运动估计算法预测搜索起始点

合集下载

HEVC运动估计快速算法优化及硬件实现

1 引言高效视频编码（HEVC）作为新一代标准，沿用了上一代标准H.264/ AVC的编码框架[1]。

但是针对不同部分，H.265/HEVC都分别提出了新技术。

比如H.264/AVC是以宏块作为编码单元，而在H.265/HEVC中采用了编码树单元（CTU），其往下划分的结构有编码单元（ CU）、预测单元（PU）和变换单元（TU）[2]。

CU的尺寸不再局限于16×16，而可以根据深度划分，从64×64分割到8×8大小。

而在实际编码过程中，计算量最大的是帧间预测部分，这是由于视频图像时间冗余大于空间冗余的特性所造成的。

在模式选择的整个迭代过程中，以运动估计为例，不同尺寸的PU块都需要经过搜索、插值来找到各自最佳的匹配块。

这是一个繁琐且非常耗时的过程。

目前已有很多学者对帧间预测模式选择提出了一些简化算法，文献[3]提出了一种扩展和迭代搜索（S&IS）以及低密度和迭代搜索（LD&IS）的运动估计算法，这种方式因为在遍历每个PU时具有规则的周期数，所以在硬件电路的设计上更加友好，但是运动估计所消耗的周期数受视频序列特点影响大，如果周期数较为固定，可能会对编码性能造成一定影响。

文献[4]提出了用基于运动矢量相似性的运动估计快速终止算法。

利用率宏块内子块运动矢量一致的特点，通过计算排除掉不可能的划分方式，从而达到提前终止运动估计的目的。

文献[5]也是采用基于划分深度的先粗选再细选的搜索方式，但是采用的搜索步长、下采样比例以及搜索方式均和本文不同，且最终结果对编码性能造成比特率增加较大。

文献[6]采用了一种快速中心搜索算法，通过发现一帧图像中，静止宏块、慢速运动宏块和快速运动宏块的比例关系，改变全搜索的遍历顺序，并设置提前终止规则，达到快速中心搜索的目的。

文献[7]采用了一种易于硬件实现的整像素运动估计搜索方式，使用并行聚类树搜索方式同时处理各个PU，并在搜索之后将相同MV候选的PU汇聚成一组，下一次的搜索将以这些组为单位进行统一搜索。

一种综合搜索策略的快速运动估计算法

ｐｔｒｎｌｃ—ａｅａｉｔｄｓｅｔｅｒｈ（ＢＤ）ａｏｔｍｎｏｏａｄｅｒｅｉａｏｔｔｙｉｔｅｍｔｄａｅａｄｂｏｋｂｓｄｇｄｎｅｃｎｓａｃＢＧＳｌｒｈ．Ｉｃｒｒｅａｌｔｍｎｔｎｓａｇｅｏｔｎｒｅｇｉｐｔｙｒｉｒｅｎｈｈ
ＷＡＮＧＣｕ，Ｓｈｎ－ｕ，ＪＡＫｅｂｎｈｎＵＮＺｏｇｈａＩ — ｉ
（ｏｅｅｏｌｔｎｃｎｏｍｔｎ＆ＣｎｒｌｎｉｅｒｇｅｎｎｖｒｙｏｅｎｌｇＢ￣ｎ０１４ｈｎ）ＣｌｇｅｒｉＩｒａｉｌｆＥｃｏｆｏｏｔｇｎｅｎ，ＢｉｇＵｉｓｃｏｏｙ，ｅｉｇ１０２，ＣｉａｏＥｉｆｅ￣ｆＴｈｉ
ｓｖｒｌｉｓｕｔｅｐｅｉｇｕｅｓａｃ．Ｅｐｒｎａｅｕｔｓｏｔａｅｐｏｏｅｇｒｈｃｎｉｒｖｅｒｈｓｅｄｅｅａｍｅ，ｆｒｒｓｅｄｎｐｔｅｈｔｈｈｒｘｅｍｅｔｌｓｌｈｗｔｈｒｐｓｄａｏｔｍａｍｐｏｅｓａｃｐｅｉｒｓｈｔｌｉ
ｖｎｅｎｅｎｔｎｌｓｎａｄａｃｄｉｔｒａｉａｔｄｒ．Ｅｓｅｉｌｏｅｕｎｅｔａｇｔｎｃｎｅｔｈｐｅｕｏｌｃｉｖ０一４％．ｏａｐｃａｌｆｒｓｑｅｃｓｗｉｌｒｅｍｏｉｏｔｎ，ｔｅｓｅｄｐｃｕｄａｈｅｅ２％ｙｈｏ８Ｋｅｒｓｙｗｏｄ：ｂｏｋｍａｃｉｇｍｏｉｎｅｔｔｎ；ｓａｃｔｔｇ；ｓａｉｌｃｒｌｔｎ；ｐｅｉｔｎｌｃｔｈｎｔｓｍａｉｏｉｏｅｒｈｓｒｅａｙｐｔｏｒａｉａｅｏｒｄｃｉｏ

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。

基于起点预测的多模板运动估计算法

量．寻找简便、快速和高效的运动估计算法一直是视频编码领域的热点．石搜索法 … Ｄ）钻１（Ｓ简单高效，现有性能最优的快速运动估计算法之一．是本研究对钻石搜索法进行了分析，出了基于起点提预测的多模板运动估计算法．
：：
４０４）００４
摘要：在钻石搜索法的基础上，提出基于起点预测的自适应六边形搜索算法．该算法设计了六边形和菱形２种搜索模板，并融合了预判别零运动矢量、预测搜索起始点等技术．实验结果表明，该
算法的搜索速度和精度都优于传统的快速搜索算法．
运动估计是视频压缩中的关键技术，动估运计算法的优劣直接影响视频压缩编码的效率和质
计算量．ｓ法采用了２种搜索模板：Ｄ大钻石搜索模板（ＤＰ和小钻石搜索模板（ＤＰ，图１示．Ｌｓ）ＳＳ）如所图１ａ所示为大钻石搜索模板，模板包括围绕）该中心点的８点，计９个点，而形成一个大钻个共从石形；１ｂ所示为小钻石搜索模板，模板包括图）该
维普资讯
第２２卷
第８期
重庆工学院学报（自然科学）
Ｊｕａｏｈｎｑｎｓｔｅｏｅｈｏｇ（ａｒｃｎｅｏｒｌｆｏｇｉＩｔｕｆｃｎｌｙＮｔａＳｉｃ）ｎＣｇｎｉｔＴｏｕｌｅ
２００８年８月
Ａｕｇ．２００８

视频压缩中运动估计算法及预测搜索起始点的研究的开题报告

视频压缩中运动估计算法及预测搜索起始点的研究的开题报告一、选题背景及意义随着视频应用场景的不断扩大和高清视频的普及，视频压缩技术逐渐成为解决视频传输和存储问题的一种有效手段。

但是，视频压缩涉及到大量数据的处理，且对处理算法的要求非常高。

特别是在视频编码中，运动估计是最重要的环节之一，它不仅决定了视频的压缩率，还会直接影响到视频质量。

因此，本文选题旨在研究运动估计算法及预测搜索起始点，以提高视频压缩的效率和质量。

二、研究现状分析目前已经有很多关于视频压缩和运动估计的研究，主要涉及的算法有：全搜索算法、分块匹配算法、三步搜索算法、带阈值的三步搜索算法、融合搜索算法等。

其中全搜索算法虽然能够得到最优解，但是计算量非常大，实际应用中很难满足实时性的要求。

随着计算机技术的发展，一些优化算法不断被提出，其中最为广泛应用的是分块匹配算法和三步搜索算法。

但是这些算法仍然存在一些问题，比如搜索的起始点不能够很好地预测，因此需要针对这些问题进一步研究，提出更为优化的算法。

三、研究内容和方案本文的研究内容主要包括两个方面：运动估计算法和预测搜索起始点。

1、运动估计算法本文将综合比较已有的运动估计算法，并提出改进算法，主要包括以下几个方面：(1) 设计有效的匹配方法，减少匹配错误率。

(2) 利用时间和空间信息相结合的方式，提高运动估计的精度。

(3) 对运动场进行有效的预测和补偿，降低预测误差。

(4) 设计优化算法，减少计算复杂度。

2、预测搜索起始点为了减少搜索时间，提高搜索效率，本文将研究预测搜索起始点的算法。

主要包括以下几个方面：(1) 分析运动矢量和相关系数的统计特性，预测搜索起始点。

(2) 利用本地和全局信息结合的方式进行搜索起始点的预测。

(3) 在预测搜索起始点的过程中，考虑场景变化、图像质量等因素的影响。

四、研究预期成果本文将提出一种优化的视频压缩算法，该算法采用改进的运动估计算法和预测搜索起始点算法，能够在保证视频质量的前提下，实现更高的压缩率和更快的编码速度。

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

自适应运动估计搜索算法

有重要意义。
了自适应运动估计算法。算法以时空相邻块的运动矢量预测搜索起点和运动类型，自适应的选用搜索模式和终止准则，实
现视频图像的快速高效运动估计。
１自适应运动估计搜索策略
１１搜索起点的预测．
由于运动物体的整体性和视频运动的连续性，因此视频的运动必然具有时间和空间上的相关性，这种相关性可用来
自适应运动估计搜索算法
杨琛白波，
（．上海水产大学海洋学院，海２０９１上０００；２．上海移动信息技术有限公司，海２０８）上００１
（ｎｉａｇｈ１３ｅｍ）ａｎｅｎｃ＠．ｏｙ６
摘
要：Ｅ－为新一代的视频图像编码器有着广泛的应用前景，动估计与运动补偿技术ＭＰＧ４作运
维普资讯
第２６卷
２００６年６月
文章编号：０１０１２０）６０４０１０ —９８（０６０Ｚ一０１－３
计Ａｐｐｉａｉｎｓｌｔｏｃ
Ｖｏ．２１６
Ｊｎ０６ｕｅ２０
为ＭＥ－关键技术之一，ＰＧ４的由于运动估计非常耗时，因此对编码的实时性影响很大。在分析视频图像时空域相关性和已有的运动估计算法的基础上提出了自适应运动估计搜索算法，经测试表明该并算法在编码速度和质量上都有较大改进。关键词：关键词：Ｅ－；ＭＰＧ４自适应；动估计运

一种用于运动估计的十字六边形搜索算法

中图分类号：Ｐ９Ｔ３１
种用于运动估计的十字六边形搜索算法
吕瑞，卿粼波，何小海，龙建忠
（四川大学电子信息学院图像信息研究所，成都６０６）ｌ０４
摘
要：提出了一种十字六边形搜索算法用于快速运动估计。该算法利用了运动矢量的中心偏置性和相关性，运动估计时通过预测确定搜
［ｓｒｃ］Ａｒｓｈｘｇｎｓａｃ（ＳａｇｒｈｉｐｏｏｅｏａｔｔｎｅｔｔｎＭＥ）ＣｌｏｉｍｔｉｓｂｔｅｃｎｅｂｓｄＡｂｔａｔｃｏｓｅａｏｅｒｈＣＨ）ｌｏｔｍｒｐｓｄｆｒｆｓｍｏｉｓｍａｏ（．ＨＳａｇｒｈｕｉｚｏｈｔｅｔ￣ａｅｉｓｏｉｉｔｌｅｈｌ
Ｃａｓ４％ａｅｇｄｃｉｎｉｖｒｇｅｒｈｎｏｎ（Ｓ）ｏｅｒｉａｈｘｇｎｂｓｄｓａｈＨＸＢＳｌｏｉｍ，ｎｈｔＣａＨＳｇｉ５ｎｖｒｅｒｕｔｎａｅａｅｓａｉｇｐｉｔＰｖｒｏｉｎｌｅａｏ — ａｅｅｒ（ＥａｅｏｃＡｇｃ）ａｒｈａｄｔａＨＳｃｎｇｔ
ｄｓｂｔｎｈｒｃｒｔｆｔｎｖｃｏｓＭＶｓａｄｔｅｃｒｅａｏｍｏｇＭＶｓＩ，ｈｉａｓａｃｏｎｓｒｅｉｅｙｐｄｃｉｎａｆｓ，ｉｒｕｉａａｔｉｉｏｉｅｔｒ（ｔｉｏｃｅｓｃｍｏｏ）ｎｏｒｌｔｎａｎｈｉ．ｎＭＥｔｅｉｔｌｅｒｈｐｉｔａｅｄｃｄｄｂｒｉｔｔｒｔｎｉｅｏｉ

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。

基于运动矢量中心偏置的运动估计搜索策略

基于运动矢量中心偏置的运动估计搜索策略作者：饶烜来源：《现代电子技术》2010年第19期摘要:在对运动图像进行运动估计的时候,搜索策略的选择对运动估计的准确性、运动估计的速度影响重大。

介绍一种基于运动矢量中心偏置的运动估计搜索策略,该搜索策略是根据运动矢量具有中心偏置分布的特点,以块误差函数最小作为调整搜索区域大小和位置的判断依据,从而实现准确的运动估计。

详细叙述了算法的实现步骤,并通过实验比较,得出该算法在运算速度、信噪比方面的效果都较好。

关键词:运动估计; 运动矢量; 运动补偿; 搜索策略中图分类号:TN943-34文献标识码:A文章编号:1004-373X(2010)19-0123-02Search Strategy of Motion Estimation Based on Center-biased Motion VectorRAO Xuan(School of Information Engineering, Nanchang Hangkong University, Nanchang 330063, China)Abstract: When the motion estimation of the motion images is performed, there is a serious influence of the selection of search strategy on the accuracy and speed of the motion estimation. A search strategy of the motion estimation based on center-biased motion vector theory is introduced. The accurate motion estimation is implemented with the strategy based the distribution characteritic of the center-biased motion vertor, and taking the minimum ofthe block error function as a criterion of adjusting the scale of the search region and location.The algorithm steps are elaborated. The experimental result indicates that the algorithm is better than other algorithm in computing speed and SNR.Keywords: motion estimation; motion vector; motion compensation; search strategy1 搜索策略分析在运动估计算法中,运动矢量搜索策略的选择对运动估计的准确性、速度有重大的影响。

针对H.264改进的快速整像素运动估计算法

＊Ｃ０ｒｒＰｓ０ｇａｕｔｈｏｒ，Ｅ－ｍａｉｌ：ｊｉｎｌｘ＠ｃｉｏｍｐ．ａｃ．ｃｎ
Ａｂｓｔｒａｃｔ：ＯｎｔｈｅｂａｓｉｓｏｆｔｈｅＵபைடு நூலகம் ＨｅｘａｇｏｎＳａｌｇｏｒｉｔｈｍｕｓｅｄｉｎｔｈｅＪｏｉｎｔＭｏｄｅｌ（ＪＭ）ｆｏｒＨ．２６４，ａｎｅｗ
ｆａｓｔａｌｇｏｒｉｔｈｍｏｎｉｎｔｅｇｅｒｐｉｘｅｌｍｏｔｉｏｎｅｓｔｉｍａｔｉｏｎｗａｓｐｒｏｐｏｓｅｄｔｏｉｍｐｒｏｖｅｔｈｅｖｉｄｅｏｅｎｃｏｄｉｎｇｃｈａｒａｃ～
第２１卷
第４期
光学精密工程
ＯｐｔｉｃｓａｎｄＰｒｅｃｉｓｉｏｎＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ
ＶｏｌＩ２１Ｎｏ．４
Ａｐｒ．２０１３
２０１３年４月
文章编号
１００４ — ９２４Ｘ（２０１３）Ｏ４ — １０１７－０９
ｔｅｒｉｓｔｉｃｓ．ＡｎｅｗｏｒｄｅｒｏｆｃｈｅｃｋｉｎｇｐｒｅｄｉｃｔｅｄＭｏｔｉｏｎＶｅｃｔｏｒ（ＭＶ）ｗａｓｐｒｏｐｏｓｅｄｉｎｔｈｅｐｒｅｄｉｃｔｉｎｇｓｔａｒｔ — ｉｎｇｓｅａｒｃｈｐｏｉｎｔｔｏｐｒｏｍｏｔｅｔｈｅａｃｃｕｒａｃｙｏｆｓｔａｒｔｉｎｇｓｅａｒｃｈｐｏｉｎｔ．Ｔｈｅｎ，ａｓｅｌｆ－ａｄａｐｔｉｖｅｇｌｏｂａｌｓｅａｒｃｈ

一种用于运动估计的十字六边形搜索算法

—227—一种用于运动估计的十字六边形搜索算法吕瑞，卿粼波，何小海，龙建忠（四川大学电子信息学院图像信息研究所，成都 610064）摘要：提出了一种十字六边形搜索算法用于快速运动估计。

该算法利用了运动矢量的中心偏置性和相关性，运动估计时通过预测确定搜索起始点，在搜索前期利用十字模板结合提前退出技术优先搜索起始点附近的局部区域，后期则改用六边形模板扩大搜索范围并完成运动估计。

实验证明该算法与原始的六边形搜索算法相比平均减少了45%的搜索点数，与一些新的快速搜索算法相比，在搜索精度基本相似的情况下也有效地降低了运动估计的运算复杂度。

关键词：运动估计；提前退出；十字模板；六边形搜索Cross Hexagon Search Algorithm for Motion EstimationLV Rui, QING Linbo, HE Xiaohai, LONG Jianzhong(Institute of Image Imformation, College of Electronics and Information Engineering, Sichuan University, Chengdu 610064)【Abstract 】A cross hexagon search(CHS) algorithm is proposed for fast motion estimation(ME). CHS algorithm utilizes both the center-based distribution characteristic of motion vectors(MVs) and the correlation among MVs. In ME, the initial search points are decided by prediction at first,then at early searching stage CHS employs cross search pattern and halfway-stop technique in searching the local areas around the initial search points priority, and at later stage CHS enlarges searching range and completes ME by using hexagon search patterns. Experiment results show that CHS gains 45% average reduction in average searching point(ASP) over original hexagon-based search(HEXBS) algorithm, and that CHS can effectively reduce the computational complexity of ME over some new fast searching algorithms with similar searching precision. 【Key words 】motion estimation; halfway-stop; cross searching pattern; hexagon-based search (HEXBS)计算机工程Computer Engineering 第33卷第13期Vol.33 No.13 2007年7月July 2007·多媒体技术及应用·文章编号：1000—3428(2007)13—0227—03文献标识码：A中图分类号：TP391在视频压缩编码中，运动估计是减少视频序列时间冗余度的有效手段，其运算效率对整个编码系统的性能有着重大影响。

可预测起始搜索点的自适应准十字菱形搜索算法

可预测起始搜索点的自适应准十字菱形搜索算法
叶唏
（京交通大学通信与信息系统北京市重点实验室，北北京ｌｏ４）Ｏ０４
摘
要：析了视频图像现有块匹配运动估计的技术特点，分通过实验数据定量评价了各算法的优缺
ｔｇｓａｄｄｓｄａｔｇｓｔｒｕｈｔｅｄｔｏｒｍｘｅｉｎｓａｅｎｉａＶｎａｅｈｏｇｈａａｇｔｆｏｅｐｒｍｅｔ．ＡｎｉｒＶｄｍｏｉｎｅｔｔｎｆｓｍｐｏｅｔｓｉｉａｔｏｍａｏａｇｒｔｍｓｐｏ０ｅｌｏｉｈｉｒｐｓｄ，ｗｈｃｓａａｔｅｑａｉｒｓ— ｉｍｏｄｓａｃｌｏｉｈｂｓｄ０ｒｄｃｉｅｉｉｉｈｉｄｐｉｕｓｃｏｓｄａｎｅｒｈａｇｒｔｍａｅｎｐｅｉｔＶｎ — Ｖ－
点，出的一种改进的自适应运动估计算法：于起始搜索点预测的准十字菱形搜索算法．算法提基该根据序列图像中运动矢量的十字中心偏置分布特性和运动矢量间的时空相关性，设计了一种准十字菱形搜索模板，对静止块设定阈值，并直接中止搜索；结合起始搜索点预测，并根据运动类型自适
Ｔｈｌｏｉｈｉｈｓｐｐｒｓｂｔｎｉｌｍｐｏｅｈｔｎｅｔｔｎｓｅｄｗｈｌｅｓｒｓｔｅｅａｇｒｔｍｎｔｉａｅｕｓａｔ１ｉｒＶｓｔｅｍｏｉｓｉｉｐｅ，ａｙｏｍａｏｉｎｕｅｈｅ

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）

基于起点预测的单位十字快速运动估计算法

前宏块在参考帧中的起始搜索点进行预测，后采然用单位十字模式进行搜索，在预测和搜索过程中并
收稿日期：０６０ —８２０ —９２基金项目：粤港关键领域重点突破项目（０５９２０）２０４８３４；广东省科技攻关项目（０４１２１１）２０Ｂ００００
自适应十字搜索法的１１４４．９～．２倍．算法计算量小，该实时性强，易于硬件实现，小运在
动序列运动估计方面具有明显优势．关键词：频编码；动估计；搜索算法；匹配视运块
中图分类号：Ｎ１．Ｔ９９８
区域内的所有位置进行穷尽搜索，种运动估计搜这索算法称为全搜索（Ｓ．Ｓ算法搜索精度高，以Ｆ）Ｆ可获得较好的图像质量，但需要对搜索区域内的每一
点都进行块匹配运算，计算量巨大，不能满足实时性
位十字快速运动估计算法．其基本思想是首先对当
林兆花谢存禧邹焱飚
（华南理工大学机械工程学院，广东广州５０４）１６０
摘
要：复杂且耗时的运动估计运算给实时视频编码系统的实现带来了困难．为提高视
频编码的实时性，中分析了运动矢量的分布特性和空间相关性，出了一种基于起点预文提
究热点，０世纪８２０年代以来，出现了许多快速运动估计算法，三步法（Ｓ）新三步法（ＴＳ［、如ＴＳ、ＮＳ）５四１步法（Ｓ）基于块的梯度下降法（ＢＤ）、ＦＳ［、６３ＢＧＳ两步法（ＷＳ）ｊ菱形法（Ｓｔ和交叉菱形法ＴＳ［、ｓＤ）］９（Ｄ）１等．中，ＳＣＳｏ其３ＴＳ由于简单而有效，Ｈ２１被．６

基于UMHexagenS的快速运动估计算法优化

Ｄｇｔｄ０ｉｉｌｅａｌ
数字积频Ｉ
文章编号：０２８９（０）７０２ — ３１０ — ６２２１０ — ０９０１
基于ＵＭＨｅａｅＳｘｇｎ的快速运动估计算法优化
卢政，应骏
（海师范大学信息与机电工程学院，海２０３）上上０２４
【关键词】Ｈ２４运动估计；ＭＨｘｇｎ算法；．６；ＵｅａｏＳ帧间模式选择【中图分类号】Ｔ９９８；Ｐ９Ｎ１．１Ｔ３１【文献标识码】Ｂ
ＯｐｔｍｉａｉｎｎｏｔｏＥｓｉａｉＡｌｒｔｉｚｔｏｏＭｉｎｔｍｔｏｎｇｏｉｈｍＢａｅｏＵＭＨｅａｅｓｄｎｘｇｎＳ
亚像素精度后，在提高编码性能的同时，运动估计的运算耗时增长明显。提高编码速度的一个重要途径是利用快速运动算法ｌ１由于快速运动算法在不同程度上容易。一陷人局部最优，对小的运动视频序列较好，但对于大的运
动视频序列不很理想。
３５５）ｘ区域螺旋搜索，１所示；）如图ｂ４超六边形模板搜索，
【ｙｗｒｓ２４ｏｉｓｍｔｎＭＨｘｇｎｌｒｈｉｔｏｅｓｌｃｏＫｅｏｄ】Ｈ．；ｍｔｎｅｔａｉ；ＵｅａｏＳａｏｔｍ；ｎｅｍｄｅｔｎ６ｏｉｏｇｉｒｅｉ
０引言
在Ｈ．４的编码过程中，动估计与预测历来是最２６运
如图ｌ所示；）中六边形模板搜索，图ｌ所示；）ｃ５如ｃ６小菱形模板反复搜索，得到最终的运动矢量，如图１所示。ｃ

一种用于帧频提升系统的运动估计算法

Ｆｒｍａ、Ｆｏｂｌｏｅｎｏｔａｌ、Ｍｏｉ、Ｖｃｒｂｌｅｅｔａ这４个ＣＦ序列进行测Ｉ
２运动矢量预测机制．２若当前块在静止检测中未被判定为静止块，则对搜索起
始点进行预测，通过预测获取一个更加接近最佳匹配位置的搜索起始点，减少运动估计的计算量。具体预测方法为：将待插帧中当前块左、上、左上及右上邻域块的运动矢量分别赋予当前块，并分别计算它们对应到当前块在前后两帧中对应位置匹配块经下采样后的ＳＤ值。若这些ＳＤ值中至少ＡＡ有一个小于某一设定的阈值，取其中最小ＳＤ值对应的运动Ａ矢量为当前块的搜索起始点；再在该起始点附近做小范围的结合下采样的局部全搜索，以确保预测运动矢量的准确性，尽可能地防止由不可靠的运动矢量所导致的误差传递。
作者简介：周洋生（８－），１６，男硕士研究生，９主研方向：视频图像
处理；田逢春，教授、博士生导师；宋建文、段淑玉，硕士研究生
收藕日期：２１—２１００１—７
Ｅｍｉａｉｃｏ７＠１３ｏ．ａ：ｄｅｈｗ２６．ｍｌｎｌｃ
文献标识码：Ａ
中田分类号：Ｐ９Ｔ３１
种用于帧频提升系统的运动估计算法
周洋生，田逢春，宋建文，段淑玉
（重庆大学通信工程学院，重庆４０４）００４
摘
要：基于静止检测、运动矢量预测，结合局部全搜索和下采样方法，提出一种有效的运动估计算法。将该算法用于基于运动估计运动
动块的时空相关性寻找一个离最佳匹配块较近的搜索起始点

蝶形运动估计算法

维普资讯
第３４卷第４期
ＶＬ３ｏ４
・
计
算
机
工
程
２００８年２月
Ｆｅｕａｙ２８ｂｒｒ００
Ｎｏ．４
ＣｏｍｐｕｔｒＥｎｇｎｅｒｎｇｅｉｅｉ
多媒体技术及应用・
文章编号：１ｏ－４８ｏ８４＿２５０文献标识码：Ａ０＿３２（ｏ）＿０３— ３ｏ２ｏ
ＳｕｒＥｒｒ，ＭＡＥＭｅｎｑａｅｒｏ）（ａＡｂｏｕｅｒｏ）ＳｓｌｔＥｒ，ＡＤ（ｕＳｍｏｆＡｂｏｕｅｓｌｔＤｉｅｅｃｓ，Ｐｆｒｎｅ）ＤＣ（ｉｅＤｉｅｅｃＣｌｓｉｃｔｎ，ｆＰｘｌｆｒｎｅｆａｓｉａｉ）ｆｏ
中图分类号：Ｐ０．Ｔ３１６
蝶形运动估计算法
田应洪，何俊，洪志良
（复旦大学专用集成电路国家重点实验室，上海２１０）０２３
摘
要：提出一种运动估计算法，该算法充分利用视频序列的统计特性以节省计算量，提高速度。并采用简单有效的搜索模板－蝶形模板，
ＴＩＡＮｎ－ｏｇＨＥｕ，Ｙｉｇｈｎ，ＪｎＨＯＮＧｈ－ａｇＺｉｌｎｉ
（Ｉ＆ＳｓｅＳａｅＫｅｂｒｔｒ，ｕａｉｅｓｔ，ｈｎｈｉ０１０）ＡＳＣｙｔｍｔｔｙＬａｏａｏｙＦｄｎＵｎｖｒｉＳａｇａ２３ｙ２
较强。
以前图像某一区域内根据某一准则搜索出与当前块最匹配的
块，并用运动向量来指示该匹配块的位置。因此，对块运动

1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。

ＸＵＥＣｈｏｇＣｈｎｇＣＨＥｉｎｎ— ｏ，ＮＪａ
（ｏｌｇｆｏｕｅｄｎｏｍａｉｃｅｃ，ｏｔｗｓＵｎｖｒｉ，ｈｎｑｇ０７Ｃｉ）ＣｌｅｍｐｔｒｎｆｒｔｎＳｉｅＳｕｈｅｔｉｅｓｙＣｏｇｉ０，ｈｎｅｏＣａＩｏｎｔｎ４１５ａ
ｃｍｐｒｓｎｎｏｈｒｍｅｈｄｏｈｐｅｉｔｏｏｅｒｈｎｉｉｉｌｏｎｗｅｅｈｏｅｉａｌａｄｅｐｒｍｅｔｌｏａｉｏａｄｔｅｔｏｓｆｔｅｒｄｃｉｎｆｓａｃｉｇｎｔｐｉｔａｒｔｅｒｔｌｃｙｎｘｅｉｎａｌｙ
值，左块，ＳＤ比较等方法进行了理论介绍和实验分析，提出一种新的预测搜索起始点方法。该方法是利用相Ａ邻块运动矢量的相关性和运动矢量的偏向分布特征给相邻块分配不同的权重来预测搜索起始点。实验结果表明对不同种类的标准测试序列新方法比其它方法能够减少更多的搜索点数，减少搜索点数的总数达到２．且９２４
２１年第２０１０卷第２期
计算机系统席用
运动估计算法预Байду номын сангаас搜索起始点①
薛冲冲，陈坚
（南火学计算机与信息科学学院，重庆４０１）两０７５
摘
要：高精度的预测搜索起始点方法可以减少运动估计算法的搜索点数，提高搜索速度和精度。对巾值，均
ｐｉｓｒｐｓｄＴｅｎｖｌｅｈｄａｓｎｉｅｅｔｅｔｔｅｄａｅｔｌｃｓＥｐｒｅｔｓｌｏａｏｔｏｏｅ．ｈｏｅｍｔｏｓｉｓｆｒｎｉｓｏｔｊｃｎｂｏｋ．ｘｅｉｎａｒｕｓｈｗｔｔｎｗａｐｇｄｗ曲ｈａｍｌｅｔｓｈｈｎｖｌｔｄｇｉｅｅｒｄｃｏ（９２ｉｈｕｂｒｆｅｒｈｎｏｔｅｔｉｅｎｎｆｃｔｉｔｏｅｍｅｏａｓｂａｒｅｕｔｎ２．）ｎｔｅｎｍｅｏａｃｉｇｐｉｖｒｅｄｆｅｔｉｓｏｉｒｎｅｈｎｉ４ｓｎｏｈｆｒｋｄｒｅｏｔｔｇｖｄｏｓｑｅｃｎｏｅ．１ＢｉｐａｇａｔｎｉａｏＰＮ）ｅｉｉｅｕｎｅｄｍｐｖｓ７ｄｅｋｓｎｌｏｏｓＲｔ（ＳＲ．ｓｎｅａｉ１ｎｉｅｉ
ａａｓｅ．ｎｃｏｄｎｏＴｅｃｒｌｉｎｏｄａｅｔｌｃｓｎｌｉｄＡｄａｃｒｉｔｈｏｒａｏｆａｊｃｎｌｂｏｋ’ｍｏｏｅｔｒａｄｔｅｃａａｔｒｔｆｔｅｙｓｇｅｔｙｔｎｖｃｓｎｈｈｒｅｉｉｏｉｏｃｓｃｈ
ＰＮＲ提高１７ｄＳ．ｌＢ。
关键词：运动估计；预测搜索起始点的方法；实验分析
ＰｒｄｉｔｏｆＳｅｒｈｉｇＩｉｉｌｉｏｏｉｎＥｓｉａｉｎｅｃｉｎｏａｃｎｎｔａｎｔｒＭｔｏｔｍｔｏＰｏｆ
ｃｎｅ－ａｅｈｒｃｅｉｔｆｍｏｉｎｖｃｏｓｉｍａｅｓｑｅｃｓｌｎｖｌｅｈｄｏｅｐｅｉｔｏｆｓａｃｉｇｉｔｌｅｔｒｂｉｓｄｃａａｔｒｓｉｏｔｏｅｔｒｎｉｇｅｕｎｅ，ｆｏｅｔｏｆｔｒｄｃｉｎｏｅｒｈｎｉｃｍｈｎｉａ
Ｋｅｗｏｄｓｙｒ：ｍｏｉｎｅｔｍａｉｎ；ｅｈｄｆｔｅｐｒｄｃｉｎｏｅｃｎｉｉｌｏｉｔｅｐｒｍｅｔｌｎｌｉｅｔｏｓｉｔｏｍｔｏｓｏｈｅｉｔｏｆｓａｈｉｇｉｔａｎ；ｘｅｉｎａｌａａｙｓｓｄｒｎｐｙ
ＡｓａｔＨ曲ｐｅｉｏｆｈｒｄｔｎｏａｃｉｇｉｔｌｏｔａｄｃｅｕｂｒｆｅｒｈｐｉｓｏｉｒｖｂｔｃ：ｉｒｃｉｎｏｅｅｉｉｆｅｒｈｎｉａｐｉｎｒｕｅｈｍｅｏａｃｏｔｔｍｐｏｅｒｓｔｐｃｏｓｎｉｎｃｅｔｎｓｎｔｅｓａｃｐｅｎｅｒｈｐｅｉｏ．ｈｅｉ，ｈａ，ｈｆｂｏｋｔｅＳＤ（ｕｆｂｏｔＤｆｒｃ）ｈｅｒｈｓｅｄａｄｓａｃｒｃｓｎＴｅｍｄｎｔｅｍｅｎｔｅｌｔｌｃ，ｈＡＳｍｏｓｌｅｉｅｅｅｉａｅＡｕｆｎ
ｌ引言
在视频数据压缩中，利用运动估计和运动补偿来
运动估计算法一直是视频压缩编码领域中的重点研究方向。目前，运动估计算法的研究重点方向之一就是搜索起始点的选择在宏块的那个位置开始执行运动估计算法可以减少搜索点数同时提高匹酉度。没己有进行起始点预测的情况下搜索都是从零点开始的，