其中m=(mx,my)T表示某個運動矢量，REF表示某個參考幀，Jmotion(s,c,m,REF/f1λMotion)表示在運動矢量m和參考幀REF下的率失真成本，s為原始的視頻信號，c(m,REF)為在運動矢量m和參考幀REF下的重構(gòu)視頻信號，λmotion為拉格朗日乘子，R（m-P）表示編碼運動矢量m的比特數(shù)，R（REF）表示編碼參考幀REF的比特數(shù)，SAD（s,c,m,REF）(Sum Absolute Difference)為原始信號和重構(gòu)信號之間的絕對差和，采用（2）式計算：
其中B1,B2表示塊的水平和垂直像表數(shù)，可以取值16，8或4。設(shè)m表示運動矢量搜索范圍，若只答應(yīng)一個參考幀進行猜測，那么每個宏塊需要搜索（2×m+1）2個候選點；若答應(yīng)N個參考幀進行猜測，那么每個宏塊總共有N×2×m+1）2個候選搜索點。這意味著，運動搜索的計算量、編碼時間隨著猜測中總參考幀數(shù)成倍增長。答應(yīng)的參考幀數(shù)越多，運動搜索的計算量、編碼時間就越大。為了減少上述多參考幀猜測技術(shù)中存在的問題，本文利用相鄰幀間很高的相關(guān)性提出了一種低復(fù)雜度的快速多參考幀選擇算法。1 快速多參考幀猜測算法在H.264運動估計中，多參考幀運動搜索過程在7種不同的塊大小和外形條件下進行，執(zhí)照從16×16到4×4的順序依次進行。對于每一個塊編碼大小，需要在所有可能的參考幀中找出率失真成本最低的參考幀和其相應(yīng)的運動矢量。多參考幀運動搜索過程首先從概率較高的參考幀REF(0)開始，一直進行到距離當前編碼幀最遠的參考幀REF（N-1）.由于視頻序列相鄰幀間存在很強的時域相關(guān)性，一般情況下，最優(yōu)的匹配通常位于與當前編碼幀緊密相鄰的參考幀，本文采用REF（0）表示這一參考幀；其余的參考幀（在本文中表示為REF（i），i=1，2，…，N-1，設(shè)答應(yīng)的最大參考幀數(shù)為N）被選中的概率遠遠小于第一個參考幀REF(0)。為了進一步了解不同參考幀在實際視頻序列中被采納的情況，本文選擇了幾個典型的視頻測試序列，并利用拉格朗日率失真最優(yōu)搜索策略，在不同參考幀數(shù)條件下統(tǒng)計不同參考幀的被選中概率，實驗數(shù)據(jù)如表1所示。從表1可以看出，在所有參考幀，REF（0）成為最優(yōu)參考幀的概率最高，概率高達88.67%，而其余所有參考幀被選中的概率遠遠小于REF（0）。
其中Toriginal和Borigind分別表示采用原始方法時所用的運動估計編碼時間和總比特數(shù)；TPRoposed和Bproposed分別表示采用本文提出的方法時所用的運動估計編碼時間和總比特數(shù)。新聞熱點
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