基于多模板搜索的快速运动估计算法

提出了一种采用多个六边形模板进行快速块匹配运动估计的新方法。该算法(MPMVFAST)充分利用了序列图像中运动矢量场的中心偏置特性和时空相关性,根据运动类型自适应的选择搜索策略和搜索起始点,结合垂直和水平方向的两个六边形搜索模板,并采用内部简易搜索算法,同时利用有效的判断中止准则结束搜索。与现有算法相比,该算法有效地减少了搜索点数,搜索精度接近于全搜索法。     

基于方向自适应十字搜索的快速块匹配运动估计算法

提出了一种方向自适应十字搜索算法,通过自适应地使用小十字模板、大十字模板和四种方向的T形模板,有效地减少了搜索点数,提高了搜索速度.实验结果表明,该算法在保持与菱形搜索(DS)、正方形-菱形搜索(SDS)、十字-菱形搜索(CDS)和小十字-菱形搜索(SCDS)四种算法相同搜索精度的同时,速度上比DS、SDS、CDS和SCDS算法分别提高了74.65%、39.78%、42.44%和7.84%.     

基于多模板快速搜索的运动估计算法优化研究

针对视频编码中运动估计算法运算复杂的问题,研究了一种提前终止准则和多模板快速搜索算法相结合的优化算法;该算法基于混合非对称十字多六边形搜索(UMHexagonS)算法,结合现有视频编码标准,首先对满足提前终止准则的当前块及时终止起始点搜索,然后采用非均匀多六边形部分搜索模板和六边形与小十字形相结合的并行搜索模板,分别对非均匀多六边形搜索和扩展的六边形搜索两方面做了优化;实验结果表明,该算法在保证视频质量的情况下,没有增加码率,且有效地节省了运动估计时间(约28%),降低了算法的复杂度。     

基于自适应搜索模式的运动估计算法

提出一种可自适应选择搜索模式的运动估计算法。将非零运动块分为大、中、小3种类型,相应地利用基于六边形、基于标准菱形及基于小菱形的搜索策略实现运动估计。实验结果表明,该算法减少了块匹配的搜索点数,在保证运动估计精确度的同时,降低算法复杂度,提高搜索效率。     

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。     

基于DSP实现的自适应搜索窗口运动估计算法

针对DSP芯片特点及运动估计精度和效率的要求,提出一种新的自适应搜索窗口快速运动估计搜索算法。该算法充分利用视频图像的时间、空间上的相关性以及运动向量的统计特性,在帧层和块层自适应调整搜索窗口,利用钻石搜索法进行搜索。经实验验证,该算法在保证运动估计精度的情况下,数据传输量比固定搜索窗口算法平均少50%,搜索点数比钻石法平均少3个,对不同类型视频序列都有较好的自适应能力。     

改进的自适应十字模型搜索运动估计算法

运动估计是视频编码中的一个关键问题,直接影响着编码的速度和质量。根据相邻块的运动矢量特性,将图像序列中每一帧分成3个不同的区域,在预测方法和搜索策略上分别采用不同的方式,提出一种改进的运动估计算法。实验测试表明,该算法在图像质量和搜索点数量减少方面具有较好效果。     

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。     

基于块特性与自适应搜索窗口的运动估计算法

提出了一种基于块特性与自适应搜索窗口的运动估计算法(Motion estimation algorithm based on block characteristic and adaptive search window,MBC-ASW),该算法在充分利用视频图像的时间、空间相关性的同时,根据运动向量的统计特性,分别在帧层和块层进行自适应搜索窗口的粗调与微调,并且针对不同的块进行相应的编码处理.在PC上利用C语言实验验证了该算法的可行性,评估了其性能,并与经典的全搜索算法(Full search motion estimation,FS)、三步搜索算法(Three step search,TSS)、新三步搜索算法(New three step search,NTSS)和钻石搜索算法(Diamond search,DS)进行了详细的比较,该算法在性能和效率上均有较大程度的提高,对不同的序列具有较强的自适应性.     

基于方向自适应采样搜索的快速运动估计算法

为了提高运动估计的搜索精度,提出了一种方向自适应采样搜索的运动估计算法。先利用搜索模板中块匹配误差的信息,自适应地采用两种三角搜索模板交替搜索,再针对大运动矢量的搜索,引入局部采样搜索策略。搜索过程中引入提前终止策略,提高了搜索速度。实验结果表明,在保证搜索速度的前提下,其峰值信噪比(PSNR)比全搜索算法平均降低了0.28dB,提高了搜索精度。     

一种新的基于H.264的快速运动估计算法

提出了一种自适应十字形模板进行快速块匹配的方法。该方法解决了单一模板对于垂直运动宏块搜索的薄弱性,它提前预测当前块的运动,并根据预测结果自适应地选择十字形模板,因而能更有针对性地增加搜索点数,从而提高搜索速度。与此同时新算法还采用了提前终止准则和线性搜索技术。实验表明,新算法相比已被H.264标准采用的UMHexagons算法,编码速度提高了20%以上。     

自适应可变模式搜索算法

充分利用运动矢量的时空相关性,提出一种新的块匹配运动估计算法,称为自适应可变模式搜索算法。该算法充分利用搜索起点预测、中止准则、自适应搜索模板、辅助点搜索等一系列技术。H.264编码平台上的实验表明,该算法可以保持高信噪比和低比特率,其计算复杂度只有UMHexagonS的16%~33%和EPZS的30%~50%。     

一种基于DS与ARPS混合使用的快速运动估计算法

为了减小快速运动估计算法的计算复杂度和改善运动补偿的性能,提出了一种基于菱形搜索（DS）和自适应十字模式搜索（ARPS）两种方法混合使用的块匹配算法。该算法利用DS算法搜索精度高和ARPS算法搜索速度快的特点,综合固定模式搜索和空间相关搜索两方面的优点,对于相邻两帧图像中的不变宏块采用零运动预先判断以减少算法的计算量,并利用运动矢量的空间一致性提高预测运动矢量的质量。实验结果表明,该算法与ARPS算法相比,在保证搜索精度的同时,计算复杂度至少减小了20%。     

改进的自适应快速整像素搜索算法

提出了一种改进的自适应快速整像素搜索算法。算法使用CSP进行粗定位搜索,并且根据分割块的尺寸,在SDSP和SSSP中选择合适的模板作为精确定位搜索的模板。为了进一步减少搜索点数,在粗定位搜索过程中加入由补偿数据和3个相邻块的SAD值确定的判断阈值,实现阈值的自适应变化。实验结果显示,与UMHSA和DSA相比,算法的搜索速率有较大的提高,同时亮度信号的平均峰值信噪比和编码字节数的变化不大。     

基于方向自适应十字搜索的快速块匹配运动估计算法*

提出了一种方向自适应十字搜索算法,通过自适应地使用小十字模板、大十字模板和四种方向的T形模板,有效地减少了搜索点数,提高了搜索速度。实验结果表明,该算法在保持与菱形搜索（DS）、正方形—菱形搜索（SDS）、十字—菱形搜索（CDS）和小十字—菱形搜索（SCDS）四种算法相同搜索精度的同时,速度上比DS、SDS、CDS和SCDS算法分别提高了74.65%、39.78%、42.44%和7.84%。     

基于视频压缩的快速自适应菱形搜索算法

针对视频压缩标准H.264中运动估计算法的特点,在兼顾视频图像质量和算法运行时间的基础上,提出了基于视频压缩的快速自适应菱形搜索算法。实验结果表明,该算法与菱形搜索算法相比,搜索时间平均减少了1.5ms,信噪比平均提高了1.3dB。     

基于块运动类型的自适应菱形运动估计搜索算法

基于对图像序列运动矢量时空相关性和中心偏置特性的研究,对传统的菱形算法进行了改进,设计了自适应大菱形搜索模板,提出了一种基于块运动类型的自适应菱形运动估计算法,对大运动块进行起始点预测,再划分相对运动类型,对不同运动类型的块自适应地采用不同的搜索策略。实验结果证明,图像质量较好时,该算法相比运动矢量场自适应搜索算法,加快了搜索速度,降低了计算复杂度。