[发明专利]产生图像数据流的方法和设备及重建图像的方法和设备

说明书

技术领域

本发明涉及产生图像数据流和根据图像数据流重建图像。更具体 地，本发明涉及借助于参考图像对当前图像进行编码，以及对已编码 的当前图像进行解码。

背景技术

本领域中已知的编码技术利用包括在先前已编码的参考图像中 的信息。这可以通过以下方式来实现的：针对当前图像的每一源宏块 在参考图像中搜索最佳匹配参考宏块，从而使参考宏块和源宏块之间 的残差最小化。然后，借助于残差和运动矢量来对源宏块进行编码， 所述运动矢量指示源宏块与最佳匹配参考宏块之间的空间关系。搜索 最佳匹配参考宏块的过程也称作运动估计。

由于最佳匹配参考宏块可能位于参考图像中的任何地方，因此找 到最佳匹配参考宏块是一项计算量大的工作。

减少计算工作量(computational effort)的方式是分级 (hierarchical)运动估计。

分级运动估计基于以下思想：

在第一步骤中，通过像素合并或二次采样(subsample)来按比例 缩减(downscale)源图像和参考图像。

在下一步骤中，针对按比例缩减的图像执行完(full)全运动估计。 由于按比例缩减的图像仅包括少许宏块，因此，不用很大计算量就可 以计算出按比例缩减的源图像的每一源块与按比例缩减的参考图像的 所有参考宏块的匹配，以及确定这些匹配中的最佳匹配和相应的初步 运动矢量。

使用按比例缩减的源图像的所有源块的初步运动矢量来预测全 分辨率(full resolution)图像中的运动矢量。然后，仅在借助于初步 运动矢量而确定的小搜索区域中，搜索全分辨率参考图像的最佳匹配 参考宏块。因此，可以显著地减少计算全分辨率图像的运动矢量的计 算工作量。

通过根据空间上或时间上相邻的宏块的运动矢量来确定若干初 步运动矢量，进一步改进该方法。

可以重复该方法。即，可以将按比例缩减的图像进一步按比例缩 减，可以借助于在所述进一步按比例缩减的图像中的完全搜索来确定 第一级初步运动矢量，在按比例缩减的图像中搜索第二级初步运动矢 量可以限于：对借助于第一级初步运动矢量而确定的范围进行搜索。 然后，使用第二级初步运动矢量来预测全分辨率图像中的运动矢量。

尽管速度快，然而分级运动估计需要大的带宽。如果承载参考图 像的基础存储介质具有宏块对齐的存储结构(macro block aligned storage organization)，则带宽必须更大。

宏块对齐的存储结构的优点是：可以直接从而快速地存取规则位 置(regular position)处的参考宏块。这伴随的缺点是：不可直接存取 规则位置以外其他位置处的宏块。重建非规则定位的宏块需要：获取 与该非规则定位的宏块有交集的四个规则定位宏块，以及根据这些规 则定位的宏块的部分合成该非规则定位的宏块。

因此，期望提出一种快速并需要较小带宽的图像流产生方法。

发明内容

因此，本发明提出了一种产生图像数据流的方法和设备，所述方 法包括权利要求1的特征，所述设备包括权利要求7的特征。本发明还 提出了一种根据图像数据流重建当前图像的方法和设备，所述重建方 法包括权利要求9的特征，所述重建设备包括权利要求10的特征。本发 明还提出了一种包括权利要求8的特征的图像数据流，以及根据权利要 求11的存储器介质，所述存储器介质承载所述提出的图像数据流。

产生图像数据流的方法包括步骤：(a)将参考图像中的搜索区域 分派给当前图像的源宏块；(b)在搜索区域中确定最佳匹配和相应的 残差；以及(c)将已确定的残差编码进数据流。该方法的另一特征涉 及以下事实：在步骤(b)和(c)中的至少一个步骤中的宏块处理顺 序依赖于参考图像中所述搜索区域的位置。

最佳匹配确定中处理顺序的变型允许在连续分派给两个不同源 宏块的搜索区域中执行最佳匹配搜索，从而仅需要将分派给两个搜索 宏块的搜索区域加载一次。

编码期间的处理顺序的变型使得解码器可以仅获取一次参考宏 块的相交部分，而无需重新排序。因此，编码的顺序使得可以更高效 地确定最佳匹配和/或降低了编码器侧的处理要求。