多搜索中心的运动估计快速算法

块大小可变的运动估计方法能提高视频编码性能,但也增加了计算时间.为了加快运动估计计算,本文提出了一种基于多搜索中心预测和搜索范围动态调整的快速算法.多搜索中心预测方法对当前宏块时间和空间上相邻块的运动向量进行分析,得出多个预测向量作为运动估计的搜索中心.相比传统预测方法,多搜索中心预测最高可提高约14.6%的预测精度....     

一种基于贝叶斯决策的自适应运动估计算法

为了提高视频编码运动估计中运动矢量预测的速度和准确性,提出一种基于贝叶斯决策的视频自适应运动估计算法.该算法充分利用贝叶斯理论、运动矢量的空间一致性和己编码帧对当前帧的影响,根据视频中前一帧和当前帧的已搜索宏块的运动信息,以目标宏块周围3个宏块的运动矢量与目标宏块的运动矢量空间距离最小为原则,利用贝叶斯决策来得到目标宏块运动矢量的预测值.实验表明,该方法在图像重建质量基本不变的情况下,比DS,ARPS和ARPS-3具有更快的搜索速度.     

基于模式和时空相关性的运动估计快速算法

H.264标准中的多尺寸块运动估计,在显著提高编码性能的同时,大大增加了其计算量,使得H.264实时编码器的实现面临巨大挑战.本文充分利用视频图像的时空相关性和多尺寸块间的运动相似性,根据运动向量的中心偏置特性,提出了一种运动估计快速算法.该算法通过有效地预测搜索起点,自适应选择搜索模式以及采用二级终止搜索策略等方式,在编码性能相当的情况下,运动估计的速度比全搜索算法提高了95~247倍,比H.264推荐的快速算法提高了4.1~6.3倍.     

一种适用于AVS-M的自适应快速运动估计算法

为了减小移动视频编码标准(AVS-M)中运动估计模块的复杂度,提出了一种快速、有效的块匹配运动估计算法.该算法充分利用了视频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起点和搜索策略,结合改进的搜索模板和高效搜索中止准则,有效地降低了运动估计的运算量.实验结果表明,该算法在保证搜索精度的同时,大大减少了搜索点数.     

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.     

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.     

H.264中一种基于搜索范围自适应调整的运动估计算法

视频编码标准 H.264中的固定搜索范围设定,使得运动估计单元的计算量和存储读写带宽过大,给实时编码带来了困难.该文提出一种基于搜索范围自适应调整的运动估计算法.算法首先根据当前编码块预测运动矢量(PMV)点的绝对误差和(SAD)以及相邻已编码块的信息,判断 PMV 的预测准确程度,自适应地确定搜索范围(SR)大小;然后通过检测编码块所在区域的运动方向特性,确定 SR 内的有效搜索方向.仿真结果表明:相比于全搜索算法和 UMHexagon 算法,该文算法分别能够平均节省91%和18%左右的运动估计时间,而码率和图像 PSNR 基本保持不变.     

一种基于子搜索格雷码核的快速视频块运动估计算法

快速视频块运动估计是视频编码中的一个重要问题。在格雷码核( GCK)算法的基础上,提出一种改进的子搜索格雷码核( Sub-GCK)算法。理论上的计算复杂度分析表明：提出的子搜索格雷码核算法的运算量大约为原始格雷码核算法的22.1%。实验比较了子搜索格雷码核算法、原始格雷码核算法和其他几种常见的运动估计算法的编码性能,结果显示：新算法在保证编码质量的前提下,有效降低了运动估计时间,时间约为原始格雷码核算法的41.9%。     

一种预测菱形运动估计算法

在保证估计质量的情况下,为了降低运动估计算法的搜索次数,提出了一种预测菱形搜索算法.该算法保留了菱形算法的简易性和规则性,在菱形搜索算法中加入了对运动矢量的预测.实验表明和菱形算法比较,该算法减少了搜索次数,提高了估计质量.     

一种起点预测的十字形快速运动估计算法

基于时运动矢量概率分布的方向性中心偏移特性和起点预测搜索技术的研究,提出了一种起点预测的十字形快速运动估计算法(IPPAFA),在保持搜索精度的同时有效降低了计算复杂度。实验结果表明,在图像质量几乎不下降的情况下,与钻石搜索算法(DS)和运动矢量场自适应搜索算法(MVFAST)相比,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。     

Small-diamond-based search algorithm for fast block motion estimation

A good fast motion search algorithm should efficiently speed up the encoding time and keep the quality of encoded video stable at the same time. Researches have shown that many fast algorithms lose the quality requirement in some special video sequences. These video sequences often have heavy motions and need large search windows for motion vector search. E3SS, DS, and E-HEXBS, which are famous algorithms, are not good enough in these sequences. As to UMHexagonS, it is able to meet the high video quality requirement very well, but it costs too much computation. This paper introduces a multi-stage motion estimation algorithm. The algorithm ensures getting good video quality while decreases the motion search time efficiently. It divides the search regions into many un-overlapped small-diamond regions and forces the motion search to go outward for larger motion vectors. This method is also designed to avoid mistaking local optimal motion vectors. For this reason, the selected motion vector is refined by several stages. Experimental results show that the proposed algorithm uses almost the same number of checking points as E3SS but achieves a better quality. Furthermore, the proposed algorithm is also tested in H.264/AVC JM9.5 encoder; the experimental results show that this algorithm is also suitable for variable block-size motion estimation.     

An efficient computation-constrained block-based motion estimationalgorithm for low bit rate video coding

We present an efficient computation constrained block-based motion vector estimation algorithm for low bit rate video coding that yields good tradeoffs between motion estimation distortion and number of computations. A reliable predictor determines the search origin, localizing the search process. An efficient search pattern exploits structural constraints within the motion field. A flexible cost measure used to terminate the search allows simultaneous control of the motion estimation distortion and the computational cost. Experimental results demonstrate the viability of the proposed algorithm in low bit rate video coding applications. The resulting low bit rate video encoder yields essentially the same levels of rate-distortion performance and subjective quality achieved by the UBC H.263+ video coding reference software. However, the proposed motion estimation algorithm provides substantially higher encoding speed as well as graceful computational degradation capabilities.     

基于量子克隆选择的自适应多模式快速运动估计算法

该文提出一种新的基于量子克隆选择的自适应多模式快速运动估计算法。算法利用序列图像的时空预测运动矢量作为序列活动剧烈程度的依据,自适应选择搜索模式。静止块直接中止搜索;平缓运动类型块以(0,0)点为起始点,直接使用CDS搜索模式;剧烈运动类型块使用QCS/CDS联合搜索模式,首先使用量子克隆选择QCS寻找近似最优解,然后以近似最优解为起始点,使用CDS搜索。实验结果证明,算法在能够获得接近全搜索方法所得到的平均峰值信噪比前提下,平均搜索点数大大减少,搜索速度显著加快。     

基于运动矢量预测的六边形块运动估计搜索算法

在保证图像质量的前提下,为了降低运动估计算法的计算量和搜索点数,提出了一种基于运动场预测的六边形块运动估计搜索算法(PMVHEXBS)。这种算法结合“足够好就停止搜索”的思想和六边形搜索模式(HEXBS)的高速特性,并且在块失真度量中使用部分失真准则(PDC),进一步加快了计算速度。仿真结果显示这种算法和菱形算法(DS)、PM- VFAST算法相比,计算量和搜索点数都有了明显的下降。同时,该算法的图像质量要好于DS算法,和PMVFAST算法相比只有较小的下降。     

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。     

A new predictive search area approach for fast block motion estimation

According to the observation on the distribution of motion differentials among the motion vector of any block and those of its four neighboring blocks from six real video sequences, this paper presents a new predictive search area approach for fast block motion estimation. Employing our proposed simple predictive search area approach into the full search (FS) algorithm, our improved FS algorithm leads to 93.83% average execution-time improvement ratio, but only has a small estimation accuracy degradation. We also investigate the advantages of computation and estimation accuracy of our improved FS algorithm when compared to the edge-based search algorithm of Chan and Siu (see IEEE Trans. Image Processing, vol.10, p.1223-1238, Aug. 2001); experimental results reveal that our improved FS algorithm has 74.33% average execution-time improvement ratio and has a higher estimation accuracy. Finally, we further compare the performance among our improved FS algorithm, the three-step search algorithm, and the block-based gradient descent search algorithm.     

一种用于H.264的改进UMHexagonS算法

在运动估计中,H.264以增加的编码复杂性为代价获得了非常好的性能.基于对现有文献的研究,提出了一种改进的UMHexagonS算法.首先,在UMHexagonS的非对称十字交叉搜索中增加了8个搜索点,以改善算法在垂直方向上运动的适应性;其次,为提高编码效率,将UMHexagonS算法的小矩形窗口全搜索分为两个步骤;然后,在UMHexagonS的非均匀多层次六边形网格搜索中采用了一种并行算法,进一步提高算法的运动估计性能;最后,采用三点搜索法来替代小菱形搜索,原始的小菱形搜索只作为满足提前终止最佳情况的跳转对象.仿真表明,相比于UMHexagonS算法,提出的改进算法在视频压缩编码速度和重建图像的质量都具有更好的性能.     

基于H.264视频编码的运动估计算法研究

运动估计是视频编码中最重要且最耗时的一部分,它占用整个视频编码60％～80％的时间.研究高效的、快速的运动估计算法是目前视频压缩技术中的重要研究课题.基于H.264视频编码标准,选择x264作为测试编码器,分析了x264的4种运动估计算法,通过加入非对称小菱形搜索,降低搜索点数,部分算法优化,对非对称十字型多层次六边形格点搜索算法(UMHexagonS)进行了改进,提高了运动估计算法效率.提出了非对称十字型多层次八边形格点搜索(x264_ME_UMO)算法.通过对各种视频序列的测试表明,在基本保持原有编码性能和图像质量的情况下,优化后的算法编码速度平均提高了约17％,能更好地满足实际应用的需求.