[发明专利]实时嵌入式多媒体设计的移动评估方法有效
申请号: | 200910004964.2 | 申请日: | 2009-02-20 |
公开(公告)号: | CN101815219A | 公开(公告)日: | 2010-08-25 |
发明(设计)人: | 黄士嘉;郭斯彦 | 申请(专利权)人: | 宏碁股份有限公司 |
主分类号: | H04N7/32 | 分类号: | H04N7/32;H04N7/26 |
代理公司: | 北京市柳沈律师事务所 11105 | 代理人: | 史新宏 |
地址: | 中国台*** | 国省代码: | 中国台湾;71 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 实时 嵌入式 多媒体 设计 移动 评估 方法 | ||
技术领域
本发明是有关于一种用以执行移动评估的方法,特别是指一种可减少存 储器容量和频宽的移动评估执行方法。
背景技术
随着多媒体技术的应用越来越受欢迎,视频压缩技术的要求也越来越重 要。许多视频压缩技术标准纷纷被提出,目前主流规格有MPEG-4和 H.264/AVC。这些标准的基本原理主要为去除图像数据中多余(redundancy) 的数据,以降低图像的储存空间或图像的传输量。移动评估(Motion Estimation)为视频编码中相当重要的一部分,其利用连续画面间的相似性来 去除数据在时间上的重复性(temporal redundancy),而达到数据压缩的目 的。
图1为移动评估中经常采取的区块比对算法的示意图。首先把画面大小 为W×H的目前画面(current frame)100分割成区块大小为N×N的多个区块。 接着,在参考画面(reference frame)110(例如前一张画面或下一张画面)中 设定大小为(N+SRH-1)×(N+SRV-1)的搜寻窗口(search window)112,并在搜寻 窗口112中找到与目前画面100中一个目前区块(current block)104最相似 的区块114。接着,计算出两个区块104及114间的差值及移动向量120,通 过只传递差值及移动向量120来去除重复的数据,这个步骤就是移动评估。 换言之,移动评估的目的为找出目前画面中每一区块的移动向量及误差来代 表目前画面。然而,因为移动评估需要比对许多候选区块,此高运算量将会 导致存储器频宽大幅增加。
图2显示视频编码系统200的硬件架构,其中参考画面及目前画面是储 存于外部存储器220,而移动评估所需的数据则通过外部总线230加载内部 存储器212供计算引擎(如嵌入式处理器)214使用。因此,当执行移动评估 时,为了进行数据比对运算,在参考画面的搜寻窗口中所需的候选区块数据 将通过外部总线230在外部存储器220及内部存储器212间转移,而大幅增 加存储器频宽。一般而言,搜寻窗口112的大小是根据画面分辨率及/或压缩 规格等标准而定。搜寻窗口112越大,需加载内部存储器的数据量也越多, 所需存储器频宽也越大。因此,需要提供一种可解决存储器频宽需求过高的 移动评估执行方法。
发明内容
鉴于先前技术所存在的问题,本发明针对方形搜寻(square search)算法 提供了一种适用于MPEG-4和H.264/AVC的低功率及高效能的视频编码方法, 可大幅度减少存储器容量和频宽,进而降低硬件成本、减少电量使用、并增 快执行速度。
根据本发明的一方面,提供了一种用以执行移动评估的方法,包含以下 步骤:于目前画面中选定目前区块;取得位于目前区块周围的多个邻近区块 的移动向量及残值数据;根据多个邻近区块的残值数据设定预定临界值;比 对目前区块与在参考画面中的初始参考区块而得到初始比对结果,并比较预 定临界值与初始比对结果;若初始比对结果大于预定临界值,则根据多个邻 近区块的移动向量决定目前区块的预测移动向量;以及在对应预测移动向量 的搜寻窗口范围中进行区块比对,以寻找与目前区块相匹配的对应参考区块。
根据本发明的另一方面,提供了一种计算机可读取媒体,用以储存程序 指令,其中当程序指令执行于计算装置上时,将使计算装置执行上述的方法。
本发明的其它方面,部分将在后续说明中陈述,而部分可由说明中轻易 得知,或可由本发明的实施例而得知。本发明的各方面将可利用所附的申请 专利范围中所特别指出的元件及组合而理解并达成。需了解,前述的发明内 容及下列详细说明均仅作举例之用,并非用以限制本发明。
附图说明
图式是与本说明书结合并构成其一部分,用以说明本发明的实施例,且 连同说明书用以解释本发明的原理。在此所述的实施例是本发明的较佳实施 例,然而,必须了解本发明并不限于所示的配置及元件,其中:
图1为使用区块比对算法进行移动评估的示意图;
图2显示一视频编码系统的硬件架构;
图3为本发明一实施例的以方形搜寻算法执行移动评估的示意图;
图4为描述使用方形搜寻进行移动评估的示意图;
图5显示使用光栅扫描的一范例;
图6显示针对参考画面的等级A到D四种数据重复利用架构;以及
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