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[導(dǎo)讀]H.264是現(xiàn)有最重要數(shù)據(jù)壓縮編碼國際標(biāo)準(zhǔn)之一??焖龠\(yùn)動估計算法一直是視頻壓縮中的研究熱點(diǎn)。本文針對一些快速估計算法過早確定了搜索方向,容易陷入局部最小點(diǎn),損失了搜索精度的情況,在原有基礎(chǔ)上,運(yùn)用菱形十字

H.264是現(xiàn)有最重要數(shù)據(jù)壓縮編碼國際標(biāo)準(zhǔn)之一。

快速運(yùn)動估計算法一直是視頻壓縮中的研究熱點(diǎn)。本文針對一些快速估計算法過早確定了搜索方向,容易陷入局部最小點(diǎn),損失了搜索精度的情況,在原有基礎(chǔ)上,運(yùn)用菱形十字搜索算法(DCS)與閾值估計相結(jié)合的方法提高了運(yùn)動估計的性能。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該算法可以用較小的搜索代價取得與全搜索(FS)相當(dāng)?shù)男Ч?,并且在搜索速度方面?yōu)于鉆石法DS)。

  0 引言

  H.264采用了減少視頻圖像各幀間冗余度的運(yùn)動估計算法。運(yùn)動估計算法傳統(tǒng)的有全搜索(FS)、三步搜索(TSS)、新三步搜索(NTSS)、四步搜索(FSS)等;常用的是鉆石搜索(DS)和非對稱十字交叉多層次六邊形格點(diǎn)運(yùn)動搜索算法(UMHexagonS)。運(yùn)動估計是整個視頻編碼中運(yùn)算量最大的模塊,可占整個軟件編碼器運(yùn)算量的70%以上。因此視頻系統(tǒng)中編碼器的復(fù)雜部分取決于運(yùn)動估計算法體系結(jié)構(gòu)的復(fù)雜性。

  1 運(yùn)動估計算法分析

  1.1 鉆石搜索(DS)算法

  DS算法即鉆石搜索算法,被MPEG-4國際標(biāo)準(zhǔn)采用并收入驗(yàn)證模型VM(Verification Model)中,是MPEG-4建議采用的快速運(yùn)動估計算法。  DS算法采用了兩種搜索模板,分別是有9個檢測點(diǎn)的大模板和有5個檢測點(diǎn)的小模板。搜索時先用大模板LDSP在搜索區(qū)域中心及周圍8個點(diǎn)處進(jìn)行匹配計算,當(dāng)最小塊誤差出現(xiàn)在中心點(diǎn)處時,將大模板LDSP換為SDSP,再進(jìn)行匹配計算,這時5個點(diǎn)中的MBD(Minimum Block Distortion)即為最優(yōu)匹配點(diǎn);否則,改變中心位置,仍用LDSP重復(fù)計算。

  1.2 菱形十字搜索(DCS)算法

  菱形十字搜索算法(DCS)算法是在DS算法基礎(chǔ)上改進(jìn)而來,DCS的匹配模板是建立在兩種不同的搜索模板之上的,即大菱形十字型(LDCSP)和小菱形十字型(SDCSP),如圖1所示。其中,十字型可以對應(yīng)于實(shí)際的運(yùn)動的矢量分布,而交叉型則是為了加速搜索效果。

  DCS算法在進(jìn)行運(yùn)動估計匹配運(yùn)算時,有三種可能的情況:

  (1)若MBD點(diǎn)位于LDCSP中心位置,說明圖像是靜止的,DCS算法一步結(jié)束;

  (2)若MBD點(diǎn)位于LDCSP小十字位置,說明圖像的運(yùn)動較小,則在此基礎(chǔ)上按照SDCSP模板反復(fù)進(jìn)行交叉搜索。

  (3)若MBD點(diǎn)位于LDCSP大十字位置,說明圖像的運(yùn)動較大,則在此基礎(chǔ)上按照LDCSP模板反復(fù)進(jìn)行交叉搜索。

  由此可以看出,DCS算法的優(yōu)點(diǎn)是,可以根據(jù)圖像的運(yùn)動類型(如上述三種情況),白適應(yīng)選擇下一步相應(yīng)的搜索模板,使搜索與圖像內(nèi)容有關(guān)(基于內(nèi)容的搜索),從而得到較好的搜索效果;DCS算法的搜索并不一定要經(jīng)歷模板由大到小的必然過程,有時一步即可完成搜索;用DCS搜索時,十字形模板對應(yīng)于實(shí)際的運(yùn)動矢量分布,交叉形模板則有準(zhǔn)確性“聚焦”特性,這從本質(zhì)上體現(xiàn)了DCS是粗定位和準(zhǔn)確定位的有效結(jié)合。 <Script type=text/javascript> function ImgZoom(Id)//重新設(shè)置圖片大小 防止撐破表格 { var w = $(Id).width; var m = 650; if(w < m){return;} else{ var h = $(Id).height; $(Id).height = parseInt(h*m/w); $(Id).width = m; } } window.onload = function() { var Imgs = $("content").getElementsByTagName("img"); var i=0; for(;i

  設(shè)當(dāng)前要編碼塊E的運(yùn)動矢量為MVp。如果運(yùn)動矢量的值MVp≥T,則與E塊相鄰的各塊間運(yùn)動的相關(guān)性較高,表明該區(qū)域的變化比較平緩;如果運(yùn)動矢量的值MVp<T,則與E塊相鄰的各塊間運(yùn)動的相關(guān)性較低,表明該區(qū)域變化比較劇烈。通過對missa、grandmother、carphone、salesman的檢測可知,取閾值T=2。

  3 自適應(yīng)運(yùn)動估計算法

  結(jié)合上述DCS算法和閾值的確定,可采取先對視頻圖像的運(yùn)動塊進(jìn)行閾值的判斷,再根據(jù)判斷結(jié)果進(jìn)行最佳匹配塊的搜索。具體搜索步驟描述如下:

  Step 1:判斷當(dāng)前塊運(yùn)動矢量MVp和閾值確大小。若MVp≥T,則進(jìn)入Step 2;若MVp<T,則進(jìn)入Step 5。

  Step 2:用LDCSP在搜索區(qū)域中心及周圍8個點(diǎn)進(jìn)行匹配運(yùn)算,然后判斷,找出MBD點(diǎn)。若MBD點(diǎn)位于中心點(diǎn),說明宏塊是靜止的,DCS算法一步結(jié)束,得到最優(yōu)匹配塊;否則進(jìn)行Step 3。

  Step 3:若MBD點(diǎn)為LDCSP模版的小十字處,以該點(diǎn)為中心構(gòu)建SDCSP進(jìn)行匹配計算,若MBD點(diǎn)位于中心點(diǎn),所得MBD點(diǎn)為所求。否則,進(jìn)入Step 4。

  Step 4:若MBD點(diǎn)為LDCSP模版的大十字處,以該點(diǎn)為中心構(gòu)建LCSP進(jìn)行匹配計算,進(jìn)入step 2。

  Step 5:用LDCSP在搜索區(qū)域中心及周圍5個點(diǎn)進(jìn)行匹配運(yùn)算,然后判斷,找出MBD點(diǎn)。若MBD點(diǎn)位于中心點(diǎn),所得MBD點(diǎn)為所求;否則繼續(xù)Step 5。

  算法流程圖如圖3所示

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  從表1可知:a.FS搜索效果最佳,但耗時太長;DS算法有較大改進(jìn),可以實(shí)現(xiàn)實(shí)時壓縮;DCS比DS,運(yùn)行時間都有不同程度的減少,故DCS算法在搜索速度有優(yōu)勢。b.從單個序列來看,DCS算法對missa和salesman時間優(yōu)化最為顯著,分別只占FS算法的7.42%、7.50%和DS算法的98.17%、97.49%;對carphone序列的搜索速度也有很大優(yōu)化,占FS搜索算法的7.97%和DS算法的97.82%。綜合視頻特性可知:DCS算法針對運(yùn)動平緩的視頻對象搜索速度優(yōu)化明顯。

  4.2 信噪比的比較

  對標(biāo)準(zhǔn)測試序列claire和carphone序列進(jìn)行測定,計算PSNR得表2。

  表2中FS的平均PSNR最高,達(dá)到42.38,但搜索時間最長;DS的PSNR最低,為42.31,而DCS為42.35,高于DS算法,且僅低于FS算法0.03dB。從單個序列來看,DCS算法對claire的優(yōu)化程度最大,超過了FS的PSNR值,說明DCS算法身體靜止僅面部表情運(yùn)動特點(diǎn)視頻適用。用DCS算法計算得到的carphone的PSNR值雖然低于FS算法,但高于DS算法;missa序列的DCS算法的PSNR值和FS、DS法的相差不大。故DCS算法在搜索速度、圖像質(zhì)量上均有保證。

  5 結(jié)束語

  本文從搜索時間和圖像質(zhì)量兩方面對各種塊匹配運(yùn)動估計算法進(jìn)行了性能分析比較。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,將菱形十字交叉搜索算法和閾值判斷結(jié)合,在搜索速度方面,有很大程度的優(yōu)化,而且能得到與FS、DS搜索算法相當(dāng)?shù)膱D像質(zhì)量。DCS算法針對運(yùn)動平緩的視頻作用明顯,由此推知該算法適用于電視電話、遠(yuǎn)程教育等實(shí)時視頻壓縮。

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