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二维对数搜索法,毕厚杰课本P40的讲解不够详细,这里补充说明。

2013-11-26 19:41 537 查看
对预测图像的编码实际上就是寻找最佳匹配图像宏块,找到最佳宏块之后就找到了最佳移动矢量d(dx,dy)。

为减少搜索次数,现在已开发出许多简化算法用来寻找最佳宏块,下面介绍其中的三种。

  1. 二维对数搜索法(2D-logarithmic search)

  这种方法采用的匹配判据是MSE为最小。它的搜索策略是当沿着最小失真方向搜索。二维对数搜索方法如下图所示。在搜索时,每移动一次就检查5个搜索点。如果最小失真在中央或在边界,就减少搜索点之间的距离。在这个例子中,步骤1,2,…,5得到的近似移动矢量d为(i,j-2)、(i,j-4)、(i+2,j-4)、(i+2,j-5)和(i+2,j-6),最后得到的移动矢量为d(i+2,j-6)。



二维对数搜索法

二维对数搜索

二维对数搜索与折半查找相似。第一步,将[-p,p]的搜索矩形分成两个区域:一是内部的[-p/2,p/2](取整数)矩形,二是它之外的部分。进一步,我们仅在9个位置上:(0,0)点和[-p/2,p/2]矩形边界上的8个主要点,计算各自的平均绝对误差(MAE),而不是其整个区域。即若设这些点彼此的距离为d1,则我们从如下的9个点:(0,0),(0,d1),(0,-d1),(-d1,0),(d1,0),(d1,d1),(d1,-d1),(-d1,d1),(-d1,-d1),计算最小的MAE,距离d1由下式给出:



例如,当p=7时, k=3, d1=4。用目前最佳匹配的位置作为起点,通过计算位于d2=
d1/2距离上的8个点获得下一个最佳匹配位置。如此循环进行下去,直到第k次循环时距离为1个象素时为止。

对于帧率为F而大小为IxJ的视频需要:


(OPS: operation per second)

对于典型的广播视频(I=720, J=480, F=30),基于两维对数搜索的运动估计当p=15(k=4)时需要大致1GOPS,计算复杂性仅为完全搜索方法的3.3%。
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