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臺灣博碩士論文加值系統

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研究生:李信龍
研究生(外文):Li Hsing Long
論文名稱:快速雙菱形位移估測演算法應用於即時動態影像編碼系統
論文名稱(外文):Fast dual diamond search algorithm for block-matching estimation in real-time video coding
指導教授:張順雄張順雄引用關係
學位類別:碩士
校院名稱:國立海洋大學
系所名稱:電機工程學系
學門:工程學門
學類:電資工程學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2002
畢業學年度:90
語文別:中文
中文關鍵詞:位移估測搜尋模式搜尋視窗移動向量
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隨著數位科技的進步與網際網路的蓬勃發展,包含影像、聲音與視訊之多媒體資料日益龐大,若想要傳輸這些多媒體資料,則必須要較大的傳輸頻寬與儲存空間。因此,在這個多媒體充斥的時代裡,如何減少資料的儲存空間與加快傳輸速度將是一個重要的研究課題。
本論文提出一種新的區塊比對位移估測的搜尋方法,稱為快速雙菱形位移估測演算法。此種搜尋法是利用一組大小兩式對稱的搜尋模式,在搜尋的過程中,先以大型雙菱形的搜尋模式針對搜尋視窗內的區塊做大範圍的搜尋,再以小型菱形的搜尋模式針對已經被大型雙菱形搜尋模式所鎖定的區域做更精確的搜尋,便可得到區塊位移向量的位置,在搜尋中亦不需要對搜尋視窗內的區塊做全域的搜尋,且在兩步驟間並不需要重複已搜尋過之區塊。本文除了使用對稱良好之搜尋模式外,還採用了一種即時中斷的決策法,當匹配區塊與預估區塊的差異值為零時,則直接輸出此匹配區塊的位置,因此可以減少區塊搜尋的數目。
大型雙菱形模式搜尋後,可快速的找到位移向量的大略位置,再以小型菱形模式做小區域內的搜尋,可達到減少搜尋時間,又可正確估測位移量之效果。相較三步搜尋法、新三步搜尋法、四步搜尋法、六角形搜尋法、快速巢狀搜尋法及鑽石形搜尋法等演算法,快速雙菱形搜尋法可以節省大量的計算量及縮短編碼的時間,亦可得到不錯的影像重建品質。快速雙菱形搜尋法可以應用於各式動態影像編碼標準如MPEG或H.26X,且具有編碼快速及正確的估測能力,並可達到對動態影像即時壓縮之效能。

第一章 緒論 1
1.1 簡介…………………………………………………… 1
1.2 視訊編碼標準歷史…………………………………… 2
1.3 研究背景……………………………………………… 4
1.4 研究目的與動機……………………………………… 5
1.5 各章節內容概述……………………………………… 5
第二章 移動補償系統架構 6
2.1 MPEG視訊系統架構…………………………………… 6
2.2 畫面集合層…………………………………………… 9
2.3 色相轉換與取樣格式………………………………… 13
2.3.1 色相轉換………………………………………………… 13
2.3.2 取樣格式………………………………………………… 14
2.4 移動補償介紹………………………………………… 21
2.5 移動預估……………………………………………… 27
第三章 移動位移估測演算法 30
3.1 移動預估演算法的量測……………………………… 30
3.2 區塊匹配演算法……………………………………… 31
3.3 完全搜尋法…………………………………………… 33
3.4 快速區塊匹配演算法………………………………… 37
3.4.1 三步搜尋法…………………………………………… 37
3.4.2 鑽石形搜尋法………………………………………… 41
3.4.3 快速巢狀搜尋法……………………………………… 46
3.5 階層式搜尋法………………………………………… 51
第四章 快速雙菱形位移估測演算法 53
4.1 搜尋模式……………………………………………… 53
4.2 三中點與即時中斷輸出法…………………………… 56
4.2.1 三中點的意義…………………………………… 56
4.2.2 即時中斷輸出法………………………………… 56
4.3 快速雙菱形搜尋法…………………………………… 57
第五章 實驗結果與電腦模擬 64
5.1 電腦模擬……………………………………………… 65
第六章 結論與未來展望 85
參考文獻 87

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QRCODE
 
 
 
 
 
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                               
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