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研究生:廖聰元
研究生(外文):LIAO, CHUNG-YUAN
論文名稱:新動態向量快速區塊比對搜尋法
論文名稱(外文):New Motion Vector Fast Block Matching Algorithm
指導教授:黃振藝
指導教授(外文):HUANG, JEN-YI
口試委員:陳俊卿許西州
口試委員(外文):CHEN, JIUNN-CHINGHSU, HSI-CHOU
口試日期:2017-06-29
學位類別:碩士
校院名稱:國立屏東大學
系所名稱:資訊工程學系碩士班
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:2017
畢業學年度:105
語文別:中文
論文頁數:34
中文關鍵詞:H.264運動估計移動向量快速搜尋演算法
外文關鍵詞:H.264motion estimationmotion vectorfast search algorithm
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近年來在視訊以及網路的蓬勃發展下,各種視訊平台以及影音網站的使用率提高,尤其在影像解析度提高以及網路傳輸的需求限制下,影像壓縮就顯得非常重要。現今視訊壓縮H.264 的技術開發上,運動估計(motion estimation)在幾種影像壓縮的編碼標準中是不可或缺的重要部分。運動估計通常使用區塊比對演算法(block matching)來判斷移動向量(motion vector),預測在視訊影像裡相鄰兩影像中同一物體的位移量,以達到動態補償和視訊壓縮的效果。在本篇論文中,我們提出一個新的動態估測演算法,藉由應用CS(Cross Search)、ARPS(Adaptive Rood Pattern Search)、2種演算法組成一種多邊形向量的預測搜尋法,並與其他快速搜尋演算法之間針對其搜尋點數與PSNR 測試其方法,期望能夠達到良好的壓縮效果。
With the development of video standard and Internet, the usage of video platforms and video sites grows, and image compression becomes very important especially in the constraint of image resolution and network transmission. In the current motion compression technique like H.264, motion estimation is an indispensable part in several image compression coding standards. It uses block matching algorithms to find the motion vector by predicting the video image in the adjacent two images in the same object displacement, in order to achieve motion compensation and video compression effect. In this paper, we propose a new motion estimation algorithm by combing two kinds of algorithms, CS and ARPS. It forms a polygon vector prediction search method, and fine results tested by PSNR and search points are expected.
摘要 I
ABSTRACT II
目錄 IV
圖目錄 VII
表目錄 IX

第一章 緒論 1
1.1 研究背景 1
1.2 H.264視訊壓縮編碼簡介 2
1.3 運動估計 4
1.3.1 比對方式 6
1.3.2 全域搜尋演算法 7

第二章 快速搜尋演算法探討 8
2.1 三步搜尋演算法(Three Step Search Algorithm,TSS)[5] 8
2.2 新三步搜尋演算法(New Three Step Search Algorithm, NTSS)[6] 9
2.3 鑽石(菱形)搜尋演算法(Diamond Search )[7] 11
2.4 交叉搜尋演算法(Cross Search,CS)[8] 13
2.5 適應性十字搜尋演算法(Adaptive Rood Pattern Search,ARPS) [9] 17
2.6 六角搜尋演算法(Hexagon Search,HexaS)[10] 18

第三章 新動態向量快速區塊比對搜尋法(Cross-rood Pattern Search,CRPS) 22
3.1 演算法架構圖 23
3.2 流程圖 25

第四章 實驗結果 26
4.1 實驗測試 26
4.2 實驗數據 27
4.2.1 各搜尋法search point 27
4.2.2 各搜尋法psnr 28
4.3 實驗結果分析 29

第五章 結論與未來目標 30

參考文獻 31
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電子全文 電子全文(網際網路公開日期:20220712)
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