应用螺线方法的一种快速的模型基运动估计算法

快速准确地估计全局运动参数,是模型基图像编码中需要解决的关键问题之一。在优化最小二乘算法中最常用的是Ｌ－Ｍ方法,但其为得到一个合适的阻尼因子需要多次矩阵求逆,计算量颇大,很难满足实时性要求,为克服此缺陷,本文在估计算法中引入了螺线方法,提出了螺线方法的两种改进形式－中点螺线方法和角度螺线方法。根据实际系统的实时性要求,还给出了一种灵活调整搜索时间的方法。并对传统的Ｌ－Ｍ方法和改进的两种螺线方法进行了实验对比。结果表明:在保证估计性能相当的情况下,这两种算法显著地提高了估计速度。     

一种基于H.264的快速运动估计算法

H.264是现有最重要数据压缩编码国际标准之一。同时快速运动估计算法一直是视频压缩中的研究热点。本文针对一些快速估计算法过早确定了搜索方向,容易陷入局部最小点,损失了搜索精度的情况,在原有基础上,运用菱形十字搜索算法(DCS)与阈值估计相结合的方法提高了运动估计的性能。实验结果表明,该算法可以用较小的搜索代价取得与全搜索(FS)相当的效果,并且在搜索速度方面优于钻石法(DS)。     

一种基于图像特性的快速运动估计算法

提出了一种应用在H.264中的基于图像特性的快速运动估计算法，简称图像特性快速算法（CPFA）。该算法利用图像序列时间和空间的相关性，为当前待编码宏块定义广宏块支持区的矢量参考集，通过该参考集对图像的运动特性进进判定，然后根据图像特性采用自适应的搜索策略，实现了一种简单高效的搜索方法。实验表明，CPFA在保证重建图像质量没有明显下降的前提下，编码速度有了显著提高。     

一种搜索形状可变的快速运动估计算法

本文提出了一种以菱形和六边形联合搜索为基础的搜索形状可变(ＶＳＳ)的运动估计快速算法,何用于Ｈ．２６３、ＭＰＥＧ２、ＭＰＥＧ４中的视频编码。试验结果表明,在获得与现有ＴＳＳ、ＮＴＳＳ、４ＳＳ和ＤＳ等快速算法相当的图像质量和信噪比的情况下,该算法有效减少了搜索次数,提高了搜索效率,尤其对于中大运动量的视频图像运动估计效果更为明显。     

一种基于H.264的快速运动估计算法

针对H.264,利用几种预测方式得到最优的预测中心和设置阚值,提出了一个新的搜索算法,在信噪比和比特率变化很小的情况下可以很大程度的提高整个编码器的运算速度.从仿真可以看出这个运动估计算法有效的降低了编码器的复杂度,提高了搜索效率.     

基于四参数仿射模型的快速运动估计算法

为减少求解二维相位相关带来的运算量负担,提出了一种快速四参数运动估计算法.首先,进行图像幅度谱对数极坐标变换,把旋转、缩放参数降维成平移参数估计;然后,使用均值灰度投影技术替代二维相位相关,将二维数据投影到一维空间,通过一维最优相关,求解水平与垂直方向上的偏移量.实验结果表明,与相位相关技术相比,由于采用降维和快速搜索策略,求取位移的算法复杂度由O(N2log2N)下降到O(log22N),256×256图像块的计算时间由原来0.266 s下降到0.062 s,缩放精度＜0.05,旋转精度＜0.5°.     

基于EPZS快速运动估计算法的改进

EPZS(Enhanced Predictive Zonal Search)是一种新的快速运动估计算法,属于预测搜索算法,该算法选择更多的预测矢量和多模式搜索路径,试图从几个非常可能的矢量中预测最佳运动矢量.在分析EPZS算法优缺点的基础上,引进新的扁六边形搜索模板以及非对称十字搜索的方法对其进行改进,提出了新的算法.改进的算法在基本不改变图像质量和码率的情况下,简化了搜索方式,加快了搜索速度,从而改进了搜索效率.     

一种基于UMHexagonS运动估计的优化算法

视频编码系统在不断提高编码质量的同时,也提高了其复杂性。运动估计时间要占到编码时间的80%左右。在对H.264/AVC中运动估计的UMHexagonS算法进行研究和分析的基础上,在动态搜索范围、非对称十字搜索、5×5小矩形搜索、非均匀多层次六边形搜索和小菱形搜索等方面进行了改进。通过对不同测试序列的实验证明,新算法与UMHexagonS算法相比,在图像质量和码率基本不变的前提下,运动估计时间上有了明显减少,从而大大缩短了编码时间。     

一种改进的运动估计快速搜索算法

运动估计是视频压缩中帧间预测编码的关键技术之一。在各个压缩标准中都广泛使用了基于块的运动估计技术。由于运动估计通常具有较大的运算量，因此对压缩性能具有重要的影响。文中分析了视频序列的特点和对现有的快速搜索算法深入理解的基础上提出了一种改进的快速运动估计搜索算法，实验表明该算法对压缩性能有较好的改进。     

一种改进的解隔行运动估计算法

简要介绍了基于目标的运动估计算法，它用于隔行扫描到逐行扫描的转换以及帧率的变换。在此算法的基础上提出了一种简化其运动模型分配的方法，从而减少了一定的计算量，并对视觉效果几乎没有影响。     

一种基于硬件实现的快速运动估计半像素级搜索算法

研究了在绝对差和准则下的整像素级块匹配和半像素级块匹配的联系，对绝对差和进行了合理的数学曲线拟合，通过数学曲线来预测最小绝对差和所在半像素位置，从而得到半像素级最佳匹配矢量。分析了三种不同的凹函数预测模型，提出了一种适合硬件实现的运动估计快速半像素级搜索算法。该算法直接根据整像素级运动估计的结果来推算半像素级运动估计结果，在很大程度上降低了半像素级运动估计的运算复杂度，从而利用低码率视频编码的实时实现。试验结果表明该算法可获得较好的重建图像质量。该算法利于硬件实现，可以方便地集成到现有的视频编码器中，具有较好的实用价值。     

自适应阈值的快速运动估计算法

分析了视频序列运动场的基本特征,利用运动和匹配误差两种相关性,提出自适应阈值的快速运动估计算法(AT-FME),随编码对象的内容和运动情况自适应地调整阈值和搜索模式.实验结果表明,在匹配质量和码率相同情况下,AT-FME可比UMHexagonS节省62%的运算量,是提高视频压缩编码效率的有效方法.     

基于运动矢量场的双迭代全局运动估计方法

提出了一种基于运动矢量场的双迭代全局运动估计方法，该方法用两个最小二乘迭代过程来去除局部运动区域对全局运动估计的干扰。第一个迭代使用一个递减的百分比阈值来排除局部运动区域；第二个迭代过程使用一个固定的绝对阈值来检测完整的伞局运动区域并估计运动模型参数。实验结果表明双迭代法进行伞局运动估计的结果更加准确和稳定。     

基于矢量预测的快速运动估计搜索算法

基于H.264视频编码标准的编解码过程中,运动估计的时间大概要占总编码时间的70%(1个参考帧)到90%(5个参考帧)。对于H.264标准的新特点,传统的全搜索算法的精度高,但计算量太大,不能应用于实时处理;经典的菱形等算法搜索模式简单,易于实现,但容易陷入局部无穷小。采用了一种基于运动矢量预测的快速运动估计搜索算法。该方法首先利用运动矢量的时、空间相关性得到预测矢量,然后利用非对称十字型搜索确定运动估计的起始点,最后采用经典的菱形算法进行运动估计。实验结果表明,相比UMHexagonS快速搜索算法,该算法能够在码率增加不超过1%,信噪比下降不超过0.1 dB的情况下,运动估计速度有较大提高。     

分数像素快速块匹配运动估计方法综述

介绍了视频压缩中分数像素快速块匹配运动估计的基础原理,由于全搜索算法计算量很大,需要发展快速算法。对现有快速算法进行了研究总结,介绍了所应用的数学模型、向量预测、搜索优化、提前终止4个关键技术及代表算法。最后对分数像素快速块匹配运动估计方法进行了总结和展望。     

基于云模型移动对象行为识别算法评价

为了研究视频监控中异常行为识别算法鲁棒性、准确度和速度的评价方法,将采集图像序列移动对象运动类型等参数作为样本输入逆向云发生器,得到移动对象定性概念的定量表示:期望值Ex、熵En和超熵He。以这些参数作为基础模拟出移动对象行为参数表征。Ex,En和He输入正向云发生器,将每个移动对象设计成一个智能体,个体通过感知环境和自激励调整行为参数,产生多种行为表征参数,并用这些参数来评价行为识别算法。通过实验实现了多种行为表征参数的模拟,用这些参数评价了几种典型算法,实验结果表明评价方法切实可行。     

基于对象快速自适应的混合搜索运动估计方法

提出一种基于对象的快速自适应的混合运动估计方法，利用同一对象的运动矢量之间的相关性，根据搜索过程中块匹配的程度，减小或增大搜索范围，实验表明，该算法既降低计算量，又保持了较好的图像质量。     

基于进化规划的运动估计算法

本文将进化规划引入了运动估计问题的求解中,在算法中还引入了像素疏值法,从而使得算法的运算量大为减少,而运动估计的精度没有明显下降。实验表明,本文算法的运算量甚至少于三步搜索法（3SS）,而获得的图像质量优于三步搜索法,接近全搜索算法（FS）。     

一种基于子搜索格雷码核的快速视频块运动估计算法

快速视频块运动估计是视频编码中的一个重要问题。在格雷码核( GCK)算法的基础上,提出一种改进的子搜索格雷码核( Sub-GCK)算法。理论上的计算复杂度分析表明：提出的子搜索格雷码核算法的运算量大约为原始格雷码核算法的22.1%。实验比较了子搜索格雷码核算法、原始格雷码核算法和其他几种常见的运动估计算法的编码性能,结果显示：新算法在保证编码质量的前提下,有效降低了运动估计时间,时间约为原始格雷码核算法的41.9%。     

基于H.264运动估计算法的改进与优化

在H.264视频编码标准中,运动估计是最重要也是最耗时的过程,目前H.264标准中采用UMHexagons算法,本文结合H.264的验证模型在JM8.6的源代码上对UMHexagons进行分析,利用视频图像序列运动矢量的分布规律以及当前块像素之间运动估计代价的相关性,对搜索模板和搜索步长进行改进,从而提前结束搜索,减少运动估计时间,实验结果表明:改进后的算法在保证性噪比(PSNR)变化不大的前提下,运动估计时间降低10%以上。