基于新型十字_菱形搜索的块匹配算法
基于方向自适应十字搜索的快速块匹配运动估计算法
０ 引言
运动估计是视频编码 中的核心技术 ， 运动估计 的好坏直接 影响到编码 的效率和 图像 恢复 的质量。块 匹配运动估 计算法
（ ＭＡ 是消除视频数据时间冗余最 基本 且最重要 的方法 。由 Ｂ ）
Ｄａ ｎ ｅｒｈ Ｃ Ｓ ［ 。由于运 动矢量 （ ｉ ｍｏ ｄＳａｃ ，Ｋ Ｄ ）６ ｊ ＭＶ） 有 中心分 具
ｃｕｄｓｅｄｕ ４ ６ ％ ， ９７ ％ ， ２ ４ ％ ， ｎ ．４ ｏｅ ｔｅＤａ ｏｄＳａｃ （ Ｓ ，ｏａｅＤ （ Ｄ ） ＣｏｓＤａ ｏｄ ｏ ｌ ｐｅ ｐ７ ．５ ３ ．８ ４ ．４ ａｄ７ ８ ％ ｖｒｈ ｉｍ ｎ ｅｒｈ Ｄ ） Ｓｕｒ—Ｓ Ｓ Ｓ ， ｒｓ—ｉｍ ｎ Ｓａ ｈ Ｃ Ｓ ， ｎ ｍ ｌＣ Ｓ Ｓ Ｄ ）ａ ｏ ｔｍ ， ｅｐｃ ｖｌ， ｎ ｏｌ ａｎａ ｅｓ ｉ ｒ ｅｒｈａｃｒｃ． ｅｒ （ Ｄ ） ａ ｄＳ ａ —Ｄ （ Ｃ Ｓ ｌ ｒｈ ｓ ｒｓｅｔ ｅ ａ ｄｉｃｕｄｍ ｉｔ ｎｔ ｍｌ ａｃ ｃｕａｙ ｃ ｌ ｇｉ ｉ ｙ ｔ ｉ ｈ ｉ ａｓ
关键词 ：块 匹配 ；运动估计 ；方向 自适应十 字搜 索 中图分 类号 ：Ｔ ３ １６ Ｐ ０． 文献标 志码 ：Ａ 文章编 号 ：１ ０ —６ ５ ２ ０ ） ５ ０ ４ ・２ ０ １ ３ ９ （ ０ ７ ０ —０ ４ ０
Ｎｏ ｅ ｉｎ ｅ ａ ｔｖ ｏ ｓＳ ａｃ ｏ ｖ ｌＯｒｅ ｔｄ Ａｄ ｐ ｉｅ Ｃｒ ｓ ｅ ｒｈ ｆｒ
基 于方 向 动估 计 算 法 术
杨 恒 ，王 庆
（ 西北工 业大 学 计算机 学院 ， 西 西安 ７０７ ） 陕 １０ ２
摘
要：提 出了一种方向 自 适应十字搜索算法， 通过 自 适应地使用小十字模板 、 大十字模板和四种方向的 Ｔ形
菱形搜索算法
毕业论文（设计） 2013届通信工程专业 0913071 班级题目菱形搜索运动估计算法研究及实现姓名学号指导教师职称二零一三年五月二十四日内容提要运动估计是视频压缩编码中的核心技术之一。
采用运动估计和运动补偿技术可以消除视频信号的时间冗余，从而提高编码效率；运动估计搜索算法是帧间编码的基础，常用的运动估计搜索算法采用在搜索区域内搜索最佳绝对误差和（SAD，Sum of Absolute Differences）匹配点来进行宏块匹配，获得宏块的运动矢量。
不同的搜索方法在搜索最佳SAD点上采用不同的搜索策略。
常见的快速搜索算法有三步法、新三步法、四步法、块梯度下降法以及菱形搜索算法等，本文主要研究菱形搜索运动估计算法并实现，首先阐述了课题的背景与意义和运动估计的研究现状，其次详细介绍了运动估计的原理以及典型块运动估计算法，分析它们的技术特点，然后重点介绍了菱形搜索算法，并在Visual C++ 6.0环境下编写程序代码将之实现，最后进行仿真得出实验结果。
关键词视频压缩;运动估计;块匹配;菱形搜索The Realization Of Diamond Searching MotionEstimation AlgorithmAuthor: Tutor:AbstractMotion estimation is the video compression coding technology of the core. Using motion estimation and motion compensation techniques can eliminate temporal redundancy of the video signal, thereby improving the encoding efficiency; motion estimation search algorithm based on inter-coded, the common motion estimation search algorithm of the search area to search the best absolute error and SAD (Sum of Absolute Differences) matching points to the macro block matching motion vector of the macro block obtained. Different search method searches for the best SAD point different search strategies. Common fast search algorithm has three steps, the new three-step method, four-step, block gradient descent and diamond search algorithm, etc. This paper studies the diamond search motion estimation algorithm and implementation, first describes the background and significance of the subject and motion estimation research status, followed by details of the motion estimation principle and the typical block motion estimation algorithm to analyze their technical characteristics, and then focuses on the diamond search algorithm, and the Visual C + + 6.0 environment to prepare the program code of the implementation, and finally the simulation The experimental results obtained.KeywordsVideo Compression Motion Estimation Block Matching Diamond Search目录内容提要................................. 错误!未定义书签。
基于十字模板的特征点匹配方法
２ １ ．６ ２ ） ０ ０ ４ （９
１７ ６
基 于 十 字模 板 的特 征 点 匹 配 方 法
任 洪娥 ， 常颖 丽 ， 董本 志
ＲＥＮ ｏ — ＣＨＡ Ｎ Ｇ Ｙｉ —ｉ ＤＯ Ｎ Ｇ ｎ．ｈｉ Ｈ ｎｇ ｅ， ｎｇ ｌ， Ｂｅ ｚ
．
ｉ ｇ ｓ ａ ｅ ｏ ｔ ｉ ｅ ． ｈ ｎ ｔ ｅ ｅ ｅ ｔｄ ｔｍｐ ａ ｅ ｒ ａ ｓ ｍａ ｅ ｒ ｂ ａｎ ｄ Ｔ ｅ ｈ ｓ ｌ ｃｅ ｅ ｌｔ ａ ｅ ｉ ｍａｃ ｅ ｙ ｔ ｅ ｃ ｏ ｓ ｔ ｍｐ ａｅ ｍａ ｃ ｉ ｇ ｍ ｅｈ ｄ； ｎ ｌ ｆ ａ ｒ ｏ ｔ ｔｈ ｄ ｂ ｈ ｒ ｓ ｅ ｌ ｔ ｔ ｈ ｎ ｔｏ ｆ ａｌ ｅ ｔ ｅ ｐ ｉ ｓ ｉ ｙ， ｕ ｎ ａ ｅ ｍ ａｃ ｅ ｙ ｈ Ｅｕ ｌ ｅ ｎ ｉｔｎ ｅ ｎ ｅ ｈ ｃ ｎ ｉｕ ｔ ｃ ｎ ｔ ｉ ｔ ｈ ｅ ｕ ｔ ｏ ｏ ａ ａｉ ｅ ｔ ｓｓ ｈ ｗ ｔ ａ ｔ ｅ ｒ ｓ ｒ ｔｈ ｄ ｂ ｔ ｅ ｃｉ ａ ｄ ｓａ ｃ ｕ ｄ ｒ ｔ ｅ ｏ ｔ ｉ ｄ ｎ ｙ ｏ ｓｒ ｎ ． ｅ ｒ ｓ ｌ ａ Ｔ ｓ ｆ ｃ ｍｐ ｒ ｔ ｅ ｔ ｖ ｓ ｏ ｈ ｔ ｈ ｃ ｏ ｓ ｔｍｐ ａ ｅ ｓ ａ ｔ ａ ｄ ｈ ｓ ｈ ｇ ａ ｃ ｒ ｃ ｆ ａｕ ｅ ｐ ｉ ｔ ｅ ｌｔ ｉ ｆ ｓ ｎ ａ ｉ ｈ ｃ ｕ ａ ｙ； ｅ ｔ ｒ ｏ ｎ ｓ ｍａ ｃ ｉ ｇ ｔｈ ｎ ｍｅｈ ｄ ａ ｅ ｏ ｔ ｅ ｃ ｏ ｓ ｅ ｌ ｔ ｓ ｉ ｌ ａ ｄ ｅｉ ｂ ｅ ｔ ｏ ｂ ｓ ｄ ｎ ｈ ｒ ｓ ｔｍｐ ａ ｅ ｉ ｓ ｍｐ ｅ ｎ ｒ ｌ ｌ ， ａ
一种基于预测性运动向量的菱形搜索方法
Ｍ ｏ ｉ ｎ Ｖｅ ｔ ｒ Ｐ ｅ ｉｔｏ ｔｏ ｃ ｏ ｒ ｄ ｃ ｉ ｎ
Ｈｅ Ｗ ｅ ｎｗｅ Ｚｈａ Ｈｕ ｉ ｏ ｉ
（ ｃｏ ｌｏ ｎｏｍ ｔ ｎ Ｓ ｉ ｃ ｎ ｎ ｉｅｒ ｇ Ｓ ａ ｄ ｎ ｎｖｒｉ ， ’ａ ５ １０ Ｓ ｈ ｏ ｆＩｆｒ ａｉ ｃ ｎ ｅ ａ ｄ Ｅ ｇｎ ｅ ｎ ，ｈ ｎ ｏ ｇ Ｕ ｉ ｓｙ ｊ ｎｎ ２ ０ ０ ） ｏ ｅ ｉ ｅ ｔ ｉ
３ 算法描 述
大量实验表 明 ， 图像 的 大 部 分 分 块 运 动 是 平 滑 的 ， 使 得 这 运 动矢 量 总 是 集 中 在搜 索 窗 口 的 中心 附 近 ， 现 中心 分 布 的规 呈
了便 于 Ｖ ｓ 实 现 ， 目前 ＭＰ Ｇ和 Ｈ２ ４标 准 普 遍 采 用 基 于 块 ＬＩ Ｅ ．６ 匹 配 的 运 动 估 计 法 。 而 块 匹 配 法 由 于是 将 图像 分 割 成 子块 进 然
基于起点预测的十字-六边形-菱形运动估计算法
基于起点预测的十字-六边形-菱形运动估计算法
王艳营
【期刊名称】《电子测量技术》
【年(卷),期】2009()5
【摘要】为了解决运动估计算法精度不高和运算量大的问题,有必要寻找一种有效的运动估计算法。
本文在讨论块运动类型的判定和起始搜索点预测的基础上,分析
了针对整像素的六边形-菱形(HDSP)的搜索过程和针对半像素的十字形(CSP)的搜
索条件,从而提出了基于起点预测的十字-六边形-菱形的运动估计算法(IPP-CHDS)。
文中详细研究了该算法的搜索过程和流程,并利用三个序列进行测试,测试结果表明,IPP-CHDS算法的搜索精度与FS算法接近,但它的运算量却大大的减少。
【总页数】5页(P54-57)
【关键词】运动类型;整像素;半像素;起点预测
【作者】王艳营
【作者单位】黑龙江科技学院计算机与信息工程学院
【正文语种】中文
【中图分类】TP391
【相关文献】
1.基于起点预测的自适应交叉-准菱形运动估计算法 [J], 梁燕;刘文耀
2.一种起点预测的十字形快速运动估计算法 [J], 谢帅铃;蔡志勇;柳丹青
3.基于改进的十字-菱形搜索算法的运动估计 [J], 刘海华;雷奕;谢长生
4.自适应简单菱形六边形运动估计搜索算法 [J], 韩波;秦水介
5.基于起点预测的单位十字快速运动估计算法 [J], 林兆花;谢存禧;邹焱飚
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基于菱形搜索的局部求精比特平面匹配图像稳定算法
术。 这里所指的电子稳像实际上是指应用数字图像处
理 的方 法 ，采用 稳 像 算法 来 直接 确 定像 偏移 并 进行 补 偿 的数 字 电子稳像 技 术 。电子稳 像 技术 由于具 有稳 定 精度 高 ，轻 便 等特 性 ，发展 前 景 十分广 阔 。 电子 图像 稳 定 系 统 通 常 可 分 为两 个 基 本 的 子 系 统 ，运 动估 计 系统 和 运动 校 正系 统 。一般 来说 ，运 动 估 计 子 系 统 采 用 块 匹 配 算 法 在 位 于 图像 不 同 位 置 的 子 图像 中 获得 一组 局 部运 动 矢 量 。运 动 校 正子 系统 通
Ｌ ＵＯ ｕ ， Ｓ Ｊｎ ＯＮＧ ｎ ， Ｓ Ｘｉ ｇ ＨＥＮ ｈ ｎ ｋ ｎ Ｚ ｅ —ａ ｇ
（ ａｉｎ ｌａ ＡＴ ，ｈ ｏｌ ｅ ｆＥｅｔ ｃｌ ｃ ｎ ｅ ｎ ｎ ｉｅ ｒ ｇ Ｎ ｔ ａ ｂｏ Ｒ Ｔ ｅＣ ｌ ｇ ｌｃｒ ａ ｉ ｃ ｄＥ ｇｎｅｉ ， ｏ ｌ ｆ ｅ ｏ ｉ Ｓｅ ａ ｎ Ｎａｉｎ ｌ ｎｖｒｉ ｏ Ｄｅ ｎ ｅ ｅ ｈｏｏｙ Ｈｕａ ｈ ｎ ｓａ４ ０ ７ ， ｈｎ ） ｔ ａ ｉｅｓ ｆ ｆ ｓ ｃ ｎ ｌｇ， ｎ ｎＣ ａ ｇｈ １０ ３ Ｃ ｉａ ｏ Ｕ ￣ ｅ Ｔ
Ａｂｓ ｒ ｔ ｔ ａｃ ：Ａ ｍ ａ ｔ ｂ ｌｚ ｎ ｌ ｏ ｉｈ ｂａ ｅ ａ ｔ ｏ ｌｙ ｒ ｆｎ ｄ ｇ ａ — ｏ ｄ ｂｉ— ａ ｔｈｉ ｇ ｂａ ｅ ｉ ｇｅｓａ ｉｉ ｉ ｇ ａ ｇ ｒｔ ｍ ｓ ｄ ｏｎ ａｆ ｓ ｃａｌ ｅ ｅ ｒ ｙ－ ｄｅ ｔｐｌｎｅｍａ ｃ ｎ ｓ ｄ ｌ ｉ ｃ － ｏ ｉ ｍｏｎ ｅ ｒ ｈ ａ ｄ ｍｅ ａ — ｓ ｄ ｍ ｏ ｉ ｎ ｃ ｒ ｅａ ｉ ｎ ｗｈ ｃ ｒ ａｌ ｅ ｕｃ ｓｔ ｅ ｃ ｍｐｕ ａ ｉ ｎ ｌｌ ａ ｎｄａ ｄ ｓ ａ ｃ ｎ ｄｉｎ ｂａ ｅ ｔｏ ｏ ｒ ｌ ｔｏ ｉ ｈ ｇ ｅ ｔｙｒ ｄ ｅ ｈ ｏ ｔ ｔｏ ａ ｏ ｄ ｗｈｉｅ ｌ
一种快速的块匹配运动估计新算法
［ （ １ 一 ｍ＋ ， ＋ ） （ ） ｆ ｍ，） 一（ ｎ ｌ ２ ｋ ２
。
们相 继 提 出 许 多 快 速 搜 索 算 法 ， 三 步 搜 索 法 如
（Ｓ ） Ｔ Ｓ 四 步 搜 索 法 （ Ｓ ） 、二 维 对 数 法 Ｆ Ｓ
（ Ｄ ）２、 Ｔ Ｌ ［ 菱形法 （ Ｓ Ｊ ， 们 在计 算 复 杂度 上 １ Ｄ） 等 它
（ ）最 小均方 误差 函数 （ Ｅ １ ＭＳ ）
１ Ｍ Ｎ
间冗余 ， 通过减少 时 间冗 余 可 以大 幅度 地 提高 视频
编码 的效 率 。基 于块 匹 配 的 运 动估 计算 法是 一 种 很 有效 的方法 。块 匹配运 动估计算 法在 Ｍ Ｅ － Ｐ Ｇ４和 Ｈ ２ ３中都得 到 了广泛应 用 … 。 ．６
，
分别 为 当 前 帧 和上 一 帧 图像 的灰 度 值 。 因为
因此 ， 有必 要寻找更 加有效 的块匹配 运动估计 算法 。 在分析 了诸多 算法 的基础 上 取长 补 短 ， 计 出 设 了一 种新 的搜 索算 法—— 新菱 形 搜索 算 法 （ Ｄ ） ＮＳ。 实验结 果表 明 ， Ｄ Ｎ Ｓ算 法在 计算 复 杂度 上 和准 确 度
达到最小 时 ， 该点 即为最 优匹配 点 。
在式 （ ） １ 和式 （ ） ， ｉ ） ２ 中 （ ， 为位 移 矢量 ， ≤ 一
ｉ． ， 为 搜 索 范 围 ， ｘＮ 为 块 的 大 小 ， 和 ，≤ Ｊ Ｍ
一
比Ｆ Ｓ减小 了许 多 ， 是 搜 索 的准 确 度 比 不 上 Ｆ 。 但 Ｓ
比较 实 用 ， 度 得 到 广 泛 的 应 用 ， 采 用 ＭＡ 一 现 Ｄ
算法 。 （ ）对于块 匹配运 动估计搜 索算法 性能 的衡 量 ３
基于方向自适应十字搜索的快速块匹配运动估计算法
基于方向自适应十字搜索的快速块匹配运动估计算法
杨恒;王庆
【期刊名称】《计算机应用研究》
【年(卷),期】2007(24)5
【摘要】提出了一种方向自适应十字搜索算法,通过自适应地使用小十字模板、大十字模板和四种方向的T形模板,有效地减少了搜索点数,提高了搜索速度.实验结果表明,该算法在保持与菱形搜索(DS)、正方形-菱形搜索(SDS)、十字-菱形搜索(CDS)和小十字-菱形搜索(SCDS)四种算法相同搜索精度的同时,速度上比DS、SDS、CDS和SCDS算法分别提高了74.65%、39.78%、42.44%和7.84%.【总页数】3页(P44-45,65)
【作者】杨恒;王庆
【作者单位】西北工业大学,计算机学院,陕西,西安710072;西北工业大学,计算机学院,陕西,西安710072
【正文语种】中文
【中图分类】TP301.6
【相关文献】
1.基于边缘局部偏差搜索的快速块匹配运动估计算法 [J], 卢紫微;钟修皓;张燕;敬博
2.用于快速块匹配运动估计的自适应十字模式搜索 [J], 王晓燕;郑建宏
3.基于预测搜索距的快速块匹配运动估计算法 [J], 余颖;胡继承
4.一种基于块匹配的自适应快速运动估计算法 [J], 舒振宇;高智勇;陈心浩;刘海华
5.基于方向自适应采样搜索的快速运动估计算法 [J], 王强;李月娥
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第25卷第1期 中南民族大学学报(自然科学版) V o l.25N o.1 2006年3月 Journal of South2Central U niversity fo r N ati onalities(N at.Sci.Editi on) M ar.2006α基于新型十字—菱形搜索的块匹配算法雷 奕 陈州徽 刘海华(中南民族大学电子信息工程学院,武汉430074)摘 要 指出了块匹配算法是运动估计的有效方法,搜索模板的类型、大小很大程度上影响了搜索的效果.对运动向量的分布进行了深入研究,提出了以新型非完全对称的搜索模板为基础的十字—菱形搜索算法.该算法以十字搜索模型对小运动矢量进行搜索,而使用非完全对称菱形对大运动矢量进行搜索.理论分析和实验表明:新十字菱形算法和原有的十字菱形算法相比,其搜索的速度可以提高20%左右.关键词 运动估计;块匹配;新十字-菱形搜索算法中图分类号 T P391 文献标识码 A 文章编号 167224321(2006)0120051203New Cross-D i am ond Search A lgor ithm for Block Ba sed M otion Esti m a tionL ei Y i Chen Z houhu i L iu H a ihuaAbstract In block2m atch ing mo ti on esti m ati on,the search pattern w ith different shape and size can i m pact the search perfo r m ance very m uch.Based on the study of the search pattern and the mo ti on vecto r distributi on,a new cro ss diamond search(N CD S)algo rithm using the asymm etric diamond search pattern is p ropo sed in th is paper,in w h ich tw o asymm etrical search patterns are emp loyed.Si m ulati ons show that N CD S i m p roves the search ing speed by up to20%,as compared to the cro ss2diamond algo rithm.Keywords M o ti on esti m ati on,B lock2m atch ing,new cro ss2diamond algo rithmL e iY i M aster′s Candidate,Co llege of E lectronics and Info r m ati on Engineering,SCU FN,W uhan,430074,Ch i2 na 运动估计是视频压缩系统中的一个重要组成部分.其基本的原理是利用视频图像序列中相邻帧之间存在的时间相关性,建立序列相邻帧之间表达上的相互关系,从而减少时间冗余,提高视频压缩编码的效率.运动估计的方法主要分为两类:块匹配算法(BM A)和像素递归算法(PRA).其中块匹配运动估计是一种简单而有效的视频压缩编码方法.BM A 就是把当前帧分成M×N个宏块(M B),然后以M B 为单位,以一个预先定义的匹配标准为参考,并以参考帧中相对应块为中心的搜索区域中进行搜索,寻找一个最佳匹配块.则当前块和最佳匹配块之间的偏移为该块的运动向量(M V).最简单且最可靠的块匹配算法是全搜索算法(FS),该算法对所有可能位置进行搜索,因此,耗时非常长.为此人们提出了各种改进的快速算法,如:三步搜索法(T SS)[1]、新三步搜索法(N T SS)[2]、四步搜索法(4SS)[3]、菱形搜索法(D S)[4]和十字菱形搜索算法(CD S)[5]等.这些算法采用不同的搜索点模型和搜索方法,其目的是为了使得搜索所得到的运动向量值能够更接近全搜索所获得的运动向量值,其中CD S是目前性能最好,搜索时间最快的算法.为了更进一步提高性能,加快搜索时间,本文对CD S进行了改进,提出了一种利用新型的非完全对称搜索模板的搜索算法新十字菱形搜索法(N CD S).1 运动向量的分布在快速匹配算法当中,不同类型、大小搜索模板α收稿日期 2006201220作者简介 雷 奕(19822),女,硕士研究生,研究方向:图像处理与传输,E2m ail:w ingclouds@m 基金项目 国家民委自然科学基金资助项目(M ZZ04004)很大程度上决定了搜索的效果和效率.为了获得更好的效果,确定搜索模板的类型,必须分析运动向量分布的状况.纵观快速算法的发展过程,人们提出新的搜索模板,以确定的新搜索算法,都是建立对现实序列运动向量分布完成的.三步搜索算法使用的大正方形的搜索点模板,是依据人们假设运动向量都是均匀分布的,因此利用正方形搜索点模型均匀的对搜索窗内的点进行搜索.随着人们对现实视频序列进行深入研究后发现序列的中心偏移性(M VD),即实际中绝大多数图像序列的运动都很小,其运动矢量分布通常集中在搜索窗的中心位置附近.因此,利用比以前小的搜索模板,提出了N T SS、4SS等搜索方法;当发现现实序列的菱形中心偏移性(DCB)和十字形中心偏移性(CCB),于是利用菱形搜索模板和十字搜索模板,提出了D S和CD S[4,5].与以前的算法,它们搜索点的更少,却可以获得更好的搜索效果,尤其是针对运动位移比较小的运动序列.表1 8个常用测试序列序列格式序列名称C IF(352×288)Coast2guard,Fo r m an,Silent,M iss2Am ericanS IF(352×240)Foo tball,Garden,Stefan,T ennis表2 8个序列在 w ≤7平均概率分布垂直方水平方向半径向半径0123456700.31270.15110.13940.03790.01630.01270.00590.018510.06180.03880.01660.00960.00740.00580.00420.011220.01220.00920.00570.00610.00320.00200.00180.005930.00560.00450.00320.00450.00220.00140.00160.004840.00400.00270.00210.00220.00180.00100.00130.003950.00190.00290.00150.00200.00120.00080.00080.004060.00350.00190.00110.00140.00180.00070.00120.003470.00280.00190.00150.00310.00240.00200.00220.0113 本文对表1所列举的8个序列进行测试,并统计这些序列运动向量分布.其中表1所列举的视频序列为不同种类型的标准常用序列,其运动矢量的平均概率分布如表2所示.横向为水平方向半径的绝对值,纵向为垂直方向半径的绝对值.测试通过全搜索搜索算法进行,并以绝对差和(SAD)为匹配准则;同时,所有序列采用16×16的搜索块,7×7的搜索窗.从表2中可观测到实际序列的平均概率分布具有明显的十字形中心偏移性CCB.因此,Cheung C2 H等提出了CD S算法,并且被广泛应用.在CD S算法中,主要采用了3种搜索模板,十字形,大、小菱形.其搜索过程首先采用十字形的模板,因为沿十字方向分布的概率最大,如表2第1行和1列的概率分布,这种搜索是非常有效的;然后,利用大模板搜索.但是,菱形结构搜索所需要的搜索点较多,因此需要重新设计.根据上述运动矢量的分析可以预测图像运动矢量分布具有方向.为了更有效地进行搜索,节约搜索点数,因此不使用大模型的菱形搜索方法,而是根据完成初始搜索后,运动矢量次数按照两种条件进行统计:条件1:当点(±2,0)是初始搜索的最佳匹配点,如表3;条件2:当点(0,±2)是初始搜索的最佳匹配点,如表4.表3 满足条件1的运动向量分布垂直方水平方向半径向半径01234567-20522312521099686300-10199883754668960284563 0005555913695330622078412245 10182986556313271235725 2070223286140112121463表4 满足条件2的运动相量分布垂直方水平方向半径向半径-3-2-10123 551356214561325745810212347218383623106129227106840721914622342635102921557167185921380116133311046000000 由表3和表4我们可以看出,运动向量的方向是可以通过初始搜索所获得的最佳匹配点进行预测的.在表3中,运动的向量分布主要集中在水平方向的分布;而在表4中,运动向量主要集中在垂直方向的分布.根据运动矢量分布的这种特性,将搜索模型分为水平方向和垂直方向两种类型,并由前一个步骤中所得到的匹配点的方向来确定此次所需要使用的搜索点的模板.2 新十字菱形算法2.1 搜索模板根据上述分析,提出了新十字菱形算法(N CD S).该算法在搜索过程中的第一步、第二步采用和CD S算法一样的搜索模型,如图1(a)所示的大、小十字形搜索模型(SCSP,L CSP).在后继的搜索中,把大菱形搜索模型上的点,依照水平方向和垂直方向把它压缩成水平菱形搜索模型(HD SP)和垂直菱形搜索模型(VD SP),如图1(b)和1(c)所示. 2.2 新十字菱形算法搜索步骤步骤1 以搜索窗口中心为起始点,使用L CSP 进行搜索,如果最小的SAD是中心点,则进入步骤5,否则,进入步骤2;25 中南民族大学学报(自然科学版)第25卷(a)SCSP L CSP (b)HD SP (c)VD SP图1 搜索模型步骤2 若最小的点是在(±1,0),或者(0,±1),则以最小点为中心,利用SCSP搜索,例如,最小的点是(1,0),则继续搜索(1,1),(1,-1),如果最小SAD点仍然在中心点,则进入第5步,否则,进入步骤3;步骤3 首先确定获得的最小SAD点相对于中心点是水平方向,还是垂直方向,若是水平方向,则采用HD SP模型进行搜索,若是垂直方向,则VD SP 模型进行搜索.如果找到的点是中心点,则进入到步骤4,否则重复步骤3;步骤4 使用SCSP继续查找剩下的两个点(图1(b)或图1(c)中被挖空的两个点),找到最小的SAD 点,进入到步骤5;步骤5 以该点作为最佳匹配点,得到运动向量. 3 实验结果为了验证搜索算法效果,将表1中所列举的序列在通用PC上进行测试.为了衡量搜索算法的效果,从4个方面来考察算法的性能:(1)信噪比PSN R;(2)每个宏块的搜索点数;(3)与真实运动矢量(即全搜索获得的运动矢量)的距离;(4)相对于全搜索算法速度加快的比率.如表5列举了4个常用C IF格式的标准测试序列(前100帧)使用不同块匹配搜索算法进行搜索的结果.由表5可以看出,对于运动位移比较小的序列,如M o ther and D augh ter,Silen t序列所示,N CD S算法和CD S算法相比,其搜索速度分辨提升了12.2%,7.4%;对于运动比较剧烈的序列,如Ste2 fan,Coast2Guard序列所示,其搜索速度分辨提升了25.0%,26.8%.这说明N CD S算法相对CD S算法而言其搜索速度有所提高,并且对于大运动序列搜索速度的改善要不小运动序列的速度改善大.该结果验证了运动矢量分布的方向性.从搜索质量PSN R值可以发现,N CD S算法与CD S相比有轻微的下降,但其下降值在0.06以内,对图像质量几乎没有影响.从N CD S搜索结果与“真正”运动矢量之间的距离同样可以发现其搜索质量与CD S基本相同.这说明N CD S算法在保证搜索质量的前提下,改善了运动估计的搜索速度.表5 标准测试序列不同算法搜索结果SEQ BM A PSN R N SP D IS RA T I OFS38.2145204.28301.003SS38.102923.28561.11678.77M o ther and4SS38.112216.85881.042312.12D augh ter D S38.114813.61721.030915.00CD S38.072711.40911.033517.91N CD S38.052810.01481.038720.40FS34.4047204.28301.003SS34.20923.21350.184598.80 Silent4SS34.105516.39860.1965412.46D S34.057713.2010.1931715.47CD S33.978710.36350.2074919.71N CD S33.91359.59910.2307521.28FS23.4701204.28301.003SS23.0623.30180.921728.774SS22.559518.74911.250510.90 Stefan D S22.522917.27611.205211.82CD S22.443617.54831.245311.64N CD S22.398813.16911.262915.51FS28.1561204.28301.003SS27.899923.28420.284538.77 Coast2Guard4SS27.892318.57480.2798511.00D S27.970616.72420.2311312.21CD S27.963317.0590.2355811.98N CD S27.951212.48660.2429116.36 4 结语本文根据运动矢量分析方法,提出了一种新十字菱形快速块匹配运动估值算法.经过测试分析,新十字菱形算法和原有的十字菱形算法相比,搜索的速度进一步加快,其搜索的速度可以提高20%左右.参 考 文 献[1] Koga T,Iinum a K,H irano A,et al.M o ti oncompen2sated interfram e coding fo r video conferencing[J].P roc N TC81,1981,11:C9612965.[2] L i R,Zeng B,L i ou M L.A new th ree2step search al2go rithm fo r block mo ti on esti m ati on[J].IEEE T ransC ircuits Syst V ideo T echno l,1994,4(8):4382443.[3] Po L M,M aW C.A novel four2step search algo rithmfo r fast block mo ti on esti m ati on[J].IEEE T rans C ir2 cuits Syst V ideo T echno l,1996,6(1):3132317.[4] T ham J Y,R anganath S.R anganath M,et al.A nov2el unrestricted center2biased diamond search algo rithmfo r block mo ti on esti m ati on[J].IEEE T rans C ircuitsSyst V ideo T echno l,1998,8(4):3692377.[5] Cheung C2H,Po L2M.A novel cro ss2diamond searchalgo rithm fo r fast block mo ti on esti m ati on[J].IEEET rans C ircuits Syst V ideo T echno l,2002,12(12):116821177.35第1期 雷 奕,等:基于新型十字—菱形搜索的块匹配算法 。