一种基于视频序列特性的快速运动估计算法

针对视频压缩中的关键技术运动估计算法，提出了一种新的快速运动估计算法。该算法首先利用视频序列宏块间的相关性预测搜索起点，同时根据运动矢量中心偏置特性和SAD分布的方向性设计搜索模板，避免和减少不必要的搜索，提高了运动估计的速度和精度，在保证视频图像质量的情况下，有效的降低了计算复杂度。     

一种基于视频序列特性的快速运动估计算法

针对视频压缩中的关键技术运动估计算法,提出了一种新的快速运动估计算法.该算法首先利用视频序列宏块间的相关性预测搜索起点,同时根据运动矢量中心偏置特性和SAD分布的方向性设计搜索模板,避免和减少不必要的搜索,提高了运动估计的速度和精度,在保证视频图像质量的情况下,有效的降低了计算复杂度.     

基于起点预测的多模板运动估计算法

在钻石搜索法的基础上,提出基于起点预测的自适应六边形搜索算法.该算法设计了六边形和菱形2种搜索模板,并融合了预判别零运动矢量、预测搜索起始点等技术.实验结果表明,该算法的搜索速度和精度都优于传统的快速搜索算法.     

基于块匹配的运动估计算法研究和优化

为了克服视频编码中运动估计运算量大的困难,对HBS和MVCB算法进行了深入讨论;并利用自适应静止块检测准则和基于运动相关性自适应的初始搜索点预测方法,实现了对MVCB算法的优化,减少了算法的搜索点数,有效提高了,搜索速度.实验表明,在保证图像质量的前提下,改进后的算法平均搜索点数比HBs和MVCB算法分别下降了 48%和29%.     

基于运动矢量差中心偏离特性的运动估计算法

在运动矢量中心偏离特性的基础上,研究了运动矢量差中心偏离特性,利用这种特性,提出了一种基于运动矢量差中心偏离特性的运动估计新方法.提高了对运动矢量起始点的预测精确度,扩充了静止宏块的概念.根据运动块的运动剧烈程度,自适应地采取方向自适应线性矩形小菱形搜索法和线性大菱形小菱形搜索法.实验结果表明,这是一种快速、高效的运动估计方法.     

一种适用于实时监控领域的快速运动估计算法

提出了一种适用于监控场景的快速运动估计算法,该算法能够利用监控领域背景相对固定的特点,使用多种高效的提前截止准则,并使用预测技术自适应调整搜索起点。实验结果表明,在保持图像质量不变的情况下,该算法的搜索速度比目前最快的PMVFAST算法提高了近40%,适合于实时监控领域的应用。     

SVC空域增强层快速运动估计算法

基于分级编码空域增强层运动估计的特点,提出了一种增强层快速运动估计算法．该算法利用基本层信息产生增强层无残差预测运动估计的整像素SAD门限,由该门限对是否进行基于残差预测的运动估计进行终止判决,由此使大量的编码宏块避免了不必要的基于残差预测的运动估计．并且对基于残差预测的运动估计,直接在层间预测模式下,以层间预测矢量为预测值进行运动估计,进一步加快了编码速度．实验结果表明,该算法在保持信噪比几乎不变的同时,使增强层的运动估计时间比原联合编码模型减少了35％,从而降低了编码器的运算复杂度．     

一种基于改进运动估计的电子稳像技术

在摄像机载体运动过程中会造成图像序列的不稳定,从而产生观察者的视觉疲劳甚至会丢失观察目标,电子稳像是解决以上问题的有效手段。电子稳像首先对全局运动进行估计,求出参考帧和当前帧图像的全局运动矢量。本文先取视频序列相邻两帧图像的子图像进行块匹配得出局部运动矢量,根据计算得到的运动矢量弧度值剔除错误的运动矢量,然后对剩余的运动矢量求平均值作为此区域的运动矢量,并把与此矢量弧度相近的块的中心点作为特征点,利用仿射变换模型求解出变换参数,最后经过运动补偿技术去除视频抖动。实验结果表明,该方法可以有效地抑制帧间的平移和旋转等抖动,达到了预期的效果。     

一种改进的ME-Skip运动估计算法

在H，S，Kang的ME-Skip运动估计算法的基础上，提出了一种改进的ME-Skip运动估计算法，新算法对运动估计匹配误差差分绝对值之和(SAD)的阈值设置作了改进，新算法设置了两个SAD阈值，较小的SAD阈值用以克服误差传播，较大的SAD阈值用以尽可能的避免运动估计，当基于预测运动矢量的匹配误差介于两SAD阈值之间时，用小窗口搜索代替运动估计，实验结果表明在编码效率略有提高的同时，新算法进一步减少了运动估计运算量的10％～20％。     

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。     

基于运动预测的改进ORB-SLAM算法

针对不同运动场景下以固定的点特征提取与匹配策略的ORB-SLAM算法存在系统跟踪定位误差较大的问题,考虑相机自身运动对视觉SLAM系统的影响,提出基于运动预测的改进ORB-SLAM算法.该方法利用上一帧的点特征利用率和匀速运动模型,预测出相邻2帧之间的共视范围,实时动态调整不同运动状态下的点特征提取阈值,在保证系统稳定性的情况下,提高系统的准确性.提出基于运动预测的点特征匹配优化策略,基于匀速运动模型快速确定出共视范围内的有效待匹配点,结合图像金字塔缩小匹配搜索范围,减少大量的无效匹配过程.在TUM数据集上进行对比实验,结果表明,提出的算法不仅实时性好,而且提高了系统的精度.     

运动补偿块匹配位移估值算法及其改进

本文介绍和分析了在序列图象运动补偿编码中,用于对帧间(运动)位移矢量进行估值的一类算法——块匹配算法,并在此基础上利用预测方法对该算法作出了改进。计算机模拟实验结果表明,改进后算法不但在位移矢量的估值精度上优于原算法,而且运算复杂度显著下降。     

针对样品视频的H.264/SVC的快速运动估计算法

针对应用于电子显微镜等大型科学仪器样品图像远程实时传输的H.264/SVC,提出了一种基于自适应搜索范围的快速运动估计算法。根据宏块的空间和层间相关性,将基本层及增强层宏块分类,以宏块运动向量残差为基础,针对不同类型宏块,在水平和垂直方向上设计了自适应搜索范围算法。并针对匹配块搜索过程和帧间预测过程分别设计了提前退出算法。对不同仪器样品视频的测试表明,该算法与参考软件JSVM9.17的快速搜索算法相比,在PSNR和比特率保持相近的情况下,编码时间大约可节省52%～68%,搜索点数大约可降低81%～95%。     

约束最优化设计中初始可行点的搜索

建立了坐标轮换调整法的理论,分析了搜索过程,对约束最优化设计问题中初始可行点进行快速逼近搜索,该方法编程简单,搜索速度快,适用于大中型优化设计题目。