Estimação de Movimento com Uso de Sequências de Baixa Discrepância para Compressão de Vídeo

R. C. Lins, E. A. Lima, S. B. Melo

Abstract


Em processamento de vídeo, um problema relevante é a estimação de movimento, visto que corresponde a aproximadamente 80% da complexidade computacional dos sistemas de codificação de vídeo. Parte desta complexidade diz respeito a medida de similaridade usada no casamento de blocos. Neste artigo, ao invés de usar uma medida que avalia todos os pixels dentro do bloco, usa-se uma que seleciona um subconjunto destes pixels induzida pelas sequências de baixa discrepância. O método proposto é aplicado ao algoritmo de busca em três passos (TSS) tradicionalmente usado como técnica de estimação de movimento em aplicações de vídeo a uma baixa taxa de transferência. Os resultados mostram uma redução da complexidade computacional do TSS em 90% com pouca degradação do quadro recuperado.

References


C. Caia, H. Zengb, S.K. Mitrac, Fast motion estimation for H.264, Signal Processing: Image Communication, 24, No. 8 (2009), 630–636.

T. Koga et al., Motion-compensated interframe coding for video conferencing, In Proceedings of NTC81, p. C9.6.1–9.6.5, Los Angeles, November 1981.

Y-W. Chen et al., Content-aware fast motion estimation algorithm, Journal of Visual Communication and Image Representation, 19, No. 4 (2008), 256–269.

J.H. Halton, On the efficiency of certain quasi-random sequences of points in evaluating multidimensional integrals, Numer. Math., (1960) 84–90.

S. Jin, S-J. Park, J. Jeong, Adaptive fast full search algorithm using partitioned region and optimized search order, IEEE Transactions on Consumer Electronics, 53, No. 4 (2009), 1703–1711.

X. Jing, L.P. Chau, Partial distortion search algorithm using predictive search area for fast full-search motion estimation, IEEE Signal Processing Letters, 14, No. 11 (2007), 840–843.

L. Kuipers, H. Neiderreiter, “Uniform Distribution of Sequences”, Addison Wesley Publishing Company, Inc., New York, 1992.

C. W. Lam et al., A new cross-diamond search algorithm for fast block block matching motion estimation, IEEE Int. Conf. Neural Networks and Signal Processing, p. 1262–1265, 2003.

S. Lee, Fast motion estimation based on adaptive search range adjustment and matching error prediction, IEEE Transactions on Consumer Electronics, 55, No. 2 (2009), 805–811.

R. Li, B. Zeng, L.M. Liou, A new three-step search algorithm for block motion estimation, IEEE Transactions on Circuits Systems for Video Technology, 4, No. 4 (1994), 438–442.

W. Li, E. Salari, Successive elimination algorithm for motion estimation, IEEE Transactions on Image Processing, 4, No. 1 (1995), 105–107.

L. Po, W. Ma, A novel four-step search algorithm for fast block motion estimation, IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology, 6 (1996), 313–317.

L.M. Po, C.K. Cheung, Normalized partial distortion search algorithm for block motion estimation, IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology, 10, No. 3 (2000), 417–422.

O. Teytaud, When does quasi-random work? em “Proceedings of the 10th International Conference on Parallel Problem Solving from Nature: PPSN X” , p. 325–336, 2008.




DOI: https://doi.org/10.5540/tema.2011.012.03.0211

Article Metrics

Metrics Loading ...

Metrics powered by PLOS ALM

Refbacks

  • There are currently no refbacks.



Trends in Computational and Applied Mathematics

A publication of the Brazilian Society of Applied and Computational Mathematics (SBMAC)

 

Indexed in:

                       

         

 

Desenvolvido por:

Logomarca da Lepidus Tecnologia