資料介紹
運動估計是視頻壓縮中的關鍵技術,是視頻編碼中的主要開銷。全搜索算法是最簡
單可靠的塊匹配算法。本文在傳統全搜索算法的基礎上,提出一種方向性多層抽樣繼承排除全搜索算法(DMSSEA)。本文算法通過數理統計的方法設置判別條件,在全搜索中引入提前終止;并通過抽樣計算降低計算量,提高計算靈活度;通過分層判別提高判別效率;通過對圖像方向性的利用,提高了終止效率。該算法在保證運動估計全局最優的同時大大減少了搜索點數,提供高清晰度的視頻編碼。
關鍵詞運動估計方向性 多層次 抽樣 繼承排除
Directed multi-level sample successive elimination Algorithm LI tao, LIU ying jie, LI yangxi, MA yide (School of information science and engineering, Lanzhou University, Lanzhou, 730000) Abstract Motion estimation (ME) plays an important role in video coding system. It is the main calculation. In this paper , a new algorithm, directed multi-level sample successive elimination, is proposed for fast optimal block matching in motion. By using set judgment , in an aim to reject a checking candidate as early as possible; by using sample reduce the computation cost, improve the finesse; by using the direction judgment , improve the efficiency of early stop; thus reducing computational load as much as possible. This algorithm decreased the number of matching evaluations, and ensure the estimation is the best of the whole.
Keywords motion estimation ; direction; multi-level; sample; successive elimination.
單可靠的塊匹配算法。本文在傳統全搜索算法的基礎上,提出一種方向性多層抽樣繼承排除全搜索算法(DMSSEA)。本文算法通過數理統計的方法設置判別條件,在全搜索中引入提前終止;并通過抽樣計算降低計算量,提高計算靈活度;通過分層判別提高判別效率;通過對圖像方向性的利用,提高了終止效率。該算法在保證運動估計全局最優的同時大大減少了搜索點數,提供高清晰度的視頻編碼。
關鍵詞運動估計方向性 多層次 抽樣 繼承排除
Directed multi-level sample successive elimination Algorithm LI tao, LIU ying jie, LI yangxi, MA yide (School of information science and engineering, Lanzhou University, Lanzhou, 730000) Abstract Motion estimation (ME) plays an important role in video coding system. It is the main calculation. In this paper , a new algorithm, directed multi-level sample successive elimination, is proposed for fast optimal block matching in motion. By using set judgment , in an aim to reject a checking candidate as early as possible; by using sample reduce the computation cost, improve the finesse; by using the direction judgment , improve the efficiency of early stop; thus reducing computational load as much as possible. This algorithm decreased the number of matching evaluations, and ensure the estimation is the best of the whole.
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