運動估計算法研究及其在立體視頻編碼中的應用.pdf

1、視頻信息是人類獲取外部信息的重要載體之一，已經(jīng)在人們的生活娛樂、可視會議、視頻檢索、遠程教學等領域得到了廣泛應用。然而視頻信號的數(shù)據(jù)量巨大，必須對其進行壓縮編碼。另外，隨著人們視覺品質(zhì)要求的提高，立體視頻越來越受到人們的追捧，它具有強烈的立體感和真實感，但它的數(shù)據(jù)量成倍的增加，需要更多的帶寬資源，不利于信號的通信、傳輸和存儲。
　　運動估計是消除視頻圖像間的時間冗余的一項重要技術(shù)，基于塊匹配的運動估計在各種視頻編碼標準中得到了廣泛

2、的應用。塊匹配法只考慮了物體在水平、垂直方向的平移運動，沒有考慮物體的旋轉(zhuǎn)、縮放、映射以及攝像機的相對運動等，因此預測性能受到了一定程度的影響。針對塊匹配算法的不足，提出了一種基于模式識別的運動估計算法，并將其應用到了立體圖像視頻編碼中。主要研究內(nèi)容包括：
　　首先，為了對現(xiàn)有的一些經(jīng)典塊匹配法進行深入的了解掌握，闡述了運動估計算法實現(xiàn)的基本思想，并對一些經(jīng)典的塊匹配法原理及實現(xiàn)步驟進行了詳細介紹，通過對六組不同運動性質(zhì)的標準測試

3、序列進行實驗仿真，比較了各種算法性能的優(yōu)劣。
　　然后，針對塊匹配法的不足，提出了運動模式識別算法。運動模式識別是基于無監(jiān)督自組織映射（SOM）算法來實現(xiàn)的，對傳統(tǒng)SOM聚類算法進行了三方面的改進：（1）為了提高碼矢與信源匹配程度，提出了具有二維輸入三維輸出網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)的三維SOM算法。（2）為了降低獲勝碼矢再次成為響應碼矢的可能，在計算失真測度的過程中引入了頻域敏感因子。（3）為了降低失真測度的計算復雜度，使用了一個距離不等式判據(jù)對