论文摘要
计算机技术和网络技术的发展和普及,大大推动了视频技术的发展和应用,数字视频技术在当前的信息社会中日益发挥着重要的作用。实时视频编解码技术成为研究的热点,运动估计在视频编码中占有50%-80%的运算量,从而成为这一领域最有挑战性的研究课题。基于块匹配的运动估计由于其简单易实现性而被当前的所有视频编码国际标准所采用。全搜索快匹配法是最简单最直接的块匹配运动估计法,但是由于其运算复杂度太高很难应用于实时视频编码中,从而业界提出了很多种快速块匹配运动估计方法。本文在对运动矢量分布特性和已有快速运动估计算法进行深入分析研究的基础上,首先提出了一种预测十字三角形快速搜索算法(Predictive Cross and Triangle Search. PCTS ):先利用空间运动矢量相关性预测出初始点位置并进行十字搜索,对相对静止块快速判定,再运用单纯形算法思想,通过对三角形顶点的反射,延长操作寻找到最佳运动矢量。实验分析验证,PCTS对运动相对静止或运动适中的视频序列搜索性能非常理想,但对运动剧烈的序列仍然容易陷入局部最优。针对PCTS算法的不足,本文接着应用遗传算法,将精简遗传算法(Compact Genetic Algorithm. CGA)结合进PCTS算法,提出自适应的PCTS/CGA+CTS算法,通过对预测运动矢量的处理判断,对不同运动特征的块自适应的选择PCTS算法或CGA+CTS算法进行搜索。通过实验验证,该算法保持了PCTS算法对中小运动矢量预测时的优点,虽然对运动矢量大的序列搜索时增加了算法复杂度,但明显的提升了搜索性能,使算法具有了更强的鲁棒性。
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