基于起点预测的改进十字形搜索算法

运动估计是视频压缩算法中最为耗时的模块,运动估计的速度和质量在很大程度上决定了视频压缩的速度和质量。而运动估计中除了运动搜索算法,起点的预测也不可或缺。本文首先设计一种改进十字形运动搜索算法(M CS),然后提出一种之相匹配的运动预测算法,并将预测器的数量减少为两个,根据自适应的阈值法来决定预测后采取的动作——是直接中止还是进入不同的十字模板进行搜索。实验表明,通过这一系列的改进,进一步加强了M CS算法的优势。

一种十字形运动搜索算法

近几年,虽然运动估计算法有了很多种的快速算法,但是,运动搜索巨大的计算量依然是视频压缩速率的瓶颈,本文针对运动矢量的分布特点,提出了一种新的运动搜索算法,算法不仅结构简单,而且测试结果表明,该算法比原有DS9(dia-mondsearch)算法在搜索点数和图像质量方面有较大的提高,最好时的搜索点数只有DS算法的3/4。

非对称双十字形运动估计搜索算法研究与实现

视频序列运动矢量分布的中心偏移特性在运动估计中发挥重要的作用,但忽视了运动矢量分布的方向性。该文提出了非对称双十字形搜索(UDCS)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十字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。

基于起点预测的不连续十字形快速搜索算法

提出了一种基于起点预测的不连续十字形块搜索算法。该算法首先利用图像帧的时间相关性和空间相关性预测出一个点作为不连续十字形搜索模板的初始中心点,再根据运动矢量概率分布的中心十字偏置特性,采用不连续十字形搜索模型,对运动矢量进行估计,得出最佳运动估计结果。在保证图像质量的前提下,该搜索算法与完全搜索算法(FS)、三步搜索算法(TSS)和钻石搜索算法(DS)相比,搜索速度显著提高。

一种起点预测的十字形快速运动估计算法

基于时运动矢量概率分布的方向性中心偏移特性和起点预测搜索技术的研究,提出了一种起点预测的十字形快速运动估计算法(IPPAFA),在保持搜索精度的同时有效降低了计算复杂度。实验结果表明,在图像质量几乎不下降的情况下,与钻石搜索算法(DS)和运动矢量场自适应搜索算法(MVFAST)相比,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。

基于块匹配的运动估计搜索算法研究与实现

为了满足运动矢量概率分布特性,提出了非对称双十字形搜索(UDCS)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十字形搜索模型对大运动矢量进行搜索的步骤。介绍了该算法的实现结构,并分析了该算法搜索性能。

基于高斯金字塔的图像运动估计算法

运动估计是图像超分辨率重建中的关键环节,直接影响超分辨重建的结果质量。为减少运动估计搜索点数,提高搜索速度,提出一种基于高斯金字塔分层思想的小十字形搜索算法。算法把图像构建成一个两层高斯金字塔,在上层使用小十字形搜索算法估计初始运动矢量,并通过提前终止策略来提前结束搜索;在下层以上层估计结果作为初始值,估计最终图像运动矢量。在标准图像序列上进行的实验结果表明,该算法在保持搜索精度的前提下能明显提高搜索速度;特别对于在运动偏差较大的情况下,提高效果更显著。

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。

H.264视频压缩快速运动估计算法UMHexagons改进

为了提升H.264编码器中运动估计UMHexagonS(unsymmetrical cross hexagon grid search)算法的效率,在深入研究算法的基础上对其做了改进。引入了一种新的早期结束搜索阈值,根据初始预测向量偏置性对粗搜索阶段的混合模板进行了区域划分和改进,针对不同大小的宏块应用不同的搜索模板,以上优化降低了运动估计算法的复杂度,极大的节省了运动估计时间。通过不同运动类型的视频序列测试实验表明,改进的算法与原算法相比,运动估计时间平均节省了17.93%,同时保持相近的码率和图像质量,总体提高了编码器的性能。