基于H.264/AVC的快速运动估计改进算法

H.264/AVC中基于块的运动估计是运算量最大的模块.提出了一种基于UMHexagonS的改进整像素快速运动估计算法,该算法改进了UMHexagonS的搜索模板和搜索层,较大幅度减少了整像素运动估计搜索的点数,提高了运动估计效率.实验结果表明,在保持大致一样的率失真性能前提下,算法比UMHexagonS算法减少了20%的搜索点数,更适于实时视频编码.     

基于H.264的UMHexagonS算法研究与改进

运动估计是视频压缩编码中消耗时间最多的部分。H.264标准采纳混合非对称十字多六边形格点搜索(UMHexa-gonS)算法作为其快速运动估计算法。详细介绍了UMHexagonS算法,并从三个方面对算法进行了改进:一是增加一个自适应的提前终止判决门限,二是用一种新的搜索方式替代5×5螺旋搜索,减少搜索点数,三是将多层六边形搜索修改为多层十点搜索。在测试模型JM10.2上进行了算法验证,测试结果表明,在图像质量几乎不变的情况下,改进的算法比原算法节省了7%—14%的运动估计时间。     

一种基于H.264的快速运动估计算法

在视频编码中,运动估计发挥着相当重要的作用,在很大程度上影响图像精度和压缩比例;同时运动估计也是编码器中复杂度高、运算量特别大的一部分,因此影响了H.264视频编码的实时应用.为了降低计算复杂度并保持图像质量,本文提出了一种整像素运动估计算法.结合UMHexagonS(非对称十字型多层次六边形格点搜索)算法和EPZS(增强的区域搜索)算法的特性,本文算法根据图像的运动类型不同采用不同的模板,同时加入了提前终止技术.实验结果证明该算法与FS(全搜索)、UMHexagonS和EFZS算法相比,在峰值信噪比(PSNR)基本相同的情况下减少了运动估计的时间.     

基于AVS编码的运动估计算法优化设计

AVS是我国自主制定,拥有自主知识产权的音视频编码技术标准.该文通过对AVS参考软件rm52c中快速运动估计算法进行分析,对整像素、1/2像素和1/4像素搜索提出了改进策略.采用自适应阈值搜索停止算法,在保证运动估计精度的同时,减少了运动估计的搜索次数.实验结果表明,该策略在重建图像质量屡有下降的情况下明显提高了编码速度.     

H.264中亚像素运动估计算法的优化

通过对H.264参考模型JM61 e中运动估计算法进行分析,对整像素、1/2像素和1/4像素搜索提出了改进策略。采用自适应阈值搜索停止算法,减少了运动估计的搜索次数,且保持运动估计的精度不变。采用自适应阈值搜索停止算法,减少了运动估计搜索次数,并且基本保持运动估计的精度不变。实验结果表明,该策略在重建图像质量略有下降的情况下明显提高了编码速度。     

基于中心点预测的分数像素运动估计改进算法

针对H.264采用的分数像素运动估计算法存在计算复杂度高的不足,通过探索分数像素点之间相关性强及分数像素搜索范围为单峰值误差曲面的特点,提出了一种基于中心点预测的分数像素运动估计快速算法.测试结果表明:与全搜索分数像素搜索相比,该方法平均减少分数像素搜索点数69.32%,峰值信噪比相同,码率增加4.48%.该算法在保持图像质量不变和码率增加较少的情况下能大大减少搜索点数目,有效提高了分数像素运动估计的速度.     

基于快速运动估计算法UMHexagonS的研究

UMHexagonS算法已经被视频编码标准H．264正式采纳作为整像素的快速运动估计算法。该算法的运算量相对于快速全搜索算法可节约90%以上,同时能够保持较好的率失真性能。本文结合JM10．2的源代码对UMHexagonS算法进行了分析,并对该算法进行了改进。通过利用运动矢量间性,采用一种新的自适应的非对称十字形模板来代替原算法中的非对称十字形模板,并将改进的算法在JM10．2测试模型上进行了验证,,实验结果表明,本文建议的方法在保证编码性能的同时,可以有效减少运动估计所需要的时问。     

H．264视频编码快速运动估计算法研究

快速运动估计算法一直是视频编码技术的研究热点，近年来涌现了许多基于块匹配的快速运动估计算法，包括UMHexagonS及EPZS等算法。视频编码标准H．264已经正式采纳了UMHexagonS算法作为整像素的快速运动估计算法。该算法的运算量相对于快速全搜索算法可节约90％以上，同时能保持较好的率失真性能。EPZS算法在运算速度和率失真性能上与UMttexagonS算法大致相近．因此H．264JM10．0官方参考软件也引入了该算法。本文对UMHexagonS算法和EPZS算法进行了介绍，对其特点及性能进行了分析，并作了比较，同时提出了改进UMHexagonS算法的一些意见。     

基于H.264的混合模板块匹配运动估计算法

针对现有快速块匹配运动估计算法,提出一种可根据绝对误差和(Surn of Absolute Difference,SAD)大小,自适应地选择不同模板和搜索策略的混合模板运动估计算法.仿真结果表明,与UMHexagonS算法对比,该算法的图像编码质量几乎没有变化,但运动估计时间却减少了40%～50%.     

新的低码率视频编码快速半像素搜索算法

运动搜索一直是混合视频编码方案中最占编码时间的模块。典型的运动搜索由整像素搜索和半像素搜索组成。随着整像素搜索算法的不断改进 ,被普遍使用的半像素全搜索方法在整个运动搜索中所占运算量已经不容忽视。为了加速半像素搜索 ,提出了一种基于抛物面预测的半像素快速搜索算法。实验结果表明该算法能显著地提高半像素搜索速度 ,并且不会对编码效率和图像质量产生明显的影响。在QCIF格式下采用 H.2 6 3编码器时实际节省运算量约为5 7%。该算法的预测过程简单 ,易于实现 ,能够方便地集成到现有的编码系统中     

基于H.264/AVC视频标准的改进UMHexagonS算法

基于H.264/AVC视频编码标准,通过分析非对称十字型多层次六边形格点搜索(UMHexagonS)算法的流程及存在的问题,提出一种改进的分像素搜索算法,并给出了改进的UMHexagonS搜索算法流程.实验结果表明了改进算法的有效性,在保证图像质量的同时,显著减少了编码时间,提高了编码效率.     

被动行走周期性步态不动点搜索的新算法

为解决机器人被动行走研究中不动点搜索的时间和结果都依赖于初始值的问题,该文研究了形成周期性步态的充要条件,得到不动点处状态变量之间的约束关系,从而将搜索空间从二维降低为一维,并提出了一维空间中不动点搜索的新算法。该算法能在固定的搜索时间内一次性找到所有稳定和不稳定的周期性步态的不动点,而不需要进行初始值的选择。该文通过数值仿真验证了新算法的有效性。     

基于边界约束的样品视频非对称运动估计方法

针对常规运动估计方法应用到样品视频编码时存在无效搜索点冗余搜索、有效搜索点遗漏的问题,提出基于边界约束的非对称运动估计方法。首先,在原有预定搜索范围的基础上,采用定点统计运动参量的方法对科学仪器的样品视频运动性能进行测试统计,根据统计结果,对视频运动范围设定边界,减少运动搜索点数;然后提出了基于边界约束的非对称搜索模型,依据样品视频的运动特征,优化搜索算法。来自电子探针和电子显微镜的不同样品视频编码实验表明,与多方向搜索算法(MDS)比较,所提方法的运动估计时间缩短了约33%,编码性能保持甚至超过了多方向搜索算法。     

基于线性搜索的快速运动估计算法

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0 1dB.     

基于统计估计的盲信号分离算法

最大熵法（ＭａｘｉｍｕｍＥｎｔｒｏｐｙ,ＭＥ）和最小互信息量法（ＭｉｎｉｍｕｍＭｕｔｕａｌＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ,ＭＭＩ）是两种目前最常用的盲信号分离算法．在分析ＭＥ与ＭＭＩ算法的基础上,提出了一种利用反馈结构的输出信号概率密度函数（ｐｄｆ）估计的增强ＭＥ算法．与传统ＭＥ算法相比较,新算法无需给出传统ＭＥ算法中神经元非线性函数的具体表达形式,而是直接利用输出信号ｐｄｆ估计来推导算法的迭代核,进行算法自适应．分析了应用几种不同ｐｄｆ估计方法的新算法迭代公式．通过计算机模拟表明,新算法比传统ＭＥ算法对于解决卷积混合输入的盲信号分离问题时,具有更好的算法性能．     

基于结构相似度的H.264快速算法

H.264比以往的视频压缩标准具有更高的压缩效率, 然而编码的复杂度也大大增加. 针对降低编码复杂度,提出了基于结构相似度(SSIM)的快速算法(FMEBSS), 该算法可以通过减少不必要的运动搜索点和复杂的搜索模式, 达到减小运动估计复杂度的目的. 试验结果表明在保证编码质量不下降的前提下, 该算法可以平均节约编码时间约50%, 同时有效地降低了编码码流长度.     

基于GMS和块匹配的运动估计特征匹配算法研究

针对运动估计中传统特征匹配算法存在匹配时效性差、精度不高等问题,提出一种基于块匹配搜索的改进网格运动统计算法.首先提取ORB特征点并将图像划分网格;然后计算网格内各特征点的运动平滑约束度,并以此作为准则确保匹配精度;最后采用块匹配菱形搜索算法进行特征匹配筛选以提高匹配速度.仿真试验结果表明:相较于随机抽样一致算法,特征点保持数量为500时匹配效率提升24.6%,匹配速度提高42.9%;与ORB-SLAM2算法相结合用于连续运动估计时,单帧耗时0.13 s,实时性较好.     

遗传算法优化性能评价准则研究

为了克服传统遗传算法优化性能评价准则（如在线性能、离线性能）忽略随机因素对算法的影响，从而不能准确评价算法性能的缺点，提出了一种基于平均偏离距和偏离距标准差的新的遗传算法优化性能评价准则，给出了平均偏离距和偏离距标准差的数学定义，并分析了它们的泛函意义．由于平均偏离距和偏离距标准差采用遗传算法多次运行结果的统计参数来评价算法的性能，因此能够较好地消除随机因素对算法性能的影响．同时，应用所提出的评价准则研究了二进制码和格雷码对遗传算法优化性能的影响．基于F2函数的数值实验结果表明，与二进制码相比，格雷码的平均偏离距和偏离距标准差指标都比较低，因此能够更好地提高遗传算法的优化性能．     

基于符号推理的图像连通性分析

针对二值图像采用启发式的A*搜索算法进行图像路径的连通性分析,并将智能决策支持系统的相关技术运用于图像中两点间的最优路线规划.实验结果表明,启发式的A*搜索和符号推理规则相结合的方法为图像中两点间最短路径规划提供了一个形象而直观的描述方法,再现了图像实体间的空间关系,并为空间分析和分类提供依据.