H264快速运动估计算法应用探究

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1、H.264快速运动估计算法应用探究摘要：UMHexagonS算法是II.264中的一种快速整像素运动估计算法，与全搜索方法相比性能有了很大提高，但仍存在运算量大、计算复杂度高、消耗时间长等问题。对UMHexagonS算法及其改进算法FAMRS算法进行了优化：在FAMRS算法中添加控制条件，限制搜索方向，从而减少搜索点数；同时结合交叉十字型模板进行快速运动矢量搜索。分别用标准测试序列和实际的心脏造影影像做实验，实验结果表明，优化后的算法与UMHexagonS算法和FAMRS算法相比,在重建视频质量和码率相当

2、的情况下，明显减少了运动估计时间，降低了算法复杂度。关键字：H.264；运动估计；UMHexagonS算法；FAMRS算法中图法分类号：TN919.81文献标识码：A0引言H.264视频编码标准是由ITU-TVCEG和ISO/IECMPEG共同制定的，与H.261/H.263.MPEG-1/2/4编码标准相比,在相同编码质量情况下编码效率有了很大提高。但其编码效率的提高是以增加编码算法复杂度为代价的，难以满足编码器实时性的要求。H.264中的运动估计算法消耗的时间占整个编码过程相当大的比重，IT.264参

3、考模型JM采用了UMHexagonS算法［1］,即非对称十字型多层次六边形格点搜索算法oUMHexagonS算法使用了混合扩展的运动搜索方法，在保持较好的率失真性的同时运算量大幅度降低。但是，算法对可变块大小和运动矢量等数据特征尚未充分挖掘，搜索点数还相对较多，因此国内外学者提出了很多改进方法。文献［2］［3］分别用小钻石搜索、小钻石-六边形搜索、非对称十字型搜索、小八边形-小钻石搜索替换UMHexagonS算法中的55全搜索，减少搜索点数；文献［4］提出一种新的交叉十字型搜索模板，对参考帧进行水平和垂直

4、方向的运动矢量统计，充分考虑运动的方向性，减少搜索点数。文献［5］把UMHexagonS算法中针对六边形搜索内部的小钻石搜索，利用全局最小范围的单调失真特性，在六边形搜索内部只搜索一个特定方向带的内部点，减少搜索点数。本文在UMHexagonS算法及其改进算法的基础上，采用标准测试序列和实际应用中的心脏造影影像做实验，通过替换搜索模板和改进搜索模板以期达到减少搜索点数、降低算法复杂度、提高编码实时性的目的。1UMHexagonS算法UMHexagonS算法包含四种搜索模式，即非对称十字型搜索，非均匀多层次

5、六边形格点搜索，六边形搜索，小钻石搜索。UMHexagonS算法基本步骤包括：用五种模式预测运动矢量预测起始搜索点，然后以此为中心，依次用非对称十字型搜索模板、55全搜索模板、不断扩大一倍直径的非均匀六边形模板、六边形搜索模板、小钻石搜索模板进行搜索，找到当前最佳点。UMHexagonS算法用五种模式预测运动矢量预测起始搜索点，准确率高，并使用了混合扩展的运动搜索方法，搜索点数明显减少，压缩效率有了很大提高；但是在对某些块进行搜索匹配时可能会落入局部最优，例如，算法中非对称十字型搜索根据视频序列水平运动矢

6、量大于垂直运动矢量的特征，在搜索时水平方向搜索的点数是垂直方向的2倍，但对于垂直方向运动剧烈的视频序列，该搜索模板效果较差；另外，UMHexagonS算法中非均匀六边形模板、六边形搜索模板、小钻石搜索模均以最佳点在模板中心为准则来判断搜索是否结束，这些过程耗时较多，提出有效的搜索模板显得尤为重要。针对以上问题提出该算法的优化方法。2UMHexagonS算法的优化本文对UMHexagonS算法及其改进算法进行了优化：首先用交叉十字型模板替换UMHexagonS算法中55全搜索模板；然后在FAMRS中添加控制

7、条件，限制搜索方向，减少搜索点数。2.1对5x5全搜索模板的替换UMHexagonS算法中，5x5全搜索需要计算25个搜索点,运算量大。本文用交叉十字型搜索算法替换5x5全搜索。如图1所示，交叉十字型搜索算法对参考帧进行水平和垂直方向的运动矢量统计，设水平方向的运动矢量为MV_X,垂直方向的运动矢量为MV_Y,=MV_X/MV_Y为斜率就可以得出交叉模板的方向参量。交叉十字型搜索算法充分考虑了运动的方向性，在搜索过程中对视频序列运动比较剧烈的方向进行精细搜索，对于视频序列运动比较平缓的方向进行粗略搜索，减

8、少了搜索时间，提高了搜索的准确性。该算法平均只需计算10个搜索点，与5x5全搜索相比，搜索点数明显较少，大幅度降低了运算量。图1交叉十字模板2.2快速自适多环搜索（FAMRS）及优化FAMRS算法［6］用矩形搜索模板代替UMHexagonS算法中的非对称十字型搜索模板和扩展六边形搜索模板，该模板为可伸缩的模板，通过多种模式预测得到的运动矢量来控制环的搜索，并且逐渐按比例伸缩来扩大搜索的范围，直至超出搜索范围。除内环外，不设定初