JM模型是JVT(joint video team)发布的H.264标准测试模型,对运动搜索算法的学习和研究有着重要的意义。本文结合JM10.1的源代码对UMHexagonS算法的提前终止策略进行了深入研究,对搜索模板进行象限分割来减少算法的搜索点数,在基本上保...JM模型是JVT(joint video team)发布的H.264标准测试模型,对运动搜索算法的学习和研究有着重要的意义。本文结合JM10.1的源代码对UMHexagonS算法的提前终止策略进行了深入研究,对搜索模板进行象限分割来减少算法的搜索点数,在基本上保持了原有图象质量的情况下有效的节省了编码时间和运动估计时间。通过对5种测试序列的测试结果进行分析,优化后的UMHexagonS算法可以在图像信噪比和码率基本不变的情况下,编码时间节省8.87%,运动估计时间平均节省11.46%,有效的提高了编码的实时性。展开更多
文摘JM模型是JVT(joint video team)发布的H.264标准测试模型,对运动搜索算法的学习和研究有着重要的意义。本文结合JM10.1的源代码对UMHexagonS算法的提前终止策略进行了深入研究,对搜索模板进行象限分割来减少算法的搜索点数,在基本上保持了原有图象质量的情况下有效的节省了编码时间和运动估计时间。通过对5种测试序列的测试结果进行分析,优化后的UMHexagonS算法可以在图像信噪比和码率基本不变的情况下,编码时间节省8.87%,运动估计时间平均节省11.46%,有效的提高了编码的实时性。