简化UMHexagonS算法的探讨与改进

视频编码标准H.264已采纳了"简化UMHexagonS算法"(Simplified UMHexagonS Algorithm)作为快速运动估计算法。通过对"简化UMHexagonS算法"进行介绍,对其特点及造成其优越性能的原因进行了初步分析,并提出了一种改进:首先对两类预测点进行预测,其后对不同的预测区分别进行搜索,并在强搜索的对称十字搜索后增加一次会聚判断。根据模拟实验表明,相比原算法,改进后的算法减少了搜索点数,并保持了原算法率失真特性良好的特点。

快速运动估计UMHexagonS算法的探讨与改进

视频编码标准H.264已经正式采纳了UMHexagonS算法作为整像素的快速运动估计算法。该算法的运算量相对于快速全搜索算法可节约90%以上,同时能保持较好的率失真性能。文章对UMHexagonS算法进行了介绍,对其特点及造成其独特优越性能的原因进行了初步分析,并提出了一种改进方法,即在预测起点处增加一个内容自适应的中止搜索阈值判断,以判断是否可立即结束搜索。模拟实验表明,相比原算法,改进后的算法明显减少了搜索点数,并保持了原算法率失真特性良好的特点。

H.264块匹配运动估计中UMHexagonS算法的优化

块匹配运动估计是视频压缩中的核心技术之一。研究高效的、快速的运动估计算法是目前视频压缩技术中研究的重要课题。通过对视频编码标准H.264采纳的UMHexagonS算法分析的基础上,对UMHexagonS算法中的终止搜索和搜索模板这两个部分进行了优化,有效降低了搜索点数,提高了运动估计算法效率。通过对四个典型的测试序列的实验证明,优化后的算法与原算法相比较,在图像质量几乎没有改变的情况下,运动估计时间平均减少了11.75%,提高了视频压缩实时性。

JM模型中UMHexagonS改进算法

H.264是由ISO/IEC和ITU-T共同发布的较新的视频编解码标准,而JM模型是JVT官方发布的H.264标准测试模型。在H.264编码标准中,运动估计是最重要而最耗时的过程,对于多预测模式、多参考帧,更细化的运动矢量来说更是如此。在JM模型中,可选的运动估计方法有三种,通过对JM10.2源码中的UMHexagonS算法进行分析,改进宏块中绝对误差和计算步骤,在保证视频序列信噪比的前提下减少运动估计的耗时。实验结果表明该方法对视频序列处理耗时平均减少达5%～15%,而信噪比衰减不超过0.3%。

一种改进的UMHexagonS运动估计算法

在分析UMHexagonS运动估计算法的基础上,根据中心偏移特性在起始搜索点预测中加入了原点预测;利用预测运动矢量的运动信息把当前块的运动类型区分为慢速运动、中速运动和快速运动,并采取相应的搜索策略;考虑到常见视频序列水平、垂直方向运动相对剧烈的特性,提出了用13点中菱形模板和8点多层次大菱形模板分别代替正方形模板和多层次六边形模板;在中菱形搜索和大菱形搜索的步骤后均加入提前终止判定,减少了对不重要搜索点的搜索。仿真结果表明,改进后的新算法在保证信噪比和编码码率基本不变的情况下,使得运动估计的时间减少了10%～23%,增强了编码的实时性。

不依赖时空相关性的UMHexagonS改进算法

针对UMHexagonS算法存在重复搜索和搜索点数较多的问题,提出了一种UMHexagonS改进算法。算法利用模版间的互补性以及模版搜索规律分别对UMHexagonS算法中的5×5模版和小六边形模版进行了改进,避免了模版间的重复搜索;设计了一种只与搜索过程相关的提前终止策略,减少了非对称多六边形格点模版不必要的搜索点。实验结果表明,在输出码流码率及峰值信噪比基本不变的前提下,改进算法能有效提升各类视频序列的编码效率,特别是对复杂背景、复杂运动及剧烈运动视频序列编码效率的提升较显著,可以减少20%左右的运动估计时间。

基于UMHexagonS的快速运动估计编码算法研究

成就最新视频编码标准H.264/AVC优异编码性能的代价是其计算复杂度的大幅增加,编码速度的急剧下降。为了克服H.264/AVC标准中重要且耗时的运动估计编码技术实时性差的缺陷,针对其最新采用的UMHexagonS算法的计算冗余,利用宏块的运动特征,制定了自适应的运动估计策略和搜索点分配准则。仿真实验结果表明,本文提出的运动估计编码方案与UMHexagonS算法相比,平均节省约23%的运动估计编码时间,在有效提高编码速度的前提下,保持了H.264/AVC低码率、高质量的编码优势。

H.264中快速运动估计UMHexagonS算法的改进

在对H.264中非对称十字型多层次六边形格点搜索算法(UMHexagonS)研究的基础上,针对其存在运算量大、耗时等问题提出两方面的改进。首先,利用对称十字模板替换原来的5×5螺旋搜索,减少了64%的搜索点数;其次,利用对象内部代价的相关性提出自适应搜索长度方法,以减少运算量。在JM10.1测试模型上进行了验证。实验结果表明,改进算法在保证图像质量的前提下,可以有效地减少平均15%的运动估计时间,提高了总体的编码性能。

基于运动方向预测UMHexagonS算法的改进

为了进一步减少UMHexagonS算法的运算量,在详细分析UMHexagonS算法搜索过程的基础上,对运动方向的预测进行了研究,并将运动方向预测与UMHexagonS算法中的正方形搜索和非均匀多层次六边形搜索相结合,提出了一种改进算法。利用三个不同的序列进行测试仿真,测试仿真结果表明,在搜索精度和码率相似的情况下,改进后的UMHexagonS算法搜索点数明显减少。

一种改进的UMHexagonS运动估计算法

在视频编码中，运动估计占据约70％的编码时间，是视频编码中的重要环节。整像素运动搜索UMHexagonS算法以较低的计算复杂度，达到了接近全搜索算法的率失真性能，而被H．264和AVS等标准所采纳。在分析UMHexagonS算法的基础上，对其非对称十字形搜索和非均匀多层次六边形格点搜索算法进行了改进。实验表明，在基本保持原算法性能的同时，该算法比原算法减少了60％～70％的搜索点数，降低了运动估计的计算复杂度。

H.264运动估计算法UMHexagonS的斐波纳契数列优化

针对H.264运动估计算法UMHexagonS搜索步长和搜索模板中存在的使用固定搜索步长和搜索点冗余的不足,结合斐波那契数列和中心偏置特性对其进行改进。新算法使用斐波那契数列的递进关系确定UMHexagonS算法的搜索步长,其次删除UMHexagonS算法中存在计算冗余的搜索点,最后结合中心偏置特性对UMHexagonS算法的大六边形搜索模板进行了修改。实验结果表明,新算法在保持UMHexagonS算法的比特率和峰值信噪比(PSNR)的情况下缩短了运动估计时间,并且随着图像像素、图像复杂度和搜索范围的提高,运动估计时间越来越短。新算法在搜索范围为64的情况下,平均缩短了23.82%的运动估计时间。

UMHexagonS算法的研究与改进

针对UMHexagon S算法存在的问题,提出了一种改进的UMHexagon S算法。算法充分利用运动矢量的中心偏置特性与运动同质性,采用递增数列步长的对称十字型搜索模板和多层次八边形搜索模板以减少无用的搜索点,根据运动矢量的变化趋势自适应地确定多层次八边形的搜索方向,用16点井字型搜索代替5×5全搜索,并改善了运动估计的粗定位。实验结果表明,与UMHexagon S算法相比,改进算法在保证PSNR和比特率基本不变的前提下,平均减少了18.53%的运动估计时间,尤其是对大运动视频序列的效果更好,最大可以减少25.17%的运动估计时间。

使用动态模型的UMHexagonS算法优化

H.264取得了很好的编码效率,但是也具有很高的计算复杂度。对H.264中的非对称十字形多层次六边形格点搜索算法(UMHexagonS)进行了优化,分别对提前终止阈值、搜索窗口大小以及搜索模式提出了3种动态模型,提高了算法的自适应性。对六种不同运动程度的视频序列进行了测试,实验结果表明,优化后的算法相对于原来的UMHexagonS算法平均减少了21.67%的编码时间以及47.49%的运动估计时间,同时只有0.02的峰值信噪比下降以及1.69%的比特率增加。

基于快速运动估计UMHexagonS算法的改进

分析了非对称十字型多层次六边形格点搜索（UMHexagonS）算法性能优越的原因，并在此基础上提出了两方面的改进。首先，针对它在高效的起始点预测后陷入搜索冗余的可能，增加了一个提前终止判断。另外，对于算法中一些固定的搜索半径和搜索点数，根据堤的尺寸大小进行了自适应修改。实验结果表明，改进的算法在不影响图像质量的前提下，有效地缩短运动估计时间9％～30％，使总体的编码性能得到提高。

基于UMHexagonS的快速帧间模式选择算法

对基于"非对称十字型多层次六边形格点搜索"(UMHexagonS)的帧间模式选择算法进行了改进,应用了优先判断SKIP模式和基于图像细节的分块模式选择算法。实验结果表明,该方法在保证图像失真度和码率性能的前提下,单帧编码时间较UMHexagonS减少了57.48%,较大幅度增加了帧间模式的决策速度。

自适应搜索长度的UMHexagonS算法研究

提出了基于自适应搜索长度的UMHexagonS算法。UMHexagonS算法是H.264标准视频编码中的运动估计算法之一。经过理论和数据的分析后,发现其搜索长度的选择可以改进,于是提出了利用前若干搜索点的信息来选择合适搜索长度的自适应算法,使搜索算法避开了一部分多余的搜索点。实验结果表明,在保证PSNR和码率变化不大的前提下,可以有效地降低大约15%的运动估计时间。

基于UMHexagonS的运动估计算法优化

针对UMHexagonS算法冗余搜索的问题,使用大十字搜索判定结果,改进原有的运动估计算法。改进算法判断最优点可能分布区域,使用相应改进搜索模板搜索,降低搜索点个数,达到避免冗余搜索的目的,提高运动估计搜索效率。在多组视频序列中测试,图像质量相近情况下,改进算法比UMHexagonS算法有了显著的提高。特别是在剧烈运动的视频序列中,改进算法比UMHexagonS算法的运动估计时间减少了45.78%,编码耗时缩短了34.97%,比EPZS算法运动估计时间减少了35.25%,编码耗时缩短了25.45%。

基于方向自适应模板的UMHexagonS算法改进

对UMHexagonS算法的搜索步骤和特点进行了分析,提出了一种改进的方法,改进初始运动矢量预测精度,去掉UMHexagonS算法中5×5全搜索中的相对不重要点,根据初始运动矢量的方向采用梯形格点搜索代替全六边形格点搜索,这在一定程度上减少了计算量,同时能更快地搜索到最佳运动矢量。实验结果表明,在保证PSNR和码率基本不变的前提下,可以有效地降低运动估计时间。

自适应消除的高效UMHexagonS算法

针对当前H.264/AVC视频标准的非对称十字型交叉多六边形网格搜索(UMHexagonS)算法搜索点数多的问题,提出了一种快速搜索提前中止策略的UMHexagonS算法。采用渐进消除算法的自适应消除思想,对不满足快速匹配判别条件的子块提前结束搜索,仿真结果表明,与传统法相比,改进算法在不损失编码效率的情况下,运动估计时间速率提高了约30.52%～60.7%,有效提高了编码的实时性。

JM模型中UMHexagonS算法及改进方案

结合H.264验证模型JM8.6的源代码对UMHexagonS算法进行分析,利用视频图像序列的运动矢量的分布规律以及当前块像素之间运动估计代价的相关性,并根据图像序列本身的纹理特性,对搜索模板和搜索步长进行自适应的改进,达到了避免冗余搜索的目的。实验结果表明,改进后的算法与UMHexagonS算法相比,在保证峰值信噪比(PSNR)和码率变化不大的情况下,可以减少运动估计所需时间的30%左右。