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1、本科毕业设计（20届）基于群智能优化快速运动估计方法研究摘要近些年来，伴随着人类社会的进步，科学技术的发展，信息技术已全面服务于社会生产和生活的方方面面，人们对信息处理和信息交流的要求也越来越高。运动估计作为视频压缩编码的核心技术之一，在现代图像以及视频处理中处于十分重要的地位。快速运动估计作为运动估计的一部分，虽然在生产生活中已经得到广泛应用，但其自身还存在着许多不足之处。群智能优化方法作为一个新兴的研究领域，为复杂优化的问题求解提供了一个有效手段，现已为许多学者所关注，并在许多领域得到广泛地
2、应用。这类算法虽然能够寻找到全局最优解，提高搜索的速度，但是模式的选择比较复杂，搜索的精度也有待提高。针对群智能优化算法的不足之处，文章提出了一种基于生物种群优化的快速运动估计算法，该算法可以提高视频编码中运动估计的性能。它以运动矢量的特性为基础，通过生物种群优化算法的迁徙与变异操作来寻找全局最优解，并且采用迭代终止策略，这样就进一步简化了运算的复杂度。实验结果表明，该算法的整体性能高于其它的群智能优化搜索算法，他能够有效地兼顾起搜索的精度与搜索的速度。由于该算法的这些性能，且实现简单，适用广泛
3、，因此能够很好地实现实时编码的需求。关键词：运动估计；快速运动估计；群智能优化；优化问题；生物种群优化AbstractInrecentyears,withtheprogressofhumansociety,thedevelopmentofscienceandtechnology,informationtechnologyhasbeenserviceinallaspectsofsocialproductionandlife.Peopleontheinformationprocessingandin
4、formationexchangerequirementsaregettinghigherandhigher.Motionestimationasoneofthecoretechnologyinvideocoding,itisveryimportantinthemodernimageandvideoprocessing.Fastmotionestimationisapartofmotionestimation,althoughithasbeenwidelyusedinproductionandl
5、ife,therearestillmanyitselfinadequacies.Swarmintelligenceoptimizationmethodsasanemergingareaofresearch,providinganeffectivemeansforcomplexoptimizedproblem,nowithasbeenconcernedbymanyscholars,anditisappliedinmanyfields.Althoughthealgorithmcansearchfor
6、globaloptimalsolution,improvingthesearchspeed,buttheselectionofmodaliscomplex,thesearchaccuracyalsoneedsimproved.Fortheshortcomingsofswarmintelligenceoptimizationmethods,thispaperpresentsanewfastmotionestimationalgorithmbasedonbiologicalpopulationsop
7、timization,thealgorithmcanimprovethemotionestimationperformanceinvideocoding.Itisbasedonthecharacteristicsofmotionvector,andaccordingtothemigrationandmutationoperationofbiologicalpopulationsoptimizationalgorithmsearchforglobaloptimalsolution,andthena
8、dopttheiterativeterminationstrategy,furthersimplifythecomputationalcomplexity.Theresultsshowthattheoverallperformanceofthealgorithmishigherthanotherswarmintelligenceoptimizationalgorithms,andcaneffectivelytakeintoaccountthesearchingaccuracyandsearchi
