一种基于时空相关性的运动估计算法

研究了一种基于时空相关性的运动估计方法。提出在块匹配法中,对于运动相关性好的块根据相邻块或前一帧图像的运动预测出它的初始运动矢量,然后在小范围内搜索,做运动矢量的变化。对传统的块匹配运动估计,给出了提高运动矢量一致性的修正准则。实验结果表明,本文算法所得的运动矢量一致性远高于传统块匹配法,同时能保持和全局搜索法相媲美的预测质量,而运算时间则有较大幅度缩短。     

一种基于自适应预测的菱形搜索算法

运动估计中菱形算法是一种高效的搜索方法,但它没有利用视频序列中运动矢量的中心偏置分布特性和相邻宏块在时间和空间上的相关性,因此还有很大的空间可以进一步提高该算法的性能.在充分利用运动矢量的中心偏置分布特性和相邻宏块运动矢量的相关性的基础上,提出了一种基于自适应预测的菱形搜索算法(APDS),与传统的起点预测方法不同的是,该算法对所有宏块搜索起点的预测并不是按照一种固定的方法求取,而是通过分析其相邻宏块运动矢量的特性来自适应求得搜索起点和决定搜索策略.实验证明,同传统的菱形法相比,这种方法提高了搜索准确度,同时大幅降低了搜索时间,是一种高效率的搜索算法.     

创新的高效方向性菱形-弧形快速块匹配运动估计算法

针对传统运动估计算法的缺点,本文提出了一种采用弧形、小十字、大菱形模板进行快速块匹配运动估计的新算法.该算法(NOADS)充分利用序列图像中运动矢量场中心偏置分布特性,使用小十字模板,进一步搜索根据情况自适应调整扩展为水平菱形或是垂直菱形模板,处理中心区域小运动矢量和静止运动矢量的搜索.使用大菱形-弧形模板处理大运动矢量的搜索.实验结果表明NOADS有效减少了搜索点数,提高了搜索速度,能同时适应于小运动块和大运动块的搜索,速度上比DS提高约20%,比3SS提高30% ～60%.     

一种适用于AVS-M的自适应快速运动估计算法

为了减小移动视频编码标准(AVS-M)中运动估计模块的复杂度,提出了一种快速、有效的块匹配运动估计算法.该算法充分利用了视频图像中运动矢量场的中心偏置特性和时空相关性,根据运动类型自适应的选择搜索起点和搜索策略,结合改进的搜索模板和高效搜索中止准则,有效地降低了运动估计的运算量.实验结果表明,该算法在保证搜索精度的同时,大大减少了搜索点数.     

一种预测质量可控的快速运动估计搜索算法

本文提出了一种预测质量可控的快速运动估计搜索算法.该算法利用运动矢量的空间、时间相关性,通过预测初始搜索中心位置、判定是否为静止宏块、调整搜索窗口、预测质量可控的渐进式块匹配准则搜索等步骤进行运动估计,并引入调节函数在预测质量和搜索速度之间增加了可控性.实验结果表明本算法大大减少了计算量,明显提高了运算速度,且具有很好的重建视频质量,适合于在低码率视频编码中应用.     

运动估计块匹配两级搜索算法

根据视频图像相邻块在空间上具有很大的相关性,吸收了矢量预测块匹配的核心思想,提出一种两级块匹配运动估计算法,在第一级中,首先根据矢量预测确定一个小区域,然后在此区域内进行快速搜索,如果在第一级中没有搜索到匹配块则进行第二级搜索,该算法可大大提高搜索速度.     

基于对象快速自适应的混合搜索运动估计方法

提出一种基于对象的快速自适应的混合运动估计方法，利用同一对象的运动矢量之间的相关性，根据搜索过程中块匹配的程度，减小或增大搜索范围，实验表明，该算法既降低计算量，又保持了较好的图像质量。     

一种基于H．264的有效运动估计算法

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．     

H.264中运动估计算法的一种硬件实现架构

提出了一种适用于H.264标准中可变块大小运动估计算法的硬件实现架构.架构中采用一维处理单元(PE)阵列来实现运动估计算法中匹配块的搜索,通过对较小子块的块间误差(SAD)的复用来计算不同大小块的块间误差.与传统的处理一个运动矢量的架构相比,这种架构在一定的时钟周期内最多可处理41个运动矢量,并且具有面积小、速度快的特点.     

基于分类的运动矢量平滑和纠正方法

对于帧率上变换算法中运动矢量估计不准确的问题,文中提出了一种新的运动矢量处理算法,较好地纠正了错误的运动矢量。该算法根据前后向运动矢量的一致性程度,以及对应块的绝对差值和,对运动矢量进行了可靠性分类。针对分布在纹理相似区的错误运动矢量,利用时间和空间相关性联合纠正;对于物体边缘区域则分解为小块重搜索运动矢量,以避免边缘模糊现象。实验结果显示,算法可以较好地纠正运动矢量。     

多搜索中心的运动估计快速算法

块大小可变的运动估计方法能提高视频编码性能,但也增加了计算时间.为了加快运动估计计算,本文提出了一种基于多搜索中心预测和搜索范围动态调整的快速算法.多搜索中心预测方法对当前宏块时间和空间上相邻块的运动向量进行分析,得出多个预测向量作为运动估计的搜索中心.相比传统预测方法,多搜索中心预测最高可提高约14.6%的预测精度....     

一种新的基于遗传算法的快速运动估计方法

本文提出了一种新的基于遗传算法的快速运动估计方法.该方法对遗传算法进行了改进,采用"阈值法"确定选择算子,并将基因变异所导致的随机搜索与特定目标搜索相结合,解决了以往快速搜索算法易陷于局部最优的问题,大大提高了运动估计速度.该方法还将运动矢量空间一致性原则用于初始种群的选取,进一步提高了算法性能.由于其具备遗传算法固有的规则性和高度并行性,该方法适合于采用VLSI实现实时视频编码器.     

运动估计块匹配算法的分析研究

在对目前运动估计快速块匹配算法研究的基础上，描述了运动估计的基本原理；揭示了提高运动估计效率的关键技术，并对相关的算法进行了分析和比较；提出了运动估计算法今后的研究方向。     

基于量子克隆选择的自适应多模式快速运动估计算法

该文提出一种新的基于量子克隆选择的自适应多模式快速运动估计算法。算法利用序列图像的时空预测运动矢量作为序列活动剧烈程度的依据,自适应选择搜索模式。静止块直接中止搜索;平缓运动类型块以(0,0)点为起始点,直接使用CDS搜索模式;剧烈运动类型块使用QCS/CDS联合搜索模式,首先使用量子克隆选择QCS寻找近似最优解,然后以近似最优解为起始点,使用CDS搜索。实验结果证明,算法在能够获得接近全搜索方法所得到的平均峰值信噪比前提下,平均搜索点数大大减少,搜索速度显著加快。     

Error concealment technique based on optical flow

A new motion vector recovery algorithm based on optical flow is proposed. Optical flow fields are very similar to the true motion and can be used to recover three-dimensional motion information. Experimental results on test video sequences produced a higher peak signal-to-noise ratio value than that of conventional methods based on the block matching algorithm     

A fast feature-based block matching algorithm using integralprojections

Block-by-block motion compensation algorithms are studied for video-conference/video-telephone television signals. A fast feature-based block matching algorithm using integral projections for the motion vector estimation is proposed. The proposed algorithm reduces the motion estimation computations by a factor of two by calculating the one-dimensional cost functions rather than the two-dimensional ones. Also, the low sensitivity of the proposed algorithm to the presence of additive noise is shown experimentally. Simulation results based on the original and noisy image sequences are presented     

Temporal error concealment using motion field interpolation

An error concealment algorithm based on motion field interpolation is presented. For each pixel in a damaged block, the algorithm recovers a motion vector using bilinear interpolation of neighbouring motion vectors. This vector is then used to conceal the damaged pixel. Overlapped motion compensation is used to combine this algorithm with a boundary matching error concealment algorithm. Simulation results demonstrate the superior performance of the proposed algorithms     

A Multi-Pass True Motion Estimation Scheme With Motion Vector Propagation for Frame Rate Up-Conversion Applications

This paper presents a robust true motion estimation algorithm, designated as MPMVP (Multi-pass and Motion Vector Propagation), to enhance the accuracy of the motion vector fields in frame rate up-conversion applications. The MPMVP uses a multi-pass scheme to progressively refine approximate motion vectors to true motion vectors based upon the motion information acquired in previous passes. The multi-pass motion estimation process uses a large block size to detect the motion vectors within the objects themselves and small block sizes to detect the motion vectors along the object boundaries. Actually, the block size is progressively reduced during the search process. When the motion vector of a block is considered to be sufficiently accurate for motion estimation purposes, the block is said to be converged and the local motion vector search process terminates. A novel technique, referred to as motion vector propagation, is then applied to propagate the motion vector of the converged block to its neighboring blocks. This technique not only ensures that neighboring motion vectors within the same object have a high degree of spatial correlation, but also accelerates the convergence of the motion vectors in the neighboring blocks and therefore reduces the overall computational time and expense of the multi-pass motion vector search procedure. A novel distortion criterion is proposed to enhance the tolerance of the traditional sum-of-absolute-difference measurement technique applied in the motion estimation scheme to noise and shadow effects. The experimental results demonstrate that the proposed true motion estimation algorithm outperforms the traditional full search, 3DRS and TCSBP algorithms in terms of both the smoothness of the generated motion vector fields and the visual quality of the up-converted frames.     

Fuzzy Logic Based Temporal Error Concealment for H.264 Video

In this paper, a new error concealment algorithm is proposed for the H.264 standard. The algorithm consists of two processes. The first process uses a fuzzy logic method to select the size type of lost blocks. The motion vector of a lost block is calculated from the current frame, if the motion vectors of the neighboring blocks surrounding the lost block are discontinuous. Otherwise, the size type of the lost block can be determined from the preceding frame. The second process is an error concealment algorithm via a proposed adapted multiple‐reference‐frames selection for finding the lost motion vector. The adapted multiple‐reference‐frames selection is based on the motion estimation analysis of H.264 coding so that the number of searched frames can be reduced. Therefore the most accurate mode of the lost block can be determined with much less computation time in the selection of the lost motion vector. Experimental results show that the proposed algorithm achieves from 0.5 to 4.52 dB improvement when compared to the method in VM 9.0.