一种全搜索块匹配算法的实现及其应用
图像块匹配原理的应用范围
图像块匹配原理的应用范围1. 介绍图像块匹配是一种在计算机视觉和图像处理领域常用的技术，它可以用于图像比对、目标定位、图像识别等多个应用。
本文将介绍图像块匹配的原理及其应用范围。
2. 图像块匹配原理图像块匹配是一种基于相似性度量的图像处理方法，它通过比较图像中的局部块与目标图像中的候选块，找到最佳匹配的块。
其原理可以用以下步骤进行描述：1.提取图像块：首先，将原始图像分割成多个局部块。
这些块可以是固定大小的矩形或非固定大小的自适应块。
2.计算块之间的相似性：对于每个局部块，计算其与目标图像中所有候选块之间的相似性度量。
常用的相似性度量方法包括均方差(Mean SquaredError, MSE)、结构相似性指数(Structural Similarity Index, SSIM)等。
3.匹配最佳块：根据相似性度量，选取与待匹配块最相似的块作为匹配结果。
3. 图像块匹配的应用范围图像块匹配技术具有广泛的应用范围，下面将介绍其在几个典型领域中的应用。
3.1 目标检测与跟踪在计算机视觉领域，目标检测与跟踪是一个重要的研究方向。
图像块匹配可以用于目标的快速检测和跟踪。
通过提取目标图像的局部块，与待跟踪图像中的块进行匹配，可以实现目标的定位和追踪。
这在视频监控、自动驾驶等领域具有重要的应用价值。
3.2 图像拼接图像拼接是将多个图像拼接成一个更大的图像的过程。
图像块匹配可以用于找到相邻图像之间的重叠区域，从而实现图像的无缝拼接。
该技术在全景图拼接、建筑物立体重建等领域有广泛应用。
3.3 图像修复图像修复是一种恢复受损图像的过程，图像块匹配可以用于恢复图像中的缺失或损坏部分。
通过匹配图像中的块与邻近区域的块，可以生成缺失区域的近似像素值，从而实现图像的修复。
3.4 图像识别图像块匹配可以应用于图像识别领域中的目标识别任务。
通过提取图像中的局部块，与目标数据库中的块进行匹配，可以实现目标的识别和分类。
这在人脸识别、物体识别等领域有重要的应用。
全文检索方案
全文检索方案1. 简介全文检索（Full-Text Search）是一种用于快速搜索大量文本数据的技术。
它能够根据用户提供的关键词，从文本数据中匹配相关的内容。
全文检索方案被广泛应用于各种领域，如搜索引擎、电子邮件系统、社交媒体平台等。
本文将介绍全文检索的基本原理、常见的全文检索方案以及如何选择合适的方案来满足不同的需求。
2. 全文检索原理全文检索的原理主要包括以下几个步骤：2.1 索引建立在进行全文检索之前，需要先将文本数据进行索引建立。
索引是一种特殊的数据结构，用于快速定位文档中包含特定关键词的位置。
在索引建立过程中，需要对文本数据进行分词处理，将文本拆分成一个个独立的单词，并记录每个单词在文档中的位置信息。
2.2 搜索查询当用户输入关键词进行搜索时，系统会将关键词进行分词处理，并根据索引快速定位匹配的文档。
搜索查询的结果通常包括匹配的文档及对应的相关性得分。
2.3 相关性排序在搜索查询的结果中，通常需要根据相关性进行排序，以便将最相关的文档排在前面。
相关性排序的算法通常基于词频、文档长度、文档位置等因素进行计算。
2.4 结果展示最后，系统会根据排序结果将匹配的文档展示给用户。
展示方式通常包括摘要、高亮显示匹配的关键词等。
3. 常见的全文检索方案目前，市面上有多种成熟的全文检索方案可供选择。
下面介绍几种常见的方案：3.1 ElasticsearchElasticsearch是一个高性能的分布式全文搜索引擎，基于Lucene开发。
它支持实时数据索引与搜索，并具有强大的搜索、聚合和分析能力。
Elasticsearch易于使用，并提供了丰富的API，可以与各种编程语言进行集成。
3.2 Apache SolrSolr是基于Apache Lucene的开源搜索平台。
它提供了强大的全文检索功能，并支持分布式搜索、自动索引、高亮显示等特性。
Solr也提供了RESTful API，方便与其他应用集成。
3.3 SphinxSphinx是一种开源的全文搜索引擎，专注于高性能和低内存消耗。
基于块匹配的运动估计搜索算法研究与实现
摘 要 ： 了满足运动矢量概率分布特性， 出了非对称双十字形搜索（ Ｄ Ｓ 算法， 为 提 Ｕ Ｃ） 给出了在搜索 的初始阶段使用小十字搜 索模型对小的运动矢量搜索并在相继的搜索过程中使用具有方向性的十字形 搜 索模型对大运动矢量进行搜 索的步骤。介绍 了该算法的实现结构， 并分析 了 该算法搜索性能。 关键词 ： 匹配运动估计 ； 块 非对称十字形搜 索； 十字中心偏置特性 中图分类号： Ｐ ９ ．１ Ｔ ３ １４ 文献标识ｌ ｃｏｓｓａｃ ｇｒｈ （ Ｄ Ｓ ｗ ｓ ｐｏｏｅ ｂｓｄ ｎ ｏｉ ｖｃｏ ｄｓ ｂｔ ｎ ｓ ｃ：Ａ ｎｙ ｅ ａ ｒｓ， ｒｈ ａ ｏｉ ｍ Ｕ Ｃ ） ａ ｒｐ ｓｄ ａｅ ｏ ｍ ｔ ｎ ｅｔ ｉ ｒ ｕｉ ｒ ｉ ｒ ｅ ｌ ｔ ｏ ｒ ｔ ｏ ｉ
１ １ 搜索模型 ．
由于以Ｍ Ｐ的统计分布特性为基础的模型设计方法是获 Ｖ 得最大搜索性能改善的方法之一， 因此本文对 １ ６个含有不同
运动特性的 ＱＦ 式 和 ｓＦ 式 的序列进 行测试 ， Ｉ格 Ｉ格 并使用 Ｆ Ｓ
比 有 代 表性 的算 法 是 三 步 搜 索 法 （Ｓ ） 二 维 对 数 法 较 ３Ｓ 和 （Ｌ Ｇ ） ２Ｏ Ｓ 等。由于这些 算法主要利用运 动矢 量的均匀分布模
２ Ｃ ｌｇ ｌ ｔ ｎｃ ａ ｎｏ ａｉ ｎ ｉ ｅ ｎ ，Ｓ ｕ －ｅｔ ｌ ｎｖｒｔｆｒ ａｉ ｌｉ，Ｗ ｈ ｎＨｕｅ４ ０７ ，Ｃ ｉ ） ． ｏ ｅｅｏ Ｅｅ ｒ ｉ ｎ Ｉ ｒ ｔ ｎＥ ｇｎ ｒ ｇ ｏｔ Ｃｎｒ ｉ ｓｙ ｏ ｔｎ ｉｅ ｌ ｆ ｃｏ ｓ ｄ ｆ ｍ ｏ ｅｉ ｈ ａ Ｕ ｅｉ Ｎ ｏ ｔｓ ｕ ａ ｂｉ ３０ ４ ｈ ａ ａ ｎ
一种全搜索块匹配算法的FPGA实现及其应用
第２ ３卷 ， ２期 第
２０ ０ ６年 ４月
深圳 大学 学 报 理工 版
Ｊ ＯＵＲ ＮＡＬ Ｏｔ Ｓ ＮＺ Ｎ ＵＮ ＼Ｅ Ｉ Ｙ Ｓ Ｉ ＮＣ ＨＥ ＨＥ Ｉ ＲＳ Ｔ Ｃ Ｅ Ｅ ＡＮＤ Ｅ ＮＧＩ ＥＥ ＮＧ Ｎ ＲＩ
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文 章 编 号 ：１０ — １ （０ ６ ０ — １３ ０ ０ ０２ ８ ２０ ２ ０ ３ —４ ６ Ｊ
一
种 全 搜 索块 匹配算 法 的 Ｆ ＧＡ实现 及 其应 用 Ｐ
田 志 东 ，朱 明程
（ 深圳 大学 信 息 丁程 学 院 ，深 圳 ５ ８ ６ ） １０ ０
ＦＢ Ｓ ＭＡ是 Ｍ 中最 常用 的实 现算 法 ．如 图 １可 Ｅ
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说 明基于 块 匹配 的运 动 预测 算法 ．
ＭＥ的实现 是 基 于 块 匹 配 的运 动 预测 为 主 ，而 全搜 索块 匹配 （ｕｌ ｅｒｈｂｏｋ ｍ ｔｈｎ ｌｏｉ ｍ， ｆｌ ｓａｃ ｌｃ ａ ｉｇａ ｒｈ ｃ ｇ ｔ Ｆ Ｂ Ａ）算 法 是 预 测 性 能 最 好 的 算 法 ．但 Ｆ Ｂ Ａ ＳＭ ＳＭ 运 算 量大 ，需要 大量 硬 件 来提 高处 理 速 度 ．脉 动 阵 列 （ｙｔｌ ｒ ｙ Ａ）结 构 具 有 可 进 行 大 量 数 据 ｓｓ ｉ ａ ａ ，Ｓ ｏｃ ｒ 处理 和并 行处 理 的优 点 ． 故 选用 Ｓ Ａ结 构 的 Ｆ Ｂ Ａ ＳＭ 能满 足实 时应 用要求 ． 现 场可 编程 逻 辑 门 电路 （ ｅ ｒｇａ ａ ｒ ｉｄ ｆ ｌ ｐｏｒｍ ｇｔ ８— ｅ
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。
图像编码中的块匹配算法原理与应用(二)
图像编码是当今数字图像处理领域中重要的研究方向之一。
在图像编码中，块匹配算法是一种常用的技术，它可以有效地减少图像数据的冗余度，提高图像压缩的性能。
本文将介绍块匹配算法的原理与应用。
1. 块匹配算法的原理块匹配算法的基本思想是通过将源图像分成一系列的块，并在目标图像中寻找与源图像块最为相似的块来进行编码。
常用的块匹配算法包括全搜素算法、三步搜素算法、四步搜素算法等。
全搜素算法是最简单直观的块匹配算法。
它通过计算源图像块与目标图像中每个块的差异度，找到差异度最小的块作为匹配块。
然而，全搜素算法需要计算源图像块与目标图像中的所有块的差异度，计算量非常大，在实际应用中不太实用。
为了降低计算复杂度，三步搜素算法被提出。
该算法通过在目标图像中先找到一个与源图像块差异度最小的块，并以该块为中心，向周围搜索，找到差异度更小的块。
然后，以该块为中心再进行一次搜索，直到满足设定的搜索步数。
三步搜素算法减少了计算量，但可能会导致局部最优解的出现。
为了进一步提高块匹配算法的性能，四步搜素算法被提出。
该算法结合了全搜素算法和三步搜素算法的优点。
在四步搜素算法中，首先进行全搜素，然后根据全搜素的结果，进行三步搜素，以获得更准确的匹配块。
四步搜素算法在保证一定压缩比的同时，又能够有效减小计算量。
2. 块匹配算法的应用块匹配算法在图像编码中有着广泛的应用。
首先，它可以用于图像压缩。
通过将图像分块，并使用块匹配算法寻找相似的块来进行编码，可以实现对图像数据的高效压缩，减小图像文件的存储空间。
同时，在网络传输中，图像压缩能够降低传输带宽。
其次，块匹配算法可以用于图像插值和放大。
在图像插值中，块匹配算法可以通过查找相似的块来对图像进行补全，从而实现对图像分辨率的提高。
在图像放大中，块匹配算法可以通过找到相似的块，并进行像素的插值，使得放大后的图像更加清晰。
此外，块匹配算法还可以用于运动估计和视频编码。
在视频编码中，运动估计是一项重要的工作，通过块匹配算法可以找到图像序列中相邻帧之间的运动矢量，从而进一步提高视频压缩的效果。
索引匹配算法
索引匹配算法1. 介绍索引匹配算法是一种用于在文本中查找关键词或短语的算法。
它通过构建索引结构，将文本中的词汇映射到对应的位置，以实现高效的检索。
索引匹配算法在信息检索、搜索引擎、文本分析等领域得到广泛应用。
本文将介绍索引匹配算法的原理、常见的实现方式以及应用场景，并对其优缺点进行讨论。
2. 原理索引匹配算法的核心原理是将文本中的每个词汇与其出现的位置建立映射关系。
这样，在查找关键词时，只需要通过索引结构快速定位到关键词所在的位置，而不需要逐个遍历整个文本。
常见的索引结构包括倒排索引（Inverted Index）和前缀树（Trie）。
倒排索引是将每个词汇作为索引的关键词，在每个关键词下记录其在文本中的出现位置。
前缀树是一种多叉树结构，每个节点代表一个词汇，从根节点到叶子节点的路径表示一个完整的词汇。
当需要查找关键词时，可以通过索引结构快速定位到关键词所在的位置，然后根据需要进行进一步的处理，如获取上下文信息、计算相似度等。
3. 实现方式3.1 倒排索引倒排索引是一种常见的索引结构，它将每个词汇作为关键词，记录其在文本中的出现位置。
构建倒排索引的过程包括以下几个步骤：1.分词：将文本按照一定规则进行分词，得到词汇列表。
2.建立索引：遍历词汇列表，将每个词汇与其出现的位置建立映射关系。
3.存储索引：将建立好的索引存储在内存或磁盘中，以便后续的检索。
检索时，可以通过关键词直接查询倒排索引，获取到关键词所在的位置。
3.2 前缀树前缀树是一种多叉树结构，用于存储词汇的索引信息。
构建前缀树的过程包括以下几个步骤：1.构建树节点：根据词汇列表，构建前缀树的根节点。
2.插入词汇：遍历词汇列表，将每个词汇插入前缀树中。
3.存储索引：将前缀树存储在内存或磁盘中，以便后续的检索。
检索时，可以通过前缀树逐个匹配关键词，找到完整的词汇。
4. 应用场景索引匹配算法在以下场景中得到广泛应用：4.1 信息检索索引匹配算法可以用于构建搜索引擎，实现快速的文本检索功能。
图像编码中的块匹配算法原理与应用(九)
图像编码是图像处理中的一个重要技术，它通过对图像进行压缩，实现图像的储存和传输。
而其中的块匹配算法则是图像编码中的一个重要环节。
本文将从块匹配算法的原理与应用两个方面，阐述图像编码中的这一关键技术。
一、块匹配算法的原理块匹配算法是一种基于灰度相似性的图像处理算法，通过将图像分割成小块，并在目标图像中寻找与源图像块最为相似的块，从而实现图像的压缩。
块的分割块匹配算法中的第一步是将图像进行分块。
分块的大小可以根据具体应用进行设置，常见的块大小有8x8、16x16等。
通过将图像分块可以减小计算量，提高算法效率。
块的相似性度量在分块后，我们需要计算源图像块和目标图像块的相似性度量。
目前，常用的相似性度量方法有均方误差（MSE）和结构相似性（SSIM）等。
其中，均方误差是一种常见的度量方法，它通过计算源图像块和目标图像块的像素差值的平方和，来衡量两者之间的差异。
块的搜索和匹配在计算出相似度后，接下来的任务是在目标图像中寻找与源图像块最为相似的块。
常见的块搜索方法有全搜索法、三步搜索法和快速全局搜索法等。
全搜索法是一种最简单的搜索方法，它需遍历目标图像中的所有块，并计算每个块与源图像块的相似度，从而找到最相似的块。
而三步搜索法则通过设置步长，在目标图像中进行搜索，从而降低搜索复杂度。
二、块匹配算法的应用块匹配算法在图像编码中有广泛的应用。
下面将介绍它在JPEG和编码中的具体应用。
JPEG编码中的块匹配算法应用在JPEG编码中，块匹配算法主要用于基于DCT变换的压缩过程中。
将图像分块后，每个块通过DCT变换得到频域系数，然后通过量化和熵编码进一步压缩。
在这一过程中，块匹配算法用于选择合适的量化表和最佳匹配块，从而提高压缩效率。
编码中的块匹配算法应用在编码中，块匹配算法主要用于运动估计和补偿过程中。
运动估计和补偿是视频编码的核心技术，它通过预测未来帧的内容，从而减少视频帧的冗余信息。
块匹配算法在运动估计中用于寻找最佳匹配块，从而实现运动补偿，进一步提高压缩率和视频质量。
四大匹配原理的应用实例
四大匹配原理的应用实例1. 正向最长匹配原理正向最长匹配原理是一种文本匹配算法，常用于中文分词。
它的原理是从字符串的起始位置开始，逐个字符匹配，直到找到最长的匹配词。
这种匹配方式能够更准确地将中文句子切分成词。
应用实例： - 中文分词系统：正向最长匹配原理常用于中文分词系统中，通过预先构建一个词典，将输入的中文文本按照最长匹配原则，切分成一个个有效的词语。
这种方式能够确保分词的准确性。
2. 反向最长匹配原理反向最长匹配原理与正向最长匹配原理相反，从字符串的末尾开始匹配，逐个字符向前匹配，直到找到最长的匹配词。
这种匹配方式相比正向最长匹配原理更适用于特定场景。
应用实例： - 搜索引擎关键词匹配：在搜索引擎中，常常需要将用户输入的关键词与索引中的关键词进行匹配。
反向最长匹配原理可以有效地在用户输入关键词时，匹配到较为准确的搜索结果。
3. KMP匹配算法KMP匹配算法是一种字符串匹配算法，用于在一个主串中查找一个模式串的出现位置。
它利用已经匹配过的字符信息，对模式串的匹配位置进行优化，达到了O(n+m)的时间复杂度。
应用实例： - 文本编辑器中的查找和替换功能：KMP匹配算法可以高效地在文本编辑器中查找和替换字符串。
通过利用已匹配的字符信息，可以快速定位到目标字符串，并进行相关操作。
4. Boyer-Moore匹配算法Boyer-Moore匹配算法是一种高效的字符串匹配算法，能够快速定位模式串在主串中的位置。
它利用了模式串中的特定规律，在比较时跳过多个字符，从而减少比较操作的次数。
应用实例： - 文件搜索：在计算机系统中，通常需要通过关键词搜索文件。
Boyer-Moore匹配算法可以高效地在大量文件中搜索目标关键词，快速定位到符合条件的文件。
以上是四大匹配原理在不同领域的应用实例。
正向最长匹配原理在中文分词系统中具有重要意义，反向最长匹配原理适用于特定场景的关键词匹配等，而KMP匹配算法和Boyer-Moore匹配算法则在字符串匹配、搜索功能中发挥着重要作用。
图像编码中的块匹配算法原理与应用(一)
图像编码是一种将图像信息转换为数字信号并压缩的过程，以便于存储和传输。
在图像编码中，块匹配算法是一项重要的技术，用于寻找将当前块与参考块进行匹配的最佳方式。
本文将介绍块匹配算法的原理及其在图像编码中的应用。
一、块匹配算法原理块匹配算法主要包括三个步骤：块的划分、相似度度量和运动向量估计。
1. 块的划分在图像编码中，图像被划分为一个个大小相等的块。
常见的块大小为8×8、16×16等。
划分后的每个块都可以独立进行编码，这样可以降低计算量，并提高编解码的速度。
2. 相似度度量相似度度量用于比较当前块与参考块之间的相似程度，从而确定最佳匹配块。
常用的相似度度量方法包括均方差（MSE）、结构相似性指数（SSIM）等。
其中，均方差是一种简单且常用的方法，通过计算两个块中像素值的差异来评估它们之间的相似度。
3. 运动向量估计运动向量估计用于确定将当前块与参考块进行匹配的最佳方式。
它通过寻找与当前块最接近的参考块，并计算它们之间的位移向量来表示运动信息。
常用的运动向量估计方法包括全搜索（Full Search）算法、块匹配算法等。
二、块匹配算法的应用块匹配算法在图像编码中有着广泛的应用。
以下是两个典型的应用场景。
1. 视频编码在视频编码中，块匹配算法常用于帧间预测（Inter-frame Prediction）中。
帧间预测是一种通过利用相邻帧之间的相似性来减少编码数据量的技术。
块匹配算法可以用于确定和当前帧最相似的参考帧，并通过运动向量估计来表示两帧之间的运动信息。
这样，只需编码参考帧和运动向量，就可以恢复出当前帧的信息，从而实现视频的压缩编码。
2. 图像压缩在图像压缩中，块匹配算法常用于基于块的压缩方法中。
基于块的压缩方法将图像划分为多个块，并独立对每个块进行压缩和解压缩。
块匹配算法可以用于找到与当前块最相似的参考块，并计算运动向量来表示两个块之间的差异。
通过利用参考块和运动向量，可以将块的信息进行有效编码，实现图像的压缩。
立体匹配算法的研究和应用
立体匹配算法的研究和应用一、本文概述立体匹配算法是计算机视觉领域中的一个重要研究方向，它旨在从两个或多个不同视角的图像中恢复出场景的深度信息。
这一技术在三维重建、机器人导航、自动驾驶、虚拟现实和增强现实等领域有着广泛的应用前景。
本文将对立体匹配算法的研究现状、基本原理、常见算法以及实际应用进行深入探讨。
本文将概述立体匹配算法的发展历程和研究现状，介绍其在计算机视觉领域的重要性以及面临的挑战。
接着，文章将详细阐述立体匹配算法的基本原理，包括立体视觉的基本原理、图像预处理、特征提取与匹配、视差计算与优化等关键步骤。
在此基础上，本文将重点介绍几种经典的立体匹配算法，如基于全局能量最小化的算法、基于局部窗口的算法、基于特征的算法等，并分析它们的优缺点和适用范围。
文章还将关注近年来兴起的深度学习在立体匹配领域的应用，探讨其带来的性能提升和创新点。
本文将讨论立体匹配算法在实际应用中的案例，如三维重建、机器人导航、自动驾驶等，并分析其在实际应用中的挑战和未来的发展趋势。
通过本文的综述，读者可以对立体匹配算法有一个全面而深入的了解，为相关研究和应用提供有益的参考。
二、立体匹配算法的基本理论立体匹配算法是计算机视觉领域的重要研究方向，旨在从两幅或多幅不同视角的图像中恢复出场景的三维信息。
其基本理论涉及图像处理、模式识别、计算机视觉等多个学科，是机器视觉领域的核心技术之一。
立体匹配算法的核心是寻找图像对之间的对应点，即立体匹配点。
这些点在左右两幅图像中应具有相同的空间位置，但在像素坐标上存在差异，这种差异被称为视差。
通过计算这些视差值，我们可以得到场景的深度信息。
立体匹配算法的基本流程包括预处理、特征提取、匹配代价计算、视差计算和后处理等步骤。
预处理主要是对原始图像进行滤波、增强等操作，以提高图像质量。
特征提取则是从图像中提取用于匹配的特征信息，如角点、边缘等。
匹配代价计算是根据提取的特征，计算不同像素点之间的匹配代价，即相似度度量。
块匹配算法原理及过程
块匹配算法原理及过程
块匹配算法是一种用于字符串匹配的算法，它的原理是将文本串和模式串分成若干个块，然后逐个比较块之间的相似度，从而确定匹配位置。
块匹配算法的优点是可以减少比较次数，提高匹配效率，特别适用于长文本串和长模式串的匹配。
块匹配算法的过程如下：
1. 将文本串和模式串分成若干个块，每个块的长度相等，一般取2-4个字符为一块。
2. 对于每个块，计算它与模式串中对应位置的块的相似度，可以使用哈希函数或其他相似度计算方法。
3. 从文本串的第一个块开始，逐个比较它与模式串中对应位置的块的相似度，如果相似度达到一定阈值，则认为匹配成功。
4. 如果匹配成功，则继续比较下一个块，直到所有块都匹配成功，返回匹配位置。
5. 如果匹配失败，则将文本串向右移动一个块的长度，重新开始匹配。
6. 如果文本串已经到达末尾，但是模式串还没有匹配成功，则认为匹配失败。
块匹配算法的时间复杂度为O(n/m)，其中n为文本串的长度，m 为块的长度。
由于块的长度比较小，因此块匹配算法的效率比传统的字符串匹配算法要高。
块匹配算法的应用非常广泛，例如搜索引擎中的关键词匹配、文本编辑器中的查找替换等。
在实际应用中，可以根据具体情况选择不同的块长度和相似度阈值，以达到最优的匹配效果。
3个条件匹配查找数据的方法
3个条件匹配查找数据的方法3个条件匹配查找数据的方法方法一：完全匹配•完全匹配是指要查找的数据与目标数据完全相同。
•例如，要查找名为”John”的用户数据，只有当用户的名字字段值为”John”时才满足条件。
方法二：部分匹配•部分匹配是指要查找的数据与目标数据在某些部分是相等的。
•例如，要查找名字中包含”John”的用户数据，只要用户的名字字段中包含”John”这个字串，都能满足条件。
•部分匹配通常可以通过使用正则表达式或者字符串匹配算法来实现。
方法三：模糊匹配•模糊匹配是指要查找的数据与目标数据相似，但不需要完全相等。
•例如，要查找姓氏为”Smith”的用户数据，但可能有不同的拼写方式，如”Smith”、“Smyth”、“Smythe”等都属于模糊匹配的范畴。
•模糊匹配可以通过使用近似字符串匹配算法或者利用数据库的模糊查询功能来实现。
以上是三种常见的条件匹配查找数据的方法。
在实际应用中，可以根据具体需求选择适当的方法来进行数据查找，以提高查找效率和准确性。
方法一：完全匹配•完全匹配是指要查找的数据与目标数据完全相同。
•例如，要查找名为”John”的用户数据，只有当用户的名字字段值为”John”时才满足条件。
•完全匹配主要适用于需要精确查找的情况，例如查找特定的用户名、ID等唯一标识的数据。
•在进行完全匹配时，可以使用等于运算符（==）或者使用数据库的精确查询功能来实现。
方法二：部分匹配•部分匹配是指要查找的数据与目标数据在某些部分是相等的。
•例如，要查找名字中包含”John”的用户数据，只要用户的名字字段中包含”John”这个字串，都能满足条件。
•部分匹配通常可以通过使用正则表达式或者字符串匹配算法来实现。
•在实际应用中，部分匹配常用于模糊搜索、字段模糊匹配等场景，可以提高用户的查询体验和数据的查找准确性。
方法三：模糊匹配•模糊匹配是指要查找的数据与目标数据相似，但不需要完全相等。
•例如，要查找姓氏为”Smith”的用户数据，但可能有不同的拼写方式，如”Smith”、“Smyth”、“Smythe”等都属于模糊匹配的范畴。
全数据 匹配部分数据的方法
全数据匹配部分数据的方法
在数据分析和处理的过程中，常常会遇到需要匹配部分数据的情况。
全数据匹配部分数据的方法，可以通过以下几种常见的方法来实现。
1. 字符串匹配：当我们需要在一段文本或字符串中查找特定的内容时，可以使用字符串匹配的方法。
这可以通过使用字符串函数、正则表达式或者自定义的匹配算法来实现。
2. 模糊匹配：在一些情况下，数据可能存在一定的差异性或者模糊性，我们需要进行模糊匹配来找到相近的数据。
常见的模糊匹配方法包括模糊查询、模糊搜索算法等。
3. 逻辑匹配：有时候，我们需要基于一定的逻辑条件来匹配数据。
例如，根据某些属性的取值范围、比较符号或者逻辑运算符来筛选匹配的数据。
4. 基于机器学习的匹配：随着机器学习的发展，我们也可以利用机器学习的方法来进行数据匹配。
这可以通过监督学习或无监督学习算法，如分类、聚类等方法来实现。
5. 数据库查询：当数据存储在数据库中时，我们可以使用SQL查询语言来进行数据匹配。
通过编写SQL查询语句，我们可以从数据库中选择满足特定条件的数据。
以上是全数据匹配部分数据的几种常见方法。
在实际应用中，我们需要根据具体的数据类型、数据量、匹配准确性的要求等进行选择和使用。
同时，对于大规模数据的匹配，我们也可以考虑使用并行计算、分布式处理等技术来提高匹配效率。
一种灵活的块匹配搜索算法——分级搜索法
罔 Ｉ Ｍｘ Ｎ块 与搜索 医的儿何盖 系嘲 衡 量匹配好坏 的准则有 归
实现 ， 应用较 为 普遍 ． 其定 义为
化 豆柑黄戚数 （ ＹＣ ）均 ３ ；ｋ
ｓ ｌ Ｉ ａ ｈｅ ｅ ｏ ｆ ｃ ｎ ｏｈ Ｉ ｅ ｓａ ｃ ｉ ｎ ｈ ｅ ｏｔｔｕ ｔ ｎ ｉ ｇ ｕ ｌｙ ｍａｌ ｔ ｃ ｉｖ ｓ ａ ｄ ｅ ｅ ｔｉ ｂ ｔ ｈ ｅ ｒｈ ｔ ｍｅ ａ ｄ ｔｅ ｒｅ ｔ ｒ ｅｉ ｍａｅ ｑ ａｉ ｓ ｏ ｔ
金获 得者 ， ｔ置从事罔像 压缩编码方面 的研 究工
作；
新 ｉ 步搜 索 法 、 步搜 索 法 、Ｂ ） 索 法 ｆ ｉ ｋｂ ｛ 四 Ｂ ＧＩ檀 ｈ ＂ —ａ ￣ａｉｎ ｄ ｓｅｔｓａｃ ） Ｃ Ｄ搜索 法 （ ｎｅｔｃ ｄ Ｃ ｎ ｄｅｔ ｅｃｎ ｅｒｈ Ｉ Ｕ Ｂ ｓ Ｕ ｓ ｉｅ ｏ・ ｒ ｒｔ
责任编辑 ： 暗宏疆
法 即对 搜索 范围 内 的每 一点 揶 算 Ｍ４ 衄 ， ｉ “１ Ｊ ． ｒｎ ， ｎ［
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中． 块匹配法以其算法简单有效 且易于大规模集成 而在视频
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图像编码中的块匹配算法原理与应用
图像编码中的块匹配算法原理与应用图像编码在现代通信技术中扮演着重要角色，它可以将图像信号有效地压缩，以便在带宽有限的信道中传输或存储。
在图像编码中，块匹配算法是一种常用的方法，它能够在保证图像质量的前提下，大幅度减小编码后的数据量。
本文将探讨块匹配算法的原理及其应用。
一、块匹配算法的原理块匹配算法是一种利用图像自身的冗余性来进行压缩的技术。
它的核心思想是将图像划分为一系列大小相等的块，并通过寻找最相似的块来达到压缩的目的。
其中最常用的块匹配算法是全搜索算法和快速搜索算法。
全搜索算法是一种暴力搜索的方法，它将每一个块与图像中的所有可能位置进行比较，找到最相似的块作为匹配结果。
虽然全搜索算法能够保证最佳的匹配效果，但由于其计算复杂度过高，使其在实际应用中不太实用。
为了克服全搜索算法的计算复杂度高的问题，快速搜索算法应运而生。
快速搜索算法利用了图像中的空间局部性原理，将搜索范围限制在一个较小的区域内，通过一系列策略和优化手段来加快搜索速度。
其中最常用的快速搜索算法有三步搜索算法和六步搜索算法。
三步搜索算法将图像分为若干个重叠的小块，通过三个步骤来逐层搜索最佳匹配。
首先，在粗搜索阶段，通过在一个较大的搜索范围内进行比较，找出与目标块相似度较高的区域。
然后，在细搜索阶段，将搜索范围缩小到前一步所找到的区域内，并进行进一步的比较。
最后，在极细搜索阶段，通过更加精细的搜索策略，找到最佳匹配块。
六步搜索算法在三步搜索算法的基础上进行了进一步的优化。
它将图像分为若干个非重叠的小块，通过六个步骤来搜索最佳匹配。
这六个步骤分别是：正常步骤、拓展步骤、水平步骤、垂直步骤、细搜索步骤和跳跃步骤。
六步搜索算法通过多轮的搜索过程，逐步接近最佳匹配块，从而提高了搜索效率。
二、块匹配算法的应用块匹配算法在图像编码中有着广泛的应用。
其中最典型的应用是运动估计和运动补偿。
运动估计是通过比较当前帧与参考帧之间的差异，找到两帧之间的运动信息。
运动估计算法比较 块匹配 全搜索 四步法 三步法
大作业运动估计算法比较一、实验内容简要介绍各种运动估计算法，并比较不同运动估计算法的性能，主要考虑各算法的运算速度和精度。
二、实验背景视频原始图像中存在着大量的信息冗余，如时间冗余、空间冗余、信息熵冗余、谱间冗余、几何结构冗余、视觉冗余和知识冗余等等。
运动估计是视频压缩编码中的核心技术之一，采用运动估计和运动补偿技术可以消除视频信号的时间冗余以提高编码效率。
如何提高运动估计的效率，使运动估计算法的搜索过程更健壮、更快速、更高效成为目前研究的热点。
运动估计的基本思想是尽可能准确地获得序列图像帧间的运动位移，即运动矢量。
因为运动估计越准确，预测补偿的图像质量越高，补偿的残差就越小，补偿编码所需位数越少，需要传输的比特率就越小。
利用得到的运动矢量在帧间进行运动补偿。
补偿残差经过变换、量化、编码后与运动矢量一起经过熵编码，然后以比特流形式发送出去。
运动估计算法多种多样，大体上可以把它们分成四类：块匹配法、递归估计法、贝叶斯估计法和光流法。
其中块匹配运动估计算法因其具有算法简单、便于VLSI实现等优点得到广泛应用。
所以本文将重点介绍块匹配运动估计算法，并对各种块匹配算法在计算速度和估计精度上进行简单比较。
三、实验原理（一）、像素递归技术像素递归技术是基于递归思想。
在连续帧中像素数据的变化是因为物体的移位引起的，郑么如果沿着梯度方向在某个像素周圈的若干像素作迭代运算，运算会最后收敛于一个固定的运动估计矢量，从而预测该像素的位移。
（二）、块匹配运动估计块匹配运动估计是把图像帧划分为若干互不重叠的块，并以块为单位寻找目标帧中每块在参考帧（上一帧或者其它帧）中最优匹配的块的相对位置，假设图像中每块的大小为M×N，dxmax为参考块水平方向可搜索最大位移而dymax为参考块垂直方向可搜索最大位移那么基于块匹配的运动估计就是在参考帧（或者其它上一帧）的(M+2dxmax)×(N+2dymax)候选区搜索窗口中找到和目标帧的当前大小为M×N的块的最匹配的块则参考块的运动矢量可用如下的数学公式描述：R表示相关性评价函数，f(m,n)表示目标或当前帧图像的灰度值。
查找匹配多个结果的方法
查找匹配多个结果的方法在日常生活中，我们经常需要查找某个关键词或者特定内容的多个结果，比如在搜索引擎中搜索相关文章或者在数据库中查询特定数据。
本文将介绍几种常用的方法来实现这一目标。
1. 正则表达式匹配正则表达式是一种用来描述、匹配和处理字符串的方法。
通过使用特定的规则，我们可以用正则表达式来查找满足某个模式的字符串。
正则表达式的语法较为复杂，但是一旦掌握，可以非常灵活地进行匹配操作。
在Python中，可以使用re模块来实现正则表达式的匹配操作。
2. 字符串模式匹配算法字符串模式匹配算法是一种用来在文本中查找特定模式的方法。
最常用的算法是KMP算法，它基于前缀函数的思想，可以在O(n+m)的时间复杂度内实现字符串匹配，其中n是文本长度，m是模式串长度。
KMP算法的思想是通过预处理模式串，找到匹配失败时可以跳过的位置，从而提高匹配效率。
3. 数据库查询语言如果我们需要在数据库中查找满足某个条件的多个结果，可以使用数据库查询语言来实现。
常见的数据库查询语言有SQL （Structured Query Language），通过使用SQL语句，我们可以从数据库中选择满足某个条件的数据。
SQL语句非常灵活，可以通过使用SELECT语句来实现多个结果的查询。
4. 文件搜索工具如果我们需要在本地文件系统中搜索特定内容，可以使用文件搜索工具来实现。
这类工具可以通过指定关键词或者正则表达式来查找文件中的匹配内容。
常见的文件搜索工具有Windows系统中的文件搜索功能、Linux系统中的grep命令以及第三方工具如Agent Ransack等。
5. 搜索引擎当我们需要在互联网上查找相关文章或者信息时，可以使用搜索引擎来实现。
搜索引擎通过建立索引和采用特定的搜索算法，可以快速地找到满足用户查询条件的多个结果。
常见的搜索引擎有Google、百度、必应等。
查找匹配多个结果的方法有很多种，可以根据具体需求选择合适的方法。
无论是正则表达式匹配、字符串模式匹配算法、数据库查询语言、文件搜索工具还是搜索引擎，都可以帮助我们快速准确地找到满足条件的多个结果。
图像编码中的运动估计方法探讨
图像编码是数字图像处理领域中的重要研究方向，旨在实现图像压缩和传输的高效性。
其中，运动估计方法是图像编码中的关键环节之一，它通过分析图像序列中的运动信息，寻找出相邻帧之间的位移和变化，从而实现对图像序列的压缩和重建。
本文将对图像编码中的运动估计方法进行深入探讨，并分析其在实际应用中的优缺点。
一、运动估计的基本原理运动估计是基于时间连续性假设的，它假设相邻帧之间的像素具有一定的相关性，一种常用的运动估计方法是基于块匹配的运动估计。
它将当前帧的图像块与参考帧中的相邻块进行比较，寻找出最佳匹配块，根据匹配块的位移和变化来估计当前帧中像素的运动情况。
二、全搜索算法全搜索算法是最简单直观的运动估计算法，它遍历参考帧中的所有可能块，计算每个块与当前帧中的图像块的相似度，找出最佳匹配块。
全搜索算法的优点是能够找到最精确的运动向量，缺点是计算量较大，对实时处理要求较高。
三、快速算法为了降低运动估计的计算复杂度，提高图像编码的实时性，研究人员提出了各种快速算法。
其中，采用搜索策略的剪枝方法是一种常用的快速算法。
它通过将参考图像划分为多个子块，只搜索与当前块最相似的子块，从而减少搜索范围，提高运动估计的速度。
四、运动补偿算法运动补偿算法是运动估计方法的一种应用，它利用运动估计得到的运动向量，对当前帧进行运动补偿，得到预测帧，再将预测帧与真实帧之间的残差进行编码。
运动补偿算法的优点是能够进一步降低图像编码的比特率，缺点是对快速运动或复杂场景的处理效果较差。
五、深度学习在运动估计中的应用近年来，随着深度学习的兴起，研究人员开始尝试将其应用于运动估计领域。
深度学习可以通过大量的训练数据进行参数训练，实现对复杂场景和快速运动的精确估计。
同时，深度学习结合了卷积神经网络和循环神经网络的优点，能够有效处理时序信息，提高运动估计的准确性。
六、结语图像编码中的运动估计方法是图像压缩和传输的关键环节，不同的运动估计方法具有不同的优缺点。
块匹配算法原理及过程
块匹配算法原理及过程
块匹配算法是一种用于查找文本中特定模式的算法。
其核心原理是通过将文本和模式划分为不同的块，然后对每个块进行匹配，最终得到匹配结果。
该算法通常用于大规模文本搜索和数据压缩。
块匹配算法的具体过程如下：
1. 划分块：将文本和模式分别划分为多个块，每个块的大小可根据具体情况来确定。
2. 块匹配：从文本的第一个块开始匹配，比较文本块和模式块是否匹配。
如果匹配，则继续匹配下一个块，直到匹配完整个模式或者某个块不匹配为止。
3. 窗口移动：如果当前块与模式不匹配，则将窗口向右移动一个块。
继续进行块匹配，直到找到匹配的块或者窗口超出文本的范围为止。
4. 匹配确认：如果找到了一个匹配的块，需要确认该匹配是否正确。
在确认阶段中，需要对匹配块和模式进行全文匹配，以确保匹配的正确性。
5. 匹配输出：如果确认匹配正确，则输出匹配结果，并将窗口移动到下一个块的位置，继续进行匹配。
否则，将窗口移动到下一个块的位置，继续进行匹配。
总之，块匹配算法是一种高效的文本搜索算法，通过将文本和模式划分为不同块，能够大大减少匹配的次数，从而提高搜索效率。
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N-1 N-1
∑∑ MAD
=
1 N2
x =0
j=0
Ck ( x, y) - Rk - 1 ( x + u, y + v)
图 2为 AS2结构图 , 图 3为 AB2结构图. AS2 结构与 AB2 结构相比 , 结构复杂 , 硬件资源使用 多. 所以 AB2结构更适合于硬件资源有限的 FPGA 使用. 在 AB2结构中 , 当前帧参考块的数据在 PEs 的 AD ( absolute difference) 内保持不变 , 而搜索区
第 2期
田志东 , 等 : 一种全搜索块匹配算法的 FPGA实现及其应用
135
内的数据顺序输入到 PEs的 AD , 这样就可依次计 算每个候选块的 MAD. 最后通过比较器得到最小 的 MAD 值 , 同时得出运动矢量.
置了 3个可配置参数 ———搜索区长度 、高度和最大 运动距离 P . 通过设置长宽两个参数可完成任意长 宽的搜索区域. 该体系的实现是在 Xilinx ISE613集 成软件包和 XST综合软件下完成的. 对于 PEs中使 用量最大的 AD 单元进行优化 , 优化后结构见图 5.
图 2 AS2结构图 ( N = 3, P = 2) F ig12 Systolic arch itecture AS2 w ith N = 3 and P = 2
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图 4 基于 AB2结构的 FSBM A体系结构 F ig14 System arch itecture of FSBM A ba sed
on AB2 arch itecture
为降低 PEs对帧图像存储器的数据访问 , 可在 FSBMA 处理器中 , 加入当前帧参考块的随机存储 器和搜索区域随机存储器. 控制单元产生对基于 AB2的处理阵列和地址发生器的控制信号 , 达到同 步工作的目的. 地址发生器将产生访问两个随机存 储器地址信号. 总线按照 IBM coreconnect总线标准 设置.
块化和结构整齐的特点 , 因此该结构易于实现. 全搜索块匹配算法可设计出符合其特点的 SA
结构. 在这方面 Thomas Komarek和 Peter Pirsch[ 5 ]提 出 4种用于全搜索块匹配算法的 SA 结构 , 如表 1.
表 1 四种 SA结构的比较 [ 5] Table 1 Com pare of four SA arch itectures
1 全搜索块匹配算法
FSBMA是 M E中最常用的实现算法. 如图 1可 说明基于块匹配的运动预测算法.
图 1 块匹配算法简图 F ig11 Block ma tch ing a lgor ithm
对当前帧图像 , 可将它划分成 N ×N 的非重叠 块. M E的目的是根据一定的匹配准则 , 在参考帧 中找到一个 N ×N的最匹配块. 设当前帧在视频序列 中的时间为 k , 对于参考帧 , 若它在视频序列中的 时间为 k - n , 则称其为前向运动预测 ; 若它在视 频序列中的时间为 k +m , 则称其为后向运动预测. 其中 , n和 m 是任意时间单元 , 通常不超过 3. 当前
关键词 : 全搜索块匹配 ; 现场可编程逻辑门电路 ; 实时压缩 中图分类号 : TP 391 文献标识码 : A
原始 数 字 视 频 因 数 据 量 大 造 成 存 储 和 传 输 困 难. 如分辨率为 352 ×288 像素 、25帧 / s时 , 公用 中分辨率格式 ( common intermediate form at, C IF ) 视频序列的码率大于 30 M bits/ s. 于是有必要对原 始数字视频进行压缩 , 以便于传输和存储. 目前视 频压 缩 算 法 常 采 用 运 动 预 测 ( motion estim ation, M E) [ 1 ]降低视频的帧间时间冗余. M E 利用视频序 列中相邻帧间图像的变化比较小 , 用一个运动矢量 和相邻帧间图像的差值代替原始图像进行传送.
E2m a il:
tzd1978 @ 1631com
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134
深圳大学学报理工版
第 23卷
帧中的块通常用块左上角坐标 ( x, y) 表示. 对于参 考帧的搜索空间 , 若定义最大位移为 P , 并按一定 的匹配准则找到最匹配块 ( x + u, y + v) , 把由矢量 ( x, y) 到矢量 ( x + u, y + v) 的矢量称为当前帧 ( x, y) 块的运动矢量 , 该矢量可表示为 ( u, v) .
- P ≤ u, v ≤ P;
(1)
N-1 N-1
∑∑ M SE
=
1 N2
x =0
j =0
Ck ( x, y) - Rk - 1 ( x + u, y + v) 2
- P ≤ u, v ≤ P.
(2)
其中 , Ck ( x, y) 表示当前帧中块的像素 ; Rk - 1 ( x + u, y + v) 表示参考帧中块的元素. 由这两个准则获得 的运动估计与预测效果相当接近. 由于 MAD 准则 不需要乘法运算 , 所以 MAD 准则更适合在 FPGA 和 VLSI ( very large scale integration) 上实现. 本研 究实现的 FSBMA 算法采用 MAD 准则.
为实现 FSBMA 的参数化控制 , 在控制单元设
优化后 AD 单元包括 AD1 和 AD2 两类 , 其中 AD1只完成减法运算和取绝对值运算 , AD2完成减 法 、取绝对值和加法运算. 这样可减少 AD s中的加 法器数目 , 达到优化目的.
图 4的 FSBMA 结构在 Xilinx V irtex2Ⅱ Pro系列 ( xc2vp40) 的 FPGA 上实现 , FSBMA 参数为 N = 16, P值仅影响 RAM 的大小 , 对 PEs使用的面积无 影响. FPGA 的速度等级为 5. 本实验实现的 P 值 最大为 31. 实现过程中对系统占用面积和最高工作 频率进行优化 , 实验最终实现的使用面积 (通常以 使用的 CLB 数量来衡量 ) 为 2 060, 最高工作频率 为 1591872 MHz, 使用率为 42%.
SA 结构 PE数量
SA 需要的计算次数
单个 PE AB1 A S1 AB2 A S2
1 N 2P + 1 N2 (2P + 1) N
N2 (2P + 1) 2 N (2P + 1) 2 N2 (2P + 1) (2P + 1) (2P + 1) N (2P + 1)
由表 1 可见 , PE ( p rocess element) 运算可完 成减法 、取绝对值和加法运算各一次.
2 SA 结构
FSBMA 的运算量非常大 , 例如 ,ห้องสมุดไป่ตู้计算一个块 的运动矢量需要 ( 2 ×N2 ) ( 2P + 1) 2 次运算 (包括加 法 、减法和求绝对值 ) 和 ( 2P + 1) 2 - 1次比较运算. 为实现实时编码应用 , 必须采用大量的硬件资源和 合理的体系结构完成这些运算.
SA 结构是一种采用并行处理单元和流水线技 术的计算网络 , 该网络能够实现快速大量的运算. 所以在全搜索块匹配运动预测中常被采用. SA 内 的处理单元采用同步时钟和同步控制 , 并且具有模
田志东 , 朱明程
(深圳大学信息工程学院 , 深圳 518060)
摘 要 : 研究一种全搜索块匹配的脉动阵列结构 , 将该结构的全搜索块匹配算法在赛林思 V irtex - Ⅱ Pro系列现场可编程逻辑门电路 (简称 FPGA ) 上综合并实现 , 给出在 FPGA 上实现该算法的面积使用和最 高工作频率等结果. 该结构可用于低码率的实时压缩应用 , 如 MPEG22. 其最大特点在于可以在运动距离的 最大值范围内任意设定运动距离 P值 , 同时搜索区域可以是长宽任意值的区域.
第 23卷 , 第 2期 2006年 4月
深圳大学学报理工版 JOURNAL OF SHENZHEN UN IVERSITY SC IENCE AND ENGINEER ING
Vol123, No12 Ap r1 2006
文章编号 : 100022618 (2006) 0220133204
一种全搜索块匹配算法的 FPGA实现及其应用
图 3 AB2 结构图 ( N = 3, P = 2) F ig13 Systolic arch itecture AB2 w ith N = 3 and P = 2
3 FSBMA 在 FPGA 上的实现
图 4给出基于 AB2 结构的 FSBMA 在 FPGA 上 实现的体系结构图.
图 5 优化后的 AD 单元结构 F ig15 O ptim ized arch itecture of AD elem en t
运动预测块匹配可有多种实现算法 , 最直接的 方法是计算搜索窗口内每一个候选块的 MAD 值 , 找出 MAD 值最小的块 , 并计算出运动矢量 , 这就 是全搜索算法 [ 324 ] .
运动预测块匹配还有一些快速搜索算法 , 如三 步搜索法和钻石形搜索法. 但快速搜索算法经常会 收敛于一个局部极小点 , 而不是全局最小点. 因此 快速算法会有一定的性能损失. 而全搜索能得到最 佳预测.