基于菱形搜索的改进的运动估计算法研究

寻找到最优的运动估计算法以提高图像编码效率,一直是图像编解码技术中研究的重点。在分析菱形算法优点和不足的基础上,介绍了改进算法中具有代表性的对大模板作出修改的六边形运动估计算法和基于运动向量预测的高级菱形搜索算法,并通过实验结果对其各自的优点与缺陷进行了具体分析。     

基于菱形搜索的改进的运动估计算法研究

寻找到最优的运动估计算法以提高图像编码效率,一直是图像编解码技术中研究的重点.在分析菱形算法优点和不足的基础上,介绍了改进算法中具有代表性的对大模板作出修改的六边形运动估计算法和基于运动向量预测的高级菱形搜索算法,并通过实验结果对其各自的优点与缺陷进行了具体分析.     

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。     

一种基于预测性运动向量的菱形搜索方法

块匹配算法是运动估计中一项重要的技术。块匹配中多数算法没有充分利用运动向量之间的时间和空间的相关性就进行快速搜索,从而影响了图像的质量和搜索的速度。为更好的解决这一问题,论文提出一种基于预测性运动向量的菱形搜索方法,有效的提高了视频压缩的性能。     

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。     

一种适用于实时应用的快速运动估计算法

提出了一种适用于实时应用的快速运动估计搜索算法，该算法按照一定的顺序依次搜索候选运动矢量，并且尽可能多地采用小菱形搜索模式，同时采用了高效的提前截止准则。实验结果表明，在保持图像质量基本不变的前提下，该文算法的搜索速度是MPEG-4标准中的快速运动估计算法的两倍左右，该文提出的算法在搜索速度和搜索效果两方面具有很大的优势，更适合实时应用。     

基于块运动类型的自适应菱形运动估计搜索算法

基于对图像序列运动矢量时空相关性和中心偏置特性的研究，对传统的菱形算法进行了改进，设计了自适应大菱形搜索模板，提出了一种基于块运动类型的自适应菱形运动估计算法，对大运动块进行起始点预测，再划分相对运动类型，对不同运动类型的块自适应地采用不同的搜索策略。实验结果证明，图像质量较好时，该算法相比运动矢量场自适应搜索算法，加快了搜索速度，降低了计算复杂度。     

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。     

一种高效率的快速块匹配运动估计算法

采用菱形搜索算法对各种视频测试序列中运动矢量的研究,基于H.264视频编码标准提出了一种快速块匹配运动估计算法。它是以图像中相邻宏块之间的时空相关性为前提,结合了分布式菱形搜索,预测搜索和中止阈值等一系列技术而提出的,试验结果表明该算法在运算速度方面优于菱形搜索,而获得与全搜索相当的峰值信噪比。     

一种改进的有效运动估计方法—准菱形搜索法

根据基于对象的MPEG－4视频标准[1]，以对象宏块的运动矢量作类似的多边形匹配，利用相邻帧中运动矢量和图象像素的相关性，提出了一种“准菱形”搜索运动估计方法，该方法在图象运动复杂的情况下，不仅能根据方向选择来扩大搜索范围，而且能有效地降低搜索点数和搜索次数，该算法利用C语言编程，结合Matlab数学工具来处理典型图象序列，其结果表明，该方法与菱形搜索，六角形搜索相比，具有既能够有效地保持图象质量又能降低计算的复杂度等优点。     

基于H.264的多参考帧运动估计快速算法

H.264/AVC中引入多参考帧运动补偿来提高视频编码性能,由此产生的多参考帧运动估计(MRF-ME)却带来了巨大的运算代价。为提高编码速度,降低计算复杂度,提出一种基于空间域相关性的运动估计算法——缩小的菱形算法(DDS)。先运用前向主矢量选择法不断修正预测运动矢量,再根据最佳参考帧位置的统计特性对不同参考帧使用不用模板进行搜索。实验结果表明,与H.264参考模型JM10.2相比,该算法保持了较好的图像质量且码率变化很小,运动搜索点数平均减少接近80%,并能有效地降低编码器复杂度。     

改进的十字—菱形运动估计搜索算法研究与实现*

提出了一种改进的十字—菱形搜索(ICDS)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菱形搜索模型对大运动矢量进行搜索的步聚。介绍了该算法的实现结构,并分析了该算法搜索性能。     

自适应的H.264快速运动估计算法

H.264/AVC是ITU-T和ISO/IEC联合制定的最新视频压缩标准。运动估计作为H.264算法中计算最复杂的部分,在很大程度上影响着整个算法的性能。为提高运动估计算法的搜索效率,提出了一种自适应的快速运动估计算法。实验结果表明,该算法可大幅提升编码速度,而PSNR仅略有下降,为工程实现提供了一种可行的选择。     

一种自适应十字—方形运动估计快速算法

为了减少视频编码的运算量,提出了一种新的自适应十字—方形运动估计搜索算法（ACSS）,根据不同的搜索模式给出了三个提前退出门限以及提前退出技术的快速运动估计算法,它体现了粗定位和准定位的并行处理思想。仿真结果表明在不降低信噪比和码率的情况下,ACSS算法的计算复杂度有明显的改善,可广泛用于各编码标准,提高编码的速度和效率。     

一种基于DS与ARPS混合使用的快速运动估计算法

为了减小快速运动估计算法的计算复杂度和改善运动补偿的性能,提出了一种基于菱形搜索（DS）和自适应十字模式搜索（ARPS）两种方法混合使用的块匹配算法。该算法利用DS算法搜索精度高和ARPS算法搜索速度快的特点,综合固定模式搜索和空间相关搜索两方面的优点,对于相邻两帧图像中的不变宏块采用零运动预先判断以减少算法的计算量,并利用运动矢量的空间一致性提高预测运动矢量的质量。实验结果表明,该算法与ARPS算法相比,在保证搜索精度的同时,计算复杂度至少减小了20%。     

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。     

一种改进的运动估计新算法

提出一种改进的新三步搜索法（NITSS）。该方法充分利用视频序列运动矢量概率分布上的中心偏置特性,在三步搜索算法的基础上引入了六边型分布的6个点构成搜索点群,解决了三步法的小运动估计效果较差问题。实验结果表明,同TSS算法相比,NITSS算法降低了搜索运算量,提高了搜索精度。     

基于视频压缩的多分辨率预测菱形搜索算法

为了减小视频压缩编码标准中运动估计算法的计算复杂度和提高运动补偿的准确性,考虑到视频图像质量和算法运行时间两者之间的关系,提出一种多分辨率预测菱形运动估计搜索算法,利用同一视频图像中的相邻宏块运动矢量相似的特征,预测当前块的搜索起点,采用大小不同的搜索匹配宏块,减少搜索范围和搜索点数目。实验结果表明,该算法与经典菱形搜索算法相比,搜索时间平均减少了0.5 ms,信噪比平均提高了0.5 dB。     

基于视频压缩的快速自适应菱形搜索算法

针对视频压缩标准H.264中运动估计算法的特点,在兼顾视频图像质量和算法运行时间的基础上,提出了基于视频压缩的快速自适应菱形搜索算法。实验结果表明,该算法与菱形搜索算法相比,搜索时间平均减少了1.5ms,信噪比平均提高了1.3dB。