一种新的快速块运动估计的分级筛选法

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提出了一种新的分级筛选法用于快速的块匹配运动估计 .该方法中最佳匹配块通过若干个筛选过程得到 ,每个筛选过程用不同大小级别的子块作为基元进行匹配 .在初始的级别中用很少的运算代价通过简单的特征匹配先淘汰一部分候选匹配块 ;然后在上一级剩余的候选块中 ,逐级用更加细致的特征继续筛选 ;直至找到最佳匹配块 .对不同运动复杂性的视频的实验表明 ,在搜索范围为 (- 7,7)× (- 7,7)的情况下 ,分级筛选法不仅在速度上比一些常见的快速运动估计方法要快 ,而且估计精度与全搜索法非常相近 .
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