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H.264的块匹配运动估计算法研究

作　者: 李红叶
导　师: 刘明军
学　校: 济南大学
专　业: 计算机应用技术
关键词: H.264 视频压缩运动估计块匹配算法运动矢量
分类号: TN919.81
类　型: 硕士论文
年　份: 2010年
下　载: 117次
引　用: 1次
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内容摘要

随着信息技术的发展,人类对信息的需求越来越丰富,多媒体信息已成为人们获取信息的主要载体。视觉信息具有直观、生动的特点,人类通过视觉获取的信息量约占总信息量的70%左右,视频信息在多媒体信息中占有重要地位。但是视频数据的冗余度很大,视频编码研究已成为信息技术领域中的热门话题。运动估计作为视频压缩的关键技术,是视频压缩编码系统中非常重要的模块,它直接影响到视频数据压缩编码的质量和效率。运动估计也是压缩编码中运算最复杂、最耗时的环节,据统计运动估计的计算复杂度占整个视频数据压缩编码系统计算量的50%以上。因此研究有效的运动估计算法对提高视频数据压缩编码的效率有着非常重要的实际意义,它是解决目前视频数据的高效压缩问题的有效途径之一。在各种运动估计算法中,块匹配算法由于简单、易于硬件实现等特点,得到了广泛的应用和研究。本文首先介绍了视频压缩编码技术的原理和一系列国际视频编码标准,并对其中的H.264视频编码标准做了详细的介绍。然后介绍了运动估计的基本原理、宏块的匹配准则和几种典型的运动估计算法,并在JM86模型上实现了这几种典型的运动估计算法,为下一步算法的优化和设计奠定了理论基础。在此基础上,提出了两种新的运动估计算法。一种是改进的UMHexagonS算法,另一种是十字-八边形搜索算法。改进的UMHexagonS对原算法的三个方面进行了改进,根据运动矢量的分布概率特点和H.264视频编码标准中宏块分割特点,用非对称的小十字形模板代替了UMHexagonS算法中的5×5螺旋全搜索;用搜索性能更好的八边形模板代替了六边形模板;而且添加了水平型六边形搜索和垂直型六边形搜索模板,并在JM86模型上对该算法进行了仿真。从仿真实验得出的结果可以看出,改进的新算法与UMHexagonS算法相比在保证编码质量没变化的情况下,算法的运动估计时间降低了30%左右。因此,改进的新算法是一种有效的运动估计算法,对实时编码的应用有一定贡献。十字-八边形搜索算法充分利用了视频序列中运动矢量的中心偏置特性和时空相关性,结合十字形模板和八边形搜索模板,根据运动类型自适应的选择搜索策略和搜索起始点,运动类型分为大运动类型、中运动类型和小运动类型,搜索起始点的方法采用的是绝对误差和比较法。同时设定阈值对静止块直接中止搜索,阈值的设置没有选用之前的固定值,而是根据宏块的空间相关性自适应的计算阈值,提高了搜索精度。静止块的终止搜索技术,避免搜索冗余搜索点,提高了算法的效率。实验结果表明,十字-八边形搜索算法的搜索速度优于现有的快速运动估计算法,搜索精度接近UMHexagonS算法。

全文目录

摘要  7-9
Abstract  9-11
第一章绪论  11-15
  1.1 课题的研究背景和意义  11-12
  1.2 运动估计研究现状  12-13
  1.3 本文的主要研究内容和章节安排  13-15
第二章视频编码技术及其标准  15-29
  2.1 视频压缩编码的可能性  15-17
    2.1.1 时间冗余  15-16
    2.1.2 空间冗余  16
    2.1.3 结构冗余  16-17
    2.1.4 知识冗余  17
  2.2 视频压缩编码原理  17-20
    2.2.1 预测编码  17-19
    2.2.2 变换编码  19-20
    2.2.3 熵编码  20
  2.3 视频压缩标准发展简介  20-23
    2.3.1 H.261  20-21
    2.3.2 MPEG-1  21
    2.3.3 MPEG-2  21-22
    2.3.4 H.263  22
    2.3.5 MPEG-4  22-23
  2.4 H.264 编码标准介绍  23-27
    2.4.1 H.264 编码标准的特点  23
    2.4.2 H.264 编码标准的技术亮点  23-27
  2.5 本章小节  27-29
第三章经典运动估计算法回顾  29-39
  3.1 运动估计的基本原理  29-30
  3.2 块匹配准则  30-31
  3.3 典型运动估计算法介绍  31-37
    3.3.1 全搜索算法  31-32
    3.3.2 三步搜索法  32-33
    3.3.3 二维对数法  33-34
    3.3.4 四步搜索法  34-35
    3.3.5 菱形搜索算法  35-36
    3.3.6 六边形搜索算法  36-37
  3.4 本章小结  37-39
第四章 UMHexagonS 算法的改进  39-49
  4.1 UMHexagonS 算法  39-41
    4.1.1 搜索起始点预测  39-40
    4.1.2 非对称的十字形搜索  40
    4.1.3 不均匀多重六边形搜索  40-41
    4.1.4 扩展的六边形搜索  41
  4.2 改进的UMHexagonS 算法  41-44
    4.2.1 改进的5×5 螺旋全搜索  41-42
    4.2.2 改进的不均匀多重六边形搜索  42-43
    4.2.3 水平型六边形模板和垂直型六边形模板  43-44
  4.3 算法步骤  44-45
    4.3.1 搜索起始点预测  44
    4.3.2 非对称的十字形搜索  44-45
    4.3.3 不均匀多重八边形搜索  45
    4.3.4 扩展的六边形搜索  45
  4.4 实验结果  45-48
  4.5 本章小结  48-49
第五章自适应十字-八边形搜索算法  49-59
  5.1 静止块的判断  49-51
  5.2 搜索起始点预测  51-53
  5.3 运动类型的判断  53-54
  5.4 搜索模板  54-55
  5.5 算法流程  55
  5.6 实验结果  55-57
  5.7 本章小节  57-59
第六章总结与展望  59-61
  6.1 总结  59-60
  6.2 展望  60-61
参考文献  61-65
致谢  65-67
附录 A(攻读学位期间发表论文目录)  67

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