中期报告--块匹配算法比较研究

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快速块匹配算法研究

快速块匹配算法研究

快速块匹配运动估计算法的探索与分析——浙江大学第13期srtp研究报告指导教师:陆系群组员:金鑫、徐洋、徐超快速块匹配运动估计算法的探索与分析摘要:本文介绍了块匹配运动估计算法及对现已实现的三种算法(新三步法、四步法、钻石算法)进行分析及对比。

关键词:运动估计算法、块匹配、三步法、四步法、钻石算法Exploration and Analysis of Fast Block Matching Algorithms forMotion EstimationAbstract: This article introduces Fast Block Matching Algorithms for Motion Estimation, and analyzes three implemented algorithms (New three-step search algorithm, Four-step search algorithm, diamond search algorithm).Key Words:Motion Estimation Algorithms, Fast Block Matching, Three-step search algorithm, Four-step search algorithm, diamond search algorithm第一部分概述1.研究背景视频压缩(Video Compression)技术是计算机处理视频的前提。

视频信号数字化后数据带宽很高,通常在20MB/秒以上,因此计算机很难对之进行保存和处理。

采用压缩技术以后通常数据带宽能降到1-10MB/秒,这样就可以将视频信号保存在计算机中并作相应的处理。

视频图像数据有极强的相关性,也就是说有大量的冗余信息(Redundant information)。

冗余信息可分为空域冗余信息和时域冗余信息。

压缩技术就是将数据中的冗余信息去掉。

2D视频转3D视频中快速块匹配运动估计算法

2D视频转3D视频中快速块匹配运动估计算法

2D视频转3D视频中快速块匹配运动估计算法程翠萍;方漪;张三平【期刊名称】《青岛大学学报(自然科学版)》【年(卷),期】2012(025)004【摘要】According to the special-temporal correlation and probability distribution between the near motion vectors, this paper presents a fast block-matching motion estimation algorithm in 2D/3D. This algorithm bases on a study of prediction process, early termination and adaptive search pattern. Experimental results show that such method, compared with TSS and DS, reduces the search of stationary block. This method also keeps the image quality efficiently, and reduces search points to improve the speed of motion estimation.%根据视频序列相邻帧之间运动矢量的时空相关性和概率分布特性,提出了一种快速块匹配运动估计算法.该算法使用了搜索起点预测准则、中止阈值准则和自适应搜索策略等.实验结果表明,该算法与三步法、菱形法等相比,减少了对静止块的搜索,在保证图像质量的同时,减少了搜索的点数,提高了运动估计的速度.【总页数】5页(P34-38)【作者】程翠萍;方漪;张三平【作者单位】青岛大学信息工程学院,山东青岛266071;青岛大学信息工程学院,山东青岛266071;青岛大学信息工程学院,山东青岛266071【正文语种】中文【中图分类】TP391【相关文献】1.高清数字电视SOC芯片2D转3D视频处理技术的应用 [J], 矫风;刘卫东;张金平2.基于运动估计的2D转3D视频深度滤波 [J], 黄冬冬;张贻雄;石江宏3.基于块匹配的视频帧间运动估计算法研究 [J], 郑运昌;张连连;张红岭;张克辉;黄晓英;张静静;王磊4.基于块匹配的视频帧间运动估计算法研究 [J], 郑运昌; 张连连; 张红岭; 张克辉; 黄晓英; 张静静; 王磊5.清华研发立体视频芯片“清立方”实现2D视频转3D [J],因版权原因,仅展示原文概要,查看原文内容请购买。

图像序列运动估计中经典块匹配算法研究

图像序列运动估计中经典块匹配算法研究

D a n e rh( S i mo d sac D )
形法( S 被 MP G4国际标 准采纳并 收入验证模 型( M) D) E- V 。它
0 引 言
图像 序列 中相邻两 幅图像 之间在 内容上 的差 异不会太 大 , 或者说后 一帧的 内容与前一 帧重 复的部分很多 , 二者 是相关的 。 而消 除这 种时间的相关性 ( 冗余度 ) 是 视频压缩 编码 的一条 重 , 要途径 。运动估 计 ME Mo o s m t n 用于 图像序列 帧间 编 ( tnE t ai ) i i o
Ab ta t sr c T e b sc i e ,ag r h d s r t n,s a c e l t n l oi m p roma c f h a i d a l o t m e c p i i i o e r h t mp ae a d ag rt e fr n e o h BMA u h a ,T S s c sES S ,N S n n T S5 月
计 算机 应 用与软 件
Co u e mp tr App ia in nd S fwa e lc t s a ot r o
V0 . 9 No 5 12 .
M a 01 v2 2
图 像 序 列 运 动 估 计 中经 典 块 匹 配算 法研 究
mo in e t t n o g e u n e ae a ay e n t d e .I x e i n a s lt n,a e a e n mb ro e r h n os p r bo k a d t si i fi o ma o ma e s q e c r n ls d a d su id n e p rme t l i a i mu o v r g u e fs ac ig d t e l c n

匹配分析报告

匹配分析报告

匹配分析报告1. 引言本报告旨在对匹配分析进行详细的介绍和分析。

匹配分析是一种常见的数据分析技术,用于确定两个或多个变量之间的相似性或相关性。

通过匹配分析,我们可以了解变量之间的关系,并根据这些关系做出有效的决策。

2. 匹配分析的基本原理匹配分析是一种基于样本匹配的统计方法。

其基本原理是将两组或多组数据进行比较,确定它们之间的相似性和差异性。

匹配分析通常包括以下步骤:1.数据收集:收集需要进行匹配分析的数据,包括各个变量的取值和样本数量等信息。

2.数据预处理:对数据进行清洗和转换,消除异常值和缺失值,确保数据的准确性和完整性。

3.变量选择:选择需要进行匹配分析的变量,根据研究目的和数据特点进行合理的选择。

4.匹配方法选择:选择合适的匹配方法,如最邻近匹配、倾向得分匹配等。

5.匹配分析:根据选择的匹配方法进行数据匹配,得到匹配后的样本数据。

6.相似性度量:通过计算匹配后的样本数据的相似性度量指标,如距离、相似度、相关系数等,评估变量之间的关系。

7.结果分析:根据相似性度量结果进行分析和解释,得出结论和建议。

3. 匹配分析的应用领域匹配分析在各个领域都有广泛的应用,以下是一些常见的应用领域:3.1 生物医学研究在生物医学研究中,匹配分析可以用于寻找疾病与基因变异之间的关联,确定病因和发病机制。

通过比较患者群体和健康对照群体的相关变量,可以找到疾病的潜在原因和风险因素。

3.2 金融风险管理在金融领域,匹配分析可以用于评估不同投资组合之间的相似性,确定投资组合的风险和收益。

通过比较不同投资组合的历史表现和市场因素等变量,可以为投资者提供有效的投资建议和风险管理策略。

3.3 人力资源管理在人力资源管理中,匹配分析可以用于评估员工之间的相似性,确定最佳的团队组合和员工招聘策略。

通过比较员工的技能和经验等变量,可以找到最适合的员工和职位匹配,提高团队的效能和员工的满意度。

3.4 市场营销分析在市场营销分析中,匹配分析可以用于评估产品和目标用户之间的关系,确定最佳的市场定位和推广策略。

创新计划项目中期检查意见汇总

创新计划项目中期检查意见汇总
康磊
根据中期汇报情况,目前工作进展正常,前期完成质量较高。但是由于一名项目组成员的退出,导致一些相关成果可能不能按时完成,提请相关人员关注并协调。
能按计划进度开展工作,任务完成较好。因一名成员中途退出,一篇论文未落实。
38、
软件学院
梦幻摇滚乐现场
林方超
该小组成员能够按照项目计划开展工作,并且围绕任务所涉及的主要创新点开展工作,且已经取得了阶段性的成果,符合任务书的工作进度。
需进一步抓紧时间,同意通过中期检查
同意指导小组审查意见
24、
机电工程学院
用于烤烟育苗基地的网络型多参数监测系统研制
李艳坤
基本按计划进行,同意通过中期检查
同意指导小组审查意见
25、
机电工程学院
基于现场总线的系列化通用型数字变送气研制
任赫然
基本按计划进行,同意通过中期检查
同意指导小组审查意见
26、
技术物理学院
1、已完成粗燥面的分析与建模,
2、已完成论文一篇,在西北地区会议上发表,
3、实验数据来自研究所,还要与建模比对,按计划完成!优
34、
理学院
目标激光多普勒研究
苏欣欣
已完成的工作:
1、进行了理论分析
2、设计了信号通路调制电路
由于系统指标极高,采集电路设计是一个难点,希望与指导教师多交流,共同制定可实现的采集方案。
咨询工作组意见
1、
通信工程学院
无限网银行保密与认证研究
吕靖原
基本按计划进行,同意通过中期检查
同意指导小组审查意见
2、
通信工程学院
新型城市公交服务通信系统——信息采集与发送
郭乐
基本按计划进行,同意通过中期检查

EBMA块匹配算法实验报告

EBMA块匹配算法实验报告

EBMA 算法实验报告一、实验内容以任一视频的两帧图像为输入,通过EBMA 算法,计算运动矢量、运动补偿误差等数据。

二、实验原理块匹配算法是一种重要的基于块的运动估计算法。

基于块的运动估计算法是在已估计的运动场上施加平滑约束,把图像分割为互不重叠的称为块的区域,并且假定每个块内的运动可以用一个简单的参数模型(如恒定、仿射、双线性)特征化。

块匹配算法的原理即是,以视频中的两帧图像为输入,假设为第K 帧(当前帧)与第K-1帧(上一帧)。

对当前帧图片以N*N 的图像块为单位,分成一个个块,且块间不重叠。

对于第x 个图像块A ,在第上一帧中,寻找与它最匹配的图像块A',我们认为A 图像块是由A'图像块平移而得到的。

于是就把图像块A'到A 的运动矢量MV 记作图像块A 的运动矢量。

其原理图如下图所示:一般通过绝对平均误差函数来进行匹配:(i,j)|A(i,j)B(i,j)|p =-∑全搜索的块匹配算法是一种块匹配的搜索策略,是最简单、最原始的块匹配算法,可靠且能够得到全局最优的结果。

其基本思想是在一个预定的搜索区域内,将第m 个图像块与目标帧中所有候选块进行比较,并寻找具有最小误差的一个,这两个块之间的位移差即为所估计的运动矢量。

全搜索块匹配算法,假设图像的搜索范围为(-R,R),为了减少计算量,设置搜索步长为1。

在范围内,对每一个可能的图像块都进行匹配计,寻找一个最优的匹配块。

对每个块,需要搜索22(2R 1)N +次,则对每帧图像需要搜索的次数为22(2R 1)M +。

三、实验内容输入视频中的两帧图像,以当前帧图像作为锚定帧,需要预测的下一帧图像作为目标帧,将其大小规定为256*256,并将其转化为灰度图像:对锚定帧图片,进行分块,取块大小为16*16。

设置图像的搜索范围为(-16,16),步长为1。

对目标帧在图像的搜索范围内搜索并计算MAD值,比较各块MAD值得大小,找到MAD值最小的当前块在锚定帧中的最优匹配快,并保存相应的运动矢量:通过得到的运动矢量图以及目标帧预测估计当前帧图像,并计算残差:其运动补偿误差为26.4406。

中期报告块匹配算法比较研究

中期报告块匹配算法比较研究

块匹配算法研究与比较--------以EBMA 和TSS 算法为例1、 块匹配算法简介运动估计是视频处理系统的一个重要组成部分,二维运动估计是其中一个大类,迄今已发展出一系列的二维运动估计算法,被广泛地应用于视频压缩、采样率转换等方面。

二维运动估计算法主要目标是估计出相邻视频帧之间的二维运动向量。

根据不同的运动表示方法,可以分为整体运动估计,基于像素的运动估计,基于块的运动估计,基于区域的运动估计,不同方法应用场合不同,各有优劣。

本文主要研究基于块的运动估计算法。

块匹配算法是一种重要的基于块的运动估计算法。

基于块的运动估计算法是在已估计的运动场上施加平滑约束,不图像分割为互不重叠的称为块的区域,并且假定每个块内的运动可以用一个简单的参数模型(如恒定、仿射、双线性)特征化。

令B m 表示第m 个图像块,M 代表图像块数,Μ={1,2,…..M},块的分割应满足⋃B m =ΛM m=1,B m ⋂B n =0,m ≠n理论上,一个块可以表示成任意形状,实际上一般都表示成N*N 的正方形。

在最简单的情况下,假设每个块的整体运动是恒定的,即做整体平移。

本文将采用这一假设,此时的估计问题是为每一个块寻找一个MV ,这一类算法被称为块匹配算法(BMA)。

在锚定帧中给定一个图像块B m ,此时估计问题是在目标帧中寻找一个匹配 块B m ’,使得两块之间误差最小,这两块之间空间位置的位移矢量d m 是这个块的MV 。

在块平移模型下,w (x,a )=x +d m ,x ∈B m ,误差公式表示为E(d m,∀m∈M)=∑∑|ψ2(x+d m)−ψ1(x)|pm∈Mx∈B m对于每个块的MV估计只影响这个块的预测误差,因此只要使每个块估计时预测误差最小,从而使得累积误差最小,即E m(d m)=∑|ψ2(x+d m)−ψ1(x)|px∈B m块匹配算法包括简单地穷尽块匹配算法及一些快速算法,快速算法有二维对数法,三步搜索法,钻石算法,MVFAST算法,其中钻石算法被列入MPEG-4标准。

一种基于块匹配的自适应快速运动估计算法

一种基于块匹配的自适应快速运动估计算法

一种基于块匹配的自适应快速运动估计算法
舒振宇;高智勇;陈心浩;刘海华
【期刊名称】《计算机时代》
【年(卷),期】2007(000)010
【摘要】块匹配运动估计算法是实时视频编解码技术的研究重点.为降低视频编码中运动估计的计算复杂度,考虑到现实序列运动矢量的分布存在方向性,文章提出了基于块匹配的自适应快速运动估计算法.该算法在运动估计的初始阶段,利用相邻宏块间的空间相关性来预测初始搜索点的位置,使搜索起点更接近理想的最优匹配点;在搜索过程中引入具有方向特征的非对称十字形搜索模型,加快了搜索速度.实验结果表明该算法具有很好的性能.
【总页数】3页(P1-3)
【作者】舒振宇;高智勇;陈心浩;刘海华
【作者单位】中南民族大学电子信息工程学院,湖北武汉,430074;中南民族大学电子信息工程学院,湖北武汉,430074;中南民族大学电子信息工程学院,湖北武
汉,430074;中南民族大学电子信息工程学院,湖北武汉,430074
【正文语种】中文
【中图分类】TP3
【相关文献】
1.一种块匹配的快速运动估计算法 [J], 邹晓春;冯燕;赵歆波
2.一种高效率的快速块匹配运动估计算法 [J], 何书前;张学平;邹昉楠;桂占吉
3.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
4.一种基于H.264的自适应块匹配运动估计快速算法 [J], 黄为;杨天武;陈维荣
5.一种改进的快速块匹配运动估计算法 [J], 汪烈军;覃锡忠
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基于空间关系的改进菱形块匹配策略

基于空间关系的改进菱形块匹配策略

基于空间关系的改进菱形块匹配策略薛丽霞;王祥;王佐成【摘要】The paper studies the classical fast block-matching algorithm (BMA)in motion estimation (ME)and pays attention to analy-zing diamond search (DS)algorithm.Next by taking advantage of the neighbor contact between neighboring blocks,it designs a new block matching strategy which takes the search result of neighboring macro blocks to predict the match so that the number of search points can be reduced.Finally by taking both average search points of each block and average PSNR as measurements,the algorithm is validated.%研究运动估计(ME)中的经典块匹配算法(BMA)并重点分析菱形(DS)算法,然后利用相邻块之间空间关系,设计一种新的块匹配策略,以相邻宏块的搜索结果进行预测匹配,以减少搜索点数。

最后以平均每块搜索点数和平均峰值信噪比为衡量指标验证了该算法的有效性。

【期刊名称】《计算机应用与软件》【年(卷),期】2014(000)002【总页数】4页(P164-166,170)【关键词】块匹配;运动估计;菱形算法;视频压缩【作者】薛丽霞;王祥;王佐成【作者单位】重庆邮电大学计算机科学与技术学院重庆400065;重庆邮电大学计算机科学与技术学院重庆400065;重庆邮电大学软件学院重庆400065【正文语种】中文【中图分类】TP391随着多媒体在互联网上的流行,无论是存储在CD/DVD上的视频还是流媒体都得到了极大的传播。

DVC边信息估计中块匹配准则算法的研究

DVC边信息估计中块匹配准则算法的研究
ti,a d i xsig po lmsa eas one u .T e po lmsa eta e ih moin O c r rln e tp ln t r ee td,h o ua al n t e it r be r lop itdo t h rbe r h twh n h t c uso o g rse e ghsa eslce tep p lrMAD s n g o cie ai s d t nmie te idvd a lc itrinr s l n a q t os t n v co ed S n od rt mpo e te pe iin o h t n rtr su e omii z h n iiu b o k dsoto e ut i ui n iy moi e trf l. o i r e o i r v h r cso fte moi i l s e o i o v co ,an w thn si to lo i m sp o oe nti a e ih c n iei gtec s o emoin v co yas oh c ef int n x e tr e mac ige t mainag rt h i r p s d i h sp p rwhc o sd rn h o t ft t e trb mo t o fi e ,a dt e — h o c he p rme tr s l h w t a hsmeho a e v h ma e suae efc fe t eya d c n i rv h ai fte sd no main ei n e ut s o h tti t d c n r mo e te i g q r f tefci l n a mp o e teq ly o h ie ifr to . s e v u t

基于块匹配的运动估计的改进算法

基于块匹配的运动估计的改进算法

基于块匹配的运动估计的改进算法论文导读:运动估计是视频处理系统的一个重要的组成部分。

下面是综合运用多个提升搜索速度的途径得到兼有各类快速算法优点的混合快速算法。

关键词:运动估计,快速搜索算法,混合快速算法运动估计是视频处理系统的一个重要的组成部分,它是降低视频信号时间冗余的最基本和最重要的方法之一,运动矢量的准确性直接影响整个编码系统的,并对最终视频系统的质量和实时性有很大关系。

因此需要综合考虑运动估计准确度和计算复杂度的关系,得到它们之间的折中点也成为了视频压缩编码领域的一个研究热点课题。

1 运动估计原理运动估计的基本思想是将图像序列的每一帧分成许多互不重叠的宏块,并假设宏块内所有的像素的位移量都相同,然后对于当前帧中的每一块在前一帧或后一帧的某一给定搜索范围内根据一定的匹配准则找出与当前块最相似的块,即匹配块。

由匹配块与当前块的相对位置计算出运动位移,所得的运动位移即为当前块的运动矢量(Motion Vector)。

利用搜索到的运动矢量在参考帧上进行运动补偿,补偿残差经过DCT变化、量化、行程编码后与运动矢量共同经熵编码,然后以比特流形式传出去。

快匹配法是现在最基本的运动估计法。

2 典型估计算法及优缺点下面介绍一下常见的典型的快匹配算法。

全搜索算法FS(Full Search)[1] 是按一定的顺序计算出搜索窗口(以当前宏块位置(0,0)为中心的ηplusmn;S个像素的搜索范围)内每一个点的求和绝对误差值SAD(Sum of Absolute Difference),找出SAD最小的点所在的位置的算法。

FS 算法简单、可靠,搜索效果好,且能够得到全局最优的结果,通常是其他算法性能比较的标准,但它计算量相当大,也是最耗时,这就限制了在需要实时压缩场合的应用,所以有必要进一步研究改进算法。

三步搜索法TSS(Three Step Search)[2] 总共进行三步搜索,它基本上保持了FS的性能,逐步减小搜索步长。

一种精确而快速的块匹配算法

一种精确而快速的块匹配算法
2 C Mo e Gr u , co a e c n u tr &D S a g a) o, t.S a g a 2 0 3 ) . — d l o p Mir n s mio d co S R ( h n h i C .L d , h n h i 0 2 3
[ b tat nod rOi rv esac cua yp r r n c t net t nbsdo Ic .hspp r ee c e ebo kmacig A src]I re o et erhac rc e oma eo moi s mai ae nbok ti a e sa h st lc thn t mp h f f o i o r r h
Ac u a ea d Fa t o k M a c n g r t m c r t n s c t hi gAl o i Bl h
YANG iy HAO n - i, Zh .un, Ho g we CHEN i j
(. e at n fnomainE gneigBe ig iesyo ce c n eh oo yB in 0 0 3 1D prme t fr t n iern , in vri f in e d cn lg, ej g10 8 ; oI o j Un t S a T i
前块在上一帧 中进行预测搜索 ,搜索 区间为( 2 )(+ p , 斛 p xn 2 ) 搜索到 目标块 C n iaeB ok 目标块与 当前块的水平和垂 a ddt lc , 直距离 ,即为运动 向量 。
用块匹配中相邻像素点误差之间相关性 ,将块 内各像素误差按一 定顺 序进行差分 , 除了相邻点误差之 间的冗 余。该算法 更精确地 表达 了
块与快之间的相似程度 。实验结果表 明,该算法可 有效降低码率 ,提 高 P N S R值 ,而且其鲁棒 性好 ,可适 甩干各种 序列 。 关健诃 :运动补偿 ;运动估计 ;块 匹配 ;绝对差 分误差和 ;视频压缩

块匹配算法中特征块的选取方法研究

块匹配算法中特征块的选取方法研究

块匹配算法中特征块的选取方法研究作者:江小明杨德贵魏玺章来源:《现代电子技术》2009年第04期摘要:运动背景补偿是红外序列图像目标跟踪的基础,首先分析块匹配法原理及其误匹配现象产生的原因;然后提出3种定义块的复杂度的方法,据此快速选取用于背景运动估计的特征块群;最后经过外场实测图像验证,基于图像梯度特征定义块的复杂度能够比较准确地估计出背景的运动矢量,且性能优于其他两种方法。

关键词:背景运动估计;块匹配;图像梯度;块的复杂度;特征块群中图分类号:文献标识码:A 文章编号:1004-373X(2009)04-117-04Research on Choosing Feature Block in Block Matching AlgorithmJIANG Xiaoming,YANG Degui,WEI Xizhang(Institute of Space Electronic Technology,College of Electric Science and Engineering,National University of Defence Technology,Changsha,410073,China)Abstract:The motion background compensation is the foundation in the infrared sequence image target tracking.Firstly,the block matching principle and the reason of mismatching are introduced,Then,three kinds of defining methods to the complexity of block are presented,so feature block group applied the background motion estimation is chosen quickly.Finally,verifying by the sociable reality data,what the complexity of block definition based on the image gradient characteristic can be fairly more accurate estimates a motion vector of background,and the function is superior to others.Keywords:background motion estimation;block matching;image gradient;complexity of block;feature block group0 引言在以序列图像为基础的红外目标跟踪中,往往先要分析视场中背景的运动情况。

基于遗传块匹配算法的高效运动估计技术研究

基于遗传块匹配算法的高效运动估计技术研究

基于遗传块匹配算法的高效运动估计技术研究陈红;齐华;张健【摘要】在MPEG-4视频压缩中,运动估计是帧问视频编码中的关键技术,块匹配方法BMA(Block Matching Aigorithm)是目前广泛使用的运动估计方法,但在现有的快速搜索算法中大都是次优算法,容易陷入局部最优.针对此问题,将遗传算法GA(Genetic Algorithm)应用于块匹配运动估计.实验证明,该算法不仅有效解决了局部极小问题,且计算量相对较少.【期刊名称】《现代电子技术》【年(卷),期】2008(031)008【总页数】3页(P121-123)【关键词】视频压缩;运动估计;块匹配;遗传算法【作者】陈红;齐华;张健【作者单位】西安工业大学,电子信息工程学院,陕西,西安,710032;西安工业大学,电子信息工程学院,陕西,西安,710032;西安工业大学,电子信息工程学院,陕西,西安,710032【正文语种】中文【中图分类】TN919.811 引言MPEG-4是现在最重要最有影响的多媒体数据压缩编码国际标准之一。

基于对象的编码思想使其具有高压缩比、可扩展性、可交互性等许多优点。

MPEG-4 视频压缩算法主要是对某一时刻某帧画面VO(Video Object)的形状、运动、纹理等信息进行编码。

而实现上述编码的关键是运动估计,运动估计的结果不仅会影响视频图像压缩编码的质量,也会影响压缩编码的效率,因此提高运动估计的效率是整个编码的重点。

现有的快速搜索算法中大都是次优算法,且易陷于局部极小点。

遗传算法是借助于计算机编程将待求问题表示成串(或染色体),即为二进制码或数码串,从而构成一群串,并置于问题的求解环境中,根据一定适应度的原则选择出适应环境的串进行复制,且通过交叉和变异两种基因操作产生新的更适应环境的一代种群,经这样一代代不断变化,最后收敛到一个最适应环境的串上,而求得问题的最优解。

本文提出了一种将遗传算法应用于块运动估计中的遗传搜索块匹配运动估计算法。

帧率提升中的三维递归搜索块匹配改进算法

帧率提升中的三维递归搜索块匹配改进算法

帧率提升中的三维递归搜索块匹配改进算法侯正信;李娜;张丽晓;杨爱萍【期刊名称】《计算机工程与应用》【年(卷),期】2011(047)033【摘要】将基于块匹配的运动估计用于帧率提升会产生内插重叠、空洞等问题.对三维递归搜索(3DRS)块匹配运动估计算法进行改进,结合双向运动估计给出更为精确的运动矢量,采用矢量中值滤波器平滑矢量场,并运用中值滤波运动补偿技术进行插帧.实验结果表明,该算法在主客观方面都具有较好的性能,计算复杂度较低,也便于硬件实现.%To use Block Matching Algorithm (BMA) based Motion Estimation (ME) in the Frame Rate Up Conversion (FRUC), always results in overlapping and hole problems.An improved algorithm of the 3-D Recursive Search block-matching (3DRS) for rate up conversion is presented.More accuracy motion estimation is performed with the 3DRS and bi-direction motion es-timation.A vector median filter is applied to smooth motion vector field and the median filter motion compensation technology is used to interpolate the missing frames.Experimental results show that the proposed algorithm provides better performances both in subjective and objective factors,and due to low computation complexity,this algorithm can perform better real-time quality as well as be realized in hardware.【总页数】3页(P169-171)【作者】侯正信;李娜;张丽晓;杨爱萍【作者单位】天津大学电子信息工程学院,天津300072;天津大学电子信息工程学院,天津300072;天津大学电子信息工程学院,天津300072;天津大学电子信息工程学院,天津300072【正文语种】中文【中图分类】TP391【相关文献】1.一种改进的三维递归搜索帧率上转换算法 [J], 姜肇海;胡园园;司丹丹;干宗良2.全搜索块匹配算法的一种改进算法 [J], 王旸3.基于三维递归搜索的多级运动估计视频帧率上转换算法 [J], 贾茜;肖进胜;易本顺;甘良才4.应用于格式转换的三维递归搜索块匹配算法 [J], 王建国;周源华5.一种改进的三维递归搜索视频去隔行算法 [J], 徐洪峰;孙为平;丁玉琴;黄永贵因版权原因,仅展示原文概要,查看原文内容请购买。

基于块匹配模型的视频会议质量评估算法

基于块匹配模型的视频会议质量评估算法

基于块匹配模型的视频会议质量评估算法
王健;孟庆岩;孔庆涛;刘鹏
【期刊名称】《山东通信技术》
【年(卷),期】2022(42)1
【摘要】本文引入块匹配模型的视频质量评估算法,根据像素边界差值计算得出SMD候选值,通过SMD候选值换算得出边界匹配失真率,从而获得视频会议质量得分,形成一种简单、客观的评估方法,以期获得与客户感知更为一致的视频会议质量结果.
【总页数】3页(P35-37)
【作者】王健;孟庆岩;孔庆涛;刘鹏
【作者单位】中国移动山东公司
【正文语种】中文
【中图分类】TN9
【相关文献】
1.基于图像块匹配和测地线活动轮廓模型的肿瘤自动检测算法
2.基于Logistic回归模型的景像匹配算法性能评估
3.基于多向小十字块模板的块匹配运动估计算法
4.基于子块均值的快速块匹配算法
5.基于序列模型的音乐词曲匹配度智能评估算法
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一种高效率的快速块匹配运动估计算法

一种高效率的快速块匹配运动估计算法

一种高效率的快速块匹配运动估计算法
何书前;张学平;邹昉楠;桂占吉
【期刊名称】《计算机工程与应用》
【年(卷),期】2006(42)32
【摘要】采用菱形搜索算法对各种视频测试序列中运动矢量的研究,基于H.264视频编码标准提出了一种快速块匹配运动估计算法.它是以图像中相邻宏块之间的时空相关性为前提,结合了分布式菱形搜索,预测搜索和中止阈值等一系列技术而提出的,试验结果表明该算法在运算速度方面优于菱形搜索,而获得与全搜索相当的峰值信噪比.
【总页数】4页(P27-30)
【作者】何书前;张学平;邹昉楠;桂占吉
【作者单位】海南师范大学,计算机科学与教育技术系,海口,571158;海南师范大学,计算机科学与教育技术系,海口,571158;广东省电信有限公司广州市分公司,广州,510230;海南师范大学,计算机科学与教育技术系,海口,571158
【正文语种】中文
【中图分类】TP301.6
【相关文献】
1.一种块匹配的快速运动估计算法 [J], 邹晓春;冯燕;赵歆波
2.一种基于块匹配的自适应快速运动估计算法 [J], 舒振宇;高智勇;陈心浩;刘海华
3.一种改进的快速块匹配运动估计算法 [J], 汪烈军;覃锡忠
4.一种新的快速块匹配运动估计算法 [J], 王明辉;彭立中
5.一种新的快速两级块匹配运动估计算法 [J], 陈维强;高文
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测试帧为yuv文件,420方式采样,帧大小为176*144,因此每帧前176*144字节为Y分量,剩余176*144/2字节为U、V分量。yuv文件只包含视频数据,无其他结构信息,因此只需要直接读取即可。本文只读取前两帧的Y分量进行算法分析,实现代码如下:
//为Y分¤?量¢?分¤?配?内¨²存ä?
this->Y1=newchar[height*width];
块匹配算法研究与比较
--------以EBMA和TSS算法为例
1、块匹配算法简介
运动估计是视频处理系统的一个重要组成部分,二维运动估计是其中一个大类,迄今已发展出一系列的二维运动估计算法,被广泛地应用于视频压缩、采样率转换等方面。二维运动估计算法主要目标是估计出相邻视频帧之间的二维运动向量。根据不同的运动表示方法,可以分为整体运动估计,基于像素的运动估计,基于块的运动估计,基于区域的运动估计,不同方法应用场合不同,各有优劣。本文主要研究基于块的运动估计算法。
fread(this->Y2,1,height*width,fp);//读¨¢取¨?目?标À¨º帧?(ꡧ帧?2)ê?
3、实验结果比较分析
1、不同搜索步长下穷尽块匹配算法性能比较
搜索范围
信噪比(dB)
运行时间(s)
32
3.040410
0.998
20
3.632601
0.452
16
3.632601
0.343
//求¨®两¢?个?块¨¦间?距¨¤离¤?
doubled_sum=0.0;
for(ints=0;s<N;s++)
for(intt=0;t<N;t++)
d_sum+=abs(goal_slice[s*N+t]-slice[s*N+t]);
//获?得Ì?最Á?小?间?距¨¤块¨¦
if(d_sum<min_dis) {min_dis=d_sum;
将三步搜索法与1中穷尽块匹配算法所得测试结果比较,可知对于质量较差的视频帧,三步搜索法在大的搜索范围时,预测效果优于穷尽搜索法,但在小的搜索范围时,预测质量有所降低(但主观感受上无差别),但运算量大大减小;对于质量好的视频帧,三步搜索法预测质量不变,但运算量大大减小。可见,三步搜索法综合性能较优,并且较稳定。
块匹配算法是一种重要的基于块的运动估计算法。基于块的运动估计算法是在已估计的运动场上施加平滑约束,不图像分割为互不重叠的称为块的区域,并且假定每个块内的运动可以用一个简单的参数模型(如恒定、仿射、双线性)特征化。令 表示第m个图像块,M代表图像块数, ,块的分割应满足

理论上,一个块可以表示成任意形状,实际上一般都表示成N*N的正方形。
搜索范围
信噪比(dB)
运行时间(s)
32
17.966834
0.991
20
17.966834
0.437
16
17.966834
0.312
10
17.966834
0.156
表2测试帧为akiyo
akiyo测试结果
观察表2及akiyo测试结果,预测效果极好,这可以体现在SNR及预测图像给人的主观感受上,明显优于foreman预测效果。可以看到,Akiyo预测效果与搜索范围无关,这是因为akiyo满足了恒亮度要求且块的位移向量很小(大多为0),因此预测效果要优于foreman且不受R范围的影响。
j_index[s*N+t]=shift[height*width/(N*N)+i*width/N+j]+j*N+t;}
for(ints=0;s<N;s++)
for(intt=0;t<N;t++)
{Frame[i_index[s*N+t]*width+j_index[s*N+t]]=*(Y1+(i*N+s)*width+j*N+t);}
综上分析可知,块匹配算法性能与视频帧的质量相关:视频帧质量越好,预测效果越好。三步搜索法总体性能优于穷尽搜索法,只是在视频帧质量较差时预测质量会略劣于穷尽搜索法(无视觉感官上明显差别)。
4、总结
通过实现穷尽块匹配算法及三步搜索法,加深了对运动估计算法的理解。上述两种算法只是基于块的运动估计算法的两种经典算法,这两种算法反映了视频运动估计的一种简单的思路,仍有许多待改进的地方,比如运算速度上,估计精度。可以通过改善判定准则来优化上述算法,甚至可以基于新的思路去重新设计算法。事实上,已经发展出了大量优于上述两种算法的运动估计算法。
0.063
16
3.611103
0.046
8
3.611103
0.031
表3测试帧为foreman
foreman测试结果
搜索范围
信噪比(dB)
运行时间(s)
32
17.966834
0.062
16
17.966834
0.047
8
17.966834
0.031
表4测试帧为akiyo
akiyo测试结果
采用三步搜索法进行估计时,观察比较foreman和akiyo测试结果可知,,搜索范围改变并未引起SNR及图像主观感受的改变,但小的搜索范围可以使得运算量减小。foreman与akiyo之间比较可以发现,质量好的视频帧同样会取得好的预测效果。
通过上述比较可知,预测效果与视频帧质量相关,对于视频帧质量较差非完全吻合的,这是值得注意的。
2、穷尽块匹配算法与三步搜索法测试效果比较
下面测试在三步搜索法下两种图像表现出来的预测效果:
搜索范围
信噪比(dB)
运行时间(s)
32
3.611103
该过程代码实现如下:
//为a块¨¦分¤?配?空?间?N*N并¡é赋3值¦Ì
charslice[N*N];
for(ints=0;s<N;s++)
for(intt=0;t<N;t++)
slice[s*N+t]=*(Y1+(s+i*N)*width+t+j*N);
//在¨²[-r,r]*[-r,r]遍À¨¦历¤¨²
在1中的讨论使得已知,块匹配算法在估计每个块的MV目标在于使得 最小,一种方法可以是在一个预定的搜索区域内,将 与目标帧中所有候选块 进行比较,并寻找具有最小误差的一个。这两个块之间的位移差即为所估计的MV。
为了减小计算量,令p=1。搜索区域取关于当前区域对称,左右上下各有R个像素,搜索的步长为d,搜索步长决定估计精度。令块大小为 ,图像大小为 ,块数目为 。对于单像素步长,锚定帧每一块候选匹配块共(2*R+1)个。令一次运算定义包括一个减法,一个绝对值和一个加法,计算每个候选块误差运算次数为 ,估计每个块MV的运算次数为 ,那么一帧的运算次数为 。可见其运算次数不依赖于块大小。
10
3.632601
0.156
表1测试帧为foreman
foreman测试结果
观察表1及foreman测试结果,可知当搜索范围过大时,三步搜索法预测效果反而变差,这是因为图片不满足衡亮度假设,大范围搜索时,满足MAD最小的最佳匹配块并非实际锚定块。在R=32时,虽然SNR上减少不大,但是主管视觉感受明显变差;在R=20,16,10时,SNR及主观感受无差异,但是小的R带来了极大的运算量上的减小,因此可以尽量选择较小的R=10或16。这也说明主管感受与客观标准之间虽然存在一定相关,但是并非理想上相关。
for(intj=0;j<width/N;j++)
{
inti_index[N*N];
intj_index[N*N];//块¨¦(ꡧi,j)ê?的Ì?预¡è测a坐Á?标À¨º
for(ints=0;s<N;s++)
for(intt=0;t<N;t++)
{i_index[s*N+t]=shift[i*width/N+j]+i*N+s;
if(q+N-1+j*N>width-1)break;
//获?得Ì?目?标À¨º帧?对?应®|块¨¦
chargoal_slice[N*N];
for(ints=0;s<N;s++)
for(intt=0;t<N;t++)
goal_slice[s*N+t]=*(Y2+(p+s+i*N)*width+q+t+j*N);
//COORDINATE(0,i,j)=i*N+N/2;
//COORDINATE(1,i,j)=j*N+N/2;
shift[i*width/N+j]=p;
shift[height*width/(N*N)+i*width/N+j]=q;}
}
}
在求得位移向量MV后,根据锚定帧和MV可以预测目标帧。
for(inti=0;i<height/N;i++)
}
2.1三步搜索法(TSS)
三步搜索法是块匹配算法的一种快速算法,其主要是通过步长的改变来减少搜索次数,从而减少运算量。这种搜索算法初始步长等于或大于索范围的一半,在每一步中比较9个搜索点,包括搜索正方形的中心及其边界上8个点。每一步后搜索步长减半,直至搜索步长为一个像素。在每一个搜索步中,搜索中心移到前一步所得到的最佳匹配点。设 代表初始搜索步长,则最多L=[ ]=[ ]个搜索步。除了初始需搜索9个点以外,其它每步均搜索8个点。因此总搜索点为8L+1。C语言代码实现过程,与穷尽搜索法大致类似,就不再重复。
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