[發(fā)明專利]基于AVS的運(yùn)動(dòng)估計(jì)快速算法

無(wú)效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201310306762.X
• 申請(qǐng)日: 2013-07-22
• 公開（公告）號(hào): CN103402084A
• 公開（公告）日: 2013-11-20
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 張新安
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 張新安
• 主分類號(hào): H04N7/26
• 分類號(hào): H04N7/26
• 代理公司: 暫無(wú)信息
• 代理人: 暫無(wú)信息

1.基于AVS的運(yùn)動(dòng)估計(jì)快速算法，其特征包括以下步驟：

Stepl?靜止塊檢測(cè)：搜索零矢量位置（0，0）點(diǎn)，計(jì)算該點(diǎn)的SAD值SAD₀，如果SAD₀＜T₀，則判定該塊為靜止塊，（0，0）位置即為最優(yōu)運(yùn)動(dòng)矢量，轉(zhuǎn)入Step6；否則進(jìn)行Step2；

Step2?運(yùn)動(dòng)類型檢測(cè)：根據(jù)上方、左方、右上方子塊還有參考幀中相同位置的子塊得出當(dāng)前塊的預(yù)測(cè)矢量范圍L，如果滿足L≤L₁，說明當(dāng)前塊為小運(yùn)動(dòng)塊，轉(zhuǎn)入Step4；如果滿足L_l＜L≤L₂，當(dāng)前塊為中等運(yùn)動(dòng)塊，轉(zhuǎn)入Step5；當(dāng)L＞L₂時(shí)，當(dāng)前塊屬于大運(yùn)動(dòng)塊，需要進(jìn)行起始點(diǎn)預(yù)測(cè)，轉(zhuǎn)入Step3；

Step3?起始點(diǎn)預(yù)測(cè)：在當(dāng)前塊的時(shí)間和空間4個(gè)鄰塊選擇誤差最小的運(yùn)動(dòng)矢量作為當(dāng)前塊運(yùn)動(dòng)估計(jì)的起始點(diǎn)，轉(zhuǎn)入Step4；

Step4?SDP搜索：以當(dāng)前MBD點(diǎn)為中心，使用SDP進(jìn)行匹配，如果MBD點(diǎn)位于中心位置，則說明當(dāng)前點(diǎn)即為最優(yōu)運(yùn)動(dòng)矢量，轉(zhuǎn)入Step6；否則令此MBD點(diǎn)為起始點(diǎn)，重復(fù)Step4，繼續(xù)使用SDP進(jìn)行匹配；

Sep5?SAE—SDS搜索：以當(dāng)前點(diǎn)為搜索原點(diǎn)，使用SEA—SDS搜索法進(jìn)行搜索，得到最優(yōu)運(yùn)動(dòng)矢量，轉(zhuǎn)入Step6；

Step6?算法結(jié)束。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于AVS的運(yùn)動(dòng)估計(jì)快速算法，其特征在于Stepl中所述SAD為運(yùn)動(dòng)估計(jì)中實(shí)際使用的絕對(duì)誤差和（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(dāng)前幀和參考幀的灰度值，M×N為宏塊的大小。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于AVS的運(yùn)動(dòng)估計(jì)快速算法，其特征在于Stepl中所述T₀為靜止塊的判定閾值，T₀＝median（SAD₁，SAD₂），其中SAD₁，SAD₂分別為當(dāng)前塊左邊塊和上方塊的SAD值。

4.在權(quán)利要求1所述的基于AVS的運(yùn)動(dòng)估計(jì)快速算法，其特征在于Step2中所述的L為運(yùn)動(dòng)類型判別閾值，設(shè)定為L(zhǎng)_l＝1，L₂＝3，L＝max{l₀，l₁，l₂，l₃，l₄}，l_i為運(yùn)動(dòng)矢量的絕對(duì)值距離：

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其中，x_i是運(yùn)動(dòng)矢量的x方向分量，y_i是運(yùn)動(dòng)矢量的y方向分量。

5.在權(quán)利要求1所述的基于AVS的運(yùn)動(dòng)估計(jì)快速算法，其特征在于Step3中所述的當(dāng)前塊的時(shí)間和空間4個(gè)鄰塊為當(dāng)前塊上方、左方、右上方的塊和參考幀中與當(dāng)前塊位置相同的塊。

6.在權(quán)利要求1所述的基于AVS的運(yùn)動(dòng)估計(jì)快速算法，其特征在于Step4中所述的MBD點(diǎn)為最小塊失真（Minimum?Block?Distortion,?MBD）點(diǎn)，即最佳匹配點(diǎn)。

7.在權(quán)利要求1所述的基于AVS的運(yùn)動(dòng)估計(jì)快速算法，其特征在于Step5中所述的SEA—SDS搜索法為連續(xù)消除（Successive?Elimination?Algorithm,?SEA）的正方形—菱形（Square-Diamond?Search,?SDS）搜索法（SEA—SDS）。