基于时空相关性的自适应运动估计方法

Adaptive Motion Estimation Based on Spatio-temporal Correlation

图象序列中，在时间和空间上相邻的块的运动信息之间具有很强的相关性，利用这种相关性可以得出一个初始运动矢量，然后再根据这个初始运动矢量对当前块的运动类型进行分类，决定下一步搜索范围的大小。实验表明，这种运动估计方法性能接近全搜索方法，计算复杂度却大大降低了。

There exists a high motion correlation between neighbor blocks in spatial and temporal directions. We can determine an initial motion vector using this spatio-temporal correlation, and then determine the search range using this initial motion vector. Experiment results show significantly improved performance in image quality and the computational complexity.