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。     

针对H264的基于平坦区域预测的分像素运动估计

运动估计消耗视频编码系统绝大部分的计算量。H.264由于采用多模式运动估计和四分之一精度搜索,不仅增加了整像素运动估计的计算量,而且也大大增加了分像素搜索运算量。随着快速整像素搜索算法的发展,整像素计算量不断降低。因此对于H.264的实时应用,快速分像素运动估计算法变得十分重要。提出了一种全新的基于图像平坦区域预测的分像素运动搜索算法。该算法通过预测图像平坦均匀区域,有效地减少了分像素搜索点数。实验结果表明,与全搜索分像素搜索相比,该算法可以减少22%～63%左右的分像素搜索点数,同时基本不改变图像质量和编码压缩率。     

基于JM模型的UMHexagonS算法的改进

为了提高运动估计的搜索效率,提出了一种基于JM模型的UMHexagonS算法的改进方案。该方案减少了搜索点数,从而减小了运算量。经过实验测试,改进后的UMHexagonS算法在保证编码图像的质量基本不变的同时,能显著减少搜索时间。     

基于H.264的快速1/4像素精度运动估计算法

提出了一种快速1/4像素精度的运动估计算法。该算法基于运动补偿预测误差模型,与传统的1/4像素的分层运动估计算法不同,仅通过一步计算就能直接得到1/4像素精度的运动矢量,而且完全避免了运算量很大的分数像素内插运算和整像素搜索完成后的分数像素搜索。同时对最佳整像素点位于图像边缘位置的情况进行了研究。实验结果表明,该算法在保持图像质量的前提下极大地减少了1/4像素运动估计的运算量。     

一种基于DS与ARPS混合使用的快速运动估计算法

为了减小快速运动估计算法的计算复杂度和改善运动补偿的性能,提出了一种基于菱形搜索（DS）和自适应十字模式搜索（ARPS）两种方法混合使用的块匹配算法。该算法利用DS算法搜索精度高和ARPS算法搜索速度快的特点,综合固定模式搜索和空间相关搜索两方面的优点,对于相邻两帧图像中的不变宏块采用零运动预先判断以减少算法的计算量,并利用运动矢量的空间一致性提高预测运动矢量的质量。实验结果表明,该算法与ARPS算法相比,在保证搜索精度的同时,计算复杂度至少减小了20%。     

一种基于H.264/AVC的高性能快速运动估计算法

为了降低运动估计的计算量,提出一种基于H.264/AVC的快速运动估计算法。该算法使用了提前终止策略和自适应的搜索范围,结合运动矢量预测以及多模板搜索。实验结果表明,在编码性能接近全搜索(fullsearch,FS)算法的同时,本算法比FS和UMHexagonS算法平均节省了65.42%和32.76%的运动估计时间,大幅度提高了编码速度。     

快速而有效的块运动估计算法

为了提高基于块匹配的运动估计的速度和精度,提出了一种带中心偏置点检测模式的自适应快速块运动估计算法。该算法根据图像序列的运动向量基于中心偏置分布的特点和相邻块运动向量间的高度相关性,依据块的不同运动内容来确定其搜索起点、搜索范围和搜索策略,从而实现块运动向量的快速而有效地估计。同时,对于大运动块,采用了多侯选者方式,进一步提高了搜索精度。实验结果表明,该算法的搜索速度接近N3SS,N4SS,而搜索精度比它们高,与HSS相似,接近FSBM。     

基于时空预测向量相关性的运动估计算法

针对UMHexagonS算法体现出来的问题,利用时间预测向量和空间预测向量的位置映射关系,提出了一种新的运动估计算法--基于时空预测向量相关性的运动估计算法。该算法首先在小范围得到最优点后,继续利用预测矢量的时空方向相关性进行特定方向的扩展搜索,避免了提前落入局部最优点,并减少了搜索点数,从而提高了搜索质量。实验结果表明,与UMHexagonS算法相比,该算法在保持码率基本不变的情况下,能有效地减少运动估计时间,并且能一定程度地提高单帧的峰值信噪比。关键词：     

基于低频子图的运动估计算法

为了减少运动估计的计算复杂度并提高其搜索性能,提出了一种基于低频子图的运动估计算法。该算法首先将当前帧和参考帧通过低通滤波器得到数据量减为1/4的低频子图,然后用全搜索得到最佳匹配的低频子块,最后对低频子块所覆盖的原参考帧区域进行精细搜索得到最优点。实验结果表明,与传统运动估计算法相比,该算法极大的提高了运动估计的精确度和降低了计算复杂度,并且对各类视频都有很高的鲁棒性。     

一种基于概率矩阵的快速运动估计算法

基于块匹配的运动向量估计算法已被多种国际视频编码标准所采用,但其计算复杂度一直是一个研究热点。为了提高运动向量估计算法的速度和精度,提出了一种新的基于概率矩阵的快速块匹配运动估计算法,该算法首先根据之前宏块的运动向量来估计当前宏块各可能的运动向量对应的概率值,以组成和搜索窗口同样大小的概率矩阵,然后依据概率大小限制搜索的次数,以平衡算法的速度和精度。仿真实验结果表明,和标准菱形搜索法相比,该算法在精度略有提高的同时,还有效地提高了搜索效率。     

一种视频转码快速运动估计算法

提出一种基于输入码流信息的视频转码快速运动估计算法。该算法利用输入码流的运动矢量和系数信息合成预测运动矢量,分析当前宏块对应转码前区域宏块运动矢量的一致性,结合图像的运动活跃性,自适应地调整编码运动估计的搜索策略。实验结果表明,与菱形搜索算法相比,该算法能够降低20%以上的编码时间,同时保持良好的图像质量;与AMVR-DIM算法相比,其运算性能和图像质量均有所提高。     

H.264运动估计算法UMHexagonS的斐波纳契数列优化

针对H.264运动估计算法UMHexagonS搜索步长和搜索模板中存在的使用固定搜索步长和搜索点冗余的不足,结合斐波那契数列和中心偏置特性对其进行改进。新算法使用斐波那契数列的递进关系确定UMHexagonS算法的搜索步长,其次删除UMHexagonS算法中存在计算冗余的搜索点,最后结合中心偏置特性对UMHexagonS算法的大六边形搜索模板进行了修改。实验结果表明,新算法在保持UMHexagonS算法的比特率和峰值信噪比(PSNR)的情况下缩短了运动估计时间,并且随着图像像素、图像复杂度和搜索范围的提高,运动估计时间越来越短。新算法在搜索范围为64的情况下,平均缩短了23.82%的运动估计时间。     

基于运动矢量空间相关性的H.264分像素运动估计

随着整像素运动估计快速算法的发展,分像素运动估计的计算量在运动估计中所占比重越发明显。为了减少分像素运动估计的计算量,提出了一种利用运动矢量空间相关性来预测整像素运动块,对整像素运动块进行分像素搜索过程跳过的分像素运动估计方法。实验结果表明,该算法与全分像素搜索算法结合使用,在基本保持搜索精度不变的情况下,比单纯的全分像素搜索算法减少60%左右的分像素搜索点。该算法可与其他快速分像素搜索算法结合使用,以获得更好的编码性能。     

动态模式的快速运动估计算法

针对H.264视频编码标准中运动估计的高计算复杂度,提出了一种动态模式的快速运动估计算法。该算法通过判断宏块的运动大小及运动方向选择相应的搜索模式;同时对标准中的中值预测进行了改进并提出了一种动态的参考块提前跳过策略。实验结果表明,该算法在保持良好的率失真性能的基础上,减少了运动估计时间,相对于快速全搜索算法FFS以及UMHexagonS算法,该算法分别减少了85.28%和35.29%的运动估计时间。     

快速可伸缩环形搜索算法

论文针对H.264/AVC运动估计的特点及运动矢量的统计特性,提出一种快速可伸缩环形搜索(FastFlexibleRing-likeSearch,FFRS)算法。它依据相邻块间运动矢量相关性,判断当前块的运动剧烈程度及运动方向,自适应的缩放搜索环,进行快速运动矢量搜索。该算法从减少块匹配搜索点个数及运动估计准确度等方面研究了用于H.264/AVC的快速运动估计算法,搜索效率优于H.264/AVC现有的UMHexagonS搜索算法。     

All-layer search algorithm using mean inequality and improved checkerboard partial distortion search for fast motion estimation

Block-matching motion estimation algorithm is used in many video compression coding systems because it could greatly reduce the temporal redundancy between the consequent video sequences. In this paper, an all-layer search algorithm using mean inequality and improved checkerboard partial distortion search scheme for fast block-matching motion estimation is proposed. A layer in the proposed method refers to a processed image which is derived from the reference frame or the adjacent lower layer. Firstly, the proposed algorithm constructs all layers from the reference frame or the adjacent lower layer by summing up all pixels over a sub-block. Then, a new mean inequality elimination method is introduced to reject a lot of unnecessary candidate search points on the top layers before calculating the real block matching distortion. Finally, the proposed algorithm utilizes an improved checkerboard partial distortion search scheme in the process of the real block distortion calculation on the following layers to further reduce the amount of computation. Experimental results show that the proposed algorithm can effectively reduce the computational complexity of motion estimation meanwhile guarantee the matching quality compared to other motion estimation algorithms. Compared to the full search algorithm, the proposed algorithm can reduce 97.30 % computational complexity with a negligible degradation of the peak signal to noise ratio (PSNR). Compared to the diamond search algorithm, directional gradient descent search algorithm, partial distortion search algorithm, transform-domain successive elimination algorithm and two-layer motion estimation algorithm, the proposed algorithm can also save 63.56 %, 52.73 %, 92.87 %, 85.77 % and 33.96 % computational complexity, respectively.     

基于有效运动矢量识别的提前终止算法

为提高H264编码器中运动估计的速度,提出一种提前识别出有效运动矢量来简化运动搜索过程的快速运动估计算法。在统计分析四种预测运动矢量的预测准确率基础上,算法通过判别预测运动矢量之间的关系,有针对性地设置自适应阈值,从而较快识别出有效运动矢量,终止无效的运动搜索。实验结果表明,应用在UMHexagons算法和Simplified UMHexagons算法中,可以将运动估计时间分别节省19%60%和17%45%,且对图像质量和码率影响不大。     

基于度量矩阵特征值的图像空间关系描述

构造了在平移缩放旋转下保持不变的基于度量矩阵特征值的图像空间关系描述子。理论计算和仿真实验表明这种描述与人的主观视觉心理相一致,在平移缩放旋转下以及小噪声下具有较强的鲁棒性,具有较好的类别可分离性。与传统的空间关系描述方法如几何法和图匹配法相比,可以更好地描述图像空间关系,同时计算量有所减小。用于图像识别、图像检索、图像配准取得了较好效果。     

一种利用预测运动矢量改进的H.264快速运动估计算法

针对H.264标准推荐使用的快速运动估计算法——非对称十字型多层次六边形格点搜索（Unsymmetrical cross multi-hexagon grid search, UMHexagonS）算法搜索速度慢的问题,提出了一种改进算法。在起始搜索点的预测环节,建立预测矢量集,并根据预测矢量集的长度信息决定后续的搜索策略;在全局搜索环节,利用预测运动矢量之间的相关性适当跳过某些搜索步骤,并更换一些搜索模板;并且,根据整数变换和量化的特性检测全零系数块,提前终止运动估计过程。实验结果表明,在量化步长为28时,本文算法比UMHexagonS算法平均减少了34.80%的运动估计时间,同时编码性能基本不变。该算法在不同量化步长的条件下能够适应不同运动强度的视频序列,是一种适合H.264的速度快且性能好的快速运动估计算法。