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臺灣博碩士論文加值系統

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研究生:劉佳麟
研究生(外文):Liu, Chialin
論文名稱:以搜尋點數限制為基礎計算有限運動估測演算法
論文名稱(外文):Computation-Aware Motion Estimation Based On Search Points Constraints
指導教授:郭忠民郭忠民引用關係
指導教授(外文):Kuo, Chungming
口試委員:郭忠民楊乃中謝朝和蔡吉昌
口試委員(外文):Kuo, ChungmingYang, NaichungHsieh, ChaurhehTsai, Chichang
口試日期:2012-07-05
學位類別:碩士
校院名稱:義守大學
系所名稱:資訊工程學系
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:2012
畢業學年度:100
語文別:中文
論文頁數:67
中文關鍵詞:運動估測限制搜尋點數
外文關鍵詞:Motion EstimationConstraintsSearch Point
相關次數:
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近年來,無線網路與多媒體應用服務的發展提供了實現以手持裝置觀看數位視訊的解決方案。而視訊壓縮對於數位視訊的傳輸與儲存而言是一項重要的技術,其中運動估測(motion estimation)在視訊壓縮技術中為最重要的部分。傳統的運動估測演算法,著重在不失顯著的視覺品質下降低計算成本。然而對手持裝置而言,即使使用了快速運動估測演算法,其計算量仍有可能會超載,也就是說,傳統的運動估測演算法並不適用於手持裝置上使用。
在本論文的研究中,我們將著重於解決手持裝置上超載的問題。我們提出了一個以限制搜尋點為基礎的計算限制運動估測來解決問題。此外,我們結合了像素取樣板來進一步降低運算複雜度。從實驗結果證明這項技術確實可以大大的降低計算資源的需求。
In recent years, the development of wireless networks and multimedia application services provide solutions to achieve watching digital videos on hand-held devices. Video compression is an important technique for digital video transmission and storage, and the motion estimation is the most important part of video compression.
Traditional motion estimation (ME) algorithms focused on decreasing computation cost without losing significant visual quality.
However, for hand-held devices, the computations for motion estimation could be overloaded, even using the fast algorithms, i.e., the traditional ME algorithms are not suitable to be used on the hand-held devices.
In this thesis, we focus on solving the overload problem on hand-held devices. We propose a computation-aware ME based on constraining search points. In addition, we couple the sub-sampling patterns to further reduce the computational complexity. Experimental results indicate that the proposed method significantly reduces the requirement of computation power.
摘要I
Abstract III
致謝IV
目錄V
圖目錄VII
表目錄XI
一、緒論1
1.1 問題描述1
1.2 研究背景與動機1
1.3 論文架構5
二、相關研究回顧與介紹6
2.1 傳統運動估測6
2.2 計算限制運動估測6
2.3 部分失真運動估測9
2.4 One-Pass 計算限制運動估測10
三、以搜尋點限制為基礎計算有限運動估測11
3.1 傳統CA做法的限制12
3.1.1 PCDB-List的建立12
3.1.2 《分配式》的優缺點分析12
3.1.3 中止條件的設計14
3.2 One-Pass CA做法的限制16
3.2.1 《一次性》與《分配式》在低運算複雜度下的比較17
3.2.2 有限搜尋點的最大利用20
3.3 在有限的搜尋點限制下增加搜尋的機會22
3.4 以搜尋點限制為基礎計算有限運動估測24
3.4.1 Modified PCDB-List及有效的計算分配24
3.4.2 適應性的部份失真樣板選擇27
3.4.3 以搜尋點限制為基礎計算有限運動估測30
四、實驗成果33
五、結論與未來研究發展51
參考文獻52
圖目錄
圖1、4取1的取樣樣板9
圖2、以Three Step Search為例的《分配式》估測方式13
圖3、以Three Step Search為例的《分配式》缺點14
圖4、Pol-Lin Tai et al提出的中止條件15
圖5、視訊Foreman (CIF)在各種中止條件下的結果22
圖6、本實驗提出的流程圖30
圖7、DAS搜尋樣板31
圖8、TSS在視訊Akiyo-50p(CIF)下使用CA的原始中止條件與取消《條件二》時的比較34
圖9、TSS在視訊Mobile-50p(CIF)下使用CA的原始中止條件與取消《條件二》時的比較34
圖10、本研究提出的兩種方法在視訊Carphone-300p(QCIF)的比較結果37
圖11、DAS在本研究提出的方法與在傳統CA下使用pattern1/1及pattern1/2時在視訊Football-50p(CIF)的比較結果38
圖12、DASp在本研究提出的方法與在傳統CA下使用pattern1/1及pattern1/2時在視訊Football-50p(CIF)的比較結果38
圖13、NDS在本研究提出的方法與在傳統CA下使用pattern1/1及pattern1/2時在視訊Football-50p(CIF)的比較結果39
圖14、FS在本研究提出的方法與在傳統CA下使用pattern1/1及pattern1/2時在視訊Carphone-300p(QCIF)的比較結果40
圖15、各種運動估測演算法使用本研究提出的方法時在視訊Akiyo-50p(CIF)的比較結果41
圖16、各種運動估測演算法使用本研究提出的方法時在視訊Football-50p(CIF)的比較結果41
圖17、各種運動估測演算法使用本研究提出的方法時在視訊Foreman-50p(CIF)的比較結果42
圖18、各種運動估測演算法使用本研究提出的方法時在視訊Mobile-50p(CIF)的比較結果42
圖19、各種運動估測演算法使用本研究提出的方法時在視訊Carphone-300p(QCIF)的比較結果43
圖20、各種運動估測演算法使用本研究提出的方法時在視訊Foreman-300p(QCIF)的比較結果43
圖21、各種運動估測演算法使用本研究提出的方法時在視訊Grandma-300p(QCIF)的比較結果44
圖22、各種運動估測演算法使用本研究提出的方法時在視訊Salesman-300p(QCIF)的比較結果44
圖23、各種運動估測演算法使用本研究提出的方法時在視訊Suzie-150p(QCIF)的比較結果45
圖24、本研究提議的方法與傳統CA使用pattern1/2在各種運動估測演算法在視訊Akiyo-50p(CIF)的比較結果46
圖25、本研究提議的方法與傳統CA使用pattern1/2在各種運動估測演算法在視訊Mobile-50p(CIF)的比較結果46
圖26、本研究提議的方法與傳統CA使用pattern1/2在各種運動估測演算法在視訊Grandma-300p(QCIF)的比較結果47
圖27、本研究提議的方法與傳統CA使用pattern1/2在各種運動估測演算法在視訊Football-50p(CIF)的比較結果47
圖28、本研究提議的方法與傳統CA使用pattern1/2在各種運動估測演算法在視訊Foreman-50p(CIF)的比較結果48
圖29、本研究提議的方法與傳統CA使用pattern1/2在各種運動估測演算法在視訊Carphone-300p(QCIF)的比較結果48
圖30、本研究提議的方法與傳統CA使用pattern1/2在各種運動估測演算法在視訊Foreman-300p(QCIF)的比較結果49
圖31、本研究提議的方法與傳統CA使用pattern1/2在各種運動估測演算法在視訊Salesman-300p(QCIF)的比較結果49
圖32、本研究提議的方法與傳統CA使用pattern1/2在各種運動估測演算法在視訊Suzie-150p(QCIF)的比較結果50
表目錄
表1:CA-FS實驗結果 (CIF)14
表2:CA-DAS階段性與一次性比較 (CIF)18
表3:CA-DAS(一次性)與CA-TSS比較 (CIF)18
表4:各種演算法正常估測所需的平均搜尋點(CIF)20
表5:Three Step Search實驗結果 (CIF)23
表6:New Diamond Search實驗結果 (CIF)23
表7:目前AvgSPb可選擇的像素取樣板28
表8:視訊運動狀態劇烈或不規則並使用CA PCDB-List時有無預測值的實驗結果(CIF)35
表9:在《一次性》與取消《條件二》下使用PCDB-List的實驗數據36
表10:在《一次性》與取消《條件二》下使用MPCDB-List的實驗數據36
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