本文關鍵詞：基于搜索經(jīng)歷的快速運動估計算法研究

  更多相關文章： 搜索經(jīng)歷 殘差曲面 搜索策略預測 曲面模型預測

【摘要】：作為視頻壓縮中的關鍵技術,運動估計在去除時域冗余信息,提高視頻壓縮效率方面起著非常重要的作用。隨著視頻應用不斷向高清晰度,高幀率方向發(fā)展,對視頻壓縮效率的要求也越來越高。為了提高視頻壓縮效率,H.264/AVC和H.265/HEVC等視頻編碼標準在運動估計模塊中采用了多種新技術,包括可變塊尺寸匹配,亞像素精度運動估計矢量以及多參考幀預測,然而這些技術在提高了運動搜索精度的同時也增加了運動估計的運算復雜度。為了降低運動估計算法的計算復雜度,有必要對傳統(tǒng)的運動估計算法進行研究和改進。針對現(xiàn)有的整像素運動估計算法搜索過程中搜索步長和搜索方向不確定且完全依賴于當前塊已搜索點信息,不能快速定位到最佳匹配點導致搜索點數(shù)過多的問題,本文提出了一種基于搜索策略預測的快速整像素運動估計算法。該算法充分利用已編碼鄰域塊的搜索經(jīng)歷信息,鄰域塊間搜索經(jīng)歷相關性信息,自適應地為當前塊搜索過程選擇恰當?shù)乃阉鞣较蚝退阉鞑介L,從搜索策略層面對現(xiàn)有的運動估計算法進行改進。此外,根據(jù)鄰域塊間的最佳匹配點殘差值相關性和運動矢量相關性,本文也提出了自適應閾值的靜止塊判斷方法和動態(tài)搜索窗口預測方法。為了驗證該算法的有效性,本文從運動搜索時間和視頻編碼性能兩個方面與已有算法進行比較。實驗結果表明,本文所提出的算法在保持編碼性能基本不變的情況下,能大幅度降低整像素運動估計時間。針對曲面模型法求最優(yōu)亞像素點魯棒性不強以及基于插值的亞像素運動估計算法運算復雜度高的問題,在定性和定量地分析了亞像素域幀間預測的殘差特性后,結合以上兩種運動估計算法,本文提出了一種基于曲面模型自適應預測的快速亞像素運動估計算法。該算法充分利用已搜索過的整像素點信息,已編碼鄰域塊的搜索經(jīng)歷信息以及鄰域塊間搜索經(jīng)歷相關性信息,對當前塊的殘差曲面特性進行預測,自適應地為當前塊選擇合適的亞像素運動估計方法。實驗結果表明,該算法在保持編碼性能基本不變的同時,能大幅度降低亞像素運動估計時間。因此,本文提出的亞像素運動估計算法是一種高效穩(wěn)定的算法。
【關鍵詞】：搜索經(jīng)歷 殘差曲面 搜索策略預測 曲面模型預測
【學位授予單位】：西安電子科技大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：TN919.81
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-11
• 符號對照表11-12
• 縮略語對照表12-16
• 第一章 緒論16-20
• 1.1 研究背景與意義16-17
• 1.2 國內外研究現(xiàn)狀17-18
• 1.3 論文研究內容與結構安排18-20
• 第二章 基于塊匹配的運動估計算法研究20-32
• 2.1 運動估計算法基本原理20-22
• 2.2 塊匹配準則22-23
• 2.3 經(jīng)典整像素運動估計算法23-29
• 2.3.1 全搜索算法23-24
• 2.3.2 三步搜索算法24-25
• 2.3.3 菱形搜索算法25-26
• 2.3.4 UMHexagonS算法26-27
• 2.3.5 動態(tài)搜索窗口算法27-28
• 2.3.6 提前截止策略算法28-29
• 2.4 經(jīng)典亞像素運動估計算法29-31
• 2.4.1 分像素全搜索算法（FFPS）29-30
• 2.4.2 基于中心的快速分像素搜索（CBFPS）30
• 2.4.3 基于曲面模型的分像素運動估計算法30-31
• 2.5 本章小結31-32
• 第三章 一種基于搜索策略預測的快速整像素運動估計算法32-52
• 3.1 概述32
• 3.2 時空域相鄰塊運動相關性分析32-39
• 3.3 基于搜索策略預測的快速整像素運動估計算法39-49
• 3.3.1 算法概述39-40
• 3.3.2 自適應閾值的靜止塊判斷40-42
• 3.3.3 動態(tài)搜索窗口預測42-43
• 3.3.4 自適應搜索策略預測43-49
• 3.4 實驗結果與分析49-51
• 3.4.1 測試平臺及其配置49-50
• 3.4.2 實驗結果與分析50-51
• 3.5 本章小結51-52
• 第四章 基于曲面模型自適應預測的亞像素運動估計算法52-70
• 4.1 概述52
• 4.2 亞像素域幀間預測的殘差特性分析52-57
• 4.3 曲面模型自適應預測算法57-66
• 4.3.1 算法概述57-58
• 4.3.2 自適應曲面模型預測58-64
• 4.3.3 曲面模型選擇策略64-66
• 4.4 實驗結果與分析66-68
• 4.4.1 測試平臺及其配置66
• 4.4.2 實驗結果與分析66-68
• 4.5 本章小結68-70
• 第五章 總結與展望70-72
• 參考文獻72-78
• 致謝78-80
• 作者簡介80-81

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本文編號：1027872