基于运动矢量场预测的自适应多模板块运动估计算法

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运动估计算法简述

运动估计算法简述标签：搜索运动估计预测矢量算法分类：探索H.2642007-02-03 13:59马上要做运动估计算法，重点整理了一下这方面的内容。

帧间预测编码可以简单地分为单向预测、双向预测、多帧预测。

而H.264标准采用了多帧预测，参考帧可达5—15帧。

运动补偿采用较多的有运动矢量估计[重叠块运动补偿(OBMC)]、全局运动估计、基于象素点的运动估计、基于区域的运动估计、基于网格的运动估计。

1.单向预测原理：将重建帧和参考帧送运动参数估值器(ME)比较得到运动矢量，再将运动矢量和重建帧送到运动补偿预测器中，得预测帧Ft^(x,y)。

Ft^(x,y)=Ft(x+i,y+j) 其中(i,j)即MV2.基于块匹配算法的运动矢量估计简单地说就是以块为单位分配运动矢量。

在前一帧搜索区(M+2Wx,M+2Wy)内找到与当前帧块相匹配的块，位移d(i,j)即为运动矢量。

常用的块匹配准则有：均方误差(MSE)最小准则，绝对误差均值(MAD)最小准则、NCCF准则。

搜索方法：a.穷尽搜索计算(2Wx+1)×(2Wy+1)个MAD值，全局最优，计算量大。

b.快速搜索(1)分层的和多分辨率的快速块匹配方法(2)基于连续消除的快速块匹配方法(3)固定搜索模式的快速块匹配方法(e.g.三步搜索法)(4)基于时空相关性和视觉特性的快速块匹配方法3.重叠块运动补偿(OBMC)为解决方块效应特别是运动矢量估计不准确或物体运动不是简单的平移运动以及一个块中有多个不同物体运动时的问题，采用OBMC方法，即一个像素的预测不仅基于其所属块的MV估计，还基于相邻块的MV估计。

4.运动估计•运动表示法：(1)基于块的运动表示法帧间宏块分割区域大小的选择：大分区，表征MV的选择和区分割类型的比特数较少，但运动压缩的冗余度较高，运动补偿残差在多细节区域能量很高。

小分区，运动补偿残差能量较低，但需要较多的表征MV的选择和区分割类型的比特数，运动压缩的冗余度较低。

一种基于自适应模板的运动估计算法

了编码的实时性。因此针对Ｈ２４．编码速度的优化和提６
程进行介绍。
ＵｅａｏＳＭＨｘｇｎ算法大致分为以下几个步骤：阶段１搜索起始点的预测。根据Ｈ．４：２采用多参考６帧和７分块模式，种利用运动矢量间存在时间和空间上的相关性，用５预测模式来预测当前块的运动矢量使种
１）以目前最优点为中心，（２２的方形区域中螺旋在一，）
搜索５５区域，ｘ类似于全搜索，只搜前２个点；但５搜索完
后，获得当前最优点，对残差值（ｉｃｓ进行判断此处是ｍｎｏｔ — ）否属于满意或很满意区，然后跳到阶段４中相应步骤。２）进行非均匀多层次六边形格点搜索（ｎ１，ｉ图）直
１Ｈ．６２４简介
Ｈ．４是一种高性能的视频编解码技术，既保留２ｍ６其了以往压缩技术的精华又具有其他压缩技术无法比拟的许多优点，并且很好地兼顾了图像质量、网络带宽和网络稳定性的限制，高清视频、在视频会议、高清监控和移动多媒体等各个领域都有广泛应用。然而Ｈ．４能改进是以编码复杂度大幅增长为代２性６价的，其编码时间与ＭＰＧ４比有大幅增加，Ｅ一相严重降低
．
人
，、上，
０
中心，用小六边形模板搜索（图１，使如）直到最优点在中
心时跳转到下一步。
２）对很满意区的子块进行搜索。以当前在最优点为中心，使用小菱形模板搜索（如图１，到最优点在中）直

基于运动矢量场和方向自适应的快速运动估计算法

需要检测零矢量点即可完成搜索，极大的节省了计算量。
3.2 运动类型判定根据性质 2，视频序列的运动矢量场具有一致性特性，
如果利用运动矢量的这种时空相关性便可以对当前块的运
动情况做出预测，利于随后进行自适应搜索。实验统计表明，
当前块与帧内上方、左方和右上方的相邻宏块的相关性最
强，而与其他位置的相关性则较弱，M-DAS 算法选取这 3
摘要该文提出了一种基于运动矢量场和方向自适应的快速搜索算法。算法针对序列图像的运动矢量场所具有
的中心偏置性和时空相关性进行预判，对静止块设定阈值直接中止搜索；根据运动类型自适应选择搜索起始点和
搜索策略；采用了两种新的混合搜索方法，对小运动和大运动宏块使用线性-菱形搜索，对中等运动块使用六边形-
菱形搜索算法，搜索模板具有强烈的方向特性。实验结果表明，该文算法的搜索速度和搜索精度优于现有的快速
性质 4 残差图像的误差曲面具有多峰分布的特性，在大多数情况下，误差曲面含有一个或多个局部极小点[9]。因此搜索模板不能太小，以免陷入局部极小点。
图 1 运动矢量的空间分布图图 2 图像宏块的 SAD 分布图 Fig.1 Spatial distribution map of MV Fig.2 Distribution map of SAD
个空间邻块和参考帧中相同位置的时间邻块作为候选点进
行预测。定义运动矢量集合
V = {V0,V1,V2,V3,V4}, V0 = (0,0), Vi = (xi , yi ), i = 1, 2,3, 4, 分别表示 4 个时空邻块的运动矢量，定义运动矢量的绝对值
距离 li 为
li = xi + yi
3 基于运动矢量场和方向自适应的快速运动估计算法

基于矢量叠加和自适应中止的快速运动估计

ｓａｃｔｏｓｎｔｃａｇｄＡｌｏｗｔｈｄｐｏｈｒｃｐｅｆｄｐｉｅｂｅｋｔｅｔｒｓｏｄｏｄｃｄｅｎｍｂｒｏｅｒｈｍｅｈｄｉｏｈｎｅ．ｓｉｔｅａｏｔｎｏｔｅｐｎｉｌｈｉｆｉｏａａｔｒａ，ｈｈｅｈｌｔｅｉｅｔｕｅｖｈｆｔｓｏｌｃｔｈｎｓｄｐｉｅａｄｔｅａｅａｅｎｍｂｒｏｉｓｓｒｄｃｄｏ－％ｉｆｂｏｋｍａｃｉｇｉｍｅａａｔｎｖｒｇｕｅｆｔｖｈｍｅｉｅｕｅｔ４２０ｉｒｃｓｉｇｏｅｅｐｒｎａｉｎｐｅｓｎｆｔｘｅｍｅｔｌｍ— ｏｈｉ
【关键词】电子稳像；运动估计；运动矢量【中图分类号】Ｔ９１Ｎ１【文献标识码】Ａ
ＦａｔＭｏｉｎＥｓｍａｏｓｄｏａｅＶｅｔｒｃｍｕａｉｅＣａｒｎｓｔｏｔｉｉｔｎＢａｅｎＦｒｍｃｏｓＡｃｕｌｔｖｒｙａｄ
ＡｄａｉｖｅｐｔＢｒａＡｌｏｒｔｓｅｋｇｉｈｍ
ＺＨＡＮＧ ’ ＵＺｉｌ ’ ＨＡＮＧＸｉｙ，ＣＨＥＮＢｏ，Ｗｈ — ｕ，Ｚｎ— ｕ’ Ｇｕｎｇｐｉｇ，ＬＩａ－ｎ２ＮＭａ－ｉｏｌｕ’
（ＳｈｏｏｌｔｎｓａｄＩｏａｉｅｈｏｇ，ａｉＩｔｕｆＴｃｎｌ，ａｉ１００，Ｃｉ；，ｃｏｌｆＥｅｒｉｎｎｒｔｎＴｃｎｌｙＨｒｎｎｉｔｏｅｈｏＨｒｎ５０１ｈｎ．ｃｏｃｆｍｏｏｂｓｔｅｏｇｙｂｏ

一种快速运动矢量场搜索的块匹配运动估计算法

宁波大学学报（理工版）首届中国高校优秀科技期刊奖JOURNAL OF NINGBO UNIVERSITY ( NSEE ) 浙江省优秀科技期刊一等奖一种快速运动矢量场搜索的块匹配运动估计算法摘要: 运动估计作为实时视频编解码中最重要最耗时的部分，大量的研究都是通过减少搜索点数来降低计算量。

而块匹配算法以其简单、高效，便于硬件实现等优点被使用到运动估计中。

针对这一特点，提出一种基于块匹配的快速运动矢量场搜索算法（FMVS）。

FMVS算法通过将视频序列时间相关性与空间相关性相结合，提出的一种新算法。

该算法包括以下五部分：预测搜索起点、动态阈值进行静止块判断、方向性类型判定、运动类型判定及混合模板运用。

对视频标准测试序列的实验结果表明,该算法较MVFAST算法,搜索点数降低30%-50%，对于运动复杂的视频序列峰值信噪比提高0.21dB。

关键词: 运动估计；块匹配算法；运动矢量场；（矢量场自适应搜索）MVFAST；峰值信噪比中图分类号: TP393 文献标识码: A 文章编号:对于视频序列图像，由于相连帧之间存在很大的时间相关性，通过减少时间冗余，可以提高视频编码的效率。

而基于块匹配算法以其简单、高效，便于硬件实现等优点，已经被许多视频编码标准所采纳。

运动估计算法占整个编码器的60%~80%的运算量，很大程度决定编码器的效率。

在块匹配运动估计算法中，全搜索算法精度最高，但是运算量也最大大。

为了解决运算量大，产生了很多快速搜索算法。

一类是快速算法是按照某种搜索策略只对搜索窗口的相关参考点进行计算；如一些经典算法3步法[1]，菱形搜索算法[2]，六边形搜索算法[3]。

菱形搜索算法，六边形搜索算法为了避免局部最优，采用大的搜索模板，但带来了搜索点数的大量增加；而小菱形搜索算法采用小菱形减少搜索点数，但是带来局部最优的问题。

另一类快速搜索算法是利用运动矢量相关性来预测当前运动矢量。

此类算法考虑时域或空域相关预测当前搜索起点，性能优于前一种。

基于多模板搜索的快速运动估计算法

Ｋｅｗｏｄ：ｍｏｉｎｅｔｔｏ，ｌｃ — ａｅｔｈｎｌｏｔｍ，Ｐ，ＳｉｎｒｓａｃＭＰｙｒｓｔｓｉｉｎｂｏｋｂｓｄｍａｃｉｇａｇｒｈＨＳＶＰ，ｎｅｅｒｈ，ＭＶＦＴｏｍａｉＡＳ
ＡｂｔａｔＩｔｉａｅ，ｅｒｐｓａｏｅｍｏｉｎｓｉｔｎｌｏｉｍ，ｈＭｕｉａｔｍ — ａｅＭｏｉｎｅｔｒｉｌｓｒｃ：ｎｈｓｐｐｒｗｐｏｏｅｎｖｌｔｅｔｏｍａｉａｇｒｈｔｅｏｔｈｐｔｅｂｓｄｔＶｃｏＦｅｄｏ
ＡｖｌＭ ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ ｔａｔｒ．ｓｄＭｏｉｎＥｓｉａｉｎＡｌｏｉｈＮｏｅｌｉｔｅｎ．ｐＢａｅｔｏｔｍｔｇｒｔｍｏ
ＺａｇＰｎＧｕｏｏｇｈｎｅｇｏＢａｌｎ
（ｃｏｌｏｌｃｒｍｃａｉａＥｇｎｅｉｇＸｉｉｎｖｒｉ，ｉｎ７０７）ＳｈｏｆＥｅｔｅｈｎｃｌｎｉｅｒ，ｄａＵｉｓｙＸ１０１ｏｎｎｅｔａ
ＡｄｐｉｅＳａｃｃｎｑｅＭＰａｔｅｒｈＴｅｈｉｕ（ＭＶＦＴ）ｔｉｏｏｅｆｔｅｐｅｉｔｎｏｎｔｌｅｒｈｏｎｓａａｔｅｓａｃｍｏｅｖＡＳ。ｓｃｍｐｓｄｏｈｒｄｃｉｆｉｉａｓａｃｐｉｔ，ｄｐｉｅｒｈＩｏｉｖｄｓ
运动类型进行判断，于静止块则直接跳ｆ匹配，于其它运对｝｛对

一种有效的自适应运动估计搜索算法

一种有效的自适应运动估计搜索算法
石敏;易清明
【期刊名称】《计算机应用》
【年(卷),期】2008(28)6
【摘要】提出了一种新的基于运动矢量场、方向自适应和半像素搜索的快速搜索算法(M-DAHS).该算法根据图像序列运动矢量场的中心偏置性和时空相关性进行预判,对静止块设定阈值直接终止搜索;非静止块根据运动类型自适应选择搜索起始点和搜索策略.搜索模板具有很强的方向自适应性,对于小运动块采用菱形-线性搜索,其他块使用六边形-菱形搜索算法.整像素搜索完毕后,再以十字优先原则进行半像素搜索.实验结果表明,该算法性能优越,搜索速度快,搜索精度高,且搜索精度可以非常接近全搜索算法.
【总页数】3页(P1504-1506)
【作者】石敏;易清明
【作者单位】暨南大学,信息科学技术学院,广州,510632;暨南大学,信息科学技术学院,广州,510632
【正文语种】中文
【中图分类】TP391.41
【相关文献】
1.一种自适应的六边形-方形运动估计搜索算法 [J], 刘彦辉;贾俊玲;张颜艳
2.H.264块运动估计自适应快速搜索算法研究 [J], 张小红;张东波
3.一种适于实时应用的快速有效的自适应运动估计算法 [J], 董海燕;张其善
4.一种基于块分类的自适应运动估计搜索算法 [J], 冯文江;向宫
5.一种基于块分类的自适应运动估计搜索算法 [J], 冯文江;向宫
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运动矢量场自适应搜索算法的一种改进方案

ｒｈ．Ｔｈｏｇｈｎｌｓｓｏｅｍｏｉｎｖｃｏｉｌｄｐｉｅｓａｃｌｏｔ．ｆｒｉｈｒｏｎｓｒｐｓｄａｍｐｏｅｎｎｍｏｉｍｔｒｕｈｔｅａａｙｉｆｔｔｅｔｒｆｅｄａａｔｖｅｒｈａｇｒｈｍｈｏｉ０ｓｓｏｔｍｉｇ．ｐｏｏｅｎｉｒｖｍｅｔ — ｔｃｏｔｎｖｃｏｅｄａａｔｅｃｌｏｔｍ．Ｔｈｍｐｏｅｌｏｉｍｓｄｅｆｃｉｅｅｒｙｔｒｎｔｎｓｒｔｇｉｅｔｒｆｌｄｐｉｓａｈａｇｒｈｏｉｖｅｒｉｅｉｒｖｄａｇｒｔｈｕｅｆｅｔａｌｅｍｉａｉｔａｅｙ，ｔａｅｔｙａｃｔｒｓ — ｖｏｈｔｓｔｎｇｄｎｍｉｅｈｉｈｏｄ，ｆｌｓｄｔｅｖｄｏｓｑｅｃｆｓａｅａｄｔｍｅｃｒｅａｉｎｔｉｉｅｔｅｂｏｋｔｐｌｕｌｕｅｉｅｅｕｎｅｏｐｃｎｙｈｉｏｒｌｔｄｖｄｈｌｃｅ，ａｄｉｔｄｃｄｔｅｄｆｅｅｔｓａｃｔａｅｉｓｔｏＯｙｎｎｒｕｅｉｆｒｎｅｈｓｔｇｅｏｏｈｒｒｐｅｉｔｔｅｓａｔｇｐｉｔｒｄｃＶｒｉｏｎ．Ｂｙｐｅｉｔｇｔｅｓａｔｇｐｉｔａｌｅｍｉａｉｎｓａｅｙａｄｄｖｉｎｈｌｃｙｅｔｅｉｒｖｄａｇｒｈｈｎｒｄｃｉｈｔｒｉｏｎ，ｅｒｙｔｒｎｔｔｔｇｎｉｄｉｇｔｅｂｏｋｔｐｈｍｐｏｅｌｏｉｍｎｎｏｒｔ

基于运动矢量方向的快速运动估计算法

基于运动矢量方向的快速运动估计算法张斌;乔志伟;郝勇智【摘要】以视频编码标准 H.264采用的运动估计算法UM HexagonS为基础，提出一个快速整像素运动估计算法，改进压缩编码性能。

将UM HexagonS算法中各搜索模板划分为8个子模板，将六边形搜索模板替换为八边形，根据当前最佳运动矢量方向，决定将要搜索的子模板。

实验结果表明，和 UM HexagonS算法相比，该算法在保证良好的率失真性能的情况下，运动估计时间平均节省25.919％。

%On the basis of the UMHexagonS algorithm used in H.264 ,a fast algorithm of integer pixel motion estimation was proposed to improve the video encoding performance .Each search pattern of the UM HexagonS algorithm was divided into 8 sub patterns ,at the same time the hexagon search pattern was replaced with the octagon one .According to the direction of the cur‐rent best motion vector ,which one of the 8 sub patterns to be searched was determined .Experimental results show that com‐pared to the UMHexagonS algorithm ,the propose d algorithm can save the ME time by 25.919% while the rate‐distortion per‐formance is not compromised .【期刊名称】《计算机工程与设计》【年(卷),期】2016(037)003【总页数】4页(P705-708)【关键词】视频编码;H.264/AVC;运动估计;UM HexagonS;运动矢量【作者】张斌;乔志伟;郝勇智【作者单位】中北大学计算机与控制工程学院，山西太原030051;中北大学计算机与控制工程学院，山西太原030051;中北大学计算机与控制工程学院，山西太原030051【正文语种】中文【中图分类】TN911;TP37在视频编码中，运动估计是整个编码过程中时间开销最大的部分。

基于矢量预测和MDGDS的运动估计算法

・
４・
ＣｏｐｔｒＥｒｏ３和ＭＤＳ的运动估计算法★ ＧＤ
周冬辉，端木春江，王双双，郝灿
（浙江师范大学数理与信息工程学院，浙江金华３１０）２０４
摘要：在充分考虑了各种图像序列的运动特性的基础上，出一种基于矢量预测和多方向梯度下降搜索（提ＭＤＧ）ＤＳ的运动估计算法。该算法首先利用运动矢量的时间和空间上的相关性来得到预测矢量的搜索起始点，通过使用自适应再
阈值来判断当前块的运动类型，以此智能地选择不同的搜索策略。实验结果表明，Ｆ、ＭＨｅａｏＳ简化ＵＳ以及与ＳＵｘｇｎ、ＭＨ
ＥＺ等传统算法相比，算法能在保证精度的同时节约大量的编码时间。ＰＳ该
关键词：运动估计；块匹配；矢量预测；自适应阁值
ＡｏｉｎＭｔｏＥｓｉａｉｎＡｌｒｔｓｄｏｎｔｍｔｏｇｏｉｈｍＢａｅＶｅｔｒＰｒｄｉｔｏａｕｌｉＤｉｅｔｏＧｒｄｅｔＤｅｅｎｔＳｅｒｈｃｏｅｃｉｎｎｄＭｔ－ｒｃｉｎａｉｎｓｅａｃＺＨＯＵＤｏｇｈｉＤＮＭＵＣｕ－ａｇｎ —ｕ，ＵＡｈｎｉ，ＷＡＮＧＳｕｎ —ｈａｇｊｎｈａｇｓｕｎ，ＨＡａＯＣｎ（ｏｌｅｏｔｅａｉ，ＰｙｉｎｎｏｍｔｎｅｇｎｅｉｇｈｉｎｒａｎｖｒＯ，Ｊｎｕ，Ｚｑａｇ３１０，ＣｉａＣｌｇｆＭａｈｍｔｓｈｓｓａｄＩｒａｉｎｉｅｒ，ＺｅａｇＮｏｍｌＵｉｓｅｃｃｆｏｎｊｅｉｉｈａｈｉｎ２０４ｈｎ）

运动矢量场自适应搜索算法的一种改进方案

运动矢量场自适应搜索算法的一种改进方案方木云;吴元;李倩【摘要】Based on motion vector field adaptive search algorithm,proposed an improvement on motion vector field adaptive search algorithm. Through the analysis of the motion vector field adaptive search algorithm, for its shortcomings, proposed an improvement on motion vector field adaptive search algorithm. The improved algorithm used effective early termination strategy, that setting dynamic threshold, fully used the video sequence of space and time correlation to divide the block type, and introduced the different search strategies to predict the starting point. By predicting the starting point, early termination strategy and dividing the block type the improved algorithm can effectively deal with the video sequence. Experiments show that image quality was slightly improved, the improved algorithm could effectively improve the encoding speed.%在MVFAST算法的基础上,提出了一种改进的MVFAST算法.通过对MVFAST算法的分析,针对其不足之处,提出了MVFAST算法的改进算法.改进算法采用了高效的提前中止策略,即设置了动态的门限阈值,以及充分利用了视频序列的空间和时间相关性,对块进行运动类型划分,以采用不同的搜索策略对宏块进行起始点预测.该方法通过起始点预测、提前中止策略、对宏块进行划分,能够有效地处理视频序列.试验结果表明,在图像质量稍有提高的情况下,改进的算法能有效提高编码速度.【期刊名称】《计算机技术与发展》【年(卷),期】2011(021)006【总页数】4页(P70-72,76)【关键词】MVFAST算法;运动估计;视频编码;时间相关性【作者】方木云;吴元;李倩【作者单位】安徽工业大学计算机学院,安徽马鞍山243002;安徽工业大学计算机学院,安徽马鞍山243002;安徽工业大学计算机学院,安徽马鞍山243002【正文语种】中文【中图分类】TP3110 引言在视频图像序列中,只有很少一部分图像是变化的,同一场景中前后两幅图像不会有太大的差别,就是说相邻图像前后帧是相关的,因此可以认为相邻图像存在很强的时域相关性。

基于矢量预测的快速运动估计搜索算法

基于矢量预测的快速运动估计搜索算法
迟茜;何明一
【期刊名称】《电光与控制》
【年(卷),期】2008(015)004
【摘要】基于H.264视频编码标准的编解码过程中,运动估计的时间大概要占总编码时间的70%(1个参考帧)到90%(5个参考帧).对于H.264标准的新特点,传统的全搜索算法的精度高,但计算量太大,不能应用于实时处理;经典的菱形等算法搜索模式简单,易于实现,但容易陷入局部无穷小.采用了一种基于运动矢量预测的快速运动估计搜索算法.该方法首先利用运动矢量的时、空间相关性得到预测矢量,然后利用非对称十字型搜索确定运动估计的起始点,最后采用经典的菱形算法进行运动估计.实验结果表明,相比UMHexagonS快速搜索算法,该算法能够在码率增加不超过1%,信噪比下降不超过0.1 dB的情况下,运动估计速度有较大提高.
【总页数】4页(P17-20)
【作者】迟茜;何明一
【作者单位】西北工业大学电子信息学院,西安,710072;西北工业大学电子信息学院,西安,710072
【正文语种】中文
【中图分类】V271.4;TN919.81
【相关文献】
1.一种预测质量可控的快速运动估计搜索算法 [J], 鲁照华;李华;褚晶辉;俞斯乐
2.一种利用预测运动矢量改进的H.264快速运动估计算法 [J], 郭继昌;邱琳耀;张雪
3.基于运动矢量预测的六边形块运动估计搜索算法 [J], 李子印;朱善安
4.基于运动矢量预测性程度的快速运动估计算法 [J], 刘龙;康小龙
5.一种运动估计的快速预测搜索算法 [J], 陆阳;骆立俊
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一种新的基于运动矢量场及弹性模板的自适应快速搜索算法

一种新的基于运动矢量场及弹性模板的自适应快速搜索算法李兴友;游志胜
【期刊名称】《计算机学报》
【年(卷),期】2004(027)009
【摘要】该文提出了一种新的基于运动矢量场及弹性模板自适应快速搜索算法,它是以视频运动具有高度时空相关性为基础,从运动矢量场的均匀性出发,综合采用了快速块匹配、自适应弹性模板选择策略、自适应阈值与搜索中止准则等一系列技术,是一种具有伸缩性结构的自适应快速运动估计算法.实验结果表明,该算法以极小的搜索代价得到了与全搜索相当的效果,并在搜索速度和搜索效果方面明显优于MPEG-4最新推荐的快速运动估计算法,特别是在中低码率压缩时有着更优良的性能,非常适合于低码率实时视频压缩领域的应用.
【总页数】9页(P1229-1237)
【作者】李兴友;游志胜
【作者单位】四川大学图形图象研究所,成都,610065;四川大学图形图象研究所,成都,610065
【正文语种】中文
【中图分类】TP301
【相关文献】
1.一种运动矢量场自适应搜索算法 [J], 马力妮;申闫春;潘峰
2.基于运动矢量场和方向自适应的快速运动估计算法 [J], 倪伟;郭宝龙;丁贵广;杨
镠
3.基于六边形的运动矢量场自适应搜索算法 [J], 倪伟;郭宝龙;丁贵广
4.运动矢量场自适应搜索算法的一种改进方案 [J], 方木云;吴元;李倩
5.基于运动矢量场预测的自适应多模板块运动估计算法 [J], 李淼;李迅波;魏海龙因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

基于运动矢量场和方向自适应的快速运动估计算法

基于运动矢量场和方向自适应的快速运动估计算法
倪伟;郭宝龙;丁贵广;杨镠
【期刊名称】《电子与信息学报》
【年(卷),期】2006(28)12
【摘要】该文提出了一种基于运动矢量场和方向自适应的快速搜索算法.算法针对序列图像的运动矢量场所具有的中心偏置性和时空相关性进行预判,对静止块设定阈值直接中止搜索;根据运动类型自适应选择搜索起始点和搜索策略;采用了两种新的混合搜索方法,对小运动和大运动宏块使用线性-菱形搜索,对中等运动块使用六边形-菱形搜索算法,搜索模板具有强烈的方向特性.实验结果表明,该文算法的搜索速度和搜索精度优于现有的快速运动估计算法,而搜索精度非常接近于全搜索法.【总页数】6页(P2277-2282)
【作者】倪伟;郭宝龙;丁贵广;杨镠
【作者单位】西安电子科技大学智能控制与图像工程研究所,西安,710071;西安电子科技大学智能控制与图像工程研究所,西安,710071;清华大学自动化系宽带网络媒体实验室,北京,100084;西安电子科技大学智能控制与图像工程研究所,西
安,710071
【正文语种】中文
【中图分类】TP391
【相关文献】
1.基于运动方向预测的快速运动估计算法 [J], 向友君;吴宗泽;谢胜利
2.基于运动矢量方向的快速运动估计算法 [J], 张斌;乔志伟;郝勇智
3.基于方向自适应采样搜索的快速运动估计算法 [J], 王强;李月娥
4.基于方向自适应十字搜索的快速块匹配运动估计算法 [J], 杨恒;王庆
5.基于运动矢量场预测的自适应多模板块运动估计算法 [J], 李淼;李迅波;魏海龙因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

基于Kalman预测的自适应De-interlace算法

基于Kalman预测的自适应De-interlace算法
高新波;路文;谷军霞
【期刊名称】《电路与系统学报》
【年(卷),期】2007(012)001
【摘要】本文提出一种基于Kalman预测的自适应De-interlace算法.它包括运动块检测、自适应的运动估计以及对运动块的运动补偿和对静止块的场复制等模块.其中,运动块检测用了连续的4场图像,能够更精确地实现运动检测;对检测到的运动块用Kalman滤波进行自适应地运动估计,并根据估计到的运动矢量进行运动补偿;对静止块,用场复制法进行De-interlace处理.该算法在de-interlace性能接近全搜索算法的前提下,运算量降低了三个数量级.
【总页数】5页(P6-10)
【作者】高新波;路文;谷军霞
【作者单位】西安电子科技大学,电子工程学院,陕西,西安,710071;西安电子科技大学,电子工程学院,陕西,西安,710071;清华大学,电子工程系,北京,100084
【正文语种】中文
【中图分类】TN919;TP391
【相关文献】
1.基于自适应Kalman预测器的运动估计算法 [J], 沈晓晶;潘俊民
2.一种基于Mean Shift和Kalman预测的带宽自适应跟踪算法 [J], 王文江;黄山;张洪斌
3.基于自适应 Kalman 滤波的边坡变形预测研究 [J], 胡自全;何秀凤
4.基于自适应kalman滤波的高铁桥梁变形预测应用研究 [J], 李勇;栾元重;张善廷;李延旭
5.基于方差补偿自适应Kalman滤波的ARMA与PSO-SVM模型变形预测 [J], 容静;刘立龙;康昊华;李松青;周吕
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基于运动矢量预测性程度的快速运动估计算法

基于运动矢量预测性程度的快速运动估计算法刘龙;康小龙【期刊名称】《计算机工程》【年(卷),期】2012(038)022【摘要】针对复杂剧烈运动视频信号在进行运动估计时出现的预测误差问题,提出基于运动矢量预测性程度的快速运动估计算法.根据局部运动矢量的一致性程度与运动矢量在时间上相关性程度的关系,决定运动矢量的可预测性程度,将待估计的运动矢量分类为不可预测、中度可预测和高度可预测,不同的可预测性采用不同的搜索策略进行运动估计.实验结果表明,该算法能提高运动估计的速度,并且具有与其他快速运动估计算法近似或更好的PSNR性能.%In this paper, an effective classifiable prediction mechanism according to the degree of motion vector prediction is suggested for more fast motion estimation, which classifies the motion vectors as no predictable motion vector, medial predictable motion vector or high predictable motion vector, then different proposed search schemes are adopted for motion estimation. Experimental results show the proposed algorithm reduces the prediction error and has a significant computational speedup compared with other algorithms, but offers a similar, even better performance.【总页数】5页(P19-23)【作者】刘龙;康小龙【作者单位】西安理工大学自动化与信息工程学院,西安710048;西安理工大学自动化与信息工程学院,西安710048【正文语种】中文【中图分类】TP391.41【相关文献】1.基于运动矢量场和方向自适应的快速运动估计算法 [J], 倪伟;郭宝龙;丁贵广;杨镠2.一种利用预测运动矢量改进的H.264快速运动估计算法 [J], 郭继昌;邱琳耀;张雪3.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4.基于运动矢量方向的快速运动估计算法 [J], 张斌;乔志伟;郝勇智5.采用运动矢量的视频快速运动估计算法 [J], 涂玲英;王塬鹏;秦杰杰;李儒彬;王锐因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。