一种面向H.264/AVC的快速块匹配搜索算法

基于块匹配的运动估计在视频编码中占有很重要的地位.针对H.264/AVC的特点,提出一种快速块匹配搜索算法.该算法充分利用宏块编码模式间的关联特性和运动矢量的统计特征,极大地提高了算法的搜索速度.与经典的搜索算法菱形搜索(DS)、十字-菱形搜索(CDS)和运动矢量场自适应搜索算法(MVFAST)相比,快速搜索算法在保持了与它们相当的搜索精度的同时,搜索速度分别提高了240.5%、149.9%和30.7%.     

自适应选择编码模式的快速运动估计算法

针对目前运动估计算法中分割块选择与阈值造成的算法搜索冗余现象,提出一种自适应选择编码模式的快速运动估计算法。在阈值的选取上通过提出自适应的阈值选取方式,来提高算法的搜索精度。而在模块的选取上,则是通过结合视频图像的空间相关性与运动特性来对其进行择优,并采用几种搜索模板来对分割块进行搜索,进而降低运动估计模块的计算复杂度。实验结果表明,该算法能够在得到与全搜索算法相近重构图像质量的情况下减少97%的运算时间。     

自适应块匹配运动估计搜索算法

为了提高块匹配运动估计快速算法的搜索速度、精度和鲁棒性，提出了一种根据空域相关块的运动水平，自适应选择搜索检查点样式、搜索窗范围以及是否采用多候选值策略的混合算法．本算法中对应于小运动块的基于中心偏置的搜索样式和针对大运动块的多候选矢量亚采样搜索策略，满足了视频编码对运动估计算法在速度和精度上的双重要求．实验结果表明，该算法在速度上和精度上都明显优于性能优越的菱形搜索算法DS，适用于不同运动程度的图像序列．     

基于DSP实现的自适应搜索窗口运动估计算法

针对DSP芯片特点及运动估计精度和效率的要求,提出一种新的自适应搜索窗口快速运动估计搜索算法。该算法充分利用视频图像的时间、空间上的相关性以及运动向量的统计特性,在帧层和块层自适应调整搜索窗口,利用钻石搜索法进行搜索。经实验验证,该算法在保证运动估计精度的情况下,数据传输量比固定搜索窗口算法平均少50%,搜索点数比钻石法平均少3个,对不同类型视频序列都有较好的自适应能力。     

H.264运动矢量预测的快速模式选择算法

针对H.264标准中宏块运动估计时间长的问题,提出一种运动矢量预测的快速模式选择算法。根据视频序列的空间相关性,求出平均预测运动矢量,通过正方混合形模型确定运动量大小和运动矢量的方向特性,选择合适的模型进行搜索。根据设定的阈值,判定运动估计是否提前中止。实验结果表明,与EPZS算法相比,该算法在保证视频编码质量的同时,平均能减少约36.34%运动估计时间。     

用于移动终端的低复杂度快速运动估计算法

针对移动终端硬件计算能力不足的问题,提出一种高性能、低复杂度的运动估计算法。算法根据相邻块运动矢量的分布特性,判断运动趋势的可预测性,进而自动选择不同的混合搜索策略;再结合自适应的提前终止阈值,在保证搜索准确性的同时,大大减少了搜索点数。通过对各种类型的视频进行测试,结果表明,该算法对于不同运动类型、不同运动程度的视频序列都具有较强的自适应性,分别比UMHexagonS(Unsymmetrical-Cross Multi-Hexagon Search)和BBGDS算法节省55%和35.6%的运动估计时间,同时率失真性能保持不变。     

嵌入式视频监控系统的快速运动估计算法

耗时的运动估计运算给实时视频编码带来较大困难,为提高监控视频编码的实时性,提出一种用于嵌入式视频监控系统的快速运动估计算法。该算法根据监控背景相对固定的特点,使用多层提前终止准则,通过运动矢量时空相关性的特性来预测搜索起点,采用改进型的十字搜索模板进行搜索。实验表明,与自适应十字搜索算法相比,该算法在平均峰值信噪比略有下降的情况下,搜索速度得到提升,符合嵌入式视频监控的实时性优先原则。     

一种基于H.264的自适应块匹配运动估计快速算法

提出了一种基于H.264/AVC视频编码标准的自适应块匹配运动估计快速算法。该算法是根据当前参考帧、当前宏块分割模式、初始预测搜索距以及预测平均像素差阈值的不同而动态采用相应的搜索策略和终止准则,并能够根据检测点块失真和搜索距统计特性来进行实时更新,提高预测的准确性。模拟试验表明,提出算法能获得与全搜索十分接近的视频质量,但搜索速度却有成倍提高。     

一种适于实时应用的快速有效的自适应运动估计算法

运动估计是视频编码系统的关键部分,同时也是整个视频编码器中计算量最大的部分,运动估计性能的优劣直接影响到整个视频编码器的运行效率和整个视频序列的重构质量。该文提出了一种适用于实时应用的快速自适应运动估计算法,该算法首先利用运动矢量时空域的相关性预测初始运动矢量,然后对不同运动程度的图像块进行不同大小的菱形搜索,同时采用了高效的提前截止准则。实验结果表明,对于各种不同运动程度的视频序列,该文算法都可以获得和全搜索法基本相同的图像质量,同时可以节省超过99%的计算量,该文算法在搜索速度和搜索精度两方面比快速算法中性能突出的菱形搜索具有更大的优势,更适合实时应用。     

基于运动信息自适应的快速运动估计算法

UMHexagonS是H.264视频编码标准中所采用的快速整像素运动估计算法,但在许多实时场景的应用中,该算法还明显存在搜索点数过多、搜索速度较慢的缺憾,急需进一步的改进和优化。在UMHexagonS算法的基础上,提出一种基于运动信息自适应的快速运动估计算法。使用动态搜索窗为不同尺寸的块自适应地分配预测搜索窗;根据当前块的运动剧烈程度选择运动类型自适应的搜索方案;通过分析实际运动序列水平、垂直方向的偏向特性依次采用带方向的十字型搜索和自适应的矩形—菱形搜索;利用预测运动矢量的方向信息采用自适应的多层次八边形区域搜索;并依据块的尺寸大小采用自适应的六边形搜索。实验结果表明,本文算法相比于UMHexagonS算法而言,图像的峰值信噪比(PSNR)平均提高了0.0125 dB,同时运动估计时间减少了13%32%,其场景自适应能力和实时性能都得到了很大的增强。     

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。     

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。     

一种有效的自适应运动估计搜索算法

提出了一种新的基于运动矢量场、方向自适应和半像素搜索的快速搜索算法(M-DAHS)。该算法根据图像序列运动矢量场的中心偏置性和时空相关性进行预判,对静止块设定阈值直接终止搜索;非静止块根据运动类型自适应选择搜索起始点和搜索策略。搜索模板具有很强的方向自适应性,对于小运动块采用菱形-线性搜索,其他块使用六边形-菱形搜索算法。整像素搜索完毕后,再以十字优先原则进行半像素搜索。实验结果表明,该算法性能优越,搜索速度快,搜索精度高,且搜索精度可以非常接近全搜索算法。     

利用运动强度判据的高效自适应运动估计算法

为减少运动估计计算量,提高视频编码效率,提出了基于运动强度的自适应运动估计搜索算法。该算法通过定义运动强度概念来反映帧间图像运动的剧烈程度,依据当前帧的运动强度信息预测下一帧运动情况,并自适应选择算法进行运动搜索:当运动强度高于设定阈值时选用UMHexagonS算法,低于该阈值时选用改进的六边形算法。实验仿真结果表明,该算法能在保证图像质量和压缩效果的基础上,大幅提高编码效率,并可通过调节阈值大小满足不同编码要求。     

基于矢量相关性的自适应运动估计搜索算法

为了减少运动估计的计算量,提高视频压缩编码的效率,提出了一种基于矢量相关性的自适应运动估计搜索算法(简称NAME算法),该算法通过判断当前所要编码块的左、上、右上3个相邻块所对应的运动矢量之间的相关性,将所要编码的块划分为相关类型块和独立类型块,并自适应地对相关类型块和独立类型块采用不同的搜索方式以减少搜索点数并保证搜索准确度。仿真结果表明,该算法与全搜索、菱形搜索和六边形搜索等快速算法相比,在保证图像质量的前提下,搜索速度有了明显的提高。     

一种运动适应性快速运动估计算法

文中给出了一种适应性运动跟踪块匹配算法，利用相邻块的相关性确定搜索的初始点，根据相领块的运动性质确定当前块采用的搜索算法，实验表明此算法计算复杂度低，预测精度高。     

基于起点预测的不连续十字形快速搜索算法 *

提出了一种基于起点预测的不连续十字形块搜索算法。该算法首先利用图像帧的时间相关性和空间相关性预测出一个点作为不连续十字形搜索模板的初始中心点 ,再根据运动矢量概率分布的中心十字偏置特性,采用不连续十字形搜索模型 ,对运动矢量进行估计 ,得出最佳运动估计结果。在保证图像质量的前提下 ,该搜索算法与完全搜索算法 ( FS)、三步搜索算法 ( TSS)和钻石搜索算法 ( DS)相比 ,搜索速度显著提高。     

自适应的动态搜索范围运动估计算法

为更加有效地提高运动估计速度,提出一种自适应动态搜索范围运动估计算法,从后续快速运动估计算法的运动矢量预测集中自适应地选择与当前编码块相关性最强的运动矢量预测值作为搜索范围的中心点,根据预测集中运动矢量预测值的大小、方向自适应地决定水平、垂直及正负方向的非对称搜索范围。将该算法融合到UMHexagonS和FFS算法中进行广泛的实验测试,结果表明其能在基本保持重建图像质量的同时,至少分别减少运动估计运算量的22.13%和76.57%。