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阐述了基于片上可编程系(System on Programmable Chip,soPC)的视频编码运动估计算法,充分发挥了SoPC系统支持软硬件协同设计的优势,利用FPGA硬件实现较复杂的运动估计算法.用NiosⅡCPU软件编程实现三步搜索算法.实验结果表明,该系统具有速度快、集成度高、灵活性好等优点,满足了视频压缩应用的实时性要求. 相似文献
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运动估计是运动补偿技术的核心部分。本文在比较了VDSP中几种运动估计算法(光流分析法、块匹配法和象素递归法)的基础上,详细介绍了硬件复杂度较低、易于实现的块匹配法的典型电路。结合这种设计思路,设计出了具有良好前景的VDSP专用芯片。 相似文献
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利用功能强大的FPGA实现视频图像的一种运动估计设计,采用的搜索方法是三步搜索法。在进行方案设计时,本文采用了技术比较成熟的VHDL语言进行设计,并使用Quartus Ⅱ软件进行时序仿真。由仿真结果可知,无论是在功能的实现上还是在搜索的准确性、高效性以及FPGA片上资源的利用率上,本设计方案都具有明显的优越性。 相似文献
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运动估计计算阵列(ME)是视频编码器中不可或缺的重要部分,承担着编码器50%~80%的计算任务.实现了一种可以达到高清图像实时处理的可变块运动估计计算阵列.该阵列具有输入带宽需求低,计算效率高等优点,能够满足高清视频(1280×720@30fps)的实时处理的需求. 相似文献
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全局运动信息在视频分析中起着重要的作用.本文根据MPEG编码特点,提出了一种从MPEG压缩域中快速有效地进行全局运动参数估计的算法.该算法充分利用了MPEG压缩码流中的信息,通过提取预测残差DC图像的运动背景区域,估计全局运动参数,从而保证了参数估计的准确性,有效地克服了已有文献中仅仅采用运动矢量进行全局运动估计的局限性.根据不同的MPEG测试序列的对比分析,结果表明,本算法可快速准确地对MPEG视频序列进行全局运动信息估计,同时具有很高的鲁棒性. 相似文献
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HierarchicalSearchMotionEstimationAlgorithmsforRealtimeVideoCodingZhangYongYuLuZhouFengYaoQingdong(ZhejiangUniversity,Hangzh... 相似文献
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Tatsuji Moriyoshi Hiroshi Shinohara Takashi Miyazaki Ichiro Kuroda 《The Journal of VLSI Signal Processing》2001,29(3):239-245
A PC-based real-time software MPEG-4 video codec with a fast adaptive motion vector search is presented. In a fast adaptive motion estimation (ME) technique, the search order is dynamically changed in according with the motion of objects. This technique suppresses load fluctuation in the ME and contributes to the stable real-time work of the software codec. MMX instructions are used to increase the codec speed. On a portable PC, the software video codec supports satisfactory mobile visual communication at 64 kbps and 128 kbps, for example, at QCIF 15 fps. The codec on a 450 MHz PentiumII processor can encode and decode 30 CIF frames in real-time. 相似文献
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运动估计算法是实时视频编解码技术的研究重点,高精度的匹配和补偿可以减少预测误差,提高视频图像的压缩效果.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,提出了采用一种基于节点模型的可变形块匹配运动估计算法来搜索最佳运动矢量.该算法充分利用了H.264运动矢量的的统计特性和相关性,并采用基于像素差值分类的运动估计匹配准则.实验表明,在编码性能损失很小的条件下,该算法有效降低了视频压缩编码中运动估计的运算复杂度. 相似文献
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视频转码是个复杂的过程,它需要对已经压缩过的码流进行解析,然后经过处理转换成满足解码终端要求的目标格式码流。为了提高视频转码的效率并降低视频转码的计算复杂度,根据视频转码的要求和图形处理器的并行结构,提出了一种利用GPU强大的并行计算能力来加速视频转码的算法。该算法将视频转码过程中耗时最多、最复杂的运动估计和模式选择过程转移到GPU上并行执行。在开发GPU通用计算能力的时候,采用NVIDIA公司的CUDA(统一计算设备架构)计算平台。实验结果证明,该算法可以有效提高视频转码的速度和效率。 相似文献