[发明专利]一种十字六边形运动估计搜索方法

权利要求书

1.一种十字六边形运动估计搜索方法，其特征在于包括以下步骤：

(1)在小十字模式的5个搜索点中，搜索最小块失真MBD所在点，如果最小块失真MBD点在小十字模式的中心，则一步搜索停止，得到最终要求的运动矢量MV(0，0)；否则，进入步骤(2)；

(2)以步骤(1)所搜索的最小块失真MBD点为中心构造新的小十字模式，搜寻3个新的搜索点，找出新的最小块失真MBD点，如果该点在小十字模式的中心，则二步搜索停止，得到最终要求的运动矢量MV(±1，0)或(0，±1)；否则，进入步骤(3)；

(3)搜索大十字模式3个还没有搜索到的点，找出最小块失真MBD点，以作为下一步搜索的中心；

(4)以步骤(3)中的最小块失真MBD点为中心，构造大六边形搜索模式，应用改进的部分块失真准则，找出新的最小块失真MBD点，如果该点在大六边形的中心，进入步骤(5)；否则，继续步骤(4)；

(5)以步骤(4)所搜索到的最小块失真MBD点为中心，构造小六边形搜索模式，应用改进的部分块失真准则，找出新的最小块失真MBD点，该点所对应的向量即为最终要求的运动矢量；

采用改进的部分块失真准则搜索所述的最小块失真MBD点，改进的部分块失真准则具体如下：

定义块的大小为16×16时，第n帧左上角坐标为(m，n)的块与第n-1帧左上角坐标为(m+p，n+q)的块间的失真度量SAD由下式给出：

SAD(m,n;p,q)=Σi=015Σj=015|fn(m+i,n+j)-fn-1(m+p+i,n+q+j)|]]>

其中，f_n(m+i，n+j)表示第n帧坐标为(m+i，n+j)像素点的像素值；

将失真度量SAD(m，n；p，q)分成16个部分失真度量sad_k(m，n；p，q)(k＝1，2，...，16)，第k个部分失真度量的定义如下式所示：

sadk(m,n;p,q)=Σi=03Σj=03|fn(m+4i+sk,n+4j+tk)-fn-1/(m+p+4i+sk,n+q+4j+tk)|]]>

其中s_k，t_k分别为第k个部分失真度量所用左上角像素点相对于块左上角的水平和垂直偏移，第k次累加部分失真度量的定义如下式所示：

SADk(m,n;p,q)=Σi=1ksadi(m,n;p,q)]]>

如果第k次累加部分失真度量满足

16×SAD_k(m，n；p，q)＞k×min(SAD)

其中min(SAD)是搜索过程中当前得到的最小失真，k为自己设定的整数，取值范围为：3≤k≤16，则认为该点不可能为匹配点；否则，继续计算第k+1次累加部分失真度量SAD_k+1(m，n；p，q)，再进行比较。