[发明专利]预测移动向量的估测方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种预测移动向量的估测方法，尤其涉及一种藉由两画面间的差异信息来估测出预测移动向量的方法。

背景技术

移动估测(Motion Estimation)是视讯影像压缩处理中一项重要的技术，其目的在于判断前后画面的关连性，以决定出一移动向量(Motion Vector)，并据以得到后续的影像，而能减少不同时间中的各影像画面间的多余信息(Redundancy Information)。由于视讯影像是一连串影像画面连续播放的结果，而其主要原理是藉由相邻影像画面的细微变化，使人们有视觉暂留的反应而产生动画的效果。一般来说，相邻的画面在空间上和时间上通常会有较强的关连性，彼此间应该皆存在有一部分完全没有变化。因此，当储存或传输影像画面时，没有变化的部份就不需要储存，只需记录先前画面的信息而后续画面将可藉由移动过程中所记录下的信息来进行重建。换言之，在视讯影像编译码过程中，便不需处理所有画面的信息，而能达到有效地减少传输的信息量，并符合影像压缩的效果。

目前区块比对(Block Matching)方法是计算移动向量常被应用的方法的一，区块比对方法透过将影像画面切割成多个不重迭的区块，并寻找不同时间中各区块间最相似的部分，来取得各区块的移动向量信息。在背景技术中，已有许多搜寻算法被提出来寻找移动向量的相关信息，举例来说，利用全域搜寻法(Full Search)、三步骤搜寻法(Three Step Search)、四步骤搜寻法(Four Step Search)、钻石搜寻法(Diamond Search)、3D递归搜寻法(Three Dimensional Recursive Search)或十字搜寻法(Cross Search)等等各种不同的搜寻方式来得到移动向量的相关信息，接着，再透过比对运算(match estimation)，例如绝对误差和(sum of absolute difference，SAD)运算，来取得预测移动向量，以实现最佳化的区块比对，然而，区块比对方法虽可得到较精准的移动向量信息，却因具较长的搜寻时间及较大的运算复杂度而不适合于实时的应用。

在此情况下，背景技术另提出一种相位平面相关性(phase plane correlation)方式，来实现快速移动向量的预测，其主要是将视讯影像由空间域转换至频率域，并直接于频率域比较两张影像画面的相位差异来进行移动向量的预测。然而，采用相位平面相关性的方式必须执行快速富利叶转换(FFT)的程序始能完成转换，如此一来，亦会耗费过多的系统资源及转换运算时间，因此，仍然不适于实时的应用中。

发明内容

因此，本发明的目的在于提供一种藉由两画面间的差异信息而能简单且迅速地估测出预测移动向量的方法，以解决上述的问题。

依据本发明的实施例，其是公开一种预测移动向量的估测方法，用于具有多个像素的一影像区块，该估测方法包括有对该影像区块中的每一个像素，计算出对应于一目前画面与一参考画面的一像素差异值；根据该像素差异值，决定出一像素差异区域；以及根据该像素差异区域，决定出一预测移动向量。

附图说明

图1为本发明实施例一流程的示意图。

图2A及2B分别为视讯影像中的物体移动运作时的示意图。

图3为视讯影像中的一物体移动后的像素差异值分布的示意图。

图4为图3中的一影像区块的示意图。

图5为视讯影像中的另一物体移动后的像素差异值分布的示意图。

图6为图5中的一影像区块的示意图。

其中，附图标记说明如下：

10                流程

100、102、104、106、108        步骤

A、A_SUB                       像素差异区域

B、B_SUB                       空白区域

F(n-1)、F(n)                   影像画面

MB_O                           影像区块

Obj_A、Obj_B                   物体

ED、ED’、P、P’、P1、P1’     位置

具体实施方式