一种用于运动估计的十字六边形搜索算法

提出了一种十字六边形搜索算法用于快速运动估计。该算法利用了运动矢量的中心偏置性和相关性，运动估计时通过预测确定搜索起始点，在搜索前期利用十字模板结合提前退出技术优先搜索起始点附近的局部区域，后期则改用六边形模板扩大搜索范围并完成运动估计。实验证明该算法与原始的六边形搜索算法相比平均减少了45%的搜索点数，与一些新的快速搜索算法相比，在搜索精度基本相似的情况下也有效地降低了运动估计的运算复杂度。     

AVS-M亚像素运动估计快速算法

针对AVS-M亚像素运动矢量搜索的复杂性,提出一种基于预测的亚像素运动估计快速搜索算法。算法通过分析亚像素候选点的匹配误差关系排除可能性小的点,保证了亚像素搜索的准确性。通过有效的搜索策略,对于不同运动特征的视频序列,在平均PSNR下降不超过0.01 dB的情况下,与亚像素全搜索算法相比,搜索点数减少65.25%~87.69%,与中心偏置亚像素搜索算法相比,搜索点数减少43.67%~67.38%,有效减少了亚像素运动估计的计算量。     

针对H264的基于平坦区域预测的分像素运动估计

运动估计消耗视频编码系统绝大部分的计算量。H.264由于采用多模式运动估计和四分之一精度搜索,不仅增加了整像素运动估计的计算量,而且也大大增加了分像素搜索运算量。随着快速整像素搜索算法的发展,整像素计算量不断降低。因此对于H.264的实时应用,快速分像素运动估计算法变得十分重要。提出了一种全新的基于图像平坦区域预测的分像素运动搜索算法。该算法通过预测图像平坦均匀区域,有效地减少了分像素搜索点数。实验结果表明,与全搜索分像素搜索相比,该算法可以减少22%～63%左右的分像素搜索点数,同时基本不改变图像质量和编码压缩率。     

基于H.264运动估计的空间预测算法

提出一种新的空间自适应预测算法,将其与H.264运动估计中的非对称十字型多层次六边形格点(UMH)搜索算法相结合,预测当前块的运动趋势。实验结果表明,在峰值信噪比和码率几乎无变化的情况下,该算法相比UMH算法,运动估计时间平均减少了9%,运动搜索点数平均减少了13%,运动估计的复杂度显著降低,编码器的实时性得到增强。     

基于矢量相关性的自适应运动估计搜索算法

为了减少运动估计的计算量,提高视频压缩编码的效率,提出了一种基于矢量相关性的自适应运动估计搜索算法(简称NAME算法),该算法通过判断当前所要编码块的左、上、右上3个相邻块所对应的运动矢量之间的相关性,将所要编码的块划分为相关类型块和独立类型块,并自适应地对相关类型块和独立类型块采用不同的搜索方式以减少搜索点数并保证搜索准确度。仿真结果表明,该算法与全搜索、菱形搜索和六边形搜索等快速算法相比,在保证图像质量的前提下,搜索速度有了明显的提高。     

一种AVS-M整数像素运动估计快速算法

根据AVS-M编码过程中运动估计的特点,在整数像素运动矢量搜索过程中,提出一种基于起点预测和早停止的自适应运动估计快速搜索算法.与MVFAST算法相比,大大减少了搜索点数,加速了搜索过程,平均速度提高了39.9%~45.7%,减少了整数像素运动估计的计算量,在保持较低的编码码率和较好的图像质量的同时,提高了编码速度.     

一种改进的快速搜索算法

提出了一种基于预测的自适应六边形搜索方法,并将此算法与其他常用的快速运动估计算法进行实验比较。实验结果表明:该算法有效地降低了搜索点数,搜索精度比较接近于FS算法,在一定程度上提高了搜索的效率。     

带有模式选择的改进的方向性菱形搜索算法*

针对H.264/AVC标准的多模式运动估计算法编码模式复杂、计算量大的不足,提出了一种带有模式选择的方向性菱形搜索算法。基于宏块最佳编码模式的统计分析,按运动特征的不同进行分类,将运动估计的直接搜索过程改进为先进行编码模式判断,再利用改进的方向性菱形搜索算法进行块匹配搜索。实验结果表明,该算法有效地减少了搜索点数,与DS的快速搜索算法相比,编码时间减少了32%。     

基于AVS-M的亚像素运动估计快速算法

提出一种适用于AVS-M基于预测的亚像素运动估计快速搜索算法。分析亚像素候选点的匹配误差关系以排除可能性小的点,保证亚像素搜索的准确性。采用有效的搜索策略,对于不同运动特征的视频序列,在平均PSNR下降不超过0.01 dB的情况下,该算法与亚像素全搜索算法相比,减少了68.50％～87.69％的搜索点数,与中心偏置亚像素搜索算法相比,减少了44.68％～67.38％的搜索点数。     

H.264中UMHexagonS运动估计算法的改进

针对H.264中UMHexagonS算法进行研究,提出了改进的快速运动估计算法。首先对UMHexagonS算法中的固定搜索窗口、非对称十字搜索、5×5的小矩形螺旋搜索、非均匀多层次六边形格点搜索和扩展的六边形搜索进行研究;然后提出了相应的减少搜索点数的优化算法,这些优化算法分别称作动态搜索窗口、自适应十字模型搜索、方向性的3×3小矩形搜索、基于预测方向的密集搜索和改进的扩展六边形搜索,这些优化算法形成了自适应模型方向搜索(APDS)算法。对各种类型的测试序列进行实验,与UMHexagonS算法相比,结果表明APDS算法在重建视频质量和码率基本相当的条件下,运动估计时间平均减少了29.64%,每形成一个运动矢量平均节省搜索了21.64个点数;     

HEVC的高效分像素运动补偿

现有的视频编码方法单独针对不同的编码技术进行优化,虽然简化了算法的实现,但却忽略了各者之间的内在关系而局限了性能的进一步提升.本文尝试针对HEVC中的分像素插值和分像素运动估计建立一种整合的优化算法,同时提升两者的计算速度.首先,我们通过细分不同分像素的插值方法,把每个分像素的插值代价融合在分像素运动估计的搜索中,并构建一种性价比优先的分像素运动估计方法.该运动估计方法的每一步搜索都按照最小化计算代价和最大化率失真收益的原则进行,保证以最小的计算消耗获得最优的性能.其次,为了配合该方法我们针对HEVC的特性构建了一个分区域分像素集的分像素插值算法.该插值算法在分像素运动估计过程中仅动态地计算所用到的分像素,解决了现有插值算法无法同时降低重复计算和冗余计算的问题.实验结果表明,我们的整合算法可以在几乎不产生率失真性能损失的情况下,大幅地加快分像素运动估计和插值的速度.     

基于梯度和全零块检测的快速帧内模式选择算法

针对移动视频业务的市场需求和移动终端设备的性能局限,提出了一种基于方向梯度特征和全零块检测的H.264快速帧内预测模式选择算法。为降低预处理计算量,对像素进行降幂采样;进行主要预测方向上的纹理梯度检测,排除可能性较小的预测模式;对图像边界块和纹理平滑块进行优化处理;进行4×4全零块检测,略过不可能进一步降低率失真代价的候选模式。实验结果表明,在基本保持编码性能的前提下,该算法平均可降低51.69%的编码时间。     

丢包环境中H.264视频编码的快速模式判决

目的 视频编码中传统的快速模式判决算法通常基于对视频源特性的分析,但如果考虑到信道传输中的差错,编码模式的率失真特性就会随之改变,快速模式判决算法的性能也会随之下降,需要考虑丢包环境对快速模式判决算法进行优化。方法 为了解决这一问题,首先分析了丢包环境下各种编码模式的端到端率失真特性,在此基础上提出了一个分层结构的快速模式判决算法。通过快速估计出丢包环境下skip和intra模式的编码率失真代价,进而将模式判决的路径划分为non-intra和non-skip。结果 将本文算法与基于遍历算法的容错视频编码算法进行对比实验,本文算法平均可以降低50%左右的编码时间,同时几乎不会降低率失真性能。结论 实验结果表明,在对丢包环境下端到端率失真代价进行估计的基础上,所提出的分层结构快速模式判决的算法,可以在保证解码端图像质量的同时,显著节省编码时间,满足实时视频通信中对低复杂度和鲁棒性的要求。     

H.264中运动搜索的自适应提前退出算法

在视频编码标准H.264中,运动搜索是占用编码时间最多的模块。为降低其运算量,基于4×4整数变换,在运动搜索算法中引入全零块判决机制,通过在整像素和1/2像素运动搜索过程中分别定义自适应的门限值来提前中止最匹配运动矢量的搜索。仿真结果表明,在编码性能损失很小的情况下,该算法可以大大降低运动搜索的复杂度。     

一种H.264/AVC中的快速运动估计算法

在UMHexagonS算法的基础上,最新的H.264/AVC视频编码采用一种简单、有效的混合快速运动估计算法。该文介绍一种新的快速搜索算法,初步研究和分析其综合性能的优越性,并提出改进策略,如增加终止搜索的判定、进一步划分运动类型、采用自适应的方向性搜索模板。实验结果表明,改进的策略能减少“简化UMHexagonS算法”8%~30%的搜索时间,而码率和率失真性能的变化可以忽略不计,对一些特殊序列,率失真性能略优于“简化UMHexagonS算法”。     

四分位数特征的快速分形图像编码算法

尽管分形图像编码在高压缩比时具有较好的视觉质量,但其固有的编码耗时限制了它的广泛应用。编码时间主要花费于在一个海量码本中寻找每个range块的最佳匹配domain块。针对这个问题,提出一个限制搜索空间的算法：根据新定义的图像块的四分位数特征与匹配均方根误差间的关系不等式,一个待编码range块只在初始匹配块（即与range块具有最接近四分位数特征的domain块）的邻域内搜索其最佳匹配块,搜索邻域的大小由预先设置的误差阈值来控制。仿真结果表明,三幅测试图像在重建图像质量更优的情况下,全搜索分形编码算法的编码速度平均加快了51倍左右（误差阈值为10）,与新叉迹特征算法相比,可获得更好的编码效果。     

基于率失真特性的视频编码优化算法

率失真（R-D）优化是视频编码器中一项关键技术,然而当前广泛采用的独立率失真优化远未达到全局最优性能。为了进一步提升高效视频编码（HEVC）的压缩性能,提出了一种结合率失真依赖性和率失真特性的二次编码优化算法。首先,采用原始HEVC的方法对当前帧进行第一次编码,从而得到当前帧消耗的比特数和每个编码树（CTU）单元的率失真模型参数;然后,结合时域依赖率失真优化,根据当前帧比特预算和率失真模型参数计算每个CTU的最佳拉格朗日乘子及量化参数;最后,对当前帧中每个CTU采用不同的优化目标重新编码。实验结果表明,在低延迟B帧和P帧编码配置下,与HEVC基准相比,所提视频编码优化算法在同样编码质量下节省了3.5%和3.8%的码率,获得了显著的率失真性能提升。     

率-失真优化的渐进几何压缩

提出一种率-失真优化的渐进几何压缩方法. 根据三维模型细节信息分布的不均匀性, 该方法将细节信息分块并对各块独立编码, 然后以一定位率下重构网格几何失真最小为准则, 将各块的位流优化组装成最终的码流, 从而在渐进传输时使有限的网络带宽能优先分配给那些细节信息较为丰富的块. 实验结果表明, 与渐进几何压缩方法 (Progressive geometry compression, PGC) 相比, 在低位率时本文方法重构网格的峰值信噪比 (Peak signal-to-noise ratio, PSNR) 提高了约 2.25dB. 此外, 该方法也为实现三维网格感兴趣区域编码提供了新的方案.     

Block-matching algorithm based on an adaptive reduction of the search area for motion estimation

The motion estimation and compensation technique is widely used for video coding applications but the real-time motion estimation is not easy due to its enormous computations. In this paper, a new adaptive reduction of search area for the block-matching algorithm is presented to reduce the computational complexity of the full search block-matching algorithm for low bit-rate video coding. The proposed method exploits the correlation of successive video frames and adjusts the size of search area depending on the displaced block difference and the block classification information in the previous frames of the block. Simulation results show that the proposed algorithm has similar mean square error performance to the full search block-matching algorithm but only requires less a half computational complexity than the full search algorithm.     

三均值特征的快速分形图像编码算法

分形图像编码因在高压缩比时具有好的重建图像质量而备受图像压缩领域的极大关注,但它在编码过程特别耗时的致命缺点限制了其诸多应用。针对这个问题,新定义了图像块的规范块三均值特征,并根据匹配均方根误差与规范块三均值特征间的关系,提出了一个限制搜索空间的快速分形编码算法：一个待编码range块的最佳匹配块搜索范围仅在初始匹配块（与range块的三均值特征值相近的domain块）的邻域内,搜索邻域的大小由预先设置的剔除条件来自动控制。3幅图像的仿真结果表明,它确实能够在重建图像质量更好的情况下,平均加快了全搜索分形编码算法的编码速度29倍左右,且也优于新叉迹特征算法。