数字视频图像处理ppt电子课件教案第五章运动估计和补偿

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1、第05章运动估计和补偿MotionEstimationandCompensation内容提要Outline运动补偿预测混合编码运动矢量搜索方法运动补偿性能分析多帧运动补偿预测混合编码基于模型的运动补偿预测混合编码2运动补偿预测对于静止或运动缓慢的图象时,帧间差值信号比帧内相邻象素间的差值信号的直方图具有更为尖锐的,以零为中心的Laplace分布,表现出更强的相关性。对于运动剧烈的物体,其帧间差值信号的幅度剧烈变化。如果能对运动物体的位移量进行运动补偿后再求差值,由于两帧间的相关性增大,差值信号减小,从而提高压缩比。近年运动补偿技术(MotionCompensation)十分活跃。在H.26x

2、,MPEGx标准编码中都用到这个技术。3运动补偿预测在运动目标中,亮度信号S(x,y,t)的预测为:4运动补偿预测预测图象P使用两种类型的参数来表示:当前要编码的图象宏块和参考图象的宏块之间的差值;宏块的运动矢量。差值图像5运动补偿预测运动矢量编码图象中的当前宏块MPI相对于参考图象中的宏块MRJ所移动的距离和方向,这就是运动矢量(MotionVector)。宏块MRJ是宏块MPI的最佳匹配块,所谓最佳匹配是指这两个宏块之间的差值按某种判决准则最小。运动估值(MotionEstimation)—寻找最佳匹配宏块的过程。6运动补偿预测举例7混合编码器(DCT+帧间运动补偿DPCM)8运动补偿混

3、合解码器9运动矢量搜索算法最佳的运动矢量的搜索方法:块匹配法(BlockMatchingAlgorithm,BMA),以象素块为单位进行运动估计,这是最常用的一种方法;象素递归法(PixelRecursiveAlgorithm,PRA),以象素为准进行递归的运动估计;傅立叶变换法。块匹配算法把图象划分为子块每个子块搜索一个运动矢量在一个搜索范围内,搜索最佳的匹配好的搜索算法减少计算量块匹配法运动矢量搜索涉及的主要内容:匹配的范围或搜索区域;块匹配的判决准则;搜索匹配块的计算次数,即快速搜索算法。10块匹配法-搜索窗搜索范围块匹配法把图象分成许多(M×N)的小块,并且假定块内象素具有相同的位移

4、。图象块在水平和垂直方向的最大位移均为dmax,则搜索区为:(M+2dmax)×(N+2dmax)。11块匹配:判决准则均方误差MSE,常取MSE最小平均绝对误差MAD,取MAD最小归一化相关函数NCCF,取NCCF最大研究表明,各种准则具有相似的性能,而MAD运算量最小,便于硬件实现,所以用得最多。12块匹配:全搜索最细致的搜索方法,在整个搜索区逐点搜索,每搜索一点计算一次MAD,当MAD达到最小值时,求得最佳匹配象块。需要计算MAD的次数是(M+2dmax)×(N+2dmax)。每个MAD的加法次数:M×NM=N=16,d=7:230400!当图象空间分辨率高,运动速度快时,需要大范围的

5、搜索,这时运算量是相当大的。精度最高高度规则化,适合并行计算计算复杂,难以实时处理必须研究相应的快速运动估计算法13快速运动估计:快速搜索算法二维对数法、三步法、正交搜索法、共轭方向法、螺旋形搜索、十字法、菱形法、六边形法、分层/多分辨率搜索等。它们共同之处在于把判决准则(例如,MAD)趋于极小的方向视为最小失真方向;假定判决准则函数在偏离最小失真方向时是单调增加的,即认为它在整个搜索区内是(i,j)的单极点函数,有唯一极小值;假定快速搜索是从任一猜测点开始,沿最小失真方向进行的。这些快速搜索算法在实质上都是统一的梯度搜索法,所不同是搜索路径和步长有所区别。14快速运动估计:二维对数搜索法(

6、Two-DimensionalLogarithmicSearch)在每一步骤中,在中心及其左右上下5个相邻位置上计算判决函数值MAD。取其中最小的MAD值作为下一步计算的中心点,重复上面的步骤,直到找到最佳匹配位置,或中心点到达了搜索区域的边界。n表示在第n步上的搜索点,经过5步之后,在(i+2,j+6)点得到位移矢量ii-6i+6111112223344554553jj-6j+615快速运动估计:三步搜索法(Three-StepSearch)与二维对数法十分相似,不同的是8个邻近点进行计算,而且搜索步长随着搜索步骤的增加而减少。第一步,以起始点(0,0)为中心,搜索步长为4个象素,(-4,

7、0)是判决函数值最小的点。第二步,以该点(-4,0)为中心,搜索步长为2个象素,找到第二级近似点(-4,-2)。第三步,对距离中心为1个象素点的邻近点进行搜索,得到最终的运动矢量(-3,-1)。优点是运算量显著减少,特别是当搜索范围增大时。缺点是在运动估值的质量方面,快速搜索较全搜索仍有一定距离;对小的运动检测效果不好。假设匹配误差随着离全局误差最小点的距离增加而单调增加16快速运动估计:螺旋形搜索在以被预测

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