H.264快速运动估计算法应用探究摘要：UMHexagonS算法是II.264中的一种快速整像素运动估计算法，与全搜索方法相比性能有了很大提高，但仍存在运算量大、计算复杂度高、消耗时间长等问题。对UMHexagonS算法及其改进算法FAMRS算法进行了优化：在FAMRS算法中添加控制条件，限制搜索方向，从而减少搜索点数；同时结合交叉十字型模板进行快速运动矢量搜索。分别用标准测试序列和实际的心脏造影影像做实验，实验结果表明，优化后的算法与UMHexagonS算法和FAMRS算法相比,在重建视频质量和码率相当的情况下，明显减少了运动估计时间，降低了算法复杂度。关键字：H.264；运动估计；UMHexagonS算法；FAMRS算法中图法分类号：TN919.81文献标识码：A0引言H.264视频编码标准是由ITU-TVCEG和ISO/IECMPEG共同制定的，与H.261/H.263.MPEG-1/2/4编码标准相比,在相同编码质量情况下编码效率有了很大提高。但其编码效率的提高是以增加编码算法复杂度为代价的，难以满足编码器实时性的要求。H.264中的运动估计算法消耗的时间占整个编码过程相当大的比重，IT.264参考模型JM采用了UMHexagonS算法［1］,即非对称十字型多层次六边形格点搜索算法oUMHexagonS算法使用了混合扩展的运动搜索方法，在保持较好的率失真性的同时运算量大幅度降低。但是，算法对可变块大小和运动矢量等数据特征尚未充分挖掘，搜索点数还相对较多，因此国内外学者提出了很多改进方法。文献［2］［3］分别用小钻石搜索、小钻石-六边形搜索、非对称十字型搜索、小八边形-小钻石搜索替换UMHexagonS算法中的55全搜索，减少搜索点数；文献［4］提出一种新的交叉十字型搜索模板，对参考帧进行水平和垂直方向的运动矢量统计，充分考虑运动的方向性，减少搜索点数。文献［5］把UMHexagonS算法中针对六边形搜索内部的小钻石搜索，利用全局最小范围的单调失真特性，在六边形搜索内部只搜索一个特定方向带的内部点，减少搜索点数。本文在UMHexagonS算法及其改进算法的基础上，采用标准测试序列和实际应用中的心脏造影影像做实验，通过替换搜索模板和改进搜索模板以期达到减少搜索点数、降低算法复杂度、提高编码实时性的目的。1UMHexagonS算法UMHexagonS算法包含四种搜索模式，即非对称十字型搜索，非均匀多层次六边形格点搜索，六边形搜索，小钻石搜索。UMHexagonS算法基本步骤包括：用五种模式预测运动矢量预测起始搜索点，然后以此为中心，依次用非对称十字型搜索模板、55全搜索模板、不断扩大一倍直径的非均匀六边形模板、六边形搜索模板、小钻石搜索模板进行搜索，找到当前最佳点。UMHexagonS算法用五种模式预测运动矢量预测起始搜索点，准确率高，并使用了混合扩展的运动搜索方法，搜索点数明显减少，压缩效率有了很大提高；但是在对某些块进行搜索匹配时可能会落入局部最优，例如，算法中非对称十字型搜索根据视频序列水平运动矢量大于垂直运动矢量的特征，在搜索时水平方向搜索的点数是垂直方向的2倍，但对于垂直方向运动剧烈的视频序列，该搜索模板效果较差；另外，UMHexagonS算法中非均匀六边形模板、六边形搜索模板、小钻石搜索模均以最佳点在模板中心为准则来判断搜索是否结束，这些过程耗时较多，提出有效的搜索模板显得尤为重要。针对以上问题提出该算法的优化方法。2UMHexagonS算法的优化本文对UMHexagonS算法及其改进算法进行了优化：首先用交叉十字型模板替换UMHexagonS算法中55全搜索模板；然后在FAMRS中添加控制条件，限制搜索方向，减少搜索点数。2.1对5x5全搜索模板的替换UMHexagonS算法中，5x5全搜索需要计算25个搜索点,运算量大。本文用交叉十字型搜索算法替换5x5全搜索。如图1所示，交叉十字型搜索算法对参考帧进行水平和垂直方向的运动矢量统计，设水平方向的运动矢量为MV_X,垂直方向的运动矢量为MV_Y,=MV_X/MV_Y为斜率就可以得出交叉模板的方向参量。交叉十字型搜索算法充分考虑了运动的方向性，在搜索过程中对视频序列运动比较剧烈的方向进行精细搜索，对于视频序列运动比较平缓的方向进行粗略搜索，减少了搜索时间，提高了搜索的准确性。该算法平均只需计算10个搜索点，与5x5全搜索相比，搜索点数明显较少，大幅度降...