首页 | 本学科首页   官方微博 | 高级检索  
相似文献
 共查询到20条相似文献,搜索用时 78 毫秒
1.
块匹配运动估计是去除图像序列时间冗余的重要手段,在MPEG-4、H.264/AVC等视频编码标准中都得到了应用,但消耗了巨大的运算量.论文阐述了块匹配算法原理,归纳了当前运动估计中采用的各种手段,建议使用一种运动矢量加速度预测搜索起点的算法,利用相邻的若干参考帧中对应块的运动加速度来预测待编码块的起始运动矢量.仿真结果证明该方法效果明显,减少了搜索次数且准确度高.  相似文献   

2.
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.  相似文献   

3.
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。  相似文献   

4.
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。  相似文献   

5.
自适应的动态搜索范围运动估计算法   总被引:1,自引:1,他引:1       下载免费PDF全文
袁涛  汪同庆 《计算机工程》2009,35(24):229-231
为更加有效地提高运动估计速度,提出一种自适应动态搜索范围运动估计算法,从后续快速运动估计算法的运动矢量预测集中自适应地选择与当前编码块相关性最强的运动矢量预测值作为搜索范围的中心点,根据预测集中运动矢量预测值的大小、方向自适应地决定水平、垂直及正负方向的非对称搜索范围。将该算法融合到UMHexagonS和FFS算法中进行广泛的实验测试,结果表明其能在基本保持重建图像质量的同时,至少分别减少运动估计运算量的22.13%和76.57%。  相似文献   

6.
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。  相似文献   

7.
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。  相似文献   

8.
沈瑜  党建武  王国华 《计算机工程》2011,37(22):125-127
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。  相似文献   

9.
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.  相似文献   

10.
李淳  ;马力妮 《微机发展》2008,(11):117-119
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。  相似文献   

11.
软件测试研究   总被引:3,自引:1,他引:3       下载免费PDF全文
软件测试是保证软件质量和提高软件可靠性的重要手段.随着软件程序量和复杂度不断地增加,人们对软件质量的要求也在不断提高,软件测试在软件开发过程中占据的位置也变的越来越重要了,同时软件测试的工作量也显得越加艰巨.系统介绍了软件测试的概述包括软件测试的定义、阶段、过程模型和目的,并分析总结了软件测试的策略、方法和自动化.  相似文献   

12.
基于块运动类型的自适应菱形运动估计搜索算法   总被引:3,自引:0,他引:3  
杨晓珍  吴延海  王锋 《计算机工程》2007,33(23):220-222
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。  相似文献   

13.
在分析宏块时空相关性的基础上,对双十字形运动估计算法进行改进,加入了搜索起点预测策略、自适应的搜索模式和自适应搜索终止准则,设计了一种快速运动估计算法。采用JM86算法对改进前后的算法进行比较,实验结果表明,改进后的算法没有明显降低恢复后的图像质量,但计算速度提高了4倍左右,特别适合于处理能力有限的嵌入式系统使用。  相似文献   

14.
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。  相似文献   

15.
用于块匹配运动估计的SGDS算法   总被引:1,自引:0,他引:1  
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)。  相似文献   

16.
基于运动方向预测的快速运动估计算法   总被引:3,自引:0,他引:3       下载免费PDF全文
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。  相似文献   

17.
为在不影响视频质量的前提下,提高运动估计的搜索速度并节省编码时间,提出一种基于预测方向的多模板切换运动估计算法,利用最优点方向和运动方向的矢量和方向预测下次运动方向,并实时切换模板。在实现过程中采用查表方法实现模板切换和阈值的提前退出,以减少搜索时间。测试结果证明了该算法的有效性。  相似文献   

18.
基于起点预测和SAD分布的快速运动估计算法   总被引:7,自引:0,他引:7  
李炜  乐立鸾  李波 《计算机学报》2001,24(10):1110-1114
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。文中提出了结合相邻块运动向量相等和SAD值比较的起点预测方法,减少了起点预测时计算SAD的开销;利用SAD分布的方向性,对SAD值偏小部分重点搜索,加速了块匹配的快速搜索策略。在此基础上设计了一种新的快速运动估计算法,该算法在大幅度提高搜索效率的同时,得到了与全搜索非常接近的搜索结果,从而减少或避免了不必要的搜索。  相似文献   

19.
钟志光  易建强  赵冬斌 《机器人》2005,27(2):137-141
针对基于模型的姿态估计问题提出了一种新颖的深度和运动估计方法.估计过程分为两步.首先根据由3个模型点构成的3个点对估计旋转矩阵.然后,根据3个点对中的一个计算平移和深度.本文还提出了一种简单而有效的优化算法用于提高估计结果的精度.该估计方法的特点是独立地估计旋转矩阵,而且只需少量的模型点就能获得好的估计结果.模拟试验和实际试验结果表明了该方法的有效性.  相似文献   

20.
提出了一种十字六边形搜索算法用于快速运动估计。该算法利用了运动矢量的中心偏置性和相关性,运动估计时通过预测确定搜索起始点,在搜索前期利用十字模板结合提前退出技术优先搜索起始点附近的局部区域,后期则改用六边形模板扩大搜索范围并完成运动估计。实验证明该算法与原始的六边形搜索算法相比平均减少了45%的搜索点数,与一些新的快速搜索算法相比,在搜索精度基本相似的情况下也有效地降低了运动估计的运算复杂度。  相似文献   

设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司  京ICP备09084417号