一种运动补偿时域滤波中的快速块匹配搜索算法

采用一种具有搜索初始点预测的自适应十字-准菱形搜索算法,对多个不同运动特征的典型视频序列进行运动估计以及补偿、时域滤波、重建,获得了较理想的效果.试验结果表明,该算法是一个准确而快速的块匹配搜索算法.     

优化预测运动矢量的快速运动估计算法

提出了一种优化预测运动矢量的快速运动估计算法。在对预测运动矢量研究的基础上,根据序列图像中运动矢量的中心-中值偏置分布特性和矢量间的时空相关性,结合运动矢量的相似度分析,选用中心、中值和时间相关的三个矢量作为基本预测矢量。设置相似门限来减少由三个空间相邻块预测矢量带来的大量冗余信息,对算法中关键的门限技术进行了改进。实验结果证明,本文算法对各种类型的运动序列都有很强的自适应性,在保持搜索准确度的同时,可大幅度提高运动估计的速度,其平均搜索速度是FS的208倍,明显优于PMVFAST的146倍、MVFAST的77倍、DS的55倍,提高了视频压缩中现有的运动估计算法的性能。     

基于嵌入式监控系统的运动估计算法

基于对监控视频序列运动矢量分布的方向特性和起始点预测搜索技术的研究,提出了一种运动估计算法-自适应三分级搜索算法(ATLS),并结合Inter XScale微处理器架构对算法进行优化,解决了传统运动估计算法在嵌入式系统中搜索速度低的问题,算法运算复杂度低.实验结果显示.与运动矢量场自适应搜索算法相比,在图像质量几乎不下降的情况下,该算法平均搜索速度明显提高,综合性能优于运动矢量场自适应搜索算法(MVFAST)算法.     

基于搜索自适应的快速运动估计算法

为提高H．264／AVC视频编码器的计算速度,提出了一种搜索模式自适应快速运动估计算法（PAFME）。该算法结合了变块尺寸运动估计的特点,利用运动矢量的时空域相关性,预测初始搜索中心;采用多种搜索模式,提出了搜索模式自适应的选择机制,以节省不必要的搜索点和加快搜索速度;避免了陷入局部极小。实验结果表明,与H．264／AVC的参考软件JM12．4相比,该算法使整像素精度运动估计的耗时平均降低了33％左右,同时保持了编码效率基本不变。     

针对H.264改进的快速整像素运动估计算法

以视频压缩标准H.264联合开发模型(JM)中的运动估计算法UMHexagonS为基础,提出了一个新的快速整像素运动估计算法来改进压缩编码性能.在起始搜索点预测部分,提出了新的预测运动矢量(MV)检测顺序,以提高起始搜索点的准确度;在全局搜索部分提出了自适应全局搜索方法,根据准确度最高的两个预测MV之间的关系,适当跳过非对称十字型模板搜索和非均匀多重六边形模板搜索,并通过对不同序列的测试,验证了判断准则的可行性与准确性.根据实际序列中最佳MV相对起始点的分布,提出了改进5×5搜索.另外,增加了针对子宏块的提前终止策略,在不增加额外运算量的前提下,进一步减少了运动估计开销.实验结果表明,相对UMHexagonS算法,提出的改进算法使搜索点总数平均减小了83.80％,信噪比平均下降了0.021 dB,或输出码率等效增加了0.46％.该算法有效降低了运动估计的运算量,而只带来了很小的编码性能下降,且对不同运动强度的视频序列具有均匀的算法效果.     

一种十字交叉六边形块运动估计搜索算法

在快速块匹配运动估计中,搜索模式对搜索速度和搜索质量有着很大的影响。基于现实视频序列中运动向量的分布特征,本文提出了一种十字交叉六边形搜索算法（NHEXS）：首先用小十字模式进行预搜索,找到最小块匹配失真点（MBD）;以MBD为中心构造大十字搜索模式,找到MBD;然后以大十字模式的MBD为中心,开始六边形搜索：首先搜索大六边形,如果MBD在中心,以小六边形方式搜索,找到的MBD点即为最终的块匹配失真点;否则继续大六边形搜索。十字交叉六边形搜索算法还采用了中途停止技术,对静止和半静止块的搜索速度有显著的提高。改进的部分块失真准则在不影响失真度的情况下大大降低了计算复杂度。实验结果表明：十字交叉六边形搜索算法比六边形搜索算法和新型十字菱形搜索算法在信噪比降低很少甚至不降低的情况下,分别节省32%和16%的搜索点,和其它流行的块匹配运动估计算法相比,本文算法有更快的搜索速度和更小的失真度。     

用于块匹配运动估值的预测正方形-菱形搜索算法

在正方形-菱形搜索(SDS)的基础上,再根据视频序列图像帧相邻空间块和对应的运动向量的高度空间相关性,提出了一种预测正方形-菱形搜索算法(PSDS).该算法在运动估值的过程中引入了预测运动向量的概念,与SDS算法具有相似的计算复杂度,但是视频编码质量优于SDS算法.     

H.264快速运动估计算法的改进

为了提高视频压缩效率,对H.264中采用的快速运动估计算法UMhexagonS进行了改进。首先,在起点预测后加入一个结束搜索条件,判断是否结束对当前宏块的运动估计。然后,对于需要进一步运动估计的宏块,从两个方面对原算法进行了改进。提出了搜索模板分割方法,在进行十字形模板和大六边形模板搜索时,只需要根据该方法选择少量搜索点进行运动估计。根据运动矢量的统计特点,减少了正方形模板和扩展六边形模板的搜索点数。同时验证了所采用的搜索区域分割方法的合理性。实验结果显示,改进算法的运动估计时间比原算法平均减少了15.59%,而峰值信噪比和码率基本不变,并且能够适应各种运动类型的视频序列。得到的结果表明改进算法提高了总体编码性能。     

面向MPEG-4编码器自适应多样性搜索及优化设计

针对MPEG-4中运动估计的精度和效率的要求,提出了一种基于可变大小块的自适应多样性快速搜索算法。对相同宏块的不同子块,应用两种不同类型的搜索算法——菱形搜索和三步搜索;算法的多样性和子块的自相似性,克服了单个搜索策略的缺点,使得搜索点数大大减少;同时分析和研究了开源MPEG-4视频编码软件XVID,并给出将XVID移植到ADSP-BF533处理器上,完成MPEG-4实时编码的优化设计。实验结果表明,所实现的MPEG-4编码器能够满足实时性要求。     

基于局部搜索策略的混合自适应布谷鸟算法

为了提高布谷鸟算法的搜索精度和全局收敛速度,提出一种基于局部搜索策略的混合自适应布谷鸟算法。在该改进算法中,每个当前解的周围随机产生一个局部种群,利用正余弦算子的局部寻优能力得到局部最优解,并用局部最优解替换当前解,以提高局部搜索精度;同时采用自适应发现概率和搜索步长替代布谷鸟算法中的固定发现概率和搜索步长,以提高算法的全局收敛速度。对25个经典高维基准函数进行实验表明,所提算法在收敛速度和求解精度上优于布谷鸟算法,通过将其应用于拉压弹簧、三杆桁架设计和0-1背包问题,验证了算法的有效性。     

Video Image Block-matching Motion Estimation Algorithm Based on Two-step Search

Aiming at the shortcoming that certain existing blocking-matching algorithms, such as full search, three-step search, and diamond search algorithms, usually can not keep a good balance between high accuracy and low computational complexity, a block-matching motion estimation algorithm based on two-step search is proposed in this paper. According to the fact that the gray values of adjacent pixels will not vary fast, the algorithm employs an interlaced search pattern in the search window to estimate the motion vector of the object-block. Simulation and actual experiments demonstrate that the proposed algorithm greatly outperforms the well-known three-step search and diamond search algorithms, no matter the motion vector is large or small. Compared with the full search algorithm, the proposed one achieves similar performance but requires much less computation, therefore, the algorithm is well qualified for real-time video image processing.     

模式搜索法在光纤有源自动对准中的应用

提出基于模式搜索法的光纤有源自动对准算法,实现了多自由度同时寻优,解决了不同自由度之间的交叉耦合问题,提高了对准速度和对准精度。通过仿真与实验研究,与传统的爬山法进行对比。仿真结果表明,激光二极管与单模光纤五自由度对准时,模式搜索法只需20次迭代就可以找到最大点,收敛速度是爬山法的9倍。实验结果证明,横向调整两个自由度对准时,模式搜索法搜索速度比爬山法平均快10 s,定位成功率达到90%。     

Scheduling jobs on parallel machines: a restricted tabu search approach

Many real scheduling problems are often much more complex than problems that are analytically tractable. The main difficulty in obtaining optimal job schedules arises from the existence of sequence dependent setup times among jobs and job release times. In this paper, we present a restricted tabu search algorithm that schedules jobs on parallel machines in order to minimise the maximum lateness of the jobs. The jobs have release times and due dates, and sequence-dependent setup times exist between the jobs. The parallel machines are either identical or non-identical in terms of the processing times of the jobs. The restricted tabu search algorithm employs a restricted search with the elimination of non-effective job moves, for finding the best neighbourhood schedule. The restricted search algorithm reduces search effort significantly while obtaining good quality final schedule. The experimental results show that the proposed algorithm obtains much better solutions more quickly than other heuristic algorithms such as the Rolling Horizon Procedure (RHP) heuristic, the basic tabu search and simulated annealing.     

基于运动估计EPZS算法的优化

编码器中的运动估计、计算量非常巨大,消耗了整个编码时间的80%,严重降低了编码的实时性.为了高效节省运动估计时间和编码时间,在充分研究预测区域搜索算法(EPZS)的基础上,提出一种对H.264视频编码标准采纳的EPZS算法进行了初始中心点和搜索模板的优化方法.在H.264编码器的参考模型JM10.1中,对4个测试序列进...     

车辆路径问题的捕食搜索算法研究

针对车辆路径问题存在的NP难题，设计了一种模仿动物捕食策略的捕食搜索算法进行求解。该算法利用搜索空间限制的大小，定义算法的局域搜索和全局搜索，并通过调节搜索空间的限制，以实现局域搜索和全局搜索之间的转换，它具有较好的局部集中搜索和跳出局部最优的能力。通过测试实例的计算，并与已有相关算法进行比较，结果表明该算法简洁而行之有效，是求解车辆路径问题的一个较好方法。     

Interior search algorithm (ISA): A novel approach for global optimization

This paper presents the interior search algorithm (ISA) as a novel method for solving optimization tasks. The proposed ISA is inspired by interior design and decoration. The algorithm is different from other metaheuristic algorithms and provides new insight for global optimization. The proposed method is verified using some benchmark mathematical and engineering problems commonly used in the area of optimization. ISA results are further compared with well-known optimization algorithms. The results show that the ISA is efficiently capable of solving optimization problems. The proposed algorithm can outperform the other well-known algorithms. Further, the proposed algorithm is very simple and it only has one parameter to tune.     

Optimal design of four-bar mechanisms using a hybrid multi-objective GA with adaptive local search

Responding to an increasing demand for mechanism synthesis tools that are both efficient and accurate, this paper presents a novel approach to the multi-objective optimal design of four-bar linkages for path-generation purposes. Three, often conflicting criteria including the mechanism's tracking error, deviation of its transmission angle from 90° and its maximum angular velocity ratio are considered as objectives of the optimization problem. To accelerate the search in the highly multimodal solution space, a hybrid Pareto genetic algorithm with a built-in adaptive local search is employed which extends its exploration to an adaptively adjusted neighborhood of promising points. The efficiency of the proposed algorithm is demonstrated by applying it to a classical design problem for one, two and three objective functions and comparing the results with those reported in the literature. The comparison shows that the proposed algorithm distinctly outperforms other algorithms both quantitatively and qualitatively (from a practical point of view).