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为减少运动估计模块周期数，提高硬件工作效率，从硬件实现的角度对小菱形搜索算法进行优化，调整PU和CU的迭代与处理顺序，解决处理过程中流水线停滞的问题.对小块PU采取并行计算，进一步提高处理速度.用Matlab实现搜索算法，使用Verilog语言描述硬件电路，两个版本在数据上使用相同的激励文件，对比各模块中间值进行功能验证.通过对多组序列的测试，硬件电路对一个64 px×64 px的CTU进行先进的运动矢量预测技术和整像素处理，估计需要平均消耗5 800个时钟周期，在QuartusII平台上选中Arria10AX115N3F40E2SG型号的开发板，主频能够达到186 MHz,整像素运动估计模块综合性能能够达到1080p@61 f·s~(-1).
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福州大学学报(自然科学版)
ISSN： 1000-2243
CN： 35-1337/N
Year： 2022
Issue： 05
Volume： 50
Page： 595-601
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