基于运动复杂度的快速运动估计算法

提出了一种基于运动复杂度的快速运动搜索算法(Motion Complexity based Searching, MCS)。根据运动复杂度来决定是否采用空间相关性来判定初始搜索点的位置，在确定了初始搜索点后采用与其相对应的十字搜索模式。仿真实验结果验证了此搜索算法的有效性。     

一种基于概率矩阵的快速运动估计算法

基于块匹配的运动向量估计算法已被多种国际视频编码标准所采用,但其计算复杂度一直是一个研究热点。为了提高运动向量估计算法的速度和精度,提出了一种新的基于概率矩阵的快速块匹配运动估计算法,该算法首先根据之前宏块的运动向量来估计当前宏块各可能的运动向量对应的概率值,以组成和搜索窗口同样大小的概率矩阵,然后依据概率大小限制搜索的次数,以平衡算法的速度和精度。仿真实验结果表明,和标准菱形搜索法相比,该算法在精度略有提高的同时,还有效地提高了搜索效率。