摘  要： 為了提高運動估計的搜索效率，提出了一種基于JM模型的UMHexagonS算法的改進方案。該方案減少了搜索點數(shù)，從而減小了運算量。經(jīng)過實驗測試，改進后的UMHexagonS算法在保證編碼圖像的質(zhì)量基本不變的同時，能顯著減少搜索時間。
關(guān)鍵詞： UMHexagonS算法；運動估計；運動矢量

　運動估計中的塊匹配算法因運算簡單、容易實現(xiàn)而成為目前運動估計的主流。其中的全搜索算法（FS），因其窮盡搜索每個像素點，搜索精度最高，但計算太復雜，不能滿足實時性要求；而三步法（TSS）、四步法（FSS）以及交叉搜索法（CSS）等，相對FS，減少了搜索點數(shù)，滿足實時性要求，但不利于小的運動塊的搜索；新三步法（NTSS）、六邊形法（HEX）、鉆石法（DS）、新四步法（NFSS）等，雖然提高了運動估計的速度，解決了早期算法不利于小運動塊搜索的問題，但易陷入局部最優(yōu)點，且不能很好地處理圖像的運動類型[1]。針對這些問題，CHEN Z B等[2]人提出了UMHexagonS算法，它是一種混合型搜索算法，綜合了非對稱十字形法、六邊形法、菱形法等，相對FS，其均峰值信噪比（PSNR）保持基本不變，而運動估計時間減少了近90%，是目前運動估計搜索效率最高的快速搜索算法，己被JVT正式采納。
1 UMHexagonS算法簡介
　UMHexagonS算法的搜索路徑如圖1[3]所示，它主要分4步進行搜索：
　（1）初始搜索點預測。包括中值預測、上層預測、前幀預測以及鄰近參考幀預測，得到最佳的初始搜索點。
　（2）以步驟（1）得到的最佳初始搜索點為中心，進行非對稱的十字形搜索，取絕對差值和（SAD值）最小的點為當前最佳匹配點。其中水平方向的搜索范圍為窗口寬度，垂直方向的搜索范圍為窗口寬度的一半，如圖1的step2所示。

　（3）以步驟（2）得到的最佳匹配點為搜索中心，進行5×5共25點的正方形螺旋搜索，如圖1的step3-1所示。接著進行多層六邊形格點搜索，取最小SAD值所對應的點為最佳匹配點，如圖1的step3-2所示。
　（4）該步驟分兩步進行：①以步驟（3）獲得的最佳匹配點為搜索中心，進行擴展的六邊形搜索。若當前最小SAD值點位于六邊形的中心，則轉(zhuǎn)到b；否則返回a繼續(xù)進行六邊形搜索，直到最小SAD值點位于六邊形的中心，如圖1的step4-1所示。②以步驟（3）的中心點為搜索中心，進行小菱形搜索，直到最小SAD值點位于小菱形的中心時，停止搜索，如圖1的step4-2所示。
　雖然UMHexagonS算法具有很高的編碼效率，但仍存在兩種不足：
　（1）參考文獻[4]中指出，在如圖2所示的H.264的7種幀間預測模式中，有30.71%~98.03%的預測塊的運動矢量全為0。若能在UMHexagonS算法進行搜索之前就判決出這些零運動矢量，就可以提前退出搜索，減少搜索時間。
　（2）候選搜索塊的運動劇烈程度不同，其運動矢量的分布也不同。UMHexagonS算法對所有的候選搜索塊都是進行4層16點的六邊形搜索，沒有考慮到候選搜索塊的運動劇烈程度的不同，因此搜索存在冗余。
2 基于UMHexagonS算法的改進
　（1）針對UMHexagonS算法的第一種不足，提出了零運動矢量提前判決的方法。
在進行初始搜索點預測時，最先進行中值預測，且所有的模板都可以使用中值預測，因此，可以判斷中值預測得到的最佳匹配點mv（best_x，best_y）的SAD值是否小于給定的閾值，若小于，則判決出該塊的運動矢量為0。
　定義SAD值為：
 

3 實驗結(jié)果與分析
　本文采用JM10.1模型進行測試，分別對運動劇烈的coastguard序列、運動中等的foreman序列、運動平緩的news序列以及運動較復雜、細節(jié)較多、水平方向運動特征明顯的Football序列進行了測試，這些序列都采用QCIF格式。編碼100幀，IPPPP……編碼模式，采用Hardmard變換，CABAC熵編碼，QP取28，選取5幀參考幀。比較運動估計時間Me-time和峰值信噪比PSNR值。測試數(shù)據(jù)結(jié)果如表1所示。

　表1中，△Me-time表示改進的UMHexagonS算法的運動估計時間減去原UMHexagonS算法的運動估計時間得到的差值與原UMHexagonS算法的運動估計時間的百分比；△PSNR表示改進后與改進前的UMHexagonS算法的PSNR值的差值；△bit-rate/（kb/s）表示表示改進后與改進前的UMHexagonS算法的比特率的差值，正號表示增加，負號表示減少。由表1可知，改進后的算法與原算法相比，PSNR值基本保持不變，比特率有所增加，但是在誤差允許的范圍之內(nèi)（±0.2 kb/s）；運動估計所消耗的時間減少了10%~25%。達到了一定的改進效果。
　本文通過分析UMHexagonS算法的一些不足，提出了零運動矢量提前判零、自適應選擇水平方向和垂直方向搜索范圍的相應的改進措施以及自適應的選擇搜索模板。這樣的改進在保證圖像編碼質(zhì)量基本不變的情況下，減少了運動估計的搜索時間，從而提高了編碼效率。
參考文獻
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[2] CHEN Z B，ZHOU P， HE Y． Fast integer pel and fractional pel motion estimation for JVT[C]． 6th meeting：Awaji，Japan. JVT-F017，2002．
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