發(fā)布時(shí)間：2017-05-02 18:13

  本文關(guān)鍵詞：基于彈性模型的運(yùn)動(dòng)估計(jì)算法研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著視頻采集設(shè)備清晰度的不斷提高,人們對視頻編碼的效率提出了越來越高的要求。運(yùn)動(dòng)估計(jì)作為一項(xiàng)重要的視頻編碼技術(shù),多年來視頻編碼效率的大部分提升均是由于其采用了更為優(yōu)秀的運(yùn)動(dòng)估計(jì)算法。為此,運(yùn)動(dòng)估計(jì)不僅得到了視頻編碼研究人員的廣泛重視,也在實(shí)際中得到了大量的應(yīng)用。首先,本文在介紹運(yùn)動(dòng)估計(jì)原理的基礎(chǔ)上,從基于候選向量降采樣的運(yùn)動(dòng)估計(jì)、基于像素降采樣的運(yùn)動(dòng)估計(jì)、基于低復(fù)雜度誤差函數(shù)的運(yùn)動(dòng)估計(jì)、基于低比特像素的運(yùn)動(dòng)估計(jì)和基于網(wǎng)格模型的運(yùn)動(dòng)估計(jì)等五個(gè)角度詳細(xì)闡述了基于塊平移模型的運(yùn)動(dòng)估計(jì)算法研究進(jìn)展,綜合比較了各個(gè)算法的優(yōu)缺點(diǎn)。其次,探討了基于塊平移模型在捕獲復(fù)雜局部運(yùn)動(dòng)時(shí)存在的不足,并介紹了仿射運(yùn)動(dòng)模型等多個(gè)模型,并通過比較分析得出彈性運(yùn)動(dòng)模型是一種表示復(fù)雜運(yùn)動(dòng)場的高效率模型的結(jié)論。再次,介紹了基于離散余弦函數(shù)的彈性運(yùn)動(dòng)估計(jì)算法。針對傳統(tǒng)彈性運(yùn)動(dòng)模型對初始迭代點(diǎn)和迭代步長存在敏感性,采用基于2 bit深度像素的搜索算法完成初始迭代點(diǎn)的預(yù)測,并根據(jù)離散余弦變換的低頻能量比率和黃金分割法計(jì)算迭代步長,進(jìn)而提出一種基于改進(jìn)高斯—牛頓算法的彈性運(yùn)動(dòng)估計(jì)方法。最后,針對傳統(tǒng)高斯—牛頓算法求解彈性運(yùn)動(dòng)模型過程中需反復(fù)計(jì)參考幀的黑塞矩陣(Hessian Matrix)及其逆矩陣的不足,借鑒列文伯格麥夸特(Levenberg-Marquardt)算法的思想,采用當(dāng)前幀的黑塞矩陣取代參考幀的黑塞矩陣,使得每次運(yùn)動(dòng)估計(jì)僅需計(jì)算一次黑塞矩陣及其逆矩陣,并引入提前中止策略,提出一種改進(jìn)列文伯格麥夸特優(yōu)化的快速彈性運(yùn)動(dòng)算法,從而達(dá)到降低彈性運(yùn)動(dòng)估計(jì)計(jì)算復(fù)雜度的目的。大量的實(shí)驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證了本文兩種算法的有效性。
【關(guān)鍵詞】：視頻編碼 運(yùn)動(dòng)估計(jì) 離散余弦函數(shù) 彈性模型
【學(xué)位授予單位】：遼寧師范大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TN919.81
【目錄】：

• 摘要3-4
• Abstract4-8
• 1 緒論8-12
• 1.1 選題背景及意義8
• 1.2 運(yùn)動(dòng)估計(jì)算法概述8-11
• 1.3 論文研究目標(biāo)和內(nèi)容11
• 1.4 論文章節(jié)安排11-12
• 2 快速運(yùn)動(dòng)估計(jì)算法研究進(jìn)展12-19
• 2.1 基于候選向量降采樣的運(yùn)動(dòng)估計(jì)12-15
• 2.2 基于像素降采樣的運(yùn)動(dòng)估計(jì)15-16
• 2.3 基于低復(fù)雜度誤差函數(shù)的運(yùn)動(dòng)估計(jì)16-17
• 2.4 基于低比特像素的運(yùn)動(dòng)估計(jì)17-18
• 2.5 基于網(wǎng)格模型的運(yùn)動(dòng)估計(jì)技術(shù)18
• 2.6 本章小結(jié)18-19
• 3 運(yùn)動(dòng)模型19-24
• 3.1 光流運(yùn)動(dòng)模型19-20
• 3.2 仿射運(yùn)動(dòng)模型20
• 3.3 透視運(yùn)動(dòng)模型20
• 3.4 雙線性運(yùn)動(dòng)模型20-21
• 3.5 網(wǎng)格運(yùn)動(dòng)模型21
• 3.6 彈性運(yùn)動(dòng)模型21-23
• 3.7 本章小結(jié)23-24
• 4 基于低頻能量比率和黃金分割的改進(jìn)彈性運(yùn)動(dòng)估計(jì)算法24-37
• 4.1 彈性運(yùn)動(dòng)估計(jì)的高斯—牛頓算法24-25
• 4.2 基于 2 bit深度像素的初始點(diǎn)預(yù)測25-27
• 4.2.1 初始迭代點(diǎn)對高斯—牛頓迭代結(jié)果的影響25-26
• 4.2.2 初始迭代點(diǎn)的快速預(yù)測算法26-27
• 4.3 基于低頻能量比率的迭代步長預(yù)測27-30
• 4.3.1 步長對高斯—牛頓迭代結(jié)果的影響27-28
• 4.3.2 基于DCT低頻能量比率和黃金分割的步長預(yù)測28-30
• 4.4 改進(jìn)的高斯—牛頓算法步驟30-31
• 4.5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析31-36
• 4.5.1 運(yùn)動(dòng)估計(jì)/補(bǔ)償質(zhì)量的比較31-34
• 4.5.2 收斂效率比較34-35
• 4.5.3 計(jì)算復(fù)雜度分析35-36
• 4.6 本章小結(jié)36-37
• 5 基于列文伯格麥夸特優(yōu)化的彈性運(yùn)動(dòng)估計(jì)算法37-44
• 5.1 列文伯格麥夸特算法的基本思想37-38
• 5.2 列文伯格麥夸特反向合成算法步驟：38
• 5.3 改進(jìn)列文伯格麥夸特優(yōu)化的快速彈性運(yùn)動(dòng)算法38-40
• 5.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析40-43
• 5.4.1 運(yùn)動(dòng)估計(jì)/補(bǔ)償質(zhì)量的比較40-43
• 5.4.2 計(jì)算復(fù)雜度分析43
• 5.5 本章小結(jié)43-44
• 6 總結(jié)與展望44-46
• 6.1 總結(jié)44
• 6.2 展望44-46
• 參考文獻(xiàn)46-51
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表學(xué)術(shù)論文情況51-52
• 致謝52

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