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。     

均值偏移的多视点视差估计新方法

针对多视点视频编码视差估计计算量大的特点,提出一种基于均值偏移的多视点视差估计方法。在时空域上,分析了视差矢量和运动矢量的相关性,计算了预测视差矢量,确定了视差匹配的初始搜索位置。将该位置作为均值偏移迭代计算的初值,在参考帧中完成宏块的最佳匹配。通过实验表明：新方法与全搜索算法相比,在率失真性能降低甚微的情况下编码时间降低了94%以上;和快速搜索算法相比,新方法编码时间降低10%以上,率失真性能获得提高。     

基于纹理分析的视差估计算法

针对传统方法难以可靠估计图像中纹理单一像素点视差的问题,提出一种新的基于纹理分析的视差估计算法。与已有方法不同,在以极线约束计算像素点视差时,将极线上纹理单一且近似的像素点合并成直线段,根据连续性和唯一性约束对直线段进行整体匹配,采用直线段的视差得到纹理单一区域的稠密视差图。利用直线段进行整体匹配,提高比较基元包含的信息量,减少扫描范围,从而降低误匹配产生的概率和算法时间复杂度。实验结果表明,该方法能提高纹理单一区域稠密视差图的精度,匹配速度快,具有实用价值。     

基于DSP实时实现的H.264运动估计快速算法

综合考虑运动估计的精度和搜索次数．提出了一种在DSP上实现符合H．264标准的运动搜索快速算法．该算法结合了钻石搜索和分层搜索的思想，在抽样块上进行菱形搜索，同时自适应预测搜索起始点，在保证估计质量的情况下减少了冗余搜索次数,极大的提高了搜索效率，对在DSP上实现H．264实时编码器具有重要的实用价值．     

一种基于启发式搜索的视差匹配的快速算法

提出了一种基于启发式搜索的视差匹配的快速算法，根据立体摄像系统的特性和图像本身的性质，迅速准确地进行视差估计。与完全搜索算法相比，在基本保持重建图像质量的前提下，能降低计算复杂度。     

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。     

快速视差范围估计算法及其应用

视差范围估计在立体匹配中非常重要,准确的视差范围能提高立体匹配的精度和速度.为此提出一种基于匹配代价搜索和图像细分的快速视差范围估计算法.该算法将输入图像均匀分成多个图像块,采用匹配代价搜索计算每一图像块的视差,找到视差最大(最小)的图像块,并利用迭代细分规则将该图像块继续分成更小的子块,直至得到稳定的最大(最小)视差;利用匹配代价图对图像块进行可靠性检测,以解决弱纹理块容易误匹配的问题.实验结果表明,文中算法在保持97.3%的平均命中率的同时将立体匹配的平均搜索空间降低了27.7%,比采用传统算法可以得到更准确的视差范围;将该算法应用于立体匹配算法中降低了其平均误匹配率,并将计算时间缩短了20%~45%.     

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.     

联合运动估计的多视点视频视差估计新方法

针对多视点视频编码中运动估计和视差估计运算量大的特点,提出了一种联合运动估计的多视点视频视差估计方法。在时域上对每个视点的宏块的运动状态建立 Kalman 滤波器,预测当前宏块的运动矢量。在运动估计基础上结合空域信息,分析了视差矢量和运动矢量的几何关系,计算了当前宏块的视差矢量。实验结果表明,本文方法和全搜索算法及快速算法相比,在大幅节省了编码时间基础上又提高了率失真性能。     

基于矢量预测和MDGDS的运动估计算法

在充分考虑了各种图像序列的运动特性的基础上,提出一种基于矢量预测和多方向梯度下降搜索（MDGDS）的运动估计算法。该算法首先利用运动矢量的时间和空间上的相关性来得到预测矢量的搜索起始点,再通过使用自适应阈值来判断当前块的运动类型,以此智能地选择不同的搜索策略。实验结果表明,与FS、UMHexagonS、简化UMHS以及EPZS等传统算法相比,该算法能在保证精度的同时节约大量的编码时间。     

一种综合搜索策略的快速运动估计算法*

提出了一种综合搜索策略的运动估计算法。该算法首先采用中值预测提前终止判断策略,然后基于块运动类型确定搜索起点,最后采用小十字模板与基于块的梯度下降搜索法(BBGDS)相结合的方法进行局部搜索。搜索过程中多处引入提前终止策略,进一步提高搜索速度。通过与综合性能代表当前国际先进水平的运动矢量场自适应搜索法(MVFAST)进行对比实验发现,该算法在基本保持搜索精度的情况下,有效提高了搜索速度,对于运动较大序列速度提高尤为明显,可以达到20%48%。     

一种改进的运动估计新算法

提出一种改进的新三步搜索法（NITSS）。该方法充分利用视频序列运动矢量概率分布上的中心偏置特性,在三步搜索算法的基础上引入了六边型分布的6个点构成搜索点群,解决了三步法的小运动估计效果较差问题。实验结果表明,同TSS算法相比,NITSS算法降低了搜索运算量,提高了搜索精度。     

基于AVS的快速亚像素运动估计算法

数字音视频编解码标准(AVS)采用了可变大小块以及1/4像素精度的运动估计技术以提高编码效率.针对视频编码中运动估计计算量大的问题,提出一种改进的亚像素快速搜索算法,该算法采用分象限预测策略,并通过阈值判断提前结束搜索.该算法可以有效地减少亚像素搜索点数,与AVS参考软件中的亚像素全搜索算法相比较,该算法在保证图像质量和编码效率的同时,亚像素搜索点数减少50％～81.25％,编码时间节省了25.36％～34.51％.     

基于方向自适应采样搜索的快速运动估计算法

为了提高运动估计的搜索精度,提出了一种方向自适应采样搜索的运动估计算法。先利用搜索模板中块匹配误差的信息,自适应地采用两种三角搜索模板交替搜索,再针对大运动矢量的搜索,引入局部采样搜索策略。搜索过程中引入提前终止策略,提高了搜索速度。实验结果表明,在保证搜索速度的前提下,其峰值信噪比(PSNR)比全搜索算法平均降低了0.28dB,提高了搜索精度。     

立体视频编码中运动和视差联合估计算法的研究

立体视频编码不仅要在同一个视点间进行运动估计,还要在相邻视点间进行视差估计,计算复杂度非常高.如何有效地结合运动估计和视差估计,降低运算复杂度是当前亟待解决的问题.本文详细分析了立体视频左右通道视频流之间的相关性,提出一种运动和视差联合估计快速算法.根据运动—视差模型,结合时空域的多参考帧来进行联合的运动和视差估计,实现对数据的有效编码压缩.实验证明,该算法与传统的全搜索算法相比,能在保证率失真性能基本不变的前提下,降低96.45%的运算复杂度,大大提高编码速度.     

Fast motion and disparity estimation for multiview video coding

Multiview video involves a huge amount of data, and as such, efficiently encoding each view is a critical issue for its wider application. In this paper, a fast motion and disparity estimation algorithm is proposed, utilizing the close correlation between temporal and inter-view reference frames. First, a reliable predictor is found according to the correlation of motion and disparity vectors. Second, an iterative search process is carried out to find the optimal motion and disparity vectors. The proposed algorithm makes use of the prediction vector obtained in the previous motion estimation for the next disparity estimation and achieves both optimal motion and disparity vectors jointly. Experimental results demonstrate that the proposed algorithm can successfully save an average of 86% of computational time with a negligible quality drop when compared to the joint multiview video model (JMVM) full search algorithm. Furthermore, in comparison with the conventional simulcast coding, the proposed algorithm enhances the video quality and also greatly increases coding speed.     

一种基于JMVC参考模型的运动估计优化算法

运动估计(ME)是视频压缩编码中的关键技术,运动估计算法对视频质量、编码复杂度和码率都有直接影响。TZSearch算法是JMVC参考实现中一种基于混合模板的快速搜索算法。通过提高搜索起点准确度,采用基于视频运动特性的搜索策略,采取阈值设置和大小步长相结合等方法对算法进行优化。在多视点视频编码测试平台JMVC 8.5中对多视点视频序列BallRoom、Exit进行测试。实验结果表明,与JVMC的TZSearch算法相比,在保证视频重构质量和码率增加很少的情况下,本算法编码时间减少50%以上。     

基于H.264的自适应快速运动估计算法

提出了一种基于H.264的快速自适应运动估计算法。利用视频序列的统计特性和SAD在空间上的相关性提前结束搜索;根据块的运动量来确定搜索方式;提出了一种新的非对称综合的菱形搜索模式,与快速全搜索算法相比较,该算法的峰值信噪比只下降了0.017 dB,码率只上升了0.45%,而搜索速度提高了15倍;与H.264参考程序中的运动估计算法相比,在图像质量相同的情况下,搜索速度提高了35%。     

AVS-M亚像素运动估计快速算法

针对AVS-M亚像素运动矢量搜索的复杂性,提出一种基于预测的亚像素运动估计快速搜索算法。算法通过分析亚像素候选点的匹配误差关系排除可能性小的点,保证了亚像素搜索的准确性。通过有效的搜索策略,对于不同运动特征的视频序列,在平均PSNR下降不超过0.01 dB的情况下,与亚像素全搜索算法相比,搜索点数减少65.25%~87.69%,与中心偏置亚像素搜索算法相比,搜索点数减少43.67%~67.38%,有效减少了亚像素运动估计的计算量。