基于跳点菱形搜索的快速运动估计算法

实时视频编码系统要求运动估计的搜索算法既快又准，现行的菱形搜索算法是公认的效率较高的算法之一。利用图像像素间的相关性，提出了一种“跳点”菱形搜索，进一步减少菱形搜索的点数和时间，而重建的图像质量跟原来的菱形算法相当。     

一种预测菱形运动估计算法

在保证估计质量的情况下,为了降低运动估计算法的搜索次数,提出了一种预测菱形搜索算法.该算法保留了菱形算法的简易性和规则性,在菱形搜索算法中加入了对运动矢量的预测.实验表明和菱形算法比较,该算法减少了搜索次数,提高了估计质量.     

一种搜索形状可变的快速运动估计算法

本文提出了一种以菱形和六边形联合搜索为基础的搜索形状可变(ＶＳＳ)的运动估计快速算法,何用于Ｈ．２６３、ＭＰＥＧ２、ＭＰＥＧ４中的视频编码。试验结果表明,在获得与现有ＴＳＳ、ＮＴＳＳ、４ＳＳ和ＤＳ等快速算法相当的图像质量和信噪比的情况下,该算法有效减少了搜索次数,提高了搜索效率,尤其对于中大运动量的视频图像运动估计效果更为明显。     

一种基于H．264的有效运动估计算法

运动估计算法是实时视频编解码技术的研究重点，高精度的匹配和补偿可以减少预测误差，提高视频图像的压缩效果．为降低在视频编码标准H．264中运动估计的高计算复杂度问题，提出了采用一种基于节点模型的可变形块匹配运动估计算法来搜索最佳运动矢量．该算法充分利用了H．264运动矢量的的统计特性和相关性，并采用基于像素差值分类的运动估计匹配准则．实验表明，在编码性能损失很小的条件下，该算法有效降低了视频压缩编码中运动估计的运算复杂度．     

一种快速块运动估计的分级筛选方法

该文提出了一种新的快速块匹配运动估计方法,分级筛选法。该方法将搜索最佳匹配块的过程 分为若干个筛选级别,在初始的级别中用很少的运算代价通过简单的特征匹配先淘汰一部分候选块;然后在上一级剩余的候选块中,逐级用更加细致的特征继续筛选;直至找到最佳匹配块。实验结果表明,在估计精度非常相近的前提下,该文方法的速度是全搜索方法的12~14倍,而且该方法有很好的稳定性。     

基于运动矢量场和方向自适应的快速运动估计算法

该文提出了一种基于运动矢量场和方向自适应的快速搜索算法。算法针对序列图像的运动矢量场所具有的中心偏置性和时空相关性进行预判,对静止块设定阈值直接中止搜索;根据运动类型自适应选择搜索起始点和搜索策略;采用了两种新的混合搜索方法,对小运动和大运动宏块使用线性-菱形搜索,对中等运动块使用六边形-菱形搜索算法,搜索模板具有强烈的方向特性。实验结果表明,该文算法的搜索速度和搜索精度优于现有的快速运动估计算法,而搜索精度非常接近于全搜索法。     

一种改进的运动估计算法--新三步搜索法

在对三步法工作原理进行研究的基础上提出了改进新三步法,即在第一步搜索时采用了并行的思想.改进后的新三步搜索法解决了三步法的小运动估计效果较差问题,且保持了原三步法的高效率.     

创新的高效方向性菱形-弧形快速块匹配运动估计算法

针对传统运动估计算法的缺点,本文提出了一种采用弧形、小十字、大菱形模板进行快速块匹配运动估计的新算法.该算法(NOADS)充分利用序列图像中运动矢量场中心偏置分布特性,使用小十字模板,进一步搜索根据情况自适应调整扩展为水平菱形或是垂直菱形模板,处理中心区域小运动矢量和静止运动矢量的搜索.使用大菱形-弧形模板处理大运动矢量的搜索.实验结果表明NOADS有效减少了搜索点数,提高了搜索速度,能同时适应于小运动块和大运动块的搜索,速度上比DS提高约20%,比3SS提高30% ～60%.     

快速菱形搜索运动估计方法

提出一种快速菱形运动估计算法,利用运动矢量的中心偏移特性,在第一步搜索时设立一个门限值,减小获得运动矢量所需的搜索次数。实验结果表明,算法在降低计算复杂度的同时,保持了较好的图像质量。     

一种基于生物地理优化的快速运动估计算法

为了提高视频编码中运动估计的性能,该文提出了一种新的基于生物地理优化的快速运动估计算法。该算法以运动矢量的特性为基础,通过生物地理优化算法的迁徙和变异操作搜索全局最优解,克服了以往快速搜索算法容易陷入局部最优的缺点,同时采用了早期和迭代终止策略,进一步简化运算复杂度。实验表明,该算法的整体性能高于以往快速搜索算法,可以有效兼顾搜索精度和速度的要求。由于实现简单和适用面广,该算法能满足实时视频编码的需求。     

用于快速块运动估计的多方向钻石搜索算法

在钻石搜索算法的基础上,提出了多方向钻石搜索算法,用于实现视频编码中的块运动估计.该算法考虑所有的块误差梯度下降的方向,而不是只考虑梯度下降最大的那个方向.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.     

用于快速块运动预测的多方向钻石搜索算法

传统的钻石搜索算法只考虑块误差梯度下降最大的方向,从而降低了得到最佳匹配点为全局最优的概率.在钻石搜索算法的基础上,提出了多方向钻石搜索算法,用于实现视频编码中的块运动估计.该算法考虑所有的块误差梯度下降的方向,而不是只考虑梯度下降最大的那个方向,在钻石搜索法的第一步之后,对LDSP(Large Diamond Search Pattern,LDSP)外围8个点中小于中心点BDM(Block Distortion Measure,BDM)的方向上执行搜索.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搜索质量上性能较好.     

一种运动估计的快速搜索方法

本文提出了动态图像压缩中估计运动矢量的一种快速搜索算法。分析与实验表明，该算法的计算量大大低于二维全搜索，而匹配效果优于三步法等快速算法，目硬件实现简单。它适用于动态图像的实时编码。     

一种基于自适应预测的菱形搜索算法

运动估计中菱形算法是一种高效的搜索方法,但它没有利用视频序列中运动矢量的中心偏置分布特性和相邻宏块在时间和空间上的相关性,因此还有很大的空间可以进一步提高该算法的性能.在充分利用运动矢量的中心偏置分布特性和相邻宏块运动矢量的相关性的基础上,提出了一种基于自适应预测的菱形搜索算法(APDS),与传统的起点预测方法不同的是,该算法对所有宏块搜索起点的预测并不是按照一种固定的方法求取,而是通过分析其相邻宏块运动矢量的特性来自适应求得搜索起点和决定搜索策略.实验证明,同传统的菱形法相比,这种方法提高了搜索准确度,同时大幅降低了搜索时间,是一种高效率的搜索算法.     

一种用于视频分割的快速运动估计方法

本文在考虑视频分割特点的基础上,提出了一种分层块匹配的运动估计方法,这处估计方法具有较快的估计速度和较高的峰值信噪比。用这种方法对一帧图像进行一次运行估计约需0．1秒,可以用于实时的视频分割系统中。实验证明这是一种性能良好的运动估计方法。     

Hierarchical Search Motion Estimation Algorithms for Real—time Video Coding

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