一种基于混合式搜索的块运动估计算法

为了提高基于块匹配的运动估计的速度和精度,基于现有的快速算法的基础之上,本文提出了一种带中心偏置的混合式搜索算法,它汇集了在BMA研究中的一些较为有效的方法,并做了适当的改进。该算法能够在多方向搜索匹配块,而且扩充了运动向量预测点,以确保搜索方向的正确和搜索路径的便捷,避免了对无用搜索点的运算。实验结果表明,和现有的快速搜索算法相比,这一混合式搜索算法能够更加快速地得到较为精确的运动估计结果。     

基于自适应搜索模式的运动估计算法

提出一种可自适应选择搜索模式的运动估计算法。将非零运动块分为大、中、小3种类型,相应地利用基于六边形、基于标准菱形及基于小菱形的搜索策略实现运动估计。实验结果表明,该算法减少了块匹配的搜索点数,在保证运动估计精确度的同时,降低算法复杂度,提高搜索效率。     

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.     

用于运动估计的基于梯度下降搜索扩展算法

在快速搜索算法中,基于梯度下降搜索算法对搜索速度的改善非常明显,但搜索质量下降较大,尤其是对于帧间图像运动较大的序列。对该算法进行针对性扩展,提出基于梯度下降搜索扩展算法。与全搜索、新三步搜索、四步搜索、基于块的梯度下降搜索、钻石搜索算法相比较,实验结果表明该算法在搜索速度和质量上表现良好。     

基于多模板搜索的快速运动估计算法

提出了一种采用多个六边形模板进行快速块匹配运动估计的新方法。该算法(MPMVFAST)充分利用了序列图像中运动矢量场的中心偏置特性和时空相关性,根据运动类型自适应的选择搜索策略和搜索起始点,结合垂直和水平方向的两个六边形搜索模板,并采用内部简易搜索算法,同时利用有效的判断中止准则结束搜索。与现有算法相比,该算法有效地减少了搜索点数,搜索精度接近于全搜索法。     

基于方向自适应采样搜索的快速运动估计算法

为了提高运动估计的搜索精度,提出了一种方向自适应采样搜索的运动估计算法。先利用搜索模板中块匹配误差的信息,自适应地采用两种三角搜索模板交替搜索,再针对大运动矢量的搜索,引入局部采样搜索策略。搜索过程中引入提前终止策略,提高了搜索速度。实验结果表明,在保证搜索速度的前提下,其峰值信噪比(PSNR)比全搜索算法平均降低了0.28dB,提高了搜索精度。     

基于梯度式菱形搜索的快速运动估计算法

在基于搜索起点预测和梯度式菱形搜索方法的基础上，提出了一种运动矢量场自适应搜索算法（MVFSAS），实验结果表明，该算法以较小的搜索代价取得了与全搜索相当的效果，并在搜索速度和搜索效果方面优于三步（3SS）和四步（4SS）快速运动搜索算法。     

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DSP实现的自适应搜索窗口运动估计算法

针对DSP芯片特点及运动估计精度和效率的要求,提出一种新的自适应搜索窗口快速运动估计搜索算法。该算法充分利用视频图像的时间、空间上的相关性以及运动向量的统计特性,在帧层和块层自适应调整搜索窗口,利用钻石搜索法进行搜索。经实验验证,该算法在保证运动估计精度的情况下,数据传输量比固定搜索窗口算法平均少50%,搜索点数比钻石法平均少3个,对不同类型视频序列都有较好的自适应能力。     

改进的十字-菱形运动估计搜索算法研究与实现

提出了一种改进的十字-菱形搜索(ICDS)算法,给出了在搜索的初始阶段使用小十字搜索模型对小的运动矢量搜索并在相继的搜索过程中使用具有方向性的菱形搜索模型对大运动矢量进行搜索的步聚.介绍了该算法的实现结构,并分析了该算法搜索性能.     

基于多帧运动估计的帧率提升算法

结合最大后验概率(MAP)估计的准确性和分层块匹配算法的快速性,研究了一种多参考帧运动估计算法,并提出了一种基于多帧运动估计的帧率提升(FRUC)系统方案。实验结果表明,基于该算法的内插帧无论从客观指标(时间复杂度、信噪比PSNR)还是主观质量(视觉效果)均优于现有常用方法,且算法复杂度较低,便于硬件实现。     

基于预测搜索距的快速块匹配运动估计算法

提出了一种基于搜索距的快速运动搜索算法。该算法采用多个初始预测候选运动矢量集进行运动估计,通过对与该宏块时空域相邻宏块的搜索距来预测当前宏块的搜索距,根据当前宏块搜索距和块失真特性统计的不同动态采用不同的搜索模板。模拟试验表明：提出算法能获得更好的视频质量,拥有良好的搜索速度伸缩性,优于传统的PMVFAST算法。     

快速运动估计中一种改进的块匹配免疫算法

图像的运动估计中,基于块匹配的免疫算法由于算法的随机性,使得抗体群中不匹配块增多,导致了免疫算法运算量增大。改进算法搜索过程中,通过快速识别出搜索窗内不可能成为匹配块的候选块,并把这些块消除掉,不对其进行匹配误差运算,从而可以大幅度减少免疫算法运算量。同时,由于改进算法使得候选块的匹配可能性提高,使得相对于传统块匹配免疫算法,重建图像的均峰信噪比进一步提高,进而重建图像质量得以提高。仿真实验结果验证了改进算法的上述优点。     

基于块匹配的运动估计搜索算法研究与实现

为了满足运动矢量概率分布特性,提出了非对称双十字形搜索(UDCS)算法,给出了在搜索的初始阶段使用小十字搜索模型对小的运动矢量搜索并在相继的搜索过程中使用具有方向性的十字形搜索模型对大运动矢量进行搜索的步骤。介绍了该算法的实现结构,并分析了该算法搜索性能。     

一种改进的运动估计新算法

提出一种改进的新三步搜索法（NITSS）。该方法充分利用视频序列运动矢量概率分布上的中心偏置特性,在三步搜索算法的基础上引入了六边型分布的6个点构成搜索点群,解决了三步法的小运动估计效果较差问题。实验结果表明,同TSS算法相比,NITSS算法降低了搜索运算量,提高了搜索精度。     

基于差分的块匹配运动估计算法

通过研究块匹配算法当中菱形算法中的冗余性,提出了一种基于差分的块匹配快速搜索算法（DBS）,利用搜索点的匹配误差之间的大小关系,预测最优点的搜索方向,减少了搜索点数,通过实验表明了该算法在保证了匹配精度的同时获得了更高的搜索速度。     

侧扫声呐图像的3维块匹配降斑方法

斑点噪声是影响侧扫声呐图像质量的主要因素,降斑处理对侧扫声呐图像的判别与分析非常重要。针对侧扫声呐图像自身特性和斑点噪声分布特点,提出一种基于3维块匹配(BM3D)的降斑方法。根据海底散射模型,得到侧扫声呐图像斑点噪声的瑞利分布模型,然后通过高斯光滑函数幂变换将瑞利分布的噪声转化为高斯分布,通过对数变换将乘性噪声转变为加性噪声,再进行自适应的BM3D滤波,最后采用逆变换得到降斑图像。实验结果表明,该方法在降噪、边缘和纹理保持等方面均优于空间域、小波域、Curvelet域的一些降斑方法。     

视频分析中利用可变阈值的运动估计算法研究

研究的是基于阈值的运动矢量估计技术,根据视频序列中运动矢量的特性,构建阈值函数。对于匹配搜索的不同位置自动生成对应的阈值,建立从中心向外逐渐松弛的约束条件,及时终止对不必要候选块的匹配搜索。不仅能够提高匹配速度,而且能够避免遍历搜索中容易陷入局部最小化的问题。同钻石搜索法相结合,能进一步提供运算速度。还提出了通过均值累加阈值法消除由于全局运动补偿引入的噪声,该方法可以确保捕获运动对象的真实性。通过实验验证,对大多数的视频序列,能在不损失精度的情况下,运动估计速度提高几乎一个数量级,运动矢量捕获的真实率在70%以上。