Galaxy Random Search: Algoritmo e Arquitetura para Estimação de Movimento em Vídeos de Alta Definição

Resumo

Atualmente os vídeos em alta definição vêm sendo utilizados em larga escala. Estes vídeos apresentam uma alta incidência de mínimos locais, o que tem influência direta nos resultados da Estimação de Movimento (ME - Motion Estimation). Esta característica prejudica os resultados de qualidade dos algoritmos rápidos iterativos para a ME, que são mais facilmente atraídos a mínimos locais, degradando a qualidade final do processo. O processo de estimação de movimento deve ter um compromisso entre o custo computacional, a taxa de compressão e a qualidade final obtida. Para atender a esta expectativa, a eficiência do algoritmo de busca usado na ME é muito importante. Neste artigo, é proposto um novo algoritmo de busca para a ME em vídeos de alta definição, chamado Galaxy Random Search (GRS). Este algoritmo utiliza a aleatoriedade como forma de evitar a escolha de mínimos locais, obtendo, assim, melhores resultados de qualidade. Este artigo também apresenta o projeto arquitetural para o algoritmo GRS. Esta arquitetura foi projetada para ser implementada em FPGA e processar vídeos HD 1080p em tempo real (30 quadros por segundo).