基于二次预测的H.264分数像素运动估计算法
在这项研究中，提出了一种基于二次预测的H.264分数像素运动估计（ME）算法。这里，“简并”二次函数用于确定可变大小块的“最佳”量化预测分数像素运动向量（MV）。基于由全搜索ME算法确定的最佳分数像素MV与由所提出的算法确定的“最佳”量化预测分数像素MV之间的绝对分量差之和的部分概率分布，小菱形搜索模式（ SDSP）用于确定1/4像素精度的最终最佳MV，SDSP最多应用3次。另外，如果由所提出的算法确定的最佳量化预测分数像素MV和由中心偏差分数像素搜索（CBFPS）算法确定的最佳量化预测分数像素MV都是相同的（0,0），则（0,0）直接确定为1/4像素精度的最佳MV。基于本研究获得的实验结果，该算法的四种ME性能测量值优于四种比较算法，平均PSNR和比特率略有下降。
2. Proposed Fractional-Pixel Motion Estimation Algorithm for H.264
在H.264 [1]中，通过对整数像素位置执行ME搜索过程，然后进行分数像素细化来确定可变大小块的运动矢量（MV）。 整数像素ME以及分数像素细化将返回最小化匹配误差的MV
2.1 Mathematical Prediction Model for Fractional-Pixel Motion Estimation
在H.264中，通过最小化等式1中的匹配误差来确定可变大小块的最佳MV。 （2）。基于前一个整数像素ME过程中确定的“最佳”整数MV，分数像素ME搜索区域的搜索范围只有一个像素。假设匹配误差函数是平滑的是合理的。 在分数像素ME搜索区域内。 在这项研究中，“退化”二次预测函数用于模拟分数像素ME搜索区域内的匹配误差函数，由下式给出：
其中A，B，C，D和E是要确定的参数，x和y是以分数像素精度的搜索位置的局部x和y坐标。如图1所示，搜索范围= 1像素的分数像素ME搜索区域包含9个整数像素搜索位置。排除一些特殊的整数像素ME算法，例如三步搜索（TSS）算法[2]和四步搜索（FSS）算法[3]，一般来说，五个整数的五个匹配误差值 - 像素搜索位置C，H1，H2，V1和V2在先前的整数像素ME搜索过程中是已知的，其可用于确定等式1中的五个参数A，B，C，D和E. （4）。这里，假设F（x，y）是“局部”分数像素ME搜索区域内的连续（平滑）函数。在图1中，五个整数像素位置C，H1，H2的局部坐标， V1和V2分别为（0,0），（ - 1,0），（1,0），（0，-1）和（0,1），以及五个相应的匹配误差，表示为F （C），F（H1），F（H2），F（V1）和F（V2）在先前的整数像素ME过程中计算。然后我们有
基于F（x，y）在“局部”分数像素搜索区域内连续（平滑）的假设，为了获得最小F（x，y），可以对F（x，y）执行差分运算 分别对应于x和y，然后将其设置为零。 上述微分方程的解，表示为（xp，yp），是具有最小匹配误差的分数像素位置的（x，y）坐标。 那是
然而，对于特定情况，如果A = 0，则xp是无穷大，如果C = 0，则yp是无穷大。 为了处理这两种特殊情况，可以进行以下修改
另外，使用局部坐标系的最佳PMV（xp，yp）必须被量化为1/4像素精度的“最佳”量化PMV。 x和y坐标的量化操作被描述为
注意，使用局部坐标系的最佳PMV（xp，yp）可以在没有任何困难的情况下被量化为更高像素精度（例如，以1/8像素精度）的“最佳”量化PMV。另一方面，由2阶FS ME算法确定的最佳MV与1/4像素精度之间的绝对分量差之和的部分概率分布[1]，由中心偏置分数确定的最佳量化PMV- H.264 [10]中的像素搜索（CBFPS）算法，以及由提出的算法确定的最佳量化PMV（xp，yp），搜索范围R = 16，QP（量化参数）= 28，参考数量两个视频序列的帧（NRF）= 1,3和5，“Akiyo”和“Stefan”如表1所示，其中d = | xb-xp | + | yb-yp |和（xp，yp）和（xb，yb）是由所提算法（或H.264 [10]中的CBFPS算法）确定的1/4像素精度的最佳量化PMV并且分别由2级FS ME算法确定的1/4像素精度的最佳MV。如表1所示，d小于或等于0.75像素的概率大于H.264 [10]中CBFPS算法的88.8％和所提算法的97％。基于最佳量化PMV（xp，yp），在所提算法中以1/4像素精度的最终局部搜索模式可以令人满意地解决1/4像素精度的最佳MV（xb，yb）。
2.2 Proposed Local Fractional-Pixel ME Algorithm
在该研究中，基于由所提出的算法确定的1/4像素精度的最佳量化PMV（xp，yp），使用图2中所示的1/4像素精度的小菱形搜索模式（SDSP）。 以1/4像素精度确定最终的最佳MV，其中以1/4像素精度的最佳量化PMV（xp，yp）位于SDSP的中心（标记为