基于GPU的快速運(yùn)動(dòng)估計(jì)算法研究與實(shí)現(xiàn).pdf

1、運(yùn)動(dòng)估計(jì)是視頻壓縮編碼的關(guān)鍵技術(shù)之一。它采用相鄰幀的像素作為參考來預(yù)測(cè)當(dāng)前幀的像素，并直接決定了壓縮編碼速度與效率。運(yùn)動(dòng)估計(jì)也是視頻壓縮編碼統(tǒng)中計(jì)算復(fù)雜度最高的模塊，因此運(yùn)動(dòng)估計(jì)快速算法通常利用幀序列與運(yùn)動(dòng)矢量分布特性來減少不必要的搜索點(diǎn)，從而降低計(jì)算復(fù)雜度。
　　 本文以視頻壓縮編碼系統(tǒng)中運(yùn)動(dòng)估計(jì)模塊在GPU并行處理器上的實(shí)現(xiàn)為研究目的，一方面利用視頻序列特性與運(yùn)動(dòng)矢量分布特性來減少不必要的搜索點(diǎn)，另一方面結(jié)合GPU通用計(jì)算特

2、點(diǎn)，提出了一種適合于GPU處理器的高精度并行快速運(yùn)動(dòng)估計(jì)方法-基于GPU的局部全搜索(GPU-based Local Full Search，GLFS)。整個(gè)運(yùn)動(dòng)估計(jì)過程劃分為整像素精度搜索與1/4像素精度搜索，且搜索過程中的每個(gè)步驟都采用一種局部全搜索思想；并根據(jù)視頻序列的運(yùn)動(dòng)特征，將搜索域劃分為背景域和運(yùn)動(dòng)域。首先，利用局部全搜索以最大概率判定當(dāng)前塊是否為運(yùn)動(dòng)域；然后，對(duì)于運(yùn)動(dòng)域通過降低搜索域分辨率來提升搜索步長，執(zhí)行低分辨率的局部

3、整像素全搜索來捕捉最優(yōu)運(yùn)動(dòng)矢量分布范圍，即粗定位；最后，利用高密度、高精度搜索模板逐級(jí)細(xì)化運(yùn)動(dòng)矢量，完成1/4像素精度的運(yùn)動(dòng)估計(jì)，即細(xì)定位。此外，GLFS算法在搜索過程中還采用了中止判別技術(shù)，且搜索過程中每一步的搜索點(diǎn)數(shù)都不會(huì)發(fā)生變化。
　　 本文采用CUDA C在Windows平臺(tái)上編程實(shí)現(xiàn)了基于GPU處理器的視頻編解碼器。實(shí)際測(cè)試結(jié)果表明，在相同的圖像質(zhì)量下采用GLFS算法的搜索精度很接近FS算法。此外，在運(yùn)算速度上，與GP