用于块匹配运动估计的SGDS算法

基于搜索起点预测和梯度搜索，本文提出了正方形梯度下降搜索算法（SGDS）。实验结果表明，该算法可以较小的搜索代价取得与全搜索相当的效果，在搜索速度与搜索效果方面优于三步法（3SS）。     

双十字搜索算法的快速块匹配运动估计

在块运动估计中，不同形状、不同大小的搜索模型对搜索速度和搜索质量有很大的影响．通过运动矢量概率分布分析，发现了运动矢量概率分布具有除中心十字偏置特性以外的方向性特性，提出了一种快速的双十字搜索（DCS）运动估计算法．该算法首先根据运动矢量概率分布的中心十字偏置性，采用小十字搜索模型（SCSP）和大十字搜索模型（LCSP）对小运动矢量进行搜索，从而减少搜索点数．然后，根据运动矢量概率分布的方向性，使用非完全对称十字搜索模型（NFSCSP）对大运动矢量进行搜索，进一步提高了搜索速度．在保持相当搜索质量的前提下，双十字搜索算法与菱形搜索算法（DS）和十字-菱形搜索（CDS）算法相比，搜索速度分别可提高70％和40％．实验结果证明双十字搜索算法是非常有效的，且具有较强的鲁棒性．     

H.263+视频编码器中运动估计搜索算法的选择

对常用的运动估计搜索算法原理进行了分析，并在H．263＋测试模型上对各种算法的性能进行了测试。通过对测试数据的比较，基于中心的三步搜索法（CTSS）具有搜索精度高，速度快的优点，可作为H．263＋视频编码器的运动估计算法。     

一种适合可变块运动估计硬件实现的改进三步搜索算法

针对三步搜索算法(TSS)不适合搜索中小运动剧烈程度的视频序列,提出了一种基于初始点预测、加强对小范围搜索的可扩展的三步搜索算法。算法在保证对较剧烈的视频序列搜索有效性的同时,加强了对中小剧烈程度视频序列的有效搜索,在匹配精度、搜索点数等算法性能方面相对于三步搜索算法有了明显的改善,同时有利于搜索模板的硬件易实现性,最后将其引入到变尺寸块运动估计中,获得了较好的效果。     

一种快速高效的部分失真块运动估计搜索算法

在保证图像质量与全搜索算法（FS）相近的前提下，为降低现有部分失真块运动估计算法的计算量，提出了一种快速高效的搜索算法——基于运动场预测的部分失真块运动估计搜索算法（PMVPDS）。PMVPDS将本文提出的可调部分失真准则和运动场估计技术、中途停止技术相结合，能快速找到匹配点。仿真结果表明PMVPDS和正规化部分失真搜索算法（NPDS）、分级部分失真搜索算法（PPDS）相比，搜索速度分别加快了2—7倍和0．6—3倍，并且图像质量也有一定的提高。另外，PMVPDS算法中的图像质量和搜索速度是可调的。     

基于滤波的运动向量的快速估计算法*

基于块匹配的运动向量的估计算法被多种国际视频编码标准所采用,其计算复杂度一直是一个研究的热点。为了提高运动向量估计算法的速度和精度,从运动向量的均匀性出发,提出了一种由宏块分类、运动向量滤波和高效搜索中止准则等策略构成的运动向量场自适应搜索算法,从而实现了块运动向量快速而有效地估计。实验表明,本算法搜索速度接近N3SS和N4SS,而搜索效果方面优于MPEG-4最新推荐的快速运动估计算法PMVFAST和MVFAST。     

一种基于块分类的自适应运动估计搜索算法

利用运动图像前帧获得的信息产生相关参数,并用相关参数将当前帧中的块划分为潜在的相关块和独立块,获得一种新的自适应运动图像估计搜索算法.新算法将不同的运动估计方法运用于这些潜在的相关块和独立块,以达到更加精确的估计和获得更低的计算复杂度.仿真结果证明,新算法与三步搜索(TSS)算法、新三步搜索(NTSS)算法、四步搜索(4SS)算法和新型预测搜索区域(NPSA)算法相比,具有更低的计算复杂度和更高的峰值信噪比(PSNR).     

一种基于预测的改进的三步搜索算法

基于对运动矢量分布的中心偏向特性研究,结合零运动预判断,提出了一个基于预测的改进的三步搜索算法(PBITSS),有效地提高了运动估计搜索速度并保持较高的搜索精度.实验结果显示,与三步搜索算法(TSS)相比,图像质量和搜索速度都得到了提高,综合性能高于TSS算法.     

用于运动估计的基于梯度下降搜索扩展算法

在快速搜索算法中,基于梯度下降搜索算法对搜索速度的改善非常明显,但搜索质量下降较大,尤其是对于帧间图像运动较大的序列。对该算法进行针对性扩展,提出基于梯度下降搜索扩展算法。与全搜索、新三步搜索、四步搜索、基于块的梯度下降搜索、钻石搜索算法相比较,实验结果表明该算法在搜索速度和质量上表现良好。     

一种基于H264的改进的运动估计三步搜索算法

保证搜索质量满足要求的前提下实现快速的搜索,在要求实时的编解码器中成为了最关键的问题之一.提出了一种改进的运动估计三步搜索算法,是在原快速三步算法的基础上,重新定义了两个不同的搜索起始点和搜索窗,以并行的方式同时进行三步搜索,并将二者的搜索结果进行比较,取其最优的一个作为最终的最佳匹配块.这种搜索算法,具有三步搜索算法的快速搜索特点,同时可以减小陷入局部最优的可能性,能够实现更高性能的快速搜索.     

基于六边形的运动矢量场自适应搜索算法

提出了一种基于六边形的运动矢量场自适应搜索算法，该算法充分利用了序列图像中运动矢量场的中心偏置性和时空相关性，结合六边形搜索法和小菱形搜索法，根据运动类型自适应的选择搜索策略和搜索起始点，同时设定阈值对静止块直接中止搜索。实验结果表明，该算法的搜索速度优于现有的快速运动估计算法，搜索精度接近于全搜索法。     

基于MPEG-4的运动估计算法及硬件实现设计

提出的运动估计算法在块运动向量搜索中采用菱形搜索替代传统全搜索策略,在保证编码精度的条件下,减少了50%的搜索像素点,加快了编码速度.设计的运动估计硬件加速器方案正是采用这种搜索算法.仿真实验采用在标准的MPEG-4验证软件中植入硬件加速器模块的方法.其结果显示改进的4MV搜索策略在图像的PSNR和每帧图像的平均比特数方面与全搜索策略相当.这种新型的运动估计算法对设计运动估计硬件加速器有着重要的指导意义.     

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。     

一种新的求解多维背包问题的分散算法

为了避免蚁群算法在优化搜索过程中易陷入局部最优和早熟收敛,提出一种求解多维背包问题的新型分散搜索算法。该算法是把蚁群算法的构解方法引入到分散搜索算法中,在搜索过程中,既考虑解的质量,又考虑解的分散性。同时,该分散算法还采用了动态更新参考集与阈值接收算法的阈值参数,以控制搜索空间来加快收敛速度。通过选取国际通用MDKP实例库中的多个实例进行测试表明,该算法可以避免陷入局部最优解,能提高全局寻优能力,其结果优于其他现有的方法,并获得了较好的结果。     

一种预测起始搜索点的运动图象分块运动匹配新算法

在以往的运动图象分块运动匹配算法中，分块运动向量的起始搜索点是固定的。本文根据各分块运动向量的分布统计特性和相邻分块运动向量的相关特性，提出了一种基于预测起始搜索点的运动图象分块运动匹配新算法。通过用相邻分块运动向量的相互关系预测当前分块的起始搜索点，利用基于中心搜索模式的分块运动匹配算法寻找匹配的运动向量。实验表明，该算法预测步骤简单，令搜索更快接近全局极值，与其它快速分块运动匹配算法相比有效地降低了帧间运动补偿误差和所需搜索运算量，效果较好。     

一种适用于MPEG-4形状编码的快速运动估计算法

运动估计是MPEG-4形状编码的一项关键技术，本文提出了一种适用于形状编码的快速运动估计算法。算法首先在参考帧中进行扫描，得出视频对象的二值边界掩模；在匹配运算时使用lbit的异或运算代替原有的加法运算；设定有效的中止准则，对于静止点直接中止搜索；在搜索过程中采用了渐进消除算法，能够在不影响搜索精度的前提下减少搜索点。实验结果表明使用本文的快速搜索算法，运动估计中的运算量比MPEG-4 VM原有搜索算法有较大幅度的降低，且编码后的码字长度与原算法基本一致。     

一种用于运动估计的十字六边形搜索算法

提出了一种十字六边形搜索算法用于快速运动估计。该算法利用了运动矢量的中心偏置性和相关性，运动估计时通过预测确定搜索起始点，在搜索前期利用十字模板结合提前退出技术优先搜索起始点附近的局部区域，后期则改用六边形模板扩大搜索范围并完成运动估计。实验证明该算法与原始的六边形搜索算法相比平均减少了45%的搜索点数，与一些新的快速搜索算法相比，在搜索精度基本相似的情况下也有效地降低了运动估计的运算复杂度。     

使用搜索结果缓存的混合搜索算法

针对无结构化对等网络中资源搜索效率低、网络带宽消耗高的问题,结合动态搜索算法和缓存技术提出一种使用搜索结果缓存的混合搜索算法(HSUC).该算法按照动态搜索算法进行资源搜索,如果搜索成功,返回资源地址信息,反之,返回搜索失败信息,节点将返回的搜索结果写入缓存作为参考,当其它节点发起相同主题的搜索时,参考该信息进行,不再搜遍整个网络.仿真实验结果表明,该算法改进了资源搜索的盲目性,降低了带宽消耗,提高了搜索成功率.