一种改进的快速搜索算法

提出了一种基于预测的自适应六边形搜索方法,并将此算法与其他常用的快速运动估计算法进行实验比较。实验结果表明:该算法有效地降低了搜索点数,搜索精度比较接近于FS算法,在一定程度上提高了搜索的效率。     

基于多模板的快速运动估计算法

针对现有H．264／AVC编码器的运动估计时耗问题,提出一种基于多模板搜索的快速运动估计算法。将当前块划分为准静止块、小运动块和大运动块,根据运动块的类型选择相应搜索模板和搜索策略。实验结果表明,该算法在保证图像质量基本不变的情况下,提高了编码速度。     

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%。     

引入搜索预测与阈值决策的改进菱形运动估计算法

为了提高视频的压缩效率,在传统菱形搜索算法基础上提出一种改进菱形搜索算 法。该算法通过引入动态阈值,在起始搜索点预测、菱形搜索模式和搜索中止算法方面进行了 优化,减少了SAD 计算的内部冗余和搜索区域中不相关的块匹配计算,同时采用自适应搜索模 式选择技术减少运输复杂度。实验结果表明：提出的改进菱形搜索算法适合各种运动类型的视 频序列,特别适用于运动变化剧烈的序列,相比于FS 算法,能够在PSNR 值和码率值极其接 近于FS 算法的情况下对所有序列的MET 减少约95%,大大减少运动估计时间。     

一种快速分类搜索运动估计新方法

在视频编码中 ,基于块的运动估计算法被广泛应用 .在保证估计质量的前提下 ,为了降低运动估计算法的搜索次数 ,提出了一种对于不同类型的块采用不同的搜索范围和搜索步骤的分类快速搜索 (CFS)运动估计新算法 .该算法首先对块进行分类 ,然后确定其搜索范围和搜索步骤 ,在应用分类搜索法时 ,根据运动矢量的中心偏置特性 ,将第 1步和第 2步的搜索窗采用 5× 5的窗口 ,第 3步采用 3× 3的窗口 .结果表明 ,该分类快速搜索新算法在运动矢量的估计质量上 ,明显优于传统三步搜索法 ,且搜索次数与传统三步搜索法相比 ,降低了 2 3% ,与全搜索法相比 ,降低了 91% .实验结果证明 ,该算法尤其适用于快速运动、复杂运动序列的运动估计 .与传统的全搜索法和三步搜索法相比 ,其更适合于用硬件实现 .     

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。     

自适应搜索长度的UMHexagonS算法研究

提出了基于自适应搜索长度的UMHexagonS算法。UMHexagonS算法是H.264标准视频编码中的运动估计算法之一。经过理论和数据的分析后,发现其搜索长度的选择可以改进,于是提出了利用前若干搜索点的信息来选择合适搜索长度的自适应算法,使搜索算法避开了一部分多余的搜索点。实验结果表明,在保证PSNR和码率变化不大的前提下,可以有效地降低大约15%的运动估计时间。     

基于自适应搜索模板的快速运动估计算法

为了降低快速运动估计的计算复杂度,避免小菱形搜索算法带来的局部最优点问题,提出了自适应搜索模板的估计算法.该算法在搜索时根据SAD值的变化快慢和相邻帧之间时间相关性自适应选择搜索模板.实验表明,使用该算法编码,码流大小与使用菱形搜索算法和六边形搜索算法差距为±0.6%,搜索点数为菱形算法的72%～77%,六边形算法的83%～86%.在减少搜索点数的情况下有效地避免了局部最优点问题.     

基于UMHexagonS的运动估计算法优化

针对UMHexagonS算法冗余搜索的问题,使用大十字搜索判定结果,改进原有的运动估计算法。改进算法判断最优点可能分布区域,使用相应改进搜索模板搜索,降低搜索点个数,达到避免冗余搜索的目的,提高运动估计搜索效率。在多组视频序列中测试,图像质量相近情况下,改进算法比UMHexagonS算法有了显著的提高。特别是在剧烈运动的视频序列中,改进算法比UMHexagonS算法的运动估计时间减少了45.78%,编码耗时缩短了34.97%,比EPZS算法运动估计时间减少了35.25%,编码耗时缩短了25.45%。     

一种视频转码快速运动估计算法

提出一种基于输入码流信息的视频转码快速运动估计算法。该算法利用输入码流的运动矢量和系数信息合成预测运动矢量,分析当前宏块对应转码前区域宏块运动矢量的一致性,结合图像的运动活跃性,自适应地调整编码运动估计的搜索策略。实验结果表明,与菱形搜索算法相比,该算法能够降低20%以上的编码时间,同时保持良好的图像质量;与AMVR-DIM算法相比,其运算性能和图像质量均有所提高。     

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。     

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。     

基于DS-CDS 的改进运动估计算法及实验

为了提高视频的压缩效率,在菱形搜索算法和十字菱形搜索算法的基础上,结合实 际运动图像中的运动向量以水平方向向量为主的特点,提出了一种利用偏水平十字模板搜索与偏 向双菱形模板搜索相结合的改进搜索算法。为检验本文改进算法的效果进行了对比实验,结果表 明：本文提出的基于偏水平十字及偏向双菱形搜索法适合各种运动类型的视频序列,更适用于运 动变化剧烈的序列,并且能够在PSNR 值和BR 值接近最优水平时,大大减少运动估计时间,相 比于FS 算法,对QCIF 格式图像的运动估计时间减少约95%,对CIF 格式图像的运动估计时间 减小约94%。     

基于改进的十字-菱形搜索算法的运动估计

通过对序列运动矢量概率分布分析，发现了该概率分布的方向性特性，提出了一种新的块匹配运动估计算法——改进的十字-菱形搜索（ICDS）算法。该算法在搜索的初始阶段使用小十字搜索模型对小运动矢量进行搜索，强调运动矢量分布的中心偏置特征；而对于大的运动矢量使用具有方向性的菱形搜索模型进行搜索，强调运动矢量分布的方向性，从而提高了运动矢量的搜索速度。该算法与菱形（DS）和十字-菱形块（CDS）匹配算法相比，在保证搜索质量的前提下，其搜索速度分别可以提高60％和35％。理论分析和实验结果证明ICDS算法有效，且具有较强的鲁棒性。     

双重跟踪三步法及其在帧频提升中的应用

基于经典的三步法(TSS),提出一种更有效的运动估计方法——双重跟踪三步法(DTTSS)。DTTSS在TSS第1步搜索结束后选取2个最优匹配点为下一步的起始点进行双重跟踪,在保持较高搜索速度的前提下,DTTSS可有效避免TSS中搜索陷入局部最优的问题。将该算法应用于运动估计/运动补偿的帧频提升系统。将实验结果与全搜索法、局部全搜索法、三步法进行对比分析,根据平均每块搜索点数、准确度、内插帧视觉效果及其峰值信噪比验证该算法的有效性。     

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．     

基于方向判断的自适应运动估计快速算法

运动估计是视频编码中举足轻重的环节,其性能的优劣很大程度上影响着编码质量。为此提出了一种基于方向判断的自适应运动估计快速搜索算法。该算法充分考虑序列自身的运动属性,利用相邻块运动矢量场的分布特性,根据相邻块运动矢量的相似程度自适应地设定阈值来判断静止块,并且对预测运动矢量进行方向的判断,使用方向性的模板搜索最优点。与以往算法相比,该算法考虑了图像序列本身的特性,具有更高的灵活性。仿真结果表明,在基本不损失性噪比的情况下,该算法对不同序列均有效的降低了运算量。     

一种适用于实时应用的快速运动估计算法

提出了一种适用于实时应用的快速运动估计搜索算法，该算法按照一定的顺序依次搜索候选运动矢量，并且尽可能多地采用小菱形搜索模式，同时采用了高效的提前截止准则。实验结果表明，在保持图像质量基本不变的前提下，该文算法的搜索速度是MPEG-4标准中的快速运动估计算法的两倍左右，该文提出的算法在搜索速度和搜索效果两方面具有很大的优势，更适合实时应用。     

二值alpha平面辅助的视频对象快速运动估计算法

提出了一种任意形状视频对象的快速运动估计方法.详细分析了alpha平面在视频对象的快速运动估计过程中起到的指导性作用,采用边界扩展和边界掩码技术,提出了一种新的二值alpha平面匹配衡量准则WBAMC (weighted binary alpha-plane matching criterion).结合优先搜索策略,提出了二值alpha平面辅助的视频对象快速运动估计算法BAAME(binary alpha-plane assisted motion estimation),.首先,利用alpha平面和WBAMC准则,将边界宏块的搜索范围缩小至两个搜索起点的单调区域,再采用传统的快速运动估计算法确定其运动向量;然后,用边界宏块的运动向量预测内部宏块的搜索起点;最后,采用快速运动估计算法搜索内部宏块的运动向量.这种方法可与多种空间域和频率域运动估计算法相结合,有效地应用于基于对象的视频编码器中.实验结果表明,对于多种类型的标准测试视频流,BAAME算法始终能够保持较高的估计精度和主观质量,运动补偿的平均PSNR(peak signal-to-noise ratio)较DS(diamosd search)和PSA(pdoety search algorithm)(BAAS(binary alpha-plant assisted search) DS)高出0.1dB～0.SdB,略低于FS(full search),但是其计算复杂度与FS相比降低了20倍.