[发明专利]一种确定视频图像在运动估计中的随机量的方法和装置

说明书

本申请实施例提供了一种确定视频图像在运动估计中的随机量的方法和装置，所述方法包括：针对视频图像中的每个像素点，计算当前像素点和邻域内像素点的运动矢量评价参数的和sad_sum，以及运动矢量的绝对差的和mv_diff_sum；依据每个像素点的运动矢量，以及根据每个像素点计算得到的所述sad_sum和mv_diff_sum，为每个像素点设置不同大小等级的随机量，使得运动变化快的像素点和运动变化慢的像素点都能被设定到合适的随机量，从而迅速的收敛到正确的结果，提高了视频帧率转换时运动估计的效率，避免了由于为所有像素点设定相同的随机量而造成的视频画面破碎的问题。

技术领域

本申请涉及视频处理技术领域，特别是涉及一种确定视频图像在运动估计中的随机量的方法和一种确定视频图像在运动估计中的随机量的装置。

背景技术

基于运动估计和运动补偿的视频帧率转换是把低的输入视频帧率转换为高的视频帧率，以适应液晶电视的需求。运动估计是视频帧率转换中的一个重要技术，如果运动估计不够准确或者运动估计的速度不够快，很容易对视频画面产生影响。已有技术中常用的运动估计方法有很多，其中三维递归搜索法是一种广泛应用的运动估计方法。这种方法可以用于视频压缩中的视频编码等各种需要运动估计的领域。

三维递归搜索法对于运动突变的估计是依靠在递归的候选运动矢量中增加随机量来实现的。但是，已有技术中通常是对整张图像设定同一个随机量，这对于运动变化有快有慢的复杂运动场景来说，如果随机量设定太强，运动变化慢的部分画面容易出错，如果随机量设定太弱，运动变化快的部分画面又很难在短时间内收敛到正确的结果。因此，按照已有技术对整张图像设定同一个随机量会给后续处理带来极大的困扰，造成视频画面破碎，影响用户观看体验。

发明内容

鉴于上述问题，提出了本申请实施例以便提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的一种确定视频图像在运动估计中的随机量的方法和相应的一种确定视频图像在运动估计中的随机量的装置。

为了解决上述问题，本申请实施例公开了一种确定视频图像在运动估计中的随机量的方法，包括：

针对视频图像中的每个像素点，计算当前像素点和邻域内像素点的运动矢量评价参数的和sad_sum，以及运动矢量的绝对差的和mv_diff_sum；

依据每个像素点的运动矢量，以及根据每个像素点计算得到的所述sad_sum和mv_diff_sum，为每个像素点设置不同大小等级的随机量。

可选地，计算当前像素点和邻域内像素点的运动矢量评价参数的和sad_sum的步骤包括：

分别计算当前像素点的邻域内所有像素点在相邻两张图像的匹配块中的像素的差的绝对值作为每个像素点的运动矢量评价参数，所述匹配块为按照预设规则在参考帧的特定搜索范围内进行匹配所获得的相似度最大的宏块；

累加所述每个像素点的运动矢量评价参数，获得运动矢量评价参数的和sad_sum。

可选地，计算当前像素点和邻域内像素点的运动矢量的绝对差的和mv_diff_sum的步骤包括：

分别计算所述当前像素点的邻域内所有像素点的运动矢量；

分别计算所述当前像素点的运动矢量与邻域内像素点的运动矢量的差的绝对值；

累加所述当前像素点的运动矢量与邻域内像素点的运动矢量的差的绝对值，获得mv_diff_sum。

可选地，所述运动矢量包括水平方向运动矢量和垂直方向运动矢量，所述分别计算所述当前像素点的邻域内所有像素点的运动矢量的步骤包括：

分别计算每个像素点的水平方向运动矢量和垂直方向运动矢量的绝对值；

累加所述水平方向运动矢量和垂直方向运动矢量的绝对值，获得所述像素点的运动矢量。