基于新方向性菱形-弧形搜索的运动估计算法

提出一种采用弧形、小十字和大菱形模板进行快速块匹配运动估计的算法NODAS,利用序列图像中运动矢量场中心偏置分布特性,将小十字模板扩展为方向性菱形模板处理中心区域的搜索,使用大菱形-弧形模板处理大运动矢量的搜索。试验结果证明,在搜索精度基本相同的情况下,NODAS算法能有效减少搜索点数,提高搜索速度,较好地应用于小运动矢量和大运动矢量的搜索中。     

一种基于MPEG4的运动估计模板选择算法

根据图像序列不同类型及运动矢量时间、空间分布特性,针对MPEG4图像压缩提出一种基于模板选择的运动估计快速算法,对剧烈运动,构建了一种非正则六边形搜索模板,对微小运动的图像应用小菱形模板.仿真结果表明,该算法与全搜索、三步搜索和菱形搜索相比,具有能在保证图像质量的前提下,减少运算量和复杂度的优点.     

自适应选择编码模式的快速运动估计算法

针对目前运动估计算法中分割块选择与阈值造成的算法搜索冗余现象,提出一种自适应选择编码模式的快速运动估计算法。在阈值的选取上通过提出自适应的阈值选取方式,来提高算法的搜索精度。而在模块的选取上,则是通过结合视频图像的空间相关性与运动特性来对其进行择优,并采用几种搜索模板来对分割块进行搜索,进而降低运动估计模块的计算复杂度。实验结果表明,该算法能够在得到与全搜索算法相近重构图像质量的情况下减少97%的运算时间。     

基于多向小十字块模板的块匹配运动估计算法

在研究和分析图像压缩中块匹配运动估计算法的基础上,提出了一种采用多向小十字模板进行快速块匹配运动估计算法MP-SDSP,算法根据序列图像中运动矢量场中心偏置分布特性,利用一条以上的路径寻找最优运动矢量,避免了在快速搜索中陷入错误路径。试验结果证明,在搜索精度基本相同的情况下,MP-SDSP算法能有效减少搜索点数,提高搜索速度,并适应小运动块和大运动块的搜索。     

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。     

一种基于宽钻石搜索的改进TZS算法

针对高效视频编码中运动估计的计算复杂度高和消耗大量编码时间的问题,提出一种改进的TZS算法,从而有效提升视频编码效率.首先对搜索区域进行运动矢量预测,确定起始搜索点;再使用宽钻石搜索算法代替钻石搜索算法来搜索率失真最小点;然后根据运动矢量的十字中心偏置的分布特点,采用八边形-十字栅格模式进行栅格搜索,减少编码过程中的搜...     

一种自适应的基于中心偏置特性的矩形搜索方法

H.264编码标准中为了得到更高的压缩比,针对计算量比较大的运动估计部分,采用了六边形运动估计算法。与全搜索算法相比,六边形算法减少了搜索时间,但是,六边形算法采用了固定的模板及固定的搜素步骤,没有充分的利用到视频图像的中心偏置特性。充分利用视频图像的中心偏置特性,提出了一种新的矩形搜索算法,使搜索具有自适应特性,试验表明,在图像质量保持不变的条件下,该算法的搜索速度大幅提高。     

H.264运动估计UMHexagonS算法的优化与改进

针对H.264中UMHexagonS算法存在的不足,提出了一种改进的快速运动估计算法。改进算法根据起始预测运动矢量成为最佳点的可能性大小对起始预测运动矢量的检测顺序进行了优化,提高了编码效率;设计了一种改进的5×5螺旋全搜索模板,减少了5×5螺旋全搜索模板的搜索点数;增加了一种针对亚宏块的提前终止策略,进一步减少了运动估计带来的运算量。实验结果表明,改进算法在基本保持UMHexagonS算法编码性能的同时,有效减少了运动估计时间,提高了编码效率,并且可适用于不同运动强度的视频序列。     

H.264/AVC自适应运动估计搜索算法

H. 264/AVC 是新一代视频压缩标准.在其编码技术中, 运动估计是提高编码效率的关键.在简单描述块匹配运动估计原理的基础上,就运动模板选择对提高运动估计算法的效率方面作了重点论述,提出了一种新的基于运动特征的自适应运动估计算法.该算法首先建立具有自适应特性的搜索起点预测模型, 采用的搜索模板可以根据物体的运动特征调整形状, 从而提高搜索效率.实验表明,新算法在图像质量和搜索速度方面有较好的优势.     

改进的自适应十字模型搜索运动估计算法

运动估计是视频编码中的一个关键问题,直接影响着编码的速度和质量。根据相邻块的运动矢量特性,将图像序列中每一帧分成3个不同的区域,在预测方法和搜索策略上分别采用不同的方式,提出一种改进的运动估计算法。实验测试表明,该算法在图像质量和搜索点数量减少方面具有较好效果。     

带有模式选择的改进的方向性菱形搜索算法*

针对H.264/AVC标准的多模式运动估计算法编码模式复杂、计算量大的不足,提出了一种带有模式选择的方向性菱形搜索算法。基于宏块最佳编码模式的统计分析,按运动特征的不同进行分类,将运动估计的直接搜索过程改进为先进行编码模式判断,再利用改进的方向性菱形搜索算法进行块匹配搜索。实验结果表明,该算法有效地减少了搜索点数,与DS的快速搜索算法相比,编码时间减少了32%。     

H.264块运动估计自适应快速搜索算法研究

H.264视频编解码标准中由于运动搜索部分占整个编码时间的权重很大,所以运动搜索算法的优劣直接影响整个编码的效率。对编码运动估计理论进行了研究,采用六边形和小菱形相结合的方法,提出了一种新的自适应快速搜索算法来改善搜索效率。自适应快速搜索算法模式由当前块运动强度来决定,当当前块处于剧烈运动时,该算法选择六边形图形搜索算法;当当前块处于缓慢运动时,该算法选择小菱形图形搜索算法。实验结果表明该算法相比其他自适应算法以及单纯使用一种搜索图形节约了搜索时间,同时率失真性能影响甚微。     

一种基于AVS的亚像素快速运动估计算法

AVS是我国自主制定,拥有自主知识产权的音视频编码技术标准。AVS采用了可变大小块以及1/4像素精度的运动估计技术以提高编码效率。基于AVS参考软件提出了一种增强亚像素自适应范围搜索算法。该算法主要使用了小菱形窗的搜索策略和阈值判决方法。与亚像素全搜索算法比较,在平均性能仅下降0.009 3dB的情况下,减少了30.25%的搜索点数。与AVS参考软件中的快速亚像素运动估计算法相比较,在平均性能提高0.022 1dB的同时,节省了8.78%的搜索点数。     

基于H.264的帧间预测快速算法

为了快速地进行运动估计,针对H.264帧间编码全搜索的计算复杂度太高,不能应用于实时处理的缺点,本文实现了一种适合于H.264的快速搜索算法。该算法针对H.264多预测模式的特点,利用其相互间的相关性来确定预测点;同时利用运动图像的一般规律来确定预测点,从而使得预测点的确定时间得以减少。在预测点确定后再用钻石算法搜索,这使得整个帧间预测时间大为缩短。实验结果表明,该算法能够在码率增加不超过1%,信噪比(signal noise ratio,SNR)下降不超过0.1dB的情况下,使得运动估计速度提高将近65%。     

基于全零检测的改进小菱形搜索算法

为减小H.264/AVC编码器中的运动搜索时间并降低计算量,提出一种基于全零检测技术的改进小菱形搜索算法。在搜索中心及周围4个点进行匹配计算,计算过程中插入全零检测,提高搜索速度。与其他几种典型运动搜索算法的比较结果表明,该算法在保证一定峰值性噪比的条件下,能降低运动搜索次数、减少编码时间,适用于背景相对固定或中低运动强度的视频序列。     

基于全零检测的改进小菱形搜索算法

为减小H.264/AVC编码器中的运动搜索时间并降低计算量,提出一种基于全零检测技术的改进小菱形搜索算法。在搜索中心及周围4个点进行匹配计算,计算过程中插入全零检测,提高搜索速度。与其他几种典型运动搜索算法的比较结果表明,该算法在保证一定峰值性噪比的条件下,能降低运动搜索次数、减少编码时间,适用于背景相对固定或中低运动强度的视频序列。     

All-layer search algorithm using mean inequality and improved checkerboard partial distortion search for fast motion estimation

Block-matching motion estimation algorithm is used in many video compression coding systems because it could greatly reduce the temporal redundancy between the consequent video sequences. In this paper, an all-layer search algorithm using mean inequality and improved checkerboard partial distortion search scheme for fast block-matching motion estimation is proposed. A layer in the proposed method refers to a processed image which is derived from the reference frame or the adjacent lower layer. Firstly, the proposed algorithm constructs all layers from the reference frame or the adjacent lower layer by summing up all pixels over a sub-block. Then, a new mean inequality elimination method is introduced to reject a lot of unnecessary candidate search points on the top layers before calculating the real block matching distortion. Finally, the proposed algorithm utilizes an improved checkerboard partial distortion search scheme in the process of the real block distortion calculation on the following layers to further reduce the amount of computation. Experimental results show that the proposed algorithm can effectively reduce the computational complexity of motion estimation meanwhile guarantee the matching quality compared to other motion estimation algorithms. Compared to the full search algorithm, the proposed algorithm can reduce 97.30 % computational complexity with a negligible degradation of the peak signal to noise ratio (PSNR). Compared to the diamond search algorithm, directional gradient descent search algorithm, partial distortion search algorithm, transform-domain successive elimination algorithm and two-layer motion estimation algorithm, the proposed algorithm can also save 63.56 %, 52.73 %, 92.87 %, 85.77 % and 33.96 % computational complexity, respectively.     

一种高效率的快速块匹配运动估计算法

采用菱形搜索算法对各种视频测试序列中运动矢量的研究,基于H.264视频编码标准提出了一种快速块匹配运动估计算法。它是以图像中相邻宏块之间的时空相关性为前提,结合了分布式菱形搜索,预测搜索和中止阈值等一系列技术而提出的,试验结果表明该算法在运算速度方面优于菱形搜索,而获得与全搜索相当的峰值信噪比。     

一种采用内部预测的快速菱形算法

高效的运动估计算法是视频编解码技术的研究重点.为提高视频编码中运动估计的速度,基于误差函数的单峰假设,提出一种采用内部预测的快速菱形算法,通过对菱形算法进行内部预测从而减少运动估计的搜索点数,并利用运动矢量的相关性来进行起点预测,将图像划分为不同运动类型从而选用不同的搜索方式.先排除静止块,对小运动块直接进行一步菱形小模板搜索.大运动块则采用内部预测的快速菱形算法.实验结果证明此算法在保证图像质量的前提下,大大加快了搜索速度.     

基于视频压缩的多分辨率预测菱形搜索算法

为了减小视频压缩编码标准中运动估计算法的计算复杂度和提高运动补偿的准确性,考虑到视频图像质量和算法运行时间两者之间的关系,提出一种多分辨率预测菱形运动估计搜索算法,利用同一视频图像中的相邻宏块运动矢量相似的特征,预测当前块的搜索起点,采用大小不同的搜索匹配宏块,减少搜索范围和搜索点数目。实验结果表明,该算法与经典菱形搜索算法相比,搜索时间平均减少了0.5 ms,信噪比平均提高了0.5 dB。