[发明专利]基于硬件实现的视频压缩的整像素运动估计方法

说明书

技术领域  

本发明涉及数字视频编解码技术领域，尤其涉及一种整像素运动估计方法。

背景技术

H.264是新一代的视频压缩标准，它大幅度提高了编码效率和图像质量，但增加了运算复杂度，运动估计、帧内预测、变换/量化等需要大量运算，尤其是运动估计模块的运算量占整个编码器运算量的80％以上，成为编码速度提高的瓶颈，因此必须在算法实现中对其优化。运动估计由整像素运动估计和分数像素运动估计两部分组成，其中整像素部分的运算量约占整个运动估计的90％。

基于上述情况先后提出许多快速搜索算法，如六边形搜索算法(HBS)、非对称十字型多层次六边形格点搜索算法(UMHexagonS)、引改进的预测式区域搜索算法(EPZS)等，其中UMHexagonS和EPZS已被H.264的参考软件所采用。这些算法可以有效地降低运算量，但是也有不适合VLSI实现的缺点，主要有：(1)这些算法都是对于不同的分块模式分别进行搜索，无法充分利用VLSI设计的并行性优点。

基于上述原因，当前很多VLSI实现都是采用全搜索算法，即在起始点周围的一定范围内进行搜索，对该范围内的搜索块区域内的所有点，都要计算一次匹配结果，从中选出最佳匹配点作为整像素搜索的结果。这样做的优点是能够找到在限定范围内的全局最优匹配的分块或子分块，运动估计精度很高，并且可以实现多种模式的并行搜索；但其不足在于算法的复杂程度太高。AMRMCS算法是针对VLSI实现的快速搜索算法，它采用多分辨率的技术，在最低层的中心点周围并行搜索各模式的最佳匹配点，大大提高了计算速度。但是由于采样及各模式最佳匹配点分布不集中的原因，该方法对复杂场景无法得到很好的压缩效果。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是提供一种基于VLSI实现、降低计算量的基于硬件实现的视频压缩的整像素运动估计方法。 

为解决上述技术问题，本发明的技术方案是：基于硬件实现的视频压缩的整像素运动估计方法，包括以下步骤：

步骤一：计算当前5*5像素块的最佳匹配点；

步骤二：根据当前块的最佳匹配点的位置确定下一个搜索块的中心点位置的运动矢量mv。

作为一种优选的技术方案，对于当前的5*5像素块，计算各点的SATD值，采用累加器计算代价函数，确定出最佳匹配点；根据当前块的最佳匹配点的位置确定下一个搜索块的中心点位置的运动矢量mv的步骤如下：

步骤一：若当前5*5像素块的最佳匹配点落在了内部的3*3像素块内，则认为该点就是搜索的全局最优点，结束搜索；

步骤二：若当前5*5像素块的最佳匹配点落在了四条边上，则根据最佳匹配点的位置确定下一5*5像素块得中心点位置的运动矢量mv。

由于采用了上述技术方案，基于硬件实现的视频压缩的整像素运动估计方法，包括以下步骤：步骤一：计算当前5*5像素块的最佳匹配点；步骤二：根据当前块的最佳匹配点的位置确定下一个搜索块的中心点位置的运动矢量mv；利用该运动估计方法，能够找到在限定范围内的全局最优匹配的分块或子分块，运动估计精度很高，算法比较简单；该运动估计方法非常适合VLSI实现，在降低了计算量的前提下，性能非常接近全搜索算法。

附图说明  

图1是确定下一个5*5像素块中心点运动矢量mv过程的流程图；

图2是确定下一个5*5像素块中心点运动矢量mv示意图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例，进一步阐述本发明。在下面的详细描述中，只通过说明的方式描述了本发明的某些示范性实施例。毋庸置疑，本领域的普通技术人员可以认识到，在不偏离本发明的精神和范围的情况下，可以用各种不同的方式对所描述的实施例进行修正。因此，附图和描述在本质上是说明性的，而不是用于限制权利要求的保护范围。

如图1所示，基于硬件实现的视频压缩的整像素运动估计方法，包括以下步骤：

步骤一：计算当前5*5像素块的最佳匹配点，计算各点的SATD值，采用累加器计算代价函数，确定出最佳匹配点；

步骤二：根据当前块的最佳匹配点的位置确定下一个搜索块的中心点位置的运动矢量mv，该过程需要两个步骤，如下：

①：若当前5*5像素块的最佳匹配点落在了内部的3*3像素块内，则认为该点就是搜索的全局最优点，结束搜索；