使用提前结束策略的部分失真搜索快速运动估计算法

和传统的快速块匹配运动估计算法相比,部分失真搜索运动估计算法通常会带来较低的视频图像质量下降,但它获得的计算加速比有限。本文提出一种新的快速部分失真搜索运动估计算法,它在搜索点检测过程中使用两种提前结束策略：早期搜索结束策略和中途搜索终止策略。提前结束策略的使用能够显著减少搜索点的个数,弥补了规格化部分
分失真搜索算法只能降低失真计算量的不足,两种策略的结合使用能够在保证较高视频质量的同时,大大降低运动估计的计算复杂性。实验结果及分析表明：新算法的性能优于传统的运动估计算法,在视频质量接近全局搜索算法的同时,获得比传统的运动估计算法更高的计算加速比。     

一种块匹配的快速运动估计算法

为了减小运动估计算法的计算复杂度及提高视频压缩编码的效率，提出了一种新的快速、有效的块匹配运动估计算法。该算法首先采用多步搜索策略，并利用相邻块的运动矢量来预测当前块的搜索起点，然后用梯度下降的方向来指导搜索方向，以节约计算资源，对于最佳匹配点所在区域，则采用菱形与正方形相结合的模板来进行精细搜索，以提高算法的搜索精度。实验结果证明，该算法在降低计算复杂度的同时，还能有效地保证搜索精度。     

一种有效的自适应运动估计搜索算法

提出了一种新的基于运动矢量场、方向自适应和半像素搜索的快速搜索算法(M-DAHS)。该算法根据图像序列运动矢量场的中心偏置性和时空相关性进行预判,对静止块设定阈值直接终止搜索;非静止块根据运动类型自适应选择搜索起始点和搜索策略。搜索模板具有很强的方向自适应性,对于小运动块采用菱形-线性搜索,其他块使用六边形-菱形搜索算法。整像素搜索完毕后,再以十字优先原则进行半像素搜索。实验结果表明,该算法性能优越,搜索速度快,搜索精度高,且搜索精度可以非常接近全搜索算法。     

一种高效率的快速块匹配运动估计算法

采用菱形搜索算法对各种视频测试序列中运动矢量的研究,基于H.264视频编码标准提出了一种快速块匹配运动估计算法。它是以图像中相邻宏块之间的时空相关性为前提,结合了分布式菱形搜索,预测搜索和中止阈值等一系列技术而提出的,试验结果表明该算法在运算速度方面优于菱形搜索,而获得与全搜索相当的峰值信噪比。     

基于自适应搜索模式的运动估计算法

提出一种可自适应选择搜索模式的运动估计算法。将非零运动块分为大、中、小3种类型,相应地利用基于六边形、基于标准菱形及基于小菱形的搜索策略实现运动估计。实验结果表明,该算法减少了块匹配的搜索点数,在保证运动估计精确度的同时,降低算法复杂度,提高搜索效率。     

一种新的快速块运动估计的分级筛选法

提出了一种新的分级筛选法用于快速的块匹配运动估计 .该方法中最佳匹配块通过若干个筛选过程得到 ,每个筛选过程用不同大小级别的子块作为基元进行匹配 .在初始的级别中用很少的运算代价通过简单的特征匹配先淘汰一部分候选匹配块 ;然后在上一级剩余的候选块中 ,逐级用更加细致的特征继续筛选 ;直至找到最佳匹配块 .对不同运动复杂性的视频的实验表明 ,在搜索范围为 (- 7,7)× (- 7,7)的情况下 ,分级筛选法不仅在速度上比一些常见的快速运动估计方法要快 ,而且估计精度与全搜索法非常相近 .     

基于H．26L的运动估计算法的一种改进

H．26L是当前提出的一种有效的低比特率编码方案，但它在运动估计部分需要大量的时间。为了减少运算量，本文对H．26L在使用多参考帧下的运动估计算法提出了一种改进，并结合搜索顺序大大减少了块匹配时的计算开销，可获得与全搜索一样的效果。     

块运动矢量估计的快速分级筛选法

本文提出了一种快速块运动估计的方法--分级筛选法.该方法将搜索最佳匹配块的过程分为若干个筛选过程,每个筛选过程用不同大小级别的子块作为基元进行匹配.在初始的级别中通过简单的特征匹配先淘汰一部分候选匹配块;然后在上一级剩余的候选块中,逐级用更加细致的特征继续筛选;直至找到最佳匹配块.实验结果表明,分级筛选法比一些常见的快速运动估计方法要快,且估计精度与全搜索法非常相近.     

运动估计快速块匹配算法

基于块的运动估计是视频压缩国际标准中广泛采用的关键技术。在对目前运动估计快速块匹配算法研究的基础上，描述了运动估计的原理；揭示了在图像质量、搜索速度和压缩码率等方面提高算法效率时存在的3类主要问题：初始搜索点的选择、匹配准则和搜索策略；分别阐述了目前常用的解决这3类问题的方法，并进行了比较和分析；提出了对运动估计算法的一些展望。     

一种遗传搜索块匹配运动估计算法

运动估计是帧间视频编码中的关键技术,但现有的快速搜索算法中大都是次优算法,且易陷于局部极小点,针对此问题,提出了将一种遗传算法应用于块运动估计中的遗传搜索匹配估计算法（GSAME）,该方法把块运动向量作为遗传染色体,经过杂交、变异等操作,以便得到全局意义上的最优解,并与经典的全局搜索法和三步搜索法进行了比较,实验结果显示,该算法不仅有效地解决了局部极小问题,而且计算量也较少。     

一种适用于实时应用的快速运动估计算法

提出了一种适用于实时应用的快速运动估计搜索算法，该算法按照一定的顺序依次搜索候选运动矢量，并且尽可能多地采用小菱形搜索模式，同时采用了高效的提前截止准则。实验结果表明，在保持图像质量基本不变的前提下，该文算法的搜索速度是MPEG-4标准中的快速运动估计算法的两倍左右，该文提出的算法在搜索速度和搜索效果两方面具有很大的优势，更适合实时应用。     

基于最小匹配误差方向预测的快速半像素运动估计

为了减小半像素搜索的计算量,本文提出了一个基于最小匹配误差方向预测的快速半像素运动估计算法.本文提出的算法利用亚像素搜索窗内的匹配误差单峰曲面的特性来预测半像素搜索区域中最小匹配误差方向,从而避免了大量不必要的匹配运算量.实验结果表明,对于各种不同运动程度和空间细节的视频序列,本文提出的算法在保证和半像素全搜索法相同图像质量的同时,平均节省73%的计算量,很适合实时应用.     

基于梯度式菱形搜索的快速运动估计算法

在基于搜索起点预测和梯度式菱形搜索方法的基础上，提出了一种运动矢量场自适应搜索算法（MVFSAS），实验结果表明，该算法以较小的搜索代价取得了与全搜索相当的效果，并在搜索速度和搜索效果方面优于三步（3SS）和四步（4SS）快速运动搜索算法。     

一种改进遗传搜索块匹配运动估计算法

运动估计是帧间视频编码中的关键技术,但现有的快速搜索算法中大都是次优算法,且易陷于局部极小点。针对此问题,提出了一种改进型遗传算法应用于块运动估计中的遗传搜索块匹配运动估计算法(MGSAME)。该方法把块运动向量作为遗传染色体,经过杂交、变异等操作,以便得到全局意义上的最优解,并与经典的全局搜索法、三步搜索法和传统遗传算法(SGA)进行了比较。实验结果显示,该算法不仅有效地解决了局部极小问题,而且计算量也较少。     

基于并行处理的快速运动估计算法

运动估计是视频编码的一项关键技术。该文针对传统搜索算法串行处理的缺点,提出了一种基于并行处理的快速运动估计算法。该算法利用序列图像的相邻块运动矢量的高度相关性和运动矢量的中心偏移特性,在搜索过程中根据图像的内容(运动类型)进行并行处理,加速了块匹配的快速搜索策略。实验结果表明,该算法在速度和准确性方面都有了很大的提高。     

用于块匹配运动估值的正方形-菱形搜索算法

运动估值在视频图像编码中占有重要地位，该文首先研究了运动估值中的经典搜索算法并重点分析了菱形（DS）算法；然后设计了一种新的综合模板（SDP），它体现了粗定位和准确定位并行处理的思想，在此基础上提出了一种新的用于块匹配的运动估值搜索算法－－正方形－菱形搜索（SDS）算法。最后通过实验验证了该算法的有效性。     

基于预测的方向性菱形快速运动估计算法

基于对运动矢量分布的方向性中心偏移特性和起始点预测线性搜索技术的研究,提出了一种基于预测的方向性菱形快速运动估计算法,在保持搜索精度的同时有效降低了计算复杂度。实验结果显示,与运动矢量场自适应搜索算法（MVFAST）相比,在图像质量几乎不下降的情况下,平均减少0．6个搜索点数,搜索速度提高明显,综合性能优于MVFAST算法。     

基于起点预测的自适应快速搜索算法

提出一种可预测搜索起点的自适应交叉-准菱形搜索算法。该算法采用交叉-准菱形搜索模板,并融合了搜索起点预测、半途中止准则和自适应搜索模式等技术。实验结果表明,该算法对各种类型的运动序列都有很强的自适应性,其搜索速度和搜索精度优于新三步、四步和菱形法等快速运动估计算法,尤其对于大运动序列,具有更明显的优势。