[发明专利]一种AVS快速运动估计方法

说明书

技术领域

本发明涉及信号处理中的视频编码技术领域，具体涉及一种AVS快速运动估计方法。 

背景技术

自1948年C.E.Shannon提出信源编码理论以来，人们对图像压缩编码技术进行了大量的研究。经过六十多年的研究和发展，出现了很多的技术和方法。AVS（Audio Video Coding Standard）是我国自主制定，拥有自主知识产权的音视频编解码标准。 

在AVS视频编码中，运动估计（Motion Estimation, ME）是计算量最大的模块，约占整个编码计算量的76％。AVS的运动估计算法中，对每种块模式都要分别进行整像素、半像素和1/4像素的搜索。整像素运动估计约占整个编码68％的计算量，如何提高运动估计的效率，使运动估计算法的搜索过程更快速、更高效一直是视频编码研究领域的一个热点。 

目前运动估计的快速搜索算法有很多种，典型算法有：三步法（Three Step Search, TSS），新三步法（Novel Three Step Search, NTSS），四步法（Four Step Search, FSS），菱形搜索法（Diamond Search, DS），六边形搜索法（Hexagon-based Search, HBS），二阶对数法（2-D LOGS）以及它们之间的结合使用等。前三种方法容易陷入局部最优先，并且搜索速度不够快。DS算法是先用大菱形匹配，进行最佳点的粗定位，搜索过程不会陷入局部极小，当粗定位结束后，再使用小菱形进行精确定位。HBS算法与DS相似，只是搜索模板不同，它使用了比DS算法更少的探测点，因此提高了算法的搜索速度。 

发明内容

针对AVS需要更高效的快速运动估计方法，为了解决现有运动估计方法存在的不足，本发明公开一种AVS快速运动估计方法。该方法在保证图像质量和编码效率基本不变的同时，可有效地减少运动估计的计算量，提高编码速度。 

本发明在对菱形算法（Diamond Search, DS）进行深入分析和研究的基础上，对菱形快速运动估计算法进行了改进，提出了一种新的搜索算法：正方形—菱形算法（Square-Diamond Search, SDS），简称SDS算法，算法包括以下步骤： 

Step1 以搜索区原点对应SDP中心，在SDP上9个点处分别进行匹配计算，然后判断找出MBD点，若MBD位于中心，说明图像是静止的，SDS算法一步结束，进行Stp4；若MBD点位于正方形4个顶点处，说明图像的运较大，则进行Step2；若MBD点位于菱形4个顶点处，说图像的运动较小，则进行Step3；

Step2 以上一次找到的MBD点作为中心点，进行Step1相同的运算；

Step3 以上一次的MBD点作为中心点，将SDP收为DP模板，在5个点分别计算，然后找出新的MBD点，若MBD点位于中心，进行Step4；若MBD点位于周围4个点处，则重复Step3；

Step4 将该中心点作为最佳匹配点，得到运动矢量。

与现有技术比较，本发明的优点和积极效果为：与菱形算法相比，该算法可以有效地降低整像素运动估计所需搜索的点数，而且编码性能接近全搜索法。算法节省的计算量最多可达77.4％，且Bits降低程度大于PSNR下降程度，在不降低编码性能的情况下，能有效地提高运动估计的编码速度。 

下面对菱形搜索算法和本发明的SDS算法这两部分作详细说明。 

菱形搜索算法。

菱形搜索算法一直被认为是比较经典的搜索算法，是MPEG工作组推荐的MPEG4标准的搜索算法。 

统计数据表明，视频图像中进行运动估值时，最优点通常在零矢量周围（以搜索窗口中心为圆心，两像素为半径的圆内），如附图1所示。 

DS算法采用了两种搜索模板，分别是有9个检测点的大模板LDSP（Large Diamond Search Pattern）和有5个检测点的小模板SDSP（Small Diamond Search Pattern），如附图2所示，LDSP由一个中心点和它周围的8个搜索点构成，这9个点组成一个菱形。SDSP由5个搜索点构成。搜索模板太大，容易走错方向，搜索模板太小又可能导致收敛速度慢。用两种模板，结合了两者的优点，保持较好的性能。 

菱形算法的步骤如下： 

第1步 最初的LDSP以搜索窗口中心为中心点计算大菱形的9个搜索点的编码代价。若编码代价最小的搜索点位于中心，跳到第3步，否则进行第2步；