基于x264的快速运动估计算法优化

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1、万方数据2010年11月第17卷96期控制工程ControlEngineeringofChinaNov.20lOV01.17,No.6文章编号:1671-7848(2010)06-0820-04基于x264的快速运动估计算法优化黄春庆,邱晓彬(厦门大学自动化系,福建厦门361005)摘要:运动估计是H.264视频编码标准中最重要且最耗时的一部分,大约占用这个视频编码的60%一80%的时间,针对x264中UMHexagonS快速运动估计算法编码速度的局限性,分别对算法中阈值的选择、提前终止条件判定、大六边形搜索模式三

2、方面做了优化.同时改进COSTMV()函数,有效地缩短了计算SAD值的时间。通过仿真实验表明,优化后的UMHexagons算法在视频质量(PSNR)下降很小的情况,搜索点数减少了约30%,平均节省了20%一40%整体运动估计时间,提高了编码器的实时性。关键词:运动估计;UMHexagonS算法;编码速度;COST-MV()中图分类号:TP273文献标识码:AOptimizationonFastMotionEstimationAlgorithmBasedonx264HUANGChun.qing.olUXiao.bin

3、(DepartmentofAutomation,XiamenUniversity,Xiamen361005,China)Abstrad:MotionestimationisthemostimportantandtimeconsumingpartofH.264videocoding.ittakesabout60%一80%ofen.codingtime.ToimprovetheencodingspeedoftheUMHexagonSalgorithminx264,alloptimizedalgorithmispropo

4、sedviathemodifiedschemeofthethresholdselection,earlyterminationofconditionandbighexagonsearchmode.ThemodifiedmethodoftheCOsT—MV()functionispresentedtoshortenthecomputingtimeofSADvalue.ThesimulationexperimentationshowsthattheproposedalgorithmsCallreducesearchpo

5、intsbyabout30%withsmallvideoqualitydecline.saves20%to40%oftheestimatedtimeandenhancethereal·timeperformanceoftheencoder.Keywords:motionestimation;UMHexagonSalgorithm;encodingspeed;COST_MV()1引言H.264是由11'U-T和ISO/IEC组成的联合视频专家组制定的视频编码标准,与以往的MPEG4和H.263标准相比,采用了更加高效

6、和精确的运动估计预测算法,在同样的视频质量下其编码效率提高了50%(1】,然而,其运算复杂度还是相当的高,难于实现实时编码的要求。运动估计是H.264标准中最重要的环节。目前常用的估计方法是块匹配法(BMA)。最简单的快匹配算法是全搜索法(FS)心J,其精度最高,性能最好,但是计算量太大,不适用于实时压缩,但可以作为其他快速算法的编码性能的参考标准。现有中比较有代表性的快速算法有早期的三步搜索法(TSS)旧。和二维对数搜索法(LOGS)Ho等,该类算法特点是限制搜索点数而减少计算量,但是很容易陷入局部最优。改进的新

7、三步法(NTSS)∞J,被MPEG-4采用的菱形算法(Ds)∞1和六边形算法(HEXS)一1以及被H264吸收的“非对称十字形多层次六边形格点”算法(UMHexagonS)旧1等利用中心偏置特性,提高了搜索精度。其中,又以UM.HexagonS算法最优秀,该算法使用混合扩展的运动搜索方法获得良好的编码效果,但是由于搜索模块过多以及模块的过于复杂,编码速度不能满足实时性场合的需求。本文对UMH算法进行深入研究,提出了自适应预测阈值、加入两处提前终止判断、对5×5模板和大六边形模板进行改进以及COST—MV函数等几个方

8、面的优化。通过实验表明,改进的算法在视频质量下降很小的同时搜索点数减少了30%。整体的估计时间节约了20%~40%。2UMHexagonS算法1)UMHexagonS算法简介由z.B.Chen等提出的UMH算法针对H.264中的运动估计,采用多种运动矢量预测及六边形搜索模式,能降低90%收稿日期:2010-03-31;收修定稿日期:2010-05.17基金项

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