块运动估计中具有可扩展性的高精度三步搜索算法

由于基于块匹配的快速运动搜索算法中三步法的小运动估计效果较差，使其运动估计精度明显下降，还导致三步法缺乏良好的扩展性，因此对三步法进行了改进，即在前两步总是将搜索步长减半继续搜索，模拟结果表明，改进后的新三步法同时解决了运动估计精度下降和可扩展性问题，且新算法与原三步法在“最坏情形“下计算复杂度是相同的，保持了原三步法的高效率。     

图象通讯中运动补偿搜索算法研究

针对当前图象通讯中常规技术－运动补偿全搜索算法具有计算量大的缺点，提出了两种新的快速算法－扩展搜索法和平移法。实验证明新算法运算次数比老算法大为减少，例如对搜索空间为±１５的匹配距离计算次数由全搜索法的９６１次减到平移法的３２次，且未发现畸变。     

禁忌搜索算法在预测控制中的应用

滚动优化是预测控制的核心,探讨了一种寻优能力强的算法--禁忌搜索算法,并将其用于滚动优化中。它将滚动优化中的目标函数值作为禁忌对象,将控制量取值范围进行邻域划分为几个超矩形空间,使用两重准则来判断各点是否被禁忌,并提出相应的特赦准则和终止原则,使滚动优化转化为一般无约束的优化问题。最后通过对三角波和随机信号的跟踪仿真验证了其有效性。     

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,据此进行相关实验.该实验结果表明: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.     

一种基于遗传线性搜索算法的关节手模型匹配方法

提出了一种可替代传统搜索算法的改进型模型匹配算法。这种算法将遗传算法（Genetic Algorithm,GA)和经典的线性搜索算法（Line Searching Algorithm,LSA)相结合。它能保证匹配解是全局最优的并且运算是近乎实时的。     

基于高斯扰动的布谷鸟搜索算法

在布谷鸟搜索算法（CS）的基础上,提出了一种在迭代过程中对鸟窝位置加入高斯扰动的方法,即基于高斯扰动的布谷鸟搜索算法（GCS）.它增加了鸟窝位置变化的活力,从而有效地提高了算法的收敛速度.仿真实验结果表明,该算法优于原始布谷鸟搜索算法.     

一种基于分类的运动估计快速搜索算法

提出一种基于块分类的快速搜索改进算法,按图像块的运动量来把图像块分成变化剧烈块、变化中等块和变化缓慢块,对于不同的块采用不同的搜索方法．对于变化激烈块,采用双十字与大小钻石融合算法;对于变化中等块,采用大小钻石法;对于变化缓慢块,采用正方形搜索法．通过实验验证,这种方法能有效减少搜索时间．     

无信息图搜索算法的改进研究

研究和探讨了深度优先搜索算法和宽度优先搜索算法的缺点和不足,提出了相应的改进方法并加以例证.     

基于单纯形和粒子群优化的搜索算法

在综合分析单纯形算法与粒子群算法优缺点的基础上,将单纯形算法与粒子群算法相结合,提出了一种单纯形,粒子群混合算法,有效地避免了原有两种算法的缺陷,提高了对目标函数的搜索效率与质量,并用试验函数验证了算法的可行性.     

ATETS: 针对H.264的自适应提前终止搜索算法

为了解决H.264可变大小块运动估计技术使得运动估计运算量剧增的问题，提出了一种自适应提前终止搜索算法.根据整数DCT变换和量化的特性，通过提前判定全零系数块来终止没有意义的运动搜索过程.利用运动矢量和预测运动矢量之间的高度相关性，采用预测块作为提前终止判决块.使用基于量化步长的自适应阈值以获得最佳性能.实验表明，该算法与已被H.264标准采纳的快速整像素搜索算法(UMHexagonS)结合使用，能够在保证图像质量和编码压缩率的前提下，进一步减少60%左右的搜索点数.该算法对量化步长具有良好的鲁棒性，适用于固定码率的实时应用环境.     

一种运动矢量场自适应搜索算法

针对视频序列中存在很大的时间冗余问题.在运动补偿和运动估计算法基础上,利用运动估计的中心偏置特性,提出一种基于运动矢量场的自适应搜索算法.通过对当前帧的分析,动态地修改被参考特性,从而减少了时间冗余.实验证明,该算法将使运动估计匹配准确率和搜索速度得到有效提高.     

H.264帧内预测快速算法

在研究H．264帧内预测算法的基础上，提出一种新颖实用的自适应帧内预测快速算法．首先，利用前一帧和当前帧对应位置宏块的帧内预测模式进行预测，从而减少当前宏块的预测模式数量，降低编码复杂度；然后根据量化因子。自适应地插入使用各种帧内预测模式的修正帧，并改变候选预测块的数量来保证帧内预测快速算法的准确性．实验结果表明，在码率增加小于3％，恢复图像平均峰值信噪比下降不到0．04dB的情况下，使用帧内预测快速算法，编码速度可提高22％～35％，满足实时视频通信的要求．该算法与H．264标准兼容，可用于实际视频通信产品．     

一种改进的H.264帧内预测模式选择算法

针对H.264帧内预测模式选择中失真估计不准确和计算量大的问题,提出一种改进的H.264帧内预测模式选择算法。该算法首先对像素的递归失真估计方法进行改进,较为准确地估计了多种帧内预测模式下的预测失真,然后利用相邻块预测模式的相关性预先筛除部分预测模式,降低了H.264中帧内预测的复杂度。与JM参考软件的对比结果表明,该优化算法能在保证很好的图像质量的同时,将帧内预测模式选择的时间减少60%以上,有效地提高了视频图像的编码效率和视觉质量。     

H.264帧内预测模式快速判决算法

在H.264视频编解码标准中,帧内预测是利用周围像素预测当前块来降低空间冗余,能极大地提高H.264的编码效率.但是帧内预测模式的获得需要极其复杂的运算,降低了它的实用性.本文充分利用了时域、空域相关性来预测当前块的最佳模式,结合提前中止算法来减少不必要的模式选择计算.实验结果表明,文中提出的算法能在保证输出码率不变的...     

H.264中一种快速分组算术编码器算法

H.264是目前国际上最新、最有前途的视频压缩标准,基于上下文的二进制算术编码算法（CABAC）是H.264中一种高效的熵编码算法,但比较复杂。为此,提出一种快速的分组算术编码算法。通过采用分组化输出有效降低重整次数,从而降低运算复杂度。测试结果表明,该算法能够减小运算复杂度,降低编码时间。     

H.264中整像素和分数像素快速搜索算法

为了提高运动估计的速度,提出了2种新的块匹配算法分别用于整像素和分数像素搜索：改进型钻石搜索算法充分利用图像像素的空间相关性,通过统计最优搜索点的绝对误差和（SAD）值空间分布特性,按照像素点空间位置分层次进行钻石搜索;分数像素菱形点搜索算法则利用了物体运动的统计特性和最优搜索点SAD值空间分布特性,分别按照像素点空间位置分层次进行1/4像素和1/2像素搜索.2种算法都归纳出了第2层搜索,在第1层搜索结果的基础上有效地减少搜索点数.实验表明,在不牺牲图像质量和压缩性能的前提下,改进型钻石搜索算法使整像素搜索点数相对于钻石搜索算法平均减少了约22%,分数像素菱形点搜索算法使分数像素搜索点数相对于分数像素全搜索算法平均减少了约17%,2种算法结合使用使整个运动估计搜索点数平均减少了约21%.     

基于对象的H.264视频编码抗分组丢失方法

为了改善视频在IP网络传输时分组丢失造成的质量下降，提出了一种计算复杂度低且简单易行的视频对象划分新方法，以宏块编码类型作为视频对象划分的依据．将图像划分为前景和背景两个视频对象．结合H．264新的抗误码技术——灵活的宏块次序．将前景和背景对象分别置于不同的Slice组中．使视频对象可独立解码并采用不同的抗分组丢失方案．在此基础上提出了基于视频对象的信源-信道联合编码方法．加强对前景对象的强制Intra刷新率．并根据信道丢包率采用不同码率的信道编码对视频对象分别进行保护．有效地提高了分组丢失网络中的视频通信质量．     

基于脆弱水印的H.264视频完整性认证方案

为了解决低码率视频完整性认证问题,提出了一种基于脆弱水印的视频认证方案．在H.264视频编码时,首先根据I帧DCT低频量化系数关系生成认证码,然后以水印的形式把认证码嵌入到I帧DCT高频量化系数中; 在视频解码阶段进行认证,水印提取不需要原视频作参考．仿真结果表明,所提出的方案具有较小的码率变化和视频失真,保证了方案的有效性．     

一种新的H.264快速帧内预测模式选择算法

对H.2641AVC帧内预测模式选择算法进行了分析,通过采用亚采样方案计算边缘方向、利用边缘矢量幅值进行预测模式判决和在一定条件下提前结束Intra_4×4模式等方法对PAN算法进行了改进.结果表明,该方法在不影响图像失真度和码率性能的前提下,降低了帧编码时间,减小了编码复杂度.