一种适于实时应用的快速有效的自适应运动估计算法

运动估计是视频编码系统的关键部分,同时也是整个视频编码器中计算量最大的部分,运动估计性能的优劣直接影响到整个视频编码器的运行效率和整个视频序列的重构质量。该文提出了一种适用于实时应用的快速自适应运动估计算法,该算法首先利用运动矢量时空域的相关性预测初始运动矢量,然后对不同运动程度的图像块进行不同大小的菱形搜索,同时采用了高效的提前截止准则。实验结果表明,对于各种不同运动程度的视频序列,该文算法都可以获得和全搜索法基本相同的图像质量,同时可以节省超过99%的计算量,该文算法在搜索速度和搜索精度两方面比快速算法中性能突出的菱形搜索具有更大的优势,更适合实时应用。     

一种自适应的快速全搜索运动估计算法

本文在连续消除算法和多阶连续消除算法的基础上提出了一种自适应的快速全搜索运动估计算法,进一步的降低了视频编码中全搜索运动估计的计算需求,并且运动估计的精度和全搜索算法完全一样.实验结果表明,该算法在SEA和MSEA的基础上又进一步的降低了15%～27%的计算需求,并且该算法可以和其他的任何一种快速运动估计算法相结合来减少视频编码的计算量及其VLSI的功耗.     

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。     

H.264中高效块匹配运动估计方法研究

为降低在视频编码标准H.264中运动估计的高计算复杂度问题,通过对H.264运动估计算法的深入研究,提出了一种利用时空域运动相关性的高效块匹配搜索算法。该算法充分利用视频序列的运动程度与宏块编码模式间的关联特性以及运动矢量的统计特征进行运动模式判定,实现了一种简单高效的块匹配方法,并且根据不同的运动模式动态改变搜索策略。实验结果表明,在保持PSNR方面性能不受损失的同时,减少了运动估计的搜索复杂度,降低了运算复杂度,提高了编码的实时性。     

利用运动强度判据的高效自适应运动估计算法

为减少运动估计计算量,提高视频编码效率,提出了基于运动强度的自适应运动估计搜索算法。该算法通过定义运动强度概念来反映帧间图像运动的剧烈程度,依据当前帧的运动强度信息预测下一帧运动情况,并自适应选择算法进行运动搜索:当运动强度高于设定阈值时选用UMHexagonS算法,低于该阈值时选用改进的六边形算法。实验仿真结果表明,该算法能在保证图像质量和压缩效果的基础上,大幅提高编码效率,并可通过调节阈值大小满足不同编码要求。     

一种采用内部预测的快速菱形算法

高效的运动估计算法是视频编解码技术的研究重点.为提高视频编码中运动估计的速度,基于误差函数的单峰假设,提出一种采用内部预测的快速菱形算法,通过对菱形算法进行内部预测从而减少运动估计的搜索点数,并利用运动矢量的相关性来进行起点预测,将图像划分为不同运动类型从而选用不同的搜索方式.先排除静止块,对小运动块直接进行一步菱形小模板搜索.大运动块则采用内部预测的快速菱形算法.实验结果证明此算法在保证图像质量的前提下,大大加快了搜索速度.     

基于H.264 UMHexagonS运动估计算法的改进

针对H.264多模式运动估计与模式选择编码时间开销较大的问题,提出一个降低UMHexagonS(Unsymmetrical-cross Multi-Hexagon-grid Search)运动估计算法计算复杂度的改进算法。通过不等式对搜索区域点的有效性进行预判断,同时结合十字交叉5点搜索法代替5×5小矩形搜索,达到减少搜索点数目的。实验结果表明该算法有效降低了多模式运动估计与模式选择编码的时间开销,能节约大概9%¹8%的编码时间而视频质量没有明显降低。     

一个健壮的用于低比特率视频编码的快速运动估计算法

提出一个用于低比特率视频编码的快速块匹配运动估计算法，该算法能够自适应调整搜索起点使其接近全局最优位置，并采用有效的搜索模式来防止搜索过程陷入局部最小，同时用灵活的中止准则来控制运动估计精度与计算量，实验结果表明，该算法非常健壮，所需的计算量仅为全搜索算法的1/50，但能够取得与其相似的运动估计性能。本算法在实时视频编码中具有重要的应用价值。     

基于CUDA的并行全搜索运动估计算法

为了提高H.264视频编码效率,基于计算统一设备架构(CUDA)的并行全搜索运动估计算法,并利用GPU强大的计算能力和CUDA优化的存储层次结构,以加速H.264编码中的运动估计.与传统的以牺牲视频质量来提升运动估计性能的方法不同,该算法在保证视频质量的同时,结合运动估计计算密集、计算量大等特点,充分利用CUDA架构的并行性加快运动估计的速度,从而达到提高实时编码速度的目的.在GTX280实验平台上的实验结果显示,采用文中算法比优化的CPU实现可获得高达70倍的加速比.     

一种基于H.264的可变块快速运动估计算法

H.264是最新的视频编码标准,它相对于以前的视频编码标准在编码效率上有了巨大的提高。高编码效率得益于采用了一系列新的编码技术,这也导致了较高的计算复杂度。H.264运用了可变块运动估计方法,这也是H.264编码过程中最耗时的模块。提出了一种基于H.264的可变块快速运动估计算法。该算法基于以下3种策略:静止块的预测、非静止块的预测搜索和合并过程中的自适应精细搜索。试验结果证明,该算法能够将计算复杂度降低到快速全搜索运动估计算法的3%,而PSNR和码率几乎与快速全搜索算法得到的结果相当。