[发明专利]运动搜索方法和装置

说明书

技术领域

本发明实施例涉及视频编码技术，尤其涉及一种运动搜索方法和装置。

背景技术

H.264视频压缩标准是现有最重要数据压缩编码国际标准之一，目前，基于H.264视频压缩标准的视频压缩编码技术主要是采用以运动估计和运动补偿技术为核心的帧间预测方式来除去视频序列相继图像帧之间存在的冗余信息，以达到视频数据压缩的目的，因此高质量的运动估计算法是高效视频编码的前提和基础。

块匹配法(Block Match Algorithm，简称BMA)是运动估计算法的一种，其由于算法简单和易于硬件实现，被广泛应用于各视频编码标准中。块匹配法的基本思想是先将图像划分为若干宏块，然后对当前帧中的每一宏块根据一定的匹配准则在相邻帧中找出当前宏块的匹配宏块，由此得到两者的相对位移，即当前宏块的运动矢量。在基于块匹配的混合视频编码体系中，运动搜索是其中计算复杂性最高的模块。运动搜索快速算法的实质是基于某种方法在减少搜索点数提高搜索效率的同时，尽可能保持编码图像质量不变。对于运动搜索中原先标准中仅支持整数点的搜索，而使用亚象素点的运动搜索算法较大的提高了运动匹配的准确性，使图像在压缩中的图像损失较小，同时使压缩的码率较小。然而，为了进行亚象素点的搜索，需要对整数点插值，并对半象素点插值，相对于仅使用整数点的搜索算法，极大的提高了运算复杂度。因此，一个好的运动搜索算法将能更好的提高编码性能和编码速度。

钻石搜索(Diamond Search，简称DS)法以搜索模板形状而得名，具有简单、鲁棒、高效的特点，是现有性能最优的快速搜索算法之一。其基本思想是利用搜索模板的形状和大小对运动估计算法速度及精度产生重要影响的特性。在搜索最优匹配点时，选择小的搜索模板可能会陷入局部最优，选择大的搜索模板则可能无法找到最优点。因此DS算法针对视频图像中运动矢量的基本规律，选用了两种形状大小的搜索模板：如图1所示，大钻石搜索模板(Large Diamond Search Pattern，简称LDSP)，包括包含中心点的5个候选位置，围绕中心点的4个候选位置与中心点的距离为2；如图2所示，小钻石搜索模板(Small Diamond Search Pattern，简称SDSP)，包括包含中心点的5个候选位置，围绕中心点的4个候选位置与中心点的距离为1。

DS算法搜索过程如下：开始阶段先重复使用大钻石搜索模板，直到最佳匹配块落在大钻石中心。由于LDSP步长大，因而搜索范围广，可实现粗定位，使搜索不会陷于局部最小，当粗定位结束后，然后再使用小钻石搜索模板来实现最佳匹配块的准确定位。

但在实际应用过程中，对于某些运动剧烈的图像序列中，通常具有一定的方向性，即图像序列的相邻帧的宏块在某个方向上运动比较剧烈。如对于标准序列BUS而言，图像序列中处于搜索窗口的中心位置的汽车物体在做水平方向的剧烈运动，针对这种运动剧烈的图像序列，应用该DS算法进行搜索，在各个方向上的搜索概率相等，会造成编码速度的缓慢。

发明内容

本发明实施例提供一种运动搜索方法和装置，以提高运动剧烈的图像序列的编码效率。

本发明实施例提供一种运动搜索方法，包括：

获取宏块的运动标识值；

若所述运动标识值大于第一阈值，则采用钻石搜索模板进行搜索，以确定第一最佳中心点；

若所述第一最佳中心点为所述钻石搜索模板中竖直方向的两个检测点其中之一，则采用竖直钻石搜索模板进行搜索，以确定最佳匹配点，其中所述竖直钻石搜索模板为轴对称，且竖直方向的两个检测点的距离大于水平方向的两个检测点的距离；

若所述第一最佳中心点为所述钻石搜索模板中水平方向的两个检测点其中之一，则采用水平钻石搜索模板进行搜索，以确定所述最佳匹配点，其中所述水平钻石搜索模板为轴对称，且竖直方向的两个检测点的距离小于水平方向的两个检测点的距离。

如上所述的运动搜索方法，还包括：获得所述最佳匹配点的运动矢量，以确定参考帧中最匹配的宏块。

如上所述的运动搜索方法，其中，所述若所述运动标识值大于第一阈值，则采用钻石搜索模板进行搜索，以确定第一最佳中心点，包括：

若所述运动标识值大于所述第一阈值且小于第二阈值，则采用小钻石搜索模板进行搜索，以确定所述第一最佳中心点；

若所述运动标识值不小于所述第二阈值，则采用大钻石搜索模板进行搜索，以确定所述第一最佳中心点。

如上所述的运动搜索方法，其中，所述获取宏块的运动标识值之后，还包括：

若所述运动标识值不大于所述第一阈值，则采用小钻石搜索模板进行搜索，以确定所述最佳匹配点。