H.264编码快速运动估计算法

吉林大学学报(工学版) ›› 2010, Vol. 40 ›› Issue (增刊): 297-0300.

H.264编码快速运动估计算法

赵宏伟,袁世培,惠玥,魏利

吉林大学计算机科学与技术学院|长春 130012

收稿日期:2010-04-12 出版日期:2010-09-01 发布日期:2010-09-01
通讯作者: 惠玥(1966-),女,高级工程师.研究方向:智能信息系统.E-mail:huiyue@jlu.edu.cn E-mail:huiyue@jlu.edu.cn
作者简介:赵宏伟(1962-),男,教授,博士生导师.研究方向:智能信息系统与嵌入式技术. E-mail:zhaohw@jlu.edu.cn
基金资助:
吉林省科技发展计划项目（20080527）；吉林省教育厅“十一五”科学技术研究项目（2009605）

Fast motion estimation algorithm of H.264 encoding

ZHAO Hong-wei, YUAN Shi-pei, HUI Yue, WEI Li

College of Computer Science and Technology, Jilin University,Changchun 130012,China

Received:2010-04-12 Online:2010-09-01 Published:2010-09-01

摘要/Abstract

摘要：

针对H.264算法的高复杂性和嵌入式较低的处理能力，提出一种新的运动估计搜索算法MTS，使H.264更适合应用于嵌入式平台之上。MTS运动估计搜索算法利用有规律的变换旋转三角形朝向，并混合十字型搜索模式进行搜索。基于ARM9 S3c2440嵌入式平台进行了实验分析，实验结果表明：在视频质量不显著下降、码率不显著提升的情况下，使用MTS算法能够使H.264的压缩速度提高将近一倍，能够满足嵌入式平台无线视频传输要求。

关键词: 计算机应用, H.264, 运动估计, 搜索算法, MTS

Abstract:

For highcomplexity of H.264 algorithm and low processing power of embedded, put forward a new motion estimation search algorithm MTS, so that H.264 is more suitable for an embedded platform. MTS, a new motion estimation search algorithm, uses continuous transformation triangle regularly, and with crosssearch mode to search. The results of experiment based on ARM9 S3c2440 embedded platform, show that the using MTS algorithm can improve H.264 compression speed nearly doubled, under the premise of the video quality and rate, which is better for ARM9 embedded platform.

Key words: computer application, H.264, motion estimation, search algorithm, MTS

中图分类号:

TP391

赵宏伟, 袁世培, 惠玥, 魏利. H.264编码快速运动估计算法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2010, 40(增刊): 297-0300.

ZHAO Hong-Wei, YUAN Shi-Pei, HUI Yue, WEI Li. Fast motion estimation algorithm of H.264 encoding[J]. 吉林大学学报(工学版), 2010, 40(增刊): 297-0300.

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[1]	刘富,宗宇轩,康冰,张益萌,林彩霞,赵宏伟. 基于优化纹理特征的手背静脉识别系统[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(6): 1844-1850.
[2]	王利民,刘洋,孙铭会,李美慧. 基于Markov blanket的无约束型K阶贝叶斯集成分类模型[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(6): 1851-1858.
[3]	金顺福,王宝帅,郝闪闪,贾晓光,霍占强. 基于备用虚拟机同步休眠的云数据中心节能策略及性能[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(6): 1859-1866.
[4]	赵东,孙明玉,朱金龙,于繁华,刘光洁,陈慧灵. 结合粒子群和单纯形的改进飞蛾优化算法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(6): 1867-1872.
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[6]	欧阳丹彤, 范琪. 子句级别语境感知的开放信息抽取方法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(5): 1563-1570.
[7]	刘富, 兰旭腾, 侯涛, 康冰, 刘云, 林彩霞. 基于优化k-mer频率的宏基因组聚类方法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(5): 1593-1599.
[8]	桂春, 黄旺星. 基于改进的标签传播算法的网络聚类方法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(5): 1600-1605.
[9]	刘元宁, 刘帅, 朱晓冬, 陈一浩, 郑少阁, 沈椿壮. 基于高斯拉普拉斯算子与自适应优化伽柏滤波的虹膜识别[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(5): 1606-1613.
[10]	车翔玖, 王利, 郭晓新. 基于多尺度特征融合的边界检测算法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(5): 1621-1628.
[11]	赵宏伟, 刘宇琦, 董立岩, 王玉, 刘陪. 智能交通混合动态路径优化算法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(4): 1214-1223.
[12]	黄辉, 冯西安, 魏燕, 许驰, 陈慧灵. 基于增强核极限学习机的专业选择智能系统[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(4): 1224-1230.
[13]	傅文博, 张杰, 陈永乐. 物联网环境下抵抗路由欺骗攻击的网络拓扑发现算法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(4): 1231-1236.
[14]	曹洁, 苏哲, 李晓旭. 基于Corr-LDA模型的图像标注方法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(4): 1237-1243.
[15]	侯永宏, 王利伟, 邢家明. 基于HTTP的动态自适应流媒体传输算法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(4): 1244-1253.

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