matlab全搜索运动估计,全零检测的部分失真搜索运动估计算法

运动估计是视频压缩中的关键技术,能够有效消除帧间的时间冗余,提高压缩比.在现有的各类运动估计方法中,块匹配算法(block-matchingalgorithm,BMA)因具有简单、实用的特点而得到广泛应用.全搜索块匹配算法(full-search,FS)是目前块匹配运动估计算法中搜索精度最高的算法,但其计算复杂度非常高,不适宜实时应用.近年来,很多学者都致力于降低块匹配算法计算复杂度的研究,其中一些采用固定的搜索模板和搜索策略得到最佳匹配块.如四步搜索法(four-stepsearch,4SS)[1]、梯度下降法(theblockbaseddescentsearch,BBGDS)[2]、六边形搜索算法(hexagonalsearch,HS)[3],但该类算法假设块失真随着检测点远离最优点而增加,而这种假设在实际视频序列中并不总是成立[4],因此搜索往往会陷入局部最小,从而导致视频质量较大地下降.为了克服这种局限性,人们提出了另外一种类型的快速搜索算法,即部分失真搜索算法[5],其主要目的是降低失真计算量,即在搜索范围内进行全搜索,而每步搜索中将图像块进一步细分为小块,对小块按照一定顺序进行绝对误差和(sumofabsolutedifference,SAD)计算,通过小块SAD的计算结果判断是否结束图像块当前搜索过程.文献[6]提出一种规格化部分失真搜索算法(normalizedpartialdis-tortionsearch,NPDS),虽然能够保证高图像质量,但是其搜索速度相对其他算法仍然较慢[7].全零检测的基本思想[8-9]是针对视频图像往往运动比较缓慢的特点,经过帧间预测后得到的运动补偿数据通常很小,对这种数据块进行离散余弦变换和量化后往往系数全为零.因此,在块运动估计中如果能够检测出这些全零块,则可以提前停止搜索,从而降低了搜索计算量.文献[10]提出了一种基于全零检测快速搜索算法,有效地提高了搜索速度,但其采用固定的搜索模板,对于某些视频图像,导致视频质量下降.本文提出了一种基于全零检测的部分失真搜索算法(all-zerodetectionPDS,AZDPDS).算法在进行部分失真搜索过程中,利用全零检测策略,提高运动估计效率,而不会对编码后的图像质量产生较大影响.本文以H.263压缩标准[8]中的量化过程为例对算法过程进行说明.1NPDS算法NPDS算法使用1616的宏块.宏块之间SAD值的计算公式为15SAD(i,j)=m=015n=0|fk(m,n)-fk-1(m+i,n+j)|.(1)式中:(m,n)和fk(m,n)分别表示第k帧(当前帧)某一宏块中相对于其左上角位置像素的偏移和亮度值,fk-1(m+i,n+j)表示第k-1帧(参考帧)相应像素亮度值,(i,j)为宏块位移矢量.由于直接计算SAD运算量较大,NPDS算法将SAD(i,j)划分为16组部分失真{dp,p=1,2,…,16},每一组包含16个等间距分布的像素点,如图1(a)所示.第p组部分失真的定义如下:dp(i,j)=3m=03n=0|fk(4m+sp,4n+tp)-fk-1(4m+sp+i,4n+tp+j)|.(2)式中:sp和tp值分别为第p组部分失真相对于分组块左上角点的水平和垂直偏移量.dp的计算次序如图1(b)所示.第p个累计部分失真定义为Dp(i,j)=pt=1dt(i,j).(3)搜索从中心点开始,以螺旋状扫描的方式由内向外搜索匹配窗口中所有候选块.每一次匹配中,将累计的部分失真Dp与规格化的最小失真(pDmin/16)进行比较.比较从p=1开始直到

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