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基于改进高斯-牛顿法的视频弹性运动估计方法
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2018-01-08
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运动估计是去除视频时间维冗余的编码技术。而目前通用的平移运动模型无法有效地表示物体的局部非刚性复杂运动．为此，提出一种基于改进高斯一牛顿法的弹性运动估计方法．首先，通过分析初始迭代点对高斯一牛顿迭代结果的影响，采用基于2bit深度像素的均匀搜索预测初始迭代点：其次，通过理论和实验分析发现，不同的迭代步长对弹性运动估计／补偿性能有明显的影响，采用离散余弦变换的低频能量比率估计步长的上限，再利用黄金分割法对步长进行求精．实验结果表明对于具有不同场景特点的视频序列，该算法始终能够保持较高的估计精度，运动补偿的平均峰值信噪比，比基于块平移模型的全搜索算法和传统弹性运动估计算法分别提高1.73dB和1.42dB．并且，该算法具有更快的收敛速度，一般仅需1-3次迭代就能取得高于传统弹性运动估计和块平移全搜索的峰值信噪比．
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