視頻壓縮中的塊匹配運動估計算法研究.pdf

1、隨著近年來多媒體技術(shù)的飛速發(fā)展，許多應(yīng)用領(lǐng)域?qū)σ曨l圖像的實時壓縮提出了更高的要求，快速、高效的壓縮算法是解決這一問題的關(guān)鍵。運動估計作為實現(xiàn)視頻壓縮的核心技術(shù)，也是壓縮編碼中運算最復(fù)雜、最耗時的環(huán)節(jié)，因此，運動估計算法一直是視頻壓縮領(lǐng)域的研究熱點。本文對國內(nèi)外現(xiàn)有的運動估計算法進行了全面、深入地分析和總結(jié)，在此基礎(chǔ)上，對現(xiàn)有算法進行了研究和改進，包括以下幾個方面：
　　 首先將粒子群優(yōu)化算法引入塊匹配運動估計領(lǐng)域，將塊匹配方法的

2、局域性搜索與粒子群算法的全局性搜索相結(jié)合，提出了一種基于粒子群優(yōu)化算法的塊匹配運動估計算法，實驗結(jié)果表明該算法具有良好的運算精確度和較高的時間效率。
　　 然后給出一種基于小波-Contourlet變換的多分辨運動估計方法，在小波-Contourlet域?qū)Φ皖l子帶中的圖像塊根據(jù)其運動劇烈程度進行劃分，采取不同的搜索策略，并對高頻子帶中的預(yù)測矢量進行細化搜索。實驗結(jié)果表明，該方法取得了比現(xiàn)有的多分辨域運動估計算法更好的效果。

3、>　　 接著本文將視頻序列中的圖像幀視為運動分量與靜態(tài)分量的混合信號，實現(xiàn)了一種使用FastICA提取運動分量，并基于運動分量進行分類匹配的運動估計方法。實驗結(jié)果表明這是一種性能良好的塊匹配運動估計方法，特別適用于小運動和中等運動的圖像序列。
　　 最后本文引入具有良好全局尋優(yōu)能力和局部收斂能力的人工魚群算法，給出了一種結(jié)合AFSA和SDSP，同時利用圖像序列時空相關(guān)性的多模式快速運動估計算法。與其他的快速搜索方法相比，在劇烈