預(yù)測型改進菱形運動估計算法及其硬件架構(gòu)實現(xiàn)的開題報告

預(yù)測型改進菱形運動估計算法及其硬件架構(gòu)實現(xiàn)的開題報告一、選題背景與意義菱形運動估計是視頻編碼中的一個重要環(huán)節(jié)，它的準確度直接影響到編碼后的視頻質(zhì)量和壓縮率。常用的運動估計算法有全搜索算法、三步搜索算法、快速全搜索算法等。其中，快速全搜索算法是一種快速的算法，它通過大約5%的計算量能達到全搜索算法相同的準確度。該算法已經(jīng)被應(yīng)用在許多視頻編碼標準中，如H.264/AVC、HEVC等。現(xiàn)有的快速全搜索算法在準確度和速度方面已經(jīng)有了不小的提升，但是在實際應(yīng)用中還存在一點問題。其一，算法的預(yù)測性不夠強，尤其是在復(fù)雜紋理場景下，生成的預(yù)測值偏離實際值的概率較大。其二，由于算法復(fù)雜度高，需要大量的計算資源和存儲資源，難以在低成本的嵌入式設(shè)備上實現(xiàn)。因此，本文擬提出一種改進的菱形運動估計算法，一方面提高算法的預(yù)測精度，另一方面在硬件資源有限的情況下，實現(xiàn)高效的硬件架構(gòu)，使其在多種嵌入式設(shè)備上具有廣泛的應(yīng)用價值。二、研究內(nèi)容本文的研究內(nèi)容主要包括以下幾個方面：1.分析現(xiàn)有菱形運動估計算法的優(yōu)缺點，探究算法中預(yù)測誤差的來源及影響因素；2.提出一種改進的菱形運動估計算法，增加算法對預(yù)測誤差的修正機制，提高算法的預(yù)測精度；3.設(shè)計一個高效的硬件架構(gòu)，滿足嵌入式設(shè)備上的資源限制。其中，硬件架構(gòu)主要包括算法模塊、存儲模塊、控制模塊等；4.在FPGA平臺上對硬件架構(gòu)進行實現(xiàn)，通過實驗驗證算法的準確度和硬件性能。三、研究方法1.經(jīng)驗總結(jié)法。分析和總結(jié)現(xiàn)有菱形運動估計算法的優(yōu)缺點，歸納預(yù)測誤差的來源和影響因素，為改進算法提供思路和依據(jù)。2.理論推導(dǎo)法。通過對算法的原理和數(shù)學模型的分析，提出對現(xiàn)有算法的改進方案，并設(shè)計相應(yīng)的預(yù)測誤差修正機制。3.硬件設(shè)計方法。設(shè)計一種高效的硬件架構(gòu)，滿足嵌入式設(shè)備上的資源限制。其中，采用HLS高層次綜合技術(shù)實現(xiàn)算法模型，并合理分配存儲器和計算資源。4.實驗驗證法。在FPGA平臺上對硬件架構(gòu)進行實現(xiàn)，并使用公開的視頻數(shù)據(jù)集測試算法的準確度和硬件性能。四、預(yù)期成果1.提出一種預(yù)測精度更高的菱形運動估計算法，并證明算法具有較好的實用性和魯棒性。2.設(shè)計出一種硬件實現(xiàn)架構(gòu)，能夠有效地降低算法的計算和存儲復(fù)雜度，適用于嵌入式設(shè)備等資源有限的場景。3.通過在FPGA平臺上的實現(xiàn)和測試，驗證算法的有效性和硬件架構(gòu)的高效性。五、進度安排第一階段（完成時間：3個月）：1.調(diào)研分析菱形運動估計算法的發(fā)展歷史、現(xiàn)狀和存在的問題。2.深入分析現(xiàn)有算法的原理和實現(xiàn)方法。3.對算法中預(yù)測誤差的來源和影響因素進行研究和分析。第二階段（完成時間：3個月）：1.提出改進算法的思路和方案。2.建立改進算法的數(shù)學模型，進行理論推導(dǎo)。3.分析算法的時間復(fù)雜度、存儲復(fù)雜度等性能指標。第三階段（完成時間：3個月）：1.設(shè)計出硬件實現(xiàn)架構(gòu)。2.使用高層次綜合工具生成硬件實現(xiàn)模塊，重點考慮存儲和計算復(fù)雜度。3.對設(shè)計的硬件實現(xiàn)模塊進行驗證和測試。第四階段（完成時間：3