[发明专利]一种用于H.264编码的整数运动估计快速搜索方法有效

专利信息
申请号: 201410204512.X 申请日: 2014-05-14
公开(公告)号: CN103974077B 公开(公告)日: 2017-04-19
发明(设计)人: 刘新宁;徐情生;顾宇巍;齐静瑞;康志强;杨军 申请(专利权)人: 东南大学
主分类号: H04N19/57 分类号: H04N19/57
代理公司: 江苏永衡昭辉律师事务所32250 代理人: 王斌
地址: 210096*** 国省代码: 江苏;32
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摘要:
搜索关键词: 一种 用于 264 编码 整数 运动 估计 快速 搜索 方法
【说明书】:

技术领域

发明涉及一种计算机领域中视频图像编码,特别涉及用于H.264协议的整数运动估计的快速搜索方法。

背景技术

ISO/IEC和ITU-T两大国际标准化组织联手制定了新一代视频压缩标准H.264。自2003年3月H.264视频压缩标准正式公布以来,被广泛应用于实时视频监控、低延时模式的视频会议、网络视频点播、数字视频存储等其他消费电子应用领域。

H.264之所以有这么出色的压缩性能,得益于新引入的多种技术,如帧内预测、多参考帧、帧间可变尺寸块运动估计、1/4像素精度的运动矢量、整数变换与量化、上下文自适应的熵编码和去块滤波等技术。在H.264标准中,运动估计模块是H.264编码器的核心部件,占据了60%-70%的编码运算时间,决定了整个编码的实时编码性能。运动估计模块会先进行整数运动估计,然后再进行分数运动估计。其中,整数运动估计占据了整个编码30%的运算量,成为H.264编码的关键路径之一。

在整数运动估计方法中,最简单、有效的方法是全搜索方法(FS,Full Search),及穷尽搜索窗内所有的像素点进行匹配,但此法所需的运算量十分巨大,很难满足实时编码的要求,因此出现了很多快速搜索方法,如三步搜索法(TSS,Three Step Search)、新三步法(NTSS,New Three Step Search)、二维对数搜索法(TDL,2D-logarithmic search)、交叉搜索法(CS,Cross Search)、钻石搜索法(DS,Diamond Search)等。

发明内容

本发明要解决的问题是提供一种用于H.264编码的整数运动估计快速搜索方法,可通过设定内部编码参数,来控制编码图像质量和运算复杂度,在保证编码图像质量的同时,有效减少整数运动估计搜索的范围和时间。

为解决上述问题,本发明采用如下技术方案:

一种用于H.264编码的整数运动估计快速搜索方法,包括以下步骤:

步骤一,在参考帧中,根据外部设定的搜索范围,以搜索中心点展开搜索窗SW1,其范围为Searchrang_x*Searchrange_y;

步骤二,将搜索窗SW1内所有的像素点进行亚采样。本发明中,设定亚采样率为1/16,即在一行像素点中每四个像素点进行一次取点采样,并且在垂直方向上每四行像素点进行一次取点采样,经过这两步采样过程之后,完成整个亚采样过程。亚采样处理可以有效减少搜索的点数,减少计算量,是粗略搜索的重要操作;

步骤三,对经过步骤二得到的样本像素点,只针对16×16模式,根据SAD准则,得到N个SAD值最小的候选样本像素点,进行一下步的计算。其中,N是由外部设定的值,本发明中设定范围为1-3。N值越大,得到的候选样本像素点的个数越多,编码图像质量越高,同时运算量也将增加;反之运算量将减少,代价是编码图像质量也会有所下降;

步骤四,根据得到的候选样本像素点的SAD值和分布位置,重新设定整数运动估计的搜索范围,得到新的搜索窗SW2。

情况一,当N=1时,以新的候选样本像素点为中心展开SW2。

情况二,当N=2时,需要根据公式(1)判断收敛系数K1:

当K1逼近1时,说明min2(SAD)>>min1(SAD),此时可以忽略min2(SAD)对应的候选样本像素点,直接以min1(SAD)对应的点为中心展开SW2。由于min2(SAD)>>min1(SAD),忽略min2(SAD)对应的点,并不会陷入局部最优,在保证编码质量的同时,缩小了SW2的范围。反之,当K1逼近0时,说明这两点的SAD很接近,为避免陷入局部最优,此时需要根据两点的分布位置,进一步判断展开SW2。

情况三,当N=3时,除了执行N=2的步骤,先判断收敛系数K1外,还需要根据公式(2):

判断第三点和第一点之间的收敛系数K2。同样当K2逼近1时,忽略第三点,根据前两点的位置分布,展开SW2;当K2逼近0时,根据三点的位置分布,进一步判断,展开SW2。

步骤五,对于SW2内所有的像素点,直接计算SAD值。由于H.264中,对于一个16×16的宏块,有16×16、16×8、8×16、8×8、8×4、4×8、4×4七种分割方式,需要对每种分割方式分别计算出对应的SAD值,所以共有1+2+2+4+8+8+16=41个整数运动矢量IMV,此时完成此次搜索。

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