[发明专利]一种整像素精度运动估计方法及其系统

说明书

技术领域

本发明涉及数字图像处理及数字视频编解码技术领域，尤其涉及一种整像素精度运动估计方法及其系统。

背景技术

随着信息产业的日新月异，人们对多媒体业务的需求也在急剧增长。在多媒体业务中，视频应用因其巨大的数据量，对网络带宽和存储空间提出了极高的要求，高效高质量的视频压缩算法和结构越来越受业界青睐。

由于视频数据在空间和时间上都具有很强的相关性，视频编码算法通常采用帧内编码和帧间编码来消除空间和时间的相关性，从而有效地减小冗余数据量。在帧间编码中，运动估计(ME)发挥了至关重要的作用；良好的运动估计算法，能够以极低的数据量，带来非常良好的视频编码质量。从早期的MPEG标准开始，到目前主流的视频编解码标准，大都采用了基于图像块进行的混合编码方法。整像素运动估计(IME)是运动估计的主要部分，其主要作用是在参考图像里寻找与当前图像块最匹配的位置。

目前，运动估计的大多数算法都是基于软件实现的，而且表现出了非常良好的性能，例如：固定模式的快速搜索算法(三步、菱形等)、基于时空相关性和视觉特性的快速块匹配。不过这些算法在硬件实现时，由于结构复杂度以及存储带宽等要求，大多很难满足芯片面积、功耗等设计约束。硬件实现中，全搜索是一种高质量、结构容易实现的常见方法；但是因其计算量大，在实时性编码方面，面临很大的挑战。尤其在高清和超高清等应用场合，在保证编码质量和压缩效率的前提下，既要达到处理速度的要求，也要尽量节省资源开销，从而降低功耗和成本。

逐层渐进式搜索(也称分级搜索、金字塔搜索)是对全搜索进行简化后的一种大范围快速搜索途径，可以对每层的搜索窗进行降采样后，再使用全搜索。各层之间可以并行搜索，或者串行搜索。如何能在保证搜索准确度的同时，尽量节省搜索时间，提高搜索效率，是分层多分辨率搜索的一个难点。

在运动估计系统中，内部缓存参考像素的存储器既要在搜索过程中不断输出数据用来计算运动估计代价，还要及时从外部存储器输入参考数据，以便准备好搜索窗数据给之后编码的宏块进行运动估计。此外，整像素精度运动估计和分数像素精度运动估计在参考数据方面，如何能有效地共用存储空间，同时保证数据访问效率，也是一个问题。良好的数据访问仲裁策略在运动估计方法中，是相当重要的。目前常见的方法是采用ping-pong方式或者使用两份RAM解决数据访问的需要，但是这样RAM利用率只有50％左右，无疑在芯片设计等硬件实施中，带来了很多新的困扰。

发明内容

本发明解决的技术问题在于如何提高大范围搜索运动估计的执行效率，并尽可能缓解外部存储器的带宽访问压力。

为了解决以上问题，本发明公开了一种整像素精度运动估计方法，基于逐层渐进式搜索，level-2、level-1、level-0层的搜索步长依次为4、2、1，搜索精度逐层加强。为了满足搜索步长的需要，在level-2层、level-1层对搜索窗里的像素点进行16:1、4:1二维降采样，并在降采样后的窗里执行全搜索；level-0层执行未降采样的全搜索。每层采用双路运动估计并行搜索模式，按照宏块列进行逐列运动搜索(每路按照“弓”字型扫描半个宏块列)。逐层渐进式搜索主要过程如下：

步骤1：获取图像级控制信息，并初始化参考数据窗，将运动估计使用的参考像素，分离为16种类型点的子集(记为P₀，P₁，...，P₁₅，或按16进制数记为P₀，P₁，...，P_F)，并按照奇、偶宏块列分别存储，其中每一种类型点都是通过对参考图像进行16:1二维降采样取得的；

步骤2：获取宏块级控制信息、当前编码的原始宏块、预测的运动矢量PMV，然后根据参考索引标志位，分别在相应的参考图像内进行3层渐进式运动估计，并更新参考数据窗；3层渐进式运动估计步骤如下：