视频压缩中快速运动补偿方法的研究与实现

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当今社会数字视频被广泛应用于生产、生活和军事中.通常情况下数字视频的数据量很大,不利于存储和传输.在这样大的数据量中存在很多冗余,视频压缩是减小冗余的方法,又叫做视频编码.实时采集、压缩、传输图象的数字视频系统,例如电视制导、电视会议,要求实时实现视频压缩.矩形平移块匹配运动补偿是一种视频压缩方法,被国际视频编码标准所广泛采用.在编码器输出比特率恒定的视频系统中,运动矢量搜索(又叫做运动估计)的速度和精度是衡量运动补偿的两个性能指标:运动估计速度越快,系统的实时性越好;精度越高,量化步长越小,恢复图象质量越好,但它们通常是一对矛盾.该文研究在编码器恒定比特率输出的视频系统中,首先尽量满足系统实时性的基础上,达到尽量好恢复图象质量的运动补偿方法.视频系统接收端恢复图象的速度和质量与很多因素有关,图象内容是其中的一个重要因素,该文分别研究大面积像素运动矢量相同和不同的图象的运动补偿方法.一个完整的运动补偿过程由一些要素组成,每个要素又有多种实现方法,该文在研究已经有的实现方法和提出一些实现方法的基础上,形成12种对应于不同实时性要求的运动补偿方法.在众多运动补偿方法实现方法中,全搜索法是精度最高的搜索算法,菱形搜索算法是国际上最广泛使用的快速搜索算法.对大面积像素运动矢量相同的图象:基于相邻块运动矢量的相关性,该文研究了邻近块运动矢量预测基础上的共轭搜索方法,速度快于邻近块运动矢量预测基础上的菱形搜索方法;提出了在当前块与相邻块运动矢量不相等时的双向菱形搜索方法,速度和精度都好于单向全搜索方法;提出了大小可变块搜索算法、抽样搜索算法,速度和精度都达到较好的效果.对大面积像素运动矢量不同的图象,上述方法在提高速度方面效果欠佳,基于金字塔分解图象和原始图象对应块运动矢量的相关性,该文研究了金字塔分解运动矢量预测的运动补偿方法,速度快于邻近块运动矢量预测的共轭搜索方法.
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