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。     

一种快速半像素运动矢量搜索算法

由于快速整像素搜索算法的提出和采纳,致使半像素搜索过程在整个编码过程中占用的比重更为显著。为了减小半像素搜索的计算量,提出了一种快速半像素运动矢量搜索算法。该算法是利用半像素搜索窗内的误差匹配曲面具有的单峰特性,通过比较整像素运动矢量周围4个整像素点的绝对误差和(SAD)来实现可能的最小匹配误差半像素点的预测,以排除大量不必要的计算量。实验结果表明,该算法对于各种不同运动程度和空间细节的视频序列,在保证和半像素全搜索法有相同图像质量的同时,至少可节省66%的计算量。     

基于分组误差的快速分数像素运动估计算法

H.264是最新一代的视频编码标准,它支持高精度分数像素运动估计。当在整数运动估计中采用快速算法后,分数像素的运动估计可能成为制约快速运动估计算法性能的瓶颈。根据匹配准则的目标函数在最优运动矢量的附近都是单调递增这一假设,提出一种基于分组误差的快速分数像素运动估计算法。实验结果表明该算法不但能够有效降低分数像素运动估计的计算量,而且还能保持较小的率失真性能损失。     

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。     

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。     

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。     

一种AVS-M整数像素运动估计快速算法

根据AVS-M编码过程中运动估计的特点,在整数像素运动矢量搜索过程中,提出一种基于起点预测和早停止的自适应运动估计快速搜索算法.与MVFAST算法相比,大大减少了搜索点数,加速了搜索过程,平均速度提高了39.9%~45.7%,减少了整数像素运动估计的计算量,在保持较低的编码码率和较好的图像质量的同时,提高了编码速度.     

一种面向H.264 KTA的快速分数运动估计方法

H.264 KTA（key technology area）在提供更高视频编码性能的同时,也大大地增加了视频编码的计算复杂度。其中,1/8像素运动补偿技术和分数点自适应插值滤波技术的采纳使分数点运动估计占用总体编码时间的比例越来越大。提出一种快速分数点运动估计算法。该算法利用分数点残差曲面的单峰特性和整分数运动向量的相关性,优化搜索模板和搜索的起始位置。根据在H.264 KTA上的实验结果显示,新算法在大幅提高计算速度的同时,保持了与全分数点运动估计算法相当的率失真性能。     

基于改进光流法的旋转运动背景下对地运动目标实时检测

针对战机对地侦查视频图像中地面旋转运动背景下运动目标检测高虚警、低实时性的问题,提出了一种基于改进光流法的旋转运动背景下对地运动目标实时检测算法。首先提取图像的特征点,在特征点处计算光流运动矢量,并通过光流矢量场估算背景运动矢量。根据战机飞行高度自适应计算目标像素尺寸,网格化分块待检测图像;然后将各个特征点光流矢量与背景运动矢量相比较,获得备选目标特征点。最后统计分块备选目标特征点密度,判断目标位置区域。对2组实验视频中央360像素×432像素区域进行目标检测实验,结果表明该算法能够准确地检测出地面运动目标,虚警率低。平均每帧检测耗时分别为29.460 ms和31.505 ms,满足战机对地运动目标检测的实时性。     

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H.264的1/4像素精度的快速搜索算法*

新的视频标准 H.264为了获得更精确的运动向量和更高的压缩比,引入了分数像素运动补偿技术, 但同时也增加了运动补偿过程的复杂度。为了克服这一局限,根据相邻分数像素点之间高度相关的运动估计匹配误差和运动矢量方向,以及运动向量具有中心偏置的特性提出了一种新的1/4像素精度快速搜索算法(QAFSA)。实验表明：该算法在保持图像质量和码率基本不变的情况下大大减少了搜索点的数目,有效地提高了分数像素运动估计的速度。     

一种适用于H.264的分数像素快速运动估计算法

新的视频标准H.264为了获得更精确的运动向量和更高的压缩比,引入了分数像素运动补偿技术,但同时也增加了运动补偿过程的复杂度.为了克服这一局限,充分利用搜索点失真度随着与全局最小点之间距离的增加而增大的特点,以及运动向量具有中心偏置的特性提出了一种新的快速分数像素运动估计算法.实验表明：该算法在保持图像质量和码率基本不变的情况下大大减少了搜索点的数目,提高了分数像素运动估计的速度,有效地减少了其复杂度.     

Improved parabolic prediction-based fractional search for H.264/AVC video coding

In this study, the authors propose an efficient fractional pixel search algorithm for H.264/AVC video coding to reduce the computational complexity in half/quarter-pixel motion estimation. A prediction for the optimal motion vector is derived under the assumption that the sum of absolute transform differences error surface is a symmetric parabolic function. With the optimal region, a decision rule for half-pixel search is proposed. The experimental result shows that approximately two search points are required. Based on the half-pixel search, a hierarchical quarter-pixel search is described and an extra three search points, on average, are consumed for each quarter-pixel search. Experimental results show that significant reduction in computation can be achieved, while maintaining high coding efficiency.     

Motion regularization for matting motion blurred objects

This paper addresses the problem of matting motion blurred objects from a single image. Existing single image matting methods are designed to extract static objects that have fractional pixel occupancy. This arises because the physical scene object has a finer resolution than the discrete image pixel and therefore only occupies a fraction of the pixel. For a motion blurred object, however, fractional pixel occupancy is attributed to the object’s motion over the exposure period. While conventional matting techniques can be used to matte motion blurred objects, they are not formulated in a manner that considers the object’s motion and tend to work only when the object is on a homogeneous background. We show how to obtain better alpha mattes by introducing a regularization term in the matting formulation to account for the object’s motion. In addition, we outline a method for estimating local object motion based on local gradient statistics from the original image. For the sake of completeness, we also discuss how user markup can be used to denote the local direction in lieu of motion estimation. Improvements to alpha mattes computed with our regularization are demonstrated on a variety of examples.     

联合分数运动估计优化的多参考帧快速选择算法

多参考帧和分数运动补偿技术虽然提高了视频编码性能,但同时也使编码器的内存消耗和计算复杂度成倍地增加.其主要原因是多参考帧技术令会运动估计重复地应用在每个参考帧上.通过分析这两种技术对编码性能贡献的相关性,提出了一种联合优化的快速算法.首先,根据不同参考帧之间的合成运动向量,选择空间上最接近的候选参考帧.然后,通过二维多项式模型预测最优分数残插值,决定采用分数运动估计的参考帧.实验结果表明,该方法在不损失任何率失真性能的情况下,可以把计算的复杂度减少为原来的1/3.