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视频编码的研究己发展了很多年,许多的视频编码标准也己相继被提出,如MPEG1、MPEG2、H261、H263以及目前应用广泛的H264/AVC。视频编码能够有效地消除视频信息在空域和时域上的冗余,其中,视频编码技术中的ME和MC对时域冗余的消除起到关键作用,而时域冗余消除的程度对视频压缩率起到决定性作用,但是,ME是非常耗时的。这些年,许多的快速运动估计算法相继被提出。一种策略方向是通过采用某种特殊的搜索模式以减少搜索窗内实际的候选点,像TSS和DS等等。这种策略可以极大地减少参与比较的候选点,但是它们基于的假设为误差平面是单调的,而实际的误差平面可能存在多个局部极小值,这就会导致在实际应用这类算法时很容易陷入局部极小值,影响搜索精度。目前,还有另一种策略方向是通过采用不同的匹配准则以减少计算量的,像1BT和2BT算法。1BT和2BT通过将图像由像素平面描述转化为位平面描述,然后在计算匹配误差时便可通过简单的逻辑运算完成,无需大量的四则运算。但它们的转换较为复杂,均是基于局部范围的转换,而且精度较高的2BT算法在计算转换阈值时相对也是很繁琐的,且算法未给出匹配误差与运动矢量对码率的综合考虑,实际移植到H264中时所得运动矢量消耗码率较大。 本文提出的算法,基于全局阈值实现图像边缘特征的位平面转换,转换是全全局且一次完成的,简化了转换复杂度,通过位平面匹配的方式,像FS那样去搜索比较这些可能的局部极小值点,找出当中的最小值点,然后以此点作为后续DS这类的快速运动估计算法的搜索起始点。因为首先采用位平面匹配的方式去筛选,极大地减少了实际进行SAD计算的参考点数。后文实验数据客观地说明了本文算法的有效性,本文算法相较于DS计算量虽有增加,但这种增加是值得的,采用本文算法对DS的提升是明显的,特别是对于运动较大的图像,PSNR值的提升可以达到0.5dB左右。