[发明专利]十字形搜索方法和装置

说明书

技术领域

本发明涉及视频编码中的运动搜索算法，尤其是涉及对十字形搜索方法的改进。

背景技术

运动搜索算法是视频编码中的重要模块，它寻找当前编码帧中宏块在参考帧中的相对匹配位置(如图1所示)，这个匹配块相对宏块原位的偏移称为运动矢量。编码器随后用当前宏块和匹配块做减法生成残差块，最后对残差块进行编码。运动搜索减少了视频在空间上的冗余，表现在残差块的复杂度和量值下降，从而视频能够得到高效的压缩。

运动搜索过程通常也是视频编码中最为耗时的部分，这是由运动搜索的实现决定的。一个宏块的运动搜索的一般过程是：第一步，根据“算法”在参考帧中当前宏块的对应位置附近指定区域中寻找一个相同大小块；第二步，将这个块和参考宏块依据某种准则进行比较，比较结果表征这两者的接近度，或者说两者之差的复杂度；第三步，根据“算法”继续第一步，或者退出循环到第四步；第四步，输出上述过程中复杂度最小的块。这其中的比较准则通常是用两个块的所有像素差值绝对值求和(SAD)的方法，其运算规模通常是宏块大小，即16×16。这一个宏块的总的比较次数是由这个“算法”决定的。因此改进运动搜索算法，减少比较次数，能够有效地降低运动搜索部分的计算耗时。

十字形搜索算法是目前较为快速的一种运动搜索算法，通常效果也比较理想。十字形搜索算法主要包含两套搜索模板，以应对不同的图像情况。每个模板由几个点组成，表示每步搜索需要考虑的搜索点。其中，对于运动较小的图像，采用小十字模板进行搜索；对运动较大的图像，根据转移的路径采用变形十字，即水平十字或垂直十字模板进行搜索。另外还有一个大十字模板，用于进行初始时判定采用的搜索模式。

十字形搜索概要过程如下：第一步，在初始位置出发用大十字模板，对模板上5个点位进行SAD计算，如果发现中心点最小，则认为运动较小，用小十字模板进行搜索，转到第二步；否则认为运动幅度较大，如果最小点位于中心点左右两侧，则用相应的水平十字模板，如是上下侧，则采用相应的垂直十字模板，转到第三步。第二步，用小十字模板进行搜索，直到找到目标点。第三步，进行水平或垂直模板搜索，直到找到目标点。

十字形搜索算法具有搜索点数少的特点，其优势在于它将主搜索方向上的搜索步长适当拉长，从而降低SAD计算的次数，但它仍需要对与该方向垂直的两侧，即次搜索方向上的点进行计算。然而当物体水平或垂直速度较快，运动矢量较大时候，运动矢量向两侧偏移的概率不高，因此这些点的计算就可能成为冗余，额外增加了运动搜索部分的计算耗时。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是提供一种十字形搜索方法和装置，通过减少十字形算法中次搜索方向的点的计算进一步降低搜索的耗时。

本发明为解决上述技术问题而采用的技术方案是提出一种十字形搜索方法，包括以下步骤：

a.选择一初始点为当前中心点，基于利用初始十字模板选择的点分别计算接近度，找到接近度最大的第一最大点；

b.如果该第一最大点不是当前中心点，根据第一最大点与当前中心点的相对位置确定主搜索方向；

c.以该第一最大点作为当前中心点，应用变形十字模板，该变形十字模板在主搜索方向上的步距大于在垂直于主搜索方向的次搜索方向上的步距；

d.判断基于利用变形十字模板选择的主搜索方向上的点计算的接近度上升幅度是否超过一阈值：

若超过该阈值，省略次搜索方向上的计算，继续沿主搜索方向搜索下一接近度最大的点；

否则，基于次搜索方向上的点计算接近度，从而搜索下一接近度最大的点。

在本发明一实施例中，在步骤b中，如果第一最大点是当前中心点，则以该第一最大点作为当前中心点应用小十字模板，以搜索下一接近度最大的点，该小十字模板的搜索步距小于该初始十字模板的搜索步距。

在本发明一实施例中，步骤c中继续沿主搜索方向搜索下一接近度最大的点之后还包括：清除次搜索方向偏好；该次搜索方向偏好记录基于次搜索方向上的点计算接近度时优先选择的一个次搜索方向。

在本发明一实施例中，步骤c中计算基于次搜索方向上的点的接近度包括：根据次搜索方向偏好优先选择一个次搜索方向上的点，通过判断基于该次搜索方向上的点计算的接近度是否大于基于主搜索方向上的点的接近度和基于当前中心点的接近度来确定是否以该次搜索方向作为主搜索方向。