一种基于H．264的有效运动估计算法

运动估计算法是实时视频编解码技术的研究重点，高精度的匹配和补偿可以减少预测误差，提高视频图像的压缩效果．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，提出了采用一种基于节点模型的可变形块匹配运动估计算法来搜索最佳运动矢量．该算法充分利用了H．264运动矢量的的统计特性和相关性，并采用基于像素差值分类的运动估计匹配准则．实验表明，在编码性能损失很小的条件下，该算法有效降低了视频压缩编码中运动估计的运算复杂度．     

基于量化系数均方误差准则的运动估计算法

提出了一种基于量化系数均方误差匹配准则的DCT域运动估计视频编码算法.算法中采用了一种新的运动估计匹配准则,该准则在DCT域内计算逆量化的残差均方误差值.由于该准则已考虑到量化噪声对运动残差能量的影响,因此与传统编码算法相比较,在图像质量基本不变的前提下码率更低.仿真结果显示,基于量化系数均方误差准则的DCT域运动估计算法具有较高的编码效率.     

一种改进的完全搜索块匹配算法

完全搜索块匹配算法是图像序列稳定中常用的运动估计方法,在传统的完全搜索块匹配算法中,在搜索区域中图像序列的当前帧和参考帧对应的像素对对匹配结果的贡献是完全一样的,这样使得算法的性能容易受到待稳定的图像序列中各种噪声的影响。针对这个不足,提出了一种改进的完全搜索块匹配算法。在新的匹配准则中,搜索区域中图像序列的当前帧和参考帧对应的像素对对匹配结果是否有贡献取决于它们灰度值之差的绝对值与预先设定的门限值进行大小比较的结果,对应的灰度值之差的绝对值不超过该门限值的像素对对匹配结果有贡献,而且贡献大小受到与像素对位置相关的加权处理,否则该像素对对匹配结果无贡献。实验结果证明了该算法的优越性。     

基于灰度投影和块匹配相结合的稳像算法

在视频稳像过程中为兼顾算法的精度与效率,本文通过分析稳像的原理及目前常用的几种算法,提出了一种基于灰度投影和块匹配相结合的匹配策略.首先运用灰度投影算法来缩小块匹配的待匹配区域,然后运用块匹配算法进行运动估计与补偿.在此过程中,充分地体现了灰度投影算法运算量小以及块匹配算法精度高的特点.实验结果表明在保持块匹配算法优势的同时降低了算法的运算复杂度.     

一种预测质量可控的快速运动估计搜索算法

本文提出了一种预测质量可控的快速运动估计搜索算法.该算法利用运动矢量的空间、时间相关性,通过预测初始搜索中心位置、判定是否为静止宏块、调整搜索窗口、预测质量可控的渐进式块匹配准则搜索等步骤进行运动估计,并引入调节函数在预测质量和搜索速度之间增加了可控性.实验结果表明本算法大大减少了计算量,明显提高了运算速度,且具有很好的重建视频质量,适合于在低码率视频编码中应用.     

一种用于块运动估计的匹配准则函数块特征匹配函数

本文提出了一种新的块运动估计匹配准则函数块特征匹配(BFM)函数,可以用于视频压缩的一些国际标准,如H.261,H.263,MPEG1,MPEG2,HDTV的编解码器中。在这些视频压缩国际标准中视频系统编码器的复杂性最主要取决于运动估计算法。实时的块匹配运动估计的VLSI实现需要考虑以下几个方面:在给定搜索域内运动搜索的复杂度;每次块匹配运算的匹配计算复杂度;每次块匹配运算需要从帧存读取到运动估计处理器的数据量大小;实时硬件实现的适用性.仿真表明BFM算法非常简单有效,可以大大降低相应的块匹配计算复杂度、匹配运算时数据传输时间.BFM函数便于并行实现,从而可以有效地缩短视频编码器的编码时间。本文还详细地给出了BFM函数与其它常用匹配准则函数的比较结果.     

基于DSP+FPGA平台的复杂背景目标检测与跟踪

研究了图像匹配算法原理,并分析了不同匹配算法类型。根据灰度特征编码的原理,给出了编码流程以及匹配算法FPGA实现,在试验中进行了FPGA编码并实现了改进的中值滤波算法和灰度特征编码匹配算法。在各种背景环境条件下,利用该算法对可见光视频图像和红外图像的匹配效果进行了试验,实验证明,该匹配跟踪算法容易进行硬件实现,能够达到提高系统实时性的要求。     

DVC边信息估计中块匹配准则算法的研究

对在采用插值法生成边信息的过程中通常用到的块匹配算法进行了分析,指出了常用算法存在的问题即对于运动比较剧烈的视频序列或采用的搜索步长比较大的情况下,通常的匹配准则方法估计出来的运动矢量与实际的运动矢量之间存在较大的偏差,因此为了提高运动矢量的精度,采用一个平滑系数将运动矢量的代价值应用到加权SAD中作为新的块匹配的估计准则,实验结果表明,该方法能有效去除图像的方块效应并能提高边信息的质量。     

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。     

一种基于H.264/AVC压缩域的GOP级视频场景转换检测算法

本文提出了一种基于H.264/AVC压缩域的GOP(Group of Pictures)级视频场景转换检测算法.该算法利用H.264/AVC基本档次码流中的帧内预测模式、运动矢量和宏块编码类型等可用信息,提出了基于子块的色度模式差异、累积运动值和累积帧内宏块数等三个判决准则,然后综合利用这三个判决准则,提出了一种GOP级的视频场景转换检测算法.实验结果表明,与现有的一个COP级场景检测算法对比,本文提出的GOP级视频场景转换检测算法可以获得更好的检测性能.     

一种用于视频编码的块运动估计算法——块特征匹配预测搜索算法

本文提出了一种块特征匹配预测搜索ＢＦＭＰＳ算法,可以用于视频压缩的一些国际标准,如Ｈ．２６１,Ｈ．２６３,ＭＰＥＧ１,ＭＰＥＧ２,ＨＤＴＶ中,ＢＦＭＰＳ算法充分利用了序列图像的实际矢量与预测矢量之间距离的空间分布特征,中心偏置分布特性和时间上的相关特性,并采用了中止判决准则,可以明显地减少了运动搜索复杂度,ＢＦＭＰＳ算法在匹配运算中采用 简单有交的块特征匹配准则函数,相应的块匹配计算复杂度,数据读     

EFBLA: a two-phase matching algorithm for fast motion estimation

A novel motion estimation algorithm that contains edge matching and block matching is presented. The edge matching reduces candidates for the block matching that performs accurate searching. Thus, the two-phase procedure speeds up motion estimation. As a result, edge-matching first block-matching last algorithm (EFBLA) may significantly save the computation load by 93.9%.     

MOTION COMPENSATION BASED ON MOTION VECTOR INTERPOLATION

A modified block matching algorithm (BMA) with motion correlation constraint (MCCBMA) is proposed at first. Then a novel motion compensation algorithm (INTPMC) which computes motion vector for each pixel by interpolating motion vectors is presented. In order to increase interframe prediction performance and decrease the computational complexity, an optimizing algorithm for partial motion vectors is described at last. Experimental results show that the proposed algorithm can improve the prediction performance obviously with a moderately increased complexity compared with the conventional full search block matching algorithm (FSBMA).     

自适应联合相邻运动矢量的运动补偿插值算法

帧率上采样作为一种视频后处理技术,通过对原始视频插值得到高帧率视频,满足人们对高帧率视频的需求.传统基于重叠块的插值补偿算法会带来块效应或鬼影现象.为了解决这一问题,人们提出联合匹配块及其相邻块预测的方法,但是复杂度高,效果不明显.基于以上几点,本文提出一种自适应联合相邻运动矢量的运动补偿插值算法(Joint Motion-Compensated In-terpolation Algorithm Using Adjacent Block Motion Vectors Adaptively,AJ-MCI).在该算法中,将运动矢量矫正和运动补偿插值算法相结合,同时运动补偿模块中自适应地联合相邻匹配块,以最大限度刻画真实运动轨迹.实验结果表明,本文算法能很好的提升视频的主客观质量,同时保持较低计算复杂度.     

H.264中块匹配的快速搜索算法研究

在新一代视频压缩编码标准H．264中，块匹配运动估计有着举足轻重的地位，它的性能影响着输出码流的质量。在块匹配中运动估计耗时最多，为了减少运动估计的时间和搜索的次数，常采用快速搜索算法。介绍块匹配运动表示法，详细研究块匹配中的3种快速搜索算法的搜索过程，并对3种算法的性能作比较分析。     

运动估计块匹配两级搜索算法

根据视频图像相邻块在空间上具有很大的相关性,吸收了矢量预测块匹配的核心思想,提出一种两级块匹配运动估计算法,在第一级中,首先根据矢量预测确定一个小区域,然后在此区域内进行快速搜索,如果在第一级中没有搜索到匹配块则进行第二级搜索,该算法可大大提高搜索速度.     

Improved hierarchical search block matching algorithm by usingmultiple motion vector candidates

The authors describe a hierarchical search block matching algorithm capable of handling large motion in real time motion estimation for existing video compression standards. The algorithm uses multiple motion vector candidates based on an interframe difference measure and a spatial motion-field correlation, respectively. In MPEG-2 application, the encoder adopting the proposed algorithm provides nearly the same performance as the conventional encoder adopting the full search block matching algorithm, with only 0.9% computational complexity for motion estimation     

基于OpenCV的动态背景下的运动目标检测

研究在动态背景下对视频图像序列进行运动目标的检测。主要包括三个步骤,分别是运动估计,运动补偿和目标检测。在运动估计中采用的主要是基于特征点匹配算法。这种算法与传统的块匹配算法最大的好处在于它的数据量少,计算简单迅速而且图像的匹配可靠性更高。最后用计算机视觉库OpenCV进行实现。     

Efficient tree structured motion estimation using successive elimination

In H.264/AVC, tree structured motion estimation enhances the coding efficiency significantly while dramatically increasing the computational complexity of block matching. In the paper, a successive elimination algorithm (SEA) is implemented in tree structured motion estimation with a simple and effective method to determine the initial motion vector, which exploits the strong correlation among the partially overlapped variable-size blocks. With identical performance to a full search algorithm, computations for block matching can be reduced to 1%-20%. Further, the SEA can be improved by incorporating two early termination conditions, then named 'Quick SEA'. Finally, a novel fast motion estimation algorithm, successive elimination diamond search (SEDS), is proposed by efficiently integrating the Quick SEA and a modified diamond search pattern. Simulation results show that the proposed Quick SEA can reduce the computational complexity of block matching by 3-5 times compared to the basic SEA. SEDS further reduces by about one-half the computations of Quick SEA. With similar rate distortion performance, 0.2%-1% block matching distortion is calculated for SEDS with corresponding speed-up factors of 100 to 500 in comparison with the full search algorithm.