基于线性搜索的快速运动估计算法

第38卷　第2期2004年2月

西　安　交　通　大　学　学　报

J OU RNAL OF XI′AN J IAO TON G UN IV ERSIT Y

Vol.38　№2

Feb.2004基于线性搜索的快速运动估计算法

丁贵广,郭宝龙

(西安电子科技大学机电工程学院,710071,西安)

摘要:为了减小快速运动估计算法的计算复杂度和提高运动补偿的准确性,提出了一种新的块匹配运动估计算法,称为线性正方形搜索算法.该算法采用运动估计的线性搜索策略,对于不重要的搜索区域利用线性搜索技术进行快速搜索以减小算法的计算复杂度,而对于重要搜索区域,即最佳点所在区域,用9点的正方形模块进行精细搜索以提高算法的搜索精度.实验结果证明,该算法与菱形算法相比不仅计算复杂度减小了10%以上,而且视频编码效率可以提高约011dB.

关键词:块匹配算法;运动估计;线性搜索;视频编码

中图分类号:TP391　文献标识码:A 文章编号:0253-987X(2004)02-0136-04

N e w F ast Motion Estimation Algorithm B ased on Line Search

Di ng Guiguang,Guo B aolong

(School of Electromechanical Engineering,Xidian University,Xi′an710071,China)

Abstract:In order to reduce the computational complexity of the fast motion estimation and improve the accuracy of motion compensation,a new block2matching algorithm called line2square search(L SS)algorithm was pro2 posed,in which the strategy of the line search was introduced.The L SS algorithm performed the line search for the unimportant area to reduce the computation complexity.For the important search area in which optimal points were existed,a square search pattern consisted of9checking points was used to carry out the refined search,thus the search accuracy and the prediction quality were pared with the diamond search algorithm,experimental results showed that the computational complexity could be reduced up to10%and the coding efficiency could be increased about011dB by the L SS algorithm.

K eyw ords:block2m atchi ng al gorithm;motion esti m ation;li ne search;vi deo codi ng

对于视频序列图像,由于相邻帧之间存在很大的时间相关性,即时间冗余,所以通过减少时间冗余,可以大幅度提高视频编码的效率.基于块匹配的运动估计算法是一种有效的方法,它已经被许多视频编码标准所采纳[1,2].在块匹配运动估计算法中,全搜索(FS)算法精度最高,但由于它要对搜索区内的每个搜索点进行检测,因此计算复杂度高,软硬件实现困难.后来人们相继提出了许多快速搜索算法,如三步法(TSS)[3]、四步法(FSS)[4]、二维对数法(TDL)[5]、基于块的梯度下降法(BB G DS)[6]、交叉法(CS)[7]和菱形法(DS)[8,9\〗等,它们通过设计不同的搜索模板和搜索策略,在计算复杂度上比FS 减小了许多,但搜索的准确性比不上FS.因此,有必要寻找更加高效的块匹配运动估计算法.

本文在分析运动矢量和绝对差和(Sum of Ab2 solute Difference,SAD)的空间分布特性的基础上,设计了一种新的搜索算法———线性正方形搜索算法(Line2Square Search,L SS).实验结果表明,本文提出的L SS算法在计算复杂度和准确性上都明显优于DS等块匹配算法.

收稿日期:2003-05-05.　作者简介:丁贵广(1976～),男,博士生;郭宝龙(联系人),男,教授,博士生导师.　基金项目:国家自然科学基金资助项目(69975015);教育部优秀青年教师计划资助项目.

1　DS算法

DS算法即菱形搜索(Diamond Search,DS)算法[8],是快速算法中性能最为优异的算法之一,它的综合性能明显优于其他几种快速算法.在DS算法中采用两种搜索模板,分别是有9个搜索点的大模板LDSP(Large Diamond Search Pattern)和有5个搜索点的小模板SDSP(Small Diamond Search Pattern).搜索时先用LDSP计算,当最小块误差(Minimum Block Distortion,MBD)点出现在中心点处时,将LDSP换为SDSP,再进行匹配计算,这时5个点中的MBD即为最优匹配点.否则,改变中心点位置,仍用LDSP重复计算[8].

DS算法的特点在于它分析了视频图像中运动矢量的基本规律,选用了大小两种形状的搜索模板.先用LDSP大范围搜索,再用SDSP来准确定位,所以它的性能优于其他算法.但是,DS算法只是一种搜索策略的折中处理,其性能上的缺陷表现在2个方面:①对于大运动的序列,DS算法在搜索最佳点所在区域时,广度搜索和梯度下降搜索同时进行,即同等地对待搜索区域的各部分,造成较大的搜索冗余,影响了算法的搜索速度;②对于保持静止的图像序列,即运动矢量为0的情况,DS算法也要经历由LDSP到SDSP的变化过程,要对13个搜索点进行搜索,所以对于小运动序列,DS算法还有待改进.

2　L SS算法

L SS算法根据SAD分布的空间方向性和运动矢量分布的中心偏移性,设计了正方形搜索模板和线性搜索策略.通过并行搜索和线性搜索减小了算法的计算复杂度,使用小的正方形模板保证了算法的搜索精度.L SS算法很好地克服了DS等快速算法搜索速度慢的缺点.

2.1　LSS算法描述

L SS算法的模板和搜索策略如图1所示.

根据运动矢量分布的中心偏移性及并行处理的思想,并考虑到视觉中心凹的特点(中心密、四周疏),设计了如图1a所示的正方形模板(Square Pat2 tern,SP).此模板上有9个搜索点(称为内模板)和8个虚拟搜索点(称为外模板,图中的虚线圆),内模板用于精确搜索,外模板用于确定线性搜索的方向,图1b显示了8个可能的线性搜索方向.图1c和图1d 分别说明了MBD在水平方向和对角线方向上进行线性搜索的策略

.

(a)L SS

的正方形搜索模板

(b)8

个可能的线性搜索方向

(c)

沿水平方向上的搜索策略

(d)沿对角线方向上的搜索策略

图1　L SS算法的模板和搜索策略

在描述L SS算法的具体搜索步骤之前,给出如下定义.

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