[发明专利]利用预测指导的抽取搜索的运动估计

权利要求书

1.一种用于视频序列中的运动估计的方法，包括：

基于当前帧中与当前宏块相邻的三个宏块的编码成本的平均值来计 算用于当前帧中的当前宏块的自适应成本阈值；

将与当前宏块相邻的三个宏块的编码成本与所计算的自适应成本阈 值相比较；

确定预测的运动向量，其中

如果所述三个宏块的编码成本都低于自适应成本阈值，则将预测 的运动向量定义为所述三个宏块的三个对应运动向量的中值，

如果所述三个宏块中仅有两个宏块的编码成本低于自适应成本 阈值，则将预测的运动向量定义为这两个宏块的运动向量的平均值， 以及

如果所述三个宏块中仅有一个宏块的编码成本低于自适应成本 阈值，则将预测的运动向量定义为该宏块的运动向量； 从预测的运动向量产生预测的种子运动向量，所述预测的种子运动向 量利用预测的种子运动向量编码成本来编码；

产生利用分级的种子运动向量编码成本而编码的分级的种子运动向 量；

基于对所述预测的种子运动向量编码成本和所述分级的种子运动向 量编码成本的比较，为全像素搜索选择所述预测的种子运动向量、所述分 级的种子运动向量或者两者；

对于每个被选择的所述种子运动向量执行所述全像素搜索，以基于全 像素运动向量的编码成本选择所述全像素运动向量；以及

利用被选择的所述全像素运动向量，执行分数像素搜索，以估计最终 的运动向量。

2.如权利要求1的方法，其中所述最终的运动向量是针对来自所述 视频序列的当前视频帧内的输入宏块而估计的。

3.如权利要求2的方法，其中所述预测的种子运动向量是利用用于 相邻的宏块的预测的运动向量而产生的。

4.如权利要求2的方法，其中所述分级的种子向量是利用分级的搜 索而产生的。

5.如权利要求2的方法，其中产生所述分级的种子向量包括：利用 预定的抽取因子来抽取所述输入宏块，并且利用所述预定的抽取因子来抽 取来自所述视频序列的参考帧。

6.如权利要求2的方法，其中所述全像素搜索是利用被选择的所述 分级的种子运动向量和/或被选择的所述预测的种子运动向量来执行的， 并且其中全像素搜索位置的数量是可配置的。

7.如权利要求2的方法，其中所述全像素搜索是方形搜索。

8.如权利要求2的方法，其中所述分数像素搜索包括至少一个半像 素方形搜索和至少一个四分之一像素菱形搜索。

9.如权利要求2的方法，其中所述最终的运动向量是在可配置大小 的搜索窗内估计的。

10.一种用于视频序列中的运动估计的设备，包括：

基于当前帧中与当前宏块相邻的三个宏块的编码成本的平均值来计 算用于当前帧中的当前宏块的自适应成本阈值的装置；

将与当前宏块相邻的三个宏块的编码成本与所计算的自适应成本阈 值相比较的装置；

确定预测的运动向量的装置，其中

如果所述三个宏块的编码成本都低于自适应成本阈值，则将预测 的运动向量定义为所述三个宏块的三个对应运动向量的中值，

如果所述三个宏块中仅有两个宏块的编码成本低于自适应成本 阈值，则将预测的运动向量定义为这两个宏块的运动向量的平均值， 以及

如果所述三个宏块中仅有一个宏块的编码成本低于自适应成本 阈值，则将预测的运动向量定义为该宏块的运动向量；

从预测的运动向量产生预测的种子运动向量的装置，所述预测的种子 运动向量利用预测的种子运动向量编码成本来编码；

产生利用分级的种子运动向量编码成本而编码的分级的种子运动向 量的装置；

基于对所述预测的种子运动向量编码成本和所述分级的种子运动向 量编码成本的比较，为全像素搜索选择所述预测的种子运动向量、所述分 级的种子运动向量或者两者的装置；

对于每个被选择的所述种子运动向量执行所述全像素搜索、以基于全 像素运动向量的编码成本选择所述全像素运动向量的装置；以及

利用被选择的所述全像素运动向量，执行分数像素搜索以估计最终的 运动向量的装置。