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H.264中的运动估计、帧内和帧间预测算法研究

作　者: 王刚
导　师: 毛剑飞
学　校: 浙江工业大学
专　业: 计算机应用技术
关键词: H.264 帧内帧间 UMHexagonS算法亚像素
分类号: TN919.81
类　型: 硕士论文
年　份: 2012年
下　载: 61次
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内容摘要

随着信息化时代的到来,计算机技术以及多媒体技术的迅猛发展,与数字化视频相关的应用领域不断拓宽。然而,视频的数据量是极其庞大的,对图像的传输、存储带来了极大的困难。因此,极其需要一种更加高效的视频压缩算法来解决视频数据传输及存储问题。H.264是目前最新的视频编码标准,与其它视频压缩标准相比,H.264具有更高的视频压缩性能,例如,在相同编码质量条件下,H.264所需码率大约为H.263的51%以及MPEG-4的61%。但是压缩率的提高是以增加编码复杂度为代价的。研究表明,H.264帧内编码和帧间编码的运算时间大约占整个H.264编码的85%左右。可见,通过提高帧内和帧间编码的速度对视频图像实时编码具有相当大的意义。本文对H.264帧间和帧内算法做了相关的研究,提出了一种新的亚像素搜索算法,改进了UMHexagonS算法,亚像素全搜索算法和快速帧内模式选择算法。第一,新的亚像素搜索算法是基于整像素和亚像素点之间的相关性而提出的。实验表明,与亚像素全搜索算法相比,该算法将搜索点数降至一半,而重建后的图像质量接近于全搜索算法。第二,由于UMHexagonS算法的搜索范围是固定不变的,若能动态调整搜索范围且搜索质量几乎不变,则可以减少搜索点,提高算法速度。改进的UMHexagonS算法正是基于这种思想而提出的,结果表明,改进的UMHexagonS算法在没有影响图像质量的情况下,减少了搜索点数,降低了运算量,提升了算法的运动估计效率。第三,由于H.264亚像素全搜索算法得到的点有可能是局部最优点,因此,提出了一种改进算法。改进的算法搜索所有候选点,防止了落入局部最佳点的可能性,避免了H.264亚像素全搜索算法的缺点。第四,帧内预测模式的选择和计算较复杂,提出了一种基于纹理方向的帧内预测模式选择算法。

全文目录

摘要  5-6
ABSTRACT  6-9
第1章绪论  9-13
  1.1 研究背景和意义  9-10
  1.2 研究现状  10-11
  1.3 论文研究内容  11-12
  1.4 论文组织结构  12-13
第2章 H.264 运动估计算法  13-29
  2.1 视频中的冗余简述  13-16
    2.1.1 时间冗余  13-14
    2.1.2 空间冗余  14
    2.1.3 知识冗余  14-15
    2.1.4 结构冗余  15
    2.1.5 视觉冗余  15-16
    2.1.6 信息熵冗余  16
  2.2 运动估计原理  16-17
  2.3 典型的块匹配运动估计算法  17-27
    2.3.1 全搜索算法  17-18
    2.3.2 三步搜索法  18-20
    2.3.3 四步搜索法  20-22
    2.3.4 菱形搜索法  22-25
    2.3.5 六边形搜索法  25-27
  2.4 本章小节  27-29
第3章 H.264 帧间运动估计算法的研究与改进  29-50
  3.1 UMHEXAGONS算法  29-38
    3.1.1 简述  29-32
    3.1.2 改进的UMHexagonS算法  32-35
    3.1.3 实验结果  35-38
  3.2 H.264 亚像素全搜索算法的改进  38-48
    3.2.1 引言  38
    3.2.2 H.264 亚像素全搜索算法  38-39
    3.2.3 H.264 亚像素的插值算法  39-43
    3.2.4 改进的亚像素全搜索算法  43-46
    3.2.5 实验结果  46-48
  3.3 本章小结  48-50
第4章一种新的 H.264 快速亚像素运动估计算法  50-60
  4.1 引言  50-51
  4.2 亚像素运动估计简述  51-55
  4.3 改进的算法分析  55-57
  4.4 实验结果  57-59
  4.5 本章小结  59-60
第5章 H.264 帧内模式选择算法的改进  60-65
  5.1 帧内模式简述  60-61
    5.1.1 4x4 亮度预测模式  60
    5.1.2 16x16 亮度预测模式  60-61
    5.1.3 算法流程  61
  5.2 快速帧内模式选择算法  61-64
    5.2.1 纹理方向估计  61-63
    5.2.2 实验结果与分析  63-64
  5.3 本章小结  64-65
第6章总结和展望  65-68
  6.1 结论  65-66
  6.2 展望  66-68
参考文献  68-71
致谢  71-72
攻读学位期间参加的科研项目和成果  72

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