H．264快速运动估计算法研究

在对EPZS和UMHexagonS快速运动估计算法分析研究的基础上，提出一种改进的运动估计算法．该算法采用UMHexagonS的多层次搜索思想．对EPZS算法的钻石模形作适当的变形．有效降低了运动估计的时间．分别应用FS、EPZS、UMHexagonS和改进算法对3种典型的标准图像序列进行测试．测试结果表明，改进算法的图像质量虽略有下降，但运动估计的时间只是FS的30％-40％，EPZS的70％-90％，UMHexagonS的85％-95％．     

H.264中运动估计算法研究与对比

自从视频编解码标准H.264发布以来,国内外学者专家提出了大量的基于此标准的运动估计算法。本文将介绍一些典型的算法,对其性能进行分析比较。     

H.264中运动估计算法优化及其在DM642上的实现

针对H.264标准的多模式运动估计和运动补偿算法编码模式复杂、计算量大的不足,通过对H.264参考模型JM中运动估计算法的分析,对算法进行了优化,利用DM642嵌入式系统的硬件特点,在存储器系统上实现其优化.实验结果表明:与参考模型JM的运行估计算法相比,提出的优化方法有效地降低了整个编码器的运行时间,在恢复质量(用峰值信噪比表征)平均下降0.05 dB、码速率增加不超过1.4%的前提下,编码速率提高35%～45%,表明了该算法在编码速度方面有明显的提高.     

基于H.264的内容自适应分数像素运动估计算法

分数像素精确运动估计的改进是整个运动估计模块优化的关键,本文提出了基于H.264的内容自适应分数像素运动估计算法。首先,提出基于平坦区域宏块预测的无效分数像素运动矢量(MV)搜索省略算法(SMBP);然后,改进H.264采用的基于中心的分数像素搜索算法(CBFPS),提出基于预测矢量的增强型菱形模板(EDSP)搜索算法。实验结果表明,内容自适应分数像素运动估计算法比分数像素全搜索算法(FFPS)在峰值信噪比(PSNR)有微小降低(0.095～0.209 dB)的情况下,平均减少了75.6%的分数像素搜索点,整个运动估计模块平均节省了38.5%的计算量。     

H.264中整像素和分数像素快速搜索算法

为了提高运动估计的速度,提出了2种新的块匹配算法分别用于整像素和分数像素搜索：改进型钻石搜索算法充分利用图像像素的空间相关性,通过统计最优搜索点的绝对误差和（SAD）值空间分布特性,按照像素点空间位置分层次进行钻石搜索;分数像素菱形点搜索算法则利用了物体运动的统计特性和最优搜索点SAD值空间分布特性,分别按照像素点空间位置分层次进行1/4像素和1/2像素搜索.2种算法都归纳出了第2层搜索,在第1层搜索结果的基础上有效地减少搜索点数.实验表明,在不牺牲图像质量和压缩性能的前提下,改进型钻石搜索算法使整像素搜索点数相对于钻石搜索算法平均减少了约22%,分数像素菱形点搜索算法使分数像素搜索点数相对于分数像素全搜索算法平均减少了约17%,2种算法结合使用使整个运动估计搜索点数平均减少了约21%.     

H.264JM模型中UMHexagonS算法优化

JM模型是JVT （joint video team）发布的H.264标准测试模型,对运动搜索算法的学习和研究有着重要的意义。本文结合JM10.1的源代码对UMHexagonS算法的提前终止策略进行了深入研究,对搜索模板进行象限分割来减少算法的搜索点数,在基本上保持了原有图象质量的情况下有效的节省了编码时间和运动估计时间。通过对5种测试序列的测试结果进行分析,优化后的UMHexagonS算法可以在图像信噪比和码率基本不变的情况下,编码时间节省8.87％,运动估计时间平均节省11.46％,有效的提高了编码的实时性。     

访存带宽最小化的H.264整像素运动估计VLSI结构

面向H.264/AVC整像素运动估计, 提出了一种兼顾数据搬运和计算部件效率的全搜索超大规模集成电路(VLSI)结构. 通过在片上最大化重用参考像素, 使外存访问带宽得到了最小化, 每个参考像素只需访存一次. 通过分布式内存映射和图像边界的假想连接, 使参考像素的搬运过程规则、高效. 处理器单元(PE)结构简单, PE阵列以单指令多数据流(SIMD)方式工作, 数据通信采用脉动方式, 计算部件的利用效率为100％. 搜索过程没有空泡, 每拍处理一个搜索点, 支持7种可变尺寸分块, 同时完成41个分块的绝对差之和(SAD)的计算与比较. 给出了参数化的结构设计描述. 针对标准清晰度数字电视(SDTV)应用, 设计实现了一个具体的结构, 采用Faraday 0.18 μm CMOS标准单元工艺库, 逻辑门数为151×10³门, 关键路径时延为3.86 ns, 片上缓存为23.75 kB, 访存I/O引脚数为8 bit. 在216 MHz钟频下, 实时支持SDTV 720×576@30fps, 搜索范围为［-32, 32］×［-16, 16］, 2个参考图像, 访存带宽为24.9 MB/s.     

针对样品视频的H.264/SVC的快速运动估计算法

针对应用于电子显微镜等大型科学仪器样品图像远程实时传输的H.264/SVC,提出了一种基于自适应搜索范围的快速运动估计算法。根据宏块的空间和层间相关性,将基本层及增强层宏块分类,以宏块运动向量残差为基础,针对不同类型宏块,在水平和垂直方向上设计了自适应搜索范围算法。并针对匹配块搜索过程和帧间预测过程分别设计了提前退出算法。对不同仪器样品视频的测试表明,该算法与参考软件JSVM9.17的快速搜索算法相比,在PSNR和比特率保持相近的情况下,编码时间大约可节省52%～68%,搜索点数大约可降低81%～95%。     

基于DSP的H.264解码器优化设计

针对嵌入式系统中处理器运算能力和系统资源受限的特点,提出两种提高基于通用数字信号处理器(DSP)的H.264解码器性能的优化方法.一种是适合DSP实现的预读取参考帧数据的运动补偿方法,此方法可以增加数据总线的吞吐量,提高处理器运算能力.另一种是采用基于宏块的去块效应滤波方式,该方法不但减少了DSP内核访问片外存储器的次...     

ATETS: 针对H.264的自适应提前终止搜索算法

为了解决H.264可变大小块运动估计技术使得运动估计运算量剧增的问题，提出了一种自适应提前终止搜索算法.根据整数DCT变换和量化的特性，通过提前判定全零系数块来终止没有意义的运动搜索过程.利用运动矢量和预测运动矢量之间的高度相关性，采用预测块作为提前终止判决块.使用基于量化步长的自适应阈值以获得最佳性能.实验表明，该算法与已被H.264标准采纳的快速整像素搜索算法(UMHexagonS)结合使用，能够在保证图像质量和编码压缩率的前提下，进一步减少60%左右的搜索点数.该算法对量化步长具有良好的鲁棒性，适用于固定码率的实时应用环境.     

基于H．264的快速运动估计算法研究

在研究H．264多宏块运动估计特点的基础上，提出了一种针对宏块模式的快速搜索准则算法。研究结果表明，在运动估计中加入此准则算法，搜索速度有较大幅度提高，而图像质量和码流基本保持不变。     

多视点视频编码中的运动和视差估计快速算法

针对多视点视频编码复杂度高的问题,提出一种基于分层B帧视点-时间预测结构的运动和视差联合估计快速算法.利用参考帧图像和当前编码图像的运动矢量及视差矢量之间的几何关系,设计可靠的预测矢量作为搜索起始点,并分别在不同方向的参考帧内进行小范围的运动补偿以得到最佳运动和视差矢量.该方法由前一次运动/视差估计得到候选矢量来进行下一次视差/运动估计,只需1次搜索过程就能同时确定最佳运动和视差矢量.实验结果表明,该算法与JMVM全搜索算法相比,能在保持编码质量的同时,节省87.69%的编码时间.     

一种新的H.264帧间差错掩盖算法

介绍一种H.264中基于牛顿内插公式的帧间差错掩盖算法,由牛顿内插公式重建丢失宏块16个4×4子块的MV(运动矢量),根据此MV在前一帧中找到合适的信息来重建丢失或受损信息;实验结果表明,本文算法比参考软件有更好的解码视频主观质量和更高的PSNR.     

运动估值与补偿技术的研究

论述了三种运动估值技术,并讨论了运动补偿方法解决图象抖动问题,最后列举了该技术的几个典型应用实例。     

H.264帧间编码模式选择快速算法

作者针对H．264帧间编码宏块模式选择计算复杂度较高的缺点,提出了一种模式选择快速算法。该算法根据帧间编码宏块的树状分割模式特点,应用了若干简单有效的终止搜索准则,并采用动态阈值以进一步加快模式选择的速度。模拟实验表明：提出算法减少了编码器无效遍历过程,在取得相近PSNR和比特率条件下。编码速度得到较大提高,适合实时视频应用。     

H.264变换和量化的分析

为了降低运算复杂度和避免解码端的失配问题,通过分析4×4点离散余弦变换(DCT)原理,推导得到H.264标准中第一级4×4点整数变换方法.在该变换的基础上还可以对直流系数再采用第二级变换,进一步消除相关性.与4×4点DCT相比,这种变换方法不但具有DCT去除空间域信号相关性的特点和整数变换的优点,还能够达到类似于DCT的压缩效果.通过分析与整数变换相关的量化过程发现,H.264中的整数变换和量化相结合,计算复杂度低且能获得较以往标准更好的编码性能.     

一种新的H.264快速帧内预测模式选择算法

对H.2641AVC帧内预测模式选择算法进行了分析,通过采用亚采样方案计算边缘方向、利用边缘矢量幅值进行预测模式判决和在一定条件下提前结束Intra_4×4模式等方法对PAN算法进行了改进.结果表明,该方法在不影响图像失真度和码率性能的前提下,降低了帧编码时间,减小了编码复杂度.