一种新的使用两种比特分辨率图象的块匹配运动估计算法及其低功耗VLSI结构

本文给出了一种新的块匹配运动估计算法 ,它根据视频图像内容的复杂程度自适应地选择常规的或者低比特分辨率的图像来进行块匹配 ,并且采用了一种混合使用两种比特分辨率图像的新望远镜搜索算法 .模拟结果表明 ,新算法具有较低的计算复杂性 ,并且能够保证较好的视频质量 .基于该算法 ,我们设计了一种新的脉动阵列结构的搜索引擎 .该引擎具有可分割的数据通道 ,从而在使用低比特分辨率图像进行块匹配时能够通过加强处理的并行性来提高吞吐率 .新的运动估计器可工作在较低的时钟频率和电源电压之下 。

基于模糊量化和2 bit深度像素的运动估计算法

提出了一种2 bit深度像素的运动估计算法。首先,将像素深度的降采样过程形式化为区间分划和区间映射2个步骤,其中前者为多对一映射,决定着运动估计性能,后者为一一映射;其次,提出一种非均匀量化方法求解区间分划的3个初始阈值,并利用隶属度函数对初始阈值细化,从而克服信号噪声等因素导致的初始阈值周围像素值的误匹配;再次,讨论了适用于2 bit深度像素运动估计的误差度量准则,进而提出了基于模糊量化和2 bit深度像素的运动估计算法;最后,借助信号自相关函数,建立比特深度转换误差—运动向量精度模型来估计该算法所能达到的预测精度。实验结果证明,对于多种类型的视频序列,尤其是场景细节和物体运动比较复杂者,该算法始终能保持较高的估计精度,运动补偿的平均峰值信噪比较之传统2 bit深度像素的运动估计提高0.27 dB。