CN108574844A - 一种时空显著感知的多策略视频帧率提升方法 - Google Patents

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Abstract

本发明属于视频处理技术领域，具体涉及一种利用时空显著检测自适应选择不同运动估计策略的视频帧率提升方法，本发明具体步骤如下：a.对输入视频序列作基于亮度对比的时空显著检测，获得各视频帧的显著图；b.利用显著图量化各视频帧的显著值，生成视频序列的显著曲线；c.构造不同复原精度的三个候选运动估计策略，分别是帧复制、单假设运动估计与多假设运动估计；d.计算各内插帧的显著值，通过设定阈值，实施适当的运动估计策略，获得各内插帧的运动矢量场；e.利用各内插帧的运动矢量场，采用重叠块运动补偿的方法进行插值，本发明的有益效果为，根据视频序列的显著曲线，选择复原精度与各视频帧显著水平相适应的运动估计策略，优化了计算资源配置，使内插质量与人眼视觉特性相匹配，提高了人眼观看视频的满意度。

Description

一种时空显著感知的多策略视频帧率提升方法
技术领域
本发明属于视频处理技术领域，是一种提升视频帧率的转换方法，具体涉及一种利用时空显著检测自适应选择不同运动估计策略的视频帧率提升方法。
背景技术
随着数字高清电视(HDTV)和高端多媒体信息系统的发展，现有的视频信号节目源已不能满足人们对于视觉效果得需求，因此需要提高现有视频节目源的帧率，以达到更优的视觉效果；与此同时，随着带宽资源不断被分配和占用，很多视频应用只能获得非常有限的带宽资源(网络直播)，为了满足此类较低带宽应用的要求，往往需要在编码端采用丢帧的办法降低时间分辨率，以满足带宽要求，而在解码端再利用插帧的方法恢复丢弃的帧，以提高视频质量。帧率提升(Frame Rate Up-Conversion，FRUC)作为一种后处理技术，通过在两个解码帧中间插入中间帧的方式，实现将视频从一个较低的帧率上转换到一个较高的帧率。基于以上原因及应用，帧率提升技术已经成为当前视频处理领域的一个新热点。
现有众多种类的帧率提升技术投入应用，其中最简单的方法是帧复制和帧平均。这两种方法不考虑帧间物体运动，直接复制或平均时间对齐像素值补偿内插帧。当视频序列包含稀少运动时，帧复制或帧平均是有效的，一旦物体运动增多，画面抖动与模糊现象将加剧。更加主流的帧率提升技术是运动补偿插帧，通过投入计算量作运动估计，获得内插帧运动矢量场，进而平均运动对齐像素值补偿内插帧。由于考虑了帧间运动，运动补偿帧率提升技术可有效减少运动模糊现象，得到了更广泛关注。
运动补偿帧率提升方法由运动估计与运动补偿插值两部分组成，其中运动估计用于计算相邻帧间的运动矢量场，运动补偿插值利用运动矢量场计算内插帧中各像素值。运动估计方法是提升内插帧质量的重点，需要灵巧的设计策略以及大规模计算量，而运动补偿插值主要采用重叠块补偿在内插的同时抑制模糊效应。在现有技术中，运动估计多采用单假设方式，即仅生成单个内插帧运动矢量场，例如，文献“Direction-Select MotionEstimation for Motion-Compensated Frame Rate Up-Conversion”(Yoo Dong-Gon，KangSuk-Ju，and Kim Young Hwan，Journal ofDisplay Technology，vol.9，no.10，pp.840-850，2013)针对异常运动向量问题，提出沿着前后向分别估计内插帧的运动向量场，通过增加运动向量候选的方式，提高运动估计可靠性；文献“High Visual Quality Based FrameRate Up Conversion with Acceleration Assisted Motion Trajectory Calibration”(Tai Tsung-Han，and Lin Hsueh-Yi，Journal of Display Technology，vol.8，no.6，pp.341-351，2012)采用二阶加速模型描述物体运动，实施单向运动估计。在单假设方式下，更多的计算量投入到提高运动精度上，但由于运动平移模型的固有缺陷，运动精度提升的上限受到较大制约，因此单假设运动估计不适用于包含大量快速复杂运动的视频序列。在单假设的基础上，现有技术“Multiple Hypotheses Bayesian Frame Rate Up-Conversionby Adaptive Fusion of Motion-Compensated Interpolations”(Hongbin Liu，RuiqinXiong，Debin Zhao，Siwei Ma，Wen Gao，IEEE Transactions on Circuits and Systemsfor Video Technology，vol.22，no.8，pp.1188-1198，2012)提出多假设运动估计技术，即生成多个不同密度的运动矢量场，联合补偿内插帧。在多假设方式下，各种密度的运动矢量场描述物体内部与边界各有优劣，综合考虑下，取长补短，有效地提高了内插帧质量，但所需的计算量是单假设的数倍，因此制约了在轻便终端的应用。
现有的帧率提升技术依赖于视频序列中存在的时间与空间冗余，而未利用与观看满意度更密切的视觉冗余，即不同视觉显著程度的视频帧均采用相同策略，这就造成复原精度、计算复杂度与人眼注意力不匹配的问题，例如，采用单假设帧率提升策略，其复原精度可满足低视觉显著的视频帧需求，但无法较好地复原高视觉显著的视频帧；采用多假设帧率提升策略，高计算量地复原低视觉显著的视频帧，又是得不偿失的。现有技术中尚无根据视频帧视觉显著变化，自适应切换符合当前帧显著水平插帧策略的技术。本专利通过提取视频序列的时空显著水平曲线，根据视觉冗余从候选三种策略选择恰当策略实施运动补偿插帧，获得与人眼注意力相匹配的上转视频序列。
发明内容
技术问题：针对现有技术的复原精度、计算复杂度与人眼注意力不匹配的问题，提出一种时空显著感知的多策略视频帧率提升方法，根据视频帧显著水平选择策略，在优化配置计算量的同时，获得高视觉满意度的上转视频序列。
技术方案：为了实现上述目的，本发明采用如下技术方案：
a.对输入视频序列作基于亮度对比的时空显著检测，获得各视频帧的显著图；
b.利用显著图量化各视频帧的显著值，生成视频序列的显著曲线；
c.构造不同复原精度的三个候选运动估计策略，分别是帧复制、单假设运动估计与多假设运动估计；
d.计算各内插帧的显著值，通过设定阈值，实施适当的运动估计策略，获得各内插帧的运动矢量场；
e.利用各内插帧的运动矢量场，采用重叠块运动补偿的方法进行插值。
步骤a中所述获取各帧显著图的具体方法是：
设输入视频序列的空间分辨率为M×N，总帧数为L，第t帧视频帧ft的显著图为st，其在像素位置(i，j)处的取值为
其中ft(i，j)为ft在像素位置(i，j)处的亮度值。由式(1)可看出，每个像素处的显著值为当前像素与其时空邻近像素的亮度对比度之和。
步骤b中所述生成视频序列的显著曲线的具体方法是：
设视频序列的显著曲线为c，其在第t帧的取值为
归一化，得
其中min{c}为c中的最小值，max{c}为c中的最大值。
步骤d中选择运动估计策略的具体方法是：
设帧复制、单假设及多假设运动估计模块分别为
vt+0.5＝FRME(ft，ft+1) (4)
vt+0.5＝SHME(ft，ft+1) (5)
vt+0.5＝MHME(ft，ft+1) (6)
其中vt+0.5为内插帧ft+0.5的块运动矢量场，即记p＝(i，j)，(bi，bj)为(i，j)所属子块的索引，则vt+0.5(bi，bj)就为该子块的二维运动矢量。内插帧ft+0.5的显著值计算如下：
根据各帧的显著值选择上述三种策略之一生成运动矢量场如下：
在步骤e中，采用下式计算内插帧ft+0.5在像素位置(i，j)处的取值：
其中p＝(i，j)，(bi，bj)为(i，i)所属子块的索引，wm，n(p)为各像素候选运动矢量的均值滤波系数。
有益效果：本发明提出了一种时空显著感知的多策略视频帧率提升方法。本发明根据视频序列的显著曲线，选择复原精度与各视频帧显著水平相适应的运动估计策略，优化了计算资源配置，使内插质量与人眼视觉特性相匹配，提高了人眼观看视频的满意度。利用本发明提升23组CIF格式视频序列，由峰值信噪比(Peak Signal-to-Noise Ratio，PSNR)与结构相似性(Structural SIMilarity，SSIM)评估内插质量，与帧复制、单假设运动估计技术相比，本发明能以较低的计算复杂度换取内插质量的显著提升；与多假设运动估计技术相比，在确保相近内插质量的同时，本发明需求更低的运行时间。由此可知，本发明采用多策略方式，提高了计算量改善内插质量的效率，获得了良好的视觉质量。
附图说明
图1为本发明的方法流程图。
具体实施方法
下面结合附图和对本发明的技术方案作进一步的说明。
如图1所示，本发明的实施步骤如下：
a.设输入视频序列的空间分辨率为M×N，总帧数为L，第t帧视频帧ft的显著图为st。计算st在像素位置(i，j)处的取值如下：
其中ft(i，j)为ft在像素位置(i，j)处的亮度值。
b.计算视频序列的显著曲线为c在第t帧的取值如下：
归一化，得
其中min{c}为c中的最小值，max{c}为c中的最大值。
c.利用现有技术构造帧复制、单假设及多假设运动估计模块如下：
vt+0.5＝FRME(ft，ft+1) (13)
vt+0.5＝SHME(ft，ft+1) (14)
vt+0.5＝MHME(ft，ft+1) (15)
其中vt+0.5为内插帧ft+0.5的块运动矢量场，即记p＝(i，j)，(bi，bj)为(i，j)所属子块的索引，则vt+0.5(bi，bj)就为该子块的二维运动矢量。帧复制输出的块二维运动矢量均为0矢量，单假设运动估计采用现有技术“Direction-Select Motion Estimation forMotion-Compensated Frame Rate Up-Conversion”(Yoo Dong-Gon，Kang Suk-Ju，and KimYoung Hwan，Journal of Display Technology，vol.9，no.10，pp.840-850，2013)实现，多假设运动估计采用现有技术“Multiple Hypotheses Bayesian Frame Rate Up-Conversion by Adaptive Fusion of Motion-Compensated Interpolations”(HongbinLiu，Ruiqin Xiong，Debin Zhao，Siwei Ma，Wen Gao，IEEE Transactions on Circuitsand Systems for Video Technology，vol.22，no.8，pp.1188-1198，2012)实现。
d.利用各视频帧归一化显著值，计算内插帧ft+0.5的显著值如下：
根据各帧的显著值选择上述三种策略之一生成运动矢量场如下：
e.计算内插帧ft+0.5在像素位置(i，j)处的取值如下：
其中p＝(i，j)，(bi，bj)为(i，j)所属子块的索引，wm，n(p)为各像素候选运动矢量的均值滤波系数。
本发明的仿真结果
采用CIF格式的23组测试视频序列评估本发明提出方法。根据不同的运动复杂水平将测试视频序列分为三类，如表1所示。对比方法分别是：1)帧复制；2)由文献“Direction-Select Motion Estimation for Motion-Compensated Frame Rate Up-Conversion”(Yoo Dong-Gon，Kang Suk-Ju，and Kim Young Hwan，Journal of DisplayTechnology，vol.9，no.10，pp.840-850，2013)提出的单假设运动估计帧率提升技术；3)由“Multiple Hypotheses Bayesian Frame Rate Up-Conversion by Adaptive Fusion ofMotion-Compensated Interpolations”(Hongbin Liu，Ruiqin Xiong，Debin Zhao，SiweiMa，Wen Gao，IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology，vol.22，no.8，pp.1188-1198，2012)提出的多假设运动估计帧率提升技术。评价性能指标采用可反映客观质量的峰值信噪比(Peak Signal-Noise Ratio，PSNR)和结构相似性(Structural SIMilarity，SSIM)。硬件平台为主频3.40GHz、内存8GB的酷睿i7CPU计算机，软件平台为Windows 7 64位操作系统和Matlab 7.6仿真实验软件。
表1三种具有不同运动复杂水平的测试视频集合
表2列出了不同帧率提升技术的PSNR和SSIM值。针对集合1，与帧复制技术相比，本发明分别平均获得了0.9dB的PSNR增益与0.0095的SSIM增益。本发明与单假设运动估计有相似的评价结果，但是多假设运动估计的PSNR、SSIM值分别高于本发明0.81dB、0.0129。由表3可看出，本发明平均耗费8.27s内插一帧，远低于多假设运动估计。针对集合2，本发明的性能十分接近多假设运动估计，明显优于帧复制与单假设运动估计。由表3可看出，本发明的运行时间仅有多假设运动估计的29％，略高于单假设运动估计。针对集合3，与帧复制、单假设运动估计相比，本发明获得了明显的性能提升，仅稍逊于多假设运动估计，但是本发明的运行时间明显低于多假设运动估计。由此可知，相比于对比技术，本发明的计算资源配置更有效，通过匹配复原精度与内插帧显著水平，以较低的计算复杂度换取了高内插质量。
表2不同帧率提升技术的PSNR与SSIM值对比
表3不同帧率提升技术内插一帧所需时间(单位s/帧)对比

Claims (5)

1.一种时空显著感知的多策略视频帧率提升方法，其特征在于，包括以下步骤：
a.对输入视频序列作基于亮度对比的时空显著检测，获得各视频帧的显著图；
b.利用显著图量化各视频帧的显著值，生成视频序列的显著曲线；
c.构造不同复原精度的三个候选运动估计策略，分别是帧复制、单假设运动估计与多假设运动估计；
d.计算各内插帧的显著值，通过设定阈值，实施适当的运动估计策略，获得各内插帧的运动矢量场；
e.利用各内插帧的运动矢量场，采用重叠块运动补偿的方法进行插值。
2.根据权利要求1所叙述步骤，其特征在于，步骤a中所述获取各帧显著图的具体方法是：
设输入视频序列的空间分辨率为M×N，总帧数为L，第t帧视频帧ft的显著图为st，其在像素位置(i，j)处的取值为
其中ft(i，j)为ft在像素位置(i，j)处的亮度值。由式(1)可看出，每个像素处的显著值为当前像素与其时空邻近像素的亮度对比度之和。
3.根据权利要求1所叙述步骤，其特征在于，步骤b中所述生成视频序列的显著曲线的具体方法是：
设视频序列的显著曲线为c，其在第t帧的取值为
归一化，得
其中min{c}为c中的最小值，max{c}为c中的最大值。
4.根据权利要求1所叙述步骤，其特征在于，步骤d中选择运动估计策略的具体方法是：
设帧复制、单假设及多假设运动估计模块分别为
vt+0.5＝FRME(ft，ft+1)
vt+0.5＝SHME(ft，ft+1)
vt+0.5＝MHME(ft，ft+1)
其中vt+0.5为内插帧ft+0.5的块运动矢量场，即记p＝(i，j)，(bi，bj)为(i，j)所属子块的索引，则vt+0.5(bi，bj)就为该子块的二维运动矢量。内插帧ft+0.5的显著值计算如下：
根据各帧的显著值选择上述三种策略之一生成运动矢量场如下：
。
5.根据权利要求1所叙述步骤，其特征在于，在步骤e中，采用下式计算内插帧ft+0.5在像素位置(i，j) 处的取值：
其中p＝(i，j)，(bi，bj)为(i，j)所属子块的索引，wm，n(p)为各像素候选运动矢量的均值滤波系数。
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