CN101796813A - 用于视频图像数据中的运动估计的方法和装置 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种特别针对视频图像数据的基于行的场率上转换运动估计和运动补偿，用于视频图像数据中的使用提供最多和较少使用的矢量排序的矢量直方图的运动估计的方法和设备。本发明还涉及一种电视机、一种计算机程序产品和包括计算机程序的数据载体。

Description

用于视频图像数据中的运动估计的方法和装置
技术领域
本发明涉及一种用于视频图像数据中的运动估计的方法和装置，并且特别针对场率上转换运动估计视频图像数据。本发明还涉及一种电视机、计算机程序产品和包括计算机程序的数据载体。
背景技术
本发明涉及一种运动估计和运动补偿设备，更具体地涉及一种对运动矢量进行估计并对色度子采样的视频帧的隔行扫描序列执行运动补偿预测的运动估计和运动补偿设备。
下文中，将关于对视频处理装置(如具有行存储设备的微处理器或微控制器)内的用于基于行的运动估计和运动补偿的视频信号进行的处理来描述本发明及其潜在问题，而应当注意，本发明不限于该应用，而还可以用于其他视频处理装置。
基于100Hz阴极射线管(CRT)的高端电视机的市场倡导要求开发可靠的场/帧率上转换(FRU)技术来移除画面中的伪像，如大面积闪烁和线条闪烁。对要在CRT上显示的缺失图像场进行插值而不执行对连续图像场中的运动目标的运动估计和补偿的标准FRU方法，在许多应用中是令人满意的，特别是在图像的较好的质量和上述伪像的减少的方面尤其如此。然而，许多画面包含引起所谓的运动抖动的运动目标，如人、字幕等。
参照图1更好地理解该问题，其中，假设原始图像场(即，发送和接收到的图像场)中的运动目标(白方块)的运动轨迹是直线的。如果缺失场是由通过上述标准FRU方法(即，没有运动估计和补偿)插值产生的，则插值后的场中的运动目标(黑灰方块)的运动不在观察者预期的位置上(虚方块)。这样的伪像是可见的并引入模糊效应，特别是快速运动目标的模糊效应。典型地，这些模糊效应显著地降低了所显示图像的质量。
为了避免这样的模糊效应并减少伪像，提出了多种运动估计和运动补偿(或简称MEMC)的方法。该MEMC提供了，对接收到的图像场内的运动部分或目标的检测，然后根据所估计的运动通过对所估计的场中的缺失目标或部分进行插值来对缺失场进行插值。
图2示意性示出了两个连续图像场之间运动目标的位置的改变。在两个连续接收的图像场之间，运动目标将已改变了它们的位置，例如位置A中先前场/帧T中的目标MO随后在当前场/帧T+1中位于位置B。这表明，从先前场T至当前场T+1存在运动。连续图像场中目标的这种运动可以由所谓的运动矢量表示。运动矢量AB表示从先前场T中的位置A至当前场T+1中的位置B的目标MO的运动。该运动矢量AB典型地具有水平和垂直矢量分量。从先前场T中的点A开始并将该运动矢量AB应用于目标MO，然后将目标MO平移到当前场T+1中的位置B。必须通过考虑运动目标MO的相应位置A、B，对先前场T和当前场T+1插值来计算必须进行插值的缺失场T+1/2中的目标MO的缺失位置I。如果目标MO在先前场/帧和当前场/帧之间没有改变其位置，例如，如果A和B是相同的，则通过将A平移运动矢量|AB|/2来获得缺失场中位置I。这样，利用位于正确位置的运动目标插值出缺失场T+1/2，从而有效地避免模糊效应。
例如Gerard de Haan在EP 765 571B1和US 6,034,734中描述了以上述方式操作的MEMC实现方式。
理论上，对于帧或场中的每个像素，必须计算相应的运动矢量。然而，为场或帧内的大量像素计算运动矢量，需要大量计算，因此存储器需求显著增加。特别地，使用典型地具有提高的分辨率的现代等离子和LCD电视，随着像素数目的相应增加以及要计算的运动矢量的数目的随之增加，上述情况将一起出现。为了降低该巨大的计算量和存储器工作，越来越需要能够仅使用减少的运动矢量集合的MEMC实现方式。
为了减少所需的运动矢量的数目，存在许多不同的方法：
第一种方法采用所谓的基于块的MEMC。该第一种方法假设图像中的目标的尺寸始终大于单个像素的尺寸。因此，将图像场划分成若干图像块。对于MEMC，仅针对导致所使用运动矢量显著减少的这些块中的每个块来计算单个运动矢量。例如在EP 874 523A1中描述了该方法。
第二种方法采用所谓的基于行的MEMC。在该第二种方法中，算法基于场的单行或该行的一部分的减少的视频输入数据集合。然而，在该基于行的MEMC中，到目前为止还没有用于有效减少运动矢量的本领域已知的方法。
应当清楚，对于多数视频应用，场或帧内或该场/帧的行的不同像素不会逐场/帧变化。因此，对于这些像素，典型地，应用零运动矢量，即，具有零幅度和零角度的运动矢量。在许多应用中，那些零运动矢量显然构成了场/帧内最常用的运动矢量。另一方面，还存在具有相同运动矢量的大量像素，特别是那些在画面中被分配至相同运动目标的像素。
因此，本发明基于提供一种在运动估计处理内更高效地使用运动矢量的可能性的目的。本发明还基于减少运动估计实现方式中的存储器需求和/或计算需求的目的。
发明内容
根据本发明，提供了一种包括权利要求1的特征的方法、和/或一种包括权利要求15的特征的装置、和/或一种包括权利要求23的特征的电视机、和/或一种包括权利要求24的特征的计算机程序产品、和/或一种包括权利要求25的特征的数据载体。
因此，本发明提供了：
-一种特别针对运动画面的连续帧中的场率上转换，用于视频图像数据中的运动估计的方法，所述方法包括以下步骤：提供包括画面的视频行或画面的视频行的一部分的视频图像数据在内的视频信号；通过对视频图像数据进行检测和分析并根据检测到的运动导出运动矢量来执行运动估计；计算运动矢量的直方图，以导出当前帧或场中最多和较少使用的运动矢量。
-一种特别针对运动画面的连续帧或场中的场率上转换，用于视频图像数据中的运动估计的装置，其中，该装置被配置为执行根据本发明的方法。
-一种电视机，包括：提供视频输入信号的模拟或数字输入端子；从包括画面的视频行或该视频行的一部分的视频图像数据在内的视频输入信号产生视频信号的设备；执行根据本发明的基于行的运动估计和运动补偿并提供运动补偿后的图像输出信号的装置；使用该运动补偿后的图像输出信号来显示运动补偿后的画面的屏幕。
-一种包括代码的计算机程序产品，所述代码被配置为实现根据本发明的方法。
-一种包括根据本发明的计算机程序产品的数据载体。
在运动估计处理期间，计算适合于在后续运动补偿处理中使用的若干运动矢量。可能针对帧或场的每个像素，或备选地仅针对这些像素中的一些像素(例如，行内或行的一部分内的若干所选像素)，执行运动矢量的计算。还可能的是，将该运动矢量分配给帧或场的预定义块或部分。
本发明的一个基本思想是提供包含以下信息的运动矢量直方图，所述信息为在所计算的运动矢量中哪些在画面的当前帧或场中最多使用哪些甚至不使用。由于仅使用所计算的运动矢量的一部分，在运动矢量直方图中存储的该信息实现了显著和高效运动估计处理，因此还实现了高效运动补偿处理。因此，这显著地减少了总存储器需求和计算工作。
本发明的另一优点在于，特别是在现代视频应用中，整个运动估计和运动补偿处理变得越来越快这一事实。而这是建立TV面板的高精度画面的的关键问题。
本发明还描述了一种用于运动估计和运动补偿的方法，该方法仅沿一个方向操作，并因此使用至少一个单行缓冲存储器(所谓的行存储器)来执行运动估计和运动补偿操作。这提供了将芯片嵌入式存储器减少成针对先前场或帧的一个单行存储器和针对当前场或帧的一个单行存储器的可能性。这有利地实现了显著的硅面积减小和成本节省实现方式。
在本发明的优选实施例中，MEMC仅限于沿水平方向的运动，这是由于自然场景中多数运动具有该方向。
在视频信号处理中，通常在已经存取了先前和当前运动轨迹的其他应用(例如，所谓去隔行器应用或时间噪声降低应用)中使用行存储器。在优选实施例中，附加地，这些现有的视频应用的行存储器现在还用于MEMC操作。通过使用视频信号处理系统的现有行存储器，不必进一步向存储器总线添加其他存储器带宽，并且存储器带宽保持不变。
因此，该解决方案提供了通过向视频处理系统添加最小的存储器或在最优情况下不添加附加存储器来完成MEMC操作的可能性。
参照附图，在其他从属权利要求和以下描述中将找到本发明的优点、实施例和其他进展。
在优选实施例中，该方法用于基于行的运动估计。
在优选实施例中，计算步骤包括以下子步骤：将计数器分配给每个不同的运动矢量；通过以给定值使计数器递增或递减来对相同运动矢量的出现进行计数；将分配给不同运动矢量的不同计数器值进行比较；按照当前帧或场中不同运动矢量的出现的顺序来对不同运动矢量分排序。
在优选实施例中，选择具有最高等级和/或作为最常用的运动矢量的运动矢量。
在优选实施例中，该方法还包括运动补偿，其中，将所选运动矢量用于运动补偿来对画面进行插值。
在优选实施例中，将具有最高排位和/或最常使用的运动矢量存储在存储器中。
在优选实施例中，针对整个帧或场来完成计算直方图的步骤。
在优选实施例中，通过将帧或场划分成水平条纹并针对每个条纹检测最常用的矢量，针对帧或场的一部分，来执行计算直方图的步骤。
在优选实施例中，执行计算直方图的步骤，以对帧或场内的滚动新闻条信息、字幕或任何其他书写信息进行检测。
在优选实施例中，取决于所选运动矢量的阻尼值被用于改变具有相似计数器值的运动矢量。
在优选实施例中，运动矢量排位的直方图信息被用于检测可靠和不可靠运动矢量。
在优选实施例中，运动矢量仅包含针对沿一个方向特别沿水平方向的目标运动的运动数据。
在优选实施例中，从第一行存储器导出先前帧的图像数据，从第二行存储器导出当前帧的图像数据。
在优选实施例中，第一行存储器和/或第二行存储器还被使用在去隔行器应用和/或时间噪声降低应用中。
在优选实施例中，提供直方图发生器来建立运动矢量的运动矢量直方图，以导出当前帧或场中最多和较少使用的运动矢量。
在优选实施例中，该装置还包括：直方图发生器，用于提供运动矢量的运动矢量直方图以导出当前帧或场中最多和较少使用的运动矢量。
在优选实施例中，直方图发生器还包括：计数设备，用于通过以给定值对计数器递增或递减来对相同运动矢量的出现进行计数；排序设备，被设计为对分配给不同运动矢量的不同计数器值进行比较，还被设计为基于当前帧或场中不同运动矢量的出现来对不同的运动矢量分排序，以及选择最常用的运动矢量用于运动补偿。
在优选实施例中，提供运动矢量直方图存储器来存储最常用的运动矢量。
在优选实施例中，提供用于存储先前帧的图像数据的第一行存储器和用于存储当前帧的图像数据的第二行存储器。
在优选实施例中，第一行存储器和/或第二行存储器被配置为还在去隔行器设备和/或时间噪声降低设备中使用。
在优选实施例中，该装置是集成电路和/或在微控制器或微处理器内实现。
附图说明
为了更完全地理解本发明及其优点，现在结合附图参照以下描述。以下使用在附图中示意性示出的示例实施例更详细地说明本发明，在附图中：
图1示出了标准(即，非运动补偿的)FRU方法的结果；
图2示出了两个连续接收到的图像场之间运动目标的位置的变化；
图3通过当前帧和相应的先前帧示出了基于行的运动估计的运动估计原理；
图4示出了根据本发明的基于行的MEMC系统的第一实施例的框图；
图5示出了示意运动估计的匹配处理的示例；
图6示出了提供运动矢量直方图的基本原理；
图7示出了示意根据本发明的基于行的运动估计的实施例的框图；
图8示出了示意使用自适应伪像隐藏的根据本发明的基于行的运动补偿的实施例的框图；
图9示出了使用被分配给同样用于运动估计设备的去隔行器设备的行存储器的、根据本发明的基于行的MEMC系统的第二实施例的框图。
在所有附图中，除非另外明确说明，相同或至少具有相同功能的元件、特征和信号被提供了相同的参考符号、描述和缩写。
具体实施方式
在本发明的以下描述中，首先提供运动估计和运动补偿的简短概述。
MEMC方法主要由两部分组成，运动估计和运动补偿方法。运动估计执行对运动的测量，并导出以像素每画面(即，场或帧)为单位的显示区域的速度。同样运动方向将由正号或负号来指示。这些所测量的运动信息以运动矢量的形式来描述。运动矢量用于运动补偿，以在精确的时间位置对画面进行插值，并避免所谓的抖动效应和/或所谓的运动模糊效应。
图3通过当前画面(场或帧)10(n)和相应的先前画面11(n-1)示出了基于行的运动估计的运动估计原理。根据时间位置，将运动矢量12、13按其长度分成两个部分，其中，第一矢量部分12指向先前画面11，第二矢量部分13指向当前画面10。为了插值当前和先前画面10、11之间的缺失画面14(n-1/2)，考虑来自两个时间画面10、11的像素15来进行补偿。在基于行的MEMC中，在相同时刻仅使用相同行16内的像素15，并且仅针对场或帧的单行16执行MEMC。对于这种类型的MEMC，将当前画面10的像素15与先前画面11的相应像素15进行比较以估计和补偿缺失画面14的相应像素15。
图4示出了根据本发明的基于行的MEMC系统的框图。MEMC系统由参考数字20表示。MEMC系统20包括输入端子21、总线22、两个行存储器23、24、运动估计设备25、运动补偿设备26、以及输出端子27。假设，总线22是外部总线，特别是外部存储器总线22。然而，还可能的是，总线22是内部总线22。在输入侧，总线22连接至外部存储器设备28，如SDRAM、DDR-RAM等。将要在面板29(如等离子或LCD面板或CRT屏幕)中显示的图像数据存储在该外部存储器28中。经由输入端子21和存储器总线22，将该图像数据X1、X1’传送至两个行存储器23、24。根据本发明，仅需要两个行存储器23、24，而第一行存储器23用于对先前画面的图像数据X1进行缓冲，另一行存储器24用于对当前画面的图像数据X1’进行存储。
本专利申请中所使用的行存储器23、24指示了大小为帧或场的一个视频行或至少小于输入视频信号流或实际处理视频信号流的嵌入式存储器。场表示包括奇或偶数行的视频图像或画面。帧表示由一幅画面的完整视频信息组成的视频图像，即，由奇数行的场和偶数行的相应场构成的视频图像。行表示一个视频画面的场内的整个水平行或该行的至少一部分。
行存储器23、24在它们的输出侧均耦合至运动估计设备25和运动补偿设备26。这使得能够将在行存储器23、24中存储的图像数据X1、X1’分别传送至运动估计设备25和运动补偿设备26。在图4中，与运动估计设备25相对应的数据信号由X2、X2’表示，并且与运动补偿设备26相对应的数据信号由X3、X3’表示。
运动估计设备25通过采用匹配处理，由存储在行存储器23、24中的图像数据X2、X2’产生运动矢量信号X4。将该矢量信号X4传送至运动补偿设备26。运动补偿设备26使用存储在行存储器23、24中的图像数据X3、X3’并将矢量数据X4应用于该图像数据X3、X3’来执行运动补偿。在输出端子27处，运动补偿设备27提供包括针对运动补偿后的画面的信息在内的视频信号X5。经由输出端子27将该视频信号X5传送至显示器29，如LCD面板29等。
关于图5，下文中将更详细地描述运动估计设备25的操作：
为了运动估计，采用匹配处理来选择最适于给定数量的像素30的相应像素序列32。为了该选择，从当前帧32的行存储器24中获取应针对其确定运动的中心像素31周围的当前帧的行的给定数量的像素30。下文中，该给定量的像素30被表示为像素序列30。在本实施例中，像素序列30包括9个单个像素33。应当理解，该序列还可以包括更多或更少数量的像素33。
为了选择，将像素33的亮度简档用作匹配参数。亮度是沿给定方向的光强的密度的光度测量。它描述了通过特定面积或从该特定面积发出和落在给定立体角内的光量。因此，亮度是运动画面帧中明度的光度测量。如果亮度为高，则画面亮，如果亮度为低则该画面暗。因此，亮度是画面的黑白部分。
该亮度简档用于从先前帧35中找出与当前帧32的9像素序列30最符合的9像素序列34。在图5的实施例中，将当前帧32的9像素序列30的亮度简档与先前帧35的若干相应的9像素序列34的亮度简档进行比较。为了导出真实的运动，9像素序列30将沿着水平方向36在搜索范围上移动。假设显示出(与当前帧32的9像素序列30)最佳亮度简档匹配的先前帧35的9像素序列34是正确的像素序列。然后，将这些像素序列30、34用于计算运动矢量。
该搜索范围的典型值包括，例如64个像素(+31...-32)。然而，还可以使用少于64个像素；然而，该比较的结果质量逐渐下降。另一方面，还可以使用多于64个像素。则选择结果的质量提高，然而，这需要更多的计算量。因此，典型地，采用在选择结果的最佳质量与同时地最小计算量之间提供最优化的折衷。
在优选实施例中，针对每个所选运动矢量37，以上述方式来执行单个匹配处理。通过为每个像素序列30分配质量等级和/或失败等级来执行该匹配处理。然后，将质量等级和/或失败等级分配给经历匹配处理的那些像素序列30中的每一个。选择具有最高质量等级和/或最低失败等级的那些像素序列30作为最可能的像素序列。然后，将这些像素序列30用于计算针对水平运动的运动矢量。典型地，但非必要地，将SAD方法(SAD＝绝对差的和)和/或ADRC方法用于亮度和/或色度值的比较。
使用预选的运动矢量样本来进行运动估计：
假设场景中目标的运动是逐帧(场)恒定的，并且目标大于像素序列(例如，上述9个像素)，则如果针对亮度简档的匹配检查预选的运动矢量37(所谓的运动矢量样本37)的集合38，则可以更高效地执行匹配处理(参见图5)。例如，可以从邻近像素获取一个所选运动矢量37。如果将已经估计的运动矢量存储在特别针对不同运动矢量样本设计的矢量存储器中，则可以从先前行获取第二所选运动矢量。
指示目标没有运动的零矢量典型地是最常用的运动矢量样本之一。使用该零矢量，以便于更高效地检测未示出运动的画面内的区域。原则上，将要考虑的预选运动矢量37的数量完全取决于期望的运动矢量质量类型。
所选运动矢量的变化：
为了建立运动估计处理，并遵循与恒定运动的偏离，出于测试操作目的，可能需要特定预选运动矢量的变化。这表明对于预选运动矢量样本，将加上或减去特定量的运动。这可以通过向这些运动矢量应用具有不同运动速度量值的变化来实现。所测试的实现方式在先前确定的运动矢量上，在交替更新+/-1像素和+/-4像素的奇像素和偶像素之间进行检查。根据需要或根据提出的需求，对变化的选择是可调整和可变的，例如对变化的选择取决于输入视频信号的分辨率。
对于基于行的运动估计，运动矢量针对场景中的真实运动快速收敛将是非常有利的。因此，针对帧或场的第一行以不同方式处理对所测试的运动矢量的选择。对于帧或场的第一行，由于需要进行测试的第一行之上的行不存在，因此无法以正常方式进行测试。在每个场的第一行中，为正常测试上方行的运动矢量的所选运动矢量加载例如根据三角函数逐像素变化的矢量值。三角函数在可调整的最小值和可调整的最大值之间振荡。出于该目的，还可以采用其他规则振荡函数(例如锯齿函数、正弦函数等)来确定第一行的运动矢量。
匹配处理：
在优选实施例中，匹配处理将失败值分配至每个所测试的运动矢量。在另一实施例中，该值还可以是质量值。还可以评估失败值和质量值用于匹配处理。优选地，将绝对差的和(SAD)用作失败值或至少用于导出失败值。理想地，为了找到最优运动矢量，需要失败值为零。然而，典型地，失败值不同于零。因此，然后，选择与最低失败值相对应的运动矢量作为表示局部场景中目标运动的最可能的运动矢量。
矢量选择的衰减、矢量阻尼：
在优选实施例中，使用取决于不同运动矢量的矢量衰减的阻尼值。这使得能够以相等失败值控制运动矢量和/或为运动矢量选择处理提供特定方向。
矢量存储器：
有利地，将不同运动矢量存储在矢量存储器中。然后，从矢量存储器取出这些运动矢量(如果需要)，用于其他处理和/或用于后继像素的运动估计。
运动估计处理形成递归过程。因此，该矢量存储器的大小主要取决于匹配处理的期望质量等级。在一个实施例中，所测试的实现方式仅包括矢量存储器的一行。在该矢量存储器中，将交替存储每隔一个的运动矢量，使得对来自上方的所测量行的运动矢量的存取是可能的。
通过提供矢量直方图的鲁棒性改进：
在优选实施例中，计算运动矢量直方图以便创建高度可靠并均匀的运动矢量场。该矢量直方图允许矢量多数排序导出实际场景中最多和较少使用的运动矢量。
图6示出了优选实施例，以示意根据本发明的提供运动矢量直方图的基本原理。图6示出了提供运动矢量直方图的矢量直方图发生器40。在图6中的实施例中，矢量直方图发生器40包括由+1递增设备42控制的切换设备41。切换设备41一方面受运动矢量信息43控制，另一方面受递增设备42的控制，该递增设备42在出现下个相同的运动矢量43的情况下将切换设备41转换至计数设备45的下个输入端子。包括不同计数器单元44的计数设备45对每个运动矢量的出现进行计数，并针对每次运动矢量的出现将计数器加1。排序设备46(例如包括简单的比较装置)耦合至计数设备45的不同计数器单元44的输出端子。该排序设备46选择最常用的运动矢量并应用该运动矢量用于估计确定。然后，可以将该最常用的运动矢量存储在运动矢量直方图存储器47中。
可以针对整个帧或场或仅针对帧或场的部分，完成运动矢量直方图的提供。将画面分成水平条纹，并且为每个条纹返回最常用的矢量是非常高效的。在最优选实施例中，可以以非常可靠的方式来检测画面内的滚动新闻条信息。
图7示出了示意如上所述和如在图4中所示的运动估计设备25中实现的根据本发明的基于行的运动估计的实施例的框图。
运动估计设备25包括：匹配设备80、成本/质量功能设备81、以及矢量选择器设备82，这些设备以串联的方式布置在运动估计设备25的输入侧83和运动估计设备25的输出侧84之间，其中，在运动估计设备25的输入侧83，提供存储在两个行存储器23、24中的图像数据信号X1、X1’，运动矢量信号X4出现在运动估计设备25的输出侧84。在设备元件80-82中，实现关于图5描述的匹配处理和矢量选择。
运动估计设备25还包括一方面连接至输入侧83另一方面连接至输出侧84的矢量质量设备85。矢量质量设备85由图像数据信号X1、X1’和运动矢量信号X4产生包括矢量质量的信息在内的质量信号X6。
运动估计设备25还包括以串联的方式布置在输出侧84和匹配设备80之间的反馈路径中的矢量直方图设备86和矢量多数设备87。这里，在设备元件86、87中，产生矢量直方图来如图6所示并且参照图6描述的提供实际场景中最多和较少使用的矢量的排序。因此，原件86、87对应于图6的矢量直方图发生器40。
运动估计设备25还可以包括另一行存储器88来存储运动矢量数据X4和/或针对矢量质量的数据X6。
运动估计设备25还包括矢量样本设备89。该矢量样本设备89还可以被布置在反馈路径中，并在其输入侧与行存储器88、矢量多数设备87连接，并有利地与另一设备90连接。该另一设备90通过使用具有特定幅度的特殊信号(例如，正弦信号、锯齿信号等)来执行运动矢量样本的改变。然后，该特定信号被用于帧或场的第一行的测试和/或匹配处理和/或更新处理。然而，还可以随机更新帧或场的不同行。在矢量样本设备89的输出侧，矢量样本设备89在其输出侧连接至匹配设备80。
运动估计设备25还包括垂直运动估计设备91。对于垂直运动，上述一维运动估计算法不能充分补偿沿垂直方向的运动。然而，垂直运动的出现可以被用于通过将画面分成不同的区域来导出针对每个区域的垂直运动，以减少画面的相同区域中的补偿。在这种情况下，将对相同画面的不同区域中的行的亮度值进行求和，并针对该画面的每一行单独存储相同画面的不同区域中的行的亮度值。这导致了针对相同画面的不同区域的累积的垂直简档。然后，将整个画面划分成较小的区域，来导出针对这些区域中的每一个的垂直运动。在垂直运动估计设备91中执行该垂直运动估计处理，垂直运动估计设备91连接至输入侧83并在其输出侧提供基于部分的垂直运动索引X7。
因此，如上所述的垂直MEMC可以与水平MEMC无关地执行也可以与水平MEMC组合地来执行，其中，可以分别根据特定情况或存在的运动来执行组合。此外，这样的方法允许实现垂直MEMC，垂直MEMC不需要大量的附加存储器容量来分析连续帧/场的数据，而需要大量的附加存储器容量是现有技术的大多数方法的情况。
运动估计设备25还包括矢量阻尼设备92。在该阻尼设备92中，如上所述的阻尼值可以被用于对矢量样本设备89的矢量样本进行阻尼，并向矢量选择器82提供阻尼后的矢量样本。
下文中，将关于图8更详细地描述在图4的运动补偿设备26中执行的运动补偿处理。图8示出了示意使用如上所述的自适应伪像隐藏的根据本发明的基于行的运动补偿的实施例的框图。
运动补偿设备26包括补偿设备100，补偿设备100根据由运动估计设备25估计的运动矢量X4执行时间运动插值。在优选实施例中，补偿设备100包括中值滤波器，该中值滤波器使用矢量补偿的先前行、矢量补偿后的当前行和未补偿的先前行的亮度值作为输入数据。附加地，同样可以补偿色度值。
根据矢量质量，将在矢量存储器的局部区域中从上方行搜索到被指示为可靠矢量的替换矢量。如果找不到可靠矢量，则自适应模糊尝试覆盖该伪像。
运动补偿设备26还包括垂直运动控制设备101，该垂直运动控制设备101将控制信号X8提供给补偿设备100，以便同样将垂直运动的信息并入补偿设备100。
运动补偿设备26还包括不良矢量修正设备102。基于由运动估计设备25提供的信息X4、X6，不良矢量修正设备102对不良矢量进行修正。然后，这些与修正后的不良矢量有关的信息X9(与控制信号X8一同)被用于执行补偿设备100内的运动补偿。然后，补偿设备100在其输出侧产生运动补偿后的图像数据信号X10。
运动补偿设备26还包括自适应模糊设备103。基于运动补偿后的图像数据信号X10和由不良矢量修正设备102产生的模糊控制信号，该自适应模糊设备103执行自适应模糊。自适应模糊设备103产生可能与图4的图像信号X5相对应的自适应模糊后的图像数据信号X5’。
图9示出了使用被分配至同样用于运动估计设备的去隔行器设备的行存储器的、根据本发明的基于行的MEMC系统的第二实施例的框图。
与图4中的第一实施例不同，去隔行器设备113被布置在行存储器110、111、112和运动补偿设备26之间。去隔行器设备113典型地用于将由视频数据流表示的场转换成随后同样由另一视频数据流表示的完整帧。
基于存储器、用于视频处理的片上解决方案具有现有的内部行缓冲器110-112(所谓的行存储器110-112)，该内部行缓冲器110-112承载来自先前和当前场或帧的视频数据。这些行缓冲器110-112可以位于例如自适应操作运动的时间噪声降低或去隔行单元113内。利用所提出的基于行的MEMC，这些行缓冲器附加地可以针对运动估计进行重用。为此并且为了降低来自影片源的运动抖动伪像，使用下拉(pull-down)模式的指示当前插值序列的影片检测器。行缓冲器选择器根据先前和当前视频输入信号将视频信号数据传送至运动估计设备。该技术允许将现有的存储器资源同样用于运动估计，也可以防止用于时间上转换处理的附加带宽。因此，针对运动估计和运动补偿的芯片面积可以降低为最小。
去隔行器设备113使用3个行存储器110、111、112，这三个行存储器在它们的输入侧耦合至存储器总线22并且在它们的输出侧提供行数据。可以在去隔行器设备内对由行存储器110、111、112提供的该行数据进行处理，然后将该行数据提供给运动补偿设备26。根据本发明，这些行存储器110、111、112附加地还用于运动估计设备25。为此，系统20附加地包括选择器设备114，其中将影片序列X0提供给该选择器设备114。然后，可以经由存储器总线22将该影片序列X0存储在外部存储器28中，并可以通过行存储器110、111和112从该外部存储器28读出该影片序列X0。对于IMC操作，存储在去隔行器设备113的行存储器110、111、112中的该数据还可以用于MEMC。为此，然后，同样将存储在行存储器110、111、112中的数据提供给运动估计设备25和运动补偿设备26。
尽管以上已经示出并描述了本发明的实施例和应用，但对于本领域技术人员显而易见的是，在不背离这里描述的本发明的构思的前提下，更多修改(除了以上所述)是可能的。因此，本发明仅受限于所附权利要求的精神。因此，以上详细描述应当视为示意性的而非限制性的，并且应当理解以下权利要求包括在意在限定本发明的精神和范围的这些权利要求中描述的所有等同物。以上描述并不意在否定要求保护的本发明的范围也不意在否定其任何等同物。
还应当注意，应当将上述实施例、示例和数字数据理解为仅是示例性的。这表明在MEMC系统中可以实现附加系统设备和功能单元以及操作方法和标准。
应当理解，上述数字数据仅是示意性的并适于最好地提供优化的模糊效应。
在这一点，还应当注意，尽管本发明的以上实施例始终参照基于行的MEMC系统，但本发明不一定必须基于所谓的基于行的MEMC系统。事实上，本发明总体上涉及使用视频图像数据的运动估计(即，特别地，所谓的基于块的运动估计、基于行的运动估计等)的所有实现方式。应当理解，对于那些没有应用基于行的运动估计的实现方式，典型地可以采用除了行存储器以外的其他存储器设备。

Claims (25)

1.一种特别针对运动画面的连续帧/场中的场/帧率上转换，用于视频图像数据中的运动估计的方法，所述方法包括以下步骤：
-提供包括画面的视频行或画面的视频行的一部分的视频图像数据在内的视频信号(X1、X’)；
-通过对视频图像数据进行检测和分析并根据检测到的运动导出运动矢量来执行运动估计；
-计算运动矢量的直方图，以导出当前帧或场中最多和较少使用的运动矢量。
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述方法用于基于行的运动估计。
3.根据前述权利要求中至少一项所述的方法，其中，所述计算步骤包括以下子步骤：
-将计数器分配给每个不同的运动矢量；
-通过使计数器递增或递减给定值来对相同运动矢量的出现进行计数；
-将分配给不同运动矢量的不同计数器值进行比较；
-按照当前帧或场中不同运动矢量的出现的顺序来对不同运动矢量排序。
4.根据前述权利要求中至少一项所述的方法，其中，选择具有最高排位的运动矢量和/或最常使用的运动矢量。
5.根据权利要求4所述的方法，其中，所述方法还包括运动补偿，其中，将所选择的运动矢量用于运动补偿以对画面(14)进行插值。
6.根据前述权利要求中至少一项所述的方法，其中，将具有最高排位的运动矢量和/或最常使用的运动矢量存储在存储器(47)中。
7.根据前述权利要求中至少一项所述的方法，其中，针对整个帧或场来执行计算直方图的步骤。
8.根据权利要求1-6中至少一项所述的方法，其中，通过将帧或场划分成水平条纹并针对每个条纹检测最常使用的矢量，针对帧或场的部分，来执行计算直方图的步骤。
9.根据权利要求8所述的方法，其中，执行计算直方图的步骤，以对帧或场内的滚动新闻条信息、字幕或任何其他书写信息进行检测。
10.根据前述权利要求中至少一项所述的方法，其中，取决于所选运动矢量的阻尼值被用于改变具有相似计数器值的运动矢量。
11.根据前述权利要求中至少一项所述的方法，其中，运动矢量排位的直方图信息被用于检测可靠和不可靠运动矢量。
12.根据前述权利要求中至少一项所述的方法，其中，运动矢量仅包含针对沿一个方向特别是沿水平方向的目标运动的运动数据。
13.根据权利要求12所述的方法，其中，先前帧/场的图像数据(X1)从第一行存储器(23)中导出，当前帧/场的图像数据(X1’)从第二行存储器(24)中导出。
14.根据权利要求13所述的方法，其中，第一行存储器(23)和/或第二行存储器(24)还被用于去隔行器应用(113)和/或时间噪声降低应用中。
15.一种特别针对运动画面的连续场/帧中的运动估计和补偿后的场/帧率上转换，用于视频图像数据中的运动估计的装置(20)，其中，所述装置(20)被配置为执行根据先前权利要求中至少一项所述的方法。
16.根据权利要求15所述的装置，其中，提供直方图发生器(40)来建立运动矢量的运动矢量直方图，以导出当前帧或场中最多和较少使用的运动矢量。
17.根据权利要求16所述的装置，其中，提供直方图发生器(40)来提供运动矢量的运动矢量直方图，以导出当前帧或场中最多和较少使用的运动矢量。
18.根据权利要求16或17所述的装置，其中，直方图发生器(40)还包括：
-计数设备(45)，用于通过使计数器递增或递减给定值来对相同运动矢量的出现进行计数；
-排序设备(46)，被设计为对分配给不同运动矢量的不同计数器值进行比较，还被设计为基于当前帧或场中不同运动矢量的出现来对不同的运动矢量排序，以及选择最常使用的运动矢量用于运动补偿。
19.根据权利要求16-18中至少一项所述的装置，其中，提供运动矢量直方图存储器(47)来存储最常使用的运动矢量。
20.根据权利要求16-19中至少一项所述的装置，其中，提供用于存储先前帧的图像数据的第一行存储器(23)和用于存储当前帧的图像数据的第二行存储器(24)。
21.根据权利要求20所述的装置，其中，第一行存储器(23)和/或第二行存储器(24)被配置为还在去隔行器设备(113)和/或时间噪声降低设备中使用。
22.根据权利要求16-21中至少一项所述的装置，其中，所述装置是集成电路(20)和/或在微控制器或微处理器内实现。
23.一种电视机，包括：
-模拟或数字输入端子，提供视频输入信号；
-从包括画面的视频行或画面的视频行的一部分的视频图像数据在内的视频输入信号产生视频信号(X1、X1’)的设备；
-执行根据权利要求1-14中至少一项所述的基于行的运动估计并提供运动补偿后的图像输出信号(X5、X5’)的装置(20)；
-屏幕，使用运动补偿后的图像输出信号(X5、X5’)来显示运动补偿后的画面。
24.一种包括代码的计算机程序产品，所述代码被配置为实现根据权利要求1至15中任一项所述的方法。
25.一种包括根据权利要求24所述的计算机程序产品的数据载体。
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