[发明专利]基于AVS的运动估计快速算法

摘要

本发明提供一种基于AVS的运动估计快速算法。该快速算法是在正方形—菱形算法（SDS）的基础上，结合连续消除算法（SEA），设计了一种基于连续消除的正方形—菱形（SEA—SDS）搜索策略。为充分利用运动矢量分布的时空相关性，提高搜索性能，在SEA—SDS的基础上，结合搜索起点预测、自适应确定搜索模式和静止块的选择，提出了一种可预测搜索起点的自适应的基于连续消除的正方形—菱形搜索算法（PA—SEA—SDS），算法步骤如附图所示。本发明的积极效果为：算法无论在搜索精度还是搜索速度上都超过了以往的快速运动估计算法如DS、SDS，以较小的代价，得到了与FS相当的估计效果，具有很强的自适应性和鲁棒性。

主权项

基于AVS的运动估计快速算法，其特征包括以下步骤：Stepl 静止块检测：搜索零矢量位置（0，0）点，计算该点的SAD值SAD0，如果SAD0＜T0，则判定该块为静止块，（0，0）位置即为最优运动矢量，转入Step6；否则进行Step2；Step2 运动类型检测：根据上方、左方、右上方子块还有参考帧中相同位置的子块得出当前块的预测矢量范围L，如果满足L≤L1，说明当前块为小运动块，转入Step4；如果满足Ll＜L≤L2，当前块为中等运动块，转入Step5；当L＞L2时，当前块属于大运动块，需要进行起始点预测，转入Step3；Step3 起始点预测：在当前块的时间和空间4个邻块选择误差最小的运动矢量作为当前块运动估计的起始点，转入Step4；Step4 SDP搜索：以当前MBD点为中心，使用SDP进行匹配，如果MBD点位于中心位置，则说明当前点即为最优运动矢量，转入Step6；否则令此MBD点为起始点，重复Step4，继续使用SDP进行匹配；Sep5 SAE—SDS搜索：以当前点为搜索原点，使用SEA—SDS搜索法进行搜索，得到最优运动矢量，转入Step6；Step6 算法结束。