[发明专利]用于改善运动估计的环内对比度增强

说明书

技术领域

本发明涉及运动估计方法，包括如下步骤：提供第一图像数据，提供第二图像数据，并且将所述第一图像数据的源块与所述第二图像数据的目标块进行块匹配，以确定与最符合(accord with)源块的目标块的位置相对应的运动矢量。本发明还涉及运动估计设备、用于显示运动图片的视频设备以及计算机程序。

背景技术

用于运动估计的方法是本领域一般公知的，并且被用于处理运动图片的领域。运动估计是确定运动矢量的过程，运动矢量描述从一2维图像到另一2维图像的变换；通常来自视频序列中的相邻帧。运动矢量可以关于整个图像(全局运动估计)或特定部分，例如矩形块、任意形状的片或甚至每个像素。运动矢量可以用平移模型(translational model)或很多其他模型来表示，这些模型可以近似模拟实际摄像机的运动，例如缩放以及在所有三个维度上的旋转和平移。

将运动矢量应用到图像以合成到下一图像的变换被称为运动补偿。运动估计和运动补偿的组合是MPEG 1、2和4以及很多其它视频编解码器所使用的视频压缩的关键部分。

运动估计的另一应用是在视频序列中的两个相邻帧之间内插中间帧的领域。

用于找到运动矢量的方法可以被归类为基于像素的方法(也被称为直接方法)和基于特征的方法(也被称为间接方法)。在下文中，集中关注基于像素的方法，具体讲，块匹配算法，该算法也是本领域公知的。一般而言，块匹配算法是出于运动估计的目的而在数字视频帧序列中定位匹配块的方法。具体讲，块匹配算法的目的是要在一些其他帧j中找到帧i的匹配块，这些其他帧j可能出现在帧i之前或之后。

例如EP 0634873A2公开了一种使用块匹配算法在电视图片的小图片分段中确定运动矢量的方法。另一公开了用于使用块匹配进行运动估计的方法的文档是EP 0895423A2。

虽然过去使用的块匹配算法执行得很好，但是当图片(帧)包含很多具有低对比度的区域时经常出现问题。为了克服该问题，已经使用所谓的对比度增强方法来出于块匹配的目的而增大图片的对比度。在现有技术中，例如，在EP 0634873A2中，在利用块匹配算法处理各个块之前，对图片应用对比度增强。

虽然这种对比度增强和块匹配的组合工作得很好，但是总是存在减小电路并从而减小成本的需求。

发明内容

鉴于此，本发明的目的在于提供一种运动估计方法，该方法允许减小用于执行该方法所需的电路。本发明的另一目的在于提供具有减小的电路量的运动估计设备。本发明的又一目的在于提供用于实现该方法的相应的计算机程序。

本发明的目的通过在前序中所提到的运动估计方法来解决，即，通过提供被应用到源块和/或目的块的对比度增强步骤来解决，以改善块匹配。

换言之，对比度增强步骤没有像现有技术那样被应用到整个图像数据。相反，对比度增强步骤被仅应用到要进行块匹配的块。

优势之一在于可以省略缓冲存储器。该缓冲存储器在对比度增强被应用到整个图像数据的情况下是必需的。

根据本发明，对比度增强可以被应用到出于块匹配目的已经缓冲的块。结果，经对比度增强的块仅针对其相应的块匹配是“存活的(alive)”，而不是如现有技术那样针对整个块匹配过程都是存活的。

根据本发明的实施例，所述块匹配步骤包括从存储器加载源块和/或目标块，其中所述对比度增强被应用到所加载的块。优选地，第一图像数据被分割成多个源块，这些源块优选地具有相同的块大小。优选的，源块没有重叠。

换言之，从存储器加载块是块匹配过程的已知步骤，并且随后对比度增强被应用到所加载的块，然后再执行块匹配过程的其他步骤。

该方法的优势之一在于对比度增强的集成成为可能并且不需要任意额外的缓冲器等。

根据本发明的另一实施例，对比度增强步骤包括确定源块和/或目标块内的对比度参数。优选地，对比度参数是针对源块和目标块独立地确定的。作为替代，对比度参数仅针对源块和目标块之一确定，并且这些参数随后也被用于另一块。

换言之，如何确定对比度增强步骤所需的对比度参数存在若干可能性。这些替代方式之一是针对每个块独立地确定对比度参数。另一替代方式是针对第一图像数据的块确定对比度参数，并且将这些所确定的参数也用于与第一图像数据的块进行块匹配的第二图像数据的块。

根据本发明的又一实施例，对比度增强步骤包括自适应直方图缩放步骤。优选的，自适应直方图缩放步骤包括确定强度的最小和最大值的步骤。