云计算-一种改进型BPM运动估计算法.pdf资源-CSDN文库

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数字视频是由连续的数字图像构成的，对于一个连续的视频信号来讲，相邻两帧图像

之间是具有很强的相关性，运动估计算法就是利用这种相关性压缩视频序列中相邻图像之

间冗余信息的算法，是在时间域上对视频信号进行压缩处理。运动估计作为数字视频信号

压缩方法之一，广泛应用在各种视频标准之中，包括 M PE G 一1、M PE G 一2 、 M PE G 一4 、日.263 、

H ，2 64 等等。

运动估计是视频编码中的关键步骤，运算复杂度低、运算量小的运动估计算法对视频

编码效率有显著的提升。本文在传统的基于位平面匹配的运动估计算法 (b it p lane m atching，

简写为 BP M )基础上，通过调整位平面转换时闭值的选取方式、改进运动矢量的计算方法，

提出了一种改进型 BP M 算法。本文算法与传统 BP M 算法相比，需要计算绝对误差和 (sum

of abso lute d iffe renees，简写为 SA D ) 的块数降低了 56 .1% 一5 2.5% ，运动估计效果提升了

0 .4 1 % ~ 7 .1 3 % 。

同时，本文结合经典的 10 运动估计硬件结构，针对 BP M 算法中位平面的结构特点，

简化了运动估计算法中处理单元的结构，改进由多个处理单元组成的收缩阵列组织结构，

使其可以同时进行多个待测宏块 sA O 计算，得到良好的设计和仿真测试结果，提升了运动

估计算法及其硬件实现的性能。

关键字 : 运动估计全搜索算法快速搜索算法 BP M 搜索算法位平面

中图分类号 : TP

势

A b stra C t

A d ig ita l v id e o 15 m a d e fro m a e o n 廿n u o u s se ria l o f im a g e s，a n d a s a co n 廿n u o u s v id e o s ig n a l

tw o a d】aee n t im age s a re Stro ng re leva n t. M o 石o n e stim a廿o n a{go rith m ean re d u ee th e

re d u n d a n e ie s b e tw e e n tw o a d h e re im a g e s in a v id e o se q u e n e e . It 15 a v id e o e o m P re ssio n

m e th o d te m P o ra lly. A n d th e m o 廿o n e s廿m a廿o n m e th o d ea n m a ke g o o d e ffo rt o n co m P re ss io n

f o r th e v id e o . M o 廿o n e s廿m a 廿o n w h ie h 15 o n e o f v id e o e o m P re s s io n m e th o d s 15 w id e ly u s e d in

m a n y k in d s o f v id e o f o rm a t sta n d a rd s，s u e h a s M P E G 一1 ，M P E G 一2 ，M P E G 一4 ，H .2 6 3 a n d H .2 6 4 e te .

M o 石o n e s廿m a h o n 15 o n e o f th e m o st im P o r ta n t P a rts in th e d ig ita l v id e o e n e o d in g

P ro g re s s，a n d it 15 e ffe e 廿v e to h a v e a m o 廿o n e s廿m a 廿o n a lg o rith m w ith lo w e o m P u ta t io n a n d

e o m P le x ity ‘T h is P a P e r P ro P o s e s a m o d if ie d B P M m e t h o d b y e h o o s in g th e th re sh o ld v a lu e a n d

th e e a n d id ate m o 石o n v e e to 叽 w h ie h e a n re d u e e th e c o m P u ta 廿o n a n d e o m P le x ity o f th e m o U o n

e s石m a 廿o n P ro g re ss d o w n to 5 6 .1 % to 8 2 .5 % a n d a ls o e a n h a v e a n im a g e im P ro v e m e n t a b o u t

0 .4 1 % to 7 .1 3 % fo r th e se q u e n e e s .

M e a n w h ile ，th is P a P e r 15 P re s e n 石n g a n e w h a rd w a re a re h ite e tu re w h ie h 15 b a s e d o n th e

e la s s ie I D a re h ite e tu re o f h a rd w a re st ru e t u re o f m o 廿o n e s幼m a 长o n P r o e e s s in g a n d th e f e a tu re s

o f the b it P la n e (B P ) to im P ro ve th e P e rform a n ce o f th e P ro eessing e le m e nts (P Es) in th e im age

P ro e e s s h a rd w a re a re h ite e tu re . T h e n e w st ru e t u re e a n a ls o c a le u la te th e S A D o f d if fe re n t

P o s it io n P a ra lle le d .

K e y w o rd s : M o h o n e s石m a 石o n ，F u ll se a rc h a lg o rith m ，Q u ie k se a re h a !g o rith m ，B P M a lg o rith m ，

B it P la n e

C !a s si6 Ca h o n : T P

厂

第 1 章引言

第 1章引言

1 .1 .视频处理技术

众所周知，人类是通过感觉器官从外部世界获取包括图像、声音、味道等等的各种形

式的信息。统计表明，在人类所获取的各种形式的信息中，有三分之二以上是来自于视觉

系统【l]，而图像和视频作为视觉信息来源的载体，对人们获取相应的信息具有十分重要的

作用。

根据其中内容的运动状态，图像一般可以分成静止图像和运动图像两种。通常情况下

我们又把运动图像称为活动图像或是视频，它是由一系列连续的图像构成的，其中每一幅

图像称之为一帧 (fra m e) 。在一般亮度环境中，当这些连续图像以高于每秒 24 帧以上的速

度播放时 (视频每秒播放的图像的帧数，用帧率来表示 ) ，人的视觉系统就不会感觉到图

像之间的转换，认为这是一段连续的视频信号。为节约信号传输和处理的带宽，视频广播

系统的帧率通常在 24 帧每秒到 30 帧每秒 (fram e per Seeo nd ，简写为印 s ) 之间。从本质

上来讲，数字视频信号处理就是对构成视频的这些连续的图像进行相应的处理，使其满足

观看者的视觉感受要求。

早期的视频信号是模拟视频信号，它利用电信号的电平高低来表示一个景物亮度的大

小。与其他的模拟信号一样，模拟视频信号在传输、存储和交互等方面存在很大的局限性。

与模拟视频信号相比，数字视频信号具有很明显的优势 : 数字视频信号抗噪声能力好、传

输质量高、可以进行加密处理、易于压缩方便存储、交互能力强等等。同时数字视频处理

技术作为一种处理视觉信息的科学技术，随着信息技术时代的到来和数字信号处理技术的

不断进步，无论是从视频通讯、可视电话、视频会议，还是到高清电视、3 0 视频技术，各

种各样的视频处理技术在日常生活中扮演了越来越重要的角色，围绕数字视频的信号处理

技术成为电子科学技术的重要发展方向之一。

数字视频处理是个很宽泛的概念，它包含的内容很多、范围也很广、种类也有很多，

其中包括数字视频信号压缩、视频信号标准、图像特征提取、图像模式匹配、视频信号的

压缩、视频编解码系统、视频信号显示的后处理等等。

本文关于运动估计的研究方向是数字视频信号压缩方法中的一种。

1 .2 .视频压缩技术

如本章第一节所述，视频是由一系列图像构成的，如果对这些图像不进行压缩而直接

存储或者是传输，这样不但会占用很大的数据存储空间和数据传输带宽，同时对存储或是

第 1 章引言

传输设备的要求也非常高。以一幅中等分辨率的真彩图像 (分辨率为 640 像素 x 480 像素，

24 比特 /像素 ) 为例说明图像压缩的重要性。为了存储这幅图像，我们需要的比特数约为

64 0 x 4 50 又24 = 7 .37M b (兆比特，iM b = lo6b it)，要占用大概 o .9 2 M B (兆字节，IM B = s M b )

的存储空间。也就是说 IG B ( 1000 M B) 容量的硬盘只能够存储大概 1000 多张这样的真彩

静态图片而己，假如视频是以 25 「ps 的帧率进行播放时，IG B 的硬盘能够存储大概 40 秒的

视频图像而已。对于数字视频信号来讲，进行视频图像压缩是非常必须的处理方式。

为了进一步说明视频压缩的重要性，我们以标准 PA L 制式电视信号为例，进一步进行

说明。标准 PA L 制式电视信号，视频信号每秒 50 场图像 ( 由于电视信号是存在隔行扫描的，

所以对于电视信号来讲，2 场图像相当于 1 帧完整的图像 )，视频图像的分辨率为 720 像素

X 5 76 像素，每个像素点用 24 比特的色彩深度表示，这样每秒就要 25 x 72 0 x 576 x 24 二

24 s .s M b (兆 L匕特 )的数据传输，如果标准队 L 电视信号并不压缩，一般 i 张 e o 的容量 (64o M )

只能存储下 2 .7 秒的电视信号。同时，如果作为数字视频信号，以 248 .8M b/: 的数据传输

速率进行传输，这也是非常困难的。

如果直接对未编码压缩的数字视频信号进行存储或者传输，代价将非常高昂，甚至是

不可能的。

表 1 一 1 常见的未压缩数字视频格式比特率

格格式式帧率 (印s ) )) 亮度分辨率率色度分辨率率比特率 (B pS ) ))

I IIT U 一 R 6 0 1 11 3 0 F P S S S 8 5 8 X 5 2 5 5 5 4 2 9 X 5 2 5 5 5 2 1 6 M b P s s s

C CC IF F F 3 0 F P S S S 3 5 2 X 2 8 8 8 8 1 7 6 X 1 4 4 4 4 3 6 .S M b P s s s

QQQC IF FF 1 5 F P S SS 1 7 6 X 1 4 4 44 8 8 X 7 2 22 4 .6 M b P s ss

上表列出了几种常见未压缩视频格式的帧率、亮度分辨率、色度分辨率、比特率的数

据进行说明。

表 1 一 2 典型传输，存储容量表

传传输、存储媒介介传输存储容量量

EEEth e rnet LA N (10 M ) )) 最大值 io M b p s，典型值 1一 Z M b p sss

AAAD SL LL 典型值 1~ Z M b ps ss

IIIS N D 一 2 22 1 2 8 K b P s ss

M MM o d e m m m 5 6 k b P s s s

D DDV D D D 4 .7 G B B B

C CCD D D 6 4 0 M B B B

上表列出了一些常见的传输介质，主要是网络的带宽，以及 C O 和 0 v 0 两种存储介质

的存储容量数据【2]。

从表 1 中，我们可以看出，如果不经过压缩处理的视频信号，即使是质量很低的信号

第 1 章引言

如 Q cl「，为了正常播放，传输时也需要 4 .6 M bP : 的比特率，这样对资源的占用是非常大的。

从表 2 中，我们可以看出，现阶段比较常用的传输或者存储介质对于未压缩的数字视频信

号来讲都是不可能满足的。而且随着人们对数字视频信号要求的不断提升，数字视频信号

分辨率也在逐步提高，数字视频信号本身的容量也越来越大，视频信号在存储以及传输过

程中对存储介质容量和传输占用带宽的要求也会越来越高，如果视频信号不经压缩而进行

存储或者传输的时候，对传输带宽和存储空间的消耗是十分巨大的，是不可行的。

综上所述，数字视频信号压缩就成为一种对数字视频信号所必需的处理方式，视频压

缩对于整个视频信息处理是十分重要的。

1 .3 .视频压缩方式

数字视频信号的压缩，主要基于两种根据。第一，数字视频信号本身存在的大量的冗

余信息，去掉这些冗余信息，可以达到视频压缩的效果 ; 第二，根据人的视觉系统的特性，

去掉数字视频信号中人无法察觉或者很难察觉的信息，进行视频压缩。

依照上述两种根据，在现阶段主要有以下三种视频压缩方式。

第一种，是根据人类对视频信号的敏感性对视频信号进行处理。这种处理方式依据人

眼对于亮度的敏感度要高于对于 RG B 的敏感度的原理，将数字视频信号从 RG B 空间转换为

Yu v 空间的亮度和色度信号，对数字视频信号进行处理。

= 0 .2 9 9 R + O .5 8 7 G + 0 .l l4 B

= = 一 0 .1 4 7 R 一 0 .2 8 9 G + O .4 3 6 B

= 0 .6 1 5 R 一 0 .5 1 5 G 一 0 .10 0 B

Y UV

rl、

早期视频信号主要是用 RG B 信号表示的，如果将数字图像信号利用上述公式，由 RG B

颜色空间转换成 Y u v 颜色空间。因为人眼对 u v 色差分量并不敏感，可以用比较低的分辨

率描述这两个色差分量，这样做不但符合人眼的敏感性，还降低了视频数据的数据位宽，

更有利于数字视频信号的存储和传输。

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