基于图像特征的Winner-update运动估计策略

运动估计是视频压缩算法的重要组成部分，块匹配算法是运动估计的主要方法，但算法复杂度高。该文提出了一种Winner-update搜索策略，总结了衡量图像复杂度的简便方法，构造合理的匹配误差序列，以重排匹配搜索的顺序，进一步降低了块匹配算法的计算复杂度。文中设计了与算法相适应的数据结构，对比实验表明了该算法可节省90%~98%的计算量。     

块运动矢量估计的快速分级筛选法

本文提出了一种快速块运动估计的方法--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过程,每个筛选过程用不同大小级别的子块作为基元进行匹配.在初始的级别中通过简单的特征匹配先淘汰一部分候选匹配块;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,分级筛选法比一些常见的快速运动估计方法要快,且估计精度与全搜索法非常相近.     

运动估计快速块匹配算法

基于块的运动估计是视频压缩国际标准中广泛采用的关键技术。在对目前运动估计快速块匹配算法研究的基础上，描述了运动估计的原理；揭示了在图像质量、搜索速度和压缩码率等方面提高算法效率时存在的3类主要问题：初始搜索点的选择、匹配准则和搜索策略；分别阐述了目前常用的解决这3类问题的方法，并进行了比较和分析；提出了对运动估计算法的一些展望。     

基于运动相关的运动估计自适应快速算法

根据视频运动的空间和时间相关性,以当前帧相邻块和前一帧重建VOP对应位置块及其相邻块为基础,并且自适应地调整当前帧和前一帧各块对初始搜索点确定的权值,完成初始搜索点的准确预测,然后针对视频的不同类型选择搜索策略,结合自适应调整的中止SAD阀值,适时中止搜索的过程。模拟实验表明,这种快速算法对初始搜索点的预测准确,搜索策略应用得当,极大地减少了运算量,各项性能指标都非常接近全搜索算法。     

一种适用于可视电话的快速运动估计算法

本文提出了一种适用于可视电话视频特性的快速运动估计算法。针对可视电话低码率的要求和头肩序列小运动的特性设计了一种计算量更小的块匹配方案。经过实验证明,这种算法可获得接近于全搜索算法的图像质量和信噪比。     

基于H.264的自适应快速运动估计算法

提出了一种基于H.264的快速自适应运动估计算法。利用视频序列的统计特性和SAD在空间上的相关性提前结束搜索;根据块的运动量来确定搜索方式;提出了一种新的非对称综合的菱形搜索模式,与快速全搜索算法相比较,该算法的峰值信噪比只下降了0.017 dB,码率只上升了0.45%,而搜索速度提高了15倍;与H.264参考程序中的运动估计算法相比,在图像质量相同的情况下,搜索速度提高了35%。     

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。     

蝶形运动估计算法

提出一种运动估计算法,该算法充分利用视频序列的统计特性以节省计算量,提高速度。并采用简单有效的搜索模板-蝶形模板,快速截止技术通过提前判断DCT变换系数全零来停止搜索。采用中值运动向量预测技术以确定初始搜索点。仿真表明,该算法与钻石搜索算法相比,搜索速度提高43.26%~80%,图像质量更好。     

一种快速分类搜索运动估计新方法

在视频编码中 ,基于块的运动估计算法被广泛应用 .在保证估计质量的前提下 ,为了降低运动估计算法的搜索次数 ,提出了一种对于不同类型的块采用不同的搜索范围和搜索步骤的分类快速搜索 (CFS)运动估计新算法 .该算法首先对块进行分类 ,然后确定其搜索范围和搜索步骤 ,在应用分类搜索法时 ,根据运动矢量的中心偏置特性 ,将第 1步和第 2步的搜索窗采用 5× 5的窗口 ,第 3步采用 3× 3的窗口 .结果表明 ,该分类快速搜索新算法在运动矢量的估计质量上 ,明显优于传统三步搜索法 ,且搜索次数与传统三步搜索法相比 ,降低了 2 3% ,与全搜索法相比 ,降低了 91% .实验结果证明 ,该算法尤其适用于快速运动、复杂运动序列的运动估计 .与传统的全搜索法和三步搜索法相比 ,其更适合于用硬件实现 .     

基于运动方向预测的快速运动估计算法

利用序列图像的相邻块运动矢量的高度相关性和运动矢量的中心偏移特性,提出一种基于运动方向预测的快速运动估计算法。设计4种方向性模板,根据参考运动矢量预测出图像块的运动情况,根据不同的运动方向选择对应的方向性模板进行搜索。实验结果表明,该算法在速度和准确性方面都优于传统的快速运动估计算法。     

一种视频转码快速运动估计算法

提出一种基于输入码流信息的视频转码快速运动估计算法。该算法利用输入码流的运动矢量和系数信息合成预测运动矢量,分析当前宏块对应转码前区域宏块运动矢量的一致性,结合图像的运动活跃性,自适应地调整编码运动估计的搜索策略。实验结果表明,与菱形搜索算法相比,该算法能够降低20%以上的编码时间,同时保持良好的图像质量;与AMVR-DIM算法相比,其运算性能和图像质量均有所提高。     

一种用于运动估计的十字六边形搜索算法

提出了一种十字六边形搜索算法用于快速运动估计。该算法利用了运动矢量的中心偏置性和相关性，运动估计时通过预测确定搜索起始点，在搜索前期利用十字模板结合提前退出技术优先搜索起始点附近的局部区域，后期则改用六边形模板扩大搜索范围并完成运动估计。实验证明该算法与原始的六边形搜索算法相比平均减少了45%的搜索点数，与一些新的快速搜索算法相比，在搜索精度基本相似的情况下也有效地降低了运动估计的运算复杂度。     

二值alpha平面辅助的视频对象快速运动估计算法

提出了一种任意形状视频对象的快速运动估计方法.详细分析了alpha平面在视频对象的快速运动估计过程中起到的指导性作用,采用边界扩展和边界掩码技术,提出了一种新的二值alpha平面匹配衡量准则WBAMC (weighted binary alpha-plane matching criterion).结合优先搜索策略,提出了二值alpha平面辅助的视频对象快速运动估计算法BAAME(binary alpha-plane assisted motion estimation),.首先,利用alpha平面和WBAMC准则,将边界宏块的搜索范围缩小至两个搜索起点的单调区域,再采用传统的快速运动估计算法确定其运动向量;然后,用边界宏块的运动向量预测内部宏块的搜索起点;最后,采用快速运动估计算法搜索内部宏块的运动向量.这种方法可与多种空间域和频率域运动估计算法相结合,有效地应用于基于对象的视频编码器中.实验结果表明,对于多种类型的标准测试视频流,BAAME算法始终能够保持较高的估计精度和主观质量,运动补偿的平均PSNR(peak signal-to-noise ratio)较DS(diamosd search)和PSA(pdoety search algorithm)(BAAS(binary alpha-plant assisted search) DS)高出0.1dB～0.SdB,略低于FS(full search),但是其计算复杂度与FS相比降低了20倍.     

数字视频分析中快速边缘检测和运动估计研究

研究了将粒子群优化算法同万有引力算法相结合进行边缘检测,利用万有引力原理进行启发函数的计算,指导蚁群运动趋向,快速检测出边缘线,作为图像分析的预处理结果;另外根据视频图像中局部运动集中在图像中部概率较大的特性,提出对图像的几个小区域数据进行全局运动估计,这样大幅度减少了运算量,实验中通过采样4个六分之一原图边长的矩形区域进行全局估计,实验证实了在精度相同的情况下,运算速度提高了九倍左右。     

快速运动估计的自适应十字形搜索的改进

改善了ARP3-2的两个方面：一是计算预算矢量时,减少选取相邻块的数目,从而减少了相应的计算量;二是使十字形搜索形的4个方向的臂长都能随被搜索点的位置的变化而变化,使该搜索形比ARPS-2的搜索形在大小和方向上都具有更好的弹性,提出了一种更优的搜索算法N-ARPS,实验结果表明,在搜索代价上N-ARPS比ARPS-2明显好,而平均PSNR基本上与ARPS-2一致,在bit速率失真上较ARPS-2更接近FS,总的来说,性能较好。     

基于并行处理的快速运动估计算法

运动估计是视频编码的一项关键技术。该文针对传统搜索算法串行处理的缺点,提出了一种基于并行处理的快速运动估计算法。该算法利用序列图像的相邻块运动矢量的高度相关性和运动矢量的中心偏移特性,在搜索过程中根据图像的内容(运动类型)进行并行处理,加速了块匹配的快速搜索策略。实验结果表明,该算法在速度和准确性方面都有了很大的提高。     

基于HEXBS算法的运动估计器的设计

运动估计是视频压缩中最重要的环节。文中讨论了运动估计的基本原理,深入分析了HEXBS搜索算法及其特点与设计难点,设计了一种满足MPEG-4 SP@L1标准的全并行结构的高速运动估计电路,并通过FPGA验证,系统时钟频率达到30MHz,性能达到了实时编码的要求。     

基于H.263视频压缩的新钻石搜索算法

提出了一种基于H．263的改进的新钻石搜索算法。给出了算法流程图，重点对根据该算法自行编写并检验通过的精华程序段进行了详细的介绍和讨论。仿真实验的结果证明，实际编程实现的新钻石搜索算法远远胜于传统三步搜索法，从而大大提高了计算速度和压缩率。     

Fast Motion Estimation on Graphics Hardware for H.264 Video Encoding

The video coding standard H.264 supports video compression with a higher coding efficiency than previous standards. However, this comes at the expense of an increased encoding complexity, in particular for motion estimation which becomes a very time consuming task even for today's central processing units (CPU). On the other hand, modern graphics hardware includes a powerful graphics processing unit (GPU) whose computing power remains idle most of the time. In this paper, we present a GPU based approach to motion estimation for the purpose of H.264 video encoding. A small diamond search is adapted to the programming model of modern GPUs to exploit their available parallel computing power and memory bandwidth. Experimental results demonstrate a significant reduction of computation time and a competitive encoding quality compared to a CPU UMHexagonS implementation while enabling the CPU to process other encoding tasks in parallel.