小波域视频运动估计研究进展

小波域运动估计技术作为基于小波的视频编码器中最关键的技术之一,成为近年来研究的热点．文章首先对比论述了空间域运动估计技术的不足和小波域运动估计技术的优势,然后以小波域运动估计技术的发展为主线,将目前的研究方法归纳为三类：对子带直接运动估计技术、子带间接运动估计技术和克服平移可变性的运动估计技术,并对三类运动估计方法的发展进行了概括性阐述和比较性研究,对三类方法中各种算法的适用范围、优势和所存在的问题进行了深入的讨论,在此基础上对小波域运动估计技术的未来发展趋势进行了展望．     

小波域中几种块匹配运动估计的比较研究

运动估计是视频编码中的主要技术之一，在小波域中，根据子图像之间的相关性，可以由对最低频子图像或较低频的向个子图像作运动估计获得的位移矢量去预测其余子图像的位移大量，由此将产生多咎运动估计方案，对这些方案进行比较研究。结果表明只对最低频子图像作运动估计的方案具有最好的性能与复杂度比。     

一种新的小波域视频可分级运动估计方案

首先提出了一种运动估计方法MLBS（Modified Low Band Shift）,并在此基础上提出了基于MLBS的小波域视频可分级运动估计方案MLBSSME．利用MLBS方法,提高了运动估计的准确度．借助重叠块运动补偿方法,有效降低了最高分辨率下解码图像的块效应．根据小波变换的多分辨率特性,利用缩小了的搜索窗口提高了搜索速度．这种方法可有效应用于空间可分级和数率可分级的视频编码器中．实验结果证明,对于多种类型的标准测试视频流,MLBSSME算法始终能保持很高的估计精度．利用该算法补偿得到的预测帧,其PSNR较之基于下层LL子带的分层运动估计方法和子带直接运动估计方法平均要高出1～3dB,而对于空间细节较简单的视频,其PSNR比LBS方法提高了0．5～1dB,并且算法的时空复杂度是LBS方法复杂度的30％～40％．     

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.     

基于AVS-M的亚像素运动估计快速算法

提出一种适用于AVS-M基于预测的亚像素运动估计快速搜索算法。分析亚像素候选点的匹配误差关系以排除可能性小的点,保证亚像素搜索的准确性。采用有效的搜索策略,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,该算法与亚像素全搜索算法相比,减少了68.50％～87.69％的搜索点数,与中心偏置亚像素搜索算法相比,减少了44.68％～67.38％的搜索点数。     

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。     

运动估计和小波域结合的视频去噪算法

在对视频图像的获取过程中不可避免地会引入噪声[1],导致视觉效果下降。提出一种新的视频去噪算法。第一步时域滤波采用改进的自适应十字算法进行帧间运动估计,对于判别为没有运动的区域运用标准的加权均值时域滤波方法,对于运动区域,则沿运动轨迹进行滤波。第二步空域滤波借鉴小波分析框架和著名的非局部均值NLM(Non Local Mean)去噪算法[2],对视频的每一帧进行空域分频处理。实验结果的分析与对比表明所提出的方法能有效地避免了运动模糊,较好地克服了平坦区域产生虚假纹理信息的问题,更好地保护了图像的边缘等细节信息。     

基于三角不等式和线性预测的运动估计方法改进

本文对Ｈ．６２３ 视频编码方案中的运动估计算法提出了两个改进方法：一是利用三角不等式原理对宏块进行筛选,只有通过筛选的宏块才继续进行匹配,从而减少了运算量;二是对搜索窗口位置先进行预测,然后再进行宏块匹配。     

一种基于AVS的亚像素快速运动估计算法

AVS是我国自主制定,拥有自主知识产权的音视频编码技术标准。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。基于AVS参考软件提出了一种增强亚像素自适应范围搜索算法。该算法主要使用了小菱形窗的搜索策略和阈值判决方法。与亚像素全搜索算法比较,在平均性能仅下降0.009 3dB的情况下,减少了30.25%的搜索点数。与AVS参考软件中的快速亚像素运动估计算法相比较,在平均性能提高0.022 1dB的同时,节省了8.78%的搜索点数。     

自适应AVS_M分数像素运动估计快速算法

为了减小分数像素运动估计的计算量,提出了一种适用于AVS_M的分数像素快速搜索算法.该算法采用更多的预测矢量提高分数预测矢量的准确性;在分数预测矢量不够准确时,利用自适应阈值的判断跳过不必要搜索过程,或者利用分析分数像素候选点的匹配误差关系排除可能性小的点.实验分析表明:对于不同运动特征的视频序列,该算法在保证图像质量和编码效率基本不变的同时,节省了61.88%～87.06%计算量.     

采用2 b深度像素的弹性运动估计算法

为降低传统弹性运动估计的计算复杂度,提出一种2 b深度像素的弹性运动估计方法.首先,利用Prewitt算子提取视频帧的梯度,借助梯度模长的均值和标准差将像素深度从8 b降采样为2 b.其次,引进基于位操作的矩阵乘法和基于比较操作的偏导运算,提出了2 b深度像素的弹性运动模型以及求解该模型的简化高斯-牛顿法,避免了黑塞矩阵及其逆矩阵的重复计算.同时,采用1阶线性逼近,得出阻尼步长与运动向量增量、运动补偿误差之间的函数关系以及初始步长的近似计算策略,进而以菱形搜索为初始搜索,给出了2 b深度像素的弹性运动模型的快速求解算法.实验表明：该算法的平均峰值信噪比和计算效率明显优于8 b全搜索、2 b全搜索和传统8 b弹性运动估计.     

基于选择预测的自适应运动估计算法

依据图像序列的运动矢量的时空相关性和中心偏移特性,首先对宏块进行类型划分,并利用相关块而非相邻块进行初始点预测的选择预测方法,提出了一种对起点进行选择预测的自适应运动估计算法,而在搜索过程中,则根据不同的图像内容对不同的块灵活地采用不同的搜索模式。实验证明,该算法在大大提高搜索速度的同时,还能保证图像性能,还兼顾了运动估计复杂度和精确度的要求。     

运动估计算法预测搜索起始点

高精度的预测搜索起始点方法可以减少运动估计算法的搜索点数,提高搜索速度和精度.对中值,均值,左块,SAD比较等方法进行了理论介绍和实验分析,提出一种新的预测搜索起始点方法.该方法足利用相邻块运动矢量的相关性和运动矢最的偏向分布特征给相邻块分配不同的权重来预测搜索起始点.实验结果表明对不同种类的标准测试序列新方法比其它方...     

一种新的半像素快速搜索算法

提出了一种基于在整像素搜索结果的± 1像素邻域内 SAD函数随着与亚像素全局最小点距离的增加而单调增大的半像素两步快速搜索算法。本算法相继在水平和垂直两个共轭的方向上搜索半像素 SAD值的最小点 ,从而得到运动矢量的半像素分量。同时还采用了在每次计算 SAD值之前按需对块进行插值的方法。仿真结果表明本算法在保持图像质量和码流长度基本不变的同时使运算量下降到原来的一半以下。     

基于块运动类型的自适应菱形运动估计搜索算法

基于对图像序列运动矢量时空相关性和中心偏置特性的研究，对传统的菱形算法进行了改进，设计了自适应大菱形搜索模板，提出了一种基于块运动类型的自适应菱形运动估计算法，对大运动块进行起始点预测，再划分相对运动类型，对不同运动类型的块自适应地采用不同的搜索策略。实验结果证明，图像质量较好时，该算法相比运动矢量场自适应搜索算法，加快了搜索速度，降低了计算复杂度。     

一种高效率的快速块匹配运动估计算法

采用菱形搜索算法对各种视频测试序列中运动矢量的研究,基于H.264视频编码标准提出了一种快速块匹配运动估计算法。它是以图像中相邻宏块之间的时空相关性为前提,结合了分布式菱形搜索,预测搜索和中止阈值等一系列技术而提出的,试验结果表明该算法在运算速度方面优于菱形搜索,而获得与全搜索相当的峰值信噪比。     

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。     

使用提前结束策略的部分失真搜索快速运动估计算法

和传统的快速块匹配运动估计算法相比,部分失真搜索运动估计算法通常会带来较低的视频图像质量下降,但它获得的计算加速比有限。本文提出一种新的快速部分失真搜索运动估计算法,它在搜索点检测过程中使用两种提前结束策略：早期搜索结束策略和中途搜索终止策略。提前结束策略的使用能够显著减少搜索点的个数,弥补了规格化部分
分失真搜索算法只能降低失真计算量的不足,两种策略的结合使用能够在保证较高视频质量的同时,大大降低运动估计的计算复杂性。实验结果及分析表明：新算法的性能优于传统的运动估计算法,在视频质量接近全局搜索算法的同时,获得比传统的运动估计算法更高的计算加速比。     

一种运动估计的小菱形􀀁分层快速搜索算

为了进一步提高运动估计的效率,本文提出了一种新的快速搜索算法.利用实际视频图像运动比较平缓的特点,把图像块分为静止块、准静止块和运动块.对静止块采用一步停止法,对准静止块采用小菱形搜索,对运动块利用运动矢量场在空间和时间上的相关性以及多层结构中父子块间的相关性采用多分辨塔的方式进行分层搜索,显著地提高了搜索速度.     

基于起点预测和SAD分布的快速运动估计算法

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。文中提出了结合相邻块运动向量相等和SAD值比较的起点预测方法,减少了起点预测时计算SAD的开销;利用SAD分布的方向性,对SAD值偏小部分重点搜索,加速了块匹配的快速搜索策略。在此基础上设计了一种新的快速运动估计算法,该算法在大幅度提高搜索效率的同时,得到了与全搜索非常接近的搜索结果,从而减少或避免了不必要的搜索。