[发明专利]基于数据压缩与搜索范围预测的运动估计存储架构设计方法

说明书

本发明公开了一种基于数据压缩与搜索范围预测的运动估计存储架构设计方法，包括步骤：1)主存储器视频数据加载；2)主存储器视频数据压缩；3)主存储器存储压缩后的视频数据；4)主存储器数据解压缩；5)利用主存储器中解压缩的数据进行运动估计；6)判断最优运动估计结果是否超出垂直向搜索范围PSR_V；7)副存储器数据加载；8)副存储器数据压缩；9)副存储器存储压缩后的视频数据；10)副存储器数据解压缩；11)利用副存储器中解压缩的数据进行运动估计；12)判断最优运动估计结果是否出现在从副存储器中读取的数据之中。本发明在片上存储架构中采用两层次的结构，从而进一步的减小为实现最小的仿存带宽导致的片上存储器耗费。

技术领域

本发明属于数字电视与数字视频处理领域，具体涉及一种基于数据压缩与搜索范围预测的运动估计存储架构设计方法。

背景技术

随着视频处理技术的不断发展与人们对视频显示质量要求的不断提高，高刷新率的超高清显示设备已经实现了广泛的普及和应用。运动估计作为视频处理技术的核心模块，负责追踪视频图像内所有物体的运动情况。其主要采用高效的块匹配模式，即将当前帧以一定粒度分割为互不交叠的数据宏块，并以这些宏块为基准，在其参考帧对应宏块位置的一定范围内寻找其最佳匹配块。块匹配方法主要有两种：全搜索与快速运动估计。全搜索需要遍历搜索范围内的所有位置来找到最匹配的运动向量，从而导致极大的计算量。因此诸多快速运动估计算法被提出来，通过一定的规则只比较一些关键的候选位置，从而极大的降低运算量。然而这些运动估计算法仅仅解决了计算量过大的问题，并没有涉及到片外存储器访问带宽和片上存储器消耗过大的问题。超高清分辨率(4K)视频又为运动估计带来更加严峻的片外存储器访问带宽和片上存储器消耗过大的挑战。

为了降低运动估计模块带宽过大的问题，通常各种设计均采用提高片上数据复用的做法。然而越高的数据复用意味着越大的片上存储器耗费，当数据复用最高时，即待处理图像中每一个像素数据均只需要被访问一次，其导致的片上存储消耗是不可接受的。因此大多数设计均采用较低等级的数据复用来兼顾带宽和片上存储。但随着图像分辨率的不断提高，运动估计搜索范围也相应的不断增长，这导致其片外存储器访问带宽和片上存储器消耗需要进一步地降低。

发明内容

本发明的目的在于采用最高的数据复用策略来使运动估计仿存带宽最小的同时，提供了一种基于数据压缩与搜索范围预测的运动估计存储架构设计方法。

本发明采用如下技术方案来实现的：

基于数据压缩与搜索范围预测的运动估计存储架构设计方法，包括以下步骤：

1)主存储器视频数据加载

首先从片外存储器向主存储器中加载数据，加载的模式为Model B；

2)主存储器视频数据压缩

从片外存储器中加载得到的要存入主存储器中的视频数据块进行压缩之后再存入主存储器；

3)主存储器存储压缩后的视频数据

4)主存储器数据解压缩

当运动估计模块需要从主存储器中读取数据时，将数据进行解压缩；

5)利用主存储器中解压缩的数据进行运动估计

利用从主存储器中解压缩的数据进行运动估计，此时运动估计垂直方向的搜索范围为PSR_V；

6)判断最优运动估计结果是否超出垂直向搜索范围PSR_V

从主存储器中解压缩的数据当中得到在垂直向搜索范围为PSR_V的搜索区域中的最优运动估计，判断该局部最优运动估计是否为最终的最优运动估计，如果是则结束运动估计过程，如果不是则进入步骤7)；

7)副存储器数据加载