H.264中FME算法的优化

在H.264中快速整像素运动估计算法及其改进算法的基础上,提出一种快速自适应多环搜索算法。根据多种预测模式获得预测矢量,并以此构造自适应的多圈搜索环,结合中心小六边形模板进行快速运动矢量搜索。实验结果证明,该算法的搜索效率优于H.264现有的UMHexagonS算法。     

基于H.264的可变块运动估计算法研究

针对H.264视频编码标准中运动估计计算复杂度高和可变块运动估计的问题进行研究,分析并改进传统的六边形搜索算法,使其与静止块预测和运动矢量划分准则相结合,提出一种切实可行的基于H.264标准的可变块运动估计算法。通过设定多个阈值明显地降低可变块运动估计的复杂度,在实时视频系统中具有一定的实用价值。     

基于可变分块尺寸的多模板运动估计算法

H.264视频编码标准中, 运动估计占用了编码器极大的计算量. 针对快速块匹配运动估计, 提出了一种基于可变分块尺寸的多模板六边形搜索算法. 该算法根据H.264中七种不同的宏块划分, 自适应地采用大六边形和水平扁六边形、竖直扁六边形等模板来进行运动估计. 相对于传统六边形算法, 在增加匹配灵活性的同时, 还可以更好地覆盖整个分块. 仿真结果表明, 在重建图像质量接近全搜索(Full search, FS)的同时, 比六边形算法减少了约10%的搜索点数.     

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。     

快速可伸缩环形搜索算法

论文针对H.264/AVC运动估计的特点及运动矢量的统计特性,提出一种快速可伸缩环形搜索(FastFlexibleRing-likeSearch,FFRS)算法。它依据相邻块间运动矢量相关性,判断当前块的运动剧烈程度及运动方向,自适应的缩放搜索环,进行快速运动矢量搜索。该算法从减少块匹配搜索点个数及运动估计准确度等方面研究了用于H.264/AVC的快速运动估计算法,搜索效率优于H.264/AVC现有的UMHexagonS搜索算法。     

H.264运动估计算法研究

在H.264视频编码算法中,运动估计的运算精度和效率会直接影响输出码流的质量和流量。为提高H.264运动估计算法精度和效率,利用磁力跟踪器获取摄像头运动矢量,并与非对称十字六边形搜索算法获取的运动矢量进行合成。实验结果表明,改进算法在保持运动估计性能的同时,可提高场景发生改变时运动估计的精度。     

一种自适应的十字型六边形格点搜索算法

论文针对H.264/AVC运动估计的特点及运动矢量的统计特性,提出一种上下文自适应的十字型六边形格点搜索算法(CACH),它依据相邻块间运动矢量相关性,判断当前块的运动剧烈程度,选择从不同的阶段开始进行搜索;它根据搜索块不同的形状,选择不同十字形进行搜索.该算法结合简单六边形搜索和UMHexagonS算法的优点,达到很好的编码速率和编码效率的平衡.     

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。     

一种基于H.264的可变块快速运动估计算法

H.264是最新的视频编码标准,它相对于以前的视频编码标准在编码效率上有了巨大的提高。高编码效率得益于采用了一系列新的编码技术,这也导致了较高的计算复杂度。H.264运用了可变块运动估计方法,这也是H.264编码过程中最耗时的模块。提出了一种基于H.264的可变块快速运动估计算法。该算法基于以下3种策略:静止块的预测、非静止块的预测搜索和合并过程中的自适应精细搜索。试验结果证明,该算法能够将计算复杂度降低到快速全搜索运动估计算法的3%,而PSNR和码率几乎与快速全搜索算法得到的结果相当。     

基于视频压缩的快速自适应菱形搜索算法

针对视频压缩标准H.264中运动估计算法的特点,在兼顾视频图像质量和算法运行时间的基础上,提出了基于视频压缩的快速自适应菱形搜索算法。实验结果表明,该算法与菱形搜索算法相比,搜索时间平均减少了1.5ms,信噪比平均提高了1.3dB。