[发明专利]用于非线性的多运动模型和移动边界提取的方法和设备

权利要求书

1.一种用计算机实现的方法，包括：

接收运动预测误差，该运动预测误差对应于一个视频序列帧内的一个输入帧内的运动块，其中，该运动预测误差与单运动模型相关联；

如果所述对应的接收到的运动预测误差满足预设的条件，则选择一个运动块；

对于被选定的运动块，计算相对于第一参考帧和第二参考帧的多个运动预测误差，其中，所述输入帧、第一参考帧和第二参考帧是所述视频序列内不同的帧；

按照使得所述多个运动预测误差中的每一个取值最小的布局，对所述被选定的运动块进行划分，其中，所述布局包括相对所述第一参考帧进行预测的第一像素区域和相对所述第二参考帧进行预测的第二像素区域；

根据所述布局得到所述被选定的运动块的多运动模型；以及

利用所述多运动模型和单运动模型对所述输入帧进行编码。

2.如权利要求1所述的用计算机实现的方法，其中，得到多运动模型的步骤包括：

根据所述第一和第二区域的交集估计所述视频序列内一个运动对象的边界。

3.如权利要求2所述的用计算机处理的方法，其中，所述布局进一步包括根据所述第一和第二参考帧的组合进行预测的混合像素区域，并且对所述边界进行估计的步骤包括：

根据单个参考帧改变所述被预测的混合区域内的一个像素。

4.如权利要求3所述的用计算机处理的方法，其中，对所述边界进行估计的步骤进一步包括：

识别时间变量t′＝F(s)＝-0.5的所述混合区域内的像素，这里F(s)为非线性函数，s为边界模型B(x，y)，x和y为像素坐标，对于相对过去的帧进行预测的像素，t′＝-1，对于相对未来的帧进行预测的像素，t′＝0，并且对于所述混合区域内的像素，t′∈(-1，0)。

5.如权利要求11所述的用计算机处理的方法，其中，所述非线性函数给定如下：

t′=F(s)=(tanh((s+0.5)/w)-1)2]]>

其中w是边界宽度并且用于控制所述混合区域内像素的数量。

6.如权利要求4所述的用计算机处理的方法，其中，所述边界模型给定如下：

s＝B(x，y)＝gx+hy+αx²+βy²+i

其中g，h，α，β，i为预设参数。

7.如权利要求3所述的用计算机处理的方法，其中，计算所述多个运动预测误差的步骤包含：

利用给定如下的包含时间变量t’的6参数(a，b，c，d，e，f)仿射运动模型计算运动矢量(v_x，v_y)：

x′＝ax+by+c+(a′x+b′y+c′)(t′+1)

y′＝dx+ey+f+(d′x+e′y+f′)(t′+1)

这里x和y确定了像素在所述输入帧内的位置，x’和y’确定了相应的像素在参考帧内的位置，对于相对过去的帧进行预测的像素，t′＝-1，对于相对未来的帧进行预测的像素，t′＝0，

其中，相对过去的帧进行预测的像素的运动矢量为

v_x＝x′-x＝(a-1)x+by+c

v_y＝y′-y＝dx+(e-1)y+f

而相对未来的帧进行预测的像素的运动矢量为

v_x＝(a+a′-1)x+(b+b′)y+c+c′

v_y＝(d+d′)x+(e+e′-1)y+f+f′