【摘 要】
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运动估值在视频图像压缩中占有非常重要的地位,如何使运动估值算法的搜索过程更加健壮、快速、高效,成为目前研究的热点.该文重点研究了三步法(TSS)、四步法(FSS)、二维对数
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运动估值在视频图像压缩中占有非常重要的地位,如何使运动估值算法的搜索过程更加健壮、快速、高效,成为目前研究的热点.该文重点研究了三步法(TSS)、四步法(FSS)、二维对数法(TDL)、交叉法(CS)和菱形法(DS)等经典的基于块匹配的运动估值算法;针对它们存在的问题,在人眼视觉系统的启发下,从仿生学的角度设计了一种新的综合模板(SDP),它体现了粗定位和准确定位并行处理的思想,在此基础上提出了一种新的用于块匹配的搜索算法—正方形—菱形搜索(SDS)算法;实验证明:该算法的搜索速度比FS、TSS、FSS、TDL、CS和DS都快,而且根据运动矢量恢复出的图像在PSNR和主观视觉效果方面都和FS相当,比其它算法要好.最后,通过对一些最新的运动估值算法的跟踪研究,明确了下一步的研究方向.
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