摘 要： 為了提高運動估計的搜索效率，提出了一種基于JM模型的UMHexagonS算法的改進方案。該方案減少了搜索點數(shù)，從而減小了運算量。經(jīng)過實驗測試，改進后的UMHexagonS算法在保證編碼圖像的質(zhì)量基本不變的同時，能顯著減少搜索時間。
關(guān)鍵詞： UMHexagonS算法；運動估計；運動矢量
運動估計中的塊匹配算法因運算簡單、容易實現(xiàn)而成為目前運動估計的主流。其中的全搜索算法（FS），因其窮盡搜索每個像素點，搜索精度最高，但計算太復(fù)雜，不能滿足實時性要求；而三步法（TSS）、四步法（FSS）以及交叉搜索法（CSS）等，相對FS，減少了搜索點數(shù)，滿足實時性要求，但不利于小的運動塊的搜索；新三步法（NTSS）、六邊形法（HEX）、鉆石法（DS）、新四步法（NFSS）等，雖然提高了運動估計的速度，解決了早期算法不利于小運動塊搜索的問題，但易陷入局部最優(yōu)點，且不能很好地處理圖像的運動類型[1]。針對這些問題，CHEN Z B等[2]人提出了UMHexagonS算法，它是一種混合型搜索算法，綜合了非對稱十字形法、六邊形法、菱形法等，相對FS，其均峰值信噪比（PSNR）保持基本不變，而運動估計時間減少了近90%，是目前運動估計搜索效率最高的快速搜索算法，己被JVT正式采納。
1 UMHexagonS算法簡介
UMHexagonS算法的搜索路徑如圖1[3]所示，它主要分4步進行搜索：
（1）初始搜索點預(yù)測。包括中值預(yù)測、上層預(yù)測、前幀預(yù)測以及鄰近參考幀預(yù)測，得到最佳的初始搜索點。
（2）以步驟（1）得到的最佳初始搜索點為中心，進行非對稱的十字形搜索，取絕對差值和（SAD值）最小的點為當(dāng)前最佳匹配點。其中水平方向的搜索范圍為窗口寬度，垂直方向的搜索范圍為窗口寬度的一半，如圖1的step2所示。
（3）以步驟（2）得到的最佳匹配點為搜索中心，進行5×5共25點的正方形螺旋搜索，如圖1的step3-1所示。接著進行多層六邊形格點搜索，取最小SAD值所對應(yīng)的點為最佳匹配點，如圖1的step3-2所示。
（4）該步驟分兩步進行：①以步驟（3）獲得的最佳匹配點為搜索中心，進行擴展的六邊形搜索。若當(dāng)前最小SAD值點位于六邊形的中心，則轉(zhuǎn)到b；否則返回a繼續(xù)進行六邊形搜索，直到最小SAD值點位于六邊形的中心，如圖1的step4-1所示。②以步驟（3）的中心點為搜索中心，進行小菱形搜索，直到最小SAD值點位于小菱形的中心時，停止搜索，如圖1的step4-2所示。
雖然UMHexagonS算法具有很高的編碼效率，但仍存在兩種不足：
（1）參考文獻[4]中指出，在如圖2所示的H.264的7種幀間預(yù)測模式中，有30.71%~98.03%的預(yù)測塊的運動矢量全為0。若能在UMHexagonS算法進行搜索之前就判決出這些零運動矢量，就可以提前退出搜索，減少搜索時間。
（2）候選搜索塊的運動劇烈程度不同，其運動矢量的分布也不同。UMHexagonS算法對所有的候選搜索塊都是進行4層16點的六邊形搜索，沒有考慮到候選搜索塊的運動劇烈程度的不同，因此搜索存在冗余。
2 基于UMHexagonS算法的改進
（1）針對UMHexagonS算法的第一種不足，提出了零運動矢量提前判決的方法。
在進行初始搜索點預(yù)測時，最先進行中值預(yù)測，且所有的模板都可以使用中值預(yù)測，因此，可以判斷中值預(yù)測得到的最佳匹配點mv（best_x，best_y）的SAD值是否小于給定的閾值，若小于，則判決出該塊的運動矢量為0。
定義SAD值為：
3 實驗結(jié)果與分析
本文采用JM10.1模型進行測試，分別對運動劇烈的coastguard序列、運動中等的foreman序列、運動平緩的news序列以及運動較復(fù)雜、細節(jié)較多、水平方向運動特征明顯的Football序列進行了測試，這些序列都采用QCIF格式。編碼100幀，IPPPP……編碼模式，采用Hardmard變換，CABAC熵編碼，QP取28，選取5幀參考幀。比較運動估計時間Me-time和峰值信噪比PSNR值。測試數(shù)據(jù)結(jié)果如表1所示。
表1中，△Me-time表示改進的UMHexagonS算法的運動估計時間減去原UMHexagonS算法的運動估計時間得到的差值與原UMHexagonS算法的運動估計時間的百分比；△PSNR表示改進后與改進前的UMHexagonS算法的PSNR值的差值；△bit-rate/（kb/s）表示表示改進后與改進前的UMHexagonS算法的比特率的差值，正號表示增加，負號表示減少。由表1可知，改進后的算法與原算法相比，PSNR值基本保持不變，比特率有所增加，但是在誤差允許的范圍之內(nèi)（±0.2 kb/s）；運動估計所消耗的時間減少了10%~25%。達到了一定的改進效果。
本文通過分析UMHexagonS算法的一些不足，提出了零運動矢量提前判零、自適應(yīng)選擇水平方向和垂直方向搜索范圍的相應(yīng)的改進措施以及自適應(yīng)的選擇搜索模板。這樣的改進在保證圖像編碼質(zhì)量基本不變的情況下，減少了運動估計的搜索時間，從而提高了編碼效率。
參考文獻
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