视频压缩中运动估计算法及预测搜索起始点的研究

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在分布式视频编码中,边信息是对当前WZ帧的预测,被用于Turbo解码和重建过程中。边信息预测精度的高低直接决定着编码率失真性能和重建帧质量的好坏。因此,边信息的获取是分布式视频编码中的核心技术之一,它是利用时域相邻帧的高度相关性,通过对已解码重建帧运动估计进行时域内(外)插来取得。如何通过运动估计技术获取高质量的边信息已经成为分布式视频编码领域中研究的热点和难点,而运动估计技术也是传统的视频编码领域中的关键技术。研究设计高效、快速的运动估计算法已经成为目前视频压缩技术中的重要方向。在各种运动估计算法中,由于块匹配算法思想简单且便于实现得到了广泛应用,被多个国际视频编码标准采用,其相关的快速算法也得到了广泛的研究和发展。但是快速运动估计算法如三步法因为其搜索模板的固有缺陷,使得算法存在着陷入局部最优的缺陷,不能兼顾运动类型不同的运动矢量,影响着运动估计算法的质量,是运动估计领域面临的重要问题。预测搜索起始点是对初始搜索中心点的预测,其实质就是使初始搜索中心点尽可能的接近全局最优匹配点,可以有效的降低在搜索过程陷入局部最优匹配点的可能性。因此成为运动估计算法中研究的重要方向和热点问题,而准确的预测起始点能为后续的搜索提供良好的起点,再结合适当的中止准则和搜索策略,可以很快的找到全局最优匹配点,减少匹配计算量,加快算法的搜索速度和提高搜索精度。本论文,主要的任务是分析和验证了运动矢量的基本特性,在研究并实现常用的预测起始点方法的基础上,改进并实现一种预测效果更好的预测方法;然后在分析和研究经典的运动估计算法的基础上,改进并实现一种估计效果更好的算法。文章首先介绍了块匹配运动估计的基本原理和研究现状,然后详细的介绍了块匹配运动估计的主要技术,接着又仔细介绍了几种常见的典型的块匹配运动估计快速算法,分析了它们各自的性能特点,通过实验数据定量地评价了对本论文重要的算法的优缺点。然后通过实验验证了SAD值分布的单极值和多极值特性、运动矢量的中心偏置和中心偏移分布特性,也证明了运动矢量的相关性。通过对均值,中值,SAD值比较法等常用的预测方法进行了理论介绍和实验分析对比,并利用运动矢量的相关性及其中心偏置和中心偏移分布特性给相邻块分配不同的权重,从而改进得出一种新的基于固定权值的预测方法。实验结果发现:新预测方法在保持DS算法的精度下,搜索点数最少。接着在充分考虑运动矢量的统计和分布特性的基础上,根据第一步搜索的最小SAD值点的位置来自适应选择搜索模板、静止块判断技术再结合新的预测搜索起始点方法,从而改进得到一种基于预测搜索起始点的多模板运动估计算法,该算法采用双十字形作为初始搜索模板,使其在第一步搜索时兼顾到了不同运动类型的宏块:选择大菱形模板进一步确定搜索方向;弧形模板是用来对大运动的矢量进行粗定值的;最后用小菱形模板进行精细定位搜索,找出最佳运动矢量。通过对静止块的双重判断来提前结束搜索,避免了对静止块进行不必要的搜索,加快了搜索速度;通过充分利用运动矢量的空间相关性及其分布特性进行搜索起始点的预测,减小陷入局部最优的可能性,增加了搜索精度,也在一定程度上弥补了因固定阀值判定静止块而的来搜索精度下降的影响,使得算法对不同运动类型的运动矢量有较强的适用性。通过与经典的运动估计算法进行对比实验发现:该算法在搜索点数和搜索精度方面均取得最好的效果,实现了预期的研究目标。综合实验数据,可以得出:本算法在搜索精度和搜索点数方面,与以往经典的快速运动估计算法相比,均取得了更好的估计效果。
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