MVM-DCT域的运动矢量估计

【摘要】随着网络信息技术、多媒体通信技术以及数字化技术的不断发展，爆炸式的信息增长给人们的生活、工作和娱乐带来了全新的体验和极大的方便。人们获取外界信息的有效途径之一就是丰富的视频信息，随着数字化进程、信息化的不断加深，人们对于生动、快捷、高效的视频信息的要求也是越来越高，视频图像的传播也越来越广泛，所以传输的信息量也越来越大。巨大的数据量使得视频图像的传输和存储变得非常困难，因此对视频图像进行有效的压缩编码成为视频领域的研究热点。运动估计技术始终在视频压缩编码中扮演着非常重要的角色，是视频压缩的核心模块。它不仅能够起到降低视频信号冗余的作用，而且能够极大的提高编码效率。在2003年发布的H.264（AVC）标准和2013年发布的H.265(HEVC)标准中，高质量的运动估计始终是进行高效视频压缩的基础和前提，它约占视频编码计算总量的70%以上，直接决定了视频压缩的效果。所以说，现在视频编码领域的一个研究热点就是找到一种比较快速的运动矢量估计算法。本文阐述了基于块匹配的运动估计算法的原理，简单介绍了包括全搜索算法和几种快速搜索算法在内的几种经典块匹配运动估计，分析了各种算法的原理和流程。针对它们都是在时间域进行的，采用网格化的计算，计算量大，估计精度离散等特点，本文提出了一种新的运动估计算法—MVM-DCT（多维矢量矩阵离散余弦变换）域的运动矢量估计。本实验室提出了多维矢量矩阵（Multi-dimensionVectorMatrix，MVM）理论，并且将多维矢量矩阵正交变换技术引入到这一理论。本文是在多维矢量矩阵-离散余弦变换（Multi-dimensionVectorMatrix–DiscreteCosineTransform,MVM-DCT）的基础上，采用频域运动估计算法，有效的去除了图像视频信息的空间冗余和时间冗余。一幅图像通过全局恒速平移运动生成一个人工视频序列，该序列可以在其变换域表现出特殊的频谱特性，这种特性可用来进行视频序列运动估计方法的设计。本文在多维矢量矩阵的变换体系内，推导出了视频序列经过多维矢量矩阵离散余弦变换后，在频域内生成特殊的能量足迹，即频谱被限制在一个平面上，并且该平面指示了运动方向。因此，本文提出了基于多维矢量矩阵离散余弦变换的运动矢量估计。首先将一帧图像通过全局恒速平移运动得到它的人工视频序列，然后对它进行多维矢量矩阵的DCT变换，得到它的变换系数，之后对变换系数运用迭代拟合的方法，求出频谱占据的平面，最后便可得到对应的运动矢量。在实验中，本文对同一个运动矢量的折叠面，分别通过前向迭代拟合、中向迭代拟合和后向迭代拟合的方法，验证了该理论的正确性和可行性。它不需要进行块匹配，可大大降低计算的复杂度，而且由于其连续性，相比H.265标准中的四分之一精度，采用本文的方法使其精度得到明显提高。
【作者】孙敏；
【导师】陈贺新；
【作者基本信息】吉林大学，通信与信息系统，2014，硕士
【关键词】多维矢量矩阵；正交变换；能量集中性分析；运动估计；平面拟合；

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