[发明专利]一种运动估计方法及装置有效
申请号: | 202010289085.5 | 申请日: | 2020-04-14 |
公开(公告)号: | CN111510727B | 公开(公告)日: | 2022-07-15 |
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: | H04N19/51 | 分类号: | H04N19/51;H04N19/567;H04N19/61;H04N19/172;H04N19/182 |
代理公司: | 北京同达信恒知识产权代理有限公司 11291 | 代理人: | 李娟 |
地址: | 518044 广东省深圳*** | 国省代码: | 广东;44 |
权利要求书: | 查看更多 | 说明书: | 查看更多 |
摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 运动 估计 方法 装置 | ||
1.一种运动估计方法,其特征在于,包括:
获取待编码帧和所述待编码帧的参考帧序列,所述参考帧序列包括排序第一的第一参考帧和多个第二参考帧;
基于所述待编码帧对所述参考帧序列中的每个参考帧进行整像素运动估计,分别获得每个参考帧的整像素率失真代价;
将所述第一参考帧的整像素率失真代价作为整像素筛选阈值;或者,将所述第一参考帧的整像素率失真代价与第一系数的乘积作为整像素筛选阈值,所述第一系数与所述第一参考帧的整像素率失真代价的计算误差相关;
针对整像素率失真代价小于等于所述整像素筛选阈值的第二参考帧中的任意一个第二参考帧,基于所述待编码帧对所述第二参考帧进行二分之一像素运动估计,获得所述第二参考帧的第一分像素率失真代价;
在所述第二参考帧的第一分像素率失真代价小于等于分像素筛选阈值时,基于所述待编码帧对所述第二参考帧进行四分之一像素运动估计,获得所述第二参考帧的第二分像素率失真代价,所述分像素筛选阈值为所述第一参考帧的第一分像素率失真代价;或者,所述分像素筛选阈值为所述第一参考帧的第一分像素率失真代价与第二系数的乘积,所述第二系数与所述第一参考帧的第一分像素率失真代价的计算误差相关;
针对任意一个第二参考帧,在所述第二参考帧的整像素率失真代价小于等于所述整像素筛选阈值时,将所述第一参考帧的整像素率失真代价的值更新为所述第二参考帧的整像素率失真代价的值。
2.如权利要求1所述的方法,其特征在于,还包括:
在所述第二参考帧的第一分像素率失真代价小于等于所述分像素筛选阈值时,将所述第一参考帧的第一分像素率失真代价的值更新为所述第二参考帧的第一分像素率失真代价的值。
3.如权利要求2所述的方法,其特征在于,所述对整像素率失真代价小于等于所述整像素筛选阈值的第二参考帧进行分像素运动估计之后,还包括:
将所述第一参考帧的整像素率失真代价、所述第一参考帧的第一分像素率失真代价、所述第一参考帧的第二分像素率失真代价以及所述第二参考帧的第二分像素率失真代价进行比较,获得最小率失真代价,所述第一参考帧的第二分像素率失真代价是对所述第一参考帧进行四分之一像素运动估计后获得的;
将所述最小率失真代价对应的参考帧作为最优参考帧;
采用最优参考帧对所述待编码帧进行运动补偿。
4.一种视频编码方法,其特征在于,包括权利要求1至3任一所述的运动估计方法。
5.一种运动估计装置,其特征在于,包括:
获取模块,用于获取待编码帧和所述待编码帧的参考帧序列,所述参考帧序列包括排序第一的第一参考帧和多个第二参考帧;
运动估计模块,用于基于所述待编码帧对所述参考帧序列中的每个参考帧进行整像素运动估计,分别获得每个参考帧的整像素率失真代价;
处理模块,用于将所述第一参考帧的整像素率失真代价作为整像素筛选阈值;或者,将所述第一参考帧的整像素率失真代价与第一系数的乘积作为整像素筛选阈值,所述第一系数与所述第一参考帧的整像素率失真代价的计算误差相关;针对整像素率失真代价小于等于所述整像素筛选阈值的第二参考帧中的任意一个第二参考帧,基于所述待编码帧对所述第二参考帧进行二分之一像素运动估计,获得所述第二参考帧的第一分像素率失真代价;在所述第二参考帧的第一分像素率失真代价小于等于分像素筛选阈值时,基于所述待编码帧对所述第二参考帧进行四分之一像素运动估计,获得所述第二参考帧的第二分像素率失真代价,所述分像素筛选阈值为所述第一参考帧的第一分像素率失真代价;或者,所述分像素筛选阈值为所述第一参考帧的第一分像素率失真代价与第二系数的乘积,所述第二系数与所述第一参考帧的第一分像素率失真代价的计算误差相关;针对任意一个第二参考帧,在所述第二参考帧的整像素率失真代价小于等于所述整像素筛选阈值时,将所述第一参考帧的整像素率失真代价的值更新为所述第二参考帧的整像素率失真代价的值。
6.一种视频编码装置,其特征在于,包括权利要求5所述的运动估计装置。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于腾讯科技(深圳)有限公司,未经腾讯科技(深圳)有限公司许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服】
本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/202010289085.5/1.html,转载请声明来源钻瓜专利网。