基于视频序列特性的运动估计算法比较与改进
基于H.264运动估计算法的改进与优化
ｉ ｇ ｓ ｑ ｅ ｅ ｍａ ｅ ｅ ｕ ｎｃ ｏｆ ｏｔ ｏ ｖｅ ｔ ｒ ｍ ｉ ｎ ｃ ｏ ｄｉ ｔ ｂ ｔｉ ｎ ｎｄ ｏ ｍ ｎｔ ｆ ｈｅ ｃ ｒ ｎｔ ｓ ｒｉ ｕ ｏ ａ ｍ ｖｅ ｅ ｏ ｔ ｕｒ ｅ ｂｌ ｋ ｏ ｅ ａ ｏ ｂｅ ｗｅ ｎ ｕ ｒｅ ｐｉ ｅ Ｓ． ｏｃ ｃ ｒｒ ｌ ｔｉ ｎ ｔ ｅ ｃ ｒ ｎｔ ｘｌ Ｔ ｒ ｕｌ ｓ ｗ ｔ ａ ｉ ｒ ｖｅ ｎ ａ ｇ ｒｉ ｈ ｃ ｎ ｅｄ ｃ １ ％ ｍ ｉ ｎ ｅｓ ｉ ａｔ ｏ ｔ ｍｅ ｈｅ ｅｓ ｔ ｈｏ ｓ ｈ ｔ ｍｐ ｏ ｍｅ ｔ ｌ ｏ ｔ ｍ ａ ｒ ｕ ｅ ０ ｏｔ ｏ ｔ ｍ ｉ ｎ ｉ ｗｉ ｈ ｈ ｐ ｅ ｓ ｏ １ ｔ ｅ ｈ ｎｇ ｏ ｔ ｔ ｅ ｒ ｍｉ ｅ ｆ ｉ ｔｌ ｃ ａ ｅ ｎ
Ｈ ２ ４ Ａ Ｃ 频编码标准是 由ＩＵ Ｔ ．６／Ｖ视 Ｔ — （） ２ 非对 称 交叉十 字型搜 索 ：在搜 和 ＩＯ ＩＣ Ｐ Ｇ ２ ０ 年 共 同制 定 的 ， Ｓ ／ Ｅ Ｍ Ｅ 在 ０ ３ 索范围 内垂直方 向的搜 索点数为水平方 与 以 往 视 频 编 码 标 准 相 比 ，Ｈ ２ ４ 相 向 的 一 般 ， 图 ｌ 非 对 称 水 平 十 字 型 搜 ．６ 在 为 同编 码 质 量 的 前 提 下 ， 可 节 约 ５ ％ ０ 以上 索 。 的码 率，但是其编码 效率的提高是 以增 （） ３ 非均 匀 多 层 次 六 边 形 格 点搜 加编码 的计 算复杂度为代价 的 ，运动估 索 ：上一步产生 的最优 匹配点作为本次 计作为视频 编码的核心 技术，主要解 决 搜索 的中心 ，进行包括 ５ 区域 的正方 ５ Ｘ 视频 图形中的时间冗余 问题 ，通过运动 形搜 索模板和 １点的六 边形搜索模板 ， ６ 估计技 术可 以使视频传 输的 比特数大 大 如 图２ ３ 示 。 、 Ｎ 减 少 ，在Ｈ ２ ４ ． ６ 中运 动估 计 的计 算复 杂 （） 上一 步产 生 的最 优 匹配点 上 ４在 度 占到 了 整 个 视 频 编 码 的 ６ ％ ８ ％ 因 进 行扩展 的六边形模版 搜索 ：该过程包 ０ －０ ， 此 对 运 动 估 计 速 度 的优 化 是 关 键 ，可 以 括 多 层 次 六边 形 搜 索 。 有 效地 提 高 编 码 效 率 ｕ。 （ ） 菱 形 模 版 反 复 搜 索 ， 得 到 最 ５小 运 动 估 计 算 法 性 能 最 好 的是 全 搜 索 终 的 运动 矢 量 。如 图３ 。
H.264中运动估计算法研究与对比
文章编号 100426410(2007)S120010204H 1264中运动估计算法研究与对比贺克军,梁 齐(合肥工业大学理学院,合肥)摘 要:自从视频编解码标准H 1264发布以来,国内外学者专家提出了大量的基于此标准的运动估计算法。
本文将介绍一些典型的算法,对其性能进行分析比较。
关 键 词:H 1264标准;运动估计;块匹配;UM Hexag onS 算法中图分类号:TN91 文献标识码:A收稿日期2525作者简介贺克军(8),男,合肥工业大学理学院,硕士研究生。
0 引言视频编码标准H 1264自发布以来一直就是研究的热点,和H 1261、H 1263一样,H 1264也是采用DC T 变换编码加DPCM 的差分编码,即混合编码结构。
同时,H 1264在混合编码的框架下引入了新的编码方式,提高了编码效率。
H 1264提供16×16,16×18,8×16,8×8以及8×8以下的多种分块的运动补偿单元[1]。
对于8×8以下的分块,也还有4种小块的划分。
提供如此多的分块单元的选择,使得编码效率大大提高,但代价是增加了大量的运动估计时间。
所以如何在保证一定图象质量的条件下,尽量减少对运动估计的计算量,成为当今的一个主要研究点。
因此,许多针对此问题的快速搜索算法被相继提了出来。
1 匹配准则在熟知的视频编码标准中(H 1261、H 1236、MP EG 21、MPEG 22、MPEG 24),运动估计和运动补偿在当前帧的8×8或者16×16块上进行。
整个块的运动估计也被称为块匹配[2]。
在一个典型的块匹配算法中,一帧图像被分割为M ×N 或者是更为常用的N ×N 像素大小的块。
在(N +2w )×(N +2w )大小的匹配窗中,当前块与前一帧中对应的块相比较。
基于匹配标准,找出最佳匹配,得到当前块的替代位置。
基于H.264视频编码的运动估计算法研究
ｘ ６ ＭＥ ２ ４
～ —
Ｕ Ｈ算法各个模板如图２ Ｍ 所示。
３ ｘ ６ ＭＥ Ｕ ２ ４ ＭＯ 算 法
一 —
３１ 非对称小菱形搜 索的加入 ．
由于在 ｘ６ Ｕ Ｈ ｘｇｎ 算法中。已经考虑到了 ２４的 Ｍ ｅａｏＳ 物体运动的方向性， 但是 ， 宏块分割模式依然能够反映物 体的运动情况［ １ｘ 和 ８４的宏块模式 ， Ｓ ６８ ｌ ， ｘ 水平运动的可 能性更大 ，ｘ６和 ４ ８ ８１ ｘ 宏块模式对应的垂直运动可能性
步骤 １先以上述 的Ｘ 为中心进行如图 ２ａ所示的 ： ０ （）
小菱形搜索， 计算 Ｓ Ｄ值及找出最小误￣（ｉ ｕ ｌ ｋ Ａ ｍｎ ｍｂ ｃ ｍ ｏ ｄ ｔｔｎ Ｍ Ｄ点。 ｉｏｉ ， Ｂ ） 若宏块为 ４ ４ ｓｒ ｏ ｘ 宏块时， 直接进行六边形
细化（ 如图 ２ｂ所示 ）因为其预测矢量的精度较高， （） ， 可以 跳过十字形搜索和多级六边形搜索。否则， 如果 ｂｏ ＝ ｃｓ ＝ ｔ ｕｏ２ｂｏ 为整像素的精度代价， ｏ ２ ｃｓ （ｃ ｔ ｔ ｓ ｕ ｓ 为获得 １ 像素 ｃｔ ／ ４
用求出的左、 左上的编码宏块（ｂ的运动向量（ 得到 上、 ｍ） 舢） 当前 ｍ ｂ的ｍ ｙ的预测值 ｍｐ ｖ ．以预测向量 ｍ ｐ的矢量终 ｖ 点为初始点（ 代号为 Ｘ ）进行整像素搜索。 ０， 初始点搜索流 程 如 图 １所示 。是 否进 行 分数 精 度 搜索 是 由变量
ｓ ６ ｅ ｒ ｎ 决定的，通过该变量去查表示运算次数的常 ｕ ｐｌ ｅ ｅ ｉ ｆ
骤 ４ 。
—
ｘ６ ２４中的 Ｕ Ｈ ｘｇｎ 算法（２４Ｍ — Ｍ 设置了 Ｍ ｅａｏＳ ｘ６一 ＥＵ Ｈ）
视频序列中运动目标跟踪算法的研究与应用的开题报告
视频序列中运动目标跟踪算法的研究与应用的开题报告一、研究背景随着图像处理技术的不断发展，运动目标跟踪算法在视频监控、自动驾驶等领域得到了广泛应用。
运动目标跟踪算法可以实时跟踪视频序列中的动态目标，并提取出其运动轨迹和动态特征等信息，为后续的目标识别、行为分析等任务提供数据支持。
目前，运动目标跟踪算法主要分为两类：基于传统的视觉特征的算法和基于深度学习的算法。
前者主要应用于轻量级场景下的运动目标跟踪任务，而后者在大规模场景下的目标跟踪具有优势。
针对实际应用中存在的运动目标追踪问题，需要对现有算法进行优化和改进。
因此，本研究拟研究运动目标跟踪算法的优化和改进，提高运动目标跟踪算法的准确性和鲁棒性，为实际应用场景提供更好的服务。
二、研究内容和方案1. 研究现有运动目标跟踪算法的基本原理和特点，分析其在应用场景中的适用性和不足之处。
2. 结合实际应用场景，综合应用传统视觉特征和深度学习技术，对运动目标跟踪算法进行优化和改进，提高其准确性和鲁棒性。
3. 提出一种基于深度神经网络的运动目标跟踪算法，通过大规模数据集的训练，实现对复杂场景下运动目标的跟踪。
4. 编写运动目标跟踪算法的实现代码，并在多种场景下进行实验验证，评估算法的性能和实际应用效果。
5. 基于算法实现结果，分析算法的优点和缺点，在实际应用场景中的适用性和推广价值，并提出应用方案。
三、预期研究成果1. 可行的运动目标跟踪算法优化和改进方案。
2. 提高运动目标跟踪算法的准确性和鲁棒性，并提出基于深度神经网络的算法。
3. 实现运动目标跟踪算法的程序代码，并在多种场景下进行实验验证，评估算法性能和实际应用效果。
4. 对算法实现结果进行分析，评估算法的优点和缺点，在实际应用场景中的适用性和推广价值，并提出应用方案。
四、研究意义通过对运动目标跟踪算法的优化和改进，可以提高运动目标跟踪的准确性和鲁棒性，增强算法在实际应用中的可靠性和有效性。
特别是基于深度学习的运动目标跟踪算法能够更好地适应复杂场景下的目标跟踪任务，对提高视频监控、自动驾驶等领域的数据处理和效率具有重要的推动作用。
视频编码中的运动估计算法探索
视频编码中的运动估计算法探索视频编码是指将连续的视频信号转换为数字形式，以便于存储、传输和处理的过程。
视频编码的核心任务之一是压缩视频数据，以减小文件大小或减少带宽需求。
其中，运动估计是视频编码中一个关键的环节，它能够找到连续视频帧之间的运动信息，并将其利用于压缩算法中。
本文将探索视频编码中常用的运动估计算法及其原理、优缺点以及应用。
一、运动估计的原理及作用运动估计是基于视频序列中的帧间差异进行的。
它通过比较当前帧与参考帧之间的差异来计算运动矢量（Motion Vector，MV）。
运动矢量表示了目标在时域上的运动特征。
在编码时，只需保留运动矢量和差异帧，从而实现视频压缩。
运动估计的作用是找到当前帧与参考帧之间的最佳匹配，以便能够准确描述目标的运动状态。
通过将运动估计的信息传递给解码器，解码器能够使用这些信息来还原出原始视频帧，从而实现视频的连续播放。
二、全局运动估计算法1. 块匹配算法（Block Matching Algorithm，BMA）块匹配算法是最常用的全局运动估计算法之一。
其基本思想是将当前帧划分为若干个块，并在参考帧中寻找与之最佳匹配的块，从而得到对应的运动矢量。
BMA算法简单有效，但在处理快速运动和复杂运动时存在一定的局限性。
2. 平方和差分算法（Sum of Absolute Difference，SAD）平方和差分算法是BMA算法的一种改进。
它通过计算块中像素值的差的平方和来度量差异，从而找到最小差异的块作为最佳匹配。
SAD算法在提高运动估计的精度方面有所帮助，但在速度上相对较慢。
三、局部运动估计算法1. 区域匹配算法（Region Matching Algorithm，RMA）区域匹配算法是一种基于像素的非全局运动估计算法。
它将当前帧的图像划分为不同的区域，并寻找参考帧的区域进行匹配。
RMA算法能够更好地处理复杂运动情况，但计算量和时间复杂度较高。
2. 梯度法梯度法是一种基于局部像素间梯度变化的运动估计方法。
基于H.264视频编码的运动估计算法优化
基于H.264视频编码的运动估计算法优化吴晓军;白世军;卢文涛【期刊名称】《电子学报》【年(卷),期】2009(037)011【摘要】运动估计是视频压缩中最重要的环节.H.264编码器由于采用了高精度运动矢量,计算量迅速增长,运动估计消耗整个编码时间80%左右.本文在分析UMHexagonS算法的基础上,分别对UMHexagonS算法中搜索窗口大小的选择、大六边形搜索和小六边形(小钻石)搜索模式三方面做了优化,在保持了原有图象质量的情况下有效的节省了运动估计时间.通过对各种测试序列的实验证明,优化后的算法与UMHexagonS算法相比,在重建图象质量和码率接近的情况下,运动估计时间平均节省了18.292%,降低了算法的复杂度,提高了编码器的实时性.%Motion estimation (ME) is vital to video compression. Due to the adoption of the high precision of motion vector (MV) in H.264 encoder, me computational cost increases rapidly, and ME takes almost 80% encoding time. In this paper, based on the UMHexagonS algorithm,an optimized algorithm is proposed based on the dynamic search range selection,big hexagon and small hexagon search mode respectively, which saves ME time effectively without quality loss. Experimenting with some typical video sequences proves that,compared to UMHexagonS algorithm,our optimized algorithm can save about 18.292% ME time and reduce the complexity of original scheme as well as enhance the real-time performance of the encoder but almost has no change in the reconstructed picture quality and bitrate.【总页数】5页(P2541-2545)【作者】吴晓军;白世军;卢文涛【作者单位】哈尔滨工业大学深圳研究生院,广东深圳,518055;哈尔滨工业大学深圳研究生院,广东深圳,518055;哈尔滨工业大学深圳研究生院,广东深圳,518055【正文语种】中文【中图分类】TN943【相关文献】1.基于H.264的视频编码运动估计算法的优化 [J], 王莉理2.基于H.264的运动估计算法优化研究 [J], 陈桂兰;刘子坚3.基于H.264视频编码的运动估计算法研究 [J], 李玉峰;肖菊飞;沈连丰4.基于达芬奇DM6446处理器的H.264视频编码算法优化 [J], 黄孝建;张颖5.基于AVS视频编码的运动估计与DSP算法优化设计 [J], 刘颖;张睿因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于H.264运动估计算法的改进与优化
基于H.264运动估计算法的改进与优化【摘要】在H.264视频编码标准中，运动估计是最重要也是最耗时的过程，目前H.264标准中采用UMHexagons算法，本文结合H.264的验证模型在JM8.6的源代码上对UMHexagons进行分析，利用视频图像序列运动矢量的分布规律以及当前块像素之间运动估计代价的相关性，对搜索模板和搜索步长进行改进，从而提前结束搜索，减少运动估计时间，实验结果表明：改进后的算法在保证性噪比(PSNR)变化不大的前提下，运动估计时间降低10%以上。
【关键字】H.264；运动估计算法；UMHexagonsImprovement of fast motion estimation algorithm bast on H.264ZHANG Ren jun，LI Pei（Lanzhou jiaotong university college of electronic and information engineering Lanzhou 730070）Abstract：In the H.264 video coding standard，motion estimation is the most important and time-consuming process，now the H.264 motion estimation algorithm using UMH algorithm，Based on the study of the principle of the UMH algorithm，an improved method is proposed to reduce the time of motion estimation and early end research，which using the video image sequence of motion vector distribution and movement of the current block correlation between current pixels.The result shows that improvement algorithm can reduce 10% motion estimation time with the premise of little change on PSNR.Keywords：H.264；motion estimation algorithm；UMHexagons1.引言H.264/A VC视频编码标准是由ITU-T和ISO/IEC MPEG在2003年共同制定的，与以往视频编码标准相比，H.264在相同编码质量的前提下，可节约50%以上的码率，但是其编码效率的提高是以增加编码的计算复杂度为代价的，运动估计作为视频编码的核心技术，主要解决视频图形中的时间冗余问题，通过运动估计技术可以使视频传输的比特数大大减少，在H.264中运动估计的计算复杂度占到了整个视频编码的60%-80%，因此对运动估计速度的优化是关键，可以有效地提高编码效率[1]。
H.264视频编码标准分析和算法优化
H.264编码标准的分析和算法优化一、研究背景：随着社会的不断进步和多媒体信息技术的发展，人们对信息的需求越来越丰富，方便、快捷、灵活地通过语音、数据、图像与视频等方式进行多媒体通信已成不可或缺的工具。
其中视觉信息给人们直观、生动的形象，因此图像与视频的传输更受到广泛的关注。
然而，视频数据具有庞大的数据量，以普通的25帧每秒，CIF格式（分辨率为352×288）的视频图像为例，一秒钟的原始视频数据速率高达3.8M字节。
不对视频信号进行压缩根本无法实时传输如此庞大的数据量，因此，视频压缩技术成为研究热点。
随着近几年来视频图像传输领域的不断扩展，以往的标准己经难于适应不同信道的传输特征及新兴的应用环境。
为此，ISO/IEC&ITU-T共同开发了最新视频编码标准H.264/AVC。
相对以前的视频编码标准，H.264集成了许多新的视频压缩技术，具有更高的压缩效率和图像质量。
在同等的图像质量条件下，H.264的数据压缩比是应用于当前DVD系统MPEG-2的2~3倍，比MPEG-4高1.5~2倍，并且具有更好的网络友好性。
但是H.264高压缩比的代价是编码器计算复杂度大幅度地提高。
因此在保持编码效率几乎不变的同时尽可能提高编码速度是H.264/AVC视频编码标准能否得到广泛应用的关键。
在上述研究背景下，本文深入探讨了H.264/AVC标准，分析了编码器主要耗时模块的工作原理，提出三种降低H.264/AVC高计算复杂度的优化算法――快速帧内预测模式选择算法、快速帧间预测模式选择算法以及快速运动估计算法。
实验结果表明：本文所提快速算法都可大幅度地降低H.264编码器的计算复杂度，并且保持基本不变的编码效率。
二、新一代视频编码标准H.264简介：编码标准演进过程：H.261 MPEG-1 MPEG-2 H.263 MPEG-4从视频编码标准的发展历程来看，视频编码标准都有一个不断追求的目标：在尽可能低的码率（或存储容量）下获得尽可能好的图像质量。
H.264标准中运动估计与补偿算法的研究和改进的开题报告
H.264标准中运动估计与补偿算法的研究和改进的开题报告一、选题背景及意义随着现代信息技术的迅猛发展，视频通信和视频娱乐应用越来越普及，其中，H.264作为现今最常用的视频编码标准，被广泛应用于数字电视、网络视频、视频会议、移动通信等领域。
然而，H.264标准中的运动估计与补偿算法对编码效率和视频质量具有重要影响。
因此，对H.264标准中的运动估计与补偿算法进行研究和改进，对于提高视频编码的效率和质量具有重要意义。
二、研究内容及技术路线本文主要研究H.264标准中运动估计与补偿算法的改进，具体包括以下内容：1. 运动估计算法的分析和优化：分析现有的运动估计算法，从速度、精度、复杂度等方面进行评价，提出优化方向并进行实验验证。
2. 运动补偿算法的分析和改进：对传统的运动补偿算法进行改进，提高编码效率和视频质量。
3. 算法性能评价和比较：对比所提出算法和传统算法的编码效率和视频质量，并进行评估和比较。
技术路线：1. 研究H.264标准中的运动估计与补偿算法原理和算法优化方法。
2. 分析现有的运动估计算法，从速度、精度、复杂度等方面进行评价，并提出相应的优化方向。
3. 对传统的运动补偿算法进行改进，提高编码效率和视频质量。
4. 实验评估所提出算法和传统算法的编码效率和视频质量，并进行评估和比较。
5. 总结所得成果，探讨算法的应用前景和发展方向。
三、研究难点及解决途径运动估计与补偿算法是H.264标准中的核心技术之一，对视频编码效率和视频质量有着重要影响。
本文研究的难点主要有以下方面：1. 研究运动估计算法的改进方法，提高算法的速度和精度。
解决途径：通过对现有算法进行分析和评价，提出改进方向，优化算法实现。
2. 研究运动补偿算法的改进方法，提高编码效率和视频质量。
解决途径：对现有算法进行改进和优化，提高算法的编码效率和视频质量。
3. 研究算法的性能比较和评估方法。
解决途径：使用公认的视频质量评估标准，如PSNR、SSIM等，对所提出的算法和传统算法进行性能比较和评估。
基于视频的运动目标跟踪算法研究及改进
个 区域 的特征 如 区域 质心 、 大小、 面积 等在 时 间上进 行
为这 些特 征在 运动 形 式 上具 备 平 滑 性 特 质 ， 从 而 可 以
用直 线口 ］ 、 参 照点 ＿ ４ 等个 体特 征来 跟踪 运动 目标 。
依据相 关 目标 的部 分特 征执行 跟踪 匹配 是该 方法
１ 基 于 区域 的 方 法
基于 区域 的方法 一般 情况 下 首先将 颜 色 、 亮度 、 纹 理 及 光流 场 等运 动 目标 区域 的特 征进 行提 取 ， 同时， 通 过 特 征 匹配将 各个 时刻 的 目标 区域进 行对 应 。基本 思 想是＿ １ ］ ： 找 出 待 检 测 图像 里 与 待 检 测 运 动 目标 连 通 的 区域 ， 通 过 一些 运算 用 这些 运 动 目标 连 通 区域 与 这
匹配 ， 区分 过程 中以前 期检 测 为基 础 ， 在 此基 础 上进 行
目标 跟 踪 。
该 方法 用 来跟 踪 运 动 目标 ， 对 交 通 中 的遮 挡 问 题 不 敏感 ， 对 图像 的分 割 该 方 法 可 以进 行 改 善 。 由于 最
后 的 图像分 割 的完 成 是 发 生 在 跟踪 目标 之前 ， 使 用 卡 尔 曼滤 波进 行 相关 跟 踪 一 般 情 况下 使 用 固定 模 板 ， 在 较 短 时间范 围之 内非 常 可 靠 ， 是 一 种 最 为 典 型 的 区 域
《 西藏 科技） ） ２ ｏ １ ４ 年１ Ｏ 期（ 总第 ２ ５ ９ 期）
视频编码中的运动估计算法研究
视频编码中的运动估计算法研究随着数字媒体技术的飞速发展，视频的应用范围变得越来越广泛，比如在线教育、远程办公、游戏直播等。
在视频传输和存储过程中，编码技术是一项必须掌握的技能，而其中最重要的环节之一就是运动估计算法。
一、什么是运动估计算法运动估计算法是视频编码中的一项重要技术，在视频编码中的作用是通过对视频序列中的运动进行建模，并对不同质量图片进行编码压缩。
这个过程中，运动估计算法主要的任务就是识别出视频帧间的运动信息，包括目标物体的位移、速度等等，以获得更好的编码质量。
运动估计大致分为全搜索（Full Search）算法和快递搜索（Fast Search）算法两类。
二、全搜索算法全搜索算法是一种最常见、最基础的运动估计算法，其核心思想是在编码过程中，通过遍历所有可能的搜索位置计算最佳匹配块，从而获得最优的运动矢量。
具体地说，全搜索算法会对每一个帧中的像素点进行搜索，找到在参考帧中对应的最佳匹配块，并计算出匹配块与当前块之间的运动矢量。
因为全搜索需要遍历所有可能的搜索点，因此其时间复杂度、计算量都比较大，不适用于实时应用场景。
三、快递搜索算法为了解决全搜索算法的计算量大、速度慢的问题，人们逐渐提出了很多更加高效的运动估计算法，快递搜索算法便是其中之一。
快递搜索算法可以在运动估计的时候减少搜索点的数量，从而提高搜索的速度。
具体的实现过程是首先确定一个中心点，然后将搜索点放置在这个中心点附近特定的位置，从而得到一个搜索区域。
之后，根据之前算法找到的最好的匹配块进行迭代搜索，找到最优的匹配块和运动矢量。
快递搜索算法具有较快的速度和较好的效率，因此被广泛应用于实时视频传输和储存中。
四、总结运动估计算法是视频编码过程中的一项重要技术，其主要作用是在编码过程中寻找帧间的运动信息，以便于实现更高效的视频数据传输和储存。
全搜索算法和快递搜索算法是两种常见的运动估计算法，它们的实现原理各不相同、应用场景不同，但它们对于现代视频编码技术发展却是不可或缺的。
视频处理中的运动估计算法研究
视频处理中的运动估计算法研究视频处理是现代人们生活中必不可少的一部分，它可以给人们带来沉浸式的视觉效果，但同时也需要大量的运算量支持看似简单的绘制。
其中，运动估计算法是视频处理中的重要组成部分。
它可以通过对视频中的帧之间的相对位移进行分析，从而推断出视频物体的运动轨迹，为后续的标定、分割、跟踪、合成等任务提供重要的基础数据。
为了在视频处理中更加准确和高效的完成这些任务，运动估计算法的研究也成为了一个备受瞩目的课题。
本文将着重探讨运动估计算法的研究现状和最新进展。
一、运动估计算法的重要性在视频处理中，运动估计的目的是确定时间序列中内容随时间的变化，以便能够更精确地进行帧间压缩、视差估计、帧间差分、视频分割等重要的任务。
视频中的物体在空间或时间方向上的变化可以表示为像素的运动，它可以用运动矢量（Motion Vector，MV）来描述。
运动估计算法的目的就是通过计算运动矢量，从而确定视频物体在时间序列中的位置和运动轨迹。
由于视频中每个像素都需要计算运动矢量，因此这种运算是十分复杂的。
实现准确和高效的运动估计算法对于视频处理来说是至关重要的。
二、运动估计算法的研究现状在过去几十年的时间里，有许多关于运动估计算法的研究。
其中最著名的应该是基于块匹配的运动估计算法（Block Matching Algorithm，BMA）。
目前这是一种最基本的运动估计算法，由于它的简单性和易于实现性，因此在实践中广泛应用。
另外，随着计算机视觉和机器学习的不断发展，许多新的运动估计方法也被提出。
这些方法利用了更高级的技术来实现更准确、更高效的运动估计。
三、运动估计算法的应用运动估计算法的应用领域非常广泛。
在视频压缩中，块匹配法是十分重要的一步，可以减少需传输的视频数据量，提高视频压缩效率。
在视频剪辑和合成领域，运动估计可以精确地标定视频物体的运动轨迹，为后续的跟踪和合成提供依据。
在视频监控领域，运动估计可以对目标物体进行追踪和识别，实现精确的目标追踪。
基于X264的六边形运动估计算法的改进
和原来六边形搜索算法（ＨＥ）（）一样的编码质量，在码率增加
很低的情况下，编码速度有了很大的提高，其性能仅次于钻
石搜索法．对于运动缓慢的序列ｍｏｔｈｅｒ－ｄａｕｇｈｔｅｒ，与六边
形算法相比，改进的算法在码率增加ｏ，０９ｋｂ／ｓ的情况下，编 码速度提高了１０％，如表一所示；表二是在运动一般的ｆｏｒｅ． ｍａｎ序列下进行的测试，结果表明编码速度提高了１３９；在运 动比较剧烈的ｆｏｏｔｂａｌｌ序列中，如表三所示，改进后六边形 算法，其码率比钻石搜索有了下降，编码速度相对六边形搜 索提高了１２．５鬈。 ４结束语
改
进
左形搜索时，最佳匹配点落在六边形的六个点上只有不到
Ｉｏ菇的可能，所以这六个点有７０％的可能是徒劳搜索，这在很
ｋ程度上引入了多余的搜索点数。因此，本文对Ｘ２６４中六边
侈算法进行如下改进：将钻石搜索法和六边形搜索法进行结
鲁。
利用Ｍｖ的中心偏移特性和采用提前终止策略，在搜索
干始时，优先对搜索起始点周围进行一次小范围的钻石搜 嚣，在满足某个条件情况下结束搜索，否则，采用较大的搜索
基
于
× ～ ２
图二六边形搜索
的
六
图三正方形细化
边
形
！六边形搜索算法的改进
运
动
统计试验表明运动矢量具有中心偏置性和相关性，对于
估
计
主动缓慢的视频序列，最佳的运动矢量在３ ｘ ３区域内占
算
法
｝ｏ％左右嘲，即使运动剧烈的视频序列ｆｏｏｔｂａｌｌ。分布在３ ｘ
的
Ｉ区域内的运动矢量仍然有７２％ｔｅｉ，因此在中心点处进行六
１．１钻石搜索法（ＤＩＡ） 钻石搜索法是效率最好的搜索算法。如图一所示，其中 黑色的点为搜索初始原点，搜索过程如下：计算原点临近的 ４个点处的代价函数，并与原点处的代价函数进行比较，若 原点处的代价函数最小，搜索退出，否则取代价函数最小的 点为新的原点，重复上述过程直到找到最佳匹配点。
H.264JM模型中运动估计算法及改进方案
第12卷 第10期2007年10月中国图象图形学报Journal of I m age and GraphicsVol .12,No .10Oct .,2007收稿日期:2007207205;改回日期:2007207225第一作者简介:郑振东(1984～ ),男。
上海师范大学通信与信息系统专业硕士研究生。
主要研究方向为H.264编解码实现和运动估计。
已获专利一项。
E 2mail:dongdongt oyou@H .264JM 模型中运动估计算法及改进方案郑振东王 沛应 骏(上海师范大学,上海 200234)摘 要 J M 模型是JVT (j oint video tea m )发布的H.264标准测试模型,对算法学习和研究有着重要的意义。
根据J M 测试模型的参数设定,其中的运动估计算法有3种可选模式。
本文结合J M10.2的源代码对UMHexagonS 算法进行了分析,并对该算法进行改进,能够在保证视频序列各分量信噪比的情况下缩短运动估计的耗时。
本文利用UMHexagonS 算法的准确预测以及运动估计代价的相关性来设置阈值达到提前结束搜索的目的。
在J M10.2的测试模型上进行了算法验证。
实验结果表明,利用块与块之间运动估计代价的相关性,在保证编码性能的同时,可以减少运动估计所需时间的10%以上。
关键词 H.264 运动估计 UMHexagonS 算法 J M 测试模型中图法分类号:TP37 文献标识码:A 文章编号:100628961(2007)1021798204H .264M oti on Esti m a ti on A lgor ith m i n J M M odel andIts I m prove m en t ProgramZHENG Zhen 2dong,WANG Pei,YING Jun(Shanghai N or m al U niversity,Shanghai 200234)Abstract J M is the standard test model published by j oint video tea m (JVT ),which has great significance in algorith m learning and research .I n J M ,there are three op ti onal modes by setting para meters differently .Based on the study of the p rinci p le of the UMHexagonS algorith m,an i m p r oved method is p r oposed t o reduce the ti m e of moti on esti m ati on with m ini m al l oss in bitrate and reconstructed quality compared with those of the original UMHexagonS algorith m.Correlati on bet w een adjacent bl ocks is used t o end the search .I n J M10.2,results show that the i m p r oved UMHexagonS algorith m can reduce the ti m e of moti on esti m ati on with the original perf or mance of the original UMHexagonS algorith m.Keywords H.264,moti on esti m ati on,UMHexagonS algorith m,J M test mode1 引 言在H.264的三大开源编码器中,J M (j ointmodel )是JVT (j oint video tea m )的官方测试源代码[1],J M 实现了H.264所有的特性,由于是官方的测试源码,所以学术研究的算法都是在J M 基础上实现并和J M 进行了比较[2]。
视频编码中的运动估计算法研究
视频编码中的运动估计算法研究视频编码中的运动估计算法是视频压缩领域中的一项重要技术。
在视频编码中，通常会利用帧间预测的方法来进行数据压缩，即利用之前已解码的参考帧和当前帧之间的关联性来预测当前帧的信息。
而运动估计算法则是用来寻找最优的位移矢量，以实现最好的帧间预测效果的一种方法。
运动估计算法的目标是找到最优的位移矢量，以使参考帧和当前帧能够最好地匹配。
常见的运动估计算法有全法、三步法、分块匹配法等。
全法是最常用的一种运动估计算法。
它的原理是遍历参考帧的每一个可能的像素位置，并计算出当前帧与参考帧之间的差异。
然后选择差异最小的位置作为最优位移矢量。
由于全法需要遍历所有可能的像素位置，所以计算量十分巨大，因此不适用于实时视频编码。
为了减少计算量，引入了快速算法。
其中比较著名的是三步算法。
三步算法将全法的范围分为几步，首先进行粗，然后进一步细化范围，最后再进行更准确的。
这样可以大大减少计算量，提高运动估计的速度。
然而，三步算法仍然需要对每一个范围进行遍历，因此仍然存在一定的计算复杂度。
为了进一步提高运动估计的速度和效果，还引入了分块匹配算法。
分块匹配算法将图像的范围划分为多个块，然后逐个块进行运动估计。
在每一个块中，分别计算与参考帧之间的差异，并选择差异最小的位移矢量作为最优位移矢量。
分块匹配算法的优点是可以并行计算，因此可以大大提高运动估计的计算速度。
然而，分块匹配算法也存在一些问题，比如块边界处的误差会影响到整个块的运动估计结果。
除了以上介绍的常见运动估计算法，还有一些其他的方法和技术，比如全局运动估计、参数化运动模型等。
全局运动估计是指在多个参考帧之间进行运动估计，从而获得更准确的位移矢量。
参数化运动模型是将运动建模为一个参数化的函数，通过调整参数来实现最佳的匹配。
总的来说，视频编码中的运动估计算法是一项关键的技术，它在帧间预测中起到了至关重要的作用。
不同的运动估计算法有其各自的特点和适用场景，通过合理的选择和组合，可以实现更高效、更低码率的视频编码。
基于AVS视频编码的运动估计与DSP算法优化设计
Ａ ｓ ａｔ ｂｔ ｃ ｒ
Ｔ ｅｓ ｔｓ ｆｈ Ｖ （ ｕ ｉ ＶｄｏＣ ｄｎ ｔ ｄ ｒ）ｉ ｆｓｙｉ ｒｄ ｃｄｉ ｂ ｅ． ｈ ｎｔｅ ｅｈｉａ ｆ ｔｒｓ ｎ ｅｆ ｗｏ ｈ ｔｕ ｅＡ Ｓ Ａ ｄｏ ｉ ｏ ｉｇ ａ ａ ａ ｏｔ ｅ Ｓ ｎ ｄ ｓ ｒ ｌ ｎ ｏｕｅ ｒ ｆ Ｔ ｅ ｃｎｃｌｅ ｕｅ ｄｔ ｏ ｔ ｔ ｉ ｎ ｉ ｈｔ ａ ａ ｈｌ ｆ
素 的子像素估计等 。
Ａ Ｓ 频基 准档次采用树状结构宏块 划分方式 ， Ｖ 视 将一个 １ ６
ｘ１ 块分成 １ ６ １ ８ ８ｘ１ ６宏 ６ｘ１ 、６× 、 ６与 ８× ８等 ４种方式。通过 精简宏块划分方式 ， 使其 能更好地 刻画物体 运动 ， 提高运动估计 的准确性。在 Ａ Ｓ 频编码的运动估计 中， Ｖ视 将一帧 图像 划分为 若干宏块 ， 分别对 每个宏 块作 运动估计 。先预设 匹配块的大小 ， 再在参考帧中寻找最合适 的匹 配块 ， 算其运 动矢量 。首先以 计
ｍｅ ｌ ｅ ｕｔ ｎ ｉ ａｅ ｔ ａ ｈ ｓｍｅｈ ｄ ｃ ｎ ｓｇ ｉ ｃ ｎ ｌ ｅ ｕ ｅ ｔ ｅ ｃ ｍｐ ｔ ｔ ｎ ｃ ｍｐ ｅ ｉ ｆｍｏｉｎ ｅ ｔ ｔ ｎ ａ ｄ ｃ ｄ ｎ ｉ ｈ ｌ ａ ｉ ｍａ ｒ ｓ ｌ ｉ ｄ ｃ ｔ ｈ ｔ ｉ ｓ ｔ ｔ ｏ ａ ｉｎ ｆ ａ ｔ ｒ ｄ ｃ ｈ ｏ ｕ ａｉ ｏ ｌｘｔ ｏ ｔ ｓ ｍａ ｉ ｎ ｏ ｉｇ ｔ ｉ ｙ ｏ ｙ ｏ ｉ ｏ ｍｅ ｗ ｉ ｂ ｓ— ｅ ｃ ｌ ｉ ｔｉ ｓｔ ｅ ｐ ｒｏ ａ ｃ ． ａｌ ｍａ ｎａｎ ｈ ｅｆ ｒ ｎ ｅ ｙ ｍ Ｋｅ ｗｏ ｄ ｙ ｒｓ ＡＶＳ Ｍｏｉ ｎ ｅ ｔ ｔ ｎ Ｐ ｘ ｌｓ ａ ｃ ＤＳ ｔ ｓｉ ｉ ｉｅ ｅ ｈ ｏ ｍａ ｏ ｒ Ｐ
视频图像处理中的运动估计技术研究
视频图像处理中的运动估计技术研究随着科技的不断进步，视频图像处理技术也逐渐发展成熟。
运动估计技术作为视频图像处理技术中的重要一环，已经成为当前研究热点之一。
在视频图像处理中，运动估计技术主要是为了解决视频图像中的运动分析、运动补偿、运动压缩等问题。
本文将从运动估计技术的基础概念、实现方法、应用领域等方面，探讨一下视频图像处理中运动估计技术的最新发展和未来趋势。
一、基础概念1. 运动估计的概念运动估计是指在任意两帧或多帧图像之间，通过分析图像中目标的位置和灰度的变化情况，推测出运动方向、速度、形状等信息的过程。
它是一种用数字方法进行的计算机视觉技术。
2. 运动估计的应用运动估计广泛应用于视频图像的处理中，比如视频编码、运动分析、视频增强、人体姿态识别等领域。
在视频编码中，运动估计技术主要是用来压缩图像数据，减小视频文件的大小。
在人体姿态识别方面，运动估计则可以帮助识别人体运动时的姿态、动作等信息。
二、实现方法1. 块匹配算法块匹配算法是经典的运动估计算法，它将当前帧图像分成若干个固定大小的块，然后将这些块逐个与参考帧图像中相同位置的块进行匹配，找出最佳匹配的块，进而确定运动矢量。
块匹配算法具有简单、可靠、适用于各种类型的视频等优点，因此被广泛应用。
2. 光流法光流法是一种基于图像亮度的运动分析方法，它是通过光学原理模拟出的运动分析方法。
通过分析图像中每个像素在不同帧之间的运动，推测出运动场的法线方向及速度大小分布。
光流法对于非刚性运动的处理效果较好，但对于有旋转、缩放等变化的图像处理效果较差。
3. 金字塔算法金字塔算法是一种层级分解的方法，它将图像分为不同的分辨率级别，然后对每个级别进行不同的处理。
对于高分辨率的图像，使用块匹配算法进行运动估计；对于低分辨率的图像，使用光流法进行运动估计。
金字塔算法兼具块匹配算法和光流法的优点，可以更好地应对图像中的运动变化。
三、应用领域1. 视频编码运动估计技术在视频编码中有着重要的应用。
视频编码中的运动估计算法优化研究
视频编码中的运动估计算法优化研究摘要：视频编码中的运动估计算法是提高视频压缩性能和质量的关键部分。
然而，传统的运动估计算法在复杂场景下存在一些问题，如运算量大、实时性差、精度不高等。
本文针对这些问题，对视频编码中的运动估计算法进行了优化研究，提出了一种基于特征点的运动估计优化算法，并通过实验证明，该算法在提高压缩性能和质量方面取得了显著的效果。
1. 引言随着视频应用的普及，视频编码技术成为了十分重要的研究领域。
而视频编码中的运动估计算法在其中起着关键的作用。
运动估计算法的准确性和效率直接影响视频压缩性能和质量。
因此，对运动估计算法的优化研究具有极大的意义。
2. 传统运动估计算法存在的问题2.1 运算量大传统的全搜索算法需要计算每个宏块与邻域内所有宏块的差异，计算量极大，不适用于实时应用。
2.2 实时性差传统的全搜索算法需要对每个宏块进行搜索，实时性较差。
2.3 精度不高基于块匹配的运动估计算法在复杂场景下容易产生误匹配，而导致估计的运动矢量不准确。
3. 基于特征点的运动估计优化算法为了解决上述问题，我们提出了一种基于特征点的运动估计优化算法。
该算法主要包括以下几个步骤：3.1 特征点提取通过特征点提取算法，从原始视频序列中提取出一组特征点。
这些特征点具有一定的独特性和稳定性，可以反映视频序列中的运动信息。
3.2 特征点匹配通过特征点匹配算法，对不同帧之间的特征点进行匹配。
通过匹配，我们可以得到每个特征点在不同帧之间的运动矢量。
3.3 运动矢量滤波对得到的运动矢量进行滤波处理，去除掉异常值和噪声，得到准确的运动矢量。
3.4 运动矢量估计通过特征点的运动矢量，我们可以得到每个宏块的运动矢量估计。
这样，我们可以在编码过程中直接使用这些估计值，避免了传统运动估计算法中的全搜索过程。
3.5 细化优化为了进一步提高运动估计的准确性和效率，我们可以对每个宏块的运动矢量进行细化优化。
细化优化可以通过紧邻宏块运动估计结果进行插值或者扩展搜索窗口等方式进行。
基于视频序列特性的运动估计算法比较与改进
基于视频序列特性的运动估计算法比较与改进
俞呈阳;周密
【期刊名称】《电视技术》
【年(卷),期】2008(032)0z1
【摘要】对比分析了主流H.264运动估计算法,并针对UMHexagonS算法提出了更为有效的改进意见.实验表明,在编码后的失真度损失较小的情况下,该算法比UMHexagonS算法减少了搜索运算量.
【总页数】3页(P27-29)
【作者】俞呈阳;周密
【作者单位】宁波市江北区广播电视中心,浙江,宁波,315032;宁波市江北区广播电视中心,浙江,宁波,315032
【正文语种】中文
【中图分类】TP919.81
【相关文献】
1.一种基于视频序列特性的快速运动估计算法 [J], 杨兵;王勇
2.基于运动矢量时-空特性的快速运动估计算法研究 [J], 刘龙;宋琦军;赵太飞;元向辉
3.基于视频序列运动特性的边信息生成算法研究 [J], 李莉;朱金秀
4.一种中高速视频序列运动估计算法 [J], 王亮
5.基于高速视频序列的断路器运动特性检测 [J], 李霁寅;郭晶晶;
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文章编号：1002—8692(2008)S1-0027-03I ，i gi t al vi deo r ]…一……————————————————-——H —…———————————．．．．-—二=二●■■■i ：”基于视频序列特性的运动估计算法比较与改进论文俞呈阳。
周密(宁渡市江北区广播电视中心，浙江宁波315032)【摘要】对比分析了主流H ．264运动估计算法，并针对U M H exagonS 算法提出了更为有效的改进意见。
实验表明，在编码后的失真度损失较小的情况下，该算法比U M H exagonS 算法减少了搜索运算量。
【关键词】H ．264／标准；运动估计；整数搜索；U M H exagonS 算法【中图分类号】TPgl 9．81【文献标识码】AC om pa r i s on a nd I m pr ovem ent of Mot i on E st i m at i on B a se d o nV i de o Seq uenc esC har act er i s t i csY U C heng-yang ，ZH O UM i(Rod 如and Tel evi si on C enter of J i ans b ei D i st ri c t of m n#o Ci ty,Zh ej i ang N i n #o 315032)【A bs t ra ct 】C hi naI n t hi sar ti cle ，are c om pa r ed ，a ndam or e ef f ect i ve i m pr ove m e ntsugge st i ont oU M H exagonS al g or i t hmf or w ar d i spa t ．Exper i m e nt al r esul t s show t h at ，com par e d wi t h U M H exagonS al gor i t hm ，t hepm pos ed me t hod c al ls avesear ch t i m egr ea dy a ndt he P SN R l o s equi t e l i t t le ．【K ey w or ds 】H 264；M E(m ot i on est i m at i on)；f asti nt eger s e ar c h ；UM H exa go nS 1引言综合分析H ．264各个算法模块发现，运动估计模块的计算量在整个H ．264中所占的比例最大(从1个参考帧下的60％到5个参考帧下的80％)Ⅲ。
如果能对运动估计模块的算法进行优化，必将大大提高H ．264编解码的速度，满足实时性的要求。
评价一种运动估计算法的优劣主要看两个方面：运算时间和算法效果。
衡量算法效果的标准通常有SA (T )D A Step2十字形搜索-s t ep3—1全搜索一s t ep3—2六边形全搜索或拉格朗Et 开销(Lagr ange cost )闭。
图1U M H er agonS 算法的搜索过程现在主流的搜索算法可分为两类：一类方法是设法快速减少在搜索窗中所需要的搜索块，代表算法主要有1)预测起始点选择和预测模式重排序对数搜索法(LO G s)、三步搜索法(3sS)【3】、新三步搜索法在传统的块运动向量预测中，通常根据相邻块的运(N 3SS)、钻石搜索法(D s)H 等，其主要特点为搜索速度快动向量的平均值来预测当前块的运动向量(均值预测)。
但编码后的失真度(rat e —di st 。
r t i 。
n ，R —D )下降较大；另一相对当前块x 来说，相邻块包括左边块A 、上边块B 、左类方法是降低SA (T)D 的运算复杂度，主要代表算法有上边块或者右上边块Co降采样法、标准化失真搜索法(N D s)等，这类搜索算法能当前块的预测向量按式(1)计算获得较好的编码效率，但对提高速度效果不明显。
脚m endian(M VA ，M K ，M Vc)(1)还有一些方法是通过对搜索的预测来提前结束搜索类似M V ，相应SA D 也具有很强的相关性。
因此将法，如利用预测结合钻石搜索、六边形等搜索方法来提前肘‰，肘‰，肘‰所指向点的率失真值分别称为结束搜索，这比单一使用一种方法会有更好的效果。
pr ed_spac e_m i nc ost ，pr ed_upl ayer _m i ncost ，pr ed_r ef _m i n 一2U M H exa gonS 算法原理∞盯’箬驾黧羞霎足够准确的标尺。
下面以U M H exagonS 为例进行分析(因为其效果相由于自然图像序列在水平方向的运动要比垂直方向对较好已商用)若假定搜索半径为16，并以(0，0)作为起的运动更加普遍，因此通过非对称十字形搜索可以比较始搜索点，则U M H exa gonS 的搜索策略如图1所示。
其搜精确地预测到最佳的运动向量，如图1所示的st e p2，水索步骤为：平向的搜索半径是垂直向的2倍。
笔者认为可将非[：3鱼堕墅盟…．。
对称十字形搜索看成下一步找到精确搜索起始点的一种简单且高效的方法。
当然，对于一些有重大垂直运动的特殊序列，可以将垂直方向的搜索半径扩大。
在这一步中找到的最佳运动向量将作为下一步的搜索中心。
3)非均匀的多层次六边形格点搜索分为2个子过程：首先在搜索中心周围按半径为2进行全搜索(图l 中的st ep3—1)；然后进行多层次六边形格点搜索(图l 中的st ep3-2)。
非对称十字形搜索能给出精确的搜索起始点，而非均匀的多层次六边形格点搜索则用于处理大范围的和不规则的运动。
采用16点的六边形模式作为基本的搜索模式，该模式在水平方向上的搜索点数要比垂直方向上多。
这种多层次六边形格点搜索还可以通过不同的伸缩系数对六边形进行扩展，搜索时先搜索内部六边形后搜索外部六边形。
在这一步中找到的最佳运动向量将作为下一步的搜索中心。
4)扩展的六边形搜索由于搜索点到搜索窗中心的距离不同，因此，通过多层次格点搜索获得的最佳运动向量可能具有不同的精度。
若当前一步搜索到的最佳运动向量位于同一中心区域的外部时，则搜索结果的精度相对较低，在这种情况下可以采用中心偏移的搜索方法(这里使用扩展的六边形搜索算法EH S)来提高搜索结果的精度。
对于小的预测模式(如模式7)，搜索可以直接进入这一步而跳过非对称十字形搜索和非均匀的多层次六边形格点搜索，因为对于小的预测模式，它的预测向量的精度已经足够。
对于不同类型的视频，U M H e xa gonS 快速搜索算法在速度上确实有了非常大的提高，由于现有的这些算法阈值选取采用相对固定的方法，所以随着量化系数Q P 从小到大变化，搜索速度的改善效果变得越来越不明显，同时随着运动变化的剧烈程度不断加大，搜索速度的改善效果也会变得越来越不明显。
3进一步的改进意见在U M H e xagonS 算法中，基本判断方法为母设当前最佳值为m i ncost ：m i ncos t >(1弗。
)×pr ed_m i ncost 判为不满意；(1书l hi I d)xpr ed_m i ncost <m i ncos t <(1+f 1．。
)xpr ed_m i ncos t 判为较满意；m i ncos t <(1+‰)xpred_m incost 判为较满意。
其中调整因子凡=——B s i ze[bl ockt ype]-a 。
[b o c k y p p r e d _m n c o s x p r e d e】_m i n c o s t ，-●∞㈣。
J弛=——B s ize[b lock t —yp e ]—一a[bZ o ckt y ppre d _min c ostx p red_m inco s tt hi r dt ypel l 双一P ‘h i l d ～一口c组B si ze 为当前块尺寸；t Z 。
，a 岫为常组。
判断找到的点是否满意的方法有两种：A 类判断与B 类判断。
在A 类判断中，与m i ncost 作比较的pr ed_m incos 舞pred_uplayer_m incost ，仅在步骤1)中由‰印所指向的点求出比特率m i ncos t 后作判断；其余地方的判断都使用B 类判断。
B 类判断的pr ed_m i ncost 则视情况而定：若参考帧的Ⅳ不为0，则pr ed_m i ncost =pr ed_r ef _m i ncost ；若可为O ,bl oc kt ype 为16,,<16，E l i pre d_m i nc os t =pr ed_s pac e _m i nc os t ；若r ef 为0，bl ockt ype 不为16x16，则pr ed_m i ncost =pre d_upl a ye r _m i ncost 。
针对当前这些算法阈值相对固定的问题，笔者认为如果阈值能够自适应于编码的图像，那样对于速度的提高会有更好的效果。
因此提出一个改进方法：在步骤1预测部分再增加一个内容相关的自适应阈值，以判断是否可立即结束搜索。
m i ncos t <(1+f l ,t op)xpr ed_m i ncost ，则判为可停止搜索，其中pr ed_m i ncost 取B 类判断中的pr ed_m incost 。
成彳蕊B 。
s 刖ize 吣[b 呷loc 陀kt 。
yp 肌e]聊w 。
a ．趣block t ype]’嘶pr ed m ‘刖吣即陀。
肌聊w ‘。
根据实验数据，将a ．呻[bl ockt ype]取值选为：d 咖【1]=0．31；a 呻[2】=0．32；a 蛐叩[3]=0．34；a 曲叩[4]_O ．25；a 哪[5]_0．12；a 唧(6】_0．14；0c 岬[7]=-0．45。
4实验结果与分析为了测试新算法的性能，采用H ．264参考软件JM l 0．1作为实验平台。
实验参数设置如下：C I F(352×288)，每个序列150帧(f )，帧速为30低，运动矢量搜索范围为32，量化参数为32，参考帧数为2。
测试使用3个典型的视频测试序列，For em an(运动较小)、M obi l e(运动剧烈)和St ef an 。
在搜索点数(搜索一个宏块运动矢量的平均搜索点数)和重建图像的PSN R (峰值信噪比)方面，把本文的改进算法和Fs 算法、3SS 算法、D S 、U M H exagonS 算法相比较，如表1所示。
表1FS ，3SS ，D S ，U M H e xa gonS 与新算法比较在图像率失真上，U M H exa gonS 和改进算法比3SS ，D S算法优势明显；在编码后的失真度损失较小的情况下，改进算法比U M H exagonS算较大大减少了搜索运算量，特别对于缓慢运动序列效果更为明显，减少点数可达30％之多，即使对于剧烈运动序列，减少点数也可达10％左右。