基于GPU的快速運動估計算法研究與實現(xiàn).pdf

1、運動估計是視頻壓縮編碼的關(guān)鍵技術(shù)之一。它采用相鄰幀的像素作為參考來預(yù)測當前幀的像素，并直接決定了壓縮編碼速度與效率。運動估計也是視頻壓縮編碼統(tǒng)中計算復(fù)雜度最高的模塊，因此運動估計快速算法通常利用幀序列與運動矢量分布特性來減少不必要的搜索點，從而降低計算復(fù)雜度。
　　 本文以視頻壓縮編碼系統(tǒng)中運動估計模塊在GPU并行處理器上的實現(xiàn)為研究目的，一方面利用視頻序列特性與運動矢量分布特性來減少不必要的搜索點，另一方面結(jié)合GPU通用計算特

2、點，提出了一種適合于GPU處理器的高精度并行快速運動估計方法-基于GPU的局部全搜索(GPU-based Local Full Search，GLFS)。整個運動估計過程劃分為整像素精度搜索與1/4像素精度搜索，且搜索過程中的每個步驟都采用一種局部全搜索思想；并根據(jù)視頻序列的運動特征，將搜索域劃分為背景域和運動域。首先，利用局部全搜索以最大概率判定當前塊是否為運動域；然后，對于運動域通過降低搜索域分辨率來提升搜索步長，執(zhí)行低分辨率的局部

3、整像素全搜索來捕捉最優(yōu)運動矢量分布范圍，即粗定位；最后，利用高密度、高精度搜索模板逐級細化運動矢量，完成1/4像素精度的運動估計，即細定位。此外，GLFS算法在搜索過程中還采用了中止判別技術(shù)，且搜索過程中每一步的搜索點數(shù)都不會發(fā)生變化。
　　 本文采用CUDA C在Windows平臺上編程實現(xiàn)了基于GPU處理器的視頻編解碼器。實際測試結(jié)果表明，在相同的圖像質(zhì)量下采用GLFS算法的搜索精度很接近FS算法。此外，在運算速度上，與GP