一种块匹配的快速运动估计算法

为了减小运动估计算法的计算复杂度及提高视频压缩编码的效率，提出了一种新的快速、有效的块匹配运动估计算法。该算法首先采用多步搜索策略，并利用相邻块的运动矢量来预测当前块的搜索起点，然后用梯度下降的方向来指导搜索方向，以节约计算资源，对于最佳匹配点所在区域，则采用菱形与正方形相结合的模板来进行精细搜索，以提高算法的搜索精度。实验结果证明，该算法在降低计算复杂度的同时，还能有效地保证搜索精度。     

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。     

一种改进遗传搜索块匹配运动估计算法

运动估计是帧间视频编码中的关键技术,但现有的快速搜索算法中大都是次优算法,且易陷于局部极小点。针对此问题,提出了一种改进型遗传算法应用于块运动估计中的遗传搜索块匹配运动估计算法(MGSAME)。该方法把块运动向量作为遗传染色体,经过杂交、变异等操作,以便得到全局意义上的最优解,并与经典的全局搜索法、三步搜索法和传统遗传算法(SGA)进行了比较。实验结果显示,该算法不仅有效地解决了局部极小问题,而且计算量也较少。     

一种遗传搜索块匹配运动估计算法

运动估计是帧间视频编码中的关键技术,但现有的快速搜索算法中大都是次优算法,且易陷于局部极小点,针对此问题,提出了将一种遗传算法应用于块运动估计中的遗传搜索匹配估计算法（GSAME）,该方法把块运动向量作为遗传染色体,经过杂交、变异等操作,以便得到全局意义上的最优解,并与经典的全局搜索法和三步搜索法进行了比较,实验结果显示,该算法不仅有效地解决了局部极小问题,而且计算量也较少。     

几种块匹配运动估计算法的比较

在序列图像中,相继帧间存在着很大的空间冗余度,运动估计可以去除相继帧间的冗余信息,保留相关有效信息。在多种运动估计算法中,简单、有效的块匹配算法得到了广泛的应用。通过使用常用序列,对各种块匹配算法(BMA)进行测试比较,给出了一种性能较优的匹配算法。     

一种新的快速两级块匹配运动估计算法

针对MPEG-2视频编码运动估计,提出了一种新的快速两级块匹配算法.分析表明该算法的数据流量和计算量更小,且更易于VLSI实现.实验表明该算法具有很好的质量性能.     

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。     

一种基于率失真准则的快速块匹配算法

运动估计中的块匹配算法已在各个视频编码标准中广泛采用。随着率失真准则的采用,尤其是在一些低比特率的应用中,传统的快速块匹配算法并不能很好的适合。该文提出了一种基于连续排除算法的修正算法。在率失真准则下,搜索区域中的须进行匹配计算的位置由一不等式限定。该算法的性能和全搜索算法一致,但显著减少了计算量。     

一种改进的快速全局运动估计算法

结合两步法与传统梯度下降算法,提出一种改进的快速全局运动估计算法。采用稀疏抽样的MSEA快速块匹配算法估计局部运动矢量,使用迭代最小二乘法粗估计全局运动参数并排除外点(前景宏块),在排除外点的采样宏块集上选取特征像素,以上述两步法的全局运动估计参数为初始值,利用LM梯度下降算法对全局运动参数进行优化。实验结果表明,改进算法的估计速度达到11.42 ms/f,比FFRGMET算法快1.3倍,具有更高的全局运动估计精度。     

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。     

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。     

一种有效的自适应运动估计搜索算法

提出了一种新的基于运动矢量场、方向自适应和半像素搜索的快速搜索算法(M-DAHS)。该算法根据图像序列运动矢量场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终止搜索;非静止块根据运动类型自适应选择搜索起始点和搜索策略。搜索模板具有很强的方向自适应性,对于小运动块采用菱形-线性搜索,其他块使用六边形-菱形搜索算法。整像素搜索完毕后,再以十字优先原则进行半像素搜索。实验结果表明,该算法性能优越,搜索速度快,搜索精度高,且搜索精度可以非常接近全搜索算法。     

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。     

An improved variable-size block-matching algorithm

In this paper, we proposed an improved “bottom–up” variable-size block matching method. Different from previous work, the proposed method does not need any threshold during the matching, and we just keep all the motion vectors leading to the minimum matching error. A Marco-block mode prediction method is put forward to speed up the motion estimation procedure without introducing any loss to the prediction precision. The improved variable-size block matching algorithm can achieve exactly the same prediction precision as full-search based fixed-size block matching algorithm. In order to reduce the effect of illumination change on mode selection, we proposed an illumination removal method, which acts as a post-processing step to prevent the macro-blocks from over-splitting. Experiments show its encouraging performance.

A Fast Block-Matching Algorithm Using Smooth Motion Vector Field Adaptive Search Technique

In many video standards based on inter-frame compression such as H.26x and MPEG,block-matching algorthm has been widely adopted as the method for motion estimation because of its simplicity and effectiveness.Nevertheless,since motion estimation is very complex in computing.Fast algorithm for motion estimation has always been an important and attractive topic in video compression.From the viewpoint of making motion vector field smoother,this paper proposes a new algorithm SMVFAST.On the basis of motion correlation,it predicts the starting point by neighboring motion vectors according to their SADs.Adaptive search modes are used in its search process through simply classifying motion activity.After discovering the ubiquitous ratio between the SADs of the colocated blocks in the consecutive frames,the paper proposes an effective half-stop criterion that can quickly stop the search process with good enough results.Experiments show that SMVFAST obatins almost the same results as the full search at very low computatio cost,and outperforms MVFAST and PMVFAST in speed and quality,which are adopted by MPEG-4.     

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。     

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。