一种基于传统全搜索法的运动估计改进算法

提出了一种称为准全搜索法的块匹配改进算法。该算法在传统全搜索法的基础上引入了差值块DCT系数为0的判断条件，在螺旋搜索的遍历过程中可以最快地搜索到满足条件的匹配块，在大大提高搜索速度地同时也保证了一定的搜索精度。     

视频编码快速块匹配算法的改进

为了降低视频压缩中块匹配的运算复杂度,避免块匹配陷入局部极小值且维持较高的压缩比,提出了一种快速块匹配的搜索算法.首先判断图像块是否静止,若是,停止该块的搜索;反之,通过运动矢量预测确定搜索中心点,并由中心点由内向外搜索,同时结合搜索停止判断条件,提前终止搜索.对改进块匹配快速搜索算法与全搜索和菱形快速搜索进行了仿真实验和对比分析,并将提出改进的运动估计算法在一个实际的机械臂远程视觉控制系统中进行了应用.结果表明：在全搜索、菱形快速搜索和快速块匹配搜索算法中,快速块匹配算法综合性能是最好的.     

图像块自相似特征的快速分形编码算法

为了解决全搜索分形图像编码算法在编码过程中range块和domain块匹配特别耗时问题,定义了每个range块和domain块的自相似特征,由于在自仿射变换下最优匹配块间的自相似特征应该接近,因此,每个range块的最优匹配块搜索范围仅限在与其自相似特征接近的domain块邻域内,变全局搜索为局部搜索.六幅图像的仿真结果表明,它确实能够在PSNR降低0.48d B(其结构相似性SSIM值仅下降0.0015)的情况下,平均耗时仅为全搜索分形编码算法的18.65%左右,而且也优于其他特征算法,所提算法达到了加快编码过程速度的目标.     

2-范数结束条件的分形图像编码算法

具有极好质量和压缩比的分形图像编码因其编码耗时而限制了它的应用.针对这个问题,本文提出一种快速分形编码算法,它运用图像块2-范数设计的结束条件来避免编码过程中的全搜索,对一个range块,能够在较小的搜索范围内找到它的最佳匹配domain块,匹配搜索过程可以提早结束,因而编码时间极大地减小.仿真实验显示,该算法能够大大缩短编码时间,同时实现和全搜索分形编码算法相近的重建图像质量.     

一种用于视频编码的块运动估计新算法

提出了一种连续排除的像素子抽样轮换(SASE)块运动估计新算法，用四分之一子抽样模式轮换法实现对参考区域的全搜索．实验表明具有和穷尽式块匹配相近的效果，而搜索的计算量只有穷尽式搜索的四分之一同时在每一个子块的计算过程中，利用图像帧间不等式进行连续位置排除，进一步有效地减小了搜索计算量，提高了搜索效率．     

一种视频编码的遗传块匹配算法

块匹配算法是视频编码的关键技术，算法的效率直接影响了视频传输的质量。目前有许多较好的搜索算法提高了块匹配算法的效率。而遗传算法是一种随机化搜索算法，它能在搜索过程中自动获取和积累有关搜索空间的知识，并自适应地控制搜索过程以求得最优解。文中通过对遗传 算法进行改进，将其应用于低比特率视频编码的块匹配算法中，经过实验仿真，在保持较好性能的基础上提高了搜索效率。     

一种用于视频编码的块运动估计新算法

提出了一种连续排除的像素子抽样轮换(SASE)块运动估计新算法，用四分之一子抽样模式轮换法实现对参考区域的全搜索．实验表明具有和穷尽式块匹配相近的效果，而搜索的计算量只有穷尽式搜索的四分之一．同时在每一个子块的计算过程中，利用图像帧间不等式进行连续位置排除，进一步有效地减小了搜索计算量，提高了搜索效率．     

自适应全搜索比特面匹配算法的分析与改进

分析了Feng等提出的简单自适应全搜索比特面匹配运动估计算法的不足，对其中比特面的计算方法、搜索起点的选择及比特面匹配准则搜索失败后的处理策略等方面作了改进，实验结果表明，改进后的算法的运动估计性能比原算法有较大提高，对于可视电话中的头肩视频序列，性能与全搜索法差别不大，且计算量仅为全搜索法的1／6。     

一种用于超分辨率重建的自适应块匹配算法

提出了一种基于自适应块匹配的超分辨重建算法。首先根据相邻运动块之间的相关性来预测搜索块,然后利用图像的运动特性自适应地选择合适的搜索模式,最后采用最大后验概率估计算法对配准后的图像进行超分辨率重建。该算法可以有效减少搜索匹配点的个数,极大提高搜索速度,并且能够获得与全搜索算法同样高的配准精度,具有较大的峰值信噪比。实验结果表明,所设计算法能获得较好的视觉效果与重建效果,具有一定的实用价值。     

基于离散粒子群优化算法的块匹配运动估计

文章提出了一种基于离散粒子群优化算法的块匹配运动估计算法.该算法将块匹配运动估计的局域性搜索与离散粒子群算法的全局性搜索结合起来,并针对运动矢量的特点,采用了Gray码编码、运动矢量预测以及有效的迭代提前终止准则等策略,克服了以往快速搜索算法容易落入局部最优的问题,在获得与全搜索算法相近的搜索精度的同时,降低了平均搜索...     

基于不规则区域分割的快速分形压缩算法

首先基于序列块和主块之间最小象差的方差信息,提出了一方差排序搜索算法,该算法可产生与满搜索一致的分形编码.该算法能较大程度上减少对每个序列块进行搜索和匹配主块数与相应编码时间.并通过采用不规则区域变换,提出了一种不规则区域的图像分割算法,实际结果表明比传统的基于块的分割有更大的压缩比,并能减少编码时间.图4,表2,参10.     

基于小波变换的块匹配运动估计方法

将小波变换引入低码率视频图像序列的运动估计研究中，提出了基于小波变换的块匹配搜索方法．该方法的特点是可根据运动物体的大小和运动程度，用可变宏块进行运动估计，统一了匹配块和匹配点的搜索，发展了一种改进的三步搜索算法．实验结果表明，该算法比三步法有更高的精度，更适应低码率和多细节视频图像传输中的运动估计．     

一种新的运动估计算法

基于搜索起点的预测和梯度下降搜索,提出了十字交叉梯度下降搜索(CCGDS)算法。该算法根据运动矢量的中心分布特性设计了相应的匹配搜索模板。仿真结果表明:该算法可以用较小的搜索代价取得与全搜索相当的效果,且在搜索速度与搜索效果方面优于三步法(TSS)、四步法(FSS)和钻石法(DS)。     

基于广度搜索的增量式点云表面重建

将人工智能中广度优先的搜索算法引入散乱点云表面重建领域，借助增量计算思想，基于搜索算法状态不断扩展的特点，渐进均匀地扩展重建整个物体表面.算法以初始三角面片初始化搜索队列，以有向边为搜索元素，借助于八叉树空间划分和搜索约束条件，快速完成最优点评估及三角片重建，具有可视化并行计算、选择性填补空洞以及重建结果与参数弱耦合等特点.实验结果表明，本算法高效、稳定，可以重构任意拓扑结构的二维流形三角形网格.     

矢量量化中的非二元树搜索算法

在矢量量化(VQ)系统中,搜索算法是实现编码的关键技术.本文介绍非二元树搜索矢量量化系统的码本设计和搜索算法.计算机模拟实验结果表明,非二元树搜索矢量量化在失真性能和存储量方面明显优于二元树搜索矢量量化,而计算量只有全搜索矢量量化的几分之一.     

基于小波变换的矢量量化快速编码算法

提出了一种基于均方误差（MSE）测度的矢量量化快速编码算法，算法利用小波变换的特点，合理地构造矢量，结合非线性插补矢量量化技术、矢量和值差法和部分失真排除法，在搜索编码过程中，有效排除部分候选码字。实验结果表明，相对于穷尽搜索方法，计算量有明显降低，计算时间减少约97%。     

图像压缩中一种改进的快速编码方法

通过对基于平方欧几米德距离的剔除码字方法的分析研究，提出了一种改进的快速编码方法。该方法采用新的码字搜索方式，以一维矢量替代码字搜索过程中的码书缓存空间，加快了搜索速度，减少了编码过程中的内存占有量。仿真结果表明，经过改进后，存储量不变，编码时间明显减少了，同时保持了与全搜索一致的编码质量。