DOI: 10.17586/2226-1494-2016-16-3-474-481


УДК004.627

ИЕРАРХИЧЕСКИЙ АДАПТИВНЫЙ АЛГОРИТМ ШАБЛОННОГО ПОИСКА ДЛЯ ОЦЕНКИ ДВИЖЕНИЯ ПРИ АНАЛИЗЕ ВИДЕОПОСЛЕДОВАТЕЛЬНОСТИ

Нгуен В. Ч., Тропченко А. А.


Читать статью полностью 
Язык статьи - русский

Ссылка для цитирования: Нгуен Ван Чыонг, Тропченко А.А. Иерархический адаптивный алгоритм шаблонного поиска для оценки движения при анализе видеопоследовательности // Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики. 2016. Т. 16. № 3. С. 474–481. doi: 10.17586/2226-1494-2016-16-3-474-481

Аннотация

Предмет исследования.Рассматриваются алгоритмы оценки движения для анализа видеопоследовательностей в стандартах сжатия MPEG-4 Visual и Н.264. На основе анализа достоинств и недостатков существующих алгоритмов был предложен собственный алгоритм. Метод. Алгоритм, названный нами иерархическим адаптивным алгоритмом шаблонного поиска (иерархический ARPS, HierarchicalARPS), включает в себя классический адаптивный алгоритм шаблонного поискаARPSи иерархический поиск MP(HierarchicalsearchorMeanpyramid). Алгоритмы оценки движения реализованы с помощью пакета MATLABипротестированы на нескольких видеопоследовательностях. Основные результаты. В качестве критериев оценки алгоритмов использованы скорость работы, соотношение сигнал/шум, среднеквадратичная ошибка и среднее абсолютное отклонение. Предложенный метод показал гораздо большее быстродействие при сравнимой ошибке и отклонению. Соотношение сигнал/шум оказалось на разных видеопоследовательностях как больше, так и ниже показателей известных алгоритмов, что требует дальнейших исследований. Практическая значимость. При использовании взамен стандартного алгоритма в кодеках MPEG-4 и H.264 предложенный алгоритм позволяет значительно снизить время сжатия и может быть рекомендован для применения в телекоммуникационных системах для задач хранения, передачи и обработки мультимедиа данных.


Ключевые слова: компенсация движения, алгоритмы сопоставления блоков, иерархический адаптивный алгоритм шаблонного поиска, сопоставление блоков, оценка подобия

Список литературы

1. Turaga D., Alkanhal M. Search Algorithms for Block Matching Estimation. Mid-term Project, 1998.
2. Toivonen T., Heikkilä J., Silvén O. A new algorithm for fast full search block motion estimation based on number theoretic transforms // Proc. 9th International Workshop on Systems: Signals and Image Processing. Manchester, United Kingdom, 2002. Р. 90–94.
3. Chen M.-J., Chiueh T.-D. One-dimensional full search motion estimation algorithm for video coding // IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology. 1994. V. 4. N 5. P. 504–509. doi: 10.1109/76.322998
4. Li R., Zheng B., Liou M.L. A new three-step search algorithm for block motion estimation // IEEE Transac-tions on Circuits and Systems for Video Technology. 1994. V. 4. N 4. P. 438–442. doi: 10.1109/76.313138
5. Chau L.-P., Jing X. Efficient three-step search algorithm for block motion estimation in video coding // Pro-ceedings of IEEE International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing (ICASSP). Hong Kong, 2003. V. 3. P. 421–424.
6. Po L.-M., Ma W.-C. A novel four-step search algorithm for fast block motion estimation // IEEE Transac-tions on Circuits and Systems for Video Technology. 1996. V. 6. N 3. P. 313–317. doi: 10.1109/76.499840
7. Zhu S., Ma K.-K. A new diamond search algorithm for fast block-matching motion estimation // IEEE Trans-actions on Image Processing. 2000. V. 9. N 2. P. 287–290. doi: 10.1109/83.821744
8. Cheung C.-H., Po. L.-M. A novel cross-diamond search algorithm for fast block motion estimation // IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology. 2002. V. 12. N 12. P. 1168–1177. doi: 10.1109/TCSVT.2002.806815
9. Nie Y., Ma K.-K. Adaptive rood pattern search for fast block-matching motion estimation // IEEE Transac-tions on Image Processing. 2002. V. 11. N 12. P. 1442–1449. doi: 10.1109/TIP.2002.806251
10. Nan K.M., Kin J.S., Pari R.H., Shin Y.S. A fast hierarchical motion vector estimation algorithm using mean pyramid // IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology. 1995. V. 5. N 4. P. 344–351. doi: 10.1109/76.465087
11. Moschetti F., Kunt M., Debes E. A statistical adaptive block-matching motion estimation // IEEE Transac-tions on Circuits and Systems for Video Technology. 2003. V. 13. N 4. P. 417–431. doi: 10.1109/TCSVT.2003.811363
12. Babu D.V., Subramanian P., Karthikeyan C. Performance analysis of block matching algorithms for highly scalable video compression // Proc. Int. Symposium on Ad Hoc and Ubiquitous Computing. Surathkal, India, 2006. P. 179–182. doi: 10.1109/ISAHUC.2006.4290669
13. Barjatya A. Block Matching Algorithms For Motion Estimation // DIP 6620 Final Project Paper in Digital Image Processing. Utah State University. P. 1–6.
14. Cuevas E., Zaldivar D., Pérez-Cisneros M., Olive D. Block-matching algorithm based on differential evolu-tion for motion estimation // Engineering Applications of Artificial Intelligence. 2013. V. 26. N 1. P. 488–498. doi: 10.1016/j.engappai.2012.08.003
15. Нгуен В.Ч., Тропченко А.А. Методы и алгоритмы сокращения временной избыточности видеоданных // Сборник статьей II Международной мультидисциплинарной научно-практической конференции «Актуальные проблемы науки ХХІ века». Москва, 2015. Часть 2. С. 36–41.
 



Creative Commons License

This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License
Информация 2001-2019 ©
Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики.
Все права защищены.

Яндекс.Метрика