视频图像运动估计中的一维块匹配算法

运动估计是视频图像压缩和视频图像修复等领域的基础问题,传统的块匹配法搜索质量较好,但搜索速度不够快.针对传统块匹配法搜索速度上的不足,提出一种快速的一维块匹配运动估计算法.首先对运动矢量正交分解,使用特殊权重系数矩阵对二维匹配块做降维处理,得到2组一维特征矩阵;然后选择一维三步搜索法作为搜索策略,最小绝对误差和准则作为...     

运动估计快速块匹配算法

基于块的运动估计是视频压缩国际标准中广泛采用的关键技术。在对目前运动估计快速块匹配算法研究的基础上，描述了运动估计的原理；揭示了在图像质量、搜索速度和压缩码率等方面提高算法效率时存在的3类主要问题：初始搜索点的选择、匹配准则和搜索策略；分别阐述了目前常用的解决这3类问题的方法，并进行了比较和分析；提出了对运动估计算法的一些展望。     

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。     

一种块匹配的快速运动估计算法

为了减小运动估计算法的计算复杂度及提高视频压缩编码的效率，提出了一种新的快速、有效的块匹配运动估计算法。该算法首先采用多步搜索策略，并利用相邻块的运动矢量来预测当前块的搜索起点，然后用梯度下降的方向来指导搜索方向，以节约计算资源，对于最佳匹配点所在区域，则采用菱形与正方形相结合的模板来进行精细搜索，以提高算法的搜索精度。实验结果证明，该算法在降低计算复杂度的同时，还能有效地保证搜索精度。     

一种遗传搜索块匹配运动估计算法

运动估计是帧间视频编码中的关键技术,但现有的快速搜索算法中大都是次优算法,且易陷于局部极小点,针对此问题,提出了将一种遗传算法应用于块运动估计中的遗传搜索匹配估计算法（GSAME）,该方法把块运动向量作为遗传染色体,经过杂交、变异等操作,以便得到全局意义上的最优解,并与经典的全局搜索法和三步搜索法进行了比较,实验结果显示,该算法不仅有效地解决了局部极小问题,而且计算量也较少。     

一种改进遗传搜索块匹配运动估计算法

运动估计是帧间视频编码中的关键技术,但现有的快速搜索算法中大都是次优算法,且易陷于局部极小点。针对此问题,提出了一种改进型遗传算法应用于块运动估计中的遗传搜索块匹配运动估计算法(MGSAME)。该方法把块运动向量作为遗传染色体,经过杂交、变异等操作,以便得到全局意义上的最优解,并与经典的全局搜索法、三步搜索法和传统遗传算法(SGA)进行了比较。实验结果显示,该算法不仅有效地解决了局部极小问题,而且计算量也较少。     

用于块匹配运动估计的SGDS算法

基于搜索起点预测和梯度搜索,本文提出了正方形梯度下降搜索算法（SGDS）。实验结果表明,该算法可以较小的搜索代价取得与全搜索相当的效果,在搜索速度与搜索效果方面优于三步法（3SS）。     

小波域中几种块匹配运动估计的比较研究

运动估计是视频编码中的主要技术之一，在小波域中，根据子图像之间的相关性，可以由对最低频子图像或较低频的向个子图像作运动估计获得的位移矢量去预测其余子图像的位移大量，由此将产生多咎运动估计方案，对这些方案进行比较研究。结果表明只对最低频子图像作运动估计的方案具有最好的性能与复杂度比。     

双十字搜索算法的快速块匹配运动估计

在块运动估计中,不同形状、不同大小的搜索模型对搜索速度和搜索质量有很大的影响.通过运动矢量概率分布分析,发现了运动矢量概率分布具有除中心十字偏置特性以外的方向性特性,提出了一种快速的双十字搜索(DCS)运动估计算法.该算法首先根据运动矢量概率分布的中心十字偏置性,采用小十字搜索模型(SCSP)和大十字搜索模型(LCSP)对小运动矢量进行搜索,从而减少搜索点数.然后,根据运动矢量概率分布的方向性,使用非完全对称十字搜索模型(NFSCSP)对大运动矢量进行搜索,进一步提高了搜索速度.在保持相当搜索质量的前提下,双十字搜索算法与菱形搜索算法(DS)和十字-菱形搜索(CDS)算法相比,搜索速度分别可提高70%和40%.实验结果证明双十字搜索算法是非常有效的,且具有较强的鲁棒性.     

一种基于率失真准则的快速块匹配算法

运动估计中的块匹配算法已在各个视频编码标准中广泛采用。随着率失真准则的采用,尤其是在一些低比特率的应用中,传统的快速块匹配算法并不能很好的适合。该文提出了一种基于连续排除算法的修正算法。在率失真准则下,搜索区域中的须进行匹配计算的位置由一不等式限定。该算法的性能和全搜索算法一致,但显著减少了计算量。     

运用运动矢量的中心偏向性改进三步搜索算法

在视频图像压缩算法中,运动估计的目的在于在参考帧中寻找最相似的匹配块,使匹配后的残差最小。由于目前的运动估计算法仅适用于平移运动,小残差的运动匹配往往发生在搜索窗口的中心位置附近,快速的三步搜索算法没有考虑到这些情况,文章就此对其改进,提出了改进的三步搜索算法,实验结果证明了改进的合理性和有效性。     

Multiparameter method for analysis and selection of motion estimation algorithms for video compression

This paper proposes a new multiparameter method for analysis and selection of motion estimation algorithms for video compression. We present motion estimation algorithms, results of computer simulations and illustrate the analysis with tables, PSNR and performance plots. Numerous algorithms and tests for analysis of algorithm performance for video compression have recently been suggested, which has resulted in a need for effective evaluation methods. A highly qualified expert is also needed to evaluate the test results. The more input parameters used the more complex and subjective the evaluation will be. Our multiparameter method for algorithm analysis and selection eliminates subjectivity and provides a qualitative and quantitative evaluation of the tested algorithms for any number of algorithms and parameters. We propose two new methods of evaluation: (1) a quality method—a graphic method using the Pareto approach, and (2) a quantity method which obtains an integrated parameter composed of numerous evaluation parameters. In addition, we evaluate various motion estimation algorithms accordingly to two different implementation strategies: (a) using a software video encoder that depends on available processing resources using a computational complexity–rate–distortion (C–R–D) evaluation framework and (b) using a power-limited video encoder implemented on mobile or handheld computing platform by using energy–rate–distortion (E–R–D) behavior.

一种改进的快速全局运动估计算法

结合两步法与传统梯度下降算法,提出一种改进的快速全局运动估计算法。采用稀疏抽样的MSEA快速块匹配算法估计局部运动矢量,使用迭代最小二乘法粗估计全局运动参数并排除外点(前景宏块),在排除外点的采样宏块集上选取特征像素,以上述两步法的全局运动估计参数为初始值,利用LM梯度下降算法对全局运动参数进行优化。实验结果表明,改进算法的估计速度达到11.42 ms/f,比FFRGMET算法快1.3倍,具有更高的全局运动估计精度。     

基于边界匹配的增强多权重差错掩盖方法研究

提出了一种基于边界匹配的增强多权重差错掩盖算法,通过受损宏块周围时空域相邻宏块的相关信息在增强候选运动矢量集中进行运动矢量选取,采用多权重的边界匹配方法使之在物体边界处能够获得更准确的运动矢量,并专门对连续图像片丢失或整帧丢失的情况进行时域掩盖处理。基于H．26L的仿真实验表明,该方法可有效地抑制视频差错的扩散,取得较好的差错掩盖效果。     

基于边界匹配的增强多权重差错掩盖方法研究*

提出了一种基于边界匹配的增强多权重差错掩盖算法,通过受损宏块周围时空域相邻宏块的相关信息在增强候选运动矢量集中进行运动矢量选取,采用多权重的边界匹配方法使之在物体边界处能够获得更准确的运动矢量,并专门对连续图像片丢失或整帧丢失的情况进行时域掩盖处理。基于H.26L的仿真实验表明,该方法可有效地抑制视频差错的扩散,取得较好的差错掩盖效果。     

运动估计算法匹配准则研究

运动估计算法是视频编码技术的研究重点,高精度、高效率的匹配和补偿可以减少预测误差,提高视频压缩效果,因此块匹配的准确性是核心问题.对最小绝对误差MAD、最小均方误差MSE、归一化互相关函数NCCF、像素差值分类、子采样、VOD等匹配准则进行了理论介绍和实验分析,并提出了一种利用图像差值分布情况作为匹配准则的方法,即图像差值均方差DVAR匹配准则.实验结果表明,图像差值均方差匹配准则获得了比较高的编解码质量.最后展望了更符合人眼视觉系统(HVS)特性的匹配准则发展方向.     

基于运动特征的自适应运动估计算法

提出了一种新的基于运动特征的自适应运动估计算法。该算法主要基于两方面：（1）建立具有自适应特性的搜索起点预测模型,根据运动相关性的变化调整模型参数,使预测结果更加接近最佳运动矢量。（2）采用的搜索模板可以根据物体的运动特征调整大小和形状,从而提高搜索效率。实验结果表明,该算法在PSNR和搜索速度两方面均明显优于常用的快速算法。     

一种预测起始搜索点的运动图象分块运动匹配新算法

在以往的运动图象分块运动匹配算法中，分块运动向量的起始搜索点是固定的。本文根据各分块运动向量的分布统计特性和相邻分块运动向量的相关特性，提出了一种基于预测起始搜索点的运动图象分块运动匹配新算法。通过用相邻分块运动向量的相互关系预测当前分块的起始搜索点，利用基于中心搜索模式的分块运动匹配算法寻找匹配的运动向量。实验表明，该算法预测步骤简单，令搜索更快接近全局极值，与其它快速分块运动匹配算法相比有效地降低了帧间运动补偿误差和所需搜索运算量，效果较好。