專利名稱：一種基于自適應六邊形搜索的編碼方法
技術領域：
本發(fā)明涉及一種基于自適應六邊形搜索的編碼方法，屬于視頻信號處理和視頻編碼技術領域。
背景技術：
目前視頻編碼國際標準包括ITU-T組織制定的H.261，H.263，H.263++，H.264標準和ISO/IEC的MPEG組織制定的MPEG-1，MPEG-2和MPEG-4標準，其編碼技術框架均采用基于變換編碼的混合式編碼結(jié)構(gòu)，從時域上和空域上壓縮信息的冗余，達到壓縮視頻的目的。在時域上，通過預測編碼技術預測幀間殘差，消除時間上的冗余。在空域上，對于幀間預測殘差進行變換編碼，量化，降低高頻區(qū)域上的信息冗余。最后，在混合時域和空域壓縮后，進行熵編碼消除統(tǒng)計上的冗余，從而在最大程度上壓縮視頻數(shù)據(jù)。
采用混合編碼結(jié)構(gòu)，主要的編碼技術包括預測編碼，變換編碼，量化和熵編碼。預測編碼采用運動估計和運動補償技術，利用當前幀和已編碼的參考幀最佳匹配塊之間的殘差作為變換編碼的數(shù)據(jù)，由于幀間運動的連續(xù)性，使得殘差的數(shù)據(jù)量比原有幀數(shù)據(jù)大大降低。變換編碼將預測殘差進行DCT變換或者整型變換將空域數(shù)據(jù)變換到頻域，然后進行量化和行程編碼，最后對于行程編碼的結(jié)果進行熵編碼，一般采用類似于Huffman編碼的可變長編碼或者算術編碼。
運動估計和運動補償技術的關鍵在于運動向量的選取，以獲得最佳的預測殘差。對于當前預測幀的每一個編碼塊需要在參考幀中搜索和當前塊最匹配的塊作為參考塊，塊間的殘差進行變換編碼，塊間的位移作為運動向量編碼便于解碼時恢復當前塊。匹配評價函數(shù)一般選用SAD(幀間絕對差)，MAD(幀間絕對平均)或者MSE(幀間均方差)。其中廣泛采用的是運算量較小的SAD函數(shù)，如公式(1)所示，其中(i，j)表示MxN大小的塊中的點坐標，(x，y)為運動向量，p為當前塊象素點，pred為參考幀象素點幀間絕對差SAD=Σi=0M-1Σj=0N-1|p(i,j)-pred(i-x,j-y)|]]>公式(1)一般的運動估計方法包括三個步驟。首先對初始運動向量進行預測，使得搜索的起點和最佳匹配點盡量的接近。傳統(tǒng)的編碼標準初始運動向量采用零向量。第二步以初始運動向量為中心進行整數(shù)象素點的匹配搜索，評價函數(shù)值最小的點作為最佳匹配點。最后以該點為中心進行分數(shù)象素點的搜索，評價函數(shù)值最小的分數(shù)點作為最終的匹配結(jié)果，對應的運動向量作為最終的運動估計的結(jié)果。
H.264標準的運動估計方法采用相鄰塊的運動向量的中值作為初始運動向量。整數(shù)象素搜索以初始向量為中心進行全搜索，即在一定搜索矩形窗口范圍內(nèi)匹配所有點，尋找最佳匹配點。分數(shù)象素搜索在最佳匹配點周圍選取8個相鄰的二分之一象素點搜索，然后再在搜索結(jié)果點周圍選取8個四分之一點搜索最后得到最終的運動向量。H.264在SAD的基礎上采用最優(yōu)化的評價函數(shù)，其函數(shù)值為SAD值和對應運動向量編碼所需比特數(shù)之和。
H.264的運動估計方法在下面三個方面存在不足之處(1)運動向量預測相對簡單預測效果不理想，從而影響搜索的效率和效果。(2)由于H.264采用多參考幀預測，同時分為7種不同大小和形狀的塊模式進行搜索，所以全搜索的方法大大增加了搜索運算量。(3)分數(shù)象素搜索仍需額外搜索17個象素點，在采用快速整數(shù)象素點搜索后所占的運算量比較大，需要進一步的減少搜索點。
為了降低運動估計的運算量，許多快速運動估計整象素搜索算法被提出，基于局部最優(yōu)的區(qū)域搜索方法能夠大大降低搜索點數(shù)，如三步法，菱形搜索法，六邊形搜索法等，當搜索模式覆蓋的象素點最接近于圓形時，所需的平均搜索點數(shù)最小。
菱形搜索算法被MPEG-4標準優(yōu)化模型所采納，由S.Zhu和K.K.Ma以“ANew Diamond Search Algorithm for Fast Block Matching Motion Estimation”為名發(fā)表在in Proc.Int.Conf.Inform.Commun.，Signal Process.，pp.292-296，Singapore，Sept.9-12，1997。菱形搜索采用大菱形搜索模式LDSP(如圖1(a)所示)和小菱形搜索模式(以下簡稱SDSP)(如圖1(b)所示)進行區(qū)域搜索代替全搜索。
菱形搜索法的不足之處在于對于大運動情況的視頻序列性能損失大，同時不能適應不同大小和形狀的塊模式。
六邊形搜索算法由Ce Zhu，Xiao Lin和Lap-Pui Chau以“Hexagon-BasedSearch Pattern for Fast Block Motion Estimation”為題發(fā)表在IEEE Trans.0nCSVT，pp.349-355，Vol.12，No.5，May，2002。六邊形搜索法采用六邊形搜索模式(如圖2(a)所示)代替菱形搜索的LDSP，小搜索模式采用SDSP(如圖2(b)所示)。六邊形搜索法比菱形搜索法平均減少兩個搜索點，同時對于大運動情況效果要好。
針對H.264標準，在六邊形法的基礎上，專利申請?zhí)?3106553.8、名稱為“非均勻多層次六邊形格點整象素運動搜索方法”的專利申請公開了一種快速運動估計算法，在運動向量預測上采用了更多的時域和空域上的預測算子，整數(shù)象素搜索采用多種搜索模式混合的搜索方式進行預測，該搜索算法考慮到H.264編碼的特點，針對大運動情況具有更好的效果。該方法存在不足之處運動向量預測沒有考慮到零向量的預測算子，由于零向量的運動向量編碼比特數(shù)為零，最優(yōu)化評價函數(shù)比較小。同時對于H.264的非正方形的不同大小的塊模式?jīng)]有充分考慮到形狀和尺寸的特點，沒有使得搜索模式覆蓋的象素點充分接近于圓形，沒有取得最優(yōu)的平均搜索點數(shù)。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的是提出一種基于自適應六邊形搜索的編碼方法，克服已有技術的不足之處，特別針對最新的視頻編碼標準H.264標準的編碼特點提出的自適應的快速運動估計算法，使得在保證編碼性能的前提下很大程度的降低運動估計的計算復雜度，從而大大提高整體編碼的速度。
本發(fā)明提出的基于自適應六邊形搜索的編碼方法，包括以下步驟(1)利用參考圖象中已經(jīng)完成編碼的塊的運動向量以及當前圖象中已經(jīng)完成編碼的塊的運動向量，測定當前圖象中當前塊的初始運動向量；(2)以上述當前塊的初始運動向量所指向的象素點為中心，對參考圖象進行區(qū)域搜索，得到一個整數(shù)象素點，以該整數(shù)象素點為中心的參考塊與當前圖象中當前塊之間的幀間絕對差為最小；(3)以上述整數(shù)象素點作為搜索中心，先后進行二分之一象素搜索和四分之一象素搜索，最后得到四分之一精度的象素點，以該四分之一象素點為中心的參考塊與當前圖象中當前塊之間的幀間絕對差為最?。?4)以上述四分之一象素點與當前圖象中的當前塊中心之間的向量為當前塊的運動向量，以此運動向量對當前圖象中的當前塊進行編碼。
上述方法中的參考圖象中，已完成編碼的塊的運動向量為時域上前一幀對應塊運動向量。
上述方法中的當前圖象中，已完成編碼的塊的運動向量為空域相鄰塊運動向量、空域相鄰塊的中值向量和零向量。
上述方法中對參考圖象進行區(qū)域搜索的方法可為自適應六邊形搜索。
上述方法中的二分之一象素搜索包括以下步驟(1)將圓周量化成45度間隔的8個方向，從該8個方向中選定一個與整數(shù)象素點搜索中小菱形的移動方向最接近的方向；(2)從整數(shù)象素點和位于上述小菱形移動方向最接近方向上的2個相鄰的二分之一象素點中選定一個最優(yōu)點，一個次優(yōu)點，以最優(yōu)點為中心的參考塊與當前圖象中當前塊之間的幀間絕對差為最?。?3)若小菱形的移動方向為零，則選取整數(shù)象素點和整數(shù)象素點上下左右四個相鄰的二分之一象素點中選定一個最優(yōu)點，一個次優(yōu)點，以最優(yōu)點為中心的參考塊與當前圖象中當前塊之間的幀間絕對差為最小。
上述方法中的四分之一象素搜索的方法為從二分之一象素搜索得到的最優(yōu)點和次優(yōu)點之間，選擇三個四分之一象素點，從該三個四分之一象素點和二分之一象素最優(yōu)點之間選定一個點，以該點為中心的參考塊與當前圖象中當前塊之間的幀間絕對差為最小。
本發(fā)明提出的基于自適應六邊形搜索的編碼方法，其特點是運動向量預測采用時域空域多預測算子預測，整數(shù)象素搜索采用自適應的六邊形搜索模式，分數(shù)象素搜索采用基于方向預測的快速分數(shù)象素搜索方法。本方法在保證編碼質(zhì)量的同時很大程度的降低了編碼運算量，達到提高編碼速度的目的。本方法不限于H.264國際標準，可以推廣應用到其他視頻編碼國際標準和非國際標準中。


圖1是已有技術中菱形搜索模式示意圖，其中(a)為大菱形搜索模式，(b)為小菱形搜索模式。
圖2是已有技術中六邊形搜索模式示意圖，其中(a)為六邊形大搜索模式，(b)為小菱形搜索模式。
圖3是本發(fā)明采用的自適應六邊形搜索模式示意圖，其中(a)為均勻的六邊形大搜索模式，(b)為小菱形搜索模式，(c)為水平方向六邊形大搜索模式，(d)為垂直方向六邊形大搜索模式。
圖4是本發(fā)明采用的自適應六邊形搜索移動覆蓋情況，其中(a)和(b)表示水平方向六邊形搜索時移動覆蓋情況，(c)和(d)表示垂直方向六邊形搜索時移動覆蓋情況。
具體實施例方式
本發(fā)明提出的基于自適應六邊形搜索的編碼方法，首先利用參考圖象中已經(jīng)完成編碼的塊的運動向量以及當前圖象中已經(jīng)完成編碼的塊的運動向量，測定當前圖象中當前塊的初始運動向量；以當前塊的初始運動向量所指向的象素點為中心，對參考圖象進行區(qū)域搜索，得到一個整數(shù)象素點，以該整數(shù)象素點為中心的參考塊與當前圖象中當前塊之間的幀間絕對差為最??；以整數(shù)象素點作為搜索中心，先后進行二分之一象素搜索和四分之一象素搜索，最后得到四分之一精度的象素點，以該四分之一象素點為中心的參考塊與當前圖象中當前塊之間的幀間絕對差為最小；以四分之一象素點與當前圖象中的當前塊中心之間的向量為當前塊的運動向量，以此運動向量對當前圖象中的當前塊進行編碼。
上述方法中的參考圖象中，已完成編碼的塊的運動向量為時域上前一幀對應塊運動向量?？紤]時域上的連續(xù)性，選取前一幀的對應塊的運動向量，即和當前塊位置對應的前一幀的塊已經(jīng)編碼的運動向量作為預測算子MVP。選擇的條件是如果前一幀的對應塊采用的是幀間預測編碼，并且前一幀對應塊的大小要大于等于當前塊，(例如16×16的塊大于16×8的塊，8×16的塊大于8×8的塊等等)則選取前一幀對應塊的運動向量作為一個預測算子MVP，計算幀間絕對差SADP。
上述方法中的當前圖象中，已完成編碼的塊的運動向量為空域相鄰塊運動向量、空域相鄰塊的中值向量和零向量。
當前塊的空域相鄰塊預測，選擇預測算子MVA，MVB，MVC和MVD。分別表示當前塊的左側(cè)相鄰塊A，上面相鄰塊B，左上相鄰塊C和右上相鄰塊D的運動向量。分別計算對應運動向量在當前塊的SADA，SADB，SADC和SADD。
當前塊空域相鄰塊的中值向量預測，選擇A，B，C，D四個塊的運動向量的中值作為預測算子MVM＝Median(MVA+MVB+MVC) 公式(2)其中Median表示中值運算。計算幀間絕對差SADM。
零向量預測，選擇預測算子MVZ＝(0，0)，零向量即兩個方向運動為零的向量。計算幀間絕對差SADZ。
選擇SADA，SADB，SADC，SADD，SADM，SADZ和SADP值最小的預測算子的運動向量作為最終選擇的初始運動向量PredictMV。
上述方法中對參考圖象進行區(qū)域搜索的方法可為自適應六邊形搜索。
以上一步得到的初始運動向量為搜索中心進行區(qū)域搜索。大搜索模式采用自適應的六邊形搜索模式，小搜索模式仍然采用無限制的小菱形搜索模式。根據(jù)當前塊的大小和形狀，采用不同形狀和尺寸的六邊形模式，使得該模式所覆蓋的象素點最可能的近似在一個圓形內(nèi)，達到最佳的平均搜索點數(shù)。
自適應六邊形搜索所采用的搜索模式如圖3所示。其中對于正方形的塊模式包括16×16，8×8，4×4的塊模式采用圖3(a)的均勻的六邊形搜索模式HSP。對于8×16和4×8的塊模式，其塊形狀為長方形，垂直尺寸是水平尺寸的兩倍，所以采用圖3(c)所示的水平方向六邊形搜索模式HHSP，搜索模式的水平尺寸大于垂直尺寸。對于16×8和8×4的塊模式，其塊形狀為長方形，水平尺寸是垂直尺寸的兩倍，所以采用如圖3(d)所示的垂直方向六邊形搜索模式VHSP，搜索模式的垂直尺寸大于水平尺寸。對于小搜索模式采用如圖3(b)所示的小菱形模式SDSP。
考慮塊模式的大小對搜索模式的影響，上述的搜索模式可以根據(jù)不同的情況自適應的改變尺寸，我們通過尺寸參數(shù)scale來控制和獲得不同步長的搜索模式。改變步長即改變搜索模式的大小。例如我們用HSP(4)模式表示采用4倍大小的HSP模式進行搜索。
整數(shù)象素搜索首先選擇初始運動向量作為搜索中心點，根據(jù)不同的塊模式選取不同的大搜索模式以該搜索中心為中心點進行大搜索模式匹配，計算7個搜索點的幀間絕對差，若幀間絕對差最小值的點位于大搜索模式的中心點，則切換到SDSP進行小菱形搜索，否則將大搜索模式的中心點移至幀間絕對差最小值的點遞歸的進行大搜索模式搜索，直到幀間絕對差最小值的點位于中心點為止，切換到SDSP。
無限制的小菱形模式SDSP搜索表示搜索不僅僅搜索一次完成，而是要不斷的遞歸搜索直到幀間絕對差最小值的點位于小菱形的中心點才停止，這時的中心點即作為整數(shù)象素搜索獲得最優(yōu)匹配點。由于下一步還要進行分數(shù)象素的搜索，所以一定要更加精確，保證小菱形的中心點為最優(yōu)整數(shù)點，并且通過小菱形的運動方向性來預測分象素搜索的方向性。
大搜索模式中HHSP和VHSP模式在計算過程中，當進行模式移動時，和HSP模式和SDSP模式一樣存在覆蓋點的問題，利用覆蓋點技術可以使得實際計算量大大的減少。其覆蓋點的情況和六邊形搜索相似，但是不同模式具有不同的覆蓋情況，但是均覆蓋4個點，只需計算新的3個點，移動覆蓋點情況見圖4所示。
計算HSP，HHSP，VHSP和SDSP的搜索點的幀間絕對差均具有可比性，因此整個搜索過程存儲一個最小的幀間絕對差，當計算其中某個搜索點的幀間絕對差過程中發(fā)現(xiàn)累加值已經(jīng)超過或者等于該最小的幀間絕對差時，則立刻停止該點的計算，直接跳到下一個搜索點進行計算，這樣意味著不是每個搜索點的幀間絕對差均計算完成，這種技術可以使搜索速度有所提高。實際上，離搜索中心越遠的點幀間絕對差越大的概率越高，所以這種技術是有效的，效果很明顯。
對于小運動的情況，運動向量很小，最優(yōu)點有很大概率為搜索中心點或是相鄰的點，因此針對小運動的靜止塊或準靜止塊，通過判斷預測得到的初始運動向量的模和一個域值進行比較，如果小于該域值，則可以直接進行SDSP的搜索，跳過大模式搜索過程，減少搜索點數(shù)。
具體實施描述如下(1)計算D＝|PredictMVx|+|PredictMVy|，其中PredictMVx表示初始運動向量的橫向分量，PredictMVy表示初始運動向量的縱向分量。
(2)如果D＜＝1，則以(0，0)點為中心僅進行SDSP搜索，SDSP搜索結(jié)果作為整數(shù)象素搜索的最佳匹配點。
否則，如果D＜＝Search Range，則設置參數(shù)scale＝3否則設置scale＝4。其中Search Range表示整數(shù)象素搜索的搜索窗半徑范圍，scale參數(shù)表示搜索模式的尺寸參數(shù)。
(3)根據(jù)當前塊的塊模式分別進行如下搜索如果16×16模式，則進行HSP(4)搜索然后SDSP搜索如果16×8模式，則進行VHSP(scale)搜索然后SDSP搜索如果8×16模式，則進行HHSP(scale)搜索然后SDSP搜索如果8×8模式，則進行HSP(2)搜索然后SDSP搜索如果8×4模式，則進行VHSP(2)搜索然后SDSP搜索如果4×8模式，則進行HHSP(2)搜索然后SDSP搜索如果4×4模式，則進行HSP(1)搜索然后SDSP搜索其中模式對應的參數(shù)表示搜索模式在基準模式尺寸基礎上擴大的倍數(shù)。例如HSP(4)表示對于HSP模式搜索點之間的距離擴大4倍。
其中SDSP搜索的結(jié)果作為整數(shù)象素搜索的最佳匹配點。搜索完畢。
搜索中采用的SDSP搜索，HSP，VHSP，HHSP搜索規(guī)則均為對搜索模式各個搜索點進行匹配計算SAD值，選擇最小SAD值的點。如果該點位于搜索模式的中心點，則搜索完畢，否則將搜索模式中心點移至該點繼續(xù)進行上述計算過程。直到最小SAD值的點位于搜索中心為止，則中心點即為搜索的結(jié)果點。
在進行SDSP搜索時，計算搜索結(jié)果點和初始搜索中心點的位移向量。并存儲位移向量方向PDirection。若位移向量為零，則PDirection＝0，否則，將位移向量的方向量化到8個主方向之一上，間隔45度。若方向為水平方向，則PDirection＝1，若方向為垂直方向，則PDirecton＝2，另外兩個45度方向分別設置PDirection為3和4。
上述方法中的二分之一象素搜索包括以下步驟(1)將圓周量化成45度間隔的8個方向，從該8個方向中選定一個與整數(shù)象素點搜索中小菱形的移動方向最接近的方向；(2)從整數(shù)象素點和位于上述小菱形移動方向最接近方向上的2個相鄰的二分之一象素點中選定一個最優(yōu)點，一個次優(yōu)點，以最優(yōu)點為中心的參考塊與當前圖象中當前塊之間的幀間絕對差為最小；(3)若小菱形的移動方向為零，則選取整數(shù)象素點和整數(shù)象素點上下左右四個相鄰的二分之一象素點中選定一個最優(yōu)點，一個次優(yōu)點，以最優(yōu)點為中心的參考塊與當前圖象中當前塊之間的幀間絕對差為最小。
上述方法中的四分之一象素搜索的方法為從二分之一象素搜索得到的最優(yōu)點和次優(yōu)點之間，選擇三個四分之一象素點，從該三個四分之一象素點和二分之一象素最優(yōu)點之間選定一個點，以該點為中心的參考塊與當前圖象中當前塊之間的幀間絕對差為最小。
具體實施描述如下(1)根據(jù)整數(shù)象素搜索中SDSP搜索得到的PDirection值，在整數(shù)象素搜索結(jié)果點周圍8個相鄰二分之一象素點中選擇進行二分之一搜索的象素點。
若PDirection＝0，則選擇左，右，上，下四個象素點。
若PDirection＝1，則選擇左，右兩個象素點。
若PDirection＝2，則選擇上，下兩個象素點。
若PDirection＝3，則選擇左下和右上兩個象素點。
若PDirection＝4，則選擇左上和右下兩個象素點。
將選擇的二分之一象素點和整數(shù)象素搜索結(jié)果點一起進行二分之一象素搜索，計算每一個點的SAD值，選擇SAD值最小作為最優(yōu)搜索點，次小的點作為次優(yōu)搜索點。
(2)根據(jù)二分之一象素搜索的結(jié)果，選擇得到的最優(yōu)搜索點和次優(yōu)搜索點之間的三個四分之一象素點進行四分之一象素的搜索，計算SAD值，和二分之一最優(yōu)搜索點的SAD值一起選擇SAD值最小的點作為搜索的結(jié)果點，對應的運動向量即為最終的運動向量。
本發(fā)明提出的方法在H.264標準參考軟件JM42上進行了實驗測試，選擇CIP分辨率(352×288)，對小運動視頻序列和大運動的視頻序列均進行了測試。本發(fā)明提出的方法的實驗結(jié)果表明，在參考軟件各種配置條件下，運動估計速度比原有H.264的快速全搜索運動估計平均提高10倍，比原有的H.264的全搜索運動估計平均提高50倍。整個H.264編碼的速度提高3-4倍。質(zhì)量下降平均0.05dB，最大不超過0.1dB。所以采用本發(fā)明提出的方法在保持編碼質(zhì)量的前提下，極大提高編碼速度，節(jié)省編碼時間。
權利要求
1.一種基于自適應六邊形搜索的編碼方法，其特征在于該方法包括以下步驟(1)利用參考圖象中已經(jīng)完成編碼的塊的運動向量以及當前圖象中已經(jīng)完成編碼的塊的運動向量，測定當前圖象中當前塊的初始運動向量；(2)以上述當前塊的初始運動向量所指向的象素點為中心，對參考圖象進行區(qū)域搜索，得到一個整數(shù)象素點，以該整數(shù)象素點為中心的參考塊與當前圖象中當前塊之間的幀間絕對差為最??；(3)以上述整數(shù)象素點作為搜索中心，先后進行二分之一象素搜索和四分之一象素搜索，最后得到四分之一精度的象素點，以該四分之一象素點為中心的參考塊與當前圖象中當前塊之間的幀間絕對差為最小；(4)以上述四分之一象素點與當前圖象中的當前塊中心之間的向量為當前塊的運動向量，以此運動向量對當前圖象中的當前塊進行編碼。
2.如權利要求1所述的方法，其特征在于其中所述的參考圖象中已完成編碼的塊的運動向量為時域上前一幀對應塊運動向量。
3.如權利要求1所述的方法，其特征在于其中所述的當前圖象中已完成編碼的塊的運動向量為空域相鄰塊運動向量、空域相鄰塊的中值向量和零向量。
4.如權利要求1所述的方法，其特征在于第2步中對參考圖象進行區(qū)域搜索為自適應六邊形搜索。
5.如權利要求1所述的方法，其特征在于第3步中的二分之一象素搜索包括以下步驟(1)將圓周量化成45度間隔的8個方向，從該8個方向中選定一個與整數(shù)象素點搜索中小菱形的移動方向最接近的方向；(2)從整數(shù)象素點和位于上述小菱形移動方向最接近方向上的2個相鄰的二分之一象素點中選定一個最優(yōu)點，一個次優(yōu)點，以最優(yōu)點為中心的參考塊與當前圖象中當前塊之間的幀間絕對差為最??；(3)若小菱形的移動方向為零，則選取整數(shù)象素點和整數(shù)象素點上下左右四個相鄰的二分之一象素點中選定一個最優(yōu)點，一個次優(yōu)點，以最優(yōu)點為中心的參考塊與當前圖象中當前塊之間的幀間絕對差為最小。
6.如權利要求1所述的方法，其特征在于第3步中的四分之一象素搜索的方法為從二分之一象素搜索得到的最優(yōu)點和次優(yōu)點之間，選擇三個四分之一象素點，從該三個四分之一象素點和二分之一象素最優(yōu)點之間選定一個點，以該點為中心的參考塊與當前圖象中當前塊之間的幀間絕對差為最小。
全文摘要
本發(fā)明涉及一種基于自適應六邊形搜索的編碼方法，屬于視頻信號處理和視頻編碼技術領域。該方法首先測定當前圖象中當前塊的初始運動向量；對參考圖象進行區(qū)域搜索，得到一個整數(shù)象素點，以整數(shù)象素點作為搜索中心，先后進行二分之一象素搜索和四分之一象素搜索，最后得到四分之一精度的象素點，以四分之一象素點與當前圖象中的當前塊中心之間的向量為當前塊的運動向量，以此運動向量對當前圖象中的當前塊進行編碼。本發(fā)明方法在保證編碼質(zhì)量的同時很大程度的降低了編碼運算量，達到提高編碼速度的目的。本方法不限于H.264國際標準，可以推廣應用到其他視頻編碼國際標準和非國際標準中。
文檔編號H04N7/40GK1545325SQ200310113568
公開日2004年11月10日 申請日期2003年11月18日 優(yōu)先權日2003年11月18日
發(fā)明者賀玉文, 張建寧, 鐘玉琢, 楊士強 申請人:清華大學