基于矢量相关性的自适应运动估计搜索算法

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1、第13卷第9期中国图象图形学报Vol.13,No.92008年9月JournalofImageandGraphicsSep.,2008基于矢量相关性的自适应运动估计搜索算法沈渝力王维东郭斌章竑(浙江大学信息与电子工程学系,杭州310027)摘要为了减少运动估计的计算量,提高视频压缩编码的效率,提出了一种基于矢量相关性的自适应运动估计搜索算法(简称NAME算法),该算法通过判断当前所要编码块的左、上、右上3个相邻块所对应的运动矢量之间的相关性,将所要编码的块划分为相关类型块和独立类型块,并自适应地对相关类型块和独立类型块采用不同的搜索方式以减少搜索点数并保证搜索准确

2、度。仿真结果表明,该算法与全搜索、菱形搜索和六边形搜索等快速算法相比,在保证图像质量的前提下,搜索速度有了明显的提高。关键词运动估计运动矢量相关性自适应中图法分类号:TN919.81文献标识码:A文章编号:100628961(2008)0921689205ANewAdaptiveMotionEstimationAlgorithmBasedonCorrelationofMotionVectorsSHENYu2li,WANGWei2dong,GUOBin,ZHANGHong(DepartmentofInformationScienceandElectronicEngi

3、neering,ZhejiangUniversity,Hangzhou310027)AbstractAnewadaptivemotionestimationalgorithmbasedoncorrelationofmotionvectorsispresentedinthispaper.Thealgorithmutilizesthecorrelationinformationofcurrentblock’sthreeneighbouringmotionvectorstoclassifycurrentblockintocorrelation2typeblockandi

4、ndependent2typeblock.Differentmotionestimationmethodsareappliedforcorrelation2typeblockandindependent2typeblocktoachievelowercomputationalcomplexityandgoodestimationaccuracy.Thesimulationresultsshowthattheproposedalgorithmhasmuchlowercomputationalcomplexitythanothermotionestimationalg

5、orithms,suchasfullsearch(FS),diamondsearch(DS)andHexagon2basedsearch(HEXBS),withnoseverePSNRdegradation.Keywordsmotionestimation,motionvector,correlation,adaptive像分割成互不重叠的M×N大小的块,对每一个块,1引言根据一定的匹配准则,在参考帧中给定的搜索范围内找出最佳的匹配块位置。运动估计是视频压缩编码的重要组成部分。由在块匹配运动估计算法中,全搜索算法(FS)精于视频图像序列在相邻帧之间存在很大的时间冗

6、度最高,且易于实现,但其巨大的计算量不利于编码余,通过运动估计能够降低视频序列在时域上的冗器的实时实现。为了减少块匹配搜索的运算量,出[2]余度,大幅度提高压缩编码的效率。常见的运动估现了很多快速算法。早期的三步法(TSS)和2维[3]计算法有像素递归法、相位相关法、全局运动估计算对数法(TDL)等通过限制搜索点的数量来减小运法、块匹配算法(BMA)等。其中,基于块匹配算法算量,但对于运动相对较小的序列效率较低且容易[4]的运动估计因其简单有效,易于实现而被广泛应陷入局部最优。后来提出的新三步法(NTSS),菱[1][5]用。块匹配运动估计的基本思想是将每一帧图形

7、法(DS)等算法都利用了运动矢量的中心偏置基金项目:浙江省科学技术厅重点科研项目(2004C21052)收稿日期:2007203220;改回日期:2007204228第一作者简介:沈渝力(1982~),男。现于浙江大学攻读信息与通信工程专业硕士学位。主要研究方向为视频压缩技术。E2mail:isee308@163.com1690中国图象图形学报第13卷分布特性,提高了匹配速度,减小了陷入局部最小的着CT的增大,任意两个矢量MV1和MV2被判定[6]可能性。六边形搜索法(HEXBS)相对于DS算法为相关矢量的机率也相应增大。由此可见,若CT在搜索形状上更接近于圆形,

8、对搜索点周

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