[發(fā)明專利]一種AVS視頻編碼HFPS算法的改進算法

無效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201310268366.2
• 申請日: 2013-06-29
• 公開（公告）號: CN103384332A
• 公開（公告）日: 2013-11-06
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 張新安
• 申請（專利權(quán)）人: 張新安
• 主分類號: H04N7/32
• 分類號: H04N7/32;H04N7/26
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及信號處理中的視頻編碼技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種AVS視頻編碼HFPS算法的改進算法。

背景技術(shù)

自1948年C.E.Shannon提出信源編碼理論以來，人們對圖像壓縮編碼技術(shù)進行了大量的研究。經(jīng)過六十多年的研究和發(fā)展，出現(xiàn)了很多的技術(shù)和方法。AVS（Audio?Video?Coding?Standard）是我國自主制定，擁有自主知識產(chǎn)權(quán)的音視頻編解碼標準。

運動估計（Motion?Estimation,?ME）是AVS視頻編碼的關(guān)鍵部分，同時也是整個編碼器中計算量最大、耗時最多的部分。運動估計模塊由整像素運動估計和亞像素運動估計兩部分組成，隨著整像素運動估計快速算法的發(fā)展，整像素的搜索點數(shù)大幅度減少，一般可降至10個點以下，導致亞像素運動估計的計算量占整個運動估計過程計算量的比重增大。因此，如何減少亞像素運動估計的計算量就成了實現(xiàn)實時視頻編碼的一個研究熱點。

目前許多學者對亞像素運動估計算法進行了大量的研究，典型的亞像素運動估計快速搜索算法有亞像素分級搜索算法（Hierarchical?Fractional?Pixel?Search，HFPS）和中心偏倚的亞像素搜索算法（Center?Biased?Fractional?Pixel?Search，CBFPS）。

CBFPS算法，首先利用相鄰塊運動矢量的中值預測出當前塊在亞像素位置的運動矢量，然后比較預測亞像素運動矢量和搜索原點的匹配誤差，取匹配誤差較小點作為搜索起點，利用小菱形搜索模板（SDSP）在1/4像素精度做精細搜索。與全搜索相比，算法可以減少53％的計算量，然而，對于較大尺寸塊，預測的亞像素運動矢量往往不夠準確，容易造成圖像質(zhì)量的較大下降。

發(fā)明內(nèi)容

針對我國擁有自主知識產(chǎn)權(quán)的音視頻編解碼標準AVS需要更高效的快速亞像素運動估計算法，為了解決現(xiàn)有技術(shù)中存在的不足，本發(fā)明在對HFPS算法進行深入分析的基礎(chǔ)上，根據(jù)一般視頻序列在進行亞像素運動估計時運動矢量集中在初始搜索點附近的規(guī)律，提出一種新的基于小菱形窗搜索策略的AVS視頻編碼HFPS算法的改進算法。

為達到上述目的，本發(fā)明的改進算法包括以下步驟：

Stepl：以最優(yōu)整像素點為中心點，按小菱形模板搜索周圍4個1/2像素點。如果MBD點是中心點，則結(jié)束搜索；否則進行Step2；

Step2：以上一步的MBD點為中心點，按小菱形模板搜索臨近的2個1/2像素點。MBD點為下一步的搜索中心；

Step3：以上一步的MBD點為中心點，按小菱形模板搜索周圍的4個1/4像素點。如果MBD點在中心點，則結(jié)束搜索；否則進行Step4；

Step4：以上一步的MBD點為中心點，搜索臨近的2個1/4像素點。擁有MBD值的點即為最佳匹配點。

所述MBD點為最小塊失真（Minimum?Block?Distortion，MBD）點，即最佳匹配點。其匹配準則為運動估計中實際使用的絕對差之和（Sum?of?Absolute?Difference，SAD)，定義如下：

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式中，（i，j）表示位移矢量，f_k和f_k-1分別表示當前幀和參考幀的灰度值，M×N為宏塊的大小，SAD(i,?j)最小的點就是最佳匹配點。

與現(xiàn)有技術(shù)比較，本發(fā)明的優(yōu)點和積極效果為：與亞像素HFPS算法相比，對于不同運動特征的視頻序列，在平均PSNR下降不超過0.01dB的情況下，亞像素運動估計的時間平均可減少51.97％，可有效地減少亞像素運動估計的計算量。

下面對HFPS算法和本發(fā)明的改進算法這兩部分作詳細說明。

HFPS算法。

AVS標準規(guī)定亞像素運動估計根據(jù)塊大小制定不同的搜索策略。對16×16、16×8、8×16塊采用亞像素分級搜索算法（HFPS）來查找最佳匹配點，對8×8塊采用中心偏倚的亞像素搜索算法（CBFPS），采用1/4像素精度運動估計以提高搜索速度。