[发明专利]一种基于遗传搜索和模板匹配的运动估计方法

说明书

技术领域

本发明属于视频压缩编码技术领域，涉及一种基于遗传搜索和模板匹配的运动估计方法。

背景技术

运动估计是视频压缩编码技术的重要环节，其作用在于有效地去除图像序列的时间冗余。在视频压缩编码过程中，运动估计占据了50%-70%的运算量，因此提高运动估计的效率对于加快视频编码速度有着重要的意义。

块匹配法是目前应用最为广泛的运动估计方法，通过将每帧图像分成多个互不重叠的块，在参考帧的搜索窗内搜索出与参考块相似度最高的块，计算两者之间的残差和运动矢量并进行编码，从而实现视频图像的压缩处理。其中，全搜索法通过遍历搜索窗内的所有匹配块，从而达到很高的搜索精度，但是计算复杂度过高，很难满足实时性要求。为满足实时性要求，相继出现了许多快速搜索算法，如：三步搜索法、新三步搜索法、四步搜索法、分层搜索法、菱形搜索法等，而这些快速算法较易于陷入局部最优解。鉴于遗传算法 (Genetic Algorithm, GA)具有较好的全局寻优能力，近年来，该算法在运动估计中的应用得到了越来越多的关注。

遗传算法是一种由自然界优胜劣汰的进化规律演化而来的随机搜索算法，具有很高的鲁棒性，并具有潜在的规则性和并行性，十分适用于块匹配运动估计。但是传统的基于遗传搜索的运动估计算法大多将主要精力放在设计复杂的编码方法、适应度函数与遗传算子上，很大程度上增加了算法复杂度。虽然基于遗传算法的运动估计具有较好的全局寻优能力，但其过高的算法复杂度需要巨大的计算和存储开销，增加了编码时间。有些改进算法的搜索时间甚至与全搜索算法相当，这与提高搜索速度的初衷相抵触。并且传统的基于遗传搜索的运动估计算法普遍采用较低的遗传迭代次数，虽然相对提高了搜索的速度，但是降低了遗传算法的精度，从而影响了编码的质量。

发明内容

本发明的目的，就是针对传统的基于遗传搜索的运动估计算法在搜索速度和搜索精度方面的不足，提供一种基于遗传搜索和模板匹配的运动估计方法。

为实现上述目的，本发明基于遗传搜索和模板匹配的运动估计方法包括以下步骤：

（1）以待编码帧的前一个已编码帧为当前参考帧；对待编码帧的其中一个待编码块分别采用中值滤波、上层块预测、相邻帧预测的方法进行预测，相应得到该待编码块的中值预测运动矢量、上层块预测运动矢量和相邻帧预测运动矢量；同时采用中值滤波的方法预测该待编码块的SAD值；

（2）由所述待编码块的坐标加上所述中值预测运动矢量，得到当前参考帧的搜索中心点；计算得到以所述搜索中心点为起始点的块的SAD值；判断是否满足第一终止策略的条件：若满足，则以所述搜索中心点为最优点，并执行步骤（10）；若不满足，则执行步骤（3）。

（3）由所述待编码块的坐标分别加上所述上层块预测运动矢量和相邻帧预测运动矢量，相应得到上层块预测搜索点和相邻帧预测搜索点；分别以所述待编码块的起始点、搜索中心点、上层块预测搜索点和相邻帧预测搜索点为中心点，得到各所述中心点的水平和垂直方向的相邻点；计算每个以所述中心点为起始点的块和每个以所述相邻点为起始点的块的SAD值，从中得到当前最小SAD值；

（4）判断是否满足第二终止策略的条件：若满足，则以所述当前最小SAD值所对应的块的起始点作为最优点，并执行步骤（10）；若不满足，则判断是否满足第三终止策略的条件：若满足，则执行步骤（9）；若不满足，则执行步骤（5）；

（5）以步骤（2）所述搜索中心点为中心设计初始模板，计算初始遗传种群中的每个个体的SAD值，所述初始遗传种群的每个个体分别对应为以所述初始模板所覆盖的各个点为起始点的块；

（6）判断是否满足遗传终止策略：若满足，则执行步骤（9）；若不满足，则对当代遗传种群中与最小SAD值对应的个体进行三次复制、对与第二小SAD值对应的个体进行两次复制、并舍弃与最大的三个SAD值对应的三个个体，再对其余每个个体复制一次；

（7）对步骤（6）复制得到的每个复制个体进行一次变异操作得到对应的变异个体，并计算每个所述变异个体的SAD值；从所述复制个体和与其对应的变异个体中选择其SAD值较小者进入下一代遗传种群；

（8）判断所述当代遗传种群是否达到预设的种群迭代阈值：若已达到，则执行步骤（9）；否则，执行步骤（6）；