一种快速的自适应运动矢量搜索算法  

Fast and Adaptive Motion Vector Search

作　　者：刘雪冬[1] 谭毅华[2] 柳健[2] 刘俊邦 

机构地区：[1]武汉理工大学信息工程学院,湖北武汉430070 [2]华中科技大学图像识别与人工智能研究所,湖北武汉430074 [3]不详

出　　处：《小型微型计算机系统》2009年第7期1426-1428,共3页Journal of Chinese Computer Systems

基　　金：湖北自然科学基金项目(2006ABA088)资助

摘　　要：基于全搜索(FS)的运动估计,因其难以接受的计算量而导致在这一领域的广泛研究.提出一种自适应快速运动估计算法.利用相邻宏块间的空间时间相关性来预测当前块的初始运动矢量(MV);根据区域的运动剧烈程度,自适应地采用不同的搜索模式来细化MV;使用中途停止技术以避免不必要的搜索;结合检验优先级规则,搜索过程得以进一步加速.实验结果表明提出的算法能提供与其他算法匹敌的性能,同时具有很低的计算成本.The unacceptable computational cost of motion estimation （ME） using full search （FS） led to vast research in the field. A fast and adaptive ME algorithm is presented in this paper. The correlation of spatial and temporal neighboring blocks is used firstly to predict an initial motion vector （MV） for the current block. By the region motion intensity, various search patterns are chosen adaptively to refine the MV. To avoid the unnecessary search, the halfway stop technique is adopted. Combined with the check priority rule, the search is sped up further. Experimental results show the proposed algorithm provides the competitive performance with lower computational complexity.

关 键 词：运动估计 运动预测 搜索模式 中途停止 检验优先级规则 

分 类 号：TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术]