基于運動向量相關(guān)性的運動估計搜索范圍預(yù)測方法和系統(tǒng)的制作方法
【專利摘要】本發(fā)明提供了基于運動向量相關(guān)性的運動估計搜索范圍預(yù)測方法和系統(tǒng)，該方法包括步驟：S1、預(yù)先設(shè)定最大搜索范圍SRmax和最小搜索范圍SRmin；S2、計算不同模式下預(yù)測單元PU的擬合系數(shù)；S3、根據(jù)當前PU的模式，獲取對應(yīng)的擬合系數(shù)；S4、根據(jù)當前PU的模式，獲取對應(yīng)的運動向量預(yù)測子以及可用的空域和時域相關(guān)候選運動向量；S5、計算運動向量預(yù)測子和每個可用的空域和時域相關(guān)候選運動向量的累加差；S6、根據(jù)S2中的擬合系數(shù)，S4中的運動向量預(yù)測子，S5中的累加差，計算基本搜索范圍；S7、根據(jù)基本搜索范圍、預(yù)先設(shè)定的最大搜索范圍SRmax和最小搜索范圍SRmin確定最終搜索范圍SRk。該發(fā)明能夠動態(tài)調(diào)整搜索范圍，從而達到減少計算量和縮短搜索時間的目的。
【專利說明】基于運動向量相關(guān)性的運動估計搜索范圍預(yù)測方法和系統(tǒng)
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及視頻處理【技術(shù)領(lǐng)域】，尤其涉及基于運動向量相關(guān)性的運動估計搜索范圍預(yù)測方法和系統(tǒng)。
【背景技術(shù)】
[0002]隨著技術(shù)的發(fā)展，高清晰度、高幀率的視頻漸漸成為了人們新的需求。高效率視頻編碼(HEVC, Hig h Efficiency Video Coding)是由動態(tài)圖像專家組(MPEG, MovingPictures Experts Group)和國際電信聯(lián)盟遠程通信標準化組織(ITU-T, ITU-T for ITUTelecommunication Standardization Sector)的視頻編碼專家組(VCEG, Video CodingExperts Group)共同組成的視頻編碼聯(lián)合組(JCT-VC, Joint Collaborative Team onVideo Coding)聯(lián)合開發(fā)的新一代視頻壓縮標準。HEVC旨在保證視頻畫質(zhì)基本不下降的前提下能夠?qū)⒈忍芈蕢嚎s到上一代視頻編碼標準H.264/MPEG-4AVC的50%。但是，比特率下降的代價則是編碼復(fù)雜度的急劇提高。盡管有許多的方法可以用來降低巨大的計算量，但是還有需要許多的工作來進一步加快編碼的速率。HEVC采用了編碼樹單元(CTU，Coding TreeUnit)結(jié)構(gòu)。每個CTU內(nèi)部可以包含一個或多個編碼單元(⑶，Coding Unit),而每一個⑶都對應(yīng)著預(yù)測單元(PU,Prediction Unit)和變換單元(TU,Transform Unit)。在運動估計(ME,Motion Estimation)時，當前的PU通過需要在已編碼的參考幀中搜索最匹配的部分。
[0003]目前，PU優(yōu)化搜索過程的方式主要是在一個固定的搜索范圍內(nèi)通過搜索獲得較好的位置，這種方法存在的問題:
[0004]1、沒有考慮當前本身的運動情況，也就不能根據(jù)當前PU的運動情況合理的限制搜索的范圍；
[0005]2、沒有考慮當前PU和周圍的⑶的運動的一致性，也就不能自適應(yīng)的調(diào)整搜索范圍；

【發(fā)明內(nèi)容】

[0006]針對現(xiàn)有技術(shù)的不足，本發(fā)明提供基于模式預(yù)處理的幀內(nèi)編碼優(yōu)化方法和系統(tǒng)，使得在HEVC編碼操作過程中能穩(wěn)定地加快編碼速度。
[0007]為實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明通過以下技術(shù)方案予以實現(xiàn):
[0008]基于運動向量相關(guān)性的運動估計搜索范圍預(yù)測方法，包括以下步驟:
[0009]S1、預(yù)先設(shè)定最大搜索范圍SRmax和最小搜索范圍SRmin ；
[0010]S2、計算不同模式下預(yù)測單元PU的擬合系數(shù)ahk, avk和bhk, bvk,其中預(yù)測單元PU的模式總數(shù)為Q, O≤k < Q ;
[0011]S3、根據(jù)當前PU的模式k,獲取對應(yīng)的擬合系數(shù)ahk，avk和bhk，bvk ;
[0012]S4、根據(jù)當前PU的模式k，獲取對應(yīng)的運動向量預(yù)測子(MVPhk，MVPvk)以及可用的空域和時域相關(guān)候選運動向量(MVChki, MVCvki),其中，iCountk表示可用的空域和時域相關(guān)候選運動向量的總個數(shù)，O≤i < iCountk ；[0013]S5、計算運動向量預(yù)測子(MVPhk, MVPvk)和每個可用的空域和時域相關(guān)候選運動向量(MVChki, MVCvki)的累加差(AMVThk, AMVTvk)；
[0014]S6、根據(jù)S2中的擬合系數(shù)ahk，avk和bhk，bvk，S4中的運動向量預(yù)測子(MVPhk, MVPvk)，S5 中的累加差(AMVThk, Λ MVTvk)，計算基本搜索范圍 SRBasick ；
[0015]S7、根據(jù)S6中的基本搜索范圍SRBasick和SI中的最大搜索范圍SRmax和最小搜索范圍SRmin確定最終搜索范圍SRk。
[0016]進一步地,所述步驟S2包括:
[0017]S21、確定預(yù)測單元PU的所有模式；
[0018]S22、獲取測試序列中PUjk的可用的空域和時域運動相關(guān)的候選運動向量(MVChijk, MVCvijk)，O≤k < Q，j表示第k種模式下的第j個PU，Q為預(yù)測單元的總模式數(shù)；
[0019]S23、獲取PUjk的運動向量預(yù)測子(MVPhjk，MVPvjk)和實際運動向量(MVhjk，MVvjk)；
[0020]S24、計算運動向量預(yù)測子(MVPhjk, MVPvjk)和每一個可用的空域和時域相關(guān)候選運動向量(MVChijk, MVCvijk)的差，取絕對值后求和:
【權(quán)利要求】
1.基于運動向量相關(guān)性的運動估計搜索范圍預(yù)測方法，其特征在于，包括以下步驟: 51、預(yù)先設(shè)定最大搜索范圍SRmax和最小搜索范圍SRmin； 52、計算不同模式下預(yù)測單元PU的擬合系數(shù)ahk,avk和bhk, bvk,其中預(yù)測單元PU的模式總數(shù)為Q,0k < Q ; 53、根據(jù)當前PU的模式k,獲取對應(yīng)的擬合系數(shù)ahk,avk和bhk, bvk ； 54、根據(jù)當前PU的模式k，獲取對應(yīng)的運動向量預(yù)測子(MVPhk，MVPvk)以及可用的空域和時域相關(guān)候選運動向量(MVChki, MVCvki),其中，iCountk表示可用的空域和時域相關(guān)候選運動向量的總個數(shù)，Oi < iCountk ； 55、計算運動向量預(yù)測子(MVPhk，MVPvk)和每個可用的空域和時域相關(guān)候選運動向量(MVChki, MVCvki)的累加差(AMVThk, AMVTvk)； 56、根據(jù)S2中的擬合系數(shù)ahk，avk和bhk，bvk,S4中的運動向量預(yù)測子(MVPhk，MVPvk)，S5中的累加差(AMVThk, Λ MVTvk),計算基本搜索范圍SRBasick ； 57、根據(jù)S6中的基本搜索范圍SRBasick和SI中的最大搜索范圍SRmax和最小搜索范圍SRmin確定最終搜索范圍SRk。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述步驟S2包括: 521、確定預(yù)測單元PU的所有模式； 522、獲取測試序列中PUjk的可用的空域和時域運動相關(guān)的候選運動向量(MVChijk, MVCvijk)，Ok < Q，j表示第k種模式下的第j個TO，Q為預(yù)測單元的總模式數(shù)； 523、獲取PUjk的運動向量預(yù)測子(MVPhjk,MVPvjk)和實際運動向量(MVhjk，MVvjk)； 524、計算運動向量預(yù)測子(MVPhjk,MVPvjk)和每一個可用的空域和時域相關(guān)候選運動向量(MVChijk, MVCvijk)的差，取絕對值后求和:



3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述步驟S5包括: 計算運動向量預(yù)測子(MVPhk, MVPvk)和每個可用的空域和時域相關(guān)候選運動向量(MVChki, MVCvki)的差，取絕對值后求和:
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述步驟S6包括: 根據(jù)S2中的擬合系數(shù)ahk，avk和bhk，bvk, S4中的運動向量預(yù)測子(MVPhk，MVPvk)，S5中的累加差(AMVThk, Λ MVTvk),計算基本搜索范圍:
SRhk_basic = |ahkX AMVThk+bhkX | MVPhk
SRvk_basic = IavkX AMVTvk+bvkX MVPvk |。
SRBasick — SRhk_basic+SRvk_basic。
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述步驟S7包括: 根據(jù)基本搜索范圍SRBasick和預(yù)先設(shè)定的最大搜索范圍SRmax和最小搜索范圍SRmin確定最終搜索范圍SRk為:
6.基于運動向量相關(guān)性的運動估計搜索范圍預(yù)測系統(tǒng)，其特征在于，該系統(tǒng)包括: 預(yù)先搜索范圍設(shè)定模塊，用于預(yù)先設(shè)定最大搜索范圍SRmax和最小搜索范圍SRmin ； 擬合系數(shù)計算模塊，用于計算不同模式下預(yù)測單元PU的擬合系數(shù)ahk，avk和bhk，bvk,其中預(yù)測單元PU的模式總數(shù)為Q，0≤k < Q ; 對應(yīng)模式的擬合系數(shù)獲取模塊，用于根據(jù)當前PU的模式k，獲取對應(yīng)的擬合系數(shù)ahk, avk 和 bhk, bvk ； 對應(yīng)模式的預(yù)測子和相關(guān)運動向量獲取模塊，用于根據(jù)當前PU的模式k，獲取對應(yīng)的運動向量預(yù)測子(MVPhk，MVPvk)以及可用的空域和時域相關(guān)候選運動向量(MVChki, MVCvki)，其中，iCountk表示可用的空域和時域相關(guān)候選運動向量的總個數(shù),O≤i < iCountk ； 相關(guān)性計算模塊，用于計算運動向量預(yù)測子(MVPhk，MVPvk)和每個可用的空域和時域相關(guān)候選運動向量(MVChki, MVCvki)的累加差(AMVThk, AMVTvk ；) 基本搜索范圍計算模塊，用于根據(jù)對應(yīng)模式的擬合系數(shù)獲取模塊中的擬合系數(shù)ahk, avk和bhk, bvk,對應(yīng)模式的預(yù)測子和相關(guān)運動向量獲取模塊中的運動向量預(yù)測子(MVPhk，MVPvk)，相關(guān)性計算模塊中的累加差(Λ MVThk, Δ MVTvk)，計算基本搜索范圍SRBasick； 最終搜索范圍確定模塊，用于根據(jù)基本搜索范圍計算模塊中的基本搜索范圍SRBasick和預(yù)先搜索范圍設(shè)定模塊中的最大搜索范圍SRmax和最小搜索范圍SRmin確定最終搜索范圍SRk。
7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的系統(tǒng)，其特征在于，所述擬合系數(shù)計算模塊包括: PU模式確定單元，用于確定預(yù)測單元的所有模式； 相關(guān)運動向量獲取單元，用于獲取測試序列中PU#的可用的空域和時域運動相關(guān)的候選運動向量(MVChijk, MVCvijk), O≤k < Q，j表示第k種模式下的第j個PU，k為當前預(yù)測單元的模式； 預(yù)測子和實際運動向量獲取單元，用于獲取I3Ujk的運動向量預(yù)測子(MVPhjk，MVPvjk)和實際運動向量(MVhjk，MVvjk)； 相關(guān)性計算單元，用于計算運動向量預(yù)測子(MVPh>MVP\k)和每一個可用的空域和時域相關(guān)候選運動向量(MVChijk, MVCvijk)的差，取絕對值后求和:
8.根據(jù)權(quán)利要求6所述的系統(tǒng)，其特征在于，所述相關(guān)性計算模塊用于計算運動向量預(yù)測子(MVPhk，MVPvk)和每個可用的空域和時域相關(guān)候選運動向量(MVChki, MVCvki)的差，取絕對值后求和:
9.根據(jù)權(quán)利要求6所述的系統(tǒng)，其特征在于，所述基本搜索范圍計算模塊用于根據(jù)對應(yīng)模式的擬合系數(shù)獲取模塊中的擬合系數(shù)ahk，avk和bhk，bvk,對應(yīng)模式的預(yù)測子和相關(guān)運動向量獲取模塊中的運動向量預(yù)測子(MVPhk，MVPvk)，相關(guān)性計算模塊中的累加差(Δ MVThk, Δ MVTvk)，計算基本搜索范圍 SRBasick:
SRhk_basic = |ahkX AMVThk+bhkX | MVPhk
SRvk_basic = IavkX AMVTvk+bvkX MVPvk |。
SRBasick — SRhk_basic+SRvk_basic。
10.根據(jù)權(quán)利要求6所述的系統(tǒng)，其特征在于，所述最終搜索范圍確定模塊用于根據(jù)基本搜索范圍SRBasick和預(yù)先設(shè)定的最大搜索范圍SRmax和最小搜索范圍SRmin確定最終搜索范圍SRk:
【文檔編號】H04N19/57GK103702127SQ201310744084
【公開日】2014年4月2日 申請日期:2013年12月30日 優(yōu)先權(quán)日:2013年12月30日
【發(fā)明者】劉振宇, 都龍山, 汪東升 申請人:清華大學(xué), 華為技術(shù)有限公司