云计算-基于多项式变换的运动估计算法及其应用研究.pdf
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在当前的数字化时代,视频数据量巨大且对实时性有严格要求,因此通常需要进行压缩处理。运动估计和补偿以及变换编码在数字视频压缩中扮演着至关重要的角色,能够提高视频的压缩比。基于对象的压缩算法进一步提升了压缩效率,并且压缩后的视频非常适合应用于视频会议、交通管理、视频监控、远程医疗等领域,便于人机交互。 本文首先概述了快速运动估计算法的研究,探讨了现有的匹配模型、匹配准则和快速运动估计理论。快速全搜索块运动估计算法的最新进展被详细介绍,这些算法通过优化搜索策略减少了计算复杂度,提高了处理速度。 接下来,文章提出了一种基于多项式变换的运动估计算法。这种算法对运动补偿帧差图像进行了预处理,以提升变换编码的效率。预处理技术有助于减少图像噪声,增强图像特征,使得运动估计更加准确,从而优化编码性能。 论文中还引入了一种基于块的加权Snakes模型来实现视频对象分割。Snakes模型是一种灵活的图像分割工具,通过加入块运动矢量权重,能够更好地适应视频中的运动变化,提高分割精度。 多项式变换为基础的运动估计算法是一种新的块匹配算法,它通过计算块之间的线性相关性来提高计算效率。该算法具有简单、一致性的优点,易于在硬件平台上实现。通过对块进行多项式变换,可以降低计算复杂度,同时保持较高的估计精度。 此外,通过系统方法导出了基于卷积的块匹配算法,为开发其他新型快速运动估计算法提供了基础。卷积在图像处理中常用于提取特征,将其应用于运动估计能有效减少大量的乘法运算,这对于计算资源有限的云计算环境尤其有利。 本文深入研究了基于多项式变换的运动估计算法在云计算环境中的应用,为数字视频压缩和处理提供了新的思路和方法。通过对现有技术的改进和新算法的提出,不仅提升了视频压缩的效率,也增强了云平台处理大量视频数据的能力,对于推动云计算在多媒体领域的应用具有重要意义。
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