基于全零检测的改进小菱形搜索算法

为减小H.264/AVC编码器中的运动搜索时间并降低计算量,提出一种基于全零检测技术的改进小菱形搜索算法。在搜索中心及周围4个点进行匹配计算,计算过程中插入全零检测,提高搜索速度。与其他几种典型运动搜索算法的比较结果表明,该算法在保证一定峰值性噪比的条件下,能降低运动搜索次数、减少编码时间,适用于背景相对固定或中低运动强度的视频序列。

基于小菱形搜索模板的运动矢量估计算法

从车载跟踪系统中图像稳定的实时性要求出发,分析了经典的菱形搜索算法的优缺点,在此基础上,改进了菱形搜索模板,提出了基于小菱形搜索板来实现运动矢量的快速估计。并通过仿真实验比较全搜索算法、菱形搜索算法和小菱形搜索算法的优缺点。实验表明,小菱形搜索算法在保证图像质量的同时能快速有效地找到运动矢量。

基于硬件实现的高效率视频编码整像素运动估计算法优化

为减少运动估计模块周期数,提高硬件工作效率,从硬件实现的角度对小菱形搜索算法进行优化,调整PU和CU的迭代与处理顺序,解决处理过程中流水线停滞的问题.对小块PU采取并行计算,进一步提高处理速度.用Matlab实现搜索算法,使用Verilog语言描述硬件电路,两个版本在数据上使用相同的激励文件,对比各模块中间值进行功能验证.通过对多组序列的测试,硬件电路对一个64 px×64 px的CTU进行先进的运动矢量预测技术和整像素处理,估计需要平均消耗5800个时钟周期,在QuartusII平台上选中Arria 10AX115N3F40E2SG型号的开发板,主频能够达到186 MHz,整像素运动估计模块综合性能能够达到1080p@61 f·s^(-1).