[发明专利]内容自适应分数像素运动估计方法无效
申请号: | 201010117539.7 | 申请日: | 2010-03-03 |
公开(公告)号: | CN101795409A | 公开(公告)日: | 2010-08-04 |
发明(设计)人: | 祝世平;田隽 | 申请(专利权)人: | 北京航空航天大学 |
主分类号: | H04N7/26 | 分类号: | H04N7/26;H04N7/50 |
代理公司: | 北京科迪生专利代理有限责任公司 11251 | 代理人: | 成金玉 |
地址: | 100190*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 内容 自适应 分数 像素 运动 估计 方法 | ||
技术领域
本发明属于信号处理中的视频编码领域,特别针对最新的国际视频编码标准H.264/AVC 提出了新的内容自适应分数像素运动估计方法。可以在确保运动估计精度的基础上,减少分 数像素运动估计的计算量。
背景技术
H.264/AVC是由ITU-T和ISO/IEC共同成立的联合视频组JVT(Joint Video Team)制定的 最新视频编码国际标准。在H.264视频编码系统中,运动估计能有效去除视频序列相邻帧的 时间冗余,在很大程度上决定了视频编码器的编码速度、压缩率和解码视频质量。因此,H.264 运动估计模块增加了多种编码技术,例如,1/4像素预测精度,多参考帧,树状结构的运动补 偿。H.264/AVC的性能超越了以往所有视频编码器,在相同编码质量的前提下,H.264/AVC Baseline Profile产生的码率比H.263Baseline节省了约40%(参见Ostermann,Jan Bormans, Peter List,Detlev Marpe,Matthias Narroschke,Fernando Pereira,Thomas Stockhammer,Thomas Wedi.Video coding with H.264/AVC:tools,performance,and complexity[J].IEEE Circuits and Systems Magazine,2004,4(1):7-28.)。H.264的高性能是以计算复杂度的提高为代价的,其计 算复杂度大约是H.263的4至5倍,其中,运动估计模块的计算量占到整个编码器的50%-90% (参见Yu-Wen Huang,Ching-Yeh Chen,Chen-Han Tsai,Chun-Fu Shen,Liang-Gee Chen.Survey on block matching motion estimation algorithms and architectures with new results[J].Journal of VLSI Signal Processing Systems for Signal,Image,and Video Technology,2006,42(3): 297-320.)。
H.264编码器中,运动估计包括两个部分:整像素运动估计和分数像素运动估计。分数 像素运动估计是在获得整像素运动矢量(MV:motion vector)的基础上进行插值运算,搜索得到 分数像素精度的运动矢量过程。分数像素运动估计在压缩视频质量和压缩率上可以极大的提 高编码器的性能。实验结果显示,使用分数像素运动估计方法比仅使用整像素运动估计方法 压缩率平均提高48%,同时,峰值信噪比(PSNR)提高1~3dB。但是,由于额外的运算,如, 插值和分数像素搜索,分数像素运动估计极大的增加了整个运动估计模块的计算量。
整像素运动估计方法是近年来的研究热点。H.264标准的JM参考软件采用了两种快速整 像素运动估计方法UMHexagonS(参见Zhibo Chen,Peng Zhou,Yun He,Yidong Chen.Fast integer pel and fractional pel motion estimation for JVT[C],JVT-F017,2002.)和EPZS(参见 Alexis Michael Tourapis,Hye-Yeon Cheong,Pankaj Topiwala.Fast ME in the JM reference software[C],JVT-P026,2005.),与全搜索方法相比,大大降低了搜索点数量(每个运动矢量的 平均搜索点数减少到10个以下),计算复杂度降低90%以上。H.264采用树状结构运动补偿, 共有7种模式的运动估计,若采用传统的1/4精度分数像素全搜索方法(full fractional pixel search),每个模式需要16个搜索点,则每个宏块需要搜索112个点。因此,分数像素精度运 动估计方法的改进成为整个运动估计模块优化的关键。
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