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《h.264中基于参考帧提前截止的快速运动搜索算法(1)》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在应用文档-天天文库。
1、从本学科出发，应着重选对国民经济具有一定实用价值和理论意义的课题。课题具有先进性，便于研究生提出新见解，特别是博士生必须有创新性的成果H.264中基于参考帧提前截止的快速运动搜索算法(1)摘要在高性能视频编解码算法中，运动搜索过程是计算复杂度最密集的部分，也是影响系统实时性能的瓶颈。针对这一问题，文中提出一种基于参考帧提前截止的全局判决方法，即在运动搜索中和整数余弦变换前进行准全零块判决。实验结果表明，在图像质量基本不变和码率不增加的情况下，该方法可以大幅度减少运动搜索过程的计算量。关键词视频编解码；运动
2、搜索；绝对误差和；提前截止1引言远距离音视频同步交互是多媒体技术应用和发展的一个重要方向和趋势，而这其中的一个关键技术就是视频压缩技术。/AVC是由ISO/IECMPEG(运动图像专家组)和ITU-TVPEG(视频编码专家组)组成的JVT(联合视频专家组)课题份量和难易程度要恰当，博士生能在二年内作出结果，硕士生能在一年内作出结果，特别是对实验条件等要有恰当的估计。从本学科出发，应着重选对国民经济具有一定实用价值和理论意义的课题。课题具有先进性，便于研究生提出新见解，特别是博士生必须有创新性的成果制定的一
3、项视频压缩技术标准，它使得运动图像压缩技术上升到了一个更高的阶段。在较低带宽上提供高质量的视频传输服务是/AVC应用亮点，在同样的视觉质量前提下，比和MPEG-4节约了50%的码率[1]，而且对IP和无线网络传输具有更好的支持功能。原因是引入了当前视频编码中的许多新技术，包括多种宏块分割模式、多参考帧、4×4整数变换等。新技术的使用使获得优越的性能，但同时也使其复杂度大幅度增加，严重限制了在实时要求下的应用。其中，大部分的编码时间都集中在运动搜索上[2]，因此，要降低编码器的复杂度，首先要对运动搜索算法进
4、行优化。在视频电话、视频会议等低比特率的视频应用中，图像序列往往是运动平缓、背景静止的头肩序列。这些序列经运动补偿后残差的绝对值一般都很小，再经过DCT变换和量化后很容易成为全零块。如果能提前预测出这些准全零块，就可以节约大量的编码时间。本文根据中采用的4×4整数DCT变换和量化的原理，给出了准全零块的检测条件，然后通过运动搜索的中间值SAD，将检测条件与搜索算法有机结合在一起，有效提高了编码效率。2的运动搜索结果在DCT变换和量化中的变换过程为了解决以往视频编码标准中DCT正反变换的失配问题，中采用了基
5、于4×4子块的整数DCT变换，其正向变换公式[3]为：其中，X是×4块残差信号；W是二维DCT的变换核，通过加减法和移位运算就能完成；Q称为正变换尺度调整矩阵；符号⊕表示W中的每个元素乘以矩阵Q中对应位置上的系数值的运算；正变换矩阵Cf定义为：采用标量量化技术，将每个图像样点编码映射成较小的数值，并灵活地使用计算技巧，避免了除法和浮点运算。具体的量化过程的运算为：其中，Wij为W的系数，f是一个修正参数，对于帧内编码宏块取2qbits/3，对于帧间编码宏块取2qbits/6。倍增因子MF在不同位置的取值为
6、：当r=0时，(i,j)={(0,0)，(0,)，(2,0)，(,)}；当r=1时，(i,j)课题份量和难易程度要恰当，博士生能在二年内作出结果，硕士生能在一年内作出结果，特别是对实验条件等要有恰当的估计。从本学科出发，应着重选对国民经济具有一定实用价值和理论意义的课题。课题具有先进性，便于研究生提出新见解，特别是博士生必须有创新性的成果={(0,1)，(0,)，(1,0)，(1,)，(2,1)，(2,)，(3,0)，(3,)}；当r=2时，(i,j)={(1,1)，(1,)，(3,1)，(3,)}。在量
7、化过程中，量化参数QP共有52个值。当QP取最大值51时，表示最粗糙的量化，当取最小值0时，代表最精细的量化。在实际应用中，可以根据需要在0～51范围内灵活选择。从量化公式可以看出，中的量化为整数运算，并且避免了使用除法，确保用16位算法来处理数据，实现了最小的运算复杂度。3基于参考帧提前截止的运动搜索算法运动搜索是找出当前宏块在参考图像中最匹配位置的过程，即在指定的搜索路径中寻找最匹配的运动矢量。在所有的匹配搜索算法中，全局搜索法可以得到最佳的匹配结果，但计算量很大。由于视频序列的时间相关性远大于其空间
8、相关性，若被编码宏块相对静止或仅有小范围内的平动，经过运动补偿所得到的残差信号通常比较小，再经整数变换和量化后将成为全零，在这种情况下，继续进行搜索必将浪费大量的时间。基于此，在运动搜索的过程中设置适当的门限，这样，量化后成为全零的宏块将被提前检测出来，最匹配的运动矢量便为小于该门限的第一个矢量。下面通过推导给出全零块的检测门限。在公式中，W的系数Wij可以表述为：其中，Ciu为Cjv的系数Cf，残差矩阵的系数为Xuv。根据三
