35、运动估计与汽油混合优化技术解析

运动估计与汽油混合优化技术解析

1. 新型运动估计方法及应用

1.1 方法概述

提出了一种新的运动估计方法，可应用于大多数运动补偿算法及其他需要运动估计的领域，还能改进这些算法的性能。

1.2 运动补偿去隔行改进

即便使用新的运动估计算法，运动矢量也并非总是绝对正确。为处理那些未能正确获取运动矢量的块，引入了另一个阈值（SUM_TH，经验设定为 90）来判断运动估计是否可靠：
- 当最大 SW 大于 SUM_TH 时，运动估计可靠，在该宏块中进行运动补偿。
- 当最大 SW 小于 SUM_TH 时，运动估计不可靠，在该块中执行 ELA（边缘线性插值）。

1.3 仿真与分析

将运动估计算法应用于一种运动补偿去隔行算法，通过客观 PSNR 和主观评价来评估运动去隔行的结果，从而间接评估运动估计的性能。具体步骤如下：
1. 选择 352×288 标准 CIF 格式测试序列。
2. 用提出的方法和先前方法处理隔行序列。
3. 利用处理后的序列和标准序列计算 PSNR 值。

在仿真中，将方法应用于经典的时间递归运动补偿去隔行算法（TRMC）。从 PSNR 结果对比表（表 1）中可以看出：
| 名称 | 行平均 | ELA | TRMC | 提出方法（无 ELA） | 提出方法（有 ELA） |
| — | — | — | — | — | — |
| 母女 | 24.49573 | 34.13394 | 36.47232 | 39.22511 | 35.66899 |
| 工人 | 24.20272 | 29.3