基于可變形塊匹配的運動估計與補償.pdf

1、本文主要討論基于可變形塊匹配(DBMA)的運動估計與補償，用以減小傳統(tǒng)方塊匹配算法(BMA)的預測誤差，提高幀間運動估計的準確性，實現(xiàn)對非平移運動的預測。提出了基于節(jié)點搜索的可變形塊匹配算法(NS-DBMA)，并在此基礎上提出幾個優(yōu)化方法，進一步降低運算量和提高預測質量，彌補了BMA的不足。 本文首先介紹視頻壓縮編碼的系統(tǒng)結構，分析運動估計與補償?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、特點并對加快匹配速度的方法進行總結。然后分析視頻信號的實際屬性，從根本上解釋了BMA所采用的平移模型的缺陷，提出了適合實際運動特性的基于節(jié)點位移的可變形塊運動模型。為了實現(xiàn)此模型的運動估計，首先介紹基于梯度的可變形塊匹配算法(GB-DBMA)，并指出GB-DBMA的預測精度和運算量都達不到實際應用的要求；進而提出Ns-DBMA，它能有效提高預測精度，并降低運算量，有效地預測幀問非平移運動。在NS-DBMA的基礎上，進一步提出了計算過程的

3、優(yōu)化方法、結合BMA和DBMA的雙模式混合估計方法、在預測質量足夠好時結束搜索的適可而止估計方法、使用簡化點陣的交叉搜索算法和提高預測質量的分數(shù)像素精度預測算法，使DBMA更加適合實際應用的要求。 測試結果表明，NS-DBMA的運算量僅為GB-DBMA的一半，而預測質量平均提高0.71dB，能得到更好的主客觀預測質量，且更易于硬件實現(xiàn)；綜合各種改進方法的DBMA的運算量只相當于全搜索法BMA的42﹪，而預測質量平均提高1.53d