CN101094404A - 自适应伸缩模板的运动估计算法 - Google Patents
自适应伸缩模板的运动估计算法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN101094404A CN101094404A CN 200710069663 CN200710069663A CN101094404A CN 101094404 A CN101094404 A CN 101094404A CN 200710069663 CN200710069663 CN 200710069663 CN 200710069663 A CN200710069663 A CN 200710069663A CN 101094404 A CN101094404 A CN 101094404A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- template
- search
- self
- estimation algorithm
- hexagon
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
Images
Landscapes
- Compression Or Coding Systems Of Tv Signals (AREA)
Abstract
本发明公开一种自适应伸缩模板的运动估计算法，该方法包括如下步骤：选取多个参考运动矢量作为预选集合；利用已编码的统计信息动态地设定提前中止阈值；针对帧内预测采用经验值进行补偿；根据不同的运动矢量方向选择不同的伸缩形态，采用一种可变形搜索自适应模板。本发明能够针对各种视频序列的具体情况做出自适应地调整，从而提高整个算法的效率和稳定性。
Description
技术领域
本发明涉及一种自适应伸缩模板的运动估计算法。
背景技术
运动估计是决定视频压缩效率的一个重要因素，因此，运动估计算法的研究成为多年来视频压缩编码研究的重点。大体上可以分为四类：块匹配算法，递归估计法，贝叶斯估计法和光流法。块匹配算法由于其算法简单，便于硬件实现等优点得到广泛应用。
目前来看，块匹配算法中搜索精度最高的是全搜索算法(FS)。但由于它对搜索范围内的所有像素点都进行遍历搜索，计算复杂度最高，不能满足实时应用的条件。因此，人们提出快速运动估计算法的概念，如早期的三步法(TSS)，二维对数法(TDL)通过限制搜索位置的数目来减少运算量。后来改进的新三步法(NTSS)，新四步法(NFSS)，梯度下降法(BBGDS)等利用运动矢量具有中心偏差，减少了搜索陷入局部最小点的可能性。这些算法虽然各有各的特点，但是也同样有其应用的局限性，这是由固定搜索模板的自身特点决定的。单一的搜索方式和手段并不能满足实际情况中复杂场景的需要。所以，如何能够在搜索过程中根据具体实际情况做出合理的调整，是本发明研究领域的主导思想和研究方向。
发明内容
本发明的目的在于提供了一种自适应伸缩模板的运动估计算法，尤其是一种基于起点预测和提前中止条件自适应调整的运动搜索估算法；本发明能够针对各种视频序列的具体情况做出自适应地调整，从而提高整个算法的效率和稳定性。
为了达到上述目的，本发明的技术方案是：
一种自适应伸缩模板的运动估计算法，该方法包括如下步骤：
(1)选取多个参考运动矢量作为预选集合，降低运动矢量陷入局部最小点的可能性；
(2)利用已编码的统计信息动态地设定提前中止阈值，避免重复无用的搜索；
(3)针对帧内预测，即指特殊的块采用经验值进行补偿，避免搜索效率的降低；
(4)根据不同的运动矢量方向选择不同的伸缩形态，采用一种可变形搜索自适应模板，提高搜索效率。
所述的一种可变形搜索自适应模板包括横向加长六边形模板、纵向加长六边形模板、横向收缩六边形模板、纵向收缩六边形模板、普通六边形模板。
本发明的有益效果为：相比传统的搜索算法，它能够针对各种视频序列的具体情况做出自适应地调整，从而提高整个算法的效率和稳定性，降低运动矢量陷入局部最小点的可能性，避免重复无用的搜索，提高搜索效率。
附图说明
图1是本发明的算法流程图；
图2是本发明自适应模板示意图。
具体实施方式
首先选取多个参考运动矢量mv_A、mv_B、mv_C作为预选集合，降低运动矢量陷入局部最小点的可能性。
在整个搜索过程，记录搜索到的最佳块的SAD值，记为minSAD，该块对应的运动矢量记为mv；SAD值是指当前帧块和前一帧块的运动矢量之间的绝对差值。
利用已编码的统计信息动态地设定提前中止阈值，避免重复无用的搜索，包括步骤(1)根据信息技术先进音视频编码系列标准，简称AVS标准计算当前编码块的预测运动矢量pred_mv，设定搜索时的系统参数提前中止阈值T为512。(2)计算pred_mv指向块的SAD值，若SAD＜T，搜索结束。否则执行步骤3。(3)检查参考帧的同位块0是否是帧内编码块。如果是，跳到步骤7。(4)检测预测运动矢量pred_mv和参考帧的同位块0之间，取SAD值最小的为最佳块，如果mv＝mv_O(mv_O是指同位块0运动矢量)的且minSAD＜SAD_O(SAD_O是指同位块0的SAD值)，结束搜索。(5)检测mv_A、mv_B、mv_C、mv_O和搜索原点{0，0}点之间，取SAD值最小的为最佳块，如果min_SAD＜T，搜索结束。如果mv＝mv_O且minSAD＜SAD_O，结束搜索。(6)如果pred_mv＝{0，0}或mv_A＝mv_B＝mv_C，即是指当预测运动矢量pred_mv等于搜索原点或者是参考运动矢量mv_A等于mv_B等于mv_C时，跳到步骤9，否则跳到步骤8。
针对特殊的块(帧内预测)采用经验值进行补偿，采用的经验值是指运动矢量各个分量的绝对值之和是否大于2或小于2；避免搜索效率的降低，(7)分别计算mv_A、mv_B、mv_C的街区长度，并取三者的最大值设为mv_length。若mv_length＜2，跳到步骤9；若mv_length＞2，跳到步骤8；若mv_length＝2，则先搜索mv_A、mv_B、mv_C，然后跳到步骤9。
根据不同的运动矢量方向选择不同的伸缩形态，采用一种可变形搜索自适应模板，提高搜索效率。(8)检查mv_A、mv_B、mv_C，若认为图像在水平方向运动剧烈，则采用横向加长六边形模板；若认为图像在垂直方向运动剧烈，则采用纵向加长六边形模板；若运动比较平缓，则根据样本情况选择收缩模板；其余情况采用普通六边形模板进行搜索，直到最小SAD点处于中心位置为止。(9)用小模板进行搜索，直到最小SAD点处于中心位置为止时。
Claims (2)
1、一种自适应伸缩模板的运动估计算法，该方法包括如下步骤：
(1)选取多个参考运动矢量作为预选集合；
(2)利用己编码的统计信息动态地设定提前中止阈值；
(3)针对帧内预测采用经验值进行补偿；
(4)根据不同的运动矢量方向选择不同的伸缩形态，采用一种可变形搜索自适应模板。
2、如权利要求1所述的自适应伸缩模板的运动估计算法，其特征在于：所述的一种可变形搜索自适应模板包括横向加长六边形模板、纵向加长六边形模板、横向收缩六边形模板、纵向收缩六边形模板、普通六边形模板。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN 200710069663 CN101094404A (zh) | 2007-06-28 | 2007-06-28 | 自适应伸缩模板的运动估计算法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN 200710069663 CN101094404A (zh) | 2007-06-28 | 2007-06-28 | 自适应伸缩模板的运动估计算法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN101094404A true CN101094404A (zh) | 2007-12-26 |
Family
ID=38992377
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN 200710069663 Pending CN101094404A (zh) | 2007-06-28 | 2007-06-28 | 自适应伸缩模板的运动估计算法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN101094404A (zh) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2009124511A1 (zh) * | 2008-04-11 | 2009-10-15 | 华为技术有限公司 | 一种帧间预测编解码方法、装置及系统 |
| CN105225247A (zh) * | 2014-06-19 | 2016-01-06 | 深圳中兴力维技术有限公司 | 运动信息捕捉方法及其装置、编码器 |
-
2007
- 2007-06-28 CN CN 200710069663 patent/CN101094404A/zh active Pending
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2009124511A1 (zh) * | 2008-04-11 | 2009-10-15 | 华为技术有限公司 | 一种帧间预测编解码方法、装置及系统 |
| US8693543B2 (en) | 2008-04-11 | 2014-04-08 | Huawei Technologies Co., Ltd. | Inter-frame prediction coding method, device and system |
| CN105225247A (zh) * | 2014-06-19 | 2016-01-06 | 深圳中兴力维技术有限公司 | 运动信息捕捉方法及其装置、编码器 |
| CN105225247B (zh) * | 2014-06-19 | 2019-06-21 | 深圳力维智联技术有限公司 | 运动信息捕捉方法及其装置、编码器 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN103237222B (zh) | 多模式搜索的运动估计方法 | |
| CN110087087A (zh) | Vvc帧间编码单元预测模式提前决策及块划分提前终止方法 | |
| CN106604035B (zh) | 一种用于视频编码和压缩的运动估计的方法 | |
| US20150208094A1 (en) | Apparatus and method for determining dct size based on transform depth | |
| CN108419082B (zh) | 一种运动估计方法及装置 | |
| Nisar et al. | Content adaptive fast motion estimation based on spatio-temporal homogeneity analysis and motion classification | |
| CN101304529A (zh) | 宏块模式的选择方法和装置 | |
| CN103384324A (zh) | 一种avs-m视频编码快速亚像素运动估计方法 | |
| CN106534849A (zh) | 一种快速的hevc帧间编码方法 | |
| CN116193126A (zh) | 视频编码方法及装置 | |
| CN101778281A (zh) | 一种基于结构相似度的h.264快速运动估算方法 | |
| CN101094404A (zh) | 自适应伸缩模板的运动估计算法 | |
| CN105282557A (zh) | 一种预测运动矢量的h264快速运动估计方法 | |
| CN101867818A (zh) | 宏块模式的选择方法和装置 | |
| Podder et al. | Efficient coding strategy for HEVC performance improvement by exploiting motion features | |
| CN113115038B (zh) | 运动估计方法、装置、电子设备及可读存储介质 | |
| CN103260020A (zh) | 一种avs-m视频编码快速整像素运动估计方法 | |
| Ahmed et al. | Mean Predictive Block Matching (MPBM) for fast block-matching motion estimation | |
| CN105306952B (zh) | 一种降低边信息生成计算复杂度的方法 | |
| CN107197281A (zh) | 一种实现运动估计的方法及电子设备 | |
| CN201639717U (zh) | 可变块尺寸运动预测装置 | |
| Hong-ye et al. | Cross-Hexagon-based motion estimation algorithm using motion vector adaptive search technique | |
| Babu et al. | Performance analysis of block matching algorithms for highly scalable video compression | |
| Shen et al. | An adaptive and fast H. 264 multi-frame selection algorithm based on information from previous searches | |
| CN112492314B (zh) | 一种基于机器学习的动态运动估计算法选择的方法 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| C06 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| C10 | Entry into substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| C02 | Deemed withdrawal of patent application after publication (patent law 2001) | ||
| WD01 | Invention patent application deemed withdrawn after publication |
Open date: 20071226 |