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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: 相似文献
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在分析宏块时空相关性的基础上,对双十字形运动估计算法进行改进,加入了搜索起点预测策略、自适应的搜索模式和自适应搜索终止准则,设计了一种快速运动估计算法。采用JM86算法对改进前后的算法进行比较,实验结果表明,改进后的算法没有明显降低恢复后的图像质量,但计算速度提高了4倍左右,特别适合于处理能力有限的嵌入式系统使用。 相似文献
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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。 相似文献
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提出了一种新的基于运动特征的自适应运动估计算法。该算法主要基于两方面:(1)建立具有自适应特性的搜索起点预测模型,根据运动相关性的变化调整模型参数,使预测结果更加接近最佳运动矢量。(2)采用的搜索模板可以根据物体的运动特征调整大小和形状,从而提高搜索效率。实验结果表明,该算法在PSNR和搜索速度两方面均明显优于常用的快速算法。 相似文献
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提出一种用2 b深度的像素预测搜索起点的快速小波域运动估计算法.首先,将像素深度的转换形式化为区间分划和区间映射,采用非均匀量化求解区间分划的初始阈值,再用隶属函数计算量化阈值并完成区间映射,从而获得位深度为2 b的视频表示;其次,设计了非均匀的搜索起点分布模板,并以此为基础提出一种基于2 b深度像素的搜索起点预测算法;最后,以搜索起点为中心,进一步采用改进的低频子带平移运动估计算法MLBSSME在较小的窗口内完成搜索.实验结果表明,对于具有不同场景特点的视频序列,算法始终能保持较高的估计精度,运动补偿的平均峰值信噪比较之低频子带平移运动估计和直接子带运动估计算法高0.41 dB和1.43 dB,比空间域全搜索降低0.07 dB.但是,算法的计算量仅相当于空间域全搜索的4.66%、低频子带平移运动估计的4.62%、子带直接运动估计的22.70%. 相似文献
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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. 相似文献
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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... 相似文献