[发明专利]一种整像素精度运动估计方法及其系统

摘要

本发明公开了一种整像素精度运动估计方法及系统，通过将搜索窗数据分为16种类型像素点并按奇偶宏块列分别存入32片RAM里，并使用16个双4x4点运动代价运算单元分别计算各种类型像素点的运动估计代价，然后在分层搜索时，对这些运算单元进行分配和组合，按照双“弓”字型模式扫描逐个宏块列，实现步长分别为4、2、1的逐层渐进式搜索。本发明通过参考数据窗存储和管理机制，以及预存分数精度搜索窗等手段，降低了外部存储器访问带宽，提高了内部存储器带宽利用率，进而大大提高了运动搜索的并行度，并提高了大范围搜索运动估计的执行效率。同时减小了分层搜索硬件实现的复杂度，节省芯片面积。

主权项

一种整像素精度运动估计方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1：获取图像级控制信息，并初始化参考数据窗，将运动估计使用的参考像素，分离为16种类型点的子集(P0，P1，...，P15)，并按照奇、偶宏块列分别存储，其中每一种类型点都是通过对参考图像进行16:1二维降采样取得的；步骤2：获取宏块级控制信息、当前编码的原始宏块、预测的运动矢量PMV，然后根据参考索引标志位，分别在相应的参考图像内进行3层渐进式运动估计，并更新参考数据窗；3层渐进式运动估计步骤如下：步骤3：level‑2层以原点O作为搜索中心，划定未降采样的搜索窗W，然后将W平均划分为16个子区域(W0，W1，...，W15)并行搜索：在每个子区域里面，分别抽取一种类型像素点，形成16:1二维降采样搜索子窗，并按双“弓”字型扫描逐个宏块列，对降采样后的搜索子窗执行双路并行全搜索，找到该子区域里的最优运动矢量MV；步骤4：从level‑2层找到的16个最优MV里面筛选出三个最优的，加上预测得到的运动矢量PMV，作为level‑1层的4个搜索中心，level‑1层在每个搜索中心四周划定搜索区域并行搜索：在每个区域里，分别抽取出4种类型的像素点，形成4:1二维降采样搜索窗，然后按双“弓”字型扫描逐个宏块列，对降采样后的搜索窗执行双路并行全搜索，找出该区域的最优MV；步骤5：从level‑1层找到的4个最优MV里面，筛选出最优的1个，作为level‑0层的搜索中心，然后在其四周，利用所有类型像素点，划定未降采样的搜索窗，然后按双“弓”字型扫描逐个宏块列，执行步长为1的双路并行全搜索，找到整像素精度最优MV；在level‑0层搜索的同时，围绕level‑0层搜索中心，预装搜索窗给分数像素精度运动估计FME。