CN101326550A - 利用预测指导的抽取搜索的运动估计 - Google Patents

利用预测指导的抽取搜索的运动估计 Download PDF

Info

Publication number
CN101326550A
CN101326550A CNA2006800467099A CN200680046709A CN101326550A CN 101326550 A CN101326550 A CN 101326550A CN A2006800467099 A CNA2006800467099 A CN A2006800467099A CN 200680046709 A CN200680046709 A CN 200680046709A CN 101326550 A CN101326550 A CN 101326550A
Authority
CN
China
Prior art keywords
search
pixel
full
seed movement
motion vector
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.)
Granted
Application number
CNA2006800467099A
Other languages
English (en)
Other versions
CN101326550B (zh
Inventor
马克·霍夫曼
张伟
拉卡·辛格
宁柯
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Analog Devices Inc
Original Assignee
Analog Devices Inc
Priority date (The priority date 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 date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Analog Devices Inc filed Critical Analog Devices Inc
Publication of CN101326550A publication Critical patent/CN101326550A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN101326550B publication Critical patent/CN101326550B/zh
Expired - Fee Related legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N19/00—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals
    • H04N19/50—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using predictive coding
    • H04N19/503—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using predictive coding involving temporal prediction
    • H04N19/51—Motion estimation or motion compensation
    • H04N19/57—Motion estimation characterised by a search window with variable size or shape
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/20—Analysis of motion
    • G06T7/223—Analysis of motion using block-matching
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N19/00—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals
    • H04N19/50—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using predictive coding
    • H04N19/503—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using predictive coding involving temporal prediction
    • H04N19/51—Motion estimation or motion compensation
    • H04N19/523—Motion estimation or motion compensation with sub-pixel accuracy
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N19/00—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals
    • H04N19/50—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using predictive coding
    • H04N19/503—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using predictive coding involving temporal prediction
    • H04N19/51—Motion estimation or motion compensation
    • H04N19/533—Motion estimation using multistep search, e.g. 2D-log search or one-at-a-time search [OTS]
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N19/00—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals
    • H04N19/50—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using predictive coding
    • H04N19/503—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using predictive coding involving temporal prediction
    • H04N19/51—Motion estimation or motion compensation
    • H04N19/557—Motion estimation characterised by stopping computation or iteration based on certain criteria, e.g. error magnitude being too large or early exit
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N19/00—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals
    • H04N19/50—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using predictive coding
    • H04N19/503—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using predictive coding involving temporal prediction
    • H04N19/51—Motion estimation or motion compensation
    • H04N19/56—Motion estimation with initialisation of the vector search, e.g. estimating a good candidate to initiate a search

Abstract

本发明提供了一种使用预测指导的抽取搜索运动估计算法的方法和设备。所述预测指导的抽取搜索运动估计算法产生用于对来自视频序列的帧内的宏块进行编码的运动向量。所述算法包括：产生全像素种子向量，在所产生的种子向量周围执行全像素搜索，其后进行分数像素搜索。所产生的全像素种子向量是预测的运动向量和分级的运动向量。分数像素搜索可以在由全像素搜索产生的最终的运动向量周围进行，并且可以包括半像素搜索和四分之一像素搜索。可以用软件和硬件来实现所述预测指导的抽取搜索运动估计算法。所述算法的特点在于改善了效率、可扩展性并且降低了复杂度。

Description

利用预测指导的抽取搜索的运动估计
相关申请的交叉引用
根据35U.S.C.§119(e)，本申请要求在2005年12月15日提交的、标题为“PREDICTION GUIDED DECIMATED SEARCH(PGDS)ALOW COST HIGH PERFORMANCE MOTION ESTIMATION FORREAL-TIME EMBEDDED SYSTEM”的美国临时申请第60/750,578号的优先权，其通过引用而整体合并于此。
技术领域
本发明总的来说涉及视频序列中的运动估计，而具体地涉及一种利用预测指导的抽取搜索运动估计算法的方法和设备。
背景技术
高质量和低比特速率的视频被广泛地用于电信、娱乐、广播、监视、数字像机和军事应用。数量越来越多的视频产品依赖于视频压缩来减少用于存储和/或传输视频序列所需要的比特的数量，举例而言，所述视频产品如DVD播放器、数字电视机、个人录像机、多媒体自动唱机、具有视频能力的蜂窝电话。
视频序列由一系列帧构成。为了改善视频数据压缩效率，可以执行运动估计。运动估计已经被证明在下述方面是有效的：通过提取相邻帧之间的相关性而利用视频序列的时间冗余。在帧的序列中，根据被称为参考帧的前一帧来预测当前帧。当前帧通常被划分为多个块或者宏块。所述宏块的大小通常是16×16像素，但是依赖于标准，宏块的大小可以不同。通过使用某种误差标准，如通过使用绝对差值和(SAD)、最小均方误差(MSE)或者平均绝对误差(MAE)，当前帧中的每个宏块与在参考帧中的相同大小的区域(也可以被称为宏块)相比较，以定位最佳匹配的宏块。
为了使计算成本最小，运动估计可以在参考帧内的预定搜索区域上进行。确定用于表示参考帧中的最佳匹配宏块相对于当前帧中的宏块的位移的向量。这个向量被称为运动向量。运动向量通常用于通过对从一帧到下一帧的图像变化进行编码而不是对整个帧进行编码来压缩视频序列。
为了满足对可视通信应用的高要求，已经开发了许多视频压缩标准。运动估计是许多视频压缩方案的中心部分，例如是ISO/IEC MPEG-1、MPEG-2、MPEG-4、CCITT H.261、ITU-T H.263、ITU-T H.264和Microsoft WMV9/VC-1的中心部分。除了视频压缩之外，运动估计还可以用于其他应用中，例如可以用于图像稳定、计算机视觉、运动分割和视频分析。
视频编码系统中的典型的运动估计模块通常是计算最密集的部件，并且就计算时间和功率来说占总消耗的约50-60％，在某些情况下高达80％。虽然为了开发有效的运动估计算法已经做了许多工作，但是大多数现有工作的目标是超大规模集成电路(VLSI)系统，而且不是软件友好的。面向硬件的算法不能提供充分的灵活性，并且需要额外的资源。这些算法的严格软件实现方式可能得不到相同水准的效率。在许多运动估计算法的开发过程中，使用计算操作的数量来测量它们的计算复杂度。已经开发的用于优化计算性能和存储器存取带宽二者的算法非常少，这对于资源有限的嵌入系统来说是相当的限制。
发明内容
鉴于上述情况，本发明提供了一种利用可以用硬件和软件实现的预测指导的抽取搜索(Prediction Guided Decimated Search，PGDS)运动估计算法来进行运动估计的方法。所述算法的特点在于改善了效率、可扩展性并且降低了复杂度，如下所述。而且，用软件实现所述算法使得该算法灵活，并且可适应于新标准和变化的功能要求。
在本发明的实施例中，所述PGDS算法包括：产生全像素种子向量，在所产生的种子向量周围执行全像素搜索，随后进行分数像素搜索。为了启动全像素搜索，期望提供可以引导对最终的运动向量的搜索的一个或多个开始点。利用所述开始点或者种子可以加速所述搜索。因此，产生两个全像素搜索种子-预测的运动向量(Predicted Motion Vector，PMV)和分级的运动向量(Hierarchical Motion Vector，HMV)。所述PVM是根据相邻的宏块的运动向量而得出的，并且是绝对差和(SAD)加权的中间值运动向量。所述HMV是利用围绕菱形图案的螺旋搜索根据抽取的当前宏块和以类似方式抽取的参考帧而产生的运动向量。可以采用判决模块来判决是否利用PVM、HVM或者两者进行全像素搜索。因此，所述判决基于当前上下文和历史数据来进行。还可以通过判决模块来提供通过所述全像素搜索而评估的搜索点的数量，即要检查的候选运动向量的数量。可以在通过所述全像素搜索而产生的最终的运动向量周围进行分数像素搜索，并且所述分数像素搜索可以包括半像素搜索和四分之一像素搜索。在本发明的实施例中，在全像素运动向量周围的半像素方形搜索和在半像素运动向量周围的四分之一像素菱形搜索提供了足够的分辨率。所述分数像素搜索提供额外的精度，以抑制运动补偿误差。
因此，提供了本发明的多个方面，连同多个示例性实施例，所述示例实施例并非意欲为限定性的。
一个这样的方面是一种用于视频序列中的运动估计的方法。所述方法包括：产生利用预测的种子运动向量编码成本而编码的预测的种子运动向量；产生利用分级的种子运动向量编码成本而编码的分级的种子运动向量；基于对所述预测的种子运动向量编码成本和所述分级的种子运动向量编码成本的比较，为全像素搜索选择所述预测的种子运动向量、所述分级的种子运动向量或者两者；对每个所选择的种子运动向量执行所述全像素搜索，以基于全像素运动向量的编码成本来选择所述全像素运动向量；以及利用所选择的全像素运动向量来执行分数像素搜索，以估计最终的运动向量。
根据另一方面，提供了一种计算机可读存储介质。利用用于在计算机系统上执行的计算机指令对所述计算机可读存储介质进行编码，所述指令当被执行时执行一种用于视频序列中的运动估计的方法，所述方法包括：产生利用预测的种子运动向量编码成本而编码的预测的种子运动向量；产生利用分级的种子运动向量编码成本而编码的分级的种子运动向量；基于对所述预测的种子运动向量编码成本和所述分级的种子运动向量编码成本的比较，为全像素搜索选择所述预测的种子运动向量、所述分级的种子运动向量或者两者；对每个所选择的种子运动向量执行所述全像素搜索，以基于全像素运动向量的编码成本来选择所述全像素运动向量；以及利用所选择的全像素运动向量来执行分数像素搜索，以估计最终的运动向量。
根据另一方面，一种设备包括处理器和计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质包含计算机指令，用于在所述处理器上执行以提供一种用于视频序列中的运动估计的方法，所述方法包括：产生利用预测的种子运动向量编码成本而编码的预测的种子运动向量；产生利用分级的种子运动向量编码成本而编码的分级的种子运动向量；基于对所述预测的种子运动向量编码成本和所述分级的种子运动向量编码成本的比较，为全像素搜索选择所述预测的种子运动向量、所述分级的种子运动向量或者两者；对每个所选择的种子运动向量执行所述全像素搜索，以基于全像素运动向量的编码成本来选择所述全像素运动向量；以及利用所选择的全像素运动向量来执行分数像素搜索，以估计最终的运动向量。
在一些实施例中，最终的运动向量可以是针对所述视频序列中的当前视频帧内的输入宏块而估计的。最终的运动向量可以在可配置大小的搜索窗内估计。
可以利用用于相邻宏块的先前估计的运动向量来产生所述预测的种子运动向量。可以利用分级的搜索来产生所述分级的种子向量。
在一些实施例中，产生所述分级的种子向量可包括：利用预定的抽取因子来抽取输入宏块；并且利用所述预定的抽取因子从视频序列中抽取参考帧。
在一些实施例中，可以利用所选择的分级的种子运动向量和/或所选择的预测的种子运动向量来执行全像素搜索，并且全像素搜索位置的数量是可配置的。
在一些实施例中，所述全像素搜索可以是方形搜索。所述分数像素搜索可以包括至少一个半像素方形搜索和至少一个四分之一像素菱形搜索。
应当明白，上述实施例和下面描述的实施例并非意欲相互排斥，除非上下文中另外指明。
附图说明
附图并非按照比例绘制的。在附图中，用相同的标号来表示在各个附图中示出的每个相同或者近乎相同的部件。为了清楚，并非在每个附图中的每个部件都被标注了。在附图中：
图1A是被执行以估计运动向量的运动估计的示意图；
图1B是示出用于对当前帧中的宏块进行编码的运动向量的示意图；
图2是更详细地示出了图1中用于对当前帧中的宏块进行编码的运动向量的示意图；
图3是示出一种预测指导的抽取搜索(PGDS)算法的流程图；
图4是示出当前宏块及其用来产生用于该当前宏块的预测运动向量(PMV)种子的相邻宏块的示意图；
图5是一种预测PMV种子向量和预测PMV种子向量的编码的成本的过程的流程图；
图6是示出帧抽取的示意图；
图7示出用于运动估计的菱形图案周围的螺旋搜索；
图8示出用于运动估计的方形搜索图案；
图9是示出在全像素运动向量周围的分数像素搜索的步骤的流程图；
图10示出分数像素搜索中相对于全像素的半像素和四分之一像素的位置；以及
图11是根据本发明一个实施例的一种用于实施用于运动估计的方法的示例性计算装置的方框图。
具体实施方式
图1A是示出被执行以估计运动向量的运动估计的示意图。当前帧100内的宏块102与参考帧104内的各宏块相比较。通常，宏块102首先与参考帧102内的处于相同位置的宏块106相比较，其后，处于相同位置的宏块106被移动到参考帧内的其他位置，例如如图所示的位置108和110。所述移动可以具有可变的大小，并且其方向依赖于所使用的搜索图案以及搜索算法的参数。当在参考帧104内发现与宏块104最佳匹配的宏块112时，确定构成运动向量116的宏块102和112之间的位移，如图1B中所示。运动向量116包括水平(x)分量114A和垂直(y)分量114B。因此，相对于参考帧104内的最佳匹配的宏块112，来自当前帧100的宏块102被编码为运动向量116。图1B中示意性地示出了对宏块102的编码，其中，为了方便表示而示出了最佳匹配的宏块112。
图2是更详细地示出了图1中所示的运动向量的示意图。图2示出了参考帧200和界定搜索区域的搜索窗202。搜索窗的大小可以有变化。另外，图2示出：如果具有例如右上位置(x1，y1)的宏块102相对于具有例如右上位置(x2，y2)的最佳匹配的宏块112被移位，则运动向量116被编码为(Δx，Δy)，其中，Δx和Δy分别是水平和垂直的位移。否则，如果未检测到运动并且在参考帧内与当前帧(未示出)内的宏块102相同的位置处发现最佳匹配宏块112，则对应的运动向量116可以表示为(0，0)。
参见图3，示出了在本发明的实施例中使用的预测指导的抽取搜索(PGDS)算法300的步骤。这个算法依赖于在步骤302A和302B中产生两种类型的种子向量，以启动对运动向量的搜索。所述种子向量用于按照预定的图案进行随后的搜索。
所述种子向量之一被称为预测的运动向量(PMV)，在步骤302A中产生。PMV是根据相邻宏块的运动向量而估计的SAD加权的中间值运动向量，如图4中详细所示的。之前估计的用于当前宏块400的三个相邻宏块的运动向量在本发明的实施例中用于预测当前宏块400的PMV。如果将当前宏块400表示为MB(nx，ny)，则所使用的三个空间相邻宏块是在左侧的宏块402(MB(nx，ny-1))、在正上方的宏块404(MB(ny-1，nx))和在右上的宏块406(MB(nx-1，ny+1))。所述相邻宏块的使用基于下述假定：如果运动发生，则包含同一对象的宏块一起移动。
使用一种自适应成本阈值，以基于用于对(三个上述相邻宏块中的)每个候选宏块进行编码的运动向量的成本和SAD值来评估所述(三个上述相邻宏块的)每个候选宏块(如果可被获得)是否有用于PMV预测的资格。所述自适应阈值可以是用于候选宏块的平均运行成本，并且被定义为
avg _ cos t = 1 mbrio Σ m = 0 , n = 0 m = i , n = j - 1 COST ( m , n ) - - - ( 1 )
其中， mbno = ( i * W ) 256 + j , W是搜索帧的宽度，(i，j)是当前宏块的位置，N是在宏块中的像素的数量(对于16×16像素的宏块为256)，COST(m，n)是成本函数，该成本函数包括SAD和运动向量编码成本。所述成本函数被定义为：
COST(m，n)＝SAD(m，n)+MV_COST(mvx，mvy)(2)
并且SAD被定义为：
SAD = Σ i = 0 M - 1 Σ j = 0 N - 1 | C ( i , j ) - R ( i , j ) | - - - ( 3 )
其中，C是当前宏块，R是参考宏块，而M×N是当前和参考宏块的尺寸(例如在一些实施例中为16×16像素)。运动向量编码成本MV_COST(mvx，mvy)是用于对当前宏块的运动向量进行编码所需要的比特的数量。应当理解，所述的自适应阈值可以通过使用各种其他的适当方法来定义。在视频编码中，SAD值是标准的准则，用于表示当前帧中的某宏块的像素密度值与参考帧内的相同大小的宏块的像素密度值之间的逐像素的差。
图5是示出根据本发明的实施例、使用相邻宏块对宏块的PMV种子向量进行预测的流程图。所述预测依赖于特点在于编码成本小于自适应阈值COST_THERSHOLD的各候选相邻宏块502的可用性。对于可用的候选宏块中的每个，假定运动向量是之前估计的，并且假定对应的编码成本是之前确定的，如在等式(2)中所定义的。相应地，如果全部三个候选模块(诸如图4中所示的宏块402、404和406)的特点在于成本比步骤504中确定的自适应阈值低，则PMV被定义为所述三个对应的运动向量的中值，如步骤506中所示。步骤506还示出：对当前宏块进行编码的成本PCOST被定义为对三个候选宏块进行编码的成本的中值。而且，在步骤508中，确定所述候选宏块中的两个候选宏块对于预测是否是有效的，并且如果回答是肯定的，则在步骤510中使用它们的运动向量的平均值。类似地，PCOST被定义为用于对这两个候选宏块进行编码的相应成本的平均值。否则，步骤512确定是否仅一个候选宏块具有成本不超过阈值的特点，并且如果是这种情况，则使用之前估计的用于这个候选宏块的运动向量来定义PMV，如在步骤514中所示。PCOST被定义为用于对该候选宏块进行编码的成本。最后，如果所检验的相邻候选宏块中没有具有被用于PMV预测的资格的宏块，则PMV被定义为0，如步骤516中所示。在这种情况下，PCOST被视为无限的。在本发明的实施例中，执行两个或者三个上述的搜索步骤(其中每个步骤包括检验特定宏块的相邻宏块)，以便预测PVM。搜索步骤的数量是可配置的。
再次参考图3，在步骤302B中，产生分级的种子运动向量(HMV)。为了产生HMV种子向量，对当前宏块和参考帧进行抽取(decimate)。图6中示意地示出了所述抽取，其示出了原始的全分辨率帧(或者宏块)600和经抽取的帧(或者宏块)602。可以采取不同的手段来抽取帧，从而降低其分辨率，并且加速编码过程。在本发明的实施例中，使用“移动4个像素(shift by 4)”技术，由此通过将每个大小为4×4像素的非重叠块中的像素的值平均而将大小为4×4像素的非重叠块压缩成一个像素。因此，大小为16×16像素的宏块被抽取成大小为4×4像素的宏块(即抽取因子为4)。也可以使用其他适当的抽取因子。
为了估计HMV种子向量，可以对经抽取的参考帧执行在菱形图案周围使用螺旋搜索的运动估计，图7中示意性地示出了一个示例。在图7内，X是搜索的开始点，而其他点示为被编号的圈，其中，数字表示搜索步骤的顺序，每个搜索步骤被编组到特点在于特定步长的菱形图案。当使用菱形搜索图案(诸如如图7中所示的)时，确定当前宏块的像素密度与参考帧中的宏块的像素密度之间的SAD值，包括与当前帧内的宏块处于相同位置的宏块(被标注为X)的SAD值。所述处于相同位置的宏块位移预定大小的步长。
确定被预测用于对各运动向量进行编码的编码成本，所述运动向量指示当前宏块与参考帧内的被检验的宏块中的每个之间的位移。所述编码成本及相关联的SAD值可以用于定义通过利用参考帧内的被检验的宏块中的每个而对当前宏块进行编码的成本，如等式2所示。因此，在图7内，围绕开始点(被标注为X)的编号为1的8个圆圈构成第一菱形搜索图案。在图7中仅举例示出的菱形搜索图案的步长是2，即，参考帧内与当前宏块处于相同位置的宏块在垂直和水平方向上都位移2个像素，从而形成“菱形”。应当明白，可以使用其他适当大小(例如8)的搜索步长。
在参考帧内的某宏块周围执行在菱形搜索图案内的下一搜索，与使用参考帧内的其他被检验的宏块相关联的编码成本相比，如果使用参考帧内的该宏块用于对当前宏块进行编码则将提供最小的编码成本。在图7内，编号为2的第二组点构成下一菱形搜索图案，其中，步长被减小到1。在随后的步骤，在该菱形图案内的搜索可以通过检验参考帧内如上所述而选择的该宏块(未示出)周围的各宏块而进行。以这种方式执行的搜索的数量可以是可变的，并且在一些实施例中，可以约为10。每个在上述的菱形图案内执行的搜索步骤遵循可以被称为“螺旋”搜索路径的路径。因此，结合图7所述的搜索被称为在菱形图案周围的螺旋搜索。
如图3所示，判决模块304确定使用种子向量中的哪个(PMV种子向量、或者HMV种子向量、或者两者)来执行全像素搜索。相应地，如果在步骤306中确定对PMV种子向量进行编码的成本与对HMV种子向量进行编码的成本相等，则在步骤308中，使用所述两种种子来启动全像素搜索。如果在步骤310中确定PMV种子向量的成本小于HMV种子向量的成本，则在步骤312中将PMV种子向量选择为全像素搜索的开始点。否则，在步骤314中使用HMV种子向量。
在本发明的实施例中，在方形搜索图案内执行在某个种子向量或者两个种子向量周围的全像素搜索。图8示出了方形搜索图案的一个示例。相应地，在图8中，被标注为X的开始点表示被确定来提供运动向量的宏块的位置，该宏块需要用于对当前宏块进行编码的最小成本，被标注为1的圆圈示出了形成第一方形图案的点的位置，而被标注为2的圆圈示出了也在方形搜索图案内的随后被评估的点的位置。图8所示的方形搜索图案内的步长是1。但是，应当明白，所述步长是可配置的。从一个方形图案移动到下一方形图案的方向以与对图7中所示的菱形搜索图案描述的相同的方式来确定，即所述方向朝向提供用于对当前宏块进行编码所需的最小成本的宏块。
作为全像素搜索的结果，估计用于当前宏块的最终的全像素运动向量。应当明白，全像素运动向量表示当前宏块与参考帧内的宏块之间的位移，其允许使用最低的编码成本对当前宏块进行编码。如果使用PMV和HMV种子向量二者来执行全像素搜索，则可以在所述种子向量的每个周围进行图8所示的方形搜索，并且，使用如上所述的编码成本准则，在从两个相应的搜索中产生的两个全像素运动向量中选择最终的全像素运动向量。
在本发明的实施例中，执行多达三次在种子向量周围的全像素方形图案搜索。所确定的搜索的数量以及步长可以被调整，以适应于视频编码器的质量和复杂性要求。应当明白，全像素搜索是针对具有整数值坐标的像素而执行的，而针对与分数值的坐标对应的内插像素值，则进行子像素搜索，如半像素或者四分之一像素搜索。
参见图9，最终的全像素运动向量900可以用作PGDS算法的最后步骤(即分数像素搜索)的开始点，如图3中的步骤316所示。图10一般性地示出了通过分数像素搜索分析的像素，其中，圆圈示出具有整数值坐标的像素，而三角形和方形分别表示具有半像素值或者四分之一像素值的坐标的像素。在本发明的实施例中，执行在全像素运动向量900周围的半像素方形搜索902，由此，搜索步长从与当前宏块最佳匹配的宏块的位置起、在垂直和水平方向上均为半像素。每个半像素的值是通过获得全像素的平均值或者通过使用任何其他适当的方法而从相邻的全像素的值内插的。使用半像素方形搜索902获得半像素运动向量904，其后，在半像素运动向量904周围执行四分之一菱形搜索906。四分之一像素的值是通过平均半像素或者通过使用任何其他的适当方法而从相邻的半像素内插的。应当明白，方形半像素搜索和菱形四分之一像素搜索分别以与结合图8和7描述的相应的全像素搜索类似的方式来执行。执行每个搜索的次数是可配置的。在本发明的实施例中，方形半像素搜索和菱形四分之一像素搜索各执行一次。某些视频编码标准，诸如H.264和MPEG-4，要求分数内插点，其在计算成本方面受益于进行较少的分数像素搜索。
表1和2示出了由本发明人进行的对诸如“foreman”、“paris”、“mobile”和“tennis”的四个已知的测试剪辑片段的性能试验的某些结果。在表1内，使用两个量度来评估四个不同的运动估计算法的性能，所述四个不同的运动估计算法如全搜索(Full Search，FS)、二维对数搜索(Two-Dimensional Logarithm Search，TDL)、分级搜索(HierarchicalSearch，HS)和PGDS(根据本发明的实施例)，所述两种量度是：用于对视频序列进行编码的比特的平均数量和平均峰值信噪比(PSNR)。比特数量越少而PSNR值越高则表示性能越好。另外给出了与FS算法相比较PSNR的差及比特数量的增加百分比。
FS计算成本最高，但是提供了最佳的编码质量和低比特速率。对于运动估计算法，比特数量和PSNR越接近由FS算法产生的比特数量和PSNR，则所述算法的性能越好。表1示出了对于低运动剪辑片段“foreman”和“paris”，PGDS与FS相比较仅仅提供了比特率上的小幅增加(小于1％)和几乎相同的PSNR。对于高运动剪辑“mobile”和“tennis”，PGDS示出了比FS更好的性能。
表1
Figure A20068004670900161
表2在被分配的存储器量(以字节计)、每宏块的直接存储器存取(DMA)带宽和搜索点的数量上比较5个运动估计算法的实施成本，所述5个运动估计算法诸如FS、TDL、HS、预测的搜索(Predicted Search，PRED)和PGDS(根据本发明的实施例)。示出了不同的运动搜索范围，其中，在搜索窗内执行具有诸如16×16像素的大小的范围的搜索，所述搜索窗在垂直和水平方向上均包含16个像素，即所述搜索窗具有32×32像素的大小。按照表2，在给定相同搜索范围的情况下，用于执行PGDS所需要的存储器量和DMA带宽比用于执行FS和TDL所需要的存储器量和DMA带宽要小得多。同时，PGDS的性能很接近FS的性能，并且超过TDL的性能。
表2
Figure A20068004670900162
可以用软件、硬件、固件、各种类型的处理器或者其组合来实施本发明的实施例。因此，实施例可实施为在一个或多个计算机可读介质上实施的计算机可读指令，所述计算机可读介质包括(但是不限于)诸如磁存储介质(例如ROM、RAM、软盘)、光学可读介质(例如CD-ROM、DVD等)的存储介质和载波(例如通过因特网的传输)。本发明的一些实施例可以被实施为存储了计算机可读指令的计算机可读介质或者各种适当的计算装置的硬件部件，所述计算装置诸如可从Analog Devices，Inc.(Norwood，MA)获得的Blackfin家族嵌入式数字信号处理器中的高性能部件内的视频编码器。例如，可以使用：数字信号处理器ADSP-BF533，其包括两个独立的核心，每个核心能够实现600MHz的性能；以及单核心ADSP-BF533数字信号处理器，其实现高达756MHz的性能。其他各种适当的数字信号处理器也可以实施本发明的实施例。
图11是用于实施本发明实施例的示例性计算装置的图。这样的装置可以包括(但是不限于)通过系统总线1108互连的微处理器100、高速缓冲存储器1102、内部存储器1104和DMA控制器1106。在使用图11的计算装置实施的本发明的实施例中，系统总线1108连接到外部存储器控制器1110，该控制器控制外部存储器1112。
另外，PGDS可适于不同的嵌入式系统架构，并且满足不同的资源预算。也可以对于不同的帧尺寸以及高/低运动场景，所述算法可以调整，所述帧尺寸的范围可以从CIF(PAL系统内的352×288像素、NTSC系统内的352×240像素)到D1(NTSC系统内的720×480像素、在PAL和SDCAM系统内的720×576像素)分辨率标准。PGDS的执行延迟可以在运行时间期间动态地加以调整，以便以不同的复杂度来工作。因此，当系统工作负荷轻时，PGDS可以执行更密集的搜索，以充分地使用系统资源。在系统工作负荷重的时间期间，PGDS可以用最小的延迟来工作，以便符合实时调度的要求。
可以从上述描述可以理解，在此描述的本发明存在可以彼此独立或者以任何组合使用的多个方面。具体上，本发明的各个方面可以单独地、以组合的方式或者以上述的实施例内未具体说明的多种设置来使用，并且在此所述的本发明的各方面在它们的应用上不限于上述说明内给出或者在附图内示出的部件的细节和配置。本发明的各方面能够具有其他实施例，并且能够以各种方式被实践或者被执行。本发明的各个方面可以使用任何类型的电路来实现，并且不对电路实现方式施加任何限制。因此，上述的说明和附图仅仅是示例。
应当明白，在此使用的措词和术语是用于描述的目的，并且不应被视为限定。“包括”、“包含”或者“具有”、“含有”、“涉及”及其变形的使用意欲涵盖其后列出的术语及其等价以及附加的项目。

Claims (27)

1.一种用于视频序列中的运动估计的方法，包括：
产生利用预测的种子运动向量编码成本而编码的预测的种子运动向量；
产生利用分级的种子运动向量编码成本而编码的分级的种子运动向量；
基于对所述预测的种子运动向量编码成本和所述分级的种子运动向量编码成本的比较，为全像素搜索选择所述预测的种子运动向量、所述分级的种子运动向量或者两者；
对于每个被选择的所述种子运动向量执行所述全像素搜索，以基于全像素运动向量的编码成本选择所述全像素运动向量；以及
利用被选择的所述全像素运动向量，执行分数像素搜索，以估计最终的运动向量。
2.如权利要求1的方法，其中所述最终的运动向量是针对来自所述视频序列的当前视频帧内的输入宏块而估计的。
3.如权利要求2的方法，其中所述预测的种子运动向量是利用之前估计的用于相邻的宏块的运动向量而产生的。
4.如权利要求2的方法，其中所述分级的种子向量是利用分级的搜索而产生的。
5.如权利要求2的方法，其中产生所述分级的种子向量包括：利用预定的抽取因子来抽取所述输入宏块，并且利用所述预定的抽取因子来抽取来自所述视频序列的参考帧。
6.如权利要求2的方法，其中所述全像素搜索是利用被选择的所述分级的种子运动向量和/或被选择的所述预测的种子运动向量来执行的，并且其中全像素搜索位置的数量是可配置的。
7.如权利要求2的方法，其中所述全像素搜索是方形搜索。
8.如权利要求2的方法，其中所述分数像素搜索包括至少一个半像素方形搜索和至少一个四分之一像素菱形搜索。
9.如权利要求2的方法，其中所述最终的运动向量是在可配置大小的搜索窗内估计的。
10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质利用用于在计算机系统上执行的计算机指令来编码，所述指令当被执行时执行一种用于视频序列中的运动估计的方法，所述方法包括：
产生利用预测的种子运动向量编码成本而编码的预测的种子运动向量；
产生利用分级的种子运动向量编码成本而编码的分级的种子运动向量；
基于对所述预测的种子运动向量编码成本和所述分级的种子运动向量编码成本的比较，为全像素搜索选择所述预测的种子运动向量、所述分级的种子运动向量或者两者；
对于每个被选择的所述种子运动向量执行所述全像素搜索，以基于全像素运动向量的编码成本选择所述全像素运动向量；以及
利用被选择的所述全像素运动向量，执行分数像素搜索，以估计最终的运动向量。
11.如权利要求10的计算机可读存储介质，其中所述最终的运动向量是针对来自所述视频序列的当前视频帧内的输入宏块而估计的。
12.如权利要求11的计算机可读存储介质，其中所述预测的种子运动向量是利用之前估计的用于相邻的宏块的运动向量而产生的。
13.如权利要求11的计算机可读存储介质，其中所述分级的种子向量是利用分级的搜索而产生的。
14.如权利要求11的计算机可读存储介质，其中产生所述分级的种子向量包括：利用预定的抽取因子来抽取所述输入宏块，并且利用所述预定的抽取因子来抽取来自所述视频序列的参考帧。
15.如权利要11的计算机可读存储介质，其中所述全像素搜索是利用被选择的所述分级的种子运动向量和/或被选择的所述预测的种子运动向量来执行的，并且其中全像素搜索位置的数量是可配置的。
16.如权利要求11的计算机可读存储介质，其中所述全像素搜索是方形搜索。
17.如权利要求11的计算机可读存储介质，其中所述分数像素搜索包括至少一个半像素方形搜索和至少一个四分之一像素菱形搜索。
18.如权利要求11的计算机可读存储介质，其中所述最终的运动向量是在可配置大小的搜索窗内估计的。
19.一种设备，包括处理器和计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质包含计算机指令，所述计算机指令用于在所述处理器上执行，以提供一种用于视频序列中的运动估计的方法，所述方法包括：
产生利用预测的种子运动向量编码成本而编码的预测的种子运动向量；
产生利用分级的种子运动向量编码成本而编码的分级的种子运动向量；
基于对所述预测的种子运动向量编码成本和所述分级的种子运动向量编码成本的比较，为全像素搜索选择所述预测的种子运动向量、所述分级的种子运动向量或者两者；
对于每个被选择的所述种子运动向量执行所述全像素搜索，以基于全像素运动向量的编码成本选择所述全像素运动向量；以及
利用被选择的所述全像素运动向量，执行分数像素搜索，以估计最终的运动向量。
20.如权利要求19的设备，其中所述最终的运动向量是针对来自所述视频序列的当前视频帧内的输入宏块而估计的。
21.如权利要求20的设备，其中所述预测的种子运动向量是利用之前估计的用于相邻的宏块的运动向量而产生的。
22.如权利要求20的设备，其中所述分级的种子向量是利用分级的搜索而产生的。
23.如权利要求20的设备，其中产生所述分级的种子向量包括：利用预定的抽取因子来抽取所述输入宏块，并且利用所述预定的抽取因子来抽取来自所述视频序列的参考帧。
24.如权利要求20的设备，其中所述全像素搜索是利用被选择的所述分级的种子运动向量和/或被选择的所述预测的种子运动向量来执行的，并且其中全像素搜索位置的数量是可配置的。
25.如权利要求20的设备，其中所述全像素搜索是方形搜索。
26.如权利要求20的设备，其中所述分数像素搜索包括至少一个半像素方形搜索和至少一个四分之一像素菱形搜索。
27.如权利要求20的设备，其中所述最终的运动向量是在可配置大小的搜索窗内估计的。
CN2006800467099A 2005-12-15 2006-12-14 利用预测指导的抽取搜索的运动估计 Expired - Fee Related CN101326550B (zh)

Applications Claiming Priority (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US75057805P 2005-12-15 2005-12-15
US60/750,578 2005-12-15
PCT/US2006/047641 WO2007078800A1 (en) 2005-12-15 2006-12-14 Motion estimation using prediction guided decimated search

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN101326550A true CN101326550A (zh) 2008-12-17
CN101326550B CN101326550B (zh) 2013-12-25

Family

ID=37950207

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN2006800467099A Expired - Fee Related CN101326550B (zh) 2005-12-15 2006-12-14 利用预测指导的抽取搜索的运动估计

Country Status (6)

Country Link
US (1) US8406303B2 (zh)
EP (1) EP1960967B1 (zh)
JP (1) JP5044568B2 (zh)
CN (1) CN101326550B (zh)
TW (1) TWI440364B (zh)
WO (1) WO2007078800A1 (zh)

Cited By (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101867815A (zh) * 2010-04-30 2010-10-20 西北工业大学 快速小数像素分级搜索方法
CN102377995A (zh) * 2010-08-05 2012-03-14 富士通株式会社 分数像素运动估计方法和系统
CN102812706A (zh) * 2010-03-16 2012-12-05 汤姆逊许可证公司 用于视频编码和解码的隐式自适应运动向量预测值选择的方法和装置
CN103281533A (zh) * 2013-05-14 2013-09-04 芯原微电子(北京)有限公司 用于可伸缩视频编码中增强层运动估计的设备和方法
CN106331703A (zh) * 2015-07-03 2017-01-11 华为技术有限公司 视频编码和解码方法、视频编码和解码装置
CN112866719A (zh) * 2019-11-27 2021-05-28 北京博雅慧视智能技术研究院有限公司 一种针对avs2的快速分像素预测方法

Families Citing this family (29)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE102006043707A1 (de) * 2006-09-18 2008-03-27 Robert Bosch Gmbh Verfahren zur Datenkompression in einer Videosequenz
KR101403343B1 (ko) * 2007-10-04 2014-06-09 삼성전자주식회사 부화소 움직임 추정을 이용한 인터 예측 부호화, 복호화방법 및 장치
US8355077B2 (en) * 2008-03-27 2013-01-15 Csr Technology Inc. Adaptive windowing in motion detector for deinterlacer
US8144766B2 (en) 2008-07-16 2012-03-27 Sony Corporation Simple next search position selection for motion estimation iterative search
US8094714B2 (en) * 2008-07-16 2012-01-10 Sony Corporation Speculative start point selection for motion estimation iterative search
US20100166073A1 (en) * 2008-12-31 2010-07-01 Advanced Micro Devices, Inc. Multiple-Candidate Motion Estimation With Advanced Spatial Filtering of Differential Motion Vectors
US20110286523A1 (en) * 2009-01-29 2011-11-24 Anthony Peter Dencher Method and apparatus for efficient hardware motion estimation
US8498493B1 (en) 2009-06-02 2013-07-30 Imagination Technologies Limited Directional cross hair search system and method for determining a preferred motion vector
KR101612125B1 (ko) * 2009-06-12 2016-04-12 삼성전자주식회사 사용자의 손떨림 또는 의도적 움직임의 유무를 판단하는 방법
JP2011035569A (ja) * 2009-07-30 2011-02-17 Fujitsu Ltd 動きベクトル検出装置及び動きベクトル検出方法
US8488007B2 (en) * 2010-01-19 2013-07-16 Sony Corporation Method to estimate segmented motion
US8285079B2 (en) * 2010-03-19 2012-10-09 Sony Corporation Method for highly accurate estimation of motion using phase correlation
KR101390620B1 (ko) * 2010-03-31 2014-04-30 인텔 코포레이션 비디오 인코딩을 위한 전력 효율적인 움직임 추정 기법
TWI404422B (zh) * 2010-04-14 2013-08-01 Himax Tech Ltd 階層式動作估計的方法與系統
TWI451767B (zh) * 2010-05-27 2014-09-01 Mstar Semiconductor Inc 視訊編碼系統、移動估算裝置及移動估算方法
EP2455522B1 (de) 2010-11-18 2016-03-16 Mondi Consumer Packaging Technologies GmbH Verbundstoffelement für einen Klettverschluss
TWI491248B (zh) * 2011-12-30 2015-07-01 Chung Shan Inst Of Science Global motion vector estimation method
CN102547296B (zh) * 2012-02-27 2015-04-01 开曼群岛威睿电通股份有限公司 移动估计加速电路、移动估计方法及环路滤波加速电路
WO2014047876A1 (en) * 2012-09-28 2014-04-03 Intel Corporation Determination of augmented reality information
KR102070719B1 (ko) * 2013-01-23 2020-01-30 한국전자통신연구원 인터 예측 방법 및 그 장치
US9838710B2 (en) * 2014-12-23 2017-12-05 Intel Corporation Motion estimation for arbitrary shapes
CN105516726B (zh) * 2015-11-27 2019-04-09 传线网络科技（上海）有限公司 视频编码的运动补偿匹配方法和系统
FR3057130B1 (fr) * 2016-10-03 2019-08-02 B<>Com Procede de codage d'une image, procede de decodage, dispositifs, equipement terminal et programmes d'ordinateurs associes
CN109587501B (zh) * 2017-09-28 2022-07-12 腾讯科技（深圳）有限公司 进行运动估计的方法、装置及存储介质
EP3648059B1 (en) * 2018-10-29 2021-02-24 Axis AB Video processing device and method for determining motion metadata for an encoded video
KR102173576B1 (ko) * 2020-01-21 2020-11-03 한국전자통신연구원 인터 예측 방법 및 그 장치
KR102281514B1 (ko) * 2020-01-21 2021-07-26 한국전자통신연구원 인터 예측 방법 및 그 장치
KR102380722B1 (ko) * 2020-10-28 2022-04-01 한국전자통신연구원 인터 예측 방법 및 그 장치
US11887314B2 (en) * 2021-11-08 2024-01-30 SmartThings, Inc. Compressed domain motion detection

Family Cites Families (15)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPS6466083A (en) 1987-09-07 1989-03-13 Matsushita Electric Ind Co Ltd Method for forming solid capacitor lead
KR0181069B1 (ko) * 1995-11-08 1999-05-01 배순훈 움직임 추정장치
JP2937134B2 (ja) * 1996-08-23 1999-08-23 日本電気株式会社 動きベクトル探索方法
JP2861963B2 (ja) * 1996-08-30 1999-02-24 日本電気株式会社 動きベクトル検出回路
US6014181A (en) * 1997-10-13 2000-01-11 Sharp Laboratories Of America, Inc. Adaptive step-size motion estimation based on statistical sum of absolute differences
JPH11239354A (ja) * 1998-02-23 1999-08-31 Mitsubishi Electric Corp 動きベクトル検出器
US6876703B2 (en) * 2000-05-11 2005-04-05 Ub Video Inc. Method and apparatus for video coding
US6859494B2 (en) * 2001-07-27 2005-02-22 General Instrument Corporation Methods and apparatus for sub-pixel motion estimation
WO2003024116A1 (en) * 2001-09-12 2003-03-20 Koninklijke Philips Electronics N.V. Motion estimation and/or compensation
US6925123B2 (en) * 2002-08-06 2005-08-02 Motorola, Inc. Method and apparatus for performing high quality fast predictive motion search
JP2004260251A (ja) * 2003-02-24 2004-09-16 Victor Co Of Japan Ltd 動きベクトル検出装置及び動きベクトル検出プログラム
US7280597B2 (en) * 2003-06-24 2007-10-09 Mitsubishi Electric Research Laboratories, Inc. System and method for determining coding modes, DCT types and quantizers for video coding
JP2005167976A (ja) * 2003-11-14 2005-06-23 Victor Co Of Japan Ltd 動きベクトル検出装置及び動きベクトル検出プログラム
JP2006025033A (ja) * 2004-07-06 2006-01-26 Sony Corp 画像処理装置および画像処理方法
KR100727989B1 (ko) * 2005-10-01 2007-06-14 삼성전자주식회사 동영상 부호화시의 인터 모드 결정 방법 및 장치

Cited By (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102812706A (zh) * 2010-03-16 2012-12-05 汤姆逊许可证公司 用于视频编码和解码的隐式自适应运动向量预测值选择的方法和装置
CN102812706B (zh) * 2010-03-16 2016-11-02 汤姆逊许可证公司 用于视频编码和解码的隐式自适应运动向量预测值选择的方法和装置
CN101867815A (zh) * 2010-04-30 2010-10-20 西北工业大学 快速小数像素分级搜索方法
CN101867815B (zh) * 2010-04-30 2011-09-14 西北工业大学 快速小数像素分级搜索方法
CN102377995A (zh) * 2010-08-05 2012-03-14 富士通株式会社 分数像素运动估计方法和系统
CN102377995B (zh) * 2010-08-05 2015-03-18 富士通株式会社 分数像素运动估计方法和系统
CN103281533A (zh) * 2013-05-14 2013-09-04 芯原微电子(北京)有限公司 用于可伸缩视频编码中增强层运动估计的设备和方法
CN103281533B (zh) * 2013-05-14 2016-02-24 芯原微电子(北京)有限公司 用于可伸缩视频编码中增强层运动估计的设备和方法
CN106331703A (zh) * 2015-07-03 2017-01-11 华为技术有限公司 视频编码和解码方法、视频编码和解码装置
US10523965B2 (en) 2015-07-03 2019-12-31 Huawei Technologies Co., Ltd. Video coding method, video decoding method, video coding apparatus, and video decoding apparatus
CN112866719A (zh) * 2019-11-27 2021-05-28 北京博雅慧视智能技术研究院有限公司 一种针对avs2的快速分像素预测方法
CN112866719B (zh) * 2019-11-27 2022-09-23 北京博雅慧视智能技术研究院有限公司 一种针对avs2的快速分像素预测方法

Also Published As

Publication number Publication date
US20070183504A1 (en) 2007-08-09
TW200727710A (en) 2007-07-16
EP1960967A1 (en) 2008-08-27
WO2007078800A1 (en) 2007-07-12
JP2009520407A (ja) 2009-05-21
TWI440364B (zh) 2014-06-01
EP1960967B1 (en) 2013-03-13
CN101326550B (zh) 2013-12-25
WO2007078800A8 (en) 2007-12-21
US8406303B2 (en) 2013-03-26
JP5044568B2 (ja) 2012-10-10

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN101326550B (zh) 利用预测指导的抽取搜索的运动估计
CN111385569B (zh) 一种编解码方法及其设备
US6275532B1 (en) Video coding device and video decoding device with a motion compensated interframe prediction
RU2310231C2 (ru) Пространственно-временное прогнозирование для двунаправлено прогнозируемых (в) изображений и прогнозирование вектора движения для компенсации движения множественных изображений с помощью эталона
KR100739281B1 (ko) 움직임 추정 방법 및 장치
US7580456B2 (en) Prediction-based directional fractional pixel motion estimation for video coding
US8705611B2 (en) Image prediction encoding device, image prediction encoding method, image prediction encoding program, image prediction decoding device, image prediction decoding method, and image prediction decoding program
JP3936335B2 (ja) 動画像符号化装置、動画像復号化装置、動画像符号化方法、動画像復号化方法、プログラム及びプログラムを記憶したコンピュータ読み取り可能な記録媒体
US20060120455A1 (en) Apparatus for motion estimation of video data
WO2011064990A1 (ja) 画像符号化装置、画像復号化装置、画像符号化方法、及び画像復号化方法
US8229233B2 (en) Method and apparatus for estimating and compensating spatiotemporal motion of image
KR100843418B1 (ko) 화상 부호화 장치 및 화상 부호화 방법
US20080002772A1 (en) Motion vector estimation method
KR20010082934A (ko) 움직임 추정 방법 및 장치
JP2007329693A (ja) 画像符号化装置、及び画像符号化方法
JP2010504010A (ja) ビデオシーケンスにおけるデータ圧縮方法
JP2011199362A (ja) 動画像符号化装置、動画像符号化方法及び動画像復号装置ならびに動画像復号方法
US20120008685A1 (en) Image coding device and image coding method
US20090028241A1 (en) Device and method of coding moving image and device and method of decoding moving image
CN108924551B (zh) 视频图像编码模式的预测方法及相关设备
JP2004032355A (ja) 動画像符号化方法，動画像復号方法，動画像符号化装置および動画像復号装置
JP2006180195A (ja) 動画像圧縮符号化方法と動画像圧縮符号化装置並びにプログラム
JP4957780B2 (ja) 動き補償予測符号化装置、動き補償予測符号化方法及びプログラム
US7860165B2 (en) Framework for fine-granular computational-complexity scalable motion estimation
CN111670578B (zh) 一种视频编码或解码方法、装置、设备及存储介质

Legal Events

Date Code Title Description
C06 Publication
PB01 Publication
C10 Entry into substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
C14 Grant of patent or utility model
GR01 Patent grant
CF01 Termination of patent right due to non-payment of annual fee
CF01 Termination of patent right due to non-payment of annual fee

Granted publication date: 20131225