《本科毕业论文_视频压缩中基于快匹配算法的运动补偿预测》由会员分享，可在线阅读，更多相关《本科毕业论文_视频压缩中基于快匹配算法的运动补偿预测（49页珍藏版）》请在金锄头文库上搜索。
1、. . . . 西 南 交 通 大 学本科毕业设计（论文）视频压缩中基于快匹配算法的运动补偿预测BLOCK MATCHING ALGORITHM BASED ON THE FORECASTING MOTION COMPENSATION VIDEO COMPRESSION 2011年06月承 诺本人重承诺：所呈交的设计（论文）是本人在导师的指导下独立进行设计（研究）所取得的成果，除文中特别加以标注引用的容外，本文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写的设计（研究）成果。对本设计（研究）做出贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。如被发现设计（论文）中存在抄袭、造假等学术不端行为，本人愿承担一
2、切后果。 学生签名： 年 月 日 / 院 系 计算机与通信工程系 专 业 通信工程 年 级 2007级1班 姓 名 波 题 目 视频压缩中基于块匹配算法的运动补偿预测 指导教师评 语 指导教师 (签章)评 阅 人评 语评 阅 人(签章)成 绩答辩委员会主任 (签章) 年 月 日 毕业设计（论文）任务书班 级 07计通本一班 学生 波 学 号 20078191 发题日期：2011 年 2 月 28 日 完成日期：2011 年 6 月 24 日题 目 视频压缩中基于块匹配算法的运动补偿预测 1、本论文的目的、意义运动补偿的基本思想是将图像序列的每一帧分成许多互不重叠的宏块，并认为宏块所有象素的位移
3、量都一样，然后对每个宏块到参考帧某一给定特定搜索围根据一定的匹配准则找出与当前块最相似的块，即匹配块，匹配块与当前块的相对位移即为运动矢量。视频压缩的时候，只需保存运动矢量和残差数据就可以完全恢复出当前块 。高精度的运动补偿预测可以大大提高视频编码的效率，是视频编码中的重要环节。 2、学生应完成的任务（1）了解运动补偿的目的意义和发展史； （2）掌握MATLAB仿真工具； （3）对基于块匹配算法的运动补偿预测方法进行仿真； （4）要求所编制的软件在答辩时演示； （5）严格按照格式要求完成设计论文的排版打印，字数不少于1.8万字； （6）应完成不少于一万英文字符的翻译与将毕业设计(论文)的中文摘
4、要翻译成英文。 3、论文各部分容与时间分配：（共 17 周）第一部分熟悉设计题目功能要求 ( 3周) 第二部分掌握MATLAB仿真工具 ( 3周) 第三部分对运动补偿的三步搜索方法进行仿真 ( 5周) 第四部分完成外文摘要翻译外文资料 ( 2周) 第五部分毕业设计文本打印装订善后 ( 2周) 评阅与答辩( 1周) 论文整理( 1周)备 注答辩前应向指导老师交毕业设计（论文）说明书（书面文档应不少于1万8千个汉字）和电子文档（含毕业设计（论文）说明书与应用软件）。指导教师： 年 月 日审 批 人： 年 月 日摘要多媒体技术在人们的生活中应用得越来越广泛，随着互联网的快速发展，多媒体通信更是成为人
5、们必不可少的需求。多媒体技术的飞速发展，使得许多应用领域对视频图像的实时压缩提出了更高的要求，快速、高效的压缩算法是解决这一问题的关键。影响视频压缩编码质量和效率的因素很多，运动估计是其中最有影响力的因素之一。运动估计得越准确，视频压缩编码的效率就越高，解码出来的视频图像质量越好;而且，运动估计在整个视频压缩编码系统中的计算复杂度最大。因此，快速、高效的运动估计算法是视频压缩编码技术的研究重点。采用运动估计和运动补偿技术可以消除视频信号的时间冗余，从而提高编码效率。研究设计高效、快速、鲁棒的运动估计算法成为目前视频压缩技术中研究的重要课题。在各种运动估计方法中，块匹配法由于其原理简单、便于实现
6、等优点得到了普遍应用，被许多视频编码标准（如MPEG以与TH.26X）所采用，在理论研究和实践应用中，得到了不断的发展和完善，成为数字视频技术的一个研究热点。其相关快速算法也得到了广泛的研究和发展。本论文中，主要的任务是分析和研究几种经典的运动估计算法，并对它们进行相关比较。本文首先介绍了课题的研究背景与意义以与视频压缩技术，然后阐述了基于块匹配的运动估计的基本原理，最后详细介绍了全搜索法和几种典型的块匹配运动估计快速算法，分析了它们各自的技术特点，通过实验数据定量地评价了各算法的优缺点。文章最后对本文工作进行了总结，并对未来的研究方向进行了展望。关键词: 运动估计;块匹配;三步搜索法Abst
7、ractWith the rapid development of the Internet, multimedia technology is used more and more widely in our daily life, and multimedia communication has become a necessity. With the rapid development of multimedia technology , which puts forward higher request to real-time compression of video image i
8、n application fields, rapid and high efficient compression algorithm is the key to solve this problem.There are many factors which affect the quality and efficiency of video compression coding, and motion estimation is one of the most influential factors. The more precise of motion estimation and th
9、e higher efficiency of video compression coding, the better quality of the decoding video image; Furthermore，in the whole video compression coding system, calculative complexity of motion estimation is the largest. Therefore, rapid and high efficient motion estimation algorithm is the point of resea
10、rch of video compression coding technology. The motion estimation and motion compensation technology can eliminate time redundancy of the video signal, so as to improve the coding efficiency. Studying and designing the efficient, fast and robust motion estimation algorithm has been the important iss
11、ue of study for the present video compression techniques. In all kinds of motion estimation methods, motion estimation is used widely because of its advantages such as simple principle, easy to realize ,and is adopted by many video coding standard, such as the MPEG and TH. 26 X. And in the theoretic
12、al research and practical application, it has become a hot research topic in the field of digital video technology getting continuous development and improvement. The fast relevant algorithm also gets extensive research and development.In this paper, the main task is to analyze and study several cla
13、ssical motion estimation algorithms and make a comparison among them. This paper introduces the research background and significance of the topic and video compression technology at first, then expounds the principle of the motion estimation based on block matching . Finally, introduces the full search method and several typical kinds of fast algorithm of block matching motion estimation, analyses
