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出门在外也不愁98一种自适应的十字型六边形格点搜索算法
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98一种自适应的十字型六边形格点搜索算法
文章编号:09)01-3；软件时空；一种自适应的十字型六边形格点搜索算法；Context-AdaptiveCrossHex；（1.中国科学院研究生院;2.中国科学院声学所国；刘马飞；曾学文；倪宏；LIUMa-feiZENGXue-wenNIHo；摘要:论文针对H.264/AVC运动估计的特点及；关键词:运动估计;运动矢量；快速搜索算法
文章编号:09)01-3-0255-03软件时空一种自适应的十字型六边形格点搜索算法Context-AdaptiveCrossHexagons-gridsearch（1.中国科学院研究生院;2.中国科学院声学所国家网络新媒体工程技术研究中心）刘马飞1曾学文2倪宏2LIUMa-feiZENGXue-wenNIHong摘要:论文针对H.264/AVC运动估计的特点及运动矢量的统计特性,提出一种上下文自适应的十字型六边形格点搜索算法（CACH），它依据相邻块间运动矢量相关性,判断当前块的运动剧烈程度，选择从不同的阶段开始进行搜索；它根据搜索块不同的形状，选择不同十字形进行搜索。该算法结合简单六边形搜索和UMHexagonS算法的优点，达到很好的编码速率和编码效率的平衡.关键词:运动估计;运动矢量；快速搜索算法；H.264/AVC中图分类号:TP391文献标识码:AAbstract:ThepropertiesofH.264/AVCmotionestimationandthestatisticalcharacteristicsofH.264/AVCmotionvectorsareana-lyzed,andacontext-adaptivecrosshexagons-gridsearch(CACH)isproposedinthispaper.Itmakesuseofthecorrelationamongneighboringmotionvectors,theintensitiesofmotion.Basedontheinformation,thealgorithmadaptivelychangesthesearchstrategyandselectdifferentshapecrossinordertoperformfastsearchformotionvector.ItintegratesthebenefitofHexagonsearchandUMHexagonS,andreachesawellbalancebetweenencodingspeedandencodingefficiency.Keywords:motionvector；fastsearchmethod；H.264/AVC引言在视频图像中，相邻帧之间的变化是由构成景物的各种物体的运动引起的。检测物体的运动参数，并通过这些运动参数由先前的图像帧预测当前帧，就是帧间运动补偿预测(Motion像质量。在这些应用场景中，UMHexagonS算法过于复杂，编码速率低。另一方面，采用简单的六边形搜索算法，易于陷入本地最小点，运动估计预测精度不高。因此本文结合简单六边形搜索算法和UMHexagonS算法两者的优点，提出上下文自适应的十字型六边形格点搜索算法。文章第1节介绍了图像时空相关性与CACH算法关系；接下来在第2章中讲述了CACH利用运动搜索块划分特征的原因，CACH算法具体描述在第3章讲述，第4章讲述了实验结果，最后第5章阐述了结论。技术创新CompensatedPrediction)，简称运动补偿(MC)。运动补偿技术中主要包括运动矢量预测技术、像素插值技术、运动估计(MotionEstimation)技术。运动估值是运动补偿预测的基础，它将直接影响到整个系统的编码效率和压缩性能。因此找到一种预测精度高同时计算量又小的运动估值算法是必要的。运动估计算法中由于像素递归法复杂度高，多是采用块匹配算法(BMA)。在众多的块匹配算法中，全局搜索精度最高，但运算量太大，实际应用中常采用许多快速块匹配搜索算法(FS-1图像时空相关性根据图像的统计特征，对于活动图像由于相邻帧的时间间隔很短(1/25~1/30s)，在景物运动不是很剧烈的场合，相邻帧之间相似的部分比较多，这是图像的时间相关性。在块的搜索范围内，各候选的补偿块的预测精度呈多顶点的分布，如图1(a)所示；而在小的范围内，可以近似认为是单极点分布，如图1(b)所示。BMA，FastSearchBlockMatchingAlgorithm)。FSBMA通过减少候选块数目以及使用提早截止条件来提早结束搜索，从而降低计算复杂度。经典的快速算法有三步搜索法、四步搜索法、钻石搜索法、十字搜索法(CrossSearch)以及被H.264/AVC采纳的 UMHexagonS算法等.UMHexagonS是一种整像素运动估值算法，全名为“非对称十字型多层次六边形格点搜索算法”(Unsymmetrical-CrossMulti-Hexagon-gridSearch)。由于它在高码率大运动图像序列下，能保持较好率失真性能,运算量较低,已被H.264/AVC标准正式采纳。然而一般图像序列编码运动的幅度并不大；加之在(a)(b)Internet视频应用中，不采用高码率视频，也无法提供超保真图刘马飞:博士生基金项目:支持三重业务的地面电视无线回传关键技术与双向化方案研究();基金颁发部门:国家高技术研究发展计划(863计划)基金申请人:曾学文图1(a)候选块预测精度分布图(搜索范围32)图1(b)局部位置的预测精度分布简单快速搜索算法是基于搜索范围内单极点的假设，通常搜索到的是本地最优，并非全局最优。为了高概率地寻找到全局最优位置，通常的考虑是在搜索范围内先在搜索范围内间隔地选取一些候选点，寻找到其中的最佳候选点，然后再此最佳候选点上利用单极点模型进行叠代，搜索到全局的最优点。选邮局订阅号：/年-255-PLC技术应用200例》软件时空中文核心期刊《微计算机信息》(管控一体化)2009年第25卷第1-3期向上的搜索点，目的在于选取更少的点且能更快地向最匹配位置逼近。但UMHexagonS算法并没有考虑块划分为16x8(mode=取较少的候选点，又能高概率地搜索到全局最优附近是改进的简单搜索算法的目标。UMHexagonS算法能够有很好的保真度且搜索速度快，也是因为其在搜索范围内先进行十字搜索，再通过多六边形格点叠代搜索到最匹配值。虽然UMHexagonS提供了提早截止条件用于加快搜索速度，但是在小运动的块搜索来讲，其计算过于繁琐。考虑小运动情况下可以近似符合单极点的分布，因此对于小运动情况，可以省去选取候选点的步骤，直接进行单极点模型下的叠代。相邻搜索块之间存在空间相关性，通过临近块的运动矢量的中值来预测当前块的运动矢量正是利用了此种相关性。同样也可以根据临近块的运动矢量的差值，来判断当前块所在区域的运动均匀程度。运动均匀则当前块的实际运动矢量与预测运动矢量偏离较小，可以看成是小运动情况；运动不平坦则当前块的实际运动矢量与预测运动矢量偏离大，相应于大运动情况。据此，我们可以预测得知当前块的运动剧烈程度。基于上边对图像的时空相关性分析，CACH算法使用临近宏块运动矢量，预测得知当前块的运动情况，对不同运动剧烈程度的搜索块进行不同阶段的搜索。对于大运动情况需要首先进行搜索空间范围内间隔地选取十字形的候选点进行搜索，使得搜索能够定位到最优位置附近，而不会陷入局部最优，然后再进行单极点模型下的叠代；对于小运动情况，直接进行单极点模型下的叠代。2)和8x4(mode)的情况作特殊考虑，使得对于16x8和8x4的块的搜索点选取并非最优。（图3不同十字搜索模型）基于上面分析，CACH算法采用了各块划分进行分别对待，对于mode=1、3、4、6、7的搜索块，考虑到其水平方向运动相对较大，采取model_1的十字搜索模型；对于mode=2、5的搜索块，考虑到其垂直方向运动相对较大，采取model_2的十字搜索模型；model_1和model_2如图3所示。技术创新3上下文自适应的十字型六边形格点搜索算法（CACH）CACH算法根据搜索块的邻居块运动矢量特性，预测当前搜索块的运动大小程度，自适应地选择不同的搜索阶段；根据搜索块不同的形状，构造不同的搜索格点模型。这里的上下文自适应的上下文包括当前搜索运动大小程度和当前搜索块的形状。2运动搜索块划分特征H．264的宏块可以按照16x16，16x8,8x16,8x8划分成子块，如果子块的划分是8x8，该子块还能按照8x8,8x4,4x8,4x4划分成更小的子块，如图2所示。????????????????????????????????????????????????CACH算法搜索的步骤如下：（1）计算搜索块的预测运动矢量假设当前搜索的块为E，那么可以从当前块左边和上边的块通过中值预测得到当前块的预测运动矢量，将此预测运动矢量作为往后运动搜索起始点。预测运动矢量的计算方法如下：????????????????????????????????????????????????(公式1)(公式2)（2）计算搜索块的临近块运动矢量的差。计算方法如下（图2H.264宏块和亚宏块划分模式）编码子块大小的选择对于压缩性能有比较大的影响，一般来讲，大尺寸子块比较适合图像中灰度均匀区域而小尺寸子块适合于有较多细节的区域。深入理解宏块进行子划分的意义，是在于宏块各部分的运动并不一致，为了获得运动预测更精确，运动补偿后的残差数据编码所用的比特数少，需要对宏块中不同运动的部分进行划分成单独的块。一个块划需要分成水平排列的两个子块(mode=3或6)，意味着该两个子块在水平方向存在较大的相对运动；一个块需要划分成垂直排列的两个子块(mode=2或5)，意味着该两个子块在垂直方向存在较大的相对运动；如果块不进行划分，意味着该块各部分整体运动方向一致。因此对于mode=3或者6的搜索块，其水平方向运动较大，而对于mode=2或5的搜索块，其垂直方向运动较大。通过统计分析，自然的图像序列的水平方向运动要比垂直方向运动的概率大，因此mode=1、4、7的搜索块，水平方向运动比垂直方向运动大。UMHexagonS统一地认为水平方向运动相对大，所以采用的是非对称的十字搜索，水平方向的搜索点数多于垂直方--元年邮局订阅号(公式3)(公式4)（3）运动搜索范围为mv_range，动大小程度的因子，0&是一个可调制的衡量运&=1，我们认为矢量差别超过搜索范围的1/4即作为大运动情况对待，因此取α为0.25。因此，如果?mvx&=mv_range*4*α或者?mvx&=mv_range*4*α,那么转到（5）继续执行,否则转到（4）继续执行.（4）按照搜索块的形状，在搜索范围内选择两种十字搜索模型之一进行搜索，得到本步骤搜索到的最佳位置，作为（5）的搜索起点。（5）在搜索起点上使用半径为2的六边形叠代搜索，直到搜索到最匹配的位置为六边形格点的中心。为了避免重复搜索，六边形叠代使用的是半六边形格点叠代。六边形叠代搜索最后到的位置作为（6）的搜索起点（6）比较搜索起点附近的8个像素位置是否比当前搜索起点更加匹配，选择最匹配的搜索位置。搜索最佳块匹配位置完成，当前搜索的最佳像素位置即搜索块实际的运动矢量位置。至此块搜索结束。现场总线技术应用200例》软件时空niversityoftheChineseAcademyofSciences,doctor,DataandsignalProcessing,Mul实验通过比较各种测试序列在的UMHexagonS算法，纯六(100190北京中国科学院研究生院)刘马飞边形搜索算法，以及CACH算法运动估计在相同QP下所需要（100190北京中国科学院声学所国家网络新媒体工程技术研的时间，编码图象平均比特数以及重建图像平均psnr值来评估究中心)曾学文倪宏CACH算法的有效性。实验结果如下表所述。（GraduateUniversityoftheChineseAcademyofSciences,Beijing100190,China）LIUMa-fei（NationalNetworkNewMediaEengineeringResearchCenter,InstituteofAcoustics,ChineseAcademy?ofSciences,Beijing100190,China）ZENGXue-wenNIHong通讯地址：（100190北京市海淀区北四环西路21号中国科学院(收稿日期:)(修稿日期:)(上接第194页)?4实验结果声学研究所国家网络新媒体工程中心）刘马飞通过表中数据可以看出，CACH算法运动估计的速度近似达到纯六边形搜索，然而得到图象的压缩性能要优于纯六边形搜索。5结语CACH算法结合了简单六边形搜索算法和UMHexagonS算法的优点，根据当前搜索运动大小程度和当前搜索块的形状，自适应地选择不同的搜索阶段和搜索格点模型进行搜索。对于一般图像序列运动较小，且对压缩效率和保真度并非苛刻要求的应用场合，可以使用CACH算法，能够在编码速率和编码效率之间取得较好的平衡。本文作者创新点：充分利用不同图像序列的特性，对不同的图像序列自适应选取不同的搜索模板进行搜索，根据图像上下文特性动态改变搜索策略。参考文献[1]ITU-TRecommendationH.264Advancedvideocodingforgenericaudiovisualservices(ITU-TRec.H.264|ISO/IEC14496-10AVC),2005[2]ZhiboChen,PengZhou,YunHe.FastIntegerPelandFractionalPelMotionEstimationforJVT[C].In：JVT-FD17．JointVideoTeam(JVT)0fIS0/IECMPEG&ITU-TVCEG(ISO/IECJTC1/SC29/WG11andITU-TSG16Q．6)6Meeting：Awaji，Island，JP，2002.[3]杨洁等.基于相邻运动矢量相关性的运动矢量预测算法[J].微计算信息.:107-108[4]ShanZhu．Kai-KuangMa．Anewdiamondsearchalgorithmforfastblockmatchingmotionestimation[J]．IEEETransactionsonIm－ageProcessing．)：287～290.[5]GhanbariM．Thecross-searchalgorithmformotionestimation[J]．IEEETransactionsonCommunications，)：950～953.作者简介：刘马飞（1984-），男（汉族），广西北流人，中国科学院研究生院博士生，主要研究方向：宽带多媒体通信、网络流媒体应用；曾学文(1968-),男(汉族)，中国科学院声学所研究员、博士生导师，研究方向：音视频编解码,语音信号处理,数字音视频广播与通信,宽带网络上的多媒体通信,数字信号处理(DSP)算法及实现技术，数字内容加密和版权保护；倪宏(1964－),男,国家网络新媒体工程技术研究中心副主任，中国科学院声学所研究员、博士生导师，主要研究方向：宽带多媒体通信、网络流媒体应用、嵌入式系统及中间件技术、数字音视频处理与通信等.[2]S.Carlson.Sketchbasedcodingofgreylevelimages.IEEETrans.ImageProcessing,vol.15,no.1pp.57-83,1998[3]J.Edler.Areedgesincomplete.InternationalJournalofComputerVision,vol.34,no.2/3,pp.97-122,1999[4]Xue,,X.Wu.Imagerepresentationbasedmulti-scaleedgecom-pensation.inIEEEInternat.Conf.onImageProcessing,1999[5]A.Cohen,B.Matei.Nonlinearsubdivisionsschemes:Applicationstoimageprocessing.inTutorialonmultiresolutioningeometricmodeling,A.Iske,E.Quack,andM.Floater,Eds.Springer,2002[6]E.LPennec,,SMallat.Imagecompressionwithgeometrical2000[C],Vancouver,Canada,Septem－wavelets[A].InProc.ofICIP’ber,[7]E.Candes,D.Donoho.Curvelets:ASurprisinglyeffectivenonadap－tiverepresentationofobjectswithedges.inCurvesandSurfacesfitting,L.L.Schumaker,A.Cohen,andC.Rabut,Eds.VanderbiltUni－versityPress,1999[8]M.N.Do,M.Vetterli.Contourlets.inBeyondWavelets,J.StoecklerandG.V.Welland,Eds,AcademicPress,2002[9]E.LePennec,S.Mallat.Nonlinearimageapproximationwithban－delets.CMAP/EcolePolytechnique,Tech.Rep.,2003[10]A.Cohen,I.Daubechies,J.C.Feauveau.Biorthogonalbasesofcom－m.Pure&Appl.Math,vol.45,pp.485-560,1992[11]常卫东,王正华,刘完芳.基于树型结构小波变换的虹膜识别方法．微计算机信息,：274-276作者简介：张久文(1967-)，男，甘肃景泰人，副教授，研究方向为信号处理、图像处理、VLSI应用设计；邱会银（1976-），男，江西吉安人，硕士研究生，中国酒泉卫星发射中心工程师。研究方向为数字图像处理；王佳宁（1982-），女，甘肃兰州人，硕士研究生，研究方向为小波分析、多维数字滤波器设计。技术创新Biography:ZHANGJiu-wen(1967-),male,GanshuProvince,Lanzhouuniversity,viceProf。Researcharea：DigitalImageProcessing；（730000甘肃兰州兰州大学信息科学与工程学院电路与系统研究所）张久文邱会银王佳宁（CircuitsandSystemsInstitute，SchoolofInformationScienceandEngineering，LanzhouUniversity，Lanzhou，Gansu，730000，China）ZHANGJiu-wenQIUHui-yinWANGJia-ning通讯地址：（730000兰州大学信息科学与工程学院电路所）邱会银(收稿日期:)(修稿日期:)Biography：LIUMa-fei(1984-),man(Han),Beijing,GraduateU-PLC技术应用200例》邮局订阅号：/年-257-包含各类专业文献、生活休闲娱乐、文学作品欣赏、专业论文、行业资料、98一种自适应的十字型六边形格点搜索算法等内容。
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