带有模式选择的改进的方向性菱形搜索算法*

针对H.264/AVC标准的多模式运动估计算法编码模式复杂、计算量大的不足,提出了一种带有模式选择的方向性菱形搜索算法。基于宏块最佳编码模式的统计分析,按运动特征的不同进行分类,将运动估计的直接搜索过程改进为先进行编码模式判断,再利用改进的方向性菱形搜索算法进行块匹配搜索。实验结果表明,该算法有效地减少了搜索点数,与DS的快速搜索算法相比,编码时间减少了32%。     

H.264中运动矢量特征分类的快速运动估计算法

提出了一种应用在H.264中的快速运动估计算法(TAMV)。该算法根据运动矢量自身特性，将宏块分为3种运动类型：大运动快，中等运动块和小运动块。对每类宏块自适应地选择一种或者几种编码模式进行预测，有效地减少了由7种宏块(亚宏块)模式所引起的计算量；同时选用精确而且快速的方向性菱形模板，对不同的模式采用不同的搜索策略。实验分析表明，该算法搜索精度接近于全搜索算法，而搜索时间只为全搜索算法的5.4%～10.5%。     

用于运动估计的基于梯度下降搜索扩展算法

在快速搜索算法中,基于梯度下降搜索算法对搜索速度的改善非常明显,但搜索质量下降较大,尤其是对于帧间图像运动较大的序列。对该算法进行针对性扩展,提出基于梯度下降搜索扩展算法。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。     

H.264中高效块匹配运动估计方法研究

为降低在视频编码标准H.264中运动估计的高计算复杂度问题,通过对H.264运动估计算法的深入研究,提出了一种利用时空域运动相关性的高效块匹配搜索算法。该算法充分利用视频序列的运动程度与宏块编码模式间的关联特性以及运动矢量的统计特征进行运动模式判定,实现了一种简单高效的块匹配方法,并且根据不同的运动模式动态改变搜索策略。实验结果表明,在保持PSNR方面性能不受损失的同时,减少了运动估计的搜索复杂度,降低了运算复杂度,提高了编码的实时性。     

一种基于JMVC参考模型的运动估计优化算法

运动估计(ME)是视频压缩编码中的关键技术,运动估计算法对视频质量、编码复杂度和码率都有直接影响。TZSearch算法是JMVC参考实现中一种基于混合模板的快速搜索算法。通过提高搜索起点准确度,采用基于视频运动特性的搜索策略,采取阈值设置和大小步长相结合等方法对算法进行优化。在多视点视频编码测试平台JMVC 8.5中对多视点视频序列BallRoom、Exit进行测试。实验结果表明,与JVMC的TZSearch算法相比,在保证视频重构质量和码率增加很少的情况下,本算法编码时间减少50%以上。     

基于梯度下降的自适应预测运动估计算法

提出一种新的一维梯度下降算法,通过自适应预测初始运动矢量,选择不同的搜索算法,并对匹配点的收敛性进行核查。实验表明采用该算法得到的视频序列质量优于其他快速搜索算法,且搜索步数较全搜索算法大大减少。     

一种面向H.264/AVC的快速块匹配搜索算法

基于块匹配的运动估计在视频编码中占有很重要的地位.针对H.264/AVC的特点,提出一种快速块匹配搜索算法.该算法充分利用宏块编码模式间的关联特性和运动矢量的统计特征,极大地提高了算法的搜索速度.与经典的搜索算法菱形搜索(DS)、十字-菱形搜索(CDS)和运动矢量场自适应搜索算法(MVFAST)相比,快速搜索算法在保持了与它们相当的搜索精度的同时,搜索速度分别提高了240.5%、149.9%和30.7%.     

基于免疫克隆选择的块匹配运动估计

运动估计是视频压缩编码中的关键技术.从运动矢量的特点出发,采用搜索点预测、Gray码编码以及有效的迭代终止准则等策略,提出了基于免疫克隆选择的块匹配运动估计.该方法将块匹配运动估计问题的性质与免疫克隆选择算法所具有的全局搜索特性、解的多样性和不易早熟的特点相融合,在能够获得接近全搜索方法所得到的平均峰值信噪比的前提下,使得平均搜索点数大为降低.仿真实验结果表明,在大多数序列上,该算法都比已有的快速搜索算法具有更高的性能和更少的平均搜索点数.同时,该算法适用面广,对大运动和小运动序列都能得到较好的效果.     

H.264中基于多分辨率高效帧间预测算法

针对H.264视频编码标准,提出一种帧间编码的快速模式选择和运动搜索算法。此算法基于多分辨率运动估计方案和新率失真模型进行预测模式快速选择,并结合带提前退出准则的快速搜索算法来加速搜索过程。新算法能使运动估计的计算复杂度大幅降低。实验结果表明,同全搜索算法相比,在编码效率略微下降条件下,编码速度提高60到120倍。     

H.264中基于上下文的参考帧选择算法

多参考帧选择技术提高了有暴露背景或新增景物区域的编码效率,但对视频编码性能的提升不大。该文提出基于上下文的多参考帧选择算法,利用宏块的运动特性决定当前宏块搜索的最大参考帧数目,通过分析当前参考帧预测的结果,动态地判断是否需要进行下一参考帧预测。实验结果表明,在编码质量接近全搜索算法的基础上,该算法搜索速度为全搜索算法的2.10倍~2.65倍。     

一种新的基于运动矢量场及弹性模板的自适应快速搜索算法

该文提出了一种新的基于运动矢量场及弹性模板自适应快速搜索算法，它是以视频运动具有高度时空相关性为基础，从运动矢量场的均匀性出发，综合采用了快速块匹配、自适应弹性模板选择策略、自适应阈值与搜索中止准则等一系列技术，是一种具有伸缩性结构的自适应快速运动估计算法．实验结果表明，该算法以极小的搜索代价得到了与全搜索相当的效果，并在搜索速度和搜索效果方面明显优于MPEG-4最新推荐的快速运动估计算法，特别是在中低码率压缩时有着更优良的性能，非常适合于低码率实时视频压缩领域的应用．     

自适应阀值静止块检测的快速运动估计研究

基于H.264/AVC标准的运动估计研究一直是视频压缩研究的重点,提出一种自适应阀值静止块检测的运动估计算法。根据图像序列的统计特性提前中止搜索,提出菱形-小交叉-十字综合搜索算法,对不同的视频序列采取不同的搜索策略。与常规快速搜索算法相比较,实验结果表明,搜索速度提高了10倍,图像质量也得到了保证。     

Content adaptive fast motion estimation based on spatio-temporal homogeneity analysis and motion classification

In video coding, research is focused on the development of fast motion estimation (ME) algorithms while keeping the coding distortion as small as possible. It has been observed that the real world video sequences exhibit a wide range of motion content, from uniform to random, therefore if the motion characteristics of video sequences are taken into account before hand, it is possible to develop a robust motion estimation algorithm that is suitable for all kinds of video sequences. This is the basis of the proposed algorithm. The proposed algorithm involves a multistage approach that includes motion vector prediction and motion classification using the characteristics of video sequences. In the first step, spatio-temporal correlation has been used for initial search centre prediction. This strategy decreases the effect of unimodal error surface assumption and it also moves the search closer to the global minimum hence increasing the computation speed. Secondly, the homogeneity analysis helps to identify smooth and random motion. Thirdly, global minimum prediction based on unimodal error surface assumption helps to identify the proximity of global minimum. Fourthly, adaptive search pattern selection takes into account various types of motion content by dynamically switching between stationary, center biased and, uniform search patterns. Finally, the early termination of the search process is adaptive and is based on the homogeneity between the neighboring blocks.Extensive simulation results for several video sequences affirm the effectiveness of the proposed algorithm. The self-tuning property enables the algorithm to perform well for several types of benchmark sequences, yielding better video quality and less complexity as compared to other ME algorithms. Implementation of proposed algorithm in JM12.2 of H.264/AVC shows reduction in computational complexity measured in terms of encoding time while maintaining almost same bit rate and PSNR as compared to Full Search algorithm.     

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。     

一种基于MPEG4的运动估计模板选择算法

根据图像序列不同类型及运动矢量时间、空间分布特性,针对MPEG4图像压缩提出一种基于模板选择的运动估计快速算法,对剧烈运动,构建了一种非正则六边形搜索模板,对微小运动的图像应用小菱形模板.仿真结果表明,该算法与全搜索、三步搜索和菱形搜索相比,具有能在保证图像质量的前提下,减少运算量和复杂度的优点.     

UMHS运动估计算法的优化研究

运动估计技术是H.264的关键技术,其消耗整个编码时间80%左右。提出了一种更加合理的模板策略,该策略可以更快地接近最优运动矢量;引入了运动类型判断机制以避免不必要的搜索。在UMHS算法上应用了这两种策略,保持了原有图像质量的同时有效地节省了运动估计时间。实验结果显示,优化后的算法与原UMHS算法和EPZS算法相比,在重建图像质量和码率接近的情况下,运动估计时间分别节省了约30%和15%,特别是当视频内容比较剧烈时分别节省了约40%和25%。     

蝶形运动估计算法

提出一种运动估计算法,该算法充分利用视频序列的统计特性以节省计算量,提高速度。并采用简单有效的搜索模板-蝶形模板,快速截止技术通过提前判断DCT变换系数全零来停止搜索。采用中值运动向量预测技术以确定初始搜索点。仿真表明,该算法与钻石搜索算法相比,搜索速度提高43.26%~80%,图像质量更好。     

基于时空域相关预测的步长自适应运动估计算法

为了更好地消除视频中空间和时间冗余,快速并有效地获得足够精度的运动矢量,本文提出一种改进的自适应十字搜索算法。本文算法利用时间空间域相关来预测当前块的运动矢量,对于视频的边缘图像采取固定小步长来进行十字搜索,对于图像的非边缘部分则采取由粗到精的方式进行搜索,搜索模板的自适应臂长为预测得到的目标运动矢量的横纵坐标的最大值。通过实验仿真比较传统的自适应十字搜索算法及其他几种经典的运动估计算法,结果表明本文算法增强了搜索预测的准确性,减少了平均每块搜索的次数,提高了搜索速率。     

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。     

一种适于实时应用的快速有效的自适应运动估计算法

运动估计是视频编码系统的关键部分,同时也是整个视频编码器中计算量最大的部分,运动估计性能的优劣直接影响到整个视频编码器的运行效率和整个视频序列的重构质量。该文提出了一种适用于实时应用的快速自适应运动估计算法,该算法首先利用运动矢量时空域的相关性预测初始运动矢量,然后对不同运动程度的图像块进行不同大小的菱形搜索,同时采用了高效的提前截止准则。实验结果表明,对于各种不同运动程度的视频序列,该文算法都可以获得和全搜索法基本相同的图像质量,同时可以节省超过99%的计算量,该文算法在搜索速度和搜索精度两方面比快速算法中性能突出的菱形搜索具有更大的优势,更适合实时应用。