基于H.264的多参考帧运动估计快速算法

H.264/AVC中引入多参考帧运动补偿来提高视频编码性能,由此产生的多参考帧运动估计(MRF-ME)却带来了巨大的运算代价。为提高编码速度,降低计算复杂度,提出一种基于空间域相关性的运动估计算法——缩小的菱形算法(DDS)。先运用前向主矢量选择法不断修正预测运动矢量,再根据最佳参考帧位置的统计特性对不同参考帧使用不用模板进行搜索。实验结果表明,与H.264参考模型JM10.2相比,该算法保持了较好的图像质量且码率变化很小,运动搜索点数平均减少接近80%,并能有效地降低编码器复杂度。     

一种基于块匹配的运动估计改进算法

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。本文在分析了现有的六边形搜索算法(HEXBS)和视频序列图像帧相邻空间块和对应的运动向量具有高度空间相关性的基础上提出了一种改进的快速运动估计搜索算法,通过实验表明与HEXBS算法具有相似的计算复杂度,但是视频编码质量优于HEXBS算法。     

基于低频子图的运动估计算法

为了减少运动估计的计算复杂度并提高其搜索性能,提出了一种基于低频子图的运动估计算法。该算法首先将当前帧和参考帧通过低通滤波器得到数据量减为1/4的低频子图,然后用全搜索得到最佳匹配的低频子块,最后对低频子块所覆盖的原参考帧区域进行精细搜索得到最优点。实验结果表明,与传统运动估计算法相比,该算法极大的提高了运动估计的精确度和降低了计算复杂度,并且对各类视频都有很高的鲁棒性。     

基于H.264的多参考帧运动估计快速算法

H．264编码器支持7种块类型在多个参考帧中搜索最佳运动矢量。参考代码采用逐一搜索的方式，极大地增加了计算复杂度。该文根据相邻帧间运动矢量和像素的相关性，将菱形算法扩展到多参考帧情形，提出了一种新的块匹配运动估计算法一三维菱形法。实验表明，该算法在保持高信噪比和低比特率的同时，能有效地降低编码器复杂度。     

一种基于H.264/AVC的多参考帧快速选择算法

最新的视频编码标准H.264/AVC采用了多参考帧运动估计来提高编码效率,增加的计算量与参考帧数目成正比。为避免搜索多余的参考帧,提出了一种低复杂度参考帧确定算法来快速确定当前宏块所需的参考帧。实验结果表明,本算法在保持率失真性能的前提下有效减少多参考帧预测的计算复杂度并节省了时间。     

基于DCT的运动估计算法

介绍了一种新的运动估计算法———基于DCT的运动估计算法(DXT ME)。该算法由一维信号的DCT虚相位方法衍生而来,利用了正弦正交原理直接在变换域中估计运动物体的位移。DXT ME算法具有较强的抗噪声能力,其计算复杂度比传统的全局搜索块匹配算法(BKE ME)要低;还由于其运动估计完全基于DCT域,使得基于DCT变换的运动补偿图像编码器成为可能,大大降低了系统复杂度,提高了系统性能。     

基于边缘检测的3D-HEVC深度图运动估计算法

针对3D高效视频编码(3D-HEVC)帧间预测未充分体现深度图特性、算法复杂度高、效率低的问题,提出一种基于深度图边缘检测的运动估计算法。对深度图进行边缘检测预处理,分别对边缘区域和平坦区域执行全搜索算法和六边形搜索算法,通过快速搜索平坦区域以降低帧间预测中运动估计SAD的计算复杂度。在3D-HEVC/HTM16.0平台上的测试结果表明,该算法减少了6.7%的深度图编码时间,而合成视图的BD-rate指标仅为0.146%,有效提高了编码效率。     

多视点视频编码模式决策快速算法

多层循环的多参考帧选择算法和运动估计搜索等算法提高了模式选择精度,但导致多视点视频编码复杂度急剧增加.我们在运动估计快速搜索算法的基础上,结合采用信息重用技术的多参考帧选择算法,提出一种模式决策快速算法.其中信息重用技术通过模式集合划分思想,根据模式尺寸块大小和编码特点将所有编码模式划分成三个集合,在同一集合中小尺寸块重用大尺寸块的最佳参考帧索引和最佳编码方向以减少多参考帧循环搜索次数.实验结果表明:与JMVC8.3.1原算法相比能减少70%-90%的编码复杂度,峰值信噪比(PSNR)下降在0.1d B以内,码率增加幅度少于6%.     

一种基于块分类的自适应运动估计搜索算法

利用运动图像前帧获得的信息产生相关参数,并用相关参数将当前帧中的块划分为潜在的相关块和独立块,获得一种新的自适应运动图像估计搜索算法.新算法将不同的运动估计方法运用于这些潜在的相关块和独立块,以达到更加精确的估计和获得更低的计算复杂度.仿真结果证明,新算法与三步搜索(TSS)算法、新三步搜索(NTSS)算法、四步搜索(4SS)算法和新型预测搜索区域(NPSA)算法相比,具有更低的计算复杂度和更高的峰值信噪比(PSNR).     

一种针对MPEG-4 AVC/JVT/H.264的快速多帧运动估计算法

在H．264标准中，运动估计的编码运算量非常复杂。通过重新使用上一参考帧中的运动矢量信息，论文提出了一种效率较高的搜索算法，即无需在全部的参考帧中搜索，只使用存储的运动矢量来组成当前的运动矢量。这种算法还可以结合其他快速的搜寻算法以进一步减少运动估计的运算复杂度。     

基于H.264的多参考帧运动估计快速算法

提出一种应用于H.264中的多参考帧快速整像素运动估计算法,该算法通过有效地预测多参考帧中的搜索起始点和将菱形算法扩展到多参考帧情形,在很大程度上降低多参考帧运动搜索的计算量。试验结果表明,与H.264参考软件JM9.6中的快速算法UMHexagonS相比,该算法保持了较好的图像质量且码率几乎不变,运动估计时间平均减少约60%。     

基于光流的快速人体姿态估计

针对目前深度学习领域人体姿态估计算法计算复杂度高的问题,提出了一种基于光流的快速人体姿态估计算法.在原算法的基础上,首先利用视频帧之间的时间相关性,将原始视频序列分为关键帧和非关键帧分别处理（相邻两关键帧之间的图像和前向关键帧组成一个视频帧组,同一视频帧组内的视频帧相似）,仅在关键帧上运用人体姿态估计算法,并通过轻量级光流场将关键帧识别结果传播到其他非关键帧.其次针对视频中运动场的动态特性,提出一种基于局部光流场的自适应关键帧检测算法,以根据视频的局部时域特性确定视频关键帧的位置.在OutdoorPose和HumanEvaI数据集上的实验结果表明,对于存在背景复杂、部件遮挡等问题的视频序列中,所提算法较原算法检测性能略有提升,检测速度平均可提升89.6%.     

基于互质阵的循环平稳信号低复杂度欠定DOA估计算法

针对现有大多数循环平稳信号DOA估计算法复杂度较高、估计精度低无法实现对有用信号的欠定估计问题,提出了一种基于互质阵的循环平稳信号低复杂度、欠定DOA估计算法.算法的主要思想是利用互质阵良好的稀疏特性,通过矢量化处理构造虚拟阵列模型,扩展阵列孔径,实现阵列自由度的提升.首先,算法构造了互质阵输出的循环自相关矩阵,然后进行矢量化处理得到最大连续虚拟阵元部分,给出其谱峰搜索的表达式.最后,为降低计算复杂度,对算法进行改进,应用多项式求根的方法直接求解DOA估计值.仿真结果表明,所提算法能实现对有用信号的欠定估计,计算复杂度较低,且相比于大多数的循环平稳信号DOA估计算法,所提算法估计自由度和估计精度有了进一步的提升.     

一种基于块匹配的鲁棒运动估计算法

详细论述了基于块匹配的鲁棒运动估计算法。跟已有的基于块匹配的运动估计算法比较，首先，我们引入颜色信息来提高运动估计的准确性；其次，在更广泛的意义上运用自适应策略来减少计算量并同时保证算法的鲁棒性；最后，提出的基于预测修正的复合查找方法充分利用了物体运动的全局信息，克服了三步查找算法以及全查找算法的缺点并充分发挥它们二者的优点从而提高查找的效率和匹配精度。实验结果表明基于块匹配的鲁棒运动估计算法具有抗干扰能力强、运动估计准确、计算效率高等优点。     

利用运动强度判据的高效自适应运动估计算法

为减少运动估计计算量,提高视频编码效率,提出了基于运动强度的自适应运动估计搜索算法。该算法通过定义运动强度概念来反映帧间图像运动的剧烈程度,依据当前帧的运动强度信息预测下一帧运动情况,并自适应选择算法进行运动搜索:当运动强度高于设定阈值时选用UMHexagonS算法,低于该阈值时选用改进的六边形算法。实验仿真结果表明,该算法能在保证图像质量和压缩效果的基础上,大幅提高编码效率,并可通过调节阈值大小满足不同编码要求。     

基于Harris角点与改进Hu矩的电子稳像算法

为提高抖动视频电子稳陣系统的稳陣雙果,提出一种基于 Harris 角点和改进 Hu 几何不变矩的电子稳陣算法。该算法检测视频每帧图陣的 Harris 角点为特征点,并计算其邻域图陣改进的 Hu 矩作为对应特征除量,以仿射变换为模型,通过特征点匹配计算前后帧的陒对运动参数,从而计算出图陣序列的运动轨迹,加以陒应的运动平滑补偿,得到保留镜头正常运动信息稳定的视频图陣序列。实验结果表明,在视频图陣帧间存在旋转、平移和轻微缩放的情况下,该算法能有雙降低特征匹配的计算量,且保持良好的匹配雙果。     

Block-matching algorithm based on an adaptive reduction of the search area for motion estimation

The motion estimation and compensation technique is widely used for video coding applications but the real-time motion estimation is not easy due to its enormous computations. In this paper, a new adaptive reduction of search area for the block-matching algorithm is presented to reduce the computational complexity of the full search block-matching algorithm for low bit-rate video coding. The proposed method exploits the correlation of successive video frames and adjusts the size of search area depending on the displaced block difference and the block classification information in the previous frames of the block. Simulation results show that the proposed algorithm has similar mean square error performance to the full search block-matching algorithm but only requires less a half computational complexity than the full search algorithm.     

均匀线阵中基于降秩Capon的近场源定位

提出了一种应用于均匀线阵中近场源定位的降秩Capon算法。该算法能够将经典二维Capon（Two-dimensional Capon, 2D-Capon）算法中的二维谱峰搜索转化为一维谱峰搜索,得到自动配对的近场信源角度和距离参数估计。与经典的2D-Capon算法相比,本文提出的算法无需信源数估计,同时由于避免二维谱峰搜索过程,其计算复杂度大大降低,且该算法参数估计性能与2D-Capon算法非常接近。仿真结果表明该算法可有效用于近场信源的参数估计。     

基于H.264的快速1/4像素精度运动估计算法

提出了一种快速1/4像素精度的运动估计算法。该算法基于运动补偿预测误差模型,与传统的1/4像素的分层运动估计算法不同,仅通过一步计算就能直接得到1/4像素精度的运动矢量,而且完全避免了运算量很大的分数像素内插运算和整像素搜索完成后的分数像素搜索。同时对最佳整像素点位于图像边缘位置的情况进行了研究。实验结果表明,该算法在保持图像质量的前提下极大地减少了1/4像素运动估计的运算量。     

Efficient local transformation estimation using Lie operators

Conventional translation-only motion estimation algorithms cannot cope with transformations of objects such as scaling, rotations and deformations. Motion models characterizing non-translation motions are thus beneficial as they offer more accurate motion estimation and compensation. In this paper, we introduce low-complexity transformation estimation methods with four motion models based on Lie operators, which are linear operators that have found applications in optical character recognitions. We show that individual Lie operators are capable of capturing small degrees of object transformations. We propose an efficient local transformation estimation algorithm in order to further improve the accuracy of the translation-only estimation by integrating all four motion models. Simulations with an MPEG-2 video codec on two video sequences show that the proposed transformation estimation approach can noticeably improve the motion compensation performance of the translation-only method by achieving higher PSNR (peak signal-to-noise ratio) values for the predicted frames, with only a small fraction of the complexity required by the translation motion search.