运动估计的分层搜索算法及FPGA实现

针对H．263，MPEG4 SP等低比特率的视频编码特点，在全搜索块匹配算法的基础上提出了一种适合在硬件上实现的运动估计新算法，以及实现这一算法的硬件结构。这种结构充分利用硬件资源，采用了并行结构及数据复用技术，从而大大节省计算时间。对于CIF格式的图像，运动矢量搜索范围为-16～ 15．5，帧速率可达25帧／s。     

一种新的运动搜索算法

根据序列图像中运动矢量的中心偏置分布特性和矢量间的时空相关性,设计了一种基于连续消除的正方形-菱形搜索策略。在此基础上,融合了搜索起点预测和自适应搜索等技术,提出了一种可预测搜索起点的自适应的基于连续消除的正方形-菱形搜索算法（PA-SEA-SDS）。实验表明,该算法以较小的代价取得了与全搜索算法相当的效果,在搜索次数和精度上均优于菱形和正方形-菱形搜索算法。     

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。     

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%.     

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。     

一种新的H.264多参考帧快速搜索算法

H.264/AVC是目前最新的视频编码国际标准.在H.264/AVC中,由于采用了多参考帧,运动估计部分的复杂度大大增加了.虽然JVT采用的快速运动估计(FME)提案能极大地提高搜索速度,但只是加快了一帧的搜索速度.本文在FME基础上提出了一种新的多参考帧快速搜索算法(FMRSA),它利用当前块周围的块信息来预测将要搜索的参考帧的范围,并在具体搜索过程中运用提前中断的方法加快整个搜索过程.实验证明本算法比标准快速搜索法搜索5个参考帧能在PSNR降低不超过0.05dB、码率增加不超过2.32%的情况下节省至少56.5%的时间.     

基于运动对象检测的UM Hexagon S搜索算法改进

在H．264精细可分级编码中,针对减少运动估计时间,本文提出一种基于运动对象检测的UM Hexagon S搜索算法改进．首先,根据运动对象检测区分出运动区域和背景区域,对不同的区域采用不用的搜索算法;其次,利用两次菱形模版替换原来的5×5螺旋搜索,减少了50％的搜索点数,且能提前结束搜索．实验结果表明,改进后的算法,在保证图像质量基本不变的前提下,运动估计时间减少10％～40％．     

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.     

基于自适应模板匹配的帧间全局运动估计算法

针对传统的匹配方法在匹配模板与待匹配图像间存在噪声影响、亮度等差异时导致匹配算法在时间和精度上得不到很好的统一,由此影响到红外图像帧间全局运动估计和补偿问题,提出了基于自适应模板匹配的方法进行帧间全局运动估计算法。该算法首先利用模板选择策略进行待匹配模板的选取,提高匹配的精度;然后提出自适应模板匹配准则,以达到较好的匹配效果,克服噪声等奇异点对误差函数值的影响;最后提出菱形搜索策略,以便搜索到最佳匹配点,使搜索不至于陷入局部最优,并提高了搜索速度。仿真实验结果表明,在红外图像背景变化较为缓慢的情况下,所提算法降低了帧间全局运动估计计算复杂度,同时具有很好的匹配精度和准确性。     

基于H.264自适应阈值的快速运动估计算法

块匹配运动估计在视频编码中有着举足轻重的地位,全搜索算法是最好的搜索算法,但其计算量是最大的,所以提出一种H.264自适应阈值的快速运动估计算法.该算法是利用相邻块的运动矢量来预测初始搜索点,并根据一定的准则来确定静止块,减少了搜索的冗余度,再用基于梯度的十字优先菱形算法米进行搜索.与DS菱形算法相比,该算法具有更高的灵活性,能实时的提前退出搜索,并且在搜索点数上明显减少,且没减少搜索精度.     

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.     

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.     

基于矢量预测的快速运动估计搜索算法

基于H.264视频编码标准的编解码过程中,运动估计的时间大概要占总编码时间的70%(1个参考帧)到90%(5个参考帧)。对于H.264标准的新特点,传统的全搜索算法的精度高,但计算量太大,不能应用于实时处理;经典的菱形等算法搜索模式简单,易于实现,但容易陷入局部无穷小。采用了一种基于运动矢量预测的快速运动估计搜索算法。该方法首先利用运动矢量的时、空间相关性得到预测矢量,然后利用非对称十字型搜索确定运动估计的起始点,最后采用经典的菱形算法进行运动估计。实验结果表明,相比UMHexagonS快速搜索算法,该算法能够在码率增加不超过1%,信噪比下降不超过0.1 dB的情况下,运动估计速度有较大提高。     

一种结合遗传算法和钻石搜索的多模式快速运动估计方法

为了解决视频编码中运动矢量搜索精度与速度的矛盾,本文提出了一种基于遗传算法(GA)和钻石搜索(DS)的多模式快速运动估计方法——MMS算法.它以图像序列的时空预测矢量作为图像活动剧烈程度的判据,自适应选择搜索模式.针对平缓运动类型使用快速的DS搜索模式,针对剧烈运动类型使用GA/DS联合搜索模式.与现有的次优解快速算法相比,MMS有效地解决了在大运动矢量情况下编码器性能下降的问题,可以从整体上提升编码器的性能,接近理想的全搜索法的结果;与其它直接利用GA进行全局优化的方法相比,MMS利用DS配合GA实现加速收敛.此外,通过引入多模式处理的概念,在保证搜索精度的同时,充分发挥了次优解算法的效率,整体编码速度与DS等快速算法的结果十分接近.这一方法为有效地解决运动估计中的矛盾问题提供了一个新的处理框架.实验结果验证了算法的性能.     

基于三维递归搜索的多级运动估计视频帧率上转换算法

运动补偿插帧是目前主要的帧率上转换方法。为减小内插帧中的块效应,并降低运算量以满足实时高清视频应用,该文提出了一种基于3维递归搜索(3-D Recursive Search, 3-D RS)的多级块匹配运动估计视频帧率上转换算法。该算法将3-D RS与双向运动估计相结合,首先对序列中相邻帧进行由粗到精的三级运动估计,再利用简化的中值滤波器平滑运动矢量场,最后通过线性插值补偿得到内插帧。实验结果表明,与现有的运动补偿插帧算法相比,该算法内插帧的主、客观质量都有所提高,且算法复杂度低,有很强的实用性。     

FPGA architecture of the LDPS Motion Estimation for H.264/AVC Video Coding

Motion estimation is a highly computational demanding operation during video compression process and significantly affects the output quality of an encoded sequence. Special hardware architectures are required to achieve real-time compression performance. Many fast search block matching motion estimation (BMME) algorithms have been developed in order to minimize search positions and speed up computation but they do not take into account how they can be effectively implemented by hardware. In this paper, we propose three new hardware architectures of fast search block matching motion estimation algorithm using Line Diamond Parallel Search (LDPS) for H.264/AVC video coding system. These architectures use pipeline and parallel processing techniques and present minimum latency, maximum throughput and full utilization of hardware resources. The VHDL code has been tested and can work at high frequency in a Xilinx Virtex-5 FPGA circuit for the three proposed architectures.     

Improved motion estimation time using a combination of dynamic reference frame selection and residue-based mode decision

Motion estimation using multiple reference frames is widely used as the basis for recent video coding standards (eg. H.264/AVC) to achieve increased coding efficiency. However, this increases the complexity of the encoding process. In this paper, a new technique for efficient motion estimation is proposed. A combination of multiple reference frame selection and image residue-based mode selection is used to improve motion estimation time. By dynamic selection of an initial reference frame in advance, the number of reference frames to be considered is reduced. In addition, from examination of the residue between the current block and reconstructed blocks in preceding frames, variable block size mode decisions are made. Modified initial motion vector estimation and early stop condition detection are also adopted to speed up the motion estimation procedure. Experimental results compare the performance of the proposed algorithm with a state of the art motion estimation algorithm and demonstrate significantly reduced motion estimation time while maintaining PSNR performance.     

Motion estimation in low-delay hierarchical p-frame coding using motion vector composition

Low-delay hierarchical prediction structure is currently adopted in various new video coding standards. The only hurdle of this structure is the need of motion estimation in distant reference frames. To maintain high coding efficiency, a large search range for motion estimation can improve the coding efficiency in distant reference pictures. Computational complexity will thus be increased dramatically. In this paper, a fast motion estimation scheme for a low-delay hierarchical P-frame structure is proposed. The proposed scheme adopts a motion vector composition strategy to expedite the motion estimation process for distant reference frames in the hierarchical P structure. In addition, a motion vector composition algorithm is tailor-made with the proposed hierarchical P coding scheme to further improve the coding efficiency. Simulation results show that the proposed scheme can deliver a remarkable complexity savings and coding efficiency improvement on coding a frame in low temporal layers of the hierarchical P structure.     

一种采用多模式切换的快速运动估计算法

 搜索模式对于基于块的运动估计算法(BMA)的搜索速度和编码质量起着重要影响。该文提出一种多模式切换的快速运动估计算法,其采用了早停止和选择性搜索技术来提高编码速度,以小菱形作为起始搜索模式,然后过渡到六边形模式,最后使用正方形搜索模式进行细化,故命名为DHS(Diamond-Hexagon-Square)算法。实验结果表明,DHS算法对于各种运动情况(慢速、中等速度和快速)的视频序列具有普适性,在率失真性能未出现显著下降的前提下,其速度明显快于小菱形算法(DIA)、六边形算法(HEX)、穷尽搜索算法(ESA)和非对称十字形多层次六边形格点搜索(UMHexagonS)算法。