运动估计算法预测搜索起始点

高精度的预测搜索起始点方法可以减少运动估计算法的搜索点数,提高搜索速度和精度。对中值,均值,左块,SAD比较等方法进行了理论介绍和实验分析,提出一种新的预测搜索起始点方法。该方法是利用相邻块运动矢量的相关性和运动矢量的偏向分布特征给相邻块分配不同的权重来预测搜索起始点。实验结果表明对不同种类的标准测试序列新方法比其它方法能够减少更多的搜索点数,减少搜索点数的总数达到29.24且PSNR提高1.71dB。

运动矢量加速度预测起始搜索点的块匹配算法

块匹配运动估计是去除图像序列时间冗余的重要手段,在MPEG-4、H.264/AVC等视频编码标准中都得到了应用,但消耗了巨大的运算量。论文阐述了块匹配算法原理,归纳了当前运动估计中采用的各种手段,建议使用一种运动矢量加速度预测搜索起点的算法,利用相邻的若干参考帧中对应块的运动加速度来预测待编码块的起始运动矢量。仿真结果证明该方法效果明显,减少了搜索次数且准确度高。

求解蛋白质结构预测问题的局部搜索算法

蛋白质结构预测问题是计算生物学领域的核心问题之一。通过理论计算的方法根据蛋白质氨基酸序列直接预测其空间结构是解决这一问题的有效途径。构造了新的邻域结构,采用了部分随机跳坑策略,对此问题提出了新的局部搜索算法。计算结果表明,该算法计算效率要优于传统的遗传算法和Monte Carlo方法。对于链长为50的算例还找到了文献中所没有的全新的最低能量构形。

介绍一种简便易行的市场预测方法——类比法

类推法是一类重要的预测方法,尤其在数据不全、资料缺乏的场合。类推预测模型也有许多种,有定量类推、也有定性类推,本期特向读者推荐两篇关于类推方法的文章,以利在预测实践中开阔思路。

自适应方向菱形搜索快速运动估计算法

在运动矢量分布特性研究的基础上提出了一种自适应方向菱形搜索算法.该算法利用图像序列的空时相关性,对搜索起始点进行预测,设定阈值,针对匹配块提前终止搜索,根据运动方向特性自适应的选择小菱形模板和方向菱形模板,大大增强了搜索的方向性.实验结果显示,在保证图像质量的前提下,该算法大幅减少了平均搜索点数,提高了搜索的速度.

基于帧间预测码运动补偿算法

着重讨论帧间预测码运动补偿算法,该算法可获得比一般的运动块匹配方法更大的峰值信噪比,该基于小波变换域的块搜索匹配算法,在运动比较平缓时能以很少的运算次数马上找到块匹配点;在运动非常激烈时,则首先采用小波变换,然后再用本方法进行块匹配搜索,可减少大量复杂的运算量。

改进的十字菱形搜索算法

新的视频压缩标准H.264比MPEG-4具有更高效的压缩效果,但却是以增加复杂度为代价的。针对搜索速率中的运动估计问题,设计了具有方向性的搜索模板,同时利用搜索起始点预测,合理选择模板,辅助点搜索等技术对十字菱形搜索算法进行改进。实验结果表明,改进算法在高峰值信噪比的情况下,有效提高搜索速度。