[发明专利]一种基于残差下降率的快速UMHexagonS运动估计算法

说明书

技术领域

本发明涉及信号处理中的压缩编码技术领域，是针对H.264压缩编码标准中的UMHexagonS运动估计算法的简化和改进，具体涉及一种基于残差下降率的快速UMHexagonS运动估计算法。

背景技术

快速运动估计算法一直是视频编码领域研究的热点问题，尤其是快速整数像素精度运动估计受到极大重视。典型快速块匹配算法如三步搜索法(TSS)、四步搜索法(FSS)和六边形搜索法(HEXBS)等，在一个相对较小的搜索范围和图片尺寸上进行搜索能够取得较好的性能，但在许多实际应用(如SDTV和HDTV)中，图片尺寸通常比较大，因而搜索范围应该足够大以便获得较高的编码效率，在这种情况下，典型的快速快匹配搜索算法由于匹配模型过于单一，很可能在搜索的开始便陷入局部最优，从而导致匹配精度较差。

现在，针对这一缺点，国内外许多专家学者已经提出了许多相应的应对措施，特别是针对H.264编码标准的要求对一些快速算法所做的改进，已经取得卓越的效果。同时由于物体运动类型千变万化，很难用一种单一的模型去描述，也很难用一种单一的算法来搜索最佳运动矢量，因此采用多种搜索算法相结合的办法，在很大程度上能提高预测的有效性和健壮性。混合非对称十字型多层六边形格点搜索算法(Unsymmetrical-Cross Muti-Hexagon Search，UMHexagonS)，是目前搜索效果最好的基于块匹配的运动估计算法，已被H.264/AVC官方参考软件采用。UMHexagonS搜索过程主要包含四个步骤，每个步骤采用不同的搜索模板，包括1)搜索起始点的预测；2)非对称十字形搜索；3)非均匀多重六边形搜索；4)扩展六边形搜索。然而，对于视频序列的每一帧，UMHexagonS算法都采用统一的七种模式进行遍历搜索，没有抓住视频序列的运动特征，因此仍然存在着搜索点数过多的情况。本发明中，提出残差下降率的概念，在UMHexagonS算法开始前，先计算中心点的残差下降率，并对其进行运动分类，对不同运动特征的块采取不同的搜索模式进行遍历，节省搜索点数，提高搜索效率。

发明内容

本发明实施例提供一种基于残差下降率的快速UMHexagonS运动估计算法，能保证在原有的UMHexagonS运动估计算法得到的图像质量的前提下，大大提高算法的运行效率，降低编码的复杂度。

本发明提供一种基于残差下降率的快速UMHexagonS运动估计算法，包括原有UMHexagonS运动估计算法四个级别的搜索及在搜索过程中根据最佳匹配点处残差下降率的大小划分运动类型，在非均匀多重六边形搜索阶段根据不同的运动类型自适应的选择合适的搜索策略的运动估计算法，并且在搜索过程中采用提前终止的搜索控制策略。

所述的第一级搜索起始点预测，采用中值预测法得到当前块的预测点作为下一级非对称十字型搜索的起始搜索点。

所述的第二级非对称十字型搜索：以第一级搜索起始点预测得到的结果作为起始搜索点，在搜索窗口内采用非对称十字型搜索；搜索模板水平方向的搜索范围设置为搜索窗的宽度W，垂直方向的搜索范围设为W/2，如在某些特殊的富含大量垂直方向上运动的序列中，垂直搜索范围可以扩大到W。经过非对称十字型搜索得到的具有最小匹配误差的匹配点将作为下一级的起始搜索点。

所述的第三级非均匀多重六边形搜索：以第二级搜索得到的最佳匹配点作为本级的起始搜索点，并计算该点的残差下降率，根据残差下降率的大小划分当前块的运动类型，若当前块被划分为静止块，则直接输出当前的运动矢量作为计算结果，算法提前终止；否则若当前块被划分为小运动类型，则对范围为-2到2的方形区域内的所有像素点进行全搜索，并对图2中指示的最内层的两个六边形搜索模板进行搜索；若当前块被划分为中运动类型，则只对图2中指示中运动的第三个六边形搜索模板进行搜索，若当前块被划分为大运动块，则搜索最外层的大六边形。将本级已搜索过的点与起始点进行对比，匹配误差最小者作为本级的最佳匹配点，同时作为下一级的起始搜索点。

所述的第四级为扩展六边形搜索：以第三级搜索得到的最佳匹配点作为本级的起始搜索点，先用半径为2的六边形模板进行搜索(如图2step4-1所示)，直至最佳匹配点为六边形的中心，然后改用半径为1的小六边形模板继续搜索(如图2step4-2所示)，搜索直到最佳匹配位置点位于小六边形的中心为止，此时相应的运动矢量即为最终运动估计矢量。

本发明的有益效果是：本发明的方法和现有的UMHexagonS算法相比，图像质量损失很小，对视频重建质量的影响基本可以忽略，但运动估计时间却大大减少，算法的运行效率得到很大的提高，同时降低了编码的复杂度。