[发明专利]一种视频编码中基于图像信息的运动搜索方法有效

专利信息
申请号: 201410067035.7 申请日: 2014-02-26
公开(公告)号: CN103796028B 公开(公告)日: 2017-09-29
发明(设计)人: 田永鸿;赵龙;黄铁军 申请(专利权)人: 北京大学
主分类号: H04N19/57 分类号: H04N19/57;H04N19/14
代理公司: 北京市商泰律师事务所11255 代理人: 毛燕生
地址: 100871 北*** 国省代码: 北京;11
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摘要:
搜索关键词: 一种 视频 编码 基于 图像 信息 运动 搜索 方法 装置
【说明书】:

技术领域

发明涉及一种视频编码中基于图像信息的运动搜索方法和装置,属于数字媒体处理技术领域中的视频编码技术。

背景技术

视频编码中为在参考图像中找到同当前图像编码区域差异最小的区域,需要进行运动搜索。然而由于搜索范围大,导致运动搜索复杂度高,增加了视频编码中运动估计模块的复杂度。

运动搜索加速的目标是在编码性能不显著下降的前提下减少运动搜索的次数,以达到降低搜索复杂度的目的。在视频中,编码图像可划分为前景和背景,其中背景静态,同时前景运动幅度大。当前运动搜索方法中,对于编码图像所有区域采用相同的搜索方法,导致对视频中的背景区域进行了大量不必要的搜索,且在前景区域没有进行精细的搜索以达到提高编码性能的作用。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是针对现有技术的不足,提供一种视频编码中基于图像信息的运动搜索方法和装置。

为了实现上述发明目的,本发明提出了一种视频编码中基于图像信息的运动搜索方法,包括如下步骤:

步骤1)对当前待编码图像进行前景区域和背景区域性质划分,得到该图像的前景信息和背景信息;

步骤2)根据前景信息,对前景区域采用高复杂度搜索方法;根据背景信息,对背景区域采用低复杂度搜索方法。

所述步骤1)还包括:采用基于背景建模的划分方法,首先对视频进行背景建模,然后利用建模的背景图像同当前待编码图像的差异进行前景区域和背景区域性质划分;将当前待编码图像待划分区域同背景图像对应区域的绝对差值和与预设的阈值进行比较,小于这一阈值为背景区域,大于这一阀值为前景区域,同时,保留当前待编码图像的前景信息和背景信息;当前待编码图像作为后续图像运动搜索的参考图像时,当前待编码图像的前景信息和背景信息作为后续图像运动搜索的参考信息;或者采用基于图像分割的划分方法对前景区域和背景区域进行性质划分。

所述步骤2)还包括:

背景区域采用低复杂度的搜索方法,限制搜索范围并采用简单的搜索模式;

前景区域采用高复杂度的搜索方法,采用更大的搜索范围及复杂的搜索模式。

对于背景区域,搜索范围限定为只对运动矢量为零的点进行搜索,或减小搜索窗的大小,将搜索窗大小设置为1x1进行小范围搜索;所采用的搜索模式可选择四步搜索模式、单菱形搜索模式、非迭代的搜索模式。

四步搜索模式为:第一步,在5x5的搜索窗中搜索分布为正方形的9个点。如果最优匹配点在中心,则转到第四步。第二步,以该最优匹配点为中心,在5x5搜索窗上按第一步搜索模式搜索未被搜索的点。如果新的最优匹配点在中心,则转到第四步;否则,进行第三步。第三步,按照第二步的模式进行迭代搜索。第四步,以最优匹配点为中心,在3x3的搜索窗中搜索未被搜索的点,得到的最优匹配点为最终结果。

菱形搜索模式为,搜索点的分布为菱形分布。

非迭代的搜索模式为,所设计的搜索模式中,当最优匹配点不为中心点时,不以最优匹配点为新的中心进行迭代搜索,搜索只顺序进行。

对于前景区域高复杂度的搜索方法,采用多菱形搜索模式、矩形搜索模式、十字搜索模式,并可进行多模式组合搜索与迭代搜索。

多菱形搜索模式为,搜索点分布为多层菱形。矩形搜索模式为搜索点分布为矩形。十字搜索模式为搜索点分布为十字形。

多模式组合搜索为,将不同搜索点的分布模型结合起来而形成的搜索模式,以此模式进行搜索。

迭代搜索为在搜索模式中,当搜索得到的最优匹配点不是中心点时,将该最优匹配点作为新的中心点,迭代使用该搜索模式进行搜索,直到最优匹配点为中心点为止。

对于前景区域,采用多菱形搜索模式、矩形搜索模式、十字搜索模式,并可进行多模式组合搜索与迭代搜索;其中,多模式组合搜索是指将多菱形搜索模式,矩形搜索模式等搜索模式组合进行搜索的搜索模式;迭代搜索是指在搜索模式中,当搜索得到的最优匹配点不是中心点时,将该最优匹配点作为新的中心点,迭代使用该搜索模式进行搜索,直到最优匹配点为中心点为止。

利用被搜索区域和当前待编码区域对应的待匹配像素的前景信息和背景信息进行匹配;当前景信息和背景信息得到匹配的像素点数大于预设的阈值时,则对所述被搜索区域进行搜索。

一种视频编码中基于图像前、背景性质的运动搜索装置,包括:

图像前景和背景性质划分模块,对当前待编码图像所有区域进行前景和背景的性质划分,得到整幅图像的前景和背景的性质信息,然后根据待编码区域前景和背景的性质,进入不同的搜索模块。

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