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運動估計是去除視頻時間維冗余的編碼技術。而目前通用的平移運動模型無法有效地表示物體的局部非剛性復雜運動．為此，提出一種基于改進高斯一牛頓法的彈性運動估計方法．首先，通過分析初始迭代點對高斯一牛頓迭代結果的影響，采用基于2bit深度像素的均勻搜索預測初始迭代點：其次，通過理論和實驗分析發現，不同的迭代步長對彈性運動估計／補償性能有明顯的影響，采用離散余弦變換的低頻能量比率估計步長的上限，再利用黃金分割法對步長進行求精．實驗結果表明對于具有不同場景特點的視頻序列，該算法始終能夠保持較高的估計精度，運動補償的平均峰值信噪比，比基于塊平移模型的全搜索算法和傳統彈性運動估計算法分別提高1.73dB和1.42dB．并且，該算法具有更快的收斂速度，一般僅需1-3次迭代就能取得高于傳統彈性運動估計和塊平移全搜索的峰值信噪比．
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