An efficient three-step search algorithm for block motion estimation

The three-step search algorithm has been widely used in block matching motion estimation due to its simplicity and effectiveness. The sparsely distributed checking points pattern in the first step is very suitable for searching large motion. However, for stationary or quasistationary blocks it will easily lead the search to be trapped into a local minimum. In this paper we propose a modification on the three-step search algorithm which employs a small diamond pattern in the first step, and the unrestricted search step is used to search the center area. Experimental results show that the new efficient three-step search performs better than new three-step search in terms of MSE and requires less computation by up to 15% on average.     

快速运动估计UMHexagonS算法的探讨与改进

视频编码标准H.264已经正式采纳了UMHexagonS算法作为整像素的快速运动估计算法。该算法的运算量相对于快速全搜索算法可节约90%以上,同时能保持较好的率失真性能。文章对UMHexagonS算法进行了介绍,对其特点及造成其独特优越性能的原因进行了初步分析,并提出了一种改进方法,即在预测起点处增加一个内容自适应的中止搜索阈值判断,以判断是否可立即结束搜索。模拟实验表明,相比原算法,改进后的算法明显减少了搜索点数,并保持了原算法率失真特性良好的特点。     

一种基于H.264/AVC的高性能快速运动估计算法

为了降低运动估计的计算量,提出一种基于H.264/AVC的快速运动估计算法。该算法使用了提前终止策略和自适应的搜索范围,结合运动矢量预测以及多模板搜索。实验结果表明,在编码性能接近全搜索(fullsearch,FS)算法的同时,本算法比FS和UMHexagonS算法平均节省了65.42%和32.76%的运动估计时间,大幅度提高了编码速度。     

新的多八边形快速运动估计算法

由于对编码的高精度和低复杂度的要求,H.264视频编码标准已经采用了UMHexagonS算法作为其可行的块运动估计实施方案。提出了一种新的UMHexagonS改进算法,改进主要在三个方面：第一,增加了一个新的初始预测矢量,以避免过早陷入局部最优;第二,一个小八边形搜索和两个后续的小菱形搜索取代了UMHexagonS算法中的5×5全搜索,这在一定程度上减少了计算量;第三,多八边形格点搜索取代了多六边形格点搜索,这不仅减轻了运算量负担,也在方向上能更好更快地搜索到最佳运动矢量。实验结果表明,所提出的方法不仅能保证UMHexagonS算法的编码效果,同时还能减少5%~10%的运算量,从而节省编码时间。     

基于运动方向预测UMHexagonS算法的改进

为了进一步减少UMHexagonS算法的运算量,在详细分析UMHexagonS算法搜索过程的基础上,对运动方向的预测进行了研究,并将运动方向预测与UMHexagonS算法中的正方形搜索和非均匀多层次六边形搜索相结合,提出了一种改进算法。利用三个不同的序列进行测试仿真,测试仿真结果表明,在搜索精度和码率相似的情况下,改进后的UMHexagonS算法搜索点数明显减少。     

An efficient multi-layer reference frame motion estimation for video coding

Most of the fast search motion estimation algorithms reduce the computational complexity of motion estimation (ME) greatly by checking only a few search points inside the search area. In this paper, we propose a new algorithm—multi-layer motion estimation (MME) which reduces the computational complexity of each distortion measure instead of reducing the number of search points. The conventional fast search motion estimation algorithms perform ME on the reference frame with full distortion measure; on the contrary, the MME performs ME on the layers with partial distortion measures to enhance the computational speed of ME. A layer is an image which is derived from the reference frame; each macro-pixel value in the layer represents the sum of the values of the corresponding pixels in the reference frame. A hierarchical quad-tree structure is employed in this paper to construct multiple layers from the reference frame. Experimental results on different video sequences show evidence that many motion vectors have been found similar both in the reference frame and the layers. The effectiveness of the proposed MME algorithm is compared with that of some state-of-the-art fast block matching algorithms with respect to speed and motion prediction quality. Experimental results on a wide variety of video sequences show that the proposed algorithm outperforms the other popular conventional fast search motion estimation algorithms computationally while maintaining the motion prediction quality very close to the full-search algorithm. Moreover, the proposed algorithm can achieve a maximum of 97.99 % speed-improvement rate against the fast full-search motion estimation algorithms which are based on hierarchical block matching process. The proposed MME performs the motion estimation on the layers by using three types of search patterns. The derivation of these search patterns exploits the characteristic of the center-biased motion vector distribution and that of less intensive block distortion measurement of the layers.     

H.264运动估计UMHexagonS算法的优化与改进

针对H.264中UMHexagonS算法存在的不足,提出了一种改进的快速运动估计算法。改进算法根据起始预测运动矢量成为最佳点的可能性大小对起始预测运动矢量的检测顺序进行了优化,提高了编码效率;设计了一种改进的5×5螺旋全搜索模板,减少了5×5螺旋全搜索模板的搜索点数;增加了一种针对亚宏块的提前终止策略,进一步减少了运动估计带来的运算量。实验结果表明,改进算法在基本保持UMHexagonS算法编码性能的同时,有效减少了运动估计时间,提高了编码效率,并且可适用于不同运动强度的视频序列。     

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%。     

改进的H.264帧间模式选择算法

针对H.264帧间模式选择算法存在的问题,提出一种帧间模式选择快速算法.算法采用8×8块运动矢量同质性分析对宏块模式进行选择,缩小候选模式范围,降低H.264帧间模式选择算法的计算复杂度;使用模式相关和运动矢量合并对UMHexagonS算法进行优化,减少大量的运动估计搜索点数,取得了较高的编码效率.实验结果表明,与使用UMHexagonS的帧间模式选择算法相比,该算法在峰值信噪比及输出码流码率基本不变的前提下,可以平均减少大约50％的运动估计时间.     

H.264中UMHexagonS运动估计算法的改进

针对H.264中UMHexagonS算法进行研究,提出了改进的快速运动估计算法。首先对UMHexagonS算法中的固定搜索窗口、非对称十字搜索、5×5的小矩形螺旋搜索、非均匀多层次六边形格点搜索和扩展的六边形搜索进行研究;然后提出了相应的减少搜索点数的优化算法,这些优化算法分别称作动态搜索窗口、自适应十字模型搜索、方向性的3×3小矩形搜索、基于预测方向的密集搜索和改进的扩展六边形搜索,这些优化算法形成了自适应模型方向搜索(APDS)算法。对各种类型的测试序列进行实验,与UMHexagonS算法相比,结果表明APDS算法在重建视频质量和码率基本相当的条件下,运动估计时间平均减少了29.64%,每形成一个运动矢量平均节省搜索了21.64个点数;     

一种利用预测运动矢量改进的H.264快速运动估计算法

针对H.264标准推荐使用的快速运动估计算法——非对称十字型多层次六边形格点搜索（Unsymmetrical cross multi-hexagon grid search, UMHexagonS）算法搜索速度慢的问题,提出了一种改进算法。在起始搜索点的预测环节,建立预测矢量集,并根据预测矢量集的长度信息决定后续的搜索策略;在全局搜索环节,利用预测运动矢量之间的相关性适当跳过某些搜索步骤,并更换一些搜索模板;并且,根据整数变换和量化的特性检测全零系数块,提前终止运动估计过程。实验结果表明,在量化步长为28时,本文算法比UMHexagonS算法平均减少了34.80%的运动估计时间,同时编码性能基本不变。该算法在不同量化步长的条件下能够适应不同运动强度的视频序列,是一种适合H.264的速度快且性能好的快速运动估计算法。     

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。     

H.264中快速运动估计UMHexagonS算法的改进

在对H.264中非对称十字型多层次六边形格点搜索算法(UMHexagonS)研究的基础上,针对其存在运算量大、耗时等问题提出两方面的改进.首先,利用对称十字模板替换原来的5x5螺旋搜索,减少了64%的搜索点数;其次,利用对象内部代价的相关性提出自适应搜索长度方法,以减少运算量.在JM10.1测试模型上进行了验证.实验结...     

基于多级顺序排除算法(MSEA)的改进

块匹配运动估计是视频编码国际标准中广泛采用的关键技术.许多快速块匹配法通过限制搜索点数来减少运算量,但与全搜索算法相比极易出现匹配误差.该文介绍了一种应用新的判别条件的多级顺序排除算法（MSEA）,并在此基础上提出一种新的算法,该算法引入了尺度化的部分失真消除（PDE）技术,用于尺度化累积部分误差和当前最小误差.实验证明,相对于一脉相承的同为穷举搜索算法的全搜索算法（FS）、顺序排除算法（SEA）、多级顺序排除算法（MSEA）等,该算法大幅度提高了搜索效率.与多级顺序排除算法相比,平均每宏块节省了大约75%的运算次数.该算法在保证图像质量的前提下,使视频编码的速度大大提高.     

H.264中FME算法的优化

在H.264中快速整像素运动估计算法及其改进算法的基础上,提出一种快速自适应多环搜索算法。根据多种预测模式获得预测矢量,并以此构造自适应的多圈搜索环,结合中心小六边形模板进行快速运动矢量搜索。实验结果证明,该算法的搜索效率优于H.264现有的UMHexagonS算法。     

动态模式的快速运动估计算法

针对H.264视频编码标准中运动估计的高计算复杂度,提出了一种动态模式的快速运动估计算法。该算法通过判断宏块的运动大小及运动方向选择相应的搜索模式;同时对标准中的中值预测进行了改进并提出了一种动态的参考块提前跳过策略。实验结果表明,该算法在保持良好的率失真性能的基础上,减少了运动估计时间,相对于快速全搜索算法FFS以及UMHexagonS算法,该算法分别减少了85.28%和35.29%的运动估计时间。     

使用提前结束策略的部分失真搜索快速运动估计算法

和传统的快速块匹配运动估计算法相比,部分失真搜索运动估计算法通常会带来较低的视频图像质量下降,但它获得的计算加速比有限。本文提出一种新的快速部分失真搜索运动估计算法,它在搜索点检测过程中使用两种提前结束策略：早期搜索结束策略和中途搜索终止策略。提前结束策略的使用能够显著减少搜索点的个数,弥补了规格化部分
分失真搜索算法只能降低失真计算量的不足,两种策略的结合使用能够在保证较高视频质量的同时,大大降低运动估计的计算复杂性。实验结果及分析表明：新算法的性能优于传统的运动估计算法,在视频质量接近全局搜索算法的同时,获得比传统的运动估计算法更高的计算加速比。     

基于JM模型的UMHexagonS算法的改进

为了提高运动估计的搜索效率,提出了一种基于JM模型的UMHexagonS算法的改进方案。该方案减少了搜索点数,从而减小了运算量。经过实验测试,改进后的UMHexagonS算法在保证编码图像的质量基本不变的同时,能显著减少搜索时间。     

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。     

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%。