[发明专利]进行运动估计的方法、装置及存储介质有效
申请号: | 201710894492.7 | 申请日: | 2017-09-28 |
公开(公告)号: | CN109587501B | 公开(公告)日: | 2022-07-12 |
发明(设计)人: | 张宏顺 | 申请(专利权)人: | 腾讯科技(深圳)有限公司 |
主分类号: | H04N19/523 | 分类号: | H04N19/523;H04N19/567;H04N19/61 |
代理公司: | 北京三高永信知识产权代理有限责任公司 11138 | 代理人: | 刘映东 |
地址: | 518057 广东省深圳*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 进行 运动 估计 方法 装置 存储 介质 | ||
本发明公开了一种进行运动估计的方法、装置及存储介质,属于互联网技术领域。所述方法包括:获取AMVP的目标MV和AMVP的最小RDcost值;将以AMVP的目标MV在参考帧中的映射点为初选点进行IME得到的IME的目标MV放大到四分之一像素精度,得到QME的参考目标MV;当AMVP的目标MV和QME的参考目标MV相同时,将AMVP的目标MV和AMVP的最小RDcost值确定为最终结果。本发明通过计算候选MV列表中每个MV的RDcost,获取AMVP的目标MV,通过将IME的目标MV放大到四分之一精度,获取QME的参考目标MV,当AMVP的目标MV与QME的参考目标MV相同时,无需进行HME和QME,直接将AMVP的目标MV和AMVP的最小RDcost值作为最终结果,从而减小了进行HME和QME计算的计算量,缩短了运动估计过程的时长,同时降低了资源消耗。
技术领域
本发明涉及互联网技术领域,特别涉及一种进行运动估计的方法、装置及存储介质。
背景技术
运动估计为视频编码中最重要的组成部分,是指将每帧图像分割成至少一个互不重叠的宏块,并按照指定搜索算法在参考帧的指定区域内搜索出与每个宏块最相似的匹配块的过程。通过进行运动估计不仅能够降低视频编码过程的复杂度,而且能够减少视频传输过程的比特数,因而在视频编码过程中需要进行运动估计。
相关技术在进行运动估计时,主要采用如下方法:采用AMVP(Advanced MotionVector Prediction,高级运动向量预测)方法,利用空域运动向量和时域运动向量的相关性,为当前PU(Predicting Unit,预测单元)(PU即宏块)建立候选MV(Motion Vector,运动向量)列表;采用SAD(Sum of Absolute Differences,绝对误差和)方法,计算候选MV列表中每个MV的RDcost(Rate Distortioncost,率失真代价),得到至少一个RDcost值;从至少一个RDcost值中,获取最小的RDcost值,并将最小的RDcost值对应的MV作为AMVP的目标MV;以AMVP的目标MV在参考帧中的映射点为初选点进行IME(Integer Motion Estimation,整像素运动估计),并从计算结果中获取IME的目标MV;以IME的目标MV在参考帧中的映射点为初选点进行HME(Half Motion Estimation,二分之一像素运动估计),并从计算结果中获取HME的目标MV;以HME的目标MV在参考帧中的映射点为初选点进行QME(Quarter MotionEstimation,四分之一像素运动估计),并从计算结果中获取QME的目标MV和QME的最小RDcost值,将该QME的目标MV和QME的最小RDcost值确定为运动估计过程的最终结果。
然而,进行二分之一像素运动估计和四分之一像素运动估计的计算量较大,导致运动估计过程时间较长,资源消耗较大。
发明内容
为了解决相关技术的问题,本发明实施例提供了一种进行运动估计的方法、装置及存储介质。所述技术方案如下:
第一方面,提供了一种进行运动估计的方法,所述方法包括:
对于待编码图像中任一预测单元PU,基于高级向量预测AMVP为所述PU构建候选运动向量MV列表,所述候选MV列表包括所述PU的至少一个MV;
计算所述候选MV列表中每个MV的率失真代价RDcost,并从计算结果中获取AMVP的目标MV和AMVP的最小RDcost值;
以所述AMVP的目标MV在参考帧中的映射点为初选点进行整像素运动估计IME,并从计算结果中获取整像素运动估计的目标MV;
将所述整像素运动估计的目标MV放大到四分之一像素精度,得到四分之一像素运动估计的参考目标MV;
当所述AMVP的目标MV和所述四分之一像素运动估计的参考目标MV相同时,将所述AMVP的目标MV和所述AMVP的最小RDcost值确定为运动估计过程的最终结果;
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