中期报告--块匹配算法比较研究.doc

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1、块匹配算法研究与比较--------以EBMA和TSS算法为例1、块匹配算法简介运动估计是视频处理系统的一个重要组成部分，二维运动估计是其中一个大类，迄今已发展出一系列的二维运动估计算法，被广泛地应用于视频压缩、采样率转换等方面。二维运动估计算法主要目标是估计出相邻视频帧之间的二维运动向量。根据不同的运动表示方法，可以分为整体运动估计，基于像素的运动估计，基于块的运动估计，基于区域的运动估计，不同方法应用场合不同，各有优劣。本文主要研究基于块的运动估计算法。块匹配算法是一种重要的基于块的运动估计算法。基于块的运动估计算法是在已估计的运动场上

2、施加平滑约束，不图像分割为互不重叠的称为块的区域，并且假定每个块内的运动可以用一个简单的参数模型（如恒定、仿射、双线性）特征化。令表示第m个图像块，M代表图像块数，，块的分割应满足，理论上，一个块可以表示成任意形状，实际上一般都表示成N*N的正方形。在最简单的情况下，假设每个块的整体运动是恒定的，即做整体平移。本文将采用这一假设，此时的估计问题是为每一个块寻找一个MV，这一类算法被称为块匹配算法(BMA)。在锚定帧中给定一个图像块，此时估计问题是在目标帧中寻找一个匹配块，使得两块之间误差最小，这两块之间空间位置的位移矢量是这个块的MV。在块

3、平移模型下，，，误差公式表示为对于每个块的MV估计只影响这个块的预测误差，因此只要使每个块估计时预测误差最小，从而使得累积误差最小，即块匹配算法包括简单地穷尽块匹配算法及一些快速算法，快速算法有二维对数法，三步搜索法，钻石算法，MVFAST算法，其中钻石算法被列入MPEG-4标准。1、穷尽块匹配算法及其快速算法三步搜索法实现2.1穷尽块匹配(EBMA)算法在1中的讨论使得已知，块匹配算法在估计每个块的MV目标在于使得最小，一种方法可以是在一个预定的搜索区域内，将与目标帧中所有候选块进行比较，并寻找具有最小误差的一个。这两个块之间的位移差即为

4、所估计的MV。为了减小计算量，令p=1。搜索区域取关于当前区域对称，左右上下各有R个像素，搜索的步长为d，搜索步长决定估计精度。令块大小为，图像大小为，块数目为。对于单像素步长，锚定帧每一块候选匹配块共(2*R+1)个。令一次运算定义包括一个减法，一个绝对值和一个加法，计算每个候选块误差运算次数为，估计每个块MV的运算次数为，那么一帧的运算次数为。可见其运算次数不依赖于块大小。该过程代码实现如下：//为a块¨¦分¤?配?空?间?N*N并¡é赋3值¦Ìcharslice[N*N];for(ints=0;s

5、height-1)break;for(intq=-r;q<=r;q+=d)//p=-r:d:r共22*r+1在¨²d=1{if(q+j*N<0)continue;if(q+N-1+j*N>width-1)break;//获?得Ì?目?标À¨º帧

6、?对?应®

7、块¨¦chargoal_slice[N*N];for(ints=0;s

8、n_dis=d_sum;//COORDINATE(0,i,j)=i*N+N/2;//COORDINATE(1,i,j)=j*N+N/2;shift[i*width/N+j]=p;shift[height*width/(N*N)+i*width/N+j]=q;}}}在求得位移向量MV后，根据锚定帧和MV可以预测目标帧。for(inti=0;i

9、for(ints=0;s