H.264运动估计算法的优化研究 H算法

　　摘要:通过对H.264中运动估计的分析,选择合适的快速搜索算法来对H.264算法进行化简,对菱形快速搜索算法、分像素的运动估计算法进行了改进,减少了H.264解码器巨大的计算量。
　　关键词: H.264/AVC视频压缩编码运动估计搜索算法分像素预测
　　
　　 H.264图像编码标准是ITU-T的视频编码专家组(VCEG)和ISO的活动图像专家组(MPEG)共同制定的新一代国际编码标准。它具有多个闪光点,如统一的VLC符号编码,高精度、多模式的位移估计,基于4×4块的整数变换,以及分层的编码语法等[1]。这些使H.264具有很高的编码效率,可适应高图像质量和低速率应用的要求。
　　 H.264在编码效率方面的成功是以增加复杂度为代价的,复杂的运算成为了制约其发展的因素。如何简化H.264的计算是当今视频编码的热点问题。为此本文提出对H.264的运动估计算法进行优化,改进算法中的不足以达到减少运算的效果。
　　
　　1 整像素运动估计算法优化
　　 在视频压缩编码领域,为了减少计算复杂度并保证图像质量,通常采用简化全搜索算法运动估计的方法,因为其占用整个编码器大约80%的计算量。
　　 为了减少搜索次数,研究人员提出了多种快速搜索方法,主要有对数搜索法(LOGS)、三步搜索法(TSS)、新三步搜索法(NTSS)、新六边形搜索法(HEXBS)、预测搜索法等。除了矩形窗搜索模式外,还出现了菱形模式、六边形模式、十字形模式以及这些模式相结合的混合模式等[2-3]。4T搜索算法是一种新的搜索算法,它能很好地捕捉剧烈的运动或变换的边缘部分,但是,对于平缓区,却不可避免的带来了图像信噪比的下降。
　　 在各种算法中,菱形搜索算法(DS)的综合性比较优越。它采用两种搜索模板:9搜索点的大模板LDSP和5搜索点的小模板SDSP。搜索时先设定固定的阈值,再用LDSP计算。当最小宏块误差点出现在中心点处时,将LDSP换为SDSP进行计算。这时5点中的最小宏块误差点若在中心处,此点即为最优匹配点。否则,将最小宏块误差点作为新的中心点用LDSP重复搜索。实际应用中绝大部分视频图像存在中心偏移性,即运动矢量高度集中在零矢量及其附近。对运动矢量为零的宏块称为静止块,其它的块称为运动块。在视频图像中有超过80%的块可看作静止块,这种情况下如果同等对待搜索区域的各部分,势必造成较大的搜索冗余,影响搜索速度。针对这些不足,可对块的类型加以分类,分离出静止块和小运动块,采用小模板SDSP进行搜索;而剩余的少许大运动块则采用4T搜索方式。分类后,先对原搜索方法阈值相对固定的情况进行改进,通过设置不同的阈值来处理不同的情况,并结合起点预测和组合模板搜索策略,实现一种快速运动估计算法。
　　 改进后的DS算法流程如图1所示,首先利用相邻宏块的运动矢量来预测当前宏块的搜索起点,并根据图像的运动类型和内容,自动选择下一步适用的搜索方式,这样使中心偏移更集中,提高了搜索速度。对于小运动块和静止块使用SDSP模板只需要搜索5个点就可以结束。而对大运动块进行搜索时,则改用4T算法。
　　搜索具体步骤:
　　 Stepl:用中值法求出当前运动矢量的预测值作为搜索起始值,以预测点为初始搜索点,以该点为原点建立搜索区域。
　　 Step2:以原点为小菱形模板的中心,在SDSP上5个点分别进行匹配计算,寻找SAD值最小的点,同时设立两个门限T0, T1(T0 本文为全文原貌 未安装PDF浏览器用户请先下载安装 原版全文