H.264帧间预测快速算法

帧间预测是实时视频编解码技术的研究重点,高精度的匹配和补偿可以减少帧间预测误差,提高视频图像的压缩效果．为了降低在视频编码标准H．264中帧间预测的高计算复杂度问题,提出一种帧间预测快速算法．该算法在利用运动矢量的时空相关性对最优匹配点位置进行预测的基础上,依次进行“十”字形分布的五点搜索和九点均布的矩形搜索;并在搜索过程中引入根据最优点和次优点界定搜索方向、搜索窗口自适应伸缩和中途截止等多种优化策略,以提高整像素块匹配的搜索速度．实验结果表明,与全搜索算法相比,文中算法在不降低搜索精度的情况下,其运动估计速度约为全搜索算法的12倍;与UMHexagonS算法相比,在重建图像质量和码率接近的情况下,速度提高了1．87倍．     

基于矢量预测和MDGDS的运动估计算法

在充分考虑了各种图像序列的运动特性的基础上,提出一种基于矢量预测和多方向梯度下降搜索（MDGDS）的运动估计算法。该算法首先利用运动矢量的时间和空间上的相关性来得到预测矢量的搜索起始点,再通过使用自适应阈值来判断当前块的运动类型,以此智能地选择不同的搜索策略。实验结果表明,与FS、UMHexagonS、简化UMHS以及EPZS等传统算法相比,该算法能在保证精度的同时节约大量的编码时间。     

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。     

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。     

基于方向自适应的运动估计混合模板搜索算法

提出了一种基于方向自适应的运动估计混合模板搜索算法。该算法利用了运动矢量的时空相关性,对搜索起点进行预测,与仅利用空间相关性预测起点相比,提高了搜索的 准确性;然后通过自适应阀值静止块判定技术,对静止块直接中止搜索,解决了常量阀值静止块判定技术仅适应于某种特定序列类型的缺点;最后根据运动类型自适应选择采用小 菱形、六边形-小菱形或方向十字-小菱形搜索策略,解决了单一搜索策略模式下,不能兼顾视频压缩图像质量和速度的局限。实验表明,提出算法与H.264标准提供的UMHexagonS算 法相比,在保证编码质量的前提下,大大降低了运动估计时间,提高了编码效率。     

H.264中基于预测方向的多模板切换运动估计

为在不影响视频质量的前提下,提高运动估计的搜索速度并节省编码时间,提出一种基于预测方向的多模板切换运动估计算法,利用最优点方向和运动方向的矢量和方向预测下次运动方向,并实时切换模板。在实现过程中采用查表方法实现模板切换和阈值的提前退出,以减少搜索时间。测试结果证明了该算法的有效性。     

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%。     

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。     

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。     

基于运动信息自适应的快速运动估计算法

UMHexagonS是H.264视频编码标准中所采用的快速整像素运动估计算法,但在许多实时场景的应用中,该算法还明显存在搜索点数过多、搜索速度较慢的缺憾,急需进一步的改进和优化。在UMHexagonS算法的基础上,提出一种基于运动信息自适应的快速运动估计算法。使用动态搜索窗为不同尺寸的块自适应地分配预测搜索窗;根据当前块的运动剧烈程度选择运动类型自适应的搜索方案;通过分析实际运动序列水平、垂直方向的偏向特性依次采用带方向的十字型搜索和自适应的矩形—菱形搜索;利用预测运动矢量的方向信息采用自适应的多层次八边形区域搜索;并依据块的尺寸大小采用自适应的六边形搜索。实验结果表明,本文算法相比于UMHexagonS算法而言,图像的峰值信噪比(PSNR)平均提高了0.0125 dB,同时运动估计时间减少了13%32%,其场景自适应能力和实时性能都得到了很大的增强。     

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H.264的快速运动估计算法

H.264视频编码采用UMHexagonS运动估计算法,在此基础上提出了一种新的快速搜索算法。该算法在预测起始点处又增加了一个自适应的阈值判断,来判断是否可以立即停止搜索。对于不同的块类型,采用不同的搜索模板,保证搜索精度与速度的一致性。实验结果表明：改进算法与原算法相比,搜索时间减少了7%~43%,而码率和信噪比几乎不变。     

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。     

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。     

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。     

基于快速运动估计算法UMHexagonS的改进和优化

在分析UMHexagonS算法的基础上,对UMHexagonS算法中的搜索长度进行改进,提出用自适应的动态搜索窗口代替固定的搜索窗口,同时针对它在高效的起点预测后陷入搜索冗余的可能,引入了调节因子,用于提前终止判断。实验结果表明,改进的算法在不影响图片质量的情况下,可以较少10～30%的运动估计时耗,提高编码的实时性。