二值alpha平面辅助的视频对象快速运动估计算法

摘要

提出了一种任意形状视频对象的快速运动估计方法.详细分析了alpha平面在视频对象的快速运动估计过程中起到的指导性作用,采用边界扩展和边界掩码技术,提出了一种新的二值alpha平面匹配衡量准则WBAMC (weighted binary alpha-plane matching criterion).结合优先搜索策略,提出了二值alpha平面辅助的视频对象快速运动估计算法BAAME(binary alpha-plane assisted motion estimation).首先,利用alpha平面和WBAMC准则,将边界宏块的搜索范围缩小至两个搜索起点的单调区域,再采用传统的快速运动估计算法确定其运动向量;然后,用边界宏块的运动向量预测内部宏块的搜索起点;最后,采用快速运动估计算法搜索内部宏块的运动向量.这种方法可与多种空间域和频率域运动估计算法相结合,有效地应用于基于对象的视频编码器中.实验结果表明,对于多种类型的标准测试视频流,BAAME算法始终能够保持较高的估计精度和主观质量,运动补偿的平均PSNR(peak signal-to-noise ratio)较DS(diamond search)和PSA(priority search algorithm)(BAAS(binary alpha-plane assisted search)+DS)高出0.1dB~ 0.8dB,略低于FS(full search),但是其计算复杂度与FS相比降低了20倍.