基于UMHexagonS的运动估计算法优化

针对UMHexagonS算法冗余搜索的问题,使用大十字搜索判定结果,改进原有的运动估计算法。改进算法判断最优点可能分布区域,使用相应改进搜索模板搜索,降低搜索点个数,达到避免冗余搜索的目的,提高运动估计搜索效率。在多组视频序列中测试,图像质量相近情况下,改进算法比UMHexagonS算法有了显著的提高。特别是在剧烈运动的视频序列中,改进算法比UMHexagonS算法的运动估计时间减少了45.78%,编码耗时缩短了34.97%,比EPZS算法运动估计时间减少了35.25%,编码耗时缩短了25.45%。     

基于斐波纳契数列的自适应DCQGA

针对现有双链量子遗传算法的收敛速度慢、稳定鲁棒性差和时间复杂的特点,提出采用斐波纳契数列的自适应双链量子遗传算法.首先,研究了斐波那契数列的特性,建立了斐波那契数列的量子旋转门转角的调整策略;其次,在最优解的搜索过程中,考虑目标函数在搜索点的变化率,建立了随相邻两代的目标函数适应度值变化大小自适应地调节转角步长的方法;应用新算法求解复杂函数的极值优化问题.仿真结果表明,改进算法不仅提高了算法的收敛速度和稳定鲁棒性,而且明显的改善在算法的效率和降低算法的时间复杂度.     

一种新的自适应量子遗传算法

现有基于 Bloch 球面坐标的量子进化算法存在收敛速度慢和鲁棒性不稳定的问题。为此,提出基于斐波那契特性更新的自适应量子遗传算法。在最优解的搜索过程中,考虑目标函数在搜索点的变化率,建立自适应因子λ,反映搜索点处目标适应度值相对于相邻两代最佳目标函数值一阶差分的变化,调整λ以改善算法收敛的方向和速度。分析量子旋转门转角步长调整策略,建立基于斐波那契数列特性的转角步长函数Δφ和Δθ的更新规则。应用该算法求解多维复杂函数的极值优化问题,时间复杂度理论分析和仿真结果证明,该算法在收敛速度、效率和稳定鲁棒性等方面均有明显改善。     

一种利用预测运动矢量改进的H.264快速运动估计算法

针对H.264标准推荐使用的快速运动估计算法——非对称十字型多层次六边形格点搜索（Unsymmetrical cross multi-hexagon grid search, UMHexagonS）算法搜索速度慢的问题,提出了一种改进算法。在起始搜索点的预测环节,建立预测矢量集,并根据预测矢量集的长度信息决定后续的搜索策略;在全局搜索环节,利用预测运动矢量之间的相关性适当跳过某些搜索步骤,并更换一些搜索模板;并且,根据整数变换和量化的特性检测全零系数块,提前终止运动估计过程。实验结果表明,在量化步长为28时,本文算法比UMHexagonS算法平均减少了34.80%的运动估计时间,同时编码性能基本不变。该算法在不同量化步长的条件下能够适应不同运动强度的视频序列,是一种适合H.264的速度快且性能好的快速运动估计算法。     

基于新方向性菱形-弧形搜索的运动估计算法

提出一种采用弧形、小十字和大菱形模板进行快速块匹配运动估计的算法NODAS,利用序列图像中运动矢量场中心偏置分布特性,将小十字模板扩展为方向性菱形模板处理中心区域的搜索,使用大菱形-弧形模板处理大运动矢量的搜索。试验结果证明,在搜索精度基本相同的情况下,NODAS算法能有效减少搜索点数,提高搜索速度,较好地应用于小运动矢量和大运动矢量的搜索中。     

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。     

基于AVS的UMHexagonS算法研究与改进

运动估计是视频压缩中最重要的环节。该文在分析UMHexagonS算法的基础上,进行了两方面的改进。首先,针对它在高效的起始点预测后陷入搜索冗余的可能,增加了一个提前终止判断。另外,对算法中的大六边形搜索模板进行了改进以减少搜索的点数,在保持原有图象质量的情况下有效的节省了运动估计时间。通过对各种测试序列的实验证明,在保证PSNR和码率变化不大的前提下,可以有效地降低4%-25%的运动估计时间。     

基于多向小十字块模板的块匹配运动估计算法

在研究和分析图像压缩中块匹配运动估计算法的基础上,提出了一种采用多向小十字模板进行快速块匹配运动估计算法MP-SDSP,算法根据序列图像中运动矢量场中心偏置分布特性,利用一条以上的路径寻找最优运动矢量,避免了在快速搜索中陷入错误路径。试验结果证明,在搜索精度基本相同的情况下,MP-SDSP算法能有效减少搜索点数,提高搜索速度,并适应小运动块和大运动块的搜索。     

H.264视频压缩快速运动估计算法UMHexagons改进

为了提升H.264编码器中运动估计UMHexagonS(unsymmetrical cross hexagon grid search)算法的效率,在深入研究算法的基础上对其做了改进.引入了一种新的早期结束搜索阈值,根据初始预测向量偏置性对粗搜索阶段的混合模板进行了区域划分和改进,针对不同大小的宏块应用不同的搜索模板,以上优化降低了运动估计算法的复杂度,极大的节省了运动估计时间.通过不同运动类型的视频序列测试实验表明,改进的算法与原算法相比,运动估计时间平均节省了17.93％,同时保持相近的码率和图像质量,总体提高了编码器的性能.     

基于快速运动估计算法UMHexagonS的改进和优化

在分析UMHexagonS算法的基础上,对UMHexagonS算法中的搜索长度进行改进,提出用自适应的动态搜索窗口代替固定的搜索窗口,同时针对它在高效的起点预测后陷入搜索冗余的可能,引入了调节因子,用于提前终止判断。实验结果表明,改进的算法在不影响图片质量的情况下,可以较少10～30%的运动估计时耗,提高编码的实时性。     

基于H.264的快速运动估计算法

H.264视频编码采用UMHexagonS运动估计算法,在此基础上提出了一种新的快速搜索算法。该算法在预测起始点处又增加了一个自适应的阈值判断,来判断是否可以立即停止搜索。对于不同的块类型,采用不同的搜索模板,保证搜索精度与速度的一致性。实验结果表明：改进算法与原算法相比,搜索时间减少了7%~43%,而码率和信噪比几乎不变。     

快速而有效的块运动估计算法

为了提高基于块匹配的运动估计的速度和精度,提出了一种带中心偏置点检测模式的自适应快速块运动估计算法。该算法根据图像序列的运动向量基于中心偏置分布的特点和相邻块运动向量间的高度相关性,依据块的不同运动内容来确定其搜索起点、搜索范围和搜索策略,从而实现块运动向量的快速而有效地估计。同时,对于大运动块,采用了多侯选者方式,进一步提高了搜索精度。实验结果表明,该算法的搜索速度接近N3SS,N4SS,而搜索精度比它们高,与HSS相似,接近FSBM。     

简化UMHS算法的改进方案

对“简化UMHexagonS算法”进行了介绍,对其特点及造成其优越性能的原因进行了初步分析,并提出了改进方案:总体流程部分改用“基于预测中心的分区细搜索”方案、搜索方案部分改用对不同运动类型采用不同搜索模板、初始搜索点预测部分对16×16块增加了时间预测,等等。仿真实验结果表明,改进方案可减少“简化UMHexagonS算法”约10%～40%的搜索点数和6%～20%的搜索时间,而率失真性能也略优于“简化UMHexagonS算法”,尤其对中、大运动序列,搜索性能有较明显的提升。     

H.264运动估计UMHexagonS算法的优化与改进

针对H.264中UMHexagonS算法存在的不足,提出了一种改进的快速运动估计算法。改进算法根据起始预测运动矢量成为最佳点的可能性大小对起始预测运动矢量的检测顺序进行了优化,提高了编码效率;设计了一种改进的5×5螺旋全搜索模板,减少了5×5螺旋全搜索模板的搜索点数;增加了一种针对亚宏块的提前终止策略,进一步减少了运动估计带来的运算量。实验结果表明,改进算法在基本保持UMHexagonS算法编码性能的同时,有效减少了运动估计时间,提高了编码效率,并且可适用于不同运动强度的视频序列。     

H.264JM模型中运动估计算法及改进方案

JM模型是JVT(joint video team)发布的H.264标准测试模型,对算法学习和研究有着重要的意义。根据JM测试模型的参数设定,其中的运动估计算法有3种可选模式。本文结合JM10.2的源代码对UMHexagonS算法进行了分析,并对该算法进行改进,能够在保证视频序列各分量信噪比的情况下缩短运动估计的耗时。本文利用UMHexagonS算法的准确预测以及运动估计代价的相关性来设置阈值达到提前结束搜索的目的。在JM10.2的测试模型上进行了算法验证。实验结果表明,利用块与块之间运动估计代价的相关性,在保证编码性能的同时,可以减少运动估计所需时间的10%以上。     

快速运动估计UMHexagonS算法的探讨与改进

视频编码标准H.264已经正式采纳了UMHexagonS算法作为整像素的快速运动估计算法。该算法的运算量相对于快速全搜索算法可节约90%以上,同时能保持较好的率失真性能。文章对UMHexagonS算法进行了介绍,对其特点及造成其独特优越性能的原因进行了初步分析,并提出了一种改进方法,即在预测起点处增加一个内容自适应的中止搜索阈值判断,以判断是否可立即结束搜索。模拟实验表明,相比原算法,改进后的算法明显减少了搜索点数,并保持了原算法率失真特性良好的特点。     

自适应搜索长度的UMHexagonS算法研究

提出了基于自适应搜索长度的UMHexagonS算法。UMHexagonS算法是H.264标准视频编码中的运动估计算法之一。经过理论和数据的分析后,发现其搜索长度的选择可以改进,于是提出了利用前若干搜索点的信息来选择合适搜索长度的自适应算法,使搜索算法避开了一部分多余的搜索点。实验结果表明,在保证PSNR和码率变化不大的前提下,可以有效地降低大约15%的运动估计时间。