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.     

一种新的快速块匹配运动估计算法

提出了一种新的快速、有效的块匹配运动估计算法。算法采用多步搜索方法,利用相邻块之间的运动相关性,选择反映当前块运动趋势的预测点作为初始搜索点;用子采样块匹配失真度量来减少计算量;利用运动矢量的中心倾向的分布特性,用多侯选点钻石形状搜索方法来提高运动估计的速度和准确性。实验表明,该算法计算复杂性低,预测质量好。     

块匹配运动估计算法的速度优化

在视频压缩系统进行帧间编码时 ,很多运动估计块匹配算法利用搜索样式的设计来节约计算资源 ,搜索速度尚有提高的空间·利用运动矢量主要分布在搜索区中心 3× 3范围内的中心偏置特性来优化块匹配算法 ,并同时采用起始搜索点位置预测来提高搜索命中率· 仿真试验表明 ,优化算法在保证原算法精度的基础上明显提高了搜索速度     

基于Canny算子的有效块匹配运动估计算法

为了减少噪声对配准精度的影响,降低误匹配率,提出了一种新的、有效的块匹配运动估计算法.算法利用Canny算子提取当前帧的轮廓,从而得到特征块,并将参考帧进行2值化处理,在新的匹配准则下,对特征块与参考帧进行配准.实验结果表明,匹配精度有明显提高.     

基于块合分的运动估计及其准则

基于块分裂合并的运动估计法先用小尺寸的块进行运动估计,通过分析各块的匹配误差图来表征块的分裂与合并,将运动相关性好的块合并成一个块,得到新的运动矢量．同时还设计了使估计量尽可能接近真实运动的块合并判决准则．实验表明,该方法能得到更接近物体真实运动且一致性好的运动矢量．     

基于空间相关预测的快速块匹配运动估计算法

为了提高自适应十字搜索(adaptiveroodpatternsearch,ARPS)算法中运动估计的速度和准确性,提出一种基于空间相关预测的快速块匹配运动估计算法.根据块匹配度量准则,将邻域块中与当前块相似度最高和次高的两个运动向量(motionvector,MV)的均值作为当前块的预测MV,改进了传统ARPS算法的固定单块预测模式,增强了起始搜索中心位置的预测,减小了由于运动变化而引起的预测误差.实验结果表明所提算法与ARPS和其他标准快速块匹配运动估计方法相比,有效地减少了计算复杂度,提高了配准精度.     

一种快速的块匹配运动估计新算法

视频编码是一个复杂的过程,包括了空间,时间和统计数据缩减技术的结合.这些技术中运动估计在帧间冗余信息中起着至关重要的作用.因此,寻找最有效的运动估计算法仍然是一项重要的研究课题.在此,为了提高视频编码效率,提出一种新菱形搜索(NDS)的算法. NDS算法适用于开始搜索步骤为十字搜索模式(CSP)并且交叉用大菱形搜索模式(LDSP)和小菱形搜索模式(SDSP),以避免发生局部最优问题.实验结果表明,该NDS算法相对于菱形搜索算法在搜索速度和搜索精度上有显著提高. NDS算法在压缩精度上非常接近于全搜索算法,但是搜索速度是全搜索算法的18.51倍.与DS算法相比,NDS的算法可以实现超过125%倍的速度.     

面向运动估计器硬件实现的加权块匹配检测算法

在各种视频处理算法中，运动补偿型算法大大提高了各种视频处理效果。运动估计器的硬件实现是各种运动补偿视频处理算法在实际系统中运用的关键。由于块匹配运动估计算法较低的运算复杂度和硬件实现难度以及块匹配检测标准函数很高的调用频率，已经广泛应用到各种实际系统中。文中提出了加权最小最大误差的匹配检测标准，能够降低运动估计器的运算复杂度，减少估计器的硬件面积，提高硬件速度，而且能够降低递归搜索块匹配运动估计算法固有误差传递带来的负面影响。     

一种基于无回溯搜索方法的块匹配运动估计算法

针对视频图像的运动估计问题,提出了一种无回溯搜索的快速块匹配算法.算法基于快速模式匹配KMP算法思想,将图像中的块匹配转化为一个一维的串模式匹配.利用子块的自匹配特性,计算子块中每一个像素的next值.当模式中第j个像素与主块中的像素"失配"时,从子块的next数组中找到第r个像素继续比较,不需要回溯到开始匹配的位置.对具有不同复杂运动的视频图像进行实验,结果表明:在搜索窗口大小为(-12,-12)×(12,12)的区域内,与六边形搜索算法相比,在运算速度相同的条件下,本算法可大幅度提高运动估计的精度.     

一种基于梯度的非完整十字钻石模型搜索算法

十字钻石模型搜索算法利用了视频序列运动矢量的十字中心分布特性．作者在此基础上,增加了梯度信息,提出了一种基于梯度的非完整十字钻石搜索算法,在保证信噪比的情况下可使平均搜索点数大幅度降低．     

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．     

基于全局运动估计的高分辨率生物显微图像压缩算法

随着全自动生物显微镜的应用越来越广泛,高分辨率显微图像数据量大的问题越来越突出.为了对高分辨率显微图像进行更有效地压缩,针对全自动生物显微镜下图像步进式移动的特点,提出了基于全局运动估计的高分辨率生物显微图像压缩算法、利用H.264的帧内编码、全局运动矢量估计及运动补偿对图像进行压缩.实验结果表明,在图像质量满足观察需要的情况下,高分辨率生物显微图像的压缩比可以达到600倍以上.     

一种适用于低码率图象压缩的运动估计算法

三步搜索法已经广泛地应用于低码率图象压缩中．由于三步搜索法第一步过于粗糙,容易陷入局部最小,对于那些小的运动矢量往往效果不太好,在此基础上提出了新三步搜索法,它在一定程度上弥补了三步搜索法的不足．针对低码率图象编码的特点,提出了一种新的运动估计算法,它具有与新三步搜索法相当的效果,速度上比新三步法和三步法有较大的提高．