利用Zoom特性的視頻運動補償預測技術.pdf

1、運動補償預測是提高視頻編碼效率的重要技術之一?，F(xiàn)有的幀間預測一般采用基于平移運動模型的塊匹配技術。平移運動模型是基于以下兩個假設，場景中的物體是剛體，并且物體是在正交于攝像機主軸的二維平面中做平移運動。實際上，真實場景中物體的運動方向是任意的，可能朝向攝像機也可能遠離攝像機運動。同時攝像機還可以做搖動和推拉(Zoom)等操作。這些運動都會造成物體和攝像機之間的距離發(fā)生變化，從而產生具有Zoom效果的視頻。顯然，對于復雜運動的場景和動態(tài)攝

2、像機拍攝的視頻，基于塊匹配的平移運動模型不能進行準確的運動預測。
　　 本文針對以上問題，研究了綜合考慮物體平移和Zoom的基于塊匹配的運動補償預測技術。該技術主要針對由攝像機推拉以及由于物體朝向或遠離攝像機運動所產生的有Zoom效果的視頻進行幀間運動預測，通過在運動預測時綜合考慮物體平移和Zoom運動，為當前幀提供更高精度的幀間預測。實驗結果表明，相對于傳統(tǒng)的基于平移運動模型的塊匹配預測，該技術可提高幀間預測精度。在此基礎上，