專利名稱：一種基于avs的不同模式快速搜索方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及數(shù)字視頻編碼技術(shù)，尤其涉及一種基于AVS的不同模式快速搜 索方法。
背景技術(shù)：
AVS是中國(guó)自主制定的音視頻編碼技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)，與當(dāng)前國(guó)際上最先進(jìn)的 H.264/AVC框架相當(dāng)，同時(shí)充分考慮實(shí)現(xiàn)復(fù)雜度，在壓縮效率相當(dāng)?shù)那疤嵯拢?較H.264/AVC的實(shí)現(xiàn)復(fù)雜度大為降低。對(duì)于運(yùn)動(dòng)搜索，AVS支持4種塊分割模 式16*16、 16*8、 8*16、 8*8。相對(duì)于H.264/AVC的7種塊分割模式16*16、 16*8、 8*16、 8*8、 8*4、 4*8、 4*4，已經(jīng)大大簡(jiǎn)化，但是運(yùn)動(dòng)搜索的運(yùn)算復(fù)雜 度依然很高，大概占到整個(gè)編碼器運(yùn)算量的60%~80%，不利于實(shí)時(shí)應(yīng)用。且對(duì) 于這些不同模式的處理與他們之間算法的轉(zhuǎn)換問(wèn)題也是有待解決的問(wèn)題。在現(xiàn)有的運(yùn)動(dòng)估計(jì)算法中，主要通過(guò)以下方法來(lái)實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)編碼對(duì)上述4 種模式分別進(jìn)行整像素和分像素搜索，而模式判決則在分像素搜索完成后進(jìn)行。 在硬件上有兩種實(shí)現(xiàn)方法順序方法和并行方法。順序方法即對(duì)4種模式依次 進(jìn)行處理，這種方法會(huì)占用大量的時(shí)序。并行方法即將4種模式同時(shí)處理，這 種方法需要占用大量的硬件資源。上述兩種方法都很難滿足在高分辨率的視頻 和大搜索范圍時(shí)的實(shí)時(shí)編碼要求。發(fā)明內(nèi)容本發(fā)明解決的技術(shù)問(wèn)題是提供一種基于AVS的不同模式快速搜索方法，在 整像素搜索時(shí)完成模式判決，并在分像素搜索時(shí)決定最佳匹配點(diǎn)，所述搜索方 法可有效降低運(yùn)動(dòng)搜索的處理周期，減少占用的資源。為了解決上述技術(shù)問(wèn)題，本發(fā)明采用了如下技術(shù)手段 一種基于AVS的不同模式快速搜索方法，對(duì)當(dāng)前四種宏塊劃分模式16*16、16*8、 8*16、 8*8進(jìn)行像素搜索，第一至第五寄存器用于存放不同的殘差值，所 述搜索方法包含以下步驟步驟一對(duì)當(dāng)前宏塊的4種劃分模式進(jìn)行整像素搜索，得出每種模式下最佳 匹配塊，并進(jìn)行模式判決，取殘差值最小的模式為當(dāng)前模式類型，并將整像素 的最佳匹配塊劃分為4個(gè)8*8的子塊；步驟二對(duì)8*8子塊1進(jìn)行二分之一像素搜索，將各個(gè)匹配點(diǎn)的殘差數(shù)據(jù)》文 入第一寄存器，并用比較算法找出8*8子塊1的最佳匹配塊；步驟三對(duì)8*8子塊2進(jìn)行二分之一像素搜索，將各個(gè)匹配點(diǎn)的殘差數(shù)據(jù)放 入第二寄存器，然后用比較算法找出8*8子塊2的最佳匹配塊；步驟四將第一寄存器和第二寄存器中的數(shù)據(jù)之和放入第四寄存器，作為第 一個(gè)16*8塊的殘差數(shù)據(jù)；用比較算法找出第一個(gè)16*8塊的最佳匹配塊；步驟五對(duì)8*8子塊3進(jìn)行二分之一像素搜索，將各個(gè)匹配點(diǎn)的殘差數(shù)據(jù)放 入第三寄存器，然后用比較算法找出8*8子塊2的最佳匹配塊；步驟六將第一寄存器和第三寄存器中的數(shù)據(jù)之和放入第五寄存器，作為第 一個(gè)8*16塊的殘差數(shù)據(jù)；用比較算法找出第一個(gè)8*16塊的最佳匹配塊；步驟七對(duì)8*8子塊4進(jìn)行二分之一像素搜索，將各個(gè)匹配點(diǎn)的殘差數(shù)據(jù)放 入第一寄存器，然后用比較算法找出8*8子塊4的最佳匹配塊；步驟八將第一寄存器和第三寄存器中的數(shù)據(jù)之和放入第四寄存器，作為第 二個(gè)16*8塊的殘差數(shù)據(jù)，然后用比較算法找出第二塊16*8的最佳匹配塊；步驟九將第一寄存器和第二寄存器中的數(shù)據(jù)之和放入第四寄存器，作為第 二個(gè)8*16塊的殘差數(shù)據(jù)，然后用比較算法找出第二塊8*16的最佳匹配塊；步驟十將第一寄存器和第二寄存器中的兩塊8*16塊的數(shù)據(jù)之和作為16*16 的殘差值進(jìn)行最小殘差比較算法，找出最佳匹配塊。步驟十一根據(jù)步驟一所決定的模式選取相應(yīng)的二分之一像素最佳匹配塊。步驟十二將二分之一像素的最佳匹配塊劃分為4個(gè)8*8的子塊。步驟十三重復(fù)步驟二至步驟十一，搜索精度改為四分之一精度。最終得出 當(dāng)前宏塊的最佳匹配塊。由于采用了以上的不同模式快速搜索方法，與現(xiàn)有技術(shù)相比降低了運(yùn)動(dòng)搜 索的處理周期，可以更好的滿足編碼的實(shí)時(shí)性要求；而且只涉及5組寄存器，明顯減少了資源的占用。


本發(fā)明的基于AVS的不同模式快速搜索方法由以下的實(shí)施例及附圖詳細(xì)給出。圖1為本發(fā)明所述的子塊劃分示意圖。
具體實(shí)施方式
以下將對(duì)本發(fā)明的基于AVS的不同模式快速搜索方法作進(jìn)一步的詳細(xì)描述。本實(shí)施例提供了一種基于AVS的不同模式快速搜索方法，搜索范圍為 128*64。對(duì)當(dāng)前四種宏塊劃分模式16*16、 16*8、 8*16、 8*8進(jìn)行像素搜索， 第一至第五寄存器用于存放不同的殘差值，所述搜索方法包含以下步驟步驟一對(duì)當(dāng)前宏塊的4種劃分模式進(jìn)行整像素搜索，得出每種模式下最佳 匹配塊，并進(jìn)行模式判決，取殘差值最小的模式為當(dāng)前模式類型，并將整像素 的最佳匹配塊劃分為4個(gè)8*8的子塊；步驟二對(duì)8*8子塊1進(jìn)行二分之一像素搜索，將各個(gè)匹配點(diǎn)的殘差數(shù)據(jù)放 入第一寄存器，并用比較算法找出8*8子塊1的最佳匹配塊;步驟三對(duì)8*8子塊2進(jìn)行二分之一像素搜索，將各個(gè)匹配點(diǎn)的殘差數(shù)據(jù)放 入第二寄存器，然后用比較算法找出8*8子塊2的最佳匹配塊；步驟四將第一寄存器和第二寄存器中的數(shù)據(jù)之和放入第四寄存器，作為第 一個(gè)16*8塊的殘差數(shù)據(jù)；用比較算法找出第一個(gè)16*8塊的最佳匹配塊；步驟五對(duì)8*8子塊3進(jìn)行二分之一像素搜索，將各個(gè)匹配點(diǎn)的殘差數(shù)據(jù)放 入第三寄存器，然后用比較算法找出8*8子塊2的最佳匹配塊；步驟六將第一寄存器和第三寄存器中的數(shù)據(jù)之和放入第五寄存器，作為第 一個(gè)8*16塊的殘差數(shù)據(jù)；用比較算法找出第一個(gè)8*16塊的最佳匹配塊；步驟七對(duì)8*8子塊4進(jìn)行二分之一像素搜索，將各個(gè)匹配點(diǎn)的殘差數(shù)據(jù)放 入第一寄存器，然后用比較算法找出8*8子塊4的最佳匹配塊；步驟八將第一寄存器和第三寄存器中的數(shù)據(jù)之和放入第四寄存器，作為第二個(gè)16*8塊的殘差數(shù)據(jù)，然后用比較算法找出第二塊16*8的最佳匹配塊； 步驟九將第一寄存器和第二寄存器中的數(shù)據(jù)之和放入第四寄存器，作為第二個(gè)8*16塊的殘差數(shù)據(jù)，然后用比較算法找出第二塊8*16的最佳匹配塊； 步驟十將第一寄存器和第二寄存器中的兩塊8*16塊的數(shù)據(jù)之和作為16*16的殘差值進(jìn)行最小殘差比較算法，找出最佳匹配塊。步驟十一根據(jù)步驟一所決定的模式選取相應(yīng)的二分之一像素最佳匹配塊。 步驟十二將二分之一像素的最佳匹配塊劃分為4個(gè)8*8的子塊。 步驟十三把搜索精度改為四分之一精度，重復(fù)步驟二至步驟十一，最終得出當(dāng)前宏塊的最佳匹配塊。本發(fā)明將模式判決放在整像素搜索之后分像素搜索之前進(jìn)行，大大降低了分像素搜索算法的硬件實(shí)現(xiàn)復(fù)雜度。對(duì)于4種模式下的9種劃分子塊的殘差數(shù)據(jù)本發(fā)明只用了 5組寄存器進(jìn)行處理，并復(fù)用了最佳匹配點(diǎn)比較器，明顯減少了對(duì)硬件資源的占用。
權(quán)利要求
1、一種基于AVS的不同模式快速搜索方法，對(duì)當(dāng)前四種宏塊劃分模式16*16、16*8、8*16、8*8進(jìn)行像素搜索，第一至第五寄存器用于存放不同的殘差值，其特征在于，所述搜索方法包含以下步驟步驟一對(duì)當(dāng)前宏塊的4種劃分模式進(jìn)行整像素搜索，得出每種模式下最佳匹配塊，并進(jìn)行模式判決，取殘差值最小的模式為當(dāng)前模式類型，并將整像素的最佳匹配塊劃分為4個(gè)8*8的子塊；步驟二對(duì)8*8子塊1進(jìn)行二分之一像素搜索，將各個(gè)匹配點(diǎn)的殘差數(shù)據(jù)放入第一寄存器，并用比較算法找出8*8子塊1的最佳匹配塊；步驟三對(duì)8*8子塊2進(jìn)行二分之一像素搜索，將各個(gè)匹配點(diǎn)的殘差數(shù)據(jù)放入第二寄存器，然后用比較算法找出8*8子塊2的最佳匹配塊；步驟四將第一寄存器和第二寄存器中的數(shù)據(jù)之和放入第四寄存器，作為第一個(gè)16*8塊的殘差數(shù)據(jù)；用比較算法找出第一個(gè)16*8塊的最佳匹配塊；步驟五對(duì)8*8子塊3進(jìn)行二分之一像素搜索，將各個(gè)匹配點(diǎn)的殘差數(shù)據(jù)放入第三寄存器，然后用比較算法找出8*8子塊2的最佳匹配塊；步驟六將第一寄存器和第三寄存器中的數(shù)據(jù)之和放入第五寄存器，作為第一個(gè)8*16塊的殘差數(shù)據(jù)；用比較算法找出第一個(gè)8*16塊的最佳匹配塊；步驟七對(duì)8*8子塊4進(jìn)行二分之一像素搜索，將各個(gè)匹配點(diǎn)的殘差數(shù)據(jù)放入第一寄存器，然后用比較算法找出8*8子塊4的最佳匹配塊；步驟八將第一寄存器和第三寄存器中的數(shù)據(jù)之和放入第四寄存器，作為第二個(gè)16*8塊的殘差數(shù)據(jù)，然后用比較算法找出第二塊16*8的最佳匹配塊；步驟九將第一寄存器和第二寄存器中的數(shù)據(jù)之和放入第四寄存器，作為第二個(gè)8*16塊的殘差數(shù)據(jù)，然后用比較算法找出第二塊8*16的最佳匹配塊；步驟十將第一寄存器和第二寄存器中的兩塊8*16塊的數(shù)據(jù)之和作為16*16的殘差值進(jìn)行最小殘差比較算法，找出最佳匹配塊；步驟十一根據(jù)步驟一所決定的模式選取相應(yīng)的二分之一像素最佳匹配塊；步驟十二將二分之一像素的最佳匹配塊劃分為4個(gè)8*8的子塊；步驟十三重復(fù)步驟二至步驟十一，搜索精度改為四分之一精度。最終得出當(dāng)前宏塊的最佳匹配塊。
全文摘要
本發(fā)明提供了一種基于AVS的不同模式快速搜索方法，所述搜索方法在整像素搜索時(shí)完成模式判決，并在分像素搜索時(shí)決定最佳匹配點(diǎn)，分像素分二分之一和四分之一兩種搜索精度，所述搜索方法可有效降低運(yùn)動(dòng)搜索的處理周期，減少占用的資源。
文檔編號(hào)H04N7/26GK101227612SQ20081003336
公開(kāi)日2008年7月23日 申請(qǐng)日期2008年1月31日 優(yōu)先權(quán)日2008年1月31日
發(fā)明者張兆揚(yáng), 楊涵悅, 滕國(guó)偉, 潘琤雯, 鳳 郭 申請(qǐng)人:上海廣電(集團(tuán))有限公司中央研究院