基于新型十字-菱形搜索的块匹配算法

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1、第25卷第1期中南民族大学学报(自然科学版)Vo.l25No.12006年3月JournalofSouth2CentralUniversityforNationalities(Nat.Sci.Edition)Mar.2006a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

2、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TP391文献标识码A文章编号167224321(2006)0120051203NewCross-DiamondSearchAlgorithmforBlockBasedMotionEstimationLeiYiChenZhouhuiLiuHaihuaAbstract

3、Inblock2matchingmotionestimation,thesearchpatternwithdifferentshapeandsizecanimpactthesearchperformanceverymuch.Basedonthestudyofthesearchpatternandthemotionvectordistribution,anewcrossdiamondsearch(NCDS)algorithmusingtheasymmetricdiamondsearchpattern

4、isproposedinthispaper,inwhichtwoasymmetricalsearchpatternsareemployed.SimulationsshowthatNCDSimprovesthesearchingspeedbyupto20%,ascomparedtothecross2diamondalgorithm.KeywordsMotionestimation,Block2matching,newcross2diamondalgorithmLeiYiMaster′sCandida

5、te,CollegeofElectronicsandInformationEngineering,SCUFN,Wuhan,430074,Chi2na运动估计是视频压缩系统中的一个重要组成部位置进行搜索,因此,耗时非常长.为此人们提出了[1]分.其基本的原理是利用视频图像序列中相邻帧之各种改进的快速算法,如:三步搜索法(TSS)、新[2][3]间存在的时间相关性,建立序列相邻帧之间表达上三步搜索法(NTSS)、四步搜索法(4SS)、菱形搜[4][5]的相互关系,从而减少时间冗余,提高视频压缩编码索法

6、(DS)和十字菱形搜索算法(CDS)等.这些的效率.算法采用不同的搜索点模型和搜索方法,其目的是运动估计的方法主要分为两类:块匹配算法为了使得搜索所得到的运动向量值能够更接近全搜(BMA)和像素递归算法(PRA).其中块匹配运动估索所获得的运动向量值,其中CDS是目前性能最计是一种简单而有效的视频压缩编码方法.BMA好,搜索时间最快的算法.为了更进一步提高性能,就是把当前帧分成M×N个宏块(MB),然后以MB加快搜索时间,本文对CDS进行了改进,提出了一为单位,以一个预先定义的匹配标准为参考,并以

7、参种利用新型的非完全对称搜索模板的搜索算法考帧中相对应块为中心的搜索区域中进行搜索,寻新十字菱形搜索法(NCDS).找一个最佳匹配块.则当前块和最佳匹配块之间的1运动向量的分布偏移为该块的运动向量(MV).最简单且最可靠的块匹配算法是全搜索算法(FS),该算法对所有可能在快速匹配算法当中,不同类型、大小搜索模板a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,E2mail:wingclouds@msn.com基金项目国家民委自然科学基金资助项目(M

8、ZZ04004)52中南民族大学学报(自然科学版)第25卷很大程度上决定了搜索的效果和效率.为了获得更运动矢量分布具有方向.为了更有效地进行搜索,节好的效果,确定搜索模板的类型,必须分析运动向量约搜索点数,因此不使用大模型的菱形搜索方法,而分布的状况.纵观快速算法的发展过程,人们提出新是根据完成初始搜索后,运动矢量次数按照两种条的搜索模板,以确定的新搜索算法,都是建立对现实件进行统计:序列运动向量分布完成的.三步搜索算法使用的大条件1:当点(±2,0)是初始搜索的最佳匹配点,正方形

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