[发明专利]运动估计搜索方法

说明书

技术领域

本发明涉及信息技术领域，具体而言，涉及一种运动估计搜索方法。

背景技术

由于视频序列图像在时间轴上具有较强的相关性，帧间预测中的运动估计和运动补偿技术可以有效地减少时间冗余，因此，该技术被广泛的应用于各种视频压缩编码方案中。

运动估计用来估计物体的位移，得到运动矢量；运动补偿根据得到的运动矢量，对前一帧中由于运动而产生的位移进行调整，从而得到尽可能接近本帧的预测帧。在传输过程中，为了减少数据量，传输时传输的是预测帧与原始帧之间的残差值，预测图像越接近原图像，其之间的残差值就越小。因此，运动估计越完善，估计出的运动矢量越准确，运动补偿的性能就越好，从而使预测误差越小，编码后需要传输的信息量也将随之大大减少，整个系统的码率压缩比得到很大的提高，因此，运动估计和补偿技术在视频序列图像编码系统中起到了重要的作用，大大提高码率压缩比和减少时间。

现有的运动估计算法主要分为两类：块匹配算法(BMA)和像素递归算法(PRA)。其中，块匹配算法是一种简单而有效的视频压缩编码方法。BMA就是把当前帧分成M×N个宏块(MB)，然后以宏块为单位，以一个预先定义的匹配标准为参考，并以参考帧中相对应块为中心的搜索区域中进行搜索，寻找一个最佳匹配块。在得到匹配块之后，当前帧中的当前块和最佳匹配块之间的偏移为该当前块的运动向量(MV)。它们的像素间的差值称为残差块，匹配块与当前块之间通过匹配准则函数得到的值称为块失真度(BDM)。这样当前帧中的每一块都可用一个残差块和一对运动矢量来表示。图1为块匹配运动估计的示意图。

块匹配运动估计可以从三个方面进行研究：块形状与大小、块匹配准则、搜索策略。搜索策略相比较前两个方面较为复杂，它决定了一个块匹配运动估计方法的好坏以及计算量和所耗时间，因此一直是快速运动估计研究的主要方向。目前的H.26X和我国自主研发的新的视频编码AVS等标准采用的都是基于块运动估计与运动补偿的帧间压缩方案，其压缩比和基于帧内压缩的标准(如JPEG)相比有较大的提高。由于帧间预测是视频压缩过程中的主要技术之一，运动估计占帧间预测绝大部分的计算量和时间量。因此，运动估计是视频压缩的瓶颈。而随着高清、超清视频的发展，高清和超清中图像的分辨率高达几百万像素甚至上千万像素。在运动估计中，对这么巨大数量的像素点进行搜索，所消耗的计算量以及所需要的时间都是巨大的。

此，很多运动估计的快速算法从降低匹配函数复杂度和降低搜索点数等方面进行了改进，早期的运动估计改进算法主要有三步搜索法(TSS)，但此算法主要利用运动矢量的均匀分布进行搜索，其搜索步长较大，可能导致搜索方向的不确定和搜索的局部性。为此，人们提出了利用序列运动矢量中心偏置分布特性的算法，如四步搜索法(4SS)，以及非矩形搜索模型的算法，如菱形搜索算法(DS)和六边形搜索算法(HEXBS)等，其中DS算法被MPEG2/4标准所采用。除了搜索模型的形状对搜索结果有影响之外，搜索模型的大小以及搜索策略对搜索速度和图像质量同样有影响。新三步法，四步法，菱形搜索法和六边形搜索法提高了匹配速度，减小了陷入局部最小的可能性，但是搜索点数依然较多。尤其是在如今高清、超清视频发展迅速，其分辨率提高，一帧图像中像素点高达几百万，要将所有的点搜索一遍所耗费的时间和资源将是巨大的。

发明内容

考虑到上述背景技术，本发明提出了一种新的运动估计搜索方法，可以减少搜索点，提高搜索速度。

有鉴于此，本发明提出了一种运动估计搜索方法，包括：根据视频中图像的运动特点确定第一搜索模板；在当前帧的参考帧中使用所述第一搜索模板进行匹配块搜索；若搜索出像素绝对差和最小的像素块在所述第一搜索模板的中心搜索点，则采用第二搜索模板进行搜索；若搜索出像素绝对差和最小的像素块在所述第二搜索模板的中心搜索点，则位于所述第二搜索模板的中心搜索点的像素块为所述匹配块；根据所述匹配块确定所述当前帧中的当前块的运动矢量。

本实施例根据图像的运动特点来决定采用合适的搜索模板进行搜索，这样可以有针对性的进行匹配块搜索，从而提高搜索到匹配块的几率，减少搜索点，并且在搜索过程中，首先利用第一种模板进行搜索，在确定一个大致范围后，采用第二种模板进行搜索，在该大致范围中确定最终的匹配块，同样能够减少搜索点的数量，从而提高搜索速率。

附图说明

图1示出了相关技术中的块匹配运动估计的示意图；

图2示出了根据本发明的一个实施例的运动估计搜索方法的流程图；

图3A示出了根据本发明实施例的水平十字搜索模板的示意图；