基于 H264 标准的运动估计算法研究.doc
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1、精品论文基于 H.264 标准的运动估计算法研究宋小明 北京邮电大学信息与通信学院通信与信息系统专业 北京(100876) E-mail:摘要:运动估计是实现帧间视频压缩的关键,块运动估计算法一直是视频压缩中的研究热 点。本文将块匹配运动估计算法分为 4 个发展阶段进行探讨,并对几种典型的块运动估计代表算法进行介绍和优缺点比较,着重介绍 JM 采用的非对称十字形多层次六边形格点(UMHexagonS)搜索算法。最后得出结论。 关键词:运动估计;块匹配算法;UMHexagonS中图分类号:TP371引言视频序列在时间上有很强的相关性,利用运动估计和运动补偿技术可以有效去除图像的 帧间冗余度。当前
2、主要的视频压缩标准,如 MPEG4,H.264 等都是基于运动估计的架构之上 的。本文将块匹配运动估计算法分为 4 个发展阶段进行介绍和比较. 视频编码标准 H.264 采 纳了 UMHexagonS 算法作为整像素的快速运动估计算法。该算法的运算量相对于快速全搜 索算法可节约 90%以上, 同时能保持较好的率失真性能。2运动估计的发展2.1. 全搜索 FS 阶段全搜索方法是一种穷尽的也是最早的搜索方法。在一个预先定义的搜索区域内,把它与 参考帧中所有的候选块进行比较,并且寻找具有最小匹配误差的一个。这两个块之间的位移 就是所估计的 MV。FS 思想简单,对搜索区域内所有点进行搜索,是最优的运
3、动估计算法,也是计算量最大的算法,不适合进行实时编码,因此减少搜索点数,加快搜索速度成为主要发展方向。2.2. 规定最大搜索步数的快速搜索阶段。其特点是(1)最多的搜索步数是一定的(2) 采用方形模板进行搜索,减少搜索点数, 加快了搜索速度(3)由于最大搜索步数一定,可算出最坏情况下运算量和存储量(4)容易 陷入局部最优。主要代表方法有:三步搜索法(TSS),新三步搜索法(NTSS), 四步搜索法(FSS) 等。2.2.1 三步搜索法(TSS)TSS3基本思想是采用一种由粗到细的搜索模式,从初始点开始,按一定步长取周围8 个点构成每次搜索的点群,然后进行匹配计算,跟踪最小均方差或者最小绝对误差
4、点。一般 取最大搜索长度为7,搜索精度取1个像素,则步长为4,2,1共三步。2.2.2 新三步搜索法(NTSS)三步搜索算法第一步搜索步长较大,捕获小运动的效率较低,并且很有可能将搜索引至错 误方向从而陷入局部最优。新三步法(NTSS)改进了三步法的性能。它利用了图像序列的中 心偏置特性来增强算法的自适应性,并采用它用于帧间运动估计预测。NTSS 是对 TSS 的一 个改进,对运动量比较小的视频序列如可视电话序列有比较好的性能。对于绝大多数视频序- 6 -列,运动矢量的分布都是在中心位置上的概率最大,随着与中心位置的距离的增大,概率会急剧地下降,这也就是运动矢量的中心偏向了半途中止技术降低了算
5、法的复杂性。2.2.3 四步搜索法(FSS)四步法(FSS) 4是在三步法和新三步法的基础上提出来的。四步法有与新三步法相似的 性能,并且减少了最坏情况下的计算复杂度。2.3不限搜索步数的快速搜索阶段当视频序列的运动较剧烈时,固定步数模板匹配算法容易陷入局部最优,使得视频序列 质量大大下降, 因此出现了步数不限的快速模板匹配方法,该算法的主要特点是:(1) 搜索步数不加限制(2)搜索模板多样.其主要搜索方法如下:2.3.1 基于块的梯度下降法(BBGDS)BBGDS6的搜索模板是由中心点和其 8 邻域构成的块,与 NTSS 的中心部分相同,检测 块内点的目标函数,若最小点在中心则停止搜索;否则
6、以目标函数最小的点为中心,新增 5 或 3 个点构成搜索块并不断循环直到最优点在中心位置。该方法利用了运动矢量的 80以 上分布在 3*3 区域的特性。 当运动矢量为 0 时只需检测 9 个点;当运动矢量在 3*3 内只需 检测 12 或 14 个点。相对于 NTSS 来说,均方差稍有提高,但是计算量却减少 30以上。2.3.2 钻石形搜索法(DS)DS 7具体方法是:采用如图 1(a)所示的模板进行搜索,根据步目标函数最优点的位 置增加相应的搜索点,如图 1 的(c),(d),(e)黑点,若为图 1(e)则搜索结束,否则重复该步. 可 以看出 DS 模板是将四步搜索算法模板进行了 90 度的
7、旋转而成的,但步长减小,更接近圆 形。且最后一步采用图 1(b)的 4 点小模板而非 8 邻域模板,中间搜索步骤次数不限.DS 相 对四步搜索算法平均节约 3 个搜索点。图 1 DS 搜索模板及算法示意图2.3.3HEXBS 法设运动矢量在中心点周围均匀分布, 则 DS 模板各点之间存在冗余信息.因此出现了搜 索模板更接近圆形的六边形(HEXBS) 方法,如图 2(a)。它充分利用了运动矢量中心分布 特性,且 HEXBS 在中间步骤的新增点个数均为 3 如图 2(b)。单从模板的角度来说,HEXBS 方法比 DS 方法在第一步减少了两个搜索点,且在中间部分步骤中减少了两个搜索点.假设运 动矢量
8、在 3*3 范围均匀分布,则 HEXBS 比 DS 平均减少 3.21 个搜索点。图 2 HEXBS 算法模板及搜索示意图2.4 混合模型搜索法由于物体的运动千变万化,很难用一种简单的模型去描述,也很难用一种单一的算法来 搜索最佳运动矢量,因此实际上大多采用多种搜索算法相结合的办法,可以在很大程度上提 高预测的有效性和健壮性8。2.4.1 交叉钻石形搜索法(CDS)交叉钻石形搜索法(CDS)是根据运动矢量交叉中心分布特性提出的改进算法.它综合运 用了交叉模板和钻石形模板进行搜索,首先用大的交叉模板进行搜索,当目标函数最小点不是 中心点时,搜索最小值点附近构成半个大钻石形的附加点,如果最小值点不
9、变,则结束,否则 用类似钻石法进行搜索,只是每次构成的是半钻石形。CDS 比 DS 方法平均节约 1.221.36 个搜索点,速度提高 10%50%。2.4.2 交叉钻石六边形搜索法(CDHS) 交叉钻石六边形搜索法(CDHS)综合采用了大小交叉模板,大小 DS 模板,扁平垂直 HEX模板,扁平水平 HEX 模板,水平小 HEX 模板,垂直小 HEX 模板.该算法同样根据大部分运动矢量落在交叉模板区域和 DS 模板区域的特性。 该算法的基本步骤为:(1) 先用小的 CS 模板,若最小值点在中间,直接结束,否则进行第二步; (2)搜索构成大 CS 模板的点(除去第一步已搜索的点); (3)搜索能
10、与上一步最小点构成半个大钻石模板的两个点,若最小值点不变,则结束;否则进行下一步;(4) 根据最小值的不同位置分别采用钻石形,垂直或水平的扁平六边形模板进行搜索,若新的最小值点不变,则结束,否则重复这一步直到最小值点不变。该方法将 CDS 的第一步分为两步来完成,当运动矢量为 0 时少搜索 4 个点.另外该方法将 第(4)步细分,综合运用了不同形状大小模板的优点, 进一步节约了搜索点数。2.4.3 非对称十字形多层次六边形格点运动搜索算法H.264视频压缩标准的Joint Model(简称JM)模型采用了UMHexagonS。该方法综合考虑了 大范围运动和缓慢运动的特点,适用于不同要求,不同格
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