[發明專利]運動估計方法

無效

• 申請號: 201110366866.0
• 申請日: 2011-11-18
• 公開（公告）號: CN103124344A
• 公開（公告）日: 2013-05-29
• 發明（設計）人: 梁久禎;陳天壯;柴志雷;王婷婷
• 申請（專利權）人: 江南大學
• 主分類號: H04N7/26
• 分類號: H04N7/26;H04N7/32
• 代理公司: 無錫互維知識產權代理有限公司 32236
• 代理人: 王愛偉

【技術領域】

本發明涉及圖像處理領域，尤其涉及運動估計方法。

【背景技術】

在視頻壓縮編碼中，視頻是由連續的圖像幀形成的圖像序列，由于景物變化速度的限制，相鄰幀間存在很高的相關性，即存在很高的時間和空間冗余。運動估計就是利用視頻圖像序列中相鄰幀之間存在的時間相關性，建立相鄰幀之間表達上的相互關系，從而減少時間冗余，提高視頻壓縮編碼效率的一種重要方法。運動估計是視頻壓縮中的關鍵技術，在一個視頻壓縮方案中運動估計通常約占總的計算量的60％-80％，其結果直接影響圖像的編碼效率和圖像恢復的質量。

現有的運動估計方法主要分為兩類：塊匹配算法(Block?Matching?Algorithm，簡稱BMA)和像素遞歸法(Pixel?Recursive?Algorithm，PRA)。塊匹配算法因其簡單、實用的特點得到廣泛的應用。采用塊匹配運動估計的運動補償預測算法與變換編碼相結合構成的混合編碼方式已被很多視頻編碼國際標準如H.261，H.263，MPEG-1，MPEG-2，MPEG-4和H.264所采用。在塊匹配算法中，全搜索算法運動估計的優點是產生的殘差系數最小，搜索精度最高，但其巨大的計算量和時間開銷使它不可能應用于實時視頻編碼系統，而常常作為對其他算法性能的評價標準。為了解決這一問題，人們提出許多改進的快速搜索算法，如三步搜索法(Three?Step?Search，簡稱TSS)、新三步搜索法(New?Step?Search，簡稱NTSS)、四步搜索法(4Step?Search，簡稱4SS)、梯度下降搜索法(Block-Based?Gradient?Descent?Search，簡稱BBGDS)、菱形搜索法(Diamond?Search，簡稱DS)以及六邊形搜索法(Hexagon?Based?Search，簡稱HEXBS)等，隨后產生的混合搜索UMHexagonS(Unsymmetrical-cross?Muti?Hexagon?grid?Search)算法和基于起始點預測的自適應十字模式搜索算法(Adaptive?Rood?Pattern?Search-3，簡稱ARPS-3)都被聯合視頻組(Joint?Video?Team，簡稱JVT)所采納。

現有技術存在的缺點：(1)使用固定搜索模式的塊運動估計算法認為運動估計匹配錯誤隨著搜索方向朝全局最小誤差值位置移動而單調減少，并且錯誤曲面是單峰的，所以無論劇烈運動圖像還是相對靜止的圖像都同等對待，這樣勢必造成計算冗余。(2)分層的塊運動估計算法假設大的宏塊所得到的運動矢量(Motion?Vector，簡稱MV)能很好的預測較小塊，但是事實上經常會導致錯誤的匹配方向，效果不好。(3)混合搜索算法運算復雜度高，并且其復雜的模型在解碼時需要更多的比特數來傳輸。(4)自適應的十字模式搜索算法只用到了運動矢量的空間相關性。

因此，有必要開發出一種可以改進的運動估計方法來克服上述問題。

【發明內容】

本發明要解決的技術問題在于提供一種運動估計方法，其可以降低計算量，又可以得到較為精確的運動矢量。

為了解決上述問題，根據本發明的一個方面，本發明提供了一種運動估計方法，其包括：在參考幀中分別計算相鄰宏塊的運動矢量作為當前宏塊的預測運動矢量的先驗概率；在當前幀中分別得到相鄰宏塊的運動矢量作為當前宏塊的預測運動矢量的條件概率；根據所述先驗概率和所述條件概率分別在當前幀中計算相鄰宏塊的運動矢量作為當前宏塊的預測運動矢量的后驗概率；和選擇后驗概率最大的相鄰宏塊的運動矢量作為當前宏塊的預測運動矢量。

進一步的，所述在參考幀中分別計算相鄰宏塊的運動矢量作為當前宏塊的預測運動矢量的先驗概率包括：

在參考幀中分別計算當前宏塊的運動矢量與相鄰宏塊的運動矢量的空間距離，根據所述空間距離設定相鄰宏塊的運動矢量作為當前宏塊的預測運動矢量的先驗概率，其中將最小距離值的相鄰宏塊對應的先驗概率設置的最大。

更進一步的，根據下式計算所述空間距離：

Dis(i，D)＝(MV_i，x-MV_D，x)²+(MV_i，y-MV_D，y)²，

其中Dis(i，D)表示的是相鄰宏塊i的運動矢量與當前宏塊D的運動矢量的空間距離，MV_i，x、MV_i，y分別表示相鄰宏塊i的運動矢量的x、y方向大小。

進一步的，根據下式計算所述后驗概率：