Page 299 - 《软件学报》2020年第11期

3614 Journal of Software 软件学报 Vol.31, No.11, November 2020

用像素间的线性相关关系,计算出更准确的缩放运动系数,既节省了一个维度的搜索、降低了计算量
(第 5.2 节将证明这一点),又无需向解码端传输缩放运动分量,与现有编码标准兼容,同步信息的开销低
于 3D-ZPDS.
• 本文算法的运动估计精度尚不及基于缩放模型的全搜索 ZFS,平均 PSNR 较其降低了 0.62dB.其根本原
因是,本文算法选用菱形搜索作为初始运动估计,找到的起始搜索点不够准确.为验证这一点,以块匹配
全搜索作为初始搜索,再采用本文的预测方法计算自适应缩放运动系数进行实验(见表 2 的第 4 列,简
称为“块匹配全搜索+自适应缩放系数预测”),此时,平均 PSNR 比块匹配全搜索提高了 0.61dB,较
3D-ZPDS 高出 0.50dB,与 ZFS 只相差 0.12dB.并且,与以菱形搜索为初始估计的本文算法相比,块匹配
全搜索+自适应缩放系数预测方法的 PSNR 亦提高了 0.50dB,尤其对快速运动的视频序列更为有效(如
Tennis 和 Soccer).这表明初始搜索的精度对本文的自适应缩放系数预测具有一定影响.
• 对于 Akiyo、Container、Foreman 和 Intros_cif 等序列,块匹配全搜索+自适应缩放系数预测方法的 PSNR
甚至高于缩放模型的全搜索 ZFS.这些视频序列的共同特点是:分辨率在标清以下,空间纹理简单或中
等,其像素值分布能用双线性模型较精确地拟合,故此,本文方法计算出的自适应缩放系数获得了明显
的 PSNR 增益.反之,对于 Coastguard、Highway、Flowervase 和 FourPeople 等序列,块匹配全搜索+自
适应缩放系数预测方法的补偿质量仍与 ZFS 存在一定差距.究其原因在于,这些视频要么空间纹理复
杂,要么分辨率较高,双线性插值无法准确逼近亚像素精度的像素值,使得本文算法得到的缩放系数仅
为近似最优值.
• 对比表 1 和表 2 还可发现,较之基于缩放模型的 ZFS 和 3D-ZPDS,本文算法在缩放运动比例低于 65%
的视频序列上的 PSNR 增益较高,如 Silent、Vtc1nw 和 Foreman 序列的 PSNR 甚至比 3D-ZPDS 高出
2.5dB 以上;反之,对于缩放运动比例超过 65%的序列,本文算法的运动估计精度则与 ZFS 存在差距.一
方面,表 1 的缩放运动比例是利用 ZFS 统计获得的,该比例越高,表明相应的视频就越适合采用 ZFS 进
行运动补偿;另一方面,即便表 1 给出的缩放运动比例偏低,也并不能断定相应视频较少地发生缩放运
动.原因在于,文献[50]为了权衡计算量和运动补偿质量,将 ZFS 的缩放系数限定在{0.967,0.983,1,
1.017,1.033}之中,仅有 5 种可能的取值(分别对应 zv∈{−2,−1,0,1,2}),对缩放运动的刻画尚显粗糙,无法
获得最优的缩放系数.而本文则将缩放系数的值域扩展为[0.933,1.067]区间中的任意实数,只要亚像素
插值算法能够较好地逼近真实分布,本文算法就可更加准确、细致地捕获待预测块的缩放运动.
综合上述分析,通过在块匹配运动估计中引入自适应缩放系数,本文方法与块匹配全搜索和菱形搜索相比,
取得了明显的性能提升.而且借助更高效的初始点搜索和插值模型,还能进一步改善自适应缩放系数的预测精
度及运动补偿质量.当然,本文的目的是在低复杂度的前提下,以缩放系数来优化块匹配运动估计,而不是精确
求解缩放运动模型,从这个意义上讲,本文算法在计算量、运动估计精度和边信息量之间实现了较理想的折中.
为了验证本文算法的稳定性,图 4(a)~图 4(d)进一步给出了 Akiyo、Vtc1nw、Waterfall 和 Crew 序列的 PSNR
逐帧比较情况.这 4 个序列中缩放运动的比例从 8.34%依次增高至 83.98%(见表 1).
从图 4 可见:
• 对于纹理简单或中等、运动幅度较小,且缩放运动比例偏低的序列(如 Akiyo 和 Vtc1nw),本文的两种算
法均超过块匹配全搜索和基于缩放模型的全搜索 ZFS,在所有帧上取得了最高的运动补偿质量.
• 对于纹理细节复杂、运动幅度中等且含有慢速拉摄运动的序列(如 Waterfall),本文算法在大多数帧上
的 PSNR 仍高于缩放模型的 ZFS 和 3D-ZPDS,比块匹配全搜索和菱形搜索亦有稳定提高.
• 对于含有物体与摄像机快速相对运动的序列(如 Crew),ZFS 和 3D-ZPDS 获得了最高的补偿质量,块匹
配全搜索+自适应缩放系数预测方法的性能与之相近,而本文算法的预测质量则高于块匹配全搜索和
菱形搜索.
通过上述 4 个空间纹理特性各异、运动复杂度亦不同的视频可见,本文算法的运动补偿 PSNR 均非常稳定,
与其他算法的对比关系未出现明显波动.