一种复杂度可分级的运动估计方法

    公开(公告)号:CN100340116C

    公开(公告)日:2007-09-26

    申请号:CN200510048982.2

    申请日:2005-01-21

    Applicant: 浙江大学

    Abstract: 本发明公开了视频编码中一种复杂度可分级的运动估计方法。此方法由三个有效步骤组成:首先检测静止块;其次对非静止块进行运动矢量的预测;最后进行局部的精细搜索,得到最终的运动矢量。通过对预测点数量和精细搜索的空间大小进行合理配置,从而实现计算复杂度的分级,使此方法能够适合于不同计算性能的设备,保证了视频编码的实时性。此方法避免了对静止块的搜索,且利用了空间相关性进行预测,本身具有较低的复杂度。复杂度可分级的策略使得此方法考虑了计算复杂度和运动估计准确性之间的权衡,可满足更低性能设备的应用需求,特别适合于嵌入式、移动设备上的实时视频编码应用。

    一种复杂度可分级的模式选择方法

    公开(公告)号:CN100338957C

    公开(公告)日:2007-09-19

    申请号:CN200510050176.9

    申请日:2005-06-20

    Applicant: 浙江大学

    Abstract: 本发明公开了一种复杂度可分级的模式选择方法。H.264是新一代的视频编码标准,它吸取了现有视频编码标准的优点,同时又提出了许多新的方法,大幅度提高了编码效率和图像质量,同时也极大地增加了计算复杂度。因此针对计算复杂度和保持图像质量之间的权衡,本发明提出了针对H.264中的模式选择这一方面进行优化,对原有的候选模式进行筛选,从而大幅度的降低了在选择模式时所需的复杂度。从根本上改善了硬件资源分配的目的,进而取得最优化的峰值信噪比和码率,同时具有一定的可扩展性,可以实现运算复杂度与预测精度之间的均衡调节。可满足更低性能设备的应用需求,特别适合于嵌入式、移动设备上的实时应用。

    基于链接分析的个性化搜索引擎方法

    公开(公告)号:CN100338610C

    公开(公告)日:2007-09-19

    申请号:CN200510050198.5

    申请日:2005-06-22

    Applicant: 浙江大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于链接分析的个性化搜索引擎方法。是通过建立知识网络模型描述用户兴趣,建立多态链接网络记录网络节点之间链接的不同类别,进而在此基础上展开链接分析得到搜索结果。本发明是建立在包含信息更加丰富,且与原始链接网络保持兼容的多态链接网络基础上,加上个性化知识网络在描述用户兴趣的方面的可伸缩性,从而保证了更高的准确率和更广的适用性。

    基于链接分析的个性化搜索引擎方法

    公开(公告)号:CN1710560A

    公开(公告)日:2005-12-21

    申请号:CN200510050198.5

    申请日:2005-06-22

    Applicant: 浙江大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于链接分析的个性化搜索引擎方法。是通过建立知识网络模型描述用户兴趣,建立多态链接网络记录网络节点之间链接的不同类别,进而在此基础上展开链接分析得到搜索结果。本发明是建立在包含信息更加丰富,且与原始链接网络保持兼容的多态链接网络基础上,加上个性化知识网络在描述用户兴趣的方面的可伸缩性,从而保证了更高的准确率和更广的适用性。

    硬件计算能力资源在运动估计中的优化分配方法

    公开(公告)号:CN1319384C

    公开(公告)日:2007-05-30

    申请号:CN200510049261.3

    申请日:2005-01-27

    Applicant: 浙江大学

    Abstract: 本发明公开了一种硬件计算能力资源在运动估计中的优化分配方法。H.264是新一代的视频编码标准,它吸取了现有视频编码标准的优点,同时又提出了许多新的算法,大幅度提高了编码效率和图像质量。然而,H.264编码效率的提升是以计算复杂度增加为代价的,需要有各种硬件的支持。因此针对不同硬件的不同计算能力而言,本发明提出了针对H.264中运动估计这一方面进行优化,从而达到较好的硬件资源分配的目的,进而取得最优化的峰值信噪比和码率,同时具有一定的可扩展性,可以实现运算复杂度与预测精度之间的均衡调节。

    一种复杂度可分级的模式选择方法

    公开(公告)号:CN1694535A

    公开(公告)日:2005-11-09

    申请号:CN200510050176.9

    申请日:2005-06-20

    Applicant: 浙江大学

    Abstract: 本发明公开了一种复杂度可分级的模式选择方法。H.264是新一代的视频编码标准,它吸取了现有视频编码标准的优点,同时又提出了许多新的方法,大幅度提高了编码效率和图像质量,同时也极大地增加了计算复杂度。因此针对计算复杂度和保持图像质量之间的权衡,本发明提出了针对H.264中的模式选择这一方面进行优化,对原有的候选模式进行筛选,从而大幅度的降低了在选择模式时所需的复杂度。从根本上改善了硬件资源分配的目的,进而取得最优化的峰值信噪比和码率,同时具有一定的可扩展性,可以实现运算复杂度与预测精度之间的均衡调节。可满足更低性能设备的应用需求,特别适合于嵌入式、移动设备上的实时应用。

    硬件计算能力资源在运动估计中的优化分配方法

    公开(公告)号:CN1649414A

    公开(公告)日:2005-08-03

    申请号:CN200510049261.3

    申请日:2005-01-27

    Applicant: 浙江大学

    Abstract: 本发明公开了一种硬件计算能力资源在运动估计中的优化分配方法。H.264是新一代的视频编码标准,它吸取了现有视频编码标准的优点,同时又提出了许多新的算法,大幅度提高了编码效率和图像质量。然而,H.264编码效率的提升是以计算复杂度增加为代价的,需要有各种硬件的支持。因此针对不同硬件的不同计算能力而言,本发明提出了针对H.264中运动估计这一方面进行优化,从而达到较好的硬件资源分配的目的,进而取得最优化的峰值信噪比和码率,同时具有一定的可扩展性,可以实现运算复杂度与预测精度之间的均衡调节。

    一种复杂度可分级的运动估计方法

    公开(公告)号:CN1645938A

    公开(公告)日:2005-07-27

    申请号:CN200510048982.2

    申请日:2005-01-21

    Applicant: 浙江大学

    Abstract: 本发明公开了视频编码中一种复杂度可分级的运动估计方法。此方法由三个有效步骤组成:首先检测静止块;其次对非静止块进行运动矢量的预测;最后进行局部的精细搜索,得到最终的运动矢量。通过对预测点数量和精细搜索的空间大小进行合理配置,从而实现计算复杂度的分级,使此方法能够适合于不同计算性能的设备,保证了视频编码的实时性。此方法避免了对静止块的搜索,且利用了空间相关性进行预测,本身具有较低的复杂度。复杂度可分级的策略使得此方法考虑了计算复杂度和运动估计准确性之间的权衡,可满足更低性能设备的应用需求,特别适合于嵌入式、移动设备上的实时视频编码应用。

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