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摘要：无线传输、移动端技术的发展，掀起了移动视频监控系统的热潮。由于无线网络传输带宽的限制、视频在网络传输中需要大量流量，导致无法实时传输、高流量消费等问题，因此，视频在网络传输中必须压缩。该文从帧间物体运动相关性理论为出发点，提出了HEAC-X算法，以六边形块确定首次搜索范围，随后以六边形中心点组成的对角线四点为中心的菱形细化搜索算法，有效确定运动矢量，减少视频传输所占带宽，有效的对视频进行了压缩。
关键词：无线网络；运动矢量；HEAC-X
中图分类号：TP393 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2017）30-0171-02
A HEAC-X Search Algorithm Based on Frame Prediction
XI Er-hui，ZHANG Xue-lin，HONG Xiao-bin，SHAO Ye-rong
（Guangzhou college of Technology and Business，Department of Computer Science and Engineering，Guangzhou 510850， China）
Abstract：The development of wireless transmission and mobile technology has set off a boom in mobile video monitoring system. As a result of the limitation of transmission bandwidth of wireless networks， video requires a lot of traffic in the network transmission， lead to problems such as real-time transmission， high flow consumption， therefore， video must be compressed in the network transmission. This article from the interframe motion correlation theory as the starting point， the hybrid search algorithm was proposed， with hexagon block determine the scope of the search for the first time， then to hexagon center of diagonal four-point refine as the center of the diamond search algorithm， effectively determine the motion vector， decrease of video transmission bandwidth， effective for video compression.
Key words：Wireless networks； Motion vectors； HEAC-X
網络技术及其设备的发展，带动了一批新兴行业的出现及研究，给人們的工作、生活带来了诸多便利，其中有无线监控的发展。通过WIFI传输视频需要消耗的流量可想而知，为了实现视频传输流畅、画面清晰，那么需要传输一个经压缩的视频信息。视频有多张静止的图像组成，画面中运动的物体是连续流畅的，因为每秒播放的次数达到24帧，可见相邻两张图像的相关性大，当前运动中的物体可以通过物体的图像和运动矢量获得。运动估计是MPEG、H_264编码器的核心技术，如何有效的在前一帧搜索到当前帧对应块图像的内容成了关键问题。目前有：张永轩的视频编码标准H.264运动矢量搜索算法[1]、吴杰的WiFi环境下Android智能视频监控系统研究与实现[2]等。
1 经典算法介绍
1.1 三步搜索法
三步搜索法指以搜索窗三分之二大小作为初始搜索区域，随后以减半步长的方法找到最佳块，由此可见，三步搜索类似于全局搜索[3]，但其在物体模糊运动状态下的预测不够准确也是缺陷。三步搜索如图1所示：
1.2 菱形搜索法
菱形搜索法指利用大菱形进行匹配，经过多次寻找定位，直至菱形中心点为最优匹配位置[4]，然后，以该点为小菱形的中心点再次精准匹配，确定运动矢量，进行压缩处理。菱形搜索如图2所示。
2 HEAC-X算法
2.1 HEAC-X算法
HEAC-X算法，采用六边形搜索模板，以其中心点为最优匹配位置，并以此点组成X字交叉优化匹配，分别以其X字四点为中心组成的菱形匹配模板，缩小搜索范围，实现精准匹配思路。如图3所示：
2.2 匹配准则
匹配准则指为度量参考帧与当前帧块的近似程度，常用的匹配函数有：
[MSE=1LWl=0L-1w=0W-1fz（l，w）-fz-1（l i，w j）2]，
[MAD=1LWl=0L-1w=0W-1|fz（l，w）-fz-1（l i，w j）|]，
[SAD=l=0L-1w=0W-1|fz（l，w）-fz-1（l i，w j）|]，
其中，为了降低计算量本算法采用SAD匹配准则，以此降低了MSE的平方计算量和MAD的平均计算量。
2.3 算法分析
实验分析，分别以Human和Flower为测试序列，进行的算法比较分析有：TSS、DS、本算法-HEAC-X三种，通过PSNR看出HEAC-X算法比TSS和DS分别高-0.4、-0.2，平均搜索点数为最小，有效地降低了计算量，提高编码的时间。
表1 算法比较
3 结束语
仿真实验结果说明，HEAC-X算法逐层优化的搜索匹配模式，并最终以四点为中心的精准匹配提升了块匹配的速度，有效的对视频进行了压缩处理，提高了视频传输的速度和质量。
参考文献：
[1] 张永轩.视频编码标准H.264运动矢量搜索算法[J].指挥控制与仿真，2016（5）：62-65.
[2] 吴杰.WiFi环境下Android智能视频监控系统研究与实现[D].中南林业科技大学，2015.
[3] 徐瑶.基于H.264的视频压缩技术及其在视频监控系统中的应用[D].安徽大学，2014.
[4] 甘振华.基于H.264的运动矢量集自适应快速搜索算法[J].贵州师范大学学报，2011（1）：78-82.
关键词：无线网络；运动矢量；HEAC-X
中图分类号：TP393 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2017）30-0171-02
A HEAC-X Search Algorithm Based on Frame Prediction
XI Er-hui，ZHANG Xue-lin，HONG Xiao-bin，SHAO Ye-rong
（Guangzhou college of Technology and Business，Department of Computer Science and Engineering，Guangzhou 510850， China）
Abstract：The development of wireless transmission and mobile technology has set off a boom in mobile video monitoring system. As a result of the limitation of transmission bandwidth of wireless networks， video requires a lot of traffic in the network transmission， lead to problems such as real-time transmission， high flow consumption， therefore， video must be compressed in the network transmission. This article from the interframe motion correlation theory as the starting point， the hybrid search algorithm was proposed， with hexagon block determine the scope of the search for the first time， then to hexagon center of diagonal four-point refine as the center of the diamond search algorithm， effectively determine the motion vector， decrease of video transmission bandwidth， effective for video compression.
Key words：Wireless networks； Motion vectors； HEAC-X
網络技术及其设备的发展，带动了一批新兴行业的出现及研究，给人們的工作、生活带来了诸多便利，其中有无线监控的发展。通过WIFI传输视频需要消耗的流量可想而知，为了实现视频传输流畅、画面清晰，那么需要传输一个经压缩的视频信息。视频有多张静止的图像组成，画面中运动的物体是连续流畅的，因为每秒播放的次数达到24帧，可见相邻两张图像的相关性大，当前运动中的物体可以通过物体的图像和运动矢量获得。运动估计是MPEG、H_264编码器的核心技术，如何有效的在前一帧搜索到当前帧对应块图像的内容成了关键问题。目前有：张永轩的视频编码标准H.264运动矢量搜索算法[1]、吴杰的WiFi环境下Android智能视频监控系统研究与实现[2]等。
1 经典算法介绍
1.1 三步搜索法
三步搜索法指以搜索窗三分之二大小作为初始搜索区域，随后以减半步长的方法找到最佳块，由此可见，三步搜索类似于全局搜索[3]，但其在物体模糊运动状态下的预测不够准确也是缺陷。三步搜索如图1所示：
1.2 菱形搜索法
菱形搜索法指利用大菱形进行匹配，经过多次寻找定位，直至菱形中心点为最优匹配位置[4]，然后，以该点为小菱形的中心点再次精准匹配，确定运动矢量，进行压缩处理。菱形搜索如图2所示。
2 HEAC-X算法
2.1 HEAC-X算法
HEAC-X算法，采用六边形搜索模板，以其中心点为最优匹配位置，并以此点组成X字交叉优化匹配，分别以其X字四点为中心组成的菱形匹配模板，缩小搜索范围，实现精准匹配思路。如图3所示：
2.2 匹配准则
匹配准则指为度量参考帧与当前帧块的近似程度，常用的匹配函数有：
[MSE=1LWl=0L-1w=0W-1fz（l，w）-fz-1（l i，w j）2]，
[MAD=1LWl=0L-1w=0W-1|fz（l，w）-fz-1（l i，w j）|]，
[SAD=l=0L-1w=0W-1|fz（l，w）-fz-1（l i，w j）|]，
其中，为了降低计算量本算法采用SAD匹配准则，以此降低了MSE的平方计算量和MAD的平均计算量。
2.3 算法分析
实验分析，分别以Human和Flower为测试序列，进行的算法比较分析有：TSS、DS、本算法-HEAC-X三种，通过PSNR看出HEAC-X算法比TSS和DS分别高-0.4、-0.2，平均搜索点数为最小，有效地降低了计算量，提高编码的时间。
表1 算法比较
3 结束语
仿真实验结果说明，HEAC-X算法逐层优化的搜索匹配模式，并最终以四点为中心的精准匹配提升了块匹配的速度，有效的对视频进行了压缩处理，提高了视频传输的速度和质量。
参考文献：
[1] 张永轩.视频编码标准H.264运动矢量搜索算法[J].指挥控制与仿真，2016（5）：62-65.
[2] 吴杰.WiFi环境下Android智能视频监控系统研究与实现[D].中南林业科技大学，2015.
[3] 徐瑶.基于H.264的视频压缩技术及其在视频监控系统中的应用[D].安徽大学，2014.
[4] 甘振华.基于H.264的运动矢量集自适应快速搜索算法[J].贵州师范大学学报，2011（1）：78-82.