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.     

针对H．264的自适应提前终止搜索算法

H．264可变大小块运动估计技术使得运动估计运算量剧增，为了解决这个问题，文章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的性能．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．     

UMHexagonS算法的优化研究

研究了H.264视频压缩标准中的UMHexagonS算法,根据宏块特征、搜索范围以及预测运动矢量等的相关性,提出了简化搜索过程的改进方法.仿真实验表明,改进后的算法有效降低了H.264运动估计的运算量,使快速运动估计比UNHexagonS算法平均提高50%以上的效率.     

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%.     

基于H.264/AVC的1/4像素点快速分级搜索算法

视频编码标准H.264/AVC的运动估计模块是由整数像素和小数像素两部分组成,小数像素精度的运动估计可以更有效地减少预测残差,提高图像质量。文章根据在小数像素搜索窗中误差分布曲面的单峰分布特点,提出了一种1/4像素快速分级搜索算法,分别在水平方向和垂直方向用抛物线模型来近似误差曲面剖线,通过求解抛物线方程来确定半像素最优匹配点的位置,并根据搜索窗中心点、水平方向和垂直方向半像素最优匹配点的大小关系来决定1/4像素的搜索范围,只需搜索五个像素点就可找到最佳1/4像素最优匹配点。实验结果表明,与传统小数像素搜索算法相比,文中算法在保证编码性能的前提下,可以降低H.264/AVC运动估计过程中64.82%的计算复杂度,从而提高编码的速度。     

LPPDS:基于线性预测的准菱形搜索算法

为了降低快速运动估计算法的计算复杂度，提出了一种新的块匹配运动估计算法，称为基于线性预测的准菱形搜索算法.该算法运用小菱形搜索模板，先以预测到的最小失真点作为搜索中心进行一轮小菱形搜索，然后采用线性预测确定下一轮搜索的最佳中心点，从而更快地找到整像素最优点，减少整像素搜索时间；同时该算法能很好地与目前多种分像素搜索快速算法结合使用，从而降低整个运动估计的计算时间.实验结果表明，该算法在不牺牲图像质量和压缩效率的基础上使整像素搜索时间相对于菱形搜索算法平均减少了约15%.     

H.264中基于预测的快速模式决策算法

针对H.264采用多模式运动估计和模式决策等一系列新算法而引入的高计算复杂度问题,提出了一种基于预测的H.264编码快速模式决策算法.使用一种基于自适应阈值的提早退出检测算法,以较高识别率检测出静止宏块和区域运动宏块,及早作出模式决策;对未被判定的宏块使用基于预测的快速搜索算法得到所有4×4块的运动矢量;利用自底向上合并检测,得到其他模式块的运动矢量和最佳模式.实验结果表明,该算法与参考实现中的快速算法相比,仅损失了少量的图像质量和码率,但平均编码速度提高了30％.     

面向H.264的多级自适应快速整像素运动估计算法

为了减少运动估计计算量,提高视频编码效率,提出了一种多级自适应快速整像素运动估计算法。首先,根据前一帧的帧级运动强度和当前块预测运动矢量(PMV)分别预测帧级和宏块级搜索范围,取其中最小值作为最终搜索范围。其次,根据宏块级运动强度,将宏块分为低、中、高三种运动强度类型,针对不同的类型自适应选择钻石、改进的六边形、UMHexagonS算法模板。然后,根据宏块运动矢量方向性,对高运动强度类型宏块采取方向自适应搜索策略。最后,对UMHexagonS算法进行了改进。实验结果表明,本文算法比FFS、UMHexagonS、EPZS算法分别平均减少了70.290%、19.124%、14.113%的运动估计时间,而峰值信噪比基本不变且码率增加较少。     

带有模式选择的快速运动估计算法

为了减少视频编码标准H.264运动估计模块的计算复杂度，提出了一种带有模式选择的快速运动估计算法.基于编码块模式最终选择结果的统计分析，讨论了图像特征与模式选择之间的关系，得出大块模式选择的比例远高于小块模式.采用运动估计块匹配过程中得到的中间结果绝对值误差和（SAD）与运动矢量，分别给出了三条模式选择准则.将运动估计的直接搜索过程改进为先进行编码块模式判断，再进行选中块匹配搜索过程.实验结果表明，与全搜索算法相比，该算法平均搜索时间明显减少，同时保持了非常近似的解码图像质量和编码码率，保持了多模式运动估计的优点.     

多宏块模式多参考帧快速搜索算法

在研究H.264多宏块模式多参考帧运动估计特点的基础上，提出了一种新型快速搜索算法. 经判断运动估计宏块是否为跳过模式，又根据不同运动搜索模式代价函数之间的关系，通过宏块模式搜索算法求出运动矢量，并确定搜索所使用的有效参考帧. 实验结果表明，在运动估计中采用此快速搜索算法，有效降低了搜索算法的运算量，提高了H.264编码速度，而图像质量和码流基本保持不变.     

一种改进的H.264分像素插值滤波算法

为降低H.264分数像素插值运算复杂度和存储访问量,提出了一种滤波系数可变、系数和不变的分像素插值算法。算法以目前视频编码标准H.264的分像素内插算法为基础,根据视频图像情况确定滤波系数。与H.264标准相比,可以降低18%的空间复杂度,计算复杂度相当,存储需求小。实验结果表明,该算法提高了峰值噪声比(PSNR),降低了比特率(Bit-rate),提高了编码性能。     

H.264中运动估计和补偿新技术的研究

H.264是由ITU-T最新提出的视频压缩国际标准,同以往视频压缩标准相区别的主要特征就是加大了运动估计和补偿部分的比重,通过改善预测误差来提高编码效率.针对H.264中运动估计和补偿采用的新技术,分析了其为提高编码效率采取的关键措施：可变块大小的运动估计,1/4（甚至1/8）象素精度的运动补偿,多参考帧帧间预测模式等,并通过标准测试序列检验了它的性能,证实其能达到更高的编码效率.     

MPEG-4到H.264转码中多帧参考运动估计快速算法

针对将其他格式视频转码为H.264的过程中运动估计耗费大量时间的问题,提出了一种快速运动估计算法,以实现快速转码.该算法充分利用未转码压缩视频流中包含的信息,结合时间相关预测与空间相关预测来实现MPEG-4到H.264转码过程中的多帧参考运动估计快速算法;在此基础上提出一种自适应搜索范围选择算法,以进一步减少运动估计的计算量.该算法同样适用于其他编码标准到H.264的转码.实验结果表明,该算法在图像质量和比特率方面的表现相比参考快速算法略为逊色,但转码速度有了很大的提高.     

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。     

H.264到HEVC的低复杂度视频转码算法

针对H.264视频转码为下一代压缩标准高效电视编码（HEVC）视频过程中耗费大量时间的问题,提出一种低复杂度的视频转码算法.该算法充分利用H.264压缩视频流中包含的信息,基于图像复杂度和编码比特数之间的关系对每帧图像进行编码复杂度分析,并根据分析结果决定编码树单元的搜索深度范围;基于HEVC码流中Skip模式与H.264码流中各种模式的映射关系对Skip模式进行提前判决,通过对编码比特数的统计分析快速选择预测单元的对称与非对称分割模式;依据运动矢量的相似性,优化了HEVC运动估计过程中预测单元的搜索起点和搜索范围,进一步减少了转码过程的计算量.实验结果表明：该算法与参考算法相比转码速度获得了大幅提高,同时还保持了几乎相同的率失真表现.     

H.264快速多参考帧选择算法

提出了一种新的快速多参考帧选择算法。用边缘检测及相关性信息确定候选参考帧集合,并利用P8×8模式下的运动矢量分布情况判断宏块的运动特性。该算法在JM10.2平台上进行了实验验证,在编码质量下降不大的情况下,大大提高了编码速度。     

无人机视频的分层表达与实时压缩

为克服无人机视频应用中计算能力和传输带宽的限制,提出一种视频分层表达方法,实现快速、高质量、灵活的视频编码.将无人机视频分为背景层和目标层,并分别采用基于全局运动估计和基于局部块匹配的方法进行压缩,压缩后的码流可以根据实际的网络情况和应用需求进行单独传输或组合传输.实验结果表明:在极低码率如50 kbit/s时,H.264的PSNR低于28 d B,且图像主观质量超出可接受范围,而采用分层表达中的背景层压缩,可以在保证PSNR在28 d B以上,且图像细节清晰、主观质量较高;在码率较高时,采用背景层和目标层结合,在同等码率条件下,目标的细节比H.264更清晰;整个压缩过程消耗的时间只有H.264的18%.本文方法在不降低视频质量的同时提高了压缩效率,且码流具备灵活性,适用于低延时、低带宽、复杂的无人机应用.