一、H.264中可变块运动估计算法的研究（论文文献综述）
张承露[1]（2016）在《远程教育场景下的屏幕编解码器算法优化》文中认为远程教育的过程中,我们通常需要将教师的电脑屏幕广播到学生的学习终端。由于屏幕的分辨率高,内容复杂,因此,在传输前,我们必须将电脑的屏幕进行有效的压缩。视频的压缩技术是远程教育技术中的关键环节。通过实验,我们发现,相比于自然场景下的图像,屏幕图像有着自身独特的时空特点。空间维度上,屏幕图像的色域窄,颜色少,并且,由于字体和控件的存在,屏幕图像中有很多锐利的边缘,因此,屏幕图像的颜色变化存在突变。时间维度上,在没有发生场景切换的情况下,屏幕图像序列的变化少,且变化集中局部。相对于自然场景中的图像,人眼对于屏幕图像的图像质量更加敏感。传统的编码器框架下,运动估计和运动补偿的计算量占据了整个压缩过程的绝大部分。而我们发现,相对于自然场景,屏幕场景下的图像有着更大的时空冗余度。基于此,本文提出了一种改进的运动估计算法。通过将当前帧的内容进行缓存,我们在运动估计的过程中,可以利用先前宏块的预测结果来加速当前宏块的预测,通过将搜索的算法替换成查询的算法,有效地降低运动估计的计算量。本文在开源的H.264实现x264实现了本算法,通过实验,我们发现,在不改变图像质量的前提下,新算法能够将每帧的压缩时间减少15%左右。在新算法的基础上,本文的提出了一个远程教学系统教师客户端的架构和实现。论文的第二部分探讨了教师客户端实现中需要考虑到的各种问题,比如视频源的问题,比如并发的问题,等等。
高菡[2]（2012）在《基于H.264的快速运动估计算法的研究》文中提出随着网络通信与无线通信系统的快速发展,目前的视频编码技术已不能再满足人们对多媒体业务的需求,如何提出高效、快速的视频编码算法成为了学者研究的热点。H.264作为一种高性能的视频编码技术,在具有高压缩比的同时还拥有高质量流畅的图像,缓解了视频通信与网络带宽不足的矛盾。在视频编码过程中,运动估计部分约占整个编码运算量的70%,因此运动估计的优劣影响了整个编码的效率,成为了阻碍视频编码发展的瓶颈。在视频序列中,处于同一个场景的不同帧之间存在很强的时间相关性。编码中采用运动估计技术能消除帧间的时间冗余,从而提高编码的效率。但运动估计也存在一定的缺陷,比如时间太长、运算复杂等等。目前对运动估计的研究主要集中在搜索模板的改变、提前终止搜索阈值的设置及匹配准则的优化等方面。由于在编码时提取宏块自身特性较困难,导致从这方面对运动估计优化的研究很少。本文充分利用宏块的亮度特性以及频域特性提出了一种快速运动估计的优化算法,包括模式分割算法和起始运动矢量预测算法。模式分割优化算法的基本思想是：以16×16的宏块为单位,对视频帧进行小波变换,以变换后的低频系数为研究对象,定义了块系数和,若其值大于或等于阈值,则将相应块划分为纹理区,反之划分为平滑区。将当前块与参考帧相应位置的宏块的分割结果进行比较,如果相等则将当前块标记为背景块,否则标记为运动块,并选择相应的分割模式。起始运动矢量预测优化算法的思想是：根据标记的运动块,在进行起始运动矢量预测时,当前块起始运动矢量为其相邻运动块运动矢量的中值。以运动估计时间、峰值性噪比以及比特流为评判标准,实验结果表明,改进算法在提高编码速度的同时,能较好的保持与原算法相当的视频特性和比率失真,尤其是对运动细节丰富的序列,效果更突出。
杨红生[3]（2011）在《面向微束类分析仪器样品视频的可分级视频编码方法研究》文中指出电子显微镜、电子探针等微束类分析仪器应用广泛、价格昂贵,具有较高的共享价值,是网络实验室的研究热点。本文基于最新的可分级视频编码标准H.264/SVC对微束类分析仪器网络实验室建设中的关键技术——样品视频编码进行深入研究。提出一种空域可分级快速模式决策算法,采用减少预测模式的方法和提前退出算法,提高了模式决策的速度。提出一种基于抽样的快速块匹配算法,从块匹配准则和块匹配计算两个方面进行优化,实现了高效的运动估计块匹配算法。针对常用运动估计算法中存在的固定搜索范围问题,提出一种基于自适应搜索范围的快速运动估计算法,有效地减少了运动估计的搜索点。面向分级B帧编码结构,提出一种码率控制算法,对现有码率控制算法的若干环节进行改进,实现了精确的码率控制,并设计低复杂度的分级B帧QP计算方法,加强了码率分级性,使码流可适应带宽差异较大的多种网络环境。
王喆,刘贵忠,钱学明[4]（2011）在《一种高效的基于H.264/AVC压缩域信息的全局运动估计方法》文中指出本文提出了一种基于H.264/AVC压缩域的高效全局运动估计算法.由于H.264采用了多种新的视频压缩编码技术,使得其压缩码流的运动矢量（MV）场中包含大量噪声运动矢量,可参与全局运动估计的运动矢量相对较少.噪声运动矢量这里指的是与全局运动不相符的运动矢量.为了降低噪声运动矢量的影响、提高全局运动估计的精度和效率,在全局运动估计过程中就必须对噪声运动矢量进行有效的去除.本文利用H.264码流中的运动矢量预测残差（MVD）和运动矢量预测参考块的信息,对噪声运动矢量做了有效的去除.实验的结果验证了本文提出的全局运动估计算法的计算效率和精度.
陈亚当[5]（2011）在《基于H.264编码的监控视频高效压缩方案的实现与研究》文中指出H.264/AVC是最新的国际视频编码标准,该标准具有更强的网络适应能力,代表了未来多媒体数据压缩编码的发展趋势。及时跟踪和掌握H.264/AVC的核心技术,并结合实际应用在某些关键方向上有所创新和发展,是一项很有价值并极具挑战的工作。但是随着人们对于实时监控需求的不断增大,如何在带宽有限的前提下保证监控视频数据的实时传输,这将是人们迫切需要解决的实际问题。因此本文针对此问题,提出一种基于H.264的监控视频高效压缩方案,使其在保证画面质量的同时,达到增大压缩率的目的。本文深入剖析了H.264/AVC的编码策略和技术特点,针对目前H.264监控视频编码压缩研究趋势和其在场景监控领域中的应用前景,提出了一种基于去除内容冗余的高效压缩编码方案,分别从内容检测和分层量化相结合的思想上对H.264编码标准进行创新和发展,着重实现了对于视频原始帧信息进行基于H.264编码特性的人脸检测和运动检测,使其达到性能最大化。再根据分析之后的结果,进行基于宏块级的分层量化编码,使其不同宏块按照各自的重要级别进行量化编码,达到根据图像内容去除内容冗余的目的。同时为了解决分层量化带来的块模糊迭代效应,本文还提出了宏块独立编码机制。最后本文采用实现算法原型系统的方法,分别从压缩后视频的质量、压缩率以及编码性能三个方面与原编码标准进行对比,更好的展现了本文在不影响人为主观感兴趣区域的清晰度和算法性能的前提下,大大降低视频码率的良好效果,使其压缩率达到原来标准的2倍,从而达到了本文所研究的目的。
孙鹏[6]（2010）在《运动估计与补偿在IP组播视频会议中的研究与应用》文中进行了进一步梳理运动估计与补偿技术是视频压缩技术的重要组成部分之一,由于运动估计与补偿算法的性能直接关系到视频压缩编码的效率和图像质量,因此运动估计与补偿技术成为视频处理领域研究的热点和难点。由于视频会议系统具有低成本、高效率的特性,因此具有广泛的使用价值。为了将可变块运动估计与补偿技术应用到视频会议系统中,本文主要研究内容及创新如下：1.对传统的基于固定块匹配的运动估计技术中应充分考虑的多项技术指标和多种典型的固定块搜索匹配算法的性能进行了分析和总结。2.针对可变块运动估计中搜索匹配模板的问题,在对基于固定块搜索匹配算法的分析的基础上对H.264视频编码标准中规定的宏块和子块的七种划分模式进行了分析,根据不同类型宏块和子块形状的不同和视频序列的特点（视频序列的时间和空间相关性、运动矢量的中心偏置特性、运动矢量的水平和竖直分布特性）选用传统的六边形搜索匹配模板,并在此搜索匹配模板的基础上进行了多项改进,兼顾了运动矢量的水平和竖直分布特性,也满足了H.264视频编码标准中正方形子块、竖直长方形子块和水平长方形子块的搜索匹配的要求。3.针对可变块运动估计中宏块和子块的划分问题,提出了基于子块运动矢量计算和判定的宏块和子块的划分策略,先计算各子块的运动矢量,后通过运动矢量类型的比较确定相邻子块的运动情况进行宏块和子块的分割与合并,合理的实现可变块运动估计中的宏块和子块的划分。4.对IP组播技术和DirectShow技术进行了研究,使用DirectShow技术实现了本文提出的基于H.264视频编码标准的可变块运动估计算法,并应用IP组播技术完成了多点之间音视频数据的传输功能,最后实现了一个适合于局域网环境的低成本、高性能的纯软件视频会议系统,并在校园局域网环境下获得了良好的使用效果。
程贤文[7]（2010）在《H.264/AVC视频编解码器中运动估计和运动补偿模块的VLSI设计》文中研究说明H.264/AVC是由ITU-T VCEG和ISO/IEC MPEG两个组织联合制定的最新视频编码标准,其广泛应用在多媒体传输、存储和检索等领域。由于该标准采用了多种帧内预测模式、多模式高精度帧间预测、多参考帧预测以及4×4块的整数变换和基于内容自适应的二进制算术编码等新技术,从而提高了图像预测编码的精确度,可以获得更高的编码效率。然而这些新技术的使用大大增加了H.264/AVC编解码器中运动估计和运动补偿模块的VLSI设计复杂度。本文对H.264/AVC编解码器中运动估计和运动补偿的VLSI结构作了深入的研究,然后在此基础上提出了一种基于宏块级三级流水线的H.264/AVC运动估计VLSI结构和一种基于插值算法对称性的H.264/AVC分像素运动补偿VLSI结构。主要完成的研究工作有:1、通过去除数据相关性来充分挖掘H.264/AVC运动估计中的硬件并行性,提出了一种基于宏块级三级流水线的运动估计VLSI结构,该结构可以减小运动估计流水线结构中关键模块的时钟周期数,从而提高整个系统的性能。在运动估计模块的系统结构设计中,通过分析SDRAM的换行重新激活特性提出了一种优化的参考帧数据存储策略,以减小访问SDRAM时的换行次数,提高系统性能;并采用了一种循环存储以实现共享存储的策略,以节省存储单元面积。2、研究了一种基于分段存储策略的8个匹配位置并行处理的高性能H.264/AVC整像素运动估计VLSI结构,详细介绍了其中各个模块的具体设计分析和相应的VLSI结构,并详细阐述了基于分段存储策略的参考块数据读取过程。3、研究了一种基于分段存储策略的1/2像素和1/4像素运动估计并行处理的高性能分像素运动估计VLSI结构,详细介绍了其中各个模块的具体设计和相应的VLSI结构,并详细分析了基于分段存储策略的搜索窗存储器访问过程。4、通过分析亮度插值算法的对称性,本文提出了一种基于插值算法对称性的宏块级三级流水线架构的高性能运动补偿VLSI结构,并详细介绍了运动矢量预测模块、参考数据读取模块和内插模块的具体设计分析和相应的VLSI结构。其中的运动矢量预测模块采用了一种优化的预测算法,使其数据流规整,以适合硬件设计。其中的亮度插值模块采用了一种基于亮度插值算法对称性的分离一维亮度内插结构,该结构相对于传统的分离一维结构,在获得同等性能的情况下能节省5个六抽头滤波器和6个8位寄存器。
孟卿卿[8]（2010）在《H.264编解码器系统设计以及优化》文中研究说明近些年来由于第三代移动通信技术的日益成熟以及人们对高清视觉享受的强烈需求,多媒体视频压缩处理技术得到了前所未有的发展。由ITU-T和ISO／IEC组织的联合视频工作组（JVT）推出的新一代视频压缩标准H.264是目前最先进的视频编码标准。较之以往的视频压缩标准,H.264无论是在网络适应性还是在视频压缩效率方面都表现出了极大的优势,成为多媒体业务应用中广泛采用的视频编码标准。然而,H.264良好编码性能的获得是以高计算复杂度为代价的,故降低编码复杂度,提高编码速度成为H.264在实时流媒体业务中得以广泛应用的关键所在。本文根据H.264视频编码器所采用的技术特点,研究和设计低复杂度的H.264编码器系统,主要完成了以下工作：1.总结和分析现有的H.264视频编码器系统结构和关键技术（如JM、x264以及t264等H.264开源编码器）,设计了H.264标准编码器的系统架构,并在此基础上使用C语言实现了该编码器。2.对本文设计开发的H.264标准编码器中的I帧帧内预测算法以及P帧帧间预测算法进行优化。实验结果表明,与各开源标准编码器相比,经过算法优化的H.264编码器在维持重建图像质量以及输出码率变化不大的情况下,编码速度得到了明显的提高。3.实现并优化了标准C版本的H.264标准高清解码器,目前该解码器支持Main Profile级别选项,Baseline Profile以及High Profile级别的部分选项。实验表明,在输出同样质量重建图像的情况下,与各开源标准解码器相比,本文设计开发的高清解码器速度提升明显。4.提出了一种基于纹理因子与误差均值因子的新联合率失真模型TMJRDM。在这种新率失真模型中,纹理因子与误差均值因子的联合加权值被用作新模型中的率失真因子。实验结果表明,该算法能够很好地提高重建图像的主观质量,同时也没有引起较为明显的客观质量的退化,尤其是在低比特率的情况下效果更为明显。
郑艺玲[9]（2009）在《UMHexagonS算法的优化研究》文中提出研究了H.264视频压缩标准中的UMHexagonS算法,根据宏块特征、搜索范围以及预测运动矢量等的相关性,提出了简化搜索过程的改进方法。仿真实验表明,改进后的算法有效降低了H.264运动估计的运算量,使快速运动估计比UMHexagonS算法平均提高50%以上的效率。
魏伟[10]（2008）在《视频压缩编码的运动估计与补偿技术》文中研究说明本文主要讨论视频压缩编码的运动估计与补偿技术,方块匹配方法（BMA）在非平移运动情况下的预测误差较大,同时占用编码器一半以上的运算量。本文首先讨论运动估计的快速计算方法,然后提出可变形块匹配算法（DBMA）,提高运动估计的准确性。本文介绍了人眼视觉系统生理特性和视频压缩编码的理论基础,指出视频压缩的基本方法和运动估计与补偿的关键作用;介绍了视频压缩编码的系统结构,总结并比较现有的各种视频压缩编码标准,说明运动估计在实际编码系统中的使用方法及发展过程;分析真实场景的运动变化在二维图像上的参数表示方法,并概括介绍各种运动估计方法。为了降低现行系统中使用的BMA的复杂度,本文首先介绍几种有代表性的快速算法,全面总结了视频信号属性和运动场的分布特征,详细分析利用信号特征加快BMA的方法,在理论分析基础上提出自适应快速搜索算法（APFS）,在相近预测质量的条件下比现行性能较好的H.264推荐算法平均减少约60%的搜索点数;提出误差曲面参数模型与搜索相结合的分数像素精度快速算法,减少约50%的分数像素精度估计运算量,实现了完整的快速BMA解决方案。本文也给出了实时转码系统的运动重估计方案,满足实际应用需要且复杂度极低。为了减小运动估计的预测误差,本文从根本上解释了BMA不能表示非平移运动的缺陷,引入基于节点位移的可变形块运动模型,给出预测精度高、运算量低且易于实现的节点位移搜索算法（NS-DBMA）,有效减小预测误差。在NS-DBMA基础上,提出了快速计算方法、整数实现方法、双模式混合估计方法、分数像素精度预测方法、六边形搜索方法等改进算法,进一步降低DBMA的实现难度并提高预测精度,整个过程都以整数加法和移位运算实现,适合应用于实际编码系统。测试结果表明,综合各项改进的方法的DBMA的运算量相当于全搜索BMA的16.5%,可将预测图像质量提高3.79dB,在实际编码系统中也可以得到1.2dB的性能提升,具有广泛的应用前景。
二、H.264中可变块运动估计算法的研究（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、H.264中可变块运动估计算法的研究（论文提纲范文）
（1）远程教育场景下的屏幕编解码器算法优化（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 在线教育概况 |
| 1.2 屏幕场景和自然场景的差异 |
| 1.3 屏幕编解码器 |
| 1.3.1 TechSmith Screen Capture Codec |
| 1.3.2 Windows Media Encoder9 |
| 1.3.3 Adobe Captivate |
| 1.3.4 其他 |
| 1.4 论文结构 |
| 第二章 H264和X264 |
| 2.1 视频压缩原理 |
| 2.1.1 变换编码 |
| 2.1.2 预测编码 |
| 2.1.3 熵编码 |
| 2.2 视频压缩标准 |
| 2.2.1 H.261 |
| 2.2.2 H.263 |
| 2.2.3 MPEG-1 |
| 2.2.4 MPEG-2 |
| 2.2.5 MPEG-4 |
| 2.3 H.264 |
| 2.3.1编码层次 |
| 2.4 x264 |
| 2.4.1 接口 |
| 2.4.2 实现 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 运动估计算法优化 |
| 3.1 运动估计原理 |
| 3.2 块匹配原理 |
| 3.3 搜索算法 |
| 3.3.1 全搜索 |
| 3.3.2 三步搜索 |
| 3.3.3 菱形搜索 |
| 3.3.4 六边形搜索 |
| 3.3.5 非对称的十字形多层次六边形搜索算法 |
| 3.4 屏幕场景的特点 |
| 3.5 优化算法 |
| 3.6 实验结果与讨论 |
| 3.7 本章小结 |
| 第四章 应用:屏幕录制引擎的设计与实现 |
| 4.1 概述 |
| 4.2 屏幕抓取 |
| 4.2.1 Mirror Driver |
| 4.2.2 Windows Desktop Duplication API |
| 4.2.3 屏幕大小 |
| 4.2.4 抓取图像的颜色格式 |
| 4.3 预处理器 |
| 4.4 编码器 |
| 4.5 并发 |
| 4.6 两种不同的并发模型 |
| 4.7 本章小结 |
| 第五章 结束语 |
| 5.1 主要工作与创新点 |
| 5.2 后续研究工作 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读硕士学位期间已发表或录用的论文 |
（2）基于H.264的快速运动估计算法的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 视频压缩技术概述 |
| 1.2.1 视频编码的发展 |
| 1.2.2 视频编码基本原理 |
| 1.2.3 视频编码中的运动估计技术 |
| 1.2.4 视频压缩质量评估 |
| 1.2.5 运动估计国内外研究现状 |
| 1.3 本文主要研究内容 |
| 2 H.26 4视频编码标准概述 |
| 2.1 H.264标准简介 |
| 2.2 H.264关键技术 |
| 2.3 小结 |
| 3 运动估计算法 |
| 3.1 运动估计基本原理 |
| 3.1.1 运动估计概念 |
| 3.1.2 运动估计的方法 |
| 3.1.3 基于块的运动表示法 |
| 3.1.4 运功估计准则 |
| 3.2 常见的运动估计算法 |
| 3.2.1 二维对数搜索法 |
| 3.2.2 三步搜索法 |
| 3.2.3 菱形搜索法 |
| 3.2.4 十字菱形搜索法 |
| 3.2.5 非对称十字形多层次六边形格点搜索法 |
| 3.4 小结 |
| 4 基于快速运动估计的优化算法 |
| 4.1 模式分割的优化 |
| 4.1.1 常见模式分割算法 |
| 4.1.2 改进的模式分割算法 |
| 4.2 起始运动矢量的优化 |
| 4.2.1 JM采用的运动矢量选择算法 |
| 4.2.2 基于改进中值预测的起始运动矢量选择算法 |
| 4.3 实验设计及结果 |
| 4.3.1 实验设计 |
| 4.3.2 实验结果 |
| 4.4 小结 |
| 5 结论与展望 |
| 参考文献 |
| 附录 攻读学位期间的主要学术成果 |
| 致谢 |
（3）面向微束类分析仪器样品视频的可分级视频编码方法研究（论文提纲范文）
| 提要 |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 选题背景 |
| 1.2 选题意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 样品视频的运动原理及特征 |
| 1.3.2 微束类分析仪器网络实验室的研究现状 |
| 1.3.3 样品视频编码技术研究现状及问题 |
| 1.3.4 可分级视频编码技术 |
| 1.4 本文的主要研究内容 |
| 第2章 空域可分级快速模式决策算法 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 H.264/SVC模式决策算法及研究现状 |
| 2.2.1 H.264/SVC模式决策算法 |
| 2.2.2 H.264/SVC快速模式决策算法的研究现状 |
| 2.3 空域可分级快速模式决策算法 |
| 2.3.1 剔除冗余预测模式 |
| 2.3.2 精简预测模式 |
| 2.3.3 基于自适应阈值的提前退出算法 |
| 2.3.4 快速模式决策算法 |
| 2.4 实验 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 基于抽样的快速块匹配算法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 基于块匹配的运动估计算法 |
| 3.2.1 基于块匹配的运动估计算法 |
| 3.2.2 块匹配算法的研究现状 |
| 3.3 基于抽样的快速块匹配算法 |
| 3.3.1 宏块运动状态预判 |
| 3.3.2 块匹配准则特性分析 |
| 3.3.3 自适应块匹配准则 |
| 3.3.4 块匹配提前退出算法 |
| 3.4 实验 |
| 3.4.1 样品视频编码实验 |
| 3.4.2 自然视频编码实验 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 基于自适应搜索范围的快速运动估计算法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 常用运动估计算法及自适应搜索范围算法 |
| 4.2.1 常用运动估计算法 |
| 4.2.2 自适应搜索范围算法 |
| 4.3 基于自适应搜索范围的快速运动估计算法 |
| 4.3.1 宏块类型划分 |
| 4.3.2 自适应搜索范围算法 |
| 4.3.3 匹配块搜索提前退出算法 |
| 4.3.4 帧间预测提前退出算法 |
| 4.4 实验 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 面向分级B帧的码率控制算法 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 H.264/SVC码率控制算法及研究现状 |
| 5.2.1 码率控制技术概述 |
| 5.2.2 H.264/SVC码率控制算法介绍 |
| 5.2.3 面向分级B帧的码率控制算法研究现状 |
| 5.3 面向分级B帧的码率控制算法 |
| 5.3.1 分级B帧QP计算方法 |
| 5.3.2 P帧和基本单元比特分配 |
| 5.3.3 改进的MAD线性预测 |
| 5.3.4 QP约束 |
| 5.4 实验 |
| 5.4.1 样品视频码率控制实验 |
| 5.4.2 自然视频码率控制实验 |
| 5.5 本章小节 |
| 第6章 全文总结 |
| 6.1 主要研究成果和创新性工作 |
| 6.2 存在的问题及下一步工作建议 |
| 参考文献 |
| 作者攻博期间发表的学术论文与科研成果 |
| 学术论文 |
| 参与科研项目的情况 |
| 致谢 |
| 摘要 |
| Abstract |
（4）一种高效的基于H.264/AVC压缩域信息的全局运动估计方法（论文提纲范文）
| 1 引言 |
| 2 基于H.264/AVC压缩域的全局运动估计 |
| 2.1 H.264/AVC运动估计简介 |
| 2.2 H.264压缩域中的全局运动估计噪声块 |
| 2.3 全局运动估计噪声块的去除 |
| 2.4 全局运动参数的估计 |
| 3 实验结果及分析 |
| 4 结论 |
（5）基于H.264编码的监控视频高效压缩方案的实现与研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| ABSTRACT |
| 目录 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.2 视频编码原理 |
| 1.3 视频压缩编码系统概述 |
| 1.4 视频编码标准发展历程 |
| 1.5 课题来源 |
| 1.6 论文研究的主要内容与组织安排 |
| 第二章 H.264相关技术简介与现有高效压缩方案分析 |
| 2.1 H.264 的应用 |
| 2.2 H.264 的关键编码技术 |
| 2.2.1 帧内预测编码 |
| 2.2.2 帧间预测编码 |
| 2.3 基于H.264 的高效压缩方案国内外研究状况分析 |
| 2.3.1 针对编码性能的相关研究 |
| 2.3.2 针对编码压缩率的相关研究 |
| 2.4 针对本课题背景的研究与分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 基于H.264编码特性的内容识别机制 |
| 3.1 基于内容的监控视频高效压缩方案架构 |
| 3.2 基于H.264 中运动估计的研究 |
| 3.3 基于H.264 运动估计的人脸检测方法 |
| 3.3.1 一种快速人脸检测算法-FFDA |
| 3.3.2 基于H.264 运动估计的人脸检测连续机制 |
| 3.4 基于H.264 运动估计的运动检测 |
| 3.4.1 运动检测算法分析 |
| 3.4.2 基于运动估计的直接运动检测 |
| 3.5 检测小区域消除和区域膨胀机制 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 基于H.264的宏块级分层编码 |
| 4.1 基于H.264 标准的宏块级分层量化架构 |
| 4.2 编码宏块类型分析 |
| 4.3 基于内容预测分析的宏块分割 |
| 4.3.1 H.264 中的宏块分割机制 |
| 4.3.2 基于内容预测分析的宏块分割机制 |
| 4.4 基于内容分析的分层量化变换编码 |
| 4.4.1 基于内容分析的分层量化 |
| 4.4.2 基于分层概念的整数变换 |
| 4.5 自适应性的宏块独立编码机制 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 关键技术与核心算法的设计与实现 |
| 5.1 基于H.264 标准的监控视频高效压缩方案外部接口定义 |
| 5.1.1 外部接口逻辑结构 |
| 5.1.2 外部接口定义 |
| 5.2 Encode 内部接口定义与实现 |
| 5.2.1 Encode 内部接口逻辑结构 |
| 5.2.2 Encode 内部接口定义 |
| 5.3 帧内宏块循环编码接口与实现 |
| 5.3.1 帧内部宏块循环编码接口逻辑结构 |
| 5.3.2 帧内部宏块循环编码接口定义 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 系统实验与结论分析 |
| 6.1 基于H.264 的快速人脸检测连续机制测试与分析 |
| 6.1.1 人脸检测连续机制效果测试与分析 |
| 6.1.2 人脸检测连续机制性能测试与分析 |
| 6.2 基于H.264 的直接运动检测机制测试与分析 |
| 6.2.1 直接运动检测效果测试与分析 |
| 6.2.2 直接运动检测性能测试与分析 |
| 6.3 基于内容预测分析的宏块分割机制测试与分析 |
| 6.3.1 基于内容预测分析的宏块分割效果测试与分析 |
| 6.3.2 基于内容预测分析的宏块分割性能测试与分析 |
| 6.4 高效压缩编码方案测试与分析 |
| 6.4.1 测试环境搭建以及参数配置说明 |
| 6.4.2 视频高效压缩方案的效果分析 |
| 6.4.3 视频高效压缩方案的压缩率分析 |
| 6.4.4 视频高效压缩方案的运行性能分析 |
| 6.5 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 总结 |
| 7.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间的学术论文与专利 |
| 攻读硕士学位期间参加的科研项目 |
（6）运动估计与补偿在IP组播视频会议中的研究与应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.2 课题的研究背景及意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 运动估计与补偿技术 |
| 1.3.2 视频会议系统结构 |
| 1.4 本文的主要工作及各章组织 |
| 2 视频压缩中的运动估计与补偿技术及其算法 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 块匹配运动估计的原理及技术 |
| 2.2.1 块匹配运动估计原理 |
| 2.2.2 块的形状和大小 |
| 2.2.3 块的匹配准则 |
| 2.2.4 块匹配搜索范围 |
| 2.2.5 块匹配搜索起始点的确定 |
| 2.2.6 块匹配的搜索策略 |
| 2.3 典型块匹配运动估计算法的研究与分析 |
| 2.3.1 全搜索算法(FS) |
| 2.3.2 三步搜索法(TSS)和新三步搜索法(NTSS) |
| 2.3.3 四步匹配搜索法(FSS) |
| 2.3.4 菱形搜索匹配算法(DS) |
| 2.3.5 六边形搜索匹配算法(HEXBS) |
| 2.4 本章小结 |
| 3 基于H.264的可变块运动估计算法的研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 H.264编码标准综述 |
| 3.2.1 H.264编码技术及框架层次结构 |
| 3.2.2 H.264多种运动估计和补偿块 |
| 3.2.3 H.264编码技术研究重点 |
| 3.3 H.264编码标准的可变块运动估计模板的改进 |
| 3.3.1 视频序列的三大特性 |
| 3.3.2 可变块搜索匹配模板 |
| 3.3.3 适合非正方形子块的搜索匹配模板 |
| 3.4 H.264编码标准的可变块运动估计算法 |
| 3.4.1 静止块的判定 |
| 3.4.2 基于运动矢量的宏块划分方法 |
| 3.4.3 可变块运动估计算法步骤 |
| 3.5 实验结果分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 基于IP组播的视频会议系统的设计与实现 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 IP组播视频会议的开发环境及采用的相关技术 |
| 4.2.1 系统开发的软硬件环境 |
| 4.2.2 使用DirectShow组件实现可变块运动估计算法 |
| 4.2.3 IP组播技术 |
| 4.3 IP组播视频会议的总体结构 |
| 4.3.1 视频会议系统的逻辑结构 |
| 4.3.2 视频会议系统的物理结构 |
| 4.3.3 视频会议流程 |
| 4.4 视频会议服务器端功能及实现 |
| 4.4.1 视频会议服务器端功能 |
| 4.4.2 视频会议服务器端实现 |
| 4.5 视频会议客户端功能及实现 |
| 4.5.1 视频会议客户端端功能 |
| 4.5.2 视频会议客户端实现 |
| 4.6 本章小结 |
| 5 总结与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 申请学位期间的研究成果及发表的学术论文 |
| 致谢 |
（7）H.264/AVC视频编解码器中运动估计和运动补偿模块的VLSI设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 致谢 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究的背景与意义 |
| 1.2 H.264/AVC 视频编解码 |
| 1.2.1 H.264/AVC 视频编码器 |
| 1.2.2 H.264/AVC 视频解码器 |
| 1.2.3 H.264/AVC 标准的主要特征 |
| 1.3 H.264/AVC 中的运动估计和运动补偿 |
| 1.3.1 H.264/AVC 中的运动估计 |
| 1.3.2 H.264/AVC 中的运动补偿 |
| 1.4 高性能运动估计和运动补偿VLSI 结构研究现状 |
| 1.4.1 高性能运动估计VLSI 结构研究现状 |
| 1.4.2 高性能运动补偿VLSI 结构研究现状 |
| 1.5 论文的结构和层次 |
| 第二章 新的宏块级三级流水线H.264/AVC 运动估计系统结构 |
| 2.1 宏块级三级流水线运动估计模块的整体结构 |
| 2.2 一种优化的参考帧数据存储策略 |
| 2.3 一种利用数据相关性提出的共享搜索窗存储器策略 |
| 2.3.1 相邻宏块搜索窗内的像素数据相关性分析 |
| 2.3.2 共享存储策略的实现 |
| 2.3.3 共享存储策略所带来的片内存储器减少和性能提高 |
| 2.4 数据调度和工作过程 |
| 2.4.1 三级流水线运动估计中的宏块处理过程 |
| 2.4.2 无限制运动矢量的运动估计处理过程 |
| 2.4.3 三级流水线运动估计中数据调度和工作过程 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 高性能H.264/AVC 整像素运动估计VLSI 结构 |
| 3.1 整体VLSI 结构 |
| 3.2 PE-SAD 计算单元VLSI 结构 |
| 3.2.1 4×4 SAD 模块 |
| 3.2.2 可变块处理单元 |
| 3.3 PMV 模块VLSI 结构 |
| 3.4 运动矢量代价计算模块VLSI 结构 |
| 3.4.1 运动矢量代价的计算 |
| 3.4.2 运动矢量代价计算模块的硬件结构 |
| 3.5 41 路并行8 输入比较器VLSI 结构 |
| 3.6 基于分段存储策略的参考块数据读取过程 |
| 3.6.1 搜索窗存储器的分段存储策略 |
| 3.6.2 基于分段存储策略的参考块数据读取过程 |
| 3.7 本章小结 |
| 第四章 基于分段存储策略的高性能H.264/AVC 分像素运动估计VLSI 结构 |
| 4.1 分像素运动估计过程 |
| 4.1.1 分数像素运动向量 |
| 4.1.2 1/2 和1/4 像素运动估计并行处理的分像素运动估计过程 |
| 4.2 高性能H.264/AVC 分像素运动估计模块VLSI 结构 |
| 4.2.1 整体VLSI 结构 |
| 4.2.2 2-D 内插模块VLSI 结构 |
| 4.2.3 4×4 PU 阵列结构 |
| 4.2.4 运动矢量代价产生器阵列 |
| 4.2.5 累加模块 |
| 4.2.6 49 输入比较器树 |
| 4.2.7 模式选择模块 |
| 4.2.8 MC 模块 |
| 4.3 基于分段存储策略的搜索窗存储器访问分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 H.264/AVC 解码器中高性能运动补偿VLSI 结构 |
| 5.1 H.264/AVC 运动补偿过程 |
| 5.1.1 树形运动补偿宏块划分 |
| 5.1.2 运动矢量预测 |
| 5.1.3 分像素插值 |
| 5.2 H.264/AVC 亮度插值算法的对称性分析 |
| 5.3 基于亮度插值算法对称性的宏块三级流水线运动补偿整体结构 |
| 5.4 运动矢量预测模块的VLSI 结构 |
| 5.5 基于插值算法对称性的亮度插值模块VLSI 结构 |
| 5.5.1 基于插值算法对称性的亮度插值模块的VLSI 结构设计 |
| 5.5.2 基于插值算法对称行的亮度插值模块的资源和性能分析 |
| 5.6 色度插值模块的VLSI 结构 |
| 5.7 本章小结 |
| 第六章 H.264/AVC 编解码器中运动估计和运动补偿模块的验证 |
| 6.1 验证方法概述 |
| 6.1.1 功能仿真 |
| 6.1.2 FPGA 验证 |
| 6.2 H.264/AVC 编码器中运动估计模块的验证 |
| 6.2.1 H.264/AVC 编码器中运动估计模块的功能仿真 |
| 6.2.2 H.264/AVC 编码器中运动估计模块的FPGA 验证 |
| 6.3 H.264/AVC 解码器中运动补偿模块的验证 |
| 6.3.1 H.264/AVC 解码器中运动补偿模块的功能仿真 |
| 6.3.2 H.264/AVC 解码器中运动补偿模块的FPGA 验证 |
| 6.4 本章小结 |
| 第七章 全文工作和展望 |
| 7.1 本文主要工作 |
| 7.2 本文创新点 |
| 7.3 下一步研究工作展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 |
（8）H.264编解码器系统设计以及优化（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题背景与研究意义 |
| 1.2 视频编解码技术研究现状 |
| 1.3 本人工作与论文安排 |
| 1.3.1 本人的主要工作 |
| 1.3.2 论文结构安排 |
| 第二章 H.264视频压缩标准介绍 |
| 2.1 H.264标准简介 |
| 2.2 H.264编解码器结构 |
| 2.3 H.264标准新特点 |
| 2.3.1 多模式帧间运动估计 |
| 2.3.2 帧内预测 |
| 2.3.3 基于4×4块的整数变换 |
| 2.3.4 去块效应滤波技术 |
| 2.3.5 基于上下文的熵编码技术 |
| 2.3.6 H.264码率控制技术 |
| 第三章 H.264编码器系统设计以及优化 |
| 3.1 H.264编码器架构设计 |
| 3.1.1 H.264开源编码器分析与比较 |
| 3.1.2 H.264编码器架构设计 |
| 3.2 H.264 I帧帧内预测算法设计及优化 |
| 3.2.1 基于宏块纹理复杂度的帧内预测模式选择算法及改进 |
| 3.2.2 帧内4×4预测模式快速三步选择算法及改进 |
| 3.2.3 基于H.264的全零块预先判决方法 |
| 3.2.4 编码器I帧帧内预测流程设计 |
| 3.2.5 实验结果 |
| 3.3 H.264 P帧帧间预测算法设计及优化 |
| 3.3.1 P帧SKIP宏块模式提前判决算法 |
| 3.3.2 基于合并策略的帧间宏块模式快速选择算法 |
| 3.3.3 编码器P帧帧间预测流程设计 |
| 3.3.4 实验结果 |
| 第四章 H.264解码器系统设计与优化 |
| 4.1 H.264高保真度拓展(FRExt) |
| 4.2 H.264高清解码器支持的标准选择 |
| 4.3 H.264高清解码器架构设计 |
| 4.4 H.264高清解码器系统优化 |
| 4.5 实验结果 |
| 第五章 基于纹理因子与误差均值因子的新联合率失真模型 |
| 5.1 算法研究背景 |
| 5.2 H.264 P帧预测与率失真优化 |
| 5.3 新联合RDO模型以及其在P帧编码中的应用 |
| 5.3.1 新联合RDO模型 |
| 5.3.2 TMJRDM在P帧预测中的应用 |
| 5.4 实验结果与性能分析 |
| 5.4.1 实验环境设置 |
| 5.4.2 实验结果分析 |
| 第六章 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间发表的学位论文目录 |
（9）UMHexagonS算法的优化研究（论文提纲范文）
| 0 引言 |
| 1 UMHexagonS算法简介 |
| 1.1 初始搜索点预测 |
| ①中值运动矢量预测: |
| ②原点预测: |
| ③上层块运动矢量预测: |
| ④前帧对应块预测: |
| ⑤相邻参考帧预测: |
| 1.2 混合搜索 |
| ①非对称十字型搜索: |
| ②5×5全搜索: |
| ③扩展六边形搜索: |
| 1.3 细化搜索 |
| ①六边形搜索: |
| ②小菱形搜索: |
| 2 UMHexagonS算法的优化方案 |
| 2.1 UMHexagonS算法改进思路分析 |
| 2.1.1 宏块划分 |
| 2.1.2 搜索范围分析 |
| 2.1.3 预测初始点分析 |
| 2.1.4 运动矢量分布特征 |
| 2.1.5 运动矢量偏置性分析 |
| 2.2 UMHexagonS算法改进步骤 |
| 3 改进算法的实验分析 |
| 4 结语 |
（10）视频压缩编码的运动估计与补偿技术（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 视频压缩编码概述 |
| 1.2 视频压缩基础 |
| 1.2.1 人眼视频系统的生理特性 |
| 1.2.2 视频信号表示 |
| 1.2.3 经典信息论 |
| 1.3 运动估计与补偿的发展和现状 |
| 1.4 论文的研究内容和组织结构 |
| 第二章 视频压缩编码系统与标准 |
| 2.1 视频压缩编码的系统结构 |
| 2.1.1 输入单元 |
| 2.1.2 运动估计和运动补偿单元 |
| 2.1.3 编码模式控制单元 |
| 2.1.4 正交变换和量化单元 |
| 2.1.5 游程编码单元 |
| 2.1.6 熵编码单元 |
| 2.1.7 环路滤波单元 |
| 2.1.8 输出缓存与码率控制单元 |
| 2.1.9 编码流程 |
| 2.2 视频压缩编码标准 |
| 2.2.1 H.120 标准 |
| 2.2.2 H.261 标准 |
| 2.2.3 H.263 标准 |
| 2.2.4 MPEG-1 标准 |
| 2.2.5 MPEG-2 标准 |
| 2.2.6 MPEG-4 标准 |
| 2.2.7 H.264 标准 |
| 2.2.8 AVS 标准 |
| 2.2.9 VC-1 和其它编码标准 |
| 2.3 视频压缩系统的性能评价 |
| 2.4 视频压缩系统的比较 |
| 2.4.1 H.26x 性能比较 |
| 2.4.2 MPEG-x 性能比较 |
| 2.4.3 MPEG-4、H.264 和 AVS 性能比较 |
| 2.5 小结 |
| 第三章 视频运动模型与估计方法 |
| 3.1 摄像机投影模型及其运动方式 |
| 3.2 物体运动模型 |
| 3.3 场景模型 |
| 3.4 二维运动模型 |
| 3.4.1 平移运动模型 |
| 3.4.2 仿射运动模型 |
| 3.4.3 双线性运动模型 |
| 3.4.4 伪透视运动模型 |
| 3.5 运动估计方法 |
| 3.5.1 全局运动估计 |
| 3.5.2 像素运动估计 |
| 3.5.3 区域运动估计 |
| 3.5.4 方块运动估计 |
| 3.5.5 网格运动估计 |
| 3.5.6 可变形块运动估计 |
| 3.5.7 多分辨率运动估计 |
| 3.5.8 各种运动估计方法的比较与应用 |
| 3.6 小结 |
| 第四章 方块匹配的运动估计算法 |
| 4.1 方块匹配算法 |
| 4.1.1 匹配准则 |
| 4.1.2 搜索范围 |
| 4.1.3 估计精度 |
| 4.1.4 搜索算法 |
| 4.2 快速方块匹配算法介绍 |
| 4.2.1 连续排除法(SEA) |
| 4.2.2 三步搜索法(TSS) |
| 4.2.3 菱形搜索算法(DSA) |
| 4.2.4 非对称十字多层六边形搜索(UMHexagonS) |
| 4.2.5 快速 BMA 的性能比较 |
| 4.3 快速BMA 的总结和分析 |
| 4.3.1 误差曲面的单峰分布特性 |
| 4.3.2 MV 中心分布特性 |
| 4.3.3 MV 的时空相关特性 |
| 4.3.4 预测子性能分析 |
| 4.3.5 搜索点阵性能分析 |
| 4.3.6 阈值分析 |
| 4.4 一种改进的快速 BMA |
| 4.4.1 算法描述 |
| 4.4.2 测试与分析 |
| 4.5 分数像素精度运动估计算法 |
| 4.5.1 完整邻域模型 |
| 4.5.2 5 点邻域模型 |
| 4.5.3 测试结果 |
| 4.6 转换编码器的运动估计技术 |
| 4.6.1 码率转换中的运动估计 |
| 4.6.2 标准转换中的运动估计 |
| 4.6.3 分辨率转换中的运动估计 |
| 4.6.4 转码系统介绍与测试结果 |
| 4.7 小结 |
| 第五章 可变形块匹配的运动估计算法 |
| 5.1 平移模型的不足和改进方法 |
| 5.1.1 BMA 的局限和不足 |
| 5.1.2 重叠块运动补偿算法(OBMC) |
| 5.1.3 环路滤波 |
| 5.1.4 可变大小块法 |
| 5.1.5 可变形块法 |
| 5.2 基于节点位移的可变形块运动模型 |
| 5.3 基于梯度的可变形块匹配算法(GB-DBMA) |
| 5.4 基于节点搜索的可变形块匹配算法(NS-DBMA) |
| 5.5 可变形块运动估计的实现方法 |
| 5.5.1 NS-DBMA 的快速计算方法 |
| 5.5.2 NS-DBMA 的整数实现方法 |
| 5.6 双模式混合估计方法 |
| 5.7 可变形块匹配的几项扩展 |
| 5.7.1 分数像素精度预测 |
| 5.7.2 六边形搜索的可变形块匹配算法(HS-DBMA) |
| 5.8 测试与分析 |
| 5.8.1 BMA 与DBMA 性能比较 |
| 5.8.2 NS-DBMA 的性能改进测试 |
| 5.9 DBMA 在实际编码系统中的应用 |
| 5.10 小结 |
| 第六章 总结和展望 |
| 参考文献 |
| 发表论文和参加科研情况 |
| 附录 |
| 致谢 |
四、H.264中可变块运动估计算法的研究（论文参考文献）
- [1]远程教育场景下的屏幕编解码器算法优化[D]. 张承露. 上海交通大学, 2016(03)
- [2]基于H.264的快速运动估计算法的研究[D]. 高菡. 中南林业科技大学, 2012(11)
- [3]面向微束类分析仪器样品视频的可分级视频编码方法研究[D]. 杨红生. 吉林大学, 2011(09)
- [4]一种高效的基于H.264/AVC压缩域信息的全局运动估计方法[J]. 王喆,刘贵忠,钱学明. 电子学报, 2011(S1)
- [5]基于H.264编码的监控视频高效压缩方案的实现与研究[D]. 陈亚当. 南京邮电大学, 2011(04)
- [6]运动估计与补偿在IP组播视频会议中的研究与应用[D]. 孙鹏. 北方工业大学, 2010(08)
- [7]H.264/AVC视频编解码器中运动估计和运动补偿模块的VLSI设计[D]. 程贤文. 合肥工业大学, 2010(04)
- [8]H.264编解码器系统设计以及优化[D]. 孟卿卿. 北京邮电大学, 2010(03)
- [9]UMHexagonS算法的优化研究[J]. 郑艺玲. 广西工学院学报, 2009(01)
- [10]视频压缩编码的运动估计与补偿技术[D]. 魏伟. 天津大学, 2008(08)