基于方向自适应十字搜索的快速块匹配运动估计算法

提出了一种方向自适应十字搜索算法,通过自适应地使用小十字模板、大十字模板和四种方向的T形模板,有效地减少了搜索点数,提高了搜索速度.实验结果表明,该算法在保持与菱形搜索(DS)、正方形-菱形搜索(SDS)、十字-菱形搜索(CDS)和小十字-菱形搜索(SCDS)四种算法相同搜索精度的同时,速度上比DS、SDS、CDS和SCDS算法分别提高了74.65%、39.78%、42.44%和7.84%.     

基于运动方向预测的快速运动估计算法

利用序列图像的相邻块运动矢量的高度相关性和运动矢量的中心偏移特性,提出一种基于运动方向预测的快速运动估计算法。设计4种方向性模板,根据参考运动矢量预测出图像块的运动情况,根据不同的运动方向选择对应的方向性模板进行搜索。实验结果表明,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。     

基于方向自适应十字搜索的快速块匹配运动估计算法*

提出了一种方向自适应十字搜索算法,通过自适应地使用小十字模板、大十字模板和四种方向的T形模板,有效地减少了搜索点数,提高了搜索速度。实验结果表明,该算法在保持与菱形搜索（DS）、正方形—菱形搜索（SDS）、十字—菱形搜索（CDS）和小十字—菱形搜索（SCDS）四种算法相同搜索精度的同时,速度上比DS、SDS、CDS和SCDS算法分别提高了74.65%、39.78%、42.44%和7.84%。     

基于时空相关性的自适应运动估计快速算法

针对视频编码中的核心技术运动估计,提出一种基于运动矢量特性的运动估计快速算法。算法分析视频序列运动矢量的特性,对静止块设定自适应阈值直接终止搜索,自适应选择搜索起点。采用2种模式进行搜索,依据当前块与邻近块的空间相关性大小,即局部运动性是高还是低,自适应地选择搜索模式和搜索终止门限。实验结果表明,该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,搜索精度非常接近于全搜索法。     

基于运动相关的运动估计自适应快速算法

根据视频运动的空间和时间相关性,以当前帧相邻块和前一帧重建VOP对应位置块及其相邻块为基础,并且自适应地调整当前帧和前一帧各块对初始搜索点确定的权值,完成初始搜索点的准确预测,然后针对视频的不同类型选择搜索策略,结合自适应调整的中止SAD阀值,适时中止搜索的过程。模拟实验表明,这种快速算法对初始搜索点的预测准确,搜索策略应用得当,极大地减少了运算量,各项性能指标都非常接近全搜索算法。     

基于H.264的自适应快速运动估计算法

提出了一种基于H.264的快速自适应运动估计算法。利用视频序列的统计特性和SAD在空间上的相关性提前结束搜索;根据块的运动量来确定搜索方式;提出了一种新的非对称综合的菱形搜索模式,与快速全搜索算法相比较,该算法的峰值信噪比只下降了0.017 dB,码率只上升了0.45%,而搜索速度提高了15倍;与H.264参考程序中的运动估计算法相比,在图像质量相同的情况下,搜索速度提高了35%。     

基于自适应搜索模式的运动估计算法

提出一种可自适应选择搜索模式的运动估计算法。将非零运动块分为大、中、小3种类型,相应地利用基于六边形、基于标准菱形及基于小菱形的搜索策略实现运动估计。实验结果表明,该算法减少了块匹配的搜索点数,在保证运动估计精确度的同时,降低算法复杂度,提高搜索效率。     

基于方向判断的自适应运动估计快速算法

运动估计是视频编码中举足轻重的环节,其性能的优劣很大程度上影响着编码质量。为此提出了一种基于方向判断的自适应运动估计快速搜索算法。该算法充分考虑序列自身的运动属性,利用相邻块运动矢量场的分布特性,根据相邻块运动矢量的相似程度自适应地设定阈值来判断静止块,并且对预测运动矢量进行方向的判断,使用方向性的模板搜索最优点。与以往算法相比,该算法考虑了图像序列本身的特性,具有更高的灵活性。仿真结果表明,在基本不损失性噪比的情况下,该算法对不同序列均有效的降低了运算量。     

基于自适应搜索模板的快速运动估计算法

为了降低快速运动估计的计算复杂度,避免小菱形搜索算法带来的局部最优点问题,提出了自适应搜索模板的估计算法.该算法在搜索时根据SAD值的变化快慢和相邻帧之间时间相关性自适应选择搜索模板.实验表明,使用该算法编码,码流大小与使用菱形搜索算法和六边形搜索算法差距为±0.6%,搜索点数为菱形算法的72%～77%,六边形算法的83%～86%.在减少搜索点数的情况下有效地避免了局部最优点问题.     

基于DSP实现的自适应搜索窗口运动估计算法

针对DSP芯片特点及运动估计精度和效率的要求,提出一种新的自适应搜索窗口快速运动估计搜索算法。该算法充分利用视频图像的时间、空间上的相关性以及运动向量的统计特性,在帧层和块层自适应调整搜索窗口,利用钻石搜索法进行搜索。经实验验证,该算法在保证运动估计精度的情况下,数据传输量比固定搜索窗口算法平均少50%,搜索点数比钻石法平均少3个,对不同类型视频序列都有较好的自适应能力。     

一种综合搜索策略的快速运动估计算法*

提出了一种综合搜索策略的运动估计算法。该算法首先采用中值预测提前终止判断策略,然后基于块运动类型确定搜索起点,最后采用小十字模板与基于块的梯度下降搜索法(BBGDS)相结合的方法进行局部搜索。搜索过程中多处引入提前终止策略,进一步提高搜索速度。通过与综合性能代表当前国际先进水平的运动矢量场自适应搜索法(MVFAST)进行对比实验发现,该算法在基本保持搜索精度的情况下,有效提高了搜索速度,对于运动较大序列速度提高尤为明显,可以达到20%48%。     

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。     

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.     

基于方向自适应的运动估计混合模板搜索算法

提出了一种基于方向自适应的运动估计混合模板搜索算法。该算法利用了运动矢量的时空相关性,对搜索起点进行预测,与仅利用空间相关性预测起点相比,提高了搜索的 准确性;然后通过自适应阀值静止块判定技术,对静止块直接中止搜索,解决了常量阀值静止块判定技术仅适应于某种特定序列类型的缺点;最后根据运动类型自适应选择采用小 菱形、六边形-小菱形或方向十字-小菱形搜索策略,解决了单一搜索策略模式下,不能兼顾视频压缩图像质量和速度的局限。实验表明,提出算法与H.264标准提供的UMHexagonS算 法相比,在保证编码质量的前提下,大大降低了运动估计时间,提高了编码效率。     

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。     

基于距离预测的快速自适应运动估计算法

已有的快速搜索算法中,绝大多数都不检查搜索区中所有候选项,所以,当视频序列中有快速或随机运动时,这些算法常导致搜索陷入局部最优。为了解决这一问题,提出了一种估算当前搜索点和最佳点之间的距离的度量方法,在此基础上提出了一种新的自适应的阈值方案,并结合层次搜索技术,既有效提高了具有快速或随机运动的视频的运动估计的搜索速度,也保证了算法较好的PSNR性能。     

快速运动估计中一种改进的块匹配免疫算法

图像的运动估计中,基于块匹配的免疫算法由于算法的随机性,使得抗体群中不匹配块增多,导致了免疫算法运算量增大。改进算法搜索过程中,通过快速识别出搜索窗内不可能成为匹配块的候选块,并把这些块消除掉,不对其进行匹配误差运算,从而可以大幅度减少免疫算法运算量。同时,由于改进算法使得候选块的匹配可能性提高,使得相对于传统块匹配免疫算法,重建图像的均峰信噪比进一步提高,进而重建图像质量得以提高。仿真实验结果验证了改进算法的上述优点。     

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。     

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。