[發明專利]基于GPU并行實現的快速運動估計方法

有效

• 申請號: 201210013334.3
• 申請日: 2012-01-17
• 公開（公告）號: CN102547289A
• 公開（公告）日: 2012-07-04
• 發明（設計）人: 張崗山;顏善;趙林靖;李建東;吳宇紅;劉炯
• 申請（專利權）人: 西安電子科技大學
• 主分類號: H04N7/26
• 分類號: H04N7/26
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

1.一種基于GPU并行實現的快速運動估計方法，其特征在于：

整個運動估計過程劃分為整像素精度搜索與1/4像素精度搜索，且搜索過程中的每個步驟都采用一種局部全搜索思想；并將搜索域劃分為背景域和運動域；執行步驟如下：

A1、利用局部全搜索以最大概率判定當前分割塊是否屬于背景域；

A2、若當前分割塊屬于背景域，則結束整像素精度搜索，否則通過降低搜索域分辨率來提升搜索步長，執行低分辨率的局部整像素全搜索來捕捉最優運動矢量分布范圍，即粗定位；屬于運動域的分割塊在完成粗定位后，利用局部全搜索細化運動矢量分布范圍，完成整像素精度的運動估計，即細定位；

A3、利用高密度、高精度搜索模板細化運動矢量，完成1/4像素精度搜索，當前分割塊的運動估計結束；

搜索過程中采用了中止判別技術，即當前步的最小失真參考塊達到設定匹配精度，則算法的整像素搜索過程結束；搜索過程中每一步的搜索點數都不發生變化。

2.根據權利要求1所述的運動估計方法，其特征在于，具體執行步驟如下：

1)采用搜索點數為N²、搜索尺寸為NxN、步長為1個整像素的正方形模板，并以搜索域原點(0，0)為中心，執行一次局部整像素精度全搜索，并行計算出N²個搜索點處的SAD值，

SAD(i,j)=Σm=1MΣn=1N|fk(m,n)-fk-1(m+i,n+j)|;]]>

式中：(i，j)為搜索點坐標，f_k和f_k-1分別為當前幀和參考幀的像素值，M與N分別為分割塊的寬度與高度；

搜索點的集合為：

Ω1={(sx,xy)|-N2≤sx≤N2-1,-N2≤sy≤N2-1};]]>

然后比較已計算出的N²個SAD值來獲取最小SAD值，最小SAD值對應的搜索點即最小塊誤差(MBD)點，若MBD點落在背景域或塊匹配精度達到閥值，則跳轉至4)，否則進行2)；即：

(mc_x，mc_y)∈{(s_x，s_y)|-1≤s_x≤1，-1≤s_y≤1}或SAD(mc_x，mc_y)≤Threshold；

式中：(mc_x，mc_y)為當前步的MBD點在搜索域中的坐標，Threshold代表精度閥值；

2)以上一步的MBD點坐標作為本次搜索的中心點，并采用搜索點數為N²、搜索尺寸為(2N-1)x(2N-1)、步長為2個整像素的正方形模板提升搜索步長，執行一次低分辨率的局部整像素全搜索；

搜索點的集合為：

Ω2={(sx,sy)|sx=mux+2i,sy=muy+2j;-N2≤i≤N2-1,-N2≤j≤N2-1};]]>

式中：(mu_x，mu_y)為上一步MBD點的坐標；

然后比較已計算出的N²個SAD值來獲取本次的MBD點，若MBD點的塊匹配精度達到閥值或本次MBD點的SAD值等于上一步MBD點的SAD值，則跳轉至4)，否則執行3)；即：

SAD(mc_x，mc_y)≤Threshold??或SAD(mc_x，mc_y)＝SAD(mu_x，mu_y)；

3)采用搜索點數為N²、搜索尺寸為NxN、步長為1個整像素的正方形模板，并以上一步的MBD點坐標作為本次搜索的中心點，執行一次局部整像素精度全搜索，并行計算出N²個搜索點處的SAD值；

搜索點的集合為：

Ω3={(sx,sy)|sx=mux+i,sy=muy+j;-N2≤i≤N2-1,-N2≤j≤N2-1};]]>

然后比較已計算出的N²個SAD值來獲取本次的MBD點，執行4)；

4)以上一步的MBD點坐標作為本次搜索的中心點，采用搜索點數為N²、步長為1/4像素的正方形模板進行1/4像素局部全搜索；

搜索點的集合為：

Ω4={(sx,sy)|sx=mux+i4,sy=muy+j4;-N2≤i≤N2-1,-N2≤j≤N2-1};]]>

并行計算出N²個搜索點處的SAD值，并獲取最終MBD點坐標，此次獲取MBD點處對應的坐標為最終運動矢量MV，算法執行結束。

3.根據權利要求1所述的運動估計方法，其特征在于，上述運算步驟在GPU平臺上并行執行。