铁路监控视频的运动估计技术研究(2)
Key Words: Motion estimation;MBA(Block Match Algorithm);MBD
目录
1 绪论 2
1.1 课题背景 2
1.2 国内外研究现状 3
1.3本文的主要工作和内容安排 3
2运动估计算法 5
2.1 运动估计算法分类 5
2.1.1 图像块法 5
2.1.2 像素法 6
2.1.3 特征法 6
2.1.4 相位法 6
2.2 常用的二文运动估计算法 6
2.2.1 基于光流方程的运动估计 7
2.2.2 基于像素的运动估计 7
2.2.3 全局运动估计 8
2.2.4 块匹配算法 9
2.2.5 分数精度搜索 10
3 基于块的运动估计技术研究 11
3.1 常用的匹配准则 11
3.2 基于块匹配的运动估计算法 12
3.2.1 全搜索法 12
3.2.2 三步搜索法 13
3.2.3 新三步骤算法 14
3.2.4 菱形搜索算法 15
4 MATLAB的仿真实验与分析 18
4.1 各种算法的性能比较 18
5 总结与展望 24
5.1 本文的主要工作总结 24
5.2 进一步的研究工作 24
致谢 25
参考文献 26
附录 27
1 绪论
1.1 课题背景
随着网络和通信技术的飞速发展，信息交流的形式越来越丰富，已经从简单的文字信息交流逐渐变为声音、图像以及视频信息等的交流。与语音、图片等传输不同的是，数字视频具有较大的数据量，对存储器的容量、通信信道的带宽以及计算机数据处理速度等要求都比较高。要解决这些问题如果只是增加存储器容量和通信信道的带宽或者提高计算机的运算速度等方法是不经济也是不现实的。因此，对视频的数据进行高效压缩是非常必要的，不仅可以降低存储成本，缓解传输带宽，还突破了存储容量和处理器主频限制等关键性难题。同时人们对监控视频的要求越来越高，视频的信息量占用的空间和传输所需的带宽很大，因此在传输监控视频时不能将每一帧的所有像素信息传输到解码器端，而只需要传输对象运动矢量信息，解码器即可根据前一帧的图像和运动矢量信息计算出当前帧，继而达到了视频压缩的目的，这种方法的关键是确定运动矢量的过程也就是进行运动估计。
在监控视频传输中存在的冗余可分为空间冗余和时间冗余。相对于静止图像编码，视频的运动估计是一个利用了时间上的相关性减少了冗余。监控视频的运动估计是根据监控视频邻近帧中的事物存在着一定的联系。因此，可将监控视频的帧分成若干宏块，并通过块匹配法搜索出每个宏块在邻近帧中的位置，从而计算出两个宏块之间的运动矢量。参照帧和运动矢量便可计算出当前帧。运动估计可以去除帧间冗余度，大大减小了监控视频传输带宽。
运动估计是视频压缩编码的重要方法。其中块匹配法由于算法简单和易于硬件实现，被广泛应用于各视频编码标准中。块匹配法的基本思想是先将图像划分为许多宏块，然后对当前帧中的每一个宏块根据一定的匹配准则在相邻帧中找出当前块的匹配块，由此得到两者的相对位移即当前宏块的运动矢量。运动估计的估计精度和运算复杂度取决于搜索方法和块匹配准则。同时使用MAD、MSE或PSNR判断搜索法的精确度。
往往大多数块匹配运动估计算法的改进是以降低视频质量或者增大系统资源开销为代价，存在着一定的缺陷：固定的搜索模板和单一的搜索策略不能根据不同特征的块和物体运动的方向以及运动的剧烈程度自适应的改变搜索半径和搜索范围；没有充分挖掘和利用视频序列自身的特征，包括运动矢量的特征以及块之间的关联特征等等。本文通过对视频序列自身特征的深入研究，以及在改进块匹配运动估计算法中所做的工作将为运动估计快速、精确的实现块匹配搜索提供一条新的有效途径，从而进一步丰富视频编码领域中块匹配运动估计的研究内容。
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