CN103974077B - 一种用于h.264编码的整数运动估计快速搜索方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种用于H.264编码的整数运动估计快速搜索方法,其中包括以下步骤:先对整个搜索窗SW1内的像素点进行亚采样处理,只针对16×16模式进行搜索,根据SAD准则,找出匹配最佳的N个候选样本像素点;根据N个候选点的收敛率及分布位置,重新展开搜索窗SW2;对SW2内的像素点再次搜索,得出最佳的整数运动矢量。根据设定的候选样本像素点数N,可以在图像质量和计算量之间做出取舍。N值越小,搜索点和运算量越少,整数运动估计完成越快,代价是图像质量的下降;反之,N值越大,搜索点和运算量越多,图像质量上升。本发明中设定N的值为1‑3。本快速搜索方法运用了粗略、精细两步搜索,有效地减少了需要搜索的像素点,降低了运算复杂度,提高了运算速度。
Description
技术领域
本发明涉及一种计算机领域中视频图像编码,特别涉及用于H.264协议的整数运动估计的快速搜索方法。
背景技术
ISO/IEC和ITU-T两大国际标准化组织联手制定了新一代视频压缩标准H.264。自2003年3月H.264视频压缩标准正式公布以来,被广泛应用于实时视频监控、低延时模式的视频会议、网络视频点播、数字视频存储等其他消费电子应用领域。
H.264之所以有这么出色的压缩性能,得益于新引入的多种技术,如帧内预测、多参考帧、帧间可变尺寸块运动估计、1/4像素精度的运动矢量、整数变换与量化、上下文自适应的熵编码和去块滤波等技术。在H.264标准中,运动估计模块是H.264编码器的核心部件,占据了60%-70%的编码运算时间,决定了整个编码的实时编码性能。运动估计模块会先进行整数运动估计,然后再进行分数运动估计。其中,整数运动估计占据了整个编码30%的运算量,成为H.264编码的关键路径之一。
在整数运动估计方法中,最简单、有效的方法是全搜索方法(FS,Full Search),及穷尽搜索窗内所有的像素点进行匹配,但此法所需的运算量十分巨大,很难满足实时编码的要求,因此出现了很多快速搜索方法,如三步搜索法(TSS,Three Step Search)、新三步法(NTSS,New Three Step Search)、二维对数搜索法(TDL,2D-logarithmic search)、交叉搜索法(CS,Cross Search)、钻石搜索法(DS,Diamond Search)等。
发明内容
本发明要解决的问题是提供一种用于H.264编码的整数运动估计快速搜索方法,可通过设定内部编码参数,来控制编码图像质量和运算复杂度,在保证编码图像质量的同时,有效减少整数运动估计搜索的范围和时间。
为解决上述问题,本发明采用如下技术方案:
一种用于H.264编码的整数运动估计快速搜索方法,包括以下步骤:
步骤一,在参考帧中,根据外部设定的搜索范围,以搜索中心点展开搜索窗SW1,其范围为Searchrang_x*Searchrange_y;
步骤二,将搜索窗SW1内所有的像素点进行亚采样。本发明中,设定亚采样率为1/16,即在一行像素点中每四个像素点进行一次取点采样,并且在垂直方向上每四行像素点进行一次取点采样,经过这两步采样过程之后,完成整个亚采样过程。亚采样处理可以有效减少搜索的点数,减少计算量,是粗略搜索的重要操作;
步骤三,对经过步骤二得到的样本像素点,只针对16×16模式,根据SAD准则,得到N个SAD值最小的候选样本像素点,进行一下步的计算。其中,N是由外部设定的值,本发明中设定范围为1-3。N值越大,得到的候选样本像素点的个数越多,编码图像质量越高,同时运算量也将增加;反之运算量将减少,代价是编码图像质量也会有所下降;
步骤四,根据得到的候选样本像素点的SAD值和分布位置,重新设定整数运动估计的搜索范围,得到新的搜索窗SW2。
情况一,当N=1时,以新的候选样本像素点为中心展开SW2。
情况二,当N=2时,需要根据公式(1)判断收敛系数K1:
当K1逼近1时,说明min2(SAD)>>min1(SAD),此时可以忽略min2(SAD)对应的候选样本像素点,直接以min1(SAD)对应的点为中心展开SW2。由于min2(SAD)>>min1(SAD),忽略min2(SAD)对应的点,并不会陷入局部最优,在保证编码质量的同时,缩小了SW2的范围。反之,当K1逼近0时,说明这两点的SAD很接近,为避免陷入局部最优,此时需要根据两点的分布位置,进一步判断展开SW2。
情况三,当N=3时,除了执行N=2的步骤,先判断收敛系数K1外,还需要根据公式(2):
判断第三点和第一点之间的收敛系数K2。同样当K2逼近1时,忽略第三点,根据前两点的位置分布,展开SW2;当K2逼近0时,根据三点的位置分布,进一步判断,展开SW2。
步骤五,对于SW2内所有的像素点,直接计算SAD值。由于H.264中,对于一个16×16的宏块,有16×16、16×8、8×16、8×8、8×4、4×8、4×4七种分割方式,需要对每种分割方式分别计算出对应的SAD值,所以共有1+2+2+4+8+8+16=41个整数运动矢量IMV,此时完成此次搜索。
由于视频图像中当前编码宏块与周围宏块有很强的空间相关性,当候选样本像素点SAD值最小时,最佳匹配块在其周围出现的可能性很大。与现有技术相比,本发明充分利用了这种空间相关性,自适应的调整整数运动估计的搜索范围,同时可以根据用户的选择自行调整图像的编码质量和运算复杂度,在牺牲一定编码质量且质量损失控制在很小范围内时,大大提高搜索准确度,降低运算复杂度。根据减少率G的计算公式:
可以计算出减少搜索点数的百分比,其中SFS表示全搜索方法需要搜索的点数,SFS/16表示经过第一步1/16亚采样之后需要的点数,SSW2表示第二步进行SW2展开后需要搜索的点数。
与现有技术相比,本发明充分利用了前编码宏块与周围宏块的空间相关性,自适应的调整整数运动估计的搜索范围,同时可以根据用户的选择自行调整图像的编码质量和运算复杂度,在牺牲一定编码质量且质量损失控制在很小范围内时,大大提高搜索准确度,降低运算复杂度。
附图说明
图1为本发明中第一次展开的搜索窗SW1示意图;
图2为对SW1中的像素点进行亚采样示意图;
图3为当候选样本像素点个数N=1时,搜索窗SW2展开的示意图;
图4为当候选样本像素点个数N=2,且两点水平、垂直间距皆小于15时,搜索窗SW2展开的示意图;
图5为当候选样本像素点个数N=2,且两点水平间距大于15,垂直间距小于15时,搜索窗SW2展开的示意图;
图6为当候选样本像素点个数N=2,且两点水平、垂直间距皆大于等于15时,搜索窗SW2展开的示意图;
图7为当候选样本像素点个数N=3,且三点间最大的水平、垂直间距皆小于15时,搜索窗SW2展开的示意图;
图8为当候选样本像素点个数N=3,且三点间最大水平间距大于15,最大垂直间距小于15时,搜索窗SW2展开的示意图;
图9为当候选样本像素点个数N=3,且三点间最大水平、最大垂直间距皆大于等于15时,搜索窗SW2展开的示意图;
图10为步骤四中根据设定的不同候选样本像素点的个数N以及收敛系数、点间距,进行搜索窗SW2展开的判断流程;
图11为本发明的整数运动估计快速搜索方法的流程图。
具体实施方式
下面结合附图与具体实施案例,对本发明进行进一步的详细说明:
如图11所示,本发明提供了一种用于H.264编码的整数运动估计快速搜索方法,包括以下步骤:
步骤一,在参考帧中,根据设定的搜索范围,以搜索中心点展开搜索窗SW1,如附图1所示,图中中心黑色的块表示搜索中心点,以此为中心,展开大小为Searchrange_x*Searchrange_y的搜索窗SW1,如图中阴影部分表示;
步骤二,将搜索窗SW1内所有的像素点进行亚采样。本发明中,亚采样率为1/16,即在一行像素点中每四个像素点进行一次取点采样,并且在垂直方向上每四行像素点进行一次取点采样,如附图2表示。经过这两步采样过程之后,完成整个亚采样过程;
步骤三,对经过步骤二得到的样本像素点,以蛇形搜索的顺序,从左上角的样本像素点开始,使用SAD(Sum of Absolute Difference,绝对误差和)准则,其数学表达式如下:
其中,(i,j)为运动矢量分别在水平和垂直坐标位置上的分量,fk,fl分别为当前帧和参考帧的像素值,MxN为经过亚采样后样本像素点的个数。经过计算SAD值进行匹配后,得到N个SAD值最小的候选样本像素点,进行一下步的计算。其中,N是由外部设定的值,本发明中设定其范围为1-3,N值越大,得到的候选样本像素点的个数越多,编码图像质量越高,同时运算量也将增加。
步骤四,根据得到的候选样本像素点的分布位置,重新设定整数运动估计的搜索范围,得到新的搜索窗SW2;根据N的不同取值以及候选样本像素点的不同位置分布,下面将分别对不同情况进行说明。
情况一,当N=1时,以唯一的候选样本像素点(x1,y1)为中心展开新的搜索窗SW2,如图3所示。其中,向候选样本像素点的左边、上边拓展8个像素点,右边、下边拓展7个像素点,得到SW2的大小为16×16,即一个MB宏块(Micro Block)的大小。
情况二,当N=2时,得到两个候选样本像素点(x1,y1),(x2,y2),此时首先判断两点的收敛系数K1,如公式(1):
当K1逼近1时,由公式(1)可知,min2(SAD)远大于min1(SAD),此时可以认为(x1,y1)最优,舍弃点(x2,y2)并不会造成局部最优的问题,接下来按着N=1的步骤展开SW2。当K1逼近0时,说明min2(SAD)的值接近min1(SAD),展开SW2时需要同时考虑这两点,此时需要进一步判定这两个点水平间距和垂直间距:
S1,当两点的水平间距和垂直间距都小于15时,则分别在两个方向上进行拓展,将范围拓展至16×16。由于前面的步骤中是进行1/16亚采样,所以当候选样本像素点的水平间距和垂直间距都小于15时,其间距值只可能是固定值3、7、11,此时按照左边、上边的拓展范围总比右边、上边多1,并且总范围为16×16的原则进行拓展。如图4所示,此时两点之间的水平间距和垂直间距都为3,需要向左边、上边拓展6个像素点,向右边、下边拓展5个像素点,最终经拓展得到的SW2大小为16×16;
S2,当两点的水平间距和垂直间距,只有一个小于15,另一个大于等于15时,对小于15的方向进行范围拓展至16,大于等于15的方向上只需拓展1个像素点即可。如图5所示,两点之间水平间距为15,垂直间距为3,则需要向左边、右边各拓展1个像素点,上边拓展4个像素点,下边拓展3个像素点,经拓展后的SW2的大小为19×16;
S3,当两点的水平间距和垂直间距,皆大于等于15时,在水平、垂直方向上都只需拓展1个像素点即可。如图6所示,两点之间水平间距、垂直间距皆为15,则经拓展后的SW2的大小为19×19;
情况三,当N=3时,得到三个候选样本像素点(x1,y1),(x2,y2),(x3,y3),此时首先需要计算(x1,y1),(x2,y2)间的收敛系数,步骤同N=2。若K1逼近1,则直接忽略(x2,y2),(x3,y3),只以(x1,y1)为中心展开SW2;若K1逼近0,则根据公式2:
继续计算(x1,y1),(x3,y3)间的收敛系数K2。同理,若K2逼近1,则舍弃点(x3,y3),以(x1,y1),(x2,y2)为中心展开SW2,步骤同N=2时SW2展开情况;若K2逼近0,此时需要进一步判定这三个点之间的最大水平间距和最大垂直间距:
S1,当三点之间的最大水平间距和垂直间距都小于15时,则分别在两个方向上进行拓展,将范围拓展至16×16。由于前面的步骤中是进行1/16亚采样,所以当候选样本像素点的最大水平间距或最大垂直间距都小于15时,其间距值只可能是3、7、11,此时按照左边、上边的拓展范围总比右边、上边多1,并且总范围为16×16的原则进行拓展。如图7所示,三点之间最大的水平间距为7,垂直间距为7,则分别需要向左边、上边拓展4个像素点,右边、下边拓展3个像素点,经拓展得到的SW2范围为16×16;
S2,当三点之间的最大水平间距和最大垂直间距,只有一个小于15,另一个大于等于15时,对小于15的方向进行范围拓展至16,大于等于15的方向上只需拓展1个像素点即可。如图8所示,三点之间的最大水平间距为15,最大垂直间距为7,则需要向左边、右边各拓展1个像素点,上边拓展4个像素点,下边拓展3个像素点,经拓展后的SW2的大小为19×16;
S3,当三点之间的最大水平间距和最大垂直间距,皆大于等于15时,在水平、垂直方向上都只需拓展1个像素点即可。如图9所示,三点之间最大的水平间距为19,最大垂直间距皆为15,则经拓展后的SW2的大小为23×19;
至此,完成SW2的展开,根据粗略搜索部分得到的N个候选样本像素点,展开SW2的详细判断过程,如图10所示。
步骤五,对于SW2内所有的像素点,直接计算SAD值。由于H.264中,对于一个16x16的宏块,有16x16、16x8、8x16、8x8、8x4、4x8、4x4七种分割方式,需要对每种分割方式分别计算出对应的SAD值,所以共有41个整数运动矢量IMV,此时完成此次搜索。
相比全搜索方法,本发明提出的一种用于H.264编码的整数运动估计快速搜索方法,能有效减少搜索点数,进而减少计算量。计算量减少率G的计算公式如下:
其中SFS表示全搜索方法需要搜索的点数,由外部设定的Searchrange_x*Searchrange_y决定;SFS/16表示经过第一步1/16亚采样之后需要的点数,SSW2表示第二步进行SW2展开后需要搜索的点数。如当外部设定的SW1搜索范围Searchrange_x*Searchrange_y=64*32,候选样本像素点N=2且收敛系数K1逼近0时,此时SW2的范围为16x16,则减少率:
相比全搜索方法减少了81.25%的计算量。虽然相比全搜索方法,编码图像的质量会有一定的下降,但是由于在SW1内经过了粗略搜索、判断筛选之后再精细搜索SW2,编码图像的质量损失被控制在很小的范围内,图像质量得到了保证。
由于视频图像中当前编码宏块与周围宏块有很强的空间相关性,当候选样本像素点SAD最小时,最佳匹配块在其周围出现的可能性很大。与现有技术相比,本发明充分利用了这种空间相关性,自适应的调整整数运动估计的搜索范围,同时可以根据用户的选择自行调整图像的编码质量和运算复杂度,在牺牲一定编码质量且质量损失控制在很小范围内时,大大提高搜索准确度,降低运算复杂度。
Claims (1)
1.一种用于H.264编码的整数运动估计快速搜索方法,其特征是,该方法包括以下步骤:
步骤一,在参考帧中,根据外部设定的搜索范围,以搜索中心点展开搜索窗SW1;
步骤二,将搜索窗SW1内所有的像素点进行亚采样处理,亚采样率为1/16,即在一行像素点中每四个像素点进行一次取点采样,并且在垂直方向上每四行像素点进行一次取点采样,经过这两步采样过程之后,完成整个亚采样过程;
步骤三,对经过步骤二得到的样本像素点,只针对16×16模式,使用绝对误差和SAD(Sum of Absolute Difference)准则,得到N个SAD值最小的候选样本像素点,进行下一步的计算,其中,N是由外部设定的值,范围为1-3,N值越大,得到的候选样本像素点的个数越多,编码图像质量越高;
步骤四,根据得到的候选样本像素点的分布位置,重新设定整数运动估计的搜索范围,得到新的搜索窗SW2;
步骤五,对于SW2内所有的像素点,不经过任何处理,直接计算SAD值,比较得出最佳的整数运动矢量IMV(Integer Motion Vector),完成此次搜索;步骤四中,根据不同候选样本像素点的个数N,其展开SW2的策略是:
情况一,当N=1时,以唯一的候选样本像素点(x1,y1)为中心展开新的搜索窗SW2,其中,向候选样本像素点的左边、上边拓展8个像素点,右边、下边拓展7个像素点,得到SW2的大小为16×16,即一个宏块MB(Micro Block) 的大小;
情况二,当N=2时,得到两个候选样本像素点(x1,y1),(x2,y2),此时首先需要根据公式(1)判断收敛系数K1:
式中,min1(SAD)为候选样本像素点(x1,y1)的SAD值,min2(SAD)为候选样本像素点(x2,y2)的SAD值;
当K1逼近1时,说明min2(SAD)>>min1(SAD),此时可以忽略min2(SAD)对应的候选样本像素点,直接以min1(SAD)对应的点为中心展开SW2;
当K1逼近0时,说明这两点的SAD很接近,此时根据两点的水平间距和垂直间距,进一步作以下判断:
S1,当两点的水平间距和垂直间距都小于15时,则分别在两个方向上进行拓展,将范围拓展至16×16,由于前面的步骤中是进行1/16亚采样,所以当候选样本像素点的水平间距和垂直间距都小于15时,其间距值只可能是固定值3、7、11,此时按照左边、上边的拓展范围总比右边、上边多1,并且总范围为16×16的原则进行拓展;
S2,当两点的水平间距和垂直间距,只有一个小于15,另一个大于等于15时,对小于15的方向进行范围拓展至16,大于等于15的方向上只需拓展1个像素点即可;
S3,当两点的水平间距和垂直间距,皆大于等于15时,在水平、垂直方向上都只需拓展1个像素点即可;
情况三,当N=3时,得到三个候选样本像素点(x1,y1),(x2,y2),(x3,y3), 此时除了执行N=2的步骤外,先判断收敛系数K1外,还需要根据公式(2):
式中,min3(SAD)的定义为候选样本像素点(x3,y3)的SAD值;
判断第三点和第一点之间的收敛系数K2,同样地,
当K2逼近1时,忽略第三点,根据前两点的位置分布,展开SW2;
当K2逼近0时,根据三点之间的最大水平间距和最大垂直间距,进一步作如下判断:
S4,当三点之间的最大水平间距和垂直间距都小于15时,则分别在两个方向上进行拓展,将范围拓展至16×16,由于前面的步骤中是进行1/16亚采样,所以当候选样本像素点的最大水平间距或最大垂直间距都小于15时,按照左边、上边的拓展范围总比右边、上边多1的,并且总范围为16×16的原则进行拓展;
S5,当三点之间的最大水平间距和最大垂直间距,只有一个小于15,另一个大于等于15时,对小于15的方向进行范围拓展至16,大于等于15的方向上只需拓展1个像素点即可;
S6,当三点之间的最大水平间距和最大垂直间距,皆大于等于15时,在水平、垂直方向上都只需拓展1个像素点即可。
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