基于可變形塊匹配的運(yùn)動(dòng)估計(jì)與補(bǔ)償.pdf

1、本文主要討論基于可變形塊匹配(DBMA)的運(yùn)動(dòng)估計(jì)與補(bǔ)償，用以減小傳統(tǒng)方塊匹配算法(BMA)的預(yù)測(cè)誤差，提高幀間運(yùn)動(dòng)估計(jì)的準(zhǔn)確性，實(shí)現(xiàn)對(duì)非平移運(yùn)動(dòng)的預(yù)測(cè)。提出了基于節(jié)點(diǎn)搜索的可變形塊匹配算法(NS-DBMA)，并在此基礎(chǔ)上提出幾個(gè)優(yōu)化方法，進(jìn)一步降低運(yùn)算量和提高預(yù)測(cè)質(zhì)量，彌補(bǔ)了BMA的不足。 本文首先介紹視頻壓縮編碼的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)，分析運(yùn)動(dòng)估計(jì)與補(bǔ)償?shù)幕驹砼c重要作用；介紹BMA的發(fā)展和幾種有代表性的快速算法，分析快速BMA的共同

2、特點(diǎn)并對(duì)加快匹配速度的方法進(jìn)行總結(jié)。然后分析視頻信號(hào)的實(shí)際屬性，從根本上解釋了BMA所采用的平移模型的缺陷，提出了適合實(shí)際運(yùn)動(dòng)特性的基于節(jié)點(diǎn)位移的可變形塊運(yùn)動(dòng)模型。為了實(shí)現(xiàn)此模型的運(yùn)動(dòng)估計(jì)，首先介紹基于梯度的可變形塊匹配算法(GB-DBMA)，并指出GB-DBMA的預(yù)測(cè)精度和運(yùn)算量都達(dá)不到實(shí)際應(yīng)用的要求；進(jìn)而提出Ns-DBMA，它能有效提高預(yù)測(cè)精度，并降低運(yùn)算量，有效地預(yù)測(cè)幀問(wèn)非平移運(yùn)動(dòng)。在NS-DBMA的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步提出了計(jì)算過(guò)程的

3、優(yōu)化方法、結(jié)合BMA和DBMA的雙模式混合估計(jì)方法、在預(yù)測(cè)質(zhì)量足夠好時(shí)結(jié)束搜索的適可而止估計(jì)方法、使用簡(jiǎn)化點(diǎn)陣的交叉搜索算法和提高預(yù)測(cè)質(zhì)量的分?jǐn)?shù)像素精度預(yù)測(cè)算法，使DBMA更加適合實(shí)際應(yīng)用的要求。 測(cè)試結(jié)果表明，NS-DBMA的運(yùn)算量?jī)H為GB-DBMA的一半，而預(yù)測(cè)質(zhì)量平均提高0.71dB，能得到更好的主客觀(guān)預(yù)測(cè)質(zhì)量，且更易于硬件實(shí)現(xiàn)；綜合各種改進(jìn)方法的DBMA的運(yùn)算量只相當(dāng)于全搜索法BMA的42﹪，而預(yù)測(cè)質(zhì)量平均提高1.53d