CN106572354B - 基于图像块的搜索匹配方法、系统及视频处理设备 - Google Patents

基于图像块的搜索匹配方法、系统及视频处理设备 Download PDF

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Abstract

本发明提供一种基于图像块的匹配搜索方法、系统及视频处理设备，所述方法包括以下步骤：获取目标图像块，根据目标图像块确定搜索范围的搜索点；计算所述搜索点的绝对差，以及计算邻近搜索点的静态偏绝对差并进行归一化处理，得到归一静态偏绝对差和；确定所有搜索点的绝对差与邻近搜索点的归一静态偏绝对差和中最小的搜索点位置，以该最小的搜索点位置为匹配位置。本发明通过计算比较搜索点及邻近搜索点的归一静态偏绝对差和来确定匹配位置，减少了块误差计算量，节省了内存存取时间，提高了图像块的匹配搜索效率。

Description

基于图像块的搜索匹配方法、系统及视频处理设备
技术领域
本发明涉及视频图像处理的技术领域，特别涉及一种基于图像块的匹配搜索方法、系统及视频处理设备。
背景技术
随着互联网的迅猛发展以及人们物质精神文化的日益丰富，在互联网中针对视频的应用需求尤其是针对高清视频的应用需求越来越多，而高清视频的数据量非常大，要想高清视频能在带宽有限的互联网中传输，必须首先解决的问题就是高清视频压缩编码问题。
在视频图像处理时，往往需要将在参考图像的一个搜索范围中，找出一个与目标最匹配的数据块，即进行块匹配。现有的图像块搜索匹配方法有最全搜索，即将参搜索范围中的每个位置都计算出BD(Block Distortion，块误差)，其中，BD代表两个数据块的匹配程度。然后选出BD最小的位置作为匹配点。比较常用的BD有SAD(Sum of AbsoluteDifference，绝对差和)，SAD为一种常用的BD，指一次块匹配中，以对应数据点的绝对差的总和代表两个数据块的匹配程度。SAD的定义是:
Figure GDA0003142423690000011
F是目标图像，F’是之前编码过的重建图像，(x，y)是目标块在图像中的座标，(u，v)是在搜索范围中与(x，y)相对的座标，M，N是匹配块的宽高。全搜索算法是从(0，0)的位置往外扫描到整个搜索范围，工作量巨大。
另，现有软件编码器一般会使用模式搜索类(pattern search)的算法，使用各种模式搜索点并计算BD，快速收敛到最终位置。从(0，0)位置开始以钻石模式计算搜索点的BD，模式中BD最小的搜索点会用作下次叠代的模式中心点，直至BD最小的点是模式中心点为止，最后再比对旁边的搜索点确定最终位置。标上数字的搜索点都需要读取数据。例如钻石搜索。
另，请参阅图1，复用数据加速BD计算，因为从DRAM读取数据开销非常大，复用数据能大幅减少数据读取的次数。复用数据一般会把数据块传到SRAM或暂存器，当复用数据时可以快速存取，只需从DRAM读取新增的数据。图1中，算出了(u，v)的BD后，如果要计算(u-1，v)的BD，就要读取旁边一栏的数据，如果要复用数据来减少读取次数，就需要每次读取更多的数据，例如例中可以每次读取九个点的数据。但是DSP、VLSI或CPU的数据读取都有其限制，不一定能匹配各种模式搜索算法。
复用数据加速BD计算，一般要配合流水线处理，所以不能有模式搜索那种按条件搜索不同搜索点的步骤，搜索有固定的顺序，这类算法一般在会DSP或VLSI上使用，应用到软件编码上会比较困难。软件实现可以利用CPU的SIMD指令实现，例如目标块已经存到A0-A7暂存器，匹配(u，v)时数据已经存到B0-B7暂存器。若匹配(u，v+1)时要复用数据，比较可行的办法是读取(u，v)的时候，读取更多数据，但是SIMD指令的数据长度一般限制比较大，实现难度也比较高。
发明内容
为克服现有的缺陷，本发明提出一种基于图像块的匹配搜索方法、系统及视频处理设备，其能减少块误差计算量，节省内存存取时间，提高图像块的匹配搜索效率。
根据本发明的一个方面，提出了一种基于图像块的匹配搜索方法，所述方法包括以下步骤：
获取目标图像块，根据目标图像块确定搜索范围的搜索点；
计算所述搜索点的绝对差，以及计算邻近搜索点的静态偏绝对差并进行归一化处理，得到归一静态偏绝对差和；
确定所有搜索点的绝对差与邻近搜索点的归一静态偏绝对差和中最小的搜索点位置，以该最小的搜索点位置为匹配位置。
根据本发明的另一个方面，提出了一种基于图像块的匹配搜索系统，所述系统包括：
搜索点获取模块，用于获取目标图像块，根据目标图像块确定搜索范围的搜索点；
计算模块，用于计算所述搜索点的绝对差，以及计算邻近搜索点的静态偏绝对差并进行归一化处理，得到归一静态偏绝对差和；
比较确定模块，确定所有搜索点的绝对差与邻近搜索点的归一静态偏绝对差和中最小的搜索点位置，以该最小的搜索点位置为匹配位置。
根据本发明的另一个方面，提出了一种视频处理设备，所述视频处理设备包括上述的基于图像块的匹配搜索系统。
本发明一种基于图像块的匹配搜索方法、系统及视频处理设备，其减少了块误差计算量，节省了内存存取时间，提高了图像块的匹配搜索效率。
附图说明
图1为现有技术中图像块的匹配搜索方法的示意图；
图2为本发明基于图像块的匹配搜索方法一实施例的流程示意图；
图3为本发明基于图像块的匹配搜索方法一实施例的工作示意图；
图4为本发明基于图像块的匹配搜索系统一实施例的部分流程示意图。
为了能明确实现本发明的实施例的结构，在图中标注了特定的尺寸、结构和器件，但这仅为示意需要，并非意图将本发明限定在该特定尺寸、结构、器件和环境中，根据具体需要，本领域的普通技术人员可以将这些器件和环境进行调整或者修改，所进行的调整或者修改仍然包括在后附的权利要求的范围中。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施例对本发明进行详细描述。
在以下的描述中，将描述本发明的多个不同的方面，然而，对于本领域内的普通技术人员而言，可以仅仅利用本发明的一些或者全部结构或者流程来实施本发明。为了解释的明确性而言，阐述了特定的数目、配置和顺序，但是很明显，在没有这些特定细节的情况下也可以实施本发明。在其他情况下，为了不混淆本发明，对于一些众所周知的特征将不再进行详细阐述。
本发明提供了一种基于图像块的匹配搜索方法，所述方法包括以下步骤：获取目标图像块，根据目标图像块确定搜索范围的搜索点；计算所述搜索点的绝对差，以及计算邻近搜索点的静态偏绝对差并进行归一化处理，得到归一静态偏绝对差和；确定所有搜索点的绝对差与邻近搜索点的归一静态偏绝对差和中最小的搜索点位置，以该最小的搜索点位置为匹配位置。这样，本发明通过计算比较搜索点及邻近搜索点的归一静态偏绝对差和来确定匹配位置，减少了块误差计算量，节省了内存存取时间，提高了图像块的匹配搜索效率。
请参阅图2，图2为本发明基于图像块的匹配搜索方法一实施例的流程示意图。本发明基于图像块的匹配搜索方法具体包括以下步骤：
步骤S1：获取目标图像块，根据目标图像块确定搜索范围的搜索点；
在具体实现时，通常采用目标图像块上的静止位置作为初始搜索点，也可以采用目标图像块上的静止位置加上预测起始点(例如新式编码器如h264、h265)，如邻近块的运动矢量等。
步骤S2：计算所述搜索点的绝对差，以及计算邻近搜索点的静态偏绝对差并进行归一化处理，得到归一静态偏绝对差和。
其中，PD(Partial Distortion)偏块误差，两个数据块的匹配程度但只计算部份数据。
SPSAD(Static Partial Sum of Absolute Difference)静态偏绝对差和一种PD，指一次块匹配中，使用部份数据点为邻近的搜索点进行SAD计算，当中只复用当前搜索点中己有的数据。
NSPSAD(Normalized Static Partial Sum of Absolute Difference)归一静态偏绝对差和，其是一种PD，因复用的面积会受块大小和移位幅度影响需要进行归一化才能与SAD做比较。
步骤S3：确定所有搜索点的绝对差与邻近搜索点的归一静态偏绝对差和中最小的搜索点位置，以该最小的搜索点位置为匹配位置。
图3为本发明基于图像块的匹配搜索方法一实施例的工作示意图。
本发明的另一实施例提出一种基于图像块的匹配搜索方法，其中，所述步骤S2包括：
1)：计算所述搜索点的绝对差，其中，所述绝对差的计算公式为
Figure GDA0003142423690000051
其中，F是目标图像，F’是之前编码过的重建图像，(x，y)是目标块在图像中的座标，(u，v)是在搜索范围中与(x，y)相对的座标，M，N是匹配块的宽高。
2)：计算邻近搜索点的静态偏绝对差并进行归一化处理，得到归一静态偏绝对差和，其中，静态偏绝对差计算公式为：
Figure GDA0003142423690000061
其中，F是目标图像，F’是之前编码过的重建图像，(x，y)是目标块在图像中的座标，(u，v)是在搜索范围中与(x，y)相对的座标，M，N是匹配块的宽、高，s、t为偏移量。
NSPSAD(x,y,u,v,s,t)＝SPSAD(x,y,u,v,s,t)×M×N÷(M-|s|)÷(N-|t|)+K
K是一个可调的值(K是经验值，主要是靠近SAD计算出来的结果)。
在具体实现时，在块匹配的过程中，能算出SAD(x，y，u，v)的同时，也能用同一套数据来算出NSPSAD(x，y，u，v，-(M-1)，-(N-1))到NSPSAD(x，y，u，v，(M-1)，(N-1))的结果，只需对目标块与(u，v)位置的数据块进行偏移即可。
但是，重叠范围越小，NSPSAD(x，y，u，v，s，t)与SAD(x，y，u+s，v+t)的关联性会越弱，用来判断是否能排除搜索点的准确性会越低，一般来说重叠面质在块面积的50％以上比较合适。
另，本发明能根据SAD以外的BD算式，设计NSPSAD以外的数据复用PD算式。还能搭配不同的模式搜索算法，不局限于钻石搜索。
本发明能支持可变块大小和多参考帧搜索，不局限于例子8X8块的情况；能支持多参考帧搜索，不局限于例子中单参考帧的情况。
本发明能对数据进行取样，进一步减少BD计算。还能复用数据不局限于BD，PD这种目标块与搜索块之间的计算，亦包含对搜索块的分析和计算。
如图4所示，本发明的另一实施例提出一种基于图像块的匹配搜索系统，提出了一种基于图像块的匹配搜索系统，所述系统包括：
搜索点获取模块401，用于获取目标图像块，根据目标图像块确定搜索范围的搜索点；
计算模块402，用于计算所述搜索点的绝对差，以及计算邻近搜索点的静态偏绝对差并进行归一化处理，得到归一静态偏绝对差和；
比较确定模块403，确定所有搜索点的绝对差与邻近搜索点的归一静态偏绝对差和中最小的搜索点位置，以该最小的搜索点位置为匹配位置。
另，本发明的另一实施例还提供了一种视频处理设备，其包括：根据前述实施例的基于图像块的匹配搜索系统。
相比于现有技术，本发明一种基于图像块的匹配搜索方法、系统及视频处理设备，其减少了块误差计算量，节省了内存存取时间，提高了图像块的匹配搜索效率。
最后应说明的是，以上实施例仅用以描述本发明的技术方案而不是对本技术方法进行限制，本发明在应用上可以延伸为其他的修改、变化、应用和实施例，并且因此认为所有这样的修改、变化、应用、实施例都在本发明的精神和教导范围内。

Claims (7)

1.一种基于图像块的匹配搜索方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
获取目标图像块，根据目标图像块确定搜索范围的搜索点；
计算所述搜索点的绝对差，以及计算邻近搜索点的静态偏绝对差并进行归一化处理，得到归一静态偏绝对差和；
确定所有搜索点的绝对差与邻近搜索点的归一静态偏绝对差和中最小的搜索点位置，以该最小的搜索点位置为匹配位置；
其中，静态偏绝对差的计算公式为：
Figure FDA0003142423680000011
其中，F是目标图像，F’是之前编码过的重建图像，(x，y)是目标块在图像中的坐标，(u，v)是在搜索范围中与(x，y)相对的坐标，M，N是匹配块的宽、高，s、t为偏移量。
2.根据权利要求1所述的基于图像块的匹配搜索方法，其特征在于，所述搜索点绝对差的计算公式为
Figure FDA0003142423680000012
3.根据权利要求2所述的基于图像块的匹配搜索方法，其特征在于，所述归一静态偏绝对差和的计算公式为：
NSPSAD(x,y,u,v,s,t)＝SPSAD(x,y,u,v,s,t)×M×N÷(M-|s|)÷(N-|t|)+K；
K是一个可调的值。
4.一种基于图像块的匹配搜索系统，其特征在于，所述系统包括：
搜索点获取模块，用于获取目标图像块，根据目标图像块确定搜索范围的搜索点；
计算模块，用于计算所述搜索点的绝对差，以及计算邻近搜索点的静态偏绝对差并进行归一化处理，得到归一静态偏绝对差和；
比较确定模块，确定所有搜索点的绝对差与邻近搜索点的归一静态偏绝对差和中最小的搜索点位置，以该最小的搜索点位置为匹配位置；
其中，静态偏绝对差的计算公式为：
Figure FDA0003142423680000021
其中，F是目标图像，F’是之前编码过的重建图像，(x，y)是目标块在图像中的坐标，(u，v)是在搜索范围中与(x，y)相对的坐标，M，N是匹配块的宽、高，s、t为偏移量。
5.根据权利要求4所述的基于图像块的匹配搜索系统，其特征在于，所述搜索点绝对差的计算公式为
Figure FDA0003142423680000022
6.根据权利要求5所述的基于图像块的匹配搜索系统，其特征在于，所述归一静态偏绝对差和的计算公式为：
NSPSAD(x,y,u,v,s,t)＝SPSAD(x,y,u,v,s,t)×M×N÷(M-|s|)÷(N-|t|)+K；
K是一个可调的值。
7.一种视频处理设备，其特征在于，所述视频处理设备包括如权利要求4至6任一项所述的基于图像块的匹配搜索系统。
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