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%。     

基于预测搜索距的快速块匹配运动估计算法

提出了一种基于搜索距的快速运动搜索算法。该算法采用多个初始预测候选运动矢量集进行运动估计,通过对与该宏块时空域相邻宏块的搜索距来预测当前宏块的搜索距,根据当前宏块搜索距和块失真特性统计的不同动态采用不同的搜索模板。模拟试验表明：提出算法能获得更好的视频质量,拥有良好的搜索速度伸缩性,优于传统的PMVFAST算法。     

基于H.264的改进阈值的可变自适应十字搜索算法

H.264视频编解码标准的算法复杂度高,不能满足视频监控和无线传输中要求的高压缩比、低码率和实时性的要求,通过分析可知运算量最大的是运动估计模块,本文对该模块的算法进行优化。在ARPS算法的基础上结合预测的初始点和自适应调节臂长的搜索策略的优点,采用可变阈值的早期终止策略和简单的搜索模板的算法。实验表明该算法在有效减少搜索点数的情况下并不会对图像质量产生较大的影响,提高了运动估计算法的搜索速率和鲁棒性。     

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。     

H.264运动估计UMHexagonS算法的优化与改进

针对H.264中UMHexagonS算法存在的不足,提出了一种改进的快速运动估计算法。改进算法根据起始预测运动矢量成为最佳点的可能性大小对起始预测运动矢量的检测顺序进行了优化,提高了编码效率;设计了一种改进的5×5螺旋全搜索模板,减少了5×5螺旋全搜索模板的搜索点数;增加了一种针对亚宏块的提前终止策略,进一步减少了运动估计带来的运算量。实验结果表明,改进算法在基本保持UMHexagonS算法编码性能的同时,有效减少了运动估计时间,提高了编码效率,并且可适用于不同运动强度的视频序列。     

一种基于块运动类型和方向预测相结合的快速搜索算法

根据序列图像中相邻块运动矢量的时间和空间相关性,本文提出一种基于块运动类型和方向预测相结合的快速搜索算法。该算法对块的运动类型和相对运动类型进行预测,并根据不同的运动类型自适应地采用不同的搜索策略进行搜索,对相对大运动块进行运动方向预测,并根据块的运动方向选择相应的方向搜索模板进行搜索。实验表明,该算法能在保证搜索准确度的同时节省大量的搜索时间。     

一种采用内部预测的快速菱形算法

高效的运动估计算法是视频编解码技术的研究重点.为提高视频编码中运动估计的速度,基于误差函数的单峰假设,提出一种采用内部预测的快速菱形算法,通过对菱形算法进行内部预测从而减少运动估计的搜索点数,并利用运动矢量的相关性来进行起点预测,将图像划分为不同运动类型从而选用不同的搜索方式.先排除静止块,对小运动块直接进行一步菱形小模板搜索.大运动块则采用内部预测的快速菱形算法.实验结果证明此算法在保证图像质量的前提下,大大加快了搜索速度.     

H.264视频压缩快速运动估计算法UMHexagons改进

为了提升H.264编码器中运动估计UMHexagonS(unsymmetrical cross hexagon grid search)算法的效率,在深入研究算法的基础上对其做了改进.引入了一种新的早期结束搜索阈值,根据初始预测向量偏置性对粗搜索阶段的混合模板进行了区域划分和改进,针对不同大小的宏块应用不同的搜索模板,以上优化降低了运动估计算法的复杂度,极大的节省了运动估计时间.通过不同运动类型的视频序列测试实验表明,改进的算法与原算法相比,运动估计时间平均节省了17.93％,同时保持相近的码率和图像质量,总体提高了编码器的性能.     

多层次十字菱形快速整像素搜索算法

为提高运动估计速度,提出一种面向H.264的多层次十字菱形快速整像素搜索算法.利用绝对误差和值的空间相关性,自适应地设置阈值,运用运动矢量场的时空相关性预测初始搜索点.根据当前最小代价值和阈值的关系,进行提前终止判断和自适应搜索模板选择,同时精确定位多层次十字模板.实验结果表明,该算法在保持搜索精度的同时降低了运动估计时间.     

H.264帧间块模式选择与快速运动估计算法

该文提出了一种基于H.264的快速运动估计算法。首先,基于当前宏块的纹理特征和局部运动性选择一组有效的预测块模式;其次,基于运动矢量的时空相关性建立一个预测运动矢量集合;最后,采用六边形模板和正方形模板进行运动搜索。另外,在匹配搜索过程中采用提前终止技术,进一步减少计算量。实验结果和分析表明,该算法能够显著提高运动估计的搜索速度,而图像质量和比特率只有少量变化。     

Dynamic initial search pattern defined on Cartesian product of neighboring motion vectors for fast block-based motion estimation

Block-based motion estimation is widely used in video compression for reducing the temporal data redundancy. However, it is still a main problem to effectively reduce the computational complexity of motion estimation. The median predictor is usually used for initial search center prediction, however it is not always accurate enough, especially for fast motion sequences. In this paper, a novel dynamic initial search pattern algorithm for fast block-based motion estimation is proposed. Based on the observation that the components of the current motion vector are very similar to the corresponding components of its neighboring motion vectors, Cartesian product of neighboring motion vectors is introduced to generate the proposed dynamic initial search pattern (DISP). And then the cross search pattern is employed to search for the best matching block. The number of search points of the proposed DISP is adaptive to the neighboring correlation of the current block. In fact, the proposed DISP can be considered as a generalization of median prediction scheme and it performs better in capturing the best matching block than median prediction. Experiment results show that the proposed DISP method with small cross search pattern can save about 1.71 search points on average compared with adaptive rood pattern search (ARPS) algorithm and can achieve the similar PSNR to full search (FS) algorithm by combining large cross search pattern.     

一种非插值子像素精度运动估计方法*

为了平衡运动估计中搜索算法的复杂度与搜索精度,基于双模式算法的思想,提出一种结合基于改进的粒子群算法（PSO）和十字搜索算法（ARPS）的双模式运动搜索算法。该算法对不同运动程度的图像采用不同的运动搜索算法（运动剧烈时采用PSO算法,运动平缓时采用ARPS算法）,有效地结合了PSO的全局性特点以及ARPS的局部性特点,同时保持了ARPS的快速性。实验表明,该算法的整体性能高于传统的单模式运动估计算法以及已有的多模式运动估计算法。     

基于H.264的快速运动估计算法

H.264视频编码采用UMHexagonS运动估计算法,在此基础上提出了一种新的快速搜索算法。该算法在预测起始点处又增加了一个自适应的阈值判断,来判断是否可以立即停止搜索。对于不同的块类型,采用不同的搜索模板,保证搜索精度与速度的一致性。实验结果表明：改进算法与原算法相比,搜索时间减少了7%~43%,而码率和信噪比几乎不变。     

基于矢量预测和MDGDS的运动估计算法

在充分考虑了各种图像序列的运动特性的基础上,提出一种基于矢量预测和多方向梯度下降搜索（MDGDS）的运动估计算法。该算法首先利用运动矢量的时间和空间上的相关性来得到预测矢量的搜索起始点,再通过使用自适应阈值来判断当前块的运动类型,以此智能地选择不同的搜索策略。实验结果表明,与FS、UMHexagonS、简化UMHS以及EPZS等传统算法相比,该算法能在保证精度的同时节约大量的编码时间。     

一种运动估计的自适应菱形算法

在菱形搜索算法的基础上,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、设定阀值,进一步提出了初始搜索点的预测。实验证明,该算法在保证图像质量的同时,大大提高了搜索速度。     

一种综合搜索策略的快速运动估计算法*

提出了一种综合搜索策略的运动估计算法。该算法首先采用中值预测提前终止判断策略,然后基于块运动类型确定搜索起点,最后采用小十字模板与基于块的梯度下降搜索法(BBGDS)相结合的方法进行局部搜索。搜索过程中多处引入提前终止策略,进一步提高搜索速度。通过与综合性能代表当前国际先进水平的运动矢量场自适应搜索法(MVFAST)进行对比实验发现,该算法在基本保持搜索精度的情况下,有效提高了搜索速度,对于运动较大序列速度提高尤为明显,可以达到20%48%。     

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：     

一种面向H.264/AVC的运动估计算法

提出了一种使用具有方向偏向性搜索模板和基于预测模式自适应选择运动估计方案的EPZS(enhanced predictive zonal search)改进算法。该算法将运动估计过程与H.264/AVC中多参考帧、多预测模式等编码工具紧密结合,充分利用视频中运动具有高度时空相关性的特点,综合考虑速度、图像质量及压缩效率等方面的性能。实验结果表明,该算法以极小的计算量得到了与全搜索方法接近的效果;与EPZS算法相比,运动估计的处理速度有了较大幅度的提高,同时保持了与之相当、有时甚至更优的率失真性能。此外,该算法具有很好的鲁棒性,并且能够产生平滑的运动矢量场。