一种快速高效的部分失真块运动估计搜索算法

在保证图像质量与全搜索算法（FS）相近的前提下，为降低现有部分失真块运动估计算法的计算量，提出了一种快速高效的搜索算法——基于运动场预测的部分失真块运动估计搜索算法（PMVPDS）。PMVPDS将本文提出的可调部分失真准则和运动场估计技术、中途停止技术相结合，能快速找到匹配点。仿真结果表明PMVPDS和正规化部分失真搜索算法（NPDS）、分级部分失真搜索算法（PPDS）相比，搜索速度分别加快了2—7倍和0．6—3倍，并且图像质量也有一定的提高。另外，PMVPDS算法中的图像质量和搜索速度是可调的。     

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。     

自适应块匹配运动估计搜索算法

为了提高块匹配运动估计快速算法的搜索速度、精度和鲁棒性，提出了一种根据空域相关块的运动水平，自适应选择搜索检查点样式、搜索窗范围以及是否采用多候选值策略的混合算法．本算法中对应于小运动块的基于中心偏置的搜索样式和针对大运动块的多候选矢量亚采样搜索策略，满足了视频编码对运动估计算法在速度和精度上的双重要求．实验结果表明，该算法在速度上和精度上都明显优于性能优越的菱形搜索算法DS，适用于不同运动程度的图像序列．     

用于块匹配运动估值的正方形-菱形搜索算法

运动估值在视频图像编码中占有重要地位，该文首先研究了运动估值中的经典搜索算法并重点分析了菱形（DS）算法；然后设计了一种新的综合模板（SDP），它体现了粗定位和准确定位并行处理的思想，在此基础上提出了一种新的用于块匹配的运动估值搜索算法－－正方形－菱形搜索（SDS）算法。最后通过实验验证了该算法的有效性。     

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%.     

一种改进的规范块半范数算法

提出一种改进的规范块半范数算法,对图像分割策略、码本块抽样收缩方式及搜索最近意义父块方式进行改进,以缩小子块搜索其最佳匹配父块的范围,加快编码速度,提高匹配准确度和解码图像质量。实验结果表明,与基于规范块半范数的快速算法相比,该算法的编码时间更短。     

基于改进的十字-菱形搜索算法的运动估计

通过对序列运动矢量概率分布分析,发现了该概率分布的方向性特性,提出了一种新的块匹配运动估计算法——改进的十字-菱形搜索（ICDS）算法。该算法在搜索的初始阶段使用小十字搜索模型对小运动矢量进行搜索,强调运动矢量分布的中心偏置特征;而对于大的运动矢量使用具有方向性的菱形搜索模型进行搜索,强调运动矢量分布的方向性,从而提高了运动矢量的搜索速度。该算法与菱形（DS）和十字-菱形块（CDS）匹配算法相比,在保证搜索质量的前提下,其搜索速度分别可以提高60％和35％。理论分析和实验结果证明ICDS算法有效,且具有较强的鲁棒性。     

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.     

一种可变块运动估计结构的优化设计

为支持主流视频编码标准对可变块运动估计（VBSME）的要求,提出一种基于二维脉动阵列的可变块运动估计结构,该结构具有数据重传次数少,存储器带宽要求低,性能高的特性。针对该结构中的大量延迟寄存器开销问题,使用了基于数据流的AON网络模型和动态规划算法,对结构进行了分析,得到了优化的结果。     

基于菱形搜索的改进的运动估计算法研究

寻找到最优的运动估计算法以提高图像编码效率,一直是图像编解码技术中研究的重点。在分析菱形算法优点和不足的基础上,介绍了改进算法中具有代表性的对大模板作出修改的六边形运动估计算法和基于运动向量预测的高级菱形搜索算法,并通过实验结果对其各自的优点与缺陷进行了具体分析。     

基于菱形搜索的改进的运动估计算法研究

寻找到最优的运动估计算法以提高图像编码效率,一直是图像编解码技术中研究的重点.在分析菱形算法优点和不足的基础上,介绍了改进算法中具有代表性的对大模板作出修改的六边形运动估计算法和基于运动向量预测的高级菱形搜索算法,并通过实验结果对其各自的优点与缺陷进行了具体分析.     

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。     

运动图像的自适应多重搜索算法

提出新的图像块匹配算法,将归一化运动图像匹配准则用于心肌细胞特征点的运动矢量检测。针对图像局部极值问题,提出了多重三步搜索及自适应选择候选点算法,以及优选帧策略,以提高匹配精度和运算速度。     

一种遗传搜索块匹配运动估计算法

运动估计是帧间视频编码中的关键技术,但现有的快速搜索算法中大都是次优算法,且易陷于局部极小点,针对此问题,提出了将一种遗传算法应用于块运动估计中的遗传搜索匹配估计算法（GSAME）,该方法把块运动向量作为遗传染色体,经过杂交、变异等操作,以便得到全局意义上的最优解,并与经典的全局搜索法和三步搜索法进行了比较,实验结果显示,该算法不仅有效地解决了局部极小问题,而且计算量也较少。     

运动估计快速块匹配算法

基于块的运动估计是视频压缩国际标准中广泛采用的关键技术。在对目前运动估计快速块匹配算法研究的基础上，描述了运动估计的原理；揭示了在图像质量、搜索速度和压缩码率等方面提高算法效率时存在的3类主要问题：初始搜索点的选择、匹配准则和搜索策略；分别阐述了目前常用的解决这3类问题的方法，并进行了比较和分析；提出了对运动估计算法的一些展望。     

用于块匹配运动估计的SGDS算法

基于搜索起点预测和梯度搜索,本文提出了正方形梯度下降搜索算法（SGDS）。实验结果表明,该算法可以较小的搜索代价取得与全搜索相当的效果,在搜索速度与搜索效果方面优于三步法（3SS）。     

一种改进遗传搜索块匹配运动估计算法

运动估计是帧间视频编码中的关键技术,但现有的快速搜索算法中大都是次优算法,且易陷于局部极小点。针对此问题,提出了一种改进型遗传算法应用于块运动估计中的遗传搜索块匹配运动估计算法(MGSAME)。该方法把块运动向量作为遗传染色体,经过杂交、变异等操作,以便得到全局意义上的最优解,并与经典的全局搜索法、三步搜索法和传统遗传算法(SGA)进行了比较。实验结果显示,该算法不仅有效地解决了局部极小问题,而且计算量也较少。     

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%。     

一种快速分类搜索运动估计新方法

在视频编码中 ,基于块的运动估计算法被广泛应用 .在保证估计质量的前提下 ,为了降低运动估计算法的搜索次数 ,提出了一种对于不同类型的块采用不同的搜索范围和搜索步骤的分类快速搜索 (CFS)运动估计新算法 .该算法首先对块进行分类 ,然后确定其搜索范围和搜索步骤 ,在应用分类搜索法时 ,根据运动矢量的中心偏置特性 ,将第 1步和第 2步的搜索窗采用 5× 5的窗口 ,第 3步采用 3× 3的窗口 .结果表明 ,该分类快速搜索新算法在运动矢量的估计质量上 ,明显优于传统三步搜索法 ,且搜索次数与传统三步搜索法相比 ,降低了 2 3% ,与全搜索法相比 ,降低了 91% .实验结果证明 ,该算法尤其适用于快速运动、复杂运动序列的运动估计 .与传统的全搜索法和三步搜索法相比 ,其更适合于用硬件实现 .