搜索模式自适应快速运动估计算法

提出了一种搜索模式自适应快速运动估计算法(PAFME),首先利用变块尺寸运动估计的特点与运动矢量的时空域相关性,预测初始搜索中心;采用多种搜索模式以适应不同运动特征,提出了搜索模式自适应的选择机制,以节省不必要的搜索点加快搜索速度;又能避免陷入局部极小.实验结果表明,与H.264/AVC的参考软件JM12.4相比,该算法使整像素精度运动估计的速度提高了30%～40%,同时保持了图像质量和码率基本不变.     

基于运动矢量场和方向自适应的快速运动估计算法

该文提出了一种基于运动矢量场和方向自适应的快速搜索算法。算法针对序列图像的运动矢量场所具有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中止搜索;根据运动类型自适应选择搜索起始点和搜索策略;采用了两种新的混合搜索方法,对小运动和大运动宏块使用线性-菱形搜索,对中等运动块使用六边形-菱形搜索算法,搜索模板具有强烈的方向特性。实验结果表明,该文算法的搜索速度和搜索精度优于现有的快速运动估计算法,而搜索精度非常接近于全搜索法。     

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.     

一种新型基于运动补偿的自适应去隔行算法

去隔行是电视图像增强处理和视频格式转换的一项关键技术，传统的去隔行算法存在着难以克服的缺陷。文章提出了一种基于运动补偿的自适应去隔行算法，其中包括双向块匹配运动估计，消除块效应和自适应插值三个处理模块，实验证明本算法能够高质量且鲁棒地将场图像重建为帧。     

基于自适应Lab色差阈值的ViBe运动目标检测算法

针对视觉背景提取算法(ViBe)对光照变化和运动 阴影敏感、提取的运动区域容易产生空洞的问题,本文提出了基于自 适应Lab色差阈值的ViBe运动目标检测算法。根据图像的局部背景亮度与色彩的空间频率对 人眼视觉的影响,自适应的确定 每个像素点的色差阈值,用于像素点与背景模型的匹配;然后,利用邻域像素点的空间一致 性原则,对检测结果进行修正; 最后,统计各连通域的面积,去除小面积的运动目标。实验结果表明,本算法可以有效的适 应光照变化、抑制运动阴影、填 补运动区域的空洞,具有比ViBe算法更好的检测效果。     

用于快速块匹配运动估计的自适应十字模式搜索

该文提出了一种新的快速块匹配运动估计算法,即自适应十字模式搜索。它综合了固定模式搜索和空间柑关搜索两方面的优点,与目前很流行的菱形搜索(DS)相比具有较好的性能。     

一种改进的快速块匹配运动估计算法

为了提高运动向量估计算法的速度和精度,提出了一种改进的快速块匹配运动估计算法:依据之前宏块的运动向量,估计当前宏块各可能的运动向量对应的概率值,组成和搜索窗口同样大小的概率矩阵,并根据概率大小限制搜索的次数。仿真结果表明:与标准菱形搜索法相比,在精度略有提高的同时,有效的提高了搜索效率。     

一种自适应的六边形一方形运动估计搜索算法

运动估计在视频压缩中占有相当重要的地位。本文设计了一种自适应的六边形一方形运动估计搜索算法,该算法根据实际视频序列的统计特性,充分利用搜索起始点预测技术,中止判别技术,以及零运动向量的判决技术,有效提高了运动估计的搜索精度。最后给出了仿真比较结果,以证明本文算法的有效性。     

基于对象快速自适应的混合搜索运动估计方法

提出一种基于对象的快速自适应的混合运动估计方法，利用同一对象的运动矢量之间的相关性，根据搜索过程中块匹配的程度，减小或增大搜索范围，实验表明，该算法既降低计算量，又保持了较好的图像质量。     

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。     

分数像素快速块匹配运动估计方法综述

介绍了视频压缩中分数像素快速块匹配运动估计的基础原理,由于全搜索算法计算量很大,需要发展快速算法。对现有快速算法进行了研究总结,介绍了所应用的数学模型、向量预测、搜索优化、提前终止4个关键技术及代表算法。最后对分数像素快速块匹配运动估计方法进行了总结和展望。     

一种基于硬件实现的快速运动估计半像素级搜索算法

研究了在绝对差和准则下的整像素级块匹配和半像素级块匹配的联系，对绝对差和进行了合理的数学曲线拟合，通过数学曲线来预测最小绝对差和所在半像素位置，从而得到半像素级最佳匹配矢量。分析了三种不同的凹函数预测模型，提出了一种适合硬件实现的运动估计快速半像素级搜索算法。该算法直接根据整像素级运动估计的结果来推算半像素级运动估计结果，在很大程度上降低了半像素级运动估计的运算复杂度，从而利用低码率视频编码的实时实现。试验结果表明该算法可获得较好的重建图像质量。该算法利于硬件实现，可以方便地集成到现有的视频编码器中，具有较好的实用价值。     

一种新的自适应二值运动估计算法

利用增强位平面的二值特性和运动矢量场自适应思想,提出了一种新的自适应二值运动估计算法.算法在图像的位平面中完成运动矢量的搜索;匹配时对静止块进行判定直接中止搜索,同时采用了起始点预测和运动类型判定,自适应使用LDSP和SDSP模板进行搜索.实验结果表明:该算法的搜索速度优于绝大多数现有的运动估计算法,且预测精度接近于FS算法.     

一种适用于H.263的运动估计搜索算法

本文提出了一种用于视频编码快速运动估计的基于中心三步法（ＣＴＳＳ）的块匹配搜索算法。结果表明,这种算法与Ｈ．２６３的可选项结合使用时,大大减少了块匹配的计算量,并可获得与全搜索算法相当的图像质量、信噪比和编码比特数。     

一种基于云模型的运动估计快速算法

提出借用云发生器产生云滴即运动矢量,然后进行匹配运算,完成最佳矢量的筛选,实验证实,本算法能有效地完成运动估计,其运算量少于目前常用的任何快速算法,而性能却接近全搜索算法。     

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.     

视频DSP中运动估计的快速实现

运动估计是运动补偿技术的核心部分。本文在比较了VDSP中几种运动估计算法（光流分析法、块匹配法和象素递归法）的基础上,详细介绍了硬件复杂度较低、易于实现的块匹配法的典型电路。结合这种设计思路,设计出了具有良好前景的VDSP专用芯片。     

块匹配运动估计算法研究与进展

块匹配运动估计是视频编码器中计算量和存储访问最密集的模块。本文对块匹配运动估计的算法作了总述,并提出了改进的方向。     

基于H.264运动估计算法的改进与优化

在H.264视频编码标准中,运动估计是最重要也是最耗时的过程,目前H.264标准中采用UMHexagons算法,本文结合H.264的验证模型在JM8.6的源代码上对UMHexagons进行分析,利用视频图像序列运动矢量的分布规律以及当前块像素之间运动估计代价的相关性,对搜索模板和搜索步长进行改进,从而提前结束搜索,减少运动估计时间,实验结果表明:改进后的算法在保证性噪比(PSNR)变化不大的前提下,运动估计时间降低10%以上。