基于模式和时空相关性的运动估计快速算法

H.264标准中的多尺寸块运动估计,在显著提高编码性能的同时,大大增加了其计算量,使得H.264实时编码器的实现面临巨大挑战.本文充分利用视频图像的时空相关性和多尺寸块间的运动相似性,根据运动向量的中心偏置特性,提出了一种运动估计快速算法.该算法通过有效地预测搜索起点,自适应选择搜索模式以及采用二级终止搜索策略等方式,在编码性能相当的情况下,运动估计的速度比全搜索算法提高了95~247倍,比H.264推荐的快速算法提高了4.1~6.3倍.     

基于H.264运动估计算法的改进与优化

在H.264视频编码标准中,运动估计是最重要也是最耗时的过程,目前H.264标准中采用UMHexagons算法,本文结合H.264的验证模型在JM8.6的源代码上对UMHexagons进行分析,利用视频图像序列运动矢量的分布规律以及当前块像素之间运动估计代价的相关性,对搜索模板和搜索步长进行改进,从而提前结束搜索,减少运动估计时间,实验结果表明:改进后的算法在保证性噪比(PSNR)变化不大的前提下,运动估计时间降低10%以上。     

一种基于自适应模板的运动估计算法

在对H.264参考模型JM10.2中采用的非对称十字多重六边形网格搜索(UMHexagonS)运动估计算法进行详尽分析的基础上,提出了针对非对称动态十字搜索、5×5模板搜索和非均匀多层次六边形格点搜索模式三方面的改进措施来优化算法.该自适应模板运动估计算法可显著减少运动估计所需搜索点数,实验表明,本文算法可在图像质量和码率基本不变的前提下平均可节省30％运动估计时间.     

H.264中快速运动估计算法及其架构

提出了一种新的可应用于H.264中的运动估计算法和架构.该算法改进多级顺序排除算法(MSEA),将不同模式的块分为相同数量的子块,去除流程分支使数据流规则而有利于硬件实现,使其适用于H.264的可变块大小与分数像素精度的运动补偿预测.实验证明,该算法在提高搜索效率的前提下仍能保持优良的性能.     

H．264中亚像素运动估计算法的优化

通过对H．264参考模型JM61e中运动估计算法进行分析，对整像素、1／2像素和1／4像素搜索提出了改进策略。采用自适应阈值搜索停止算法，减少了运动估计的搜索次数，且保持运动估计的精度不变。采用自适应阈值搜索停止算法，减少了运动估计搜索次数，并且基本保持运动估计的精度不变。实验结果表明，该策略在重建图像质量略有下降的情况下明显提高了编码速度。     

H．264运动估计算法优化研究

H．264是一种适应于低码率传输的新一代视频压缩标准,但其在获得高性能的同时,也导致了其复杂性很高。运动估计是运算量最大的一部分,对运动估计算法进行优化是提高编码效率的关键。基于此,从运动估计的基本原理入手,对几种典型的快速搜索算法进行了分析比较,在此基础上讨论了H．264标准中运动估计的特点和改进方法,并结合H．264标准的特点和快速搜索原理给出了H．264中运动估计快速算法的优化思路。     

一种基于H.264的快速运动估计算法

H.264是现有最重要数据压缩编码国际标准之一。同时快速运动估计算法一直是视频压缩中的研究热点。本文针对一些快速估计算法过早确定了搜索方向,容易陷入局部最小点,损失了搜索精度的情况,在原有基础上,运用菱形十字搜索算法(DCS)与阈值估计相结合的方法提高了运动估计的性能。实验结果表明,该算法可以用较小的搜索代价取得与全搜索(FS)相当的效果,并且在搜索速度方面优于钻石法(DS)。     

基于H.264视频编码的运动估计算法研究

运动估计是视频编码中最重要且最耗时的一部分,它占用整个视频编码60％～80％的时间.研究高效的、快速的运动估计算法是目前视频压缩技术中的重要研究课题.基于H.264视频编码标准,选择x264作为测试编码器,分析了x264的4种运动估计算法,通过加入非对称小菱形搜索,降低搜索点数,部分算法优化,对非对称十字型多层次六边形格点搜索算法(UMHexagonS)进行了改进,提高了运动估计算法效率.提出了非对称十字型多层次八边形格点搜索(x264_ME_UMO)算法.通过对各种视频序列的测试表明,在基本保持原有编码性能和图像质量的情况下,优化后的算法编码速度平均提高了约17％,能更好地满足实际应用的需求.     

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．     

基于UMHexagonS的快速运动估计编码算法研究

成就最新视频编码标准H.264/AVC优异编码性能的代价是其计算复杂度的大幅增加,编码速度的急剧下降.为了克服H.264/AVC标准中重要且耗时的运动估计编码技术实时性差的缺陷,针对其最新采用的UMHexagonS算法的计算冗余,利用宏块的运动特征,制定了自适应的运动估计策略和搜索点分配准则.仿真实验结果表明,本文提出的运动估计编码方案与UMHexagonS算法相比,平均节省约23%的运动估计编码时间,在有效提高编码速度的前提下,保持了H.264/AVC低码率、高质量的编码优势.     

一种高效的基于H.264/AVC压缩域信息的全局运动估计方法

本文提出了一种基于H.264/AVC压缩域的高效全局运动估计算法.由于H.264采用了多种新的视频压缩编码技术,使得其压缩码流的运动矢量(MV)场中包含大量噪声运动矢量,可参与全局运动估计的运动矢量相对较少.噪声运动矢量这里指的是与全局运动不相符的运动矢量.为了降低噪声运动矢量的影响、提高全局运动估计的精度和效率,在全...     

一种改进的H.264运动估计算法

为了减少视频编码的运算量，针对运动估计的特点．提出了快速块模式选择算法。该算法利用宏块的时间和空间相关性，预先对宏块模式进行判定，从而使模式选择过程大大简化。仿真结果显示，在基本保持H．264原有编码算法的图像质量的同时，可以将编码速度提高15％以上。因此，本算法可以有效的减少编码器的计算量，提高H．264的编码效率。     

Selective VS-MRF-ME and intra coding in H.264 based on spatiotemporal continuity of motion field

The new video coding standard, H.264 uses variable size motion estimation (VS-ME), multiple reference frame motion estimation (MRF-ME) and spatial-based intra prediction with selectable block size in inter frame coding. These tools have achieved significant coding efficiency compared to coding a macroblock (MB) only based on motion-compensation in regular size with single reference frame. However, these new features also give rise to an exhaustive computation in the coding procedure since there are so many combinations of coding modes and reference frames to be tried. In this paper, a fast motion estimation algorithm based on the selective VS-MRF-ME and intra prediction is proposed to reduce H.264 coding computational complexity. The basic idea of the method is to utilize the spatiotemporal property of motion field in predicting where VS-MRF-ME and intra prediction are needed, and only in these regions VS-MRF-ME and intra coding are enabled. The motion field is generated by motion vectors from 16×16 motion estimation on the nearest reference frame. Simulation results show that the proposed algorithm can save 50% computational complexity on average, with negligible loss of coding efficiency.     

Improved motion estimation time using a combination of dynamic reference frame selection and residue-based mode decision

Motion estimation using multiple reference frames is widely used as the basis for recent video coding standards (eg. H.264/AVC) to achieve increased coding efficiency. However, this increases the complexity of the encoding process. In this paper, a new technique for efficient motion estimation is proposed. A combination of multiple reference frame selection and image residue-based mode selection is used to improve motion estimation time. By dynamic selection of an initial reference frame in advance, the number of reference frames to be considered is reduced. In addition, from examination of the residue between the current block and reconstructed blocks in preceding frames, variable block size mode decisions are made. Modified initial motion vector estimation and early stop condition detection are also adopted to speed up the motion estimation procedure. Experimental results compare the performance of the proposed algorithm with a state of the art motion estimation algorithm and demonstrate significantly reduced motion estimation time while maintaining PSNR performance.     

基于分裂聚合块模式选择的运动估计算法

为了简化H.264视频压缩编码标准中庞大的计算量,提出了一种基于分裂聚合块模式选择的运动估计算法.该算法结合H.264标准7种可变块尺寸模式,利用分裂聚合原理,为帧间运动估计提前确定块模式.保证在图像质量允许的前提下,提高编码效率,为各种多媒体需求的广泛应用奠定基础.     

基于H.264的内容自适应分数像素运动估计算法

分数像素精确运动估计的改进是整个运动估计模块优化的关键,本文提出了基于H.264的内容自适应分数像素运动估计算法。首先,提出基于平坦区域宏块预测的无效分数像素运动矢量(MV)搜索省略算法(SMBP);然后,改进H.264采用的基于中心的分数像素搜索算法(CBFPS),提出基于预测矢量的增强型菱形模板(EDSP)搜索算法。实验结果表明,内容自适应分数像素运动估计算法比分数像素全搜索算法(FFPS)在峰值信噪比(PSNR)有微小降低(0.095～0.209 dB)的情况下,平均减少了75.6%的分数像素搜索点,整个运动估计模块平均节省了38.5%的计算量。     

一种新型H.264/AVC多参考帧预测方法

在H.264/AVC视频压缩标准采用的几项关键技术中,使用多参考帧预测可以增加最佳匹配块的检索概率,进而大大提高了编码效率。受B帧直接(direct)预测模式的启发,提出了一种新的基于扩展帧的多参考帧预测方法,由多参考帧中的共同位置块及其参考块扩展得到一个新的抽取帧,增加了原始序列的时域分辨率,使得扩展帧更加接近当前帧,提高了运动估计中最佳匹配的检索概率,进而提升了编码效率。仿真结果证实该方法的编码性能好于H.264/AVC参考软件。     

Content-Aware Fast Motion Estimation Algorithm

In this paper, we propose the Content-Aware Fast Motion Estimation Algorithm (CAFME) that can reduce computation complexity of motion estimation (ME) in H.264/AVC while maintaining almost the same coding efficiency. Motion estimation can be divided into two phases: searching phase and matching phase. In searching phase, we propose the Simple Dynamic Search Range Algorithm (SDSR) based on video characteristics to reduce the number of search points (SP). In matching phase, we integrate the Successive Elimination Algorithm (SEA) and the integral frame to develop a new SEA for H.264/AVC video compression standard, called Successive Elimination Algorithm with Integral Frame (SEAIF). Besides, we also propose the Early Termination Algorithm (ETA) to early terminate the motion estimation of current block.We implement the proposed algorithm in the reference software JM9.4 of H.264/AVC and the experimental results show that our proposed algorithm can reduce the number of search points about 93.1%, encoding time about 42%, while maintaining almost the same bitrate and PSNR.