改进的十字菱形搜索算法INCDS

目的减少运动估计搜索点数,提高搜索速度。方法通过对图像运动矢量分布特征和十字菱形算法的研究,在改进的方向上主要考虑了初始搜索起点的确定、中途退出准则、搜索过程中搜索方向的确定和对图像内容运动状态的划分。结果提出了改进的十字菱形算法INCDS。结论改进的算法提高了搜索提前退出的概率,减少了运动估计的时间消耗。

改进的十字—菱形运动估计搜索算法研究与实现

提出了一种改进的十字—菱形搜索(ICDS)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菱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。

基于改进的十字-菱形搜索算法的运动估计

通过对序列运动矢量概率分布分析,发现了该概率分布的方向性特性,提出了一种新的块匹配运动估计算法——改进的十字-菱形搜索(ICDS)算法。该算法在搜索的初始阶段使用小十字搜索模型对小运动矢量进行搜索,强调运动矢量分布的中心偏置特征;而对于大的运动矢量使用具有方向性的菱形搜索模型进行搜索,强调运动矢量分布的方向性,从而提高了运动矢量的搜索速度。该算法与菱形(DS)和十字-菱形块(CDS)匹配算法相比,在保证搜索质量的前提下,其搜索速度分别可以提高60%和35%。理论分析和实验结果证明ICDS算法有效,且具有较强的鲁棒性。

基于新型十字—菱形搜索的块匹配算法

指出了块匹配算法是运动估计的有效方法,搜索模板的类型、大小很大程度上影响了搜索的效果.对运动向量的分布进行了深入研究,提出了以新型非完全对称的搜索模板为基础的十字—菱形搜索算法.该算法以十字搜索模型对小运动矢量进行搜索,而使用非完全对称菱形对大运动矢量进行搜索.理论分析和实验表明:新十字菱形算法和原有的十字菱形算法相比,其搜索的速度可以提高20%左右.

基于DS-CDS的改进运动估计算法及实验

为了提高视频的压缩效率,在菱形搜索算法和十字菱形搜索算法的基础上,结合实际运动图像中的运动向量以水平方向向量为主的特点,提出了一种利用偏水平十字模板搜索与偏向双菱形模板搜索相结合的改进搜索算法。为检验本文改进算法的效果进行了对比实验,结果表明:本文提出的基于偏水平十字及偏向双菱形搜索法适合各种运动类型的视频序列,更适用于运动变化剧烈的序列,并且能够在PSNR值和BR值接近最优水平时,大大减少运动估计时间,相比于FS算法,对QCIF格式图像的运动估计时间减少约95%,对CIF格式图像的运动估计时间减小约94%。