【摘 要】
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运动估计是视频压缩编码中的关键技术。为了解决视频编码中运动矢量搜索精度与速度的矛盾,本文将块匹配方法的局域性搜索与基于相似度的粒子群算法的全局性搜索相结合,提出了一种基于改进的柱子群优化算法的块匹配运动估计算法。该算法将参考帧的图像块视为粒子,随机分配粒子的初始住王和速度,然后通过遮代和比较更新粒子的位置,同时根据粒子间的相似度自适应更新粒子的惯性权重,最终得到原始图像块在参考帧的最优匹配块位置,
【机 构】
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南京航空航天大学信息科学与技术学院 210016
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运动估计是视频压缩编码中的关键技术。为了解决视频编码中运动矢量搜索精度与速度的矛盾,本文将块匹配方法的局域性搜索与基于相似度的粒子群算法的全局性搜索相结合,提出了一种基于改进的柱子群优化算法的块匹配运动估计算法。该算法将参考帧的图像块视为粒子,随机分配粒子的初始住王和速度,然后通过遮代和比较更新粒子的位置,同时根据粒子间的相似度自适应更新粒子的惯性权重,最终得到原始图像块在参考帧的最优匹配块位置,从而得到精确的运动估计矢量。仿真实验结果表明,该算法比已有的快速搜索算法具有更高的搜索精确度和更少的平均搜索点数。同时,该算法适用面广,稳定性好,对剧烈运动和平缓运动序列都能得到较好的效果。
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