[发明专利]一种视频运动估计方法、装置及存储介质

权利要求书

1.一种视频运动估计方法，其特征在于，包括：

将视频中的图像帧分割为多个预测单元，以及将所述多个预测单元划分为第一类型预测单元和第二类型预测单元，所述第一类型预测单元为对称模式的预测单元，所述第二类型预测单元为非对称模式的预测单元；

按照第一搜索算法获取所述第一类型预测单元的运动矢量，所述第一搜索算法包括基于第二待定点的率失真代价及第二补充点的率失真代价确定第一类型预测单元的运动矢量，所述第二待定点为按照第二预设递增步长在以第二起始搜索点为中心的搜索窗范围内获取的多个第二候选点中率失真代价最小的点，所述第二补充点为基于所述第二待定点的搜索步长为第二预设步长对应的每个点周围未搜索的点；

按照第二搜索算法获取所述第二类型预测单元的运动矢量，所述第二搜索算法与所述第一搜索算法不同，所述第二搜索算法包括通过移动以第一待定点为中心的多边模型获取第二类型预测单元的当前运动矢量，并基于所述图像帧中已搜索预测单元的运动矢量，对所述第二类型预测单元的当前运动矢量进行修正，以得到所述第二类型预测单元的运动矢量；其中，当所述第一待定点的搜索步长在第一预设步长阈值范围内时，获取以所述第一待定点为中心的所述多边模型，从所述多边模型的中点及各个顶点中选择率失真代价最小的点，得到第一目标点；所述当前运动矢量包括：当所述第一目标点与所述第一待定点一致时，基于所述第一目标点获取得到的所述第二类型预测单元的当前运动矢量，以及当所述第一目标点与所述第一待定点不一致时，通过移动所述多边模型确定最优点来获取得到的所述第二类型预测单元的当前运动矢量；所述第一待定点为从按照第一预设递增步长在以第一起始搜索点为中心的搜索窗范围内获取得到的多个第一候选点中筛选出率失真代价最小的点；

根据第一类型预测单元的运动矢量及第二类型预测单元的运动矢量，对所述图像帧进行分像素的运动估计。

2.根据权利要求1所述的视频运动估计方法，其特征在于，所述按照第二搜索算法获取所述第二类型预测单元的运动矢量的步骤包括：

按照第二搜索算法获取多边模型，并通过移动所述多边模型获取所述第二类型预测单元的当前运动矢量；

获取所述图像帧中已搜索预测单元的运动矢量，根据所述已搜索预测单元的运动矢量对所述当前运动矢量进行修正，得到所述第二类型预测单元的运动矢量。

3.根据权利要求2所述的视频运动估计方法，其特征在于，所述按照第二搜索算法获取多边模型，并通过移动所述多边模型获取所述第二类型预测单元的当前运动矢量的步骤包括：

按照第二搜索算法获取所述第二类型预测单元中的第一待定点；

当所述第一待定点的搜索步长在第一预设步长阈值范围内时，获取以所述第一待定点为中心的多边模型，根据所述多边模型获取第一目标点；

当所述第一目标点与所述第一待定点一致时，将所述第一目标点所在位置设置为所述第二类型预测单元的当前运动矢量；

当所述第一目标点与所述第一待定点不一致时，移动所述多边模型，并根据移动后的多边模型获取最优点；若所述最优点与所述第一目标点一致，则将所述最优点所在位置设置为所述第二类型预测单元的当前运动矢量。

4.根据权利要求3所述的视频运动估计方法，其特征在于，所述当所述第一目标点与所述第一待定点不一致时，移动所述多边模型，并根据移动后的多边模型获取最优点的步骤包括：

当所述第一目标点与所述第一待定点不一致时，将所述多边模型的中心移动至所述第一目标点所在的位置；

从移动后的多边模型的中心及各个顶点中筛选率失真代价最小的点，得到最优点。