CN109120940B - 自适应因子的视频缩放运动估计方法 - Google Patents

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CN109120940B CN201810870048.6A CN201810870048A CN109120940B CN 109120940 B CN109120940 B CN 109120940B CN 201810870048 A CN201810870048 A CN 201810870048A CN 109120940 B CN109120940 B CN 109120940B
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Abstract

本发明公开一种自适应因子的视频缩放运动估计方法，首先，采用运动向量(0,0)、(1,0)所对应的运动补偿误差以及参考帧的1阶水平自相关来判别待预测宏块的缩放形式，进而提供了最优缩放比例的计算方法，显著减少了所需的双线性插值运算次数和运算时间；其次，在基于平移模型的块匹配运动估计的基础上，结合最优缩放比例，得到缩放运动向量，可突破传统缩放运动估计的缩放比例范围，进而提高了运动估计精度。本发明比传统缩放运动估计/补偿方法的峰值信噪比平均提高了4.54 dB，比块匹配全搜索的运动补偿峰值信噪比平均提高了5.45dB；所需的计算量比传统缩放运动估计方法平均降低了96.54%。

Description

自适应因子的视频缩放运动估计方法
技术领域
本发明涉及视频编码压缩领域，尤其是一种运算速度快、运动补偿质量高，且能有效预测视频中存在的缩放运动的具备缩放因子自适应能力的视频运动估计方法。
背景技术
运动估计是一种有效的时间维预测技术，而且多年来视频编码效率的大部分提升均是由于其采用了更为优秀的运动估计算法。然而，运动估计环节所消耗的计算资源往往占编码器全部资源的50%以上，甚至可达80%。为了在复杂度和预测精度之间达到较好的折中，现有视频编码标准普遍采用基于平移模型的块匹配运动估计算法，并陆续提出了多种快速块匹配策略，如基于候选向量下采样的策略、基于像素下采样的策略、基于低复杂度匹配函数的策略、基于低比特深度像素的策略等。但是，平移模型无法有效预测由物体的旋转、缩放、变形和摄像机运动产生的非刚性复合运动。同时，基于块平移模型的运动估计通常不能获得平滑、连续的运动场，往往出现块效应，尤其是在低码率下，影响解码视频的主观质量。在这种情况下，一些研究人员多年来尝试将高阶运动模型引入到运动估计/补偿中来弥补平移运动模型的不足，出现了基于网格模型的运动估计、基于仿射模型的运动估计（如4参数模型、6参数仿射模型、8参数透视或双线性模型、12参数变换模型及其混合模型）、基于弹性模型的运动估计和基于缩放模型的运动估计等。
基于缩放模型的运动估计(Zoom Motion Estimation Model)是2012年以来出现的一种视频运动估计方法，它可有效预测由于摄像机的推摄、拉摄和综合运动拍摄所产生的视频运动。通过在16个标准测试视频序列上进行实验统计，发现大约74.46%的宏块包含非整数像素精度的缩放运动。可见，缩放运动是视频中普遍存在的一种运动形式，并且无法利用基于块匹配的传统平移模型实现准确预测和补偿。
然而，基于缩放模型的运动估计需要在块平移向量的基础上，通过在可能的参数空间中“暴力”搜索最优的缩放步长，进而计算最佳的缩放比例，得到缩放运动向量。该过程涉及大量的分数像素插值运算，其计算复杂度远远高于块平移模型的全搜索，根本无法实现实时的运动估计/补偿，这在很大程度上限制了其实用性。
发明内容
本发明是为了解决现有技术所存在的上述技术问题，提供一种运算速度快、运动补偿质量高，且能有效预测视频中存在的缩放运动的具备缩放因子自适应能力的视频运动估计方法。
本发明的技术解决方案是：一种自适应因子的视频缩放运动估计方法，其特征在于按照如下步骤进行：
步骤1. 若当前图像组（Group of Picture, GOP）的所有帧都已处理完毕，则算法结束；否则，选取当前图像组中未处理过的一帧作为当前帧
Figure 135861DEST_PATH_IMAGE001
，并将其前一帧作为参考帧
Figure 584159DEST_PATH_IMAGE002
；
步骤2. 若当前帧
Figure 504842DEST_PATH_IMAGE001
的所有宏块均已处理完毕，则转入步骤1；否则，选取当前帧的一个未处理宏块
Figure 696789DEST_PATH_IMAGE003
作为当前宏块，设其大小为
Figure 917686DEST_PATH_IMAGE004
像素，
Figure 881094DEST_PATH_IMAGE005
、
Figure 85810DEST_PATH_IMAGE006
表示当前宏块左上角像素的横、纵坐标，
Figure 160077DEST_PATH_IMAGE007
为一个预设常数；
步骤3. 根据公式
Figure 763709DEST_PATH_IMAGE008
的定义，计算零矢量所对应的运动补偿误差
Figure 163597DEST_PATH_IMAGE009
：
Figure 652347DEST_PATH_IMAGE010
Figure 795884DEST_PATH_IMAGE008
所述
Figure 584848DEST_PATH_IMAGE011
表示当前帧
Figure 421217DEST_PATH_IMAGE001
中坐标为
Figure 459580DEST_PATH_IMAGE012
处的像素值，
Figure 141229DEST_PATH_IMAGE013
表示参考帧
Figure 315858DEST_PATH_IMAGE002
中坐标为
Figure 57549DEST_PATH_IMAGE014
处的像素值；
步骤4. 根据公式
Figure 520891DEST_PATH_IMAGE015
的定义，计算运动矢量(1,0)所对应的运动补偿误差
Figure 130864DEST_PATH_IMAGE016
：
Figure 35366DEST_PATH_IMAGE017
Figure 603751DEST_PATH_IMAGE015
所述
Figure 975563DEST_PATH_IMAGE018
表示参考帧
Figure 389226DEST_PATH_IMAGE002
中坐标为
Figure 148235DEST_PATH_IMAGE019
处的像素值；
步骤5. 根据公式
Figure 621942DEST_PATH_IMAGE020
的定义，计算零矢量所对应的参考宏块的1阶水平自相关
Figure 794297DEST_PATH_IMAGE021
：
Figure 621439DEST_PATH_IMAGE022
Figure 625167DEST_PATH_IMAGE020
步骤6. 如果
Figure 145141DEST_PATH_IMAGE023
，那么表明缩放比例
Figure 867109DEST_PATH_IMAGE024
，转入步骤7.1；如果
Figure 497942DEST_PATH_IMAGE025
，那么表明缩放比例
Figure 90597DEST_PATH_IMAGE026
，转入步骤7.2；否则，表明缩放比例
Figure 781473DEST_PATH_IMAGE027
，转入步骤8；
步骤7. 计算缩放比例
Figure 725158DEST_PATH_IMAGE028
的最优值：
步骤7.1根据公式
Figure 159682DEST_PATH_IMAGE029
的定义计算
Figure 75685DEST_PATH_IMAGE028
的最优值：
Figure 796516DEST_PATH_IMAGE030
Figure 102864DEST_PATH_IMAGE029
步骤7.2 根据公式
Figure 465712DEST_PATH_IMAGE031
的定义计算
Figure 170975DEST_PATH_IMAGE028
的最优值：
Figure 62708DEST_PATH_IMAGE032
Figure 856352DEST_PATH_IMAGE031
步骤8. 在大小为
Figure 757312DEST_PATH_IMAGE033
像素的窗口中，利用基于块平移模型的全搜索计算当前宏块的平移运动向量
Figure 382328DEST_PATH_IMAGE034
，进而得到缩放运动向量
Figure 585907DEST_PATH_IMAGE035
，所述
Figure 725902DEST_PATH_IMAGE036
为一个预设常数；
步骤9. 对于当前宏块中的每个像素
Figure 305919DEST_PATH_IMAGE037
，根据缩放运动向量
Figure 113338DEST_PATH_IMAGE035
和公式
Figure 487818DEST_PATH_IMAGE038
的定义，计算其在缩放运动模型下的匹配像素坐标：
Figure 115109DEST_PATH_IMAGE039
Figure 233238DEST_PATH_IMAGE038
所述
Figure 629584DEST_PATH_IMAGE040
表示像素
Figure 502862DEST_PATH_IMAGE037
在当前帧中的坐标，
Figure 492815DEST_PATH_IMAGE041
表示参考帧中与像素
Figure 273689DEST_PATH_IMAGE037
相匹配的像素坐标；然后利用双线性插值计算参考帧中处于
Figure 931066DEST_PATH_IMAGE041
点的像素值
Figure 771983DEST_PATH_IMAGE042
，并将其作为像素
Figure 252162DEST_PATH_IMAGE037
的运动补偿值；转入步骤2。
与现有的技术相比，本发明从两个方面降低缩放运动估计的计算复杂度，并提高其运动估计和补偿的精度：首先，采用运动向量(0,0)、(1,1)所对应的运动补偿误差，以及参考帧的1阶水平自相关来判别待预测宏块的缩放形式，进而提供了最优缩放比例的计算方法，避免了传统缩放运动估计方法的“暴力”搜索，并显著减少了所需的双线性插值运算次数；其次，为了降低运算量，传统缩放运动估计方法将缩放比例限制在[0.97,1.03]区间内，而由于本发明可直接计算得到最优缩放比例，突破了传统方法的缩放比例区间，进而提高了运动估计精度。实验结果表明，本发明比传统缩放运动估计/补偿方法的峰值信噪比平均提高了4.54 dB，比块匹配全搜索的运动补偿峰值信噪比平均提高了5.45dB；同时，本发明所需的计算量比传统缩放运动估计方法平均降低了96.54%。与现有技术相比，本发明具有运算速度快、运动补偿质量高、缩放因子自适应等优点。
具体实施方式
本发明的一种自适应因子的视频缩放运动估计方法，其特征在于按照如下步骤进行：
步骤1. 若当前图像组(Group of Picture, GOP)的所有帧都已处理完毕，则算法结束；否则，选取当前图像组中未处理过的一帧作为当前帧
Figure 836727DEST_PATH_IMAGE001
，并将其前一帧作为参考帧
Figure 83032DEST_PATH_IMAGE002
；
步骤2. 若当前帧
Figure 298112DEST_PATH_IMAGE001
的所有宏块均已处理完毕，则转入步骤1；否则，选取当前帧的一个未处理宏块
Figure 121712DEST_PATH_IMAGE003
作为当前宏块，设其大小为
Figure 385334DEST_PATH_IMAGE004
像素，
Figure 610779DEST_PATH_IMAGE005
、
Figure 668865DEST_PATH_IMAGE006
表示当前宏块左上角像素的横、纵坐标，
Figure 245340DEST_PATH_IMAGE007
为一个预设常数，本实施例中，令
Figure 47074DEST_PATH_IMAGE043
；
步骤3. 根据公式的定义，计算零矢量所对应的运动补偿误差
Figure 127025DEST_PATH_IMAGE009
：
Figure 621591DEST_PATH_IMAGE010
Figure 419783DEST_PATH_IMAGE044
所述
Figure 290787DEST_PATH_IMAGE011
表示当前帧
Figure 225245DEST_PATH_IMAGE001
中坐标为
Figure 890713DEST_PATH_IMAGE012
处的像素值，
Figure 176201DEST_PATH_IMAGE013
表示参考帧
Figure 647633DEST_PATH_IMAGE002
中坐标为
Figure 574614DEST_PATH_IMAGE014
处的像素值；
步骤4. 根据公式
Figure 535616DEST_PATH_IMAGE045
的定义，计算运动矢量(1,0)所对应的运动补偿误差
Figure 918187DEST_PATH_IMAGE016
：
Figure 990048DEST_PATH_IMAGE017
Figure 305623DEST_PATH_IMAGE045
所述
Figure 171948DEST_PATH_IMAGE018
表示参考帧
Figure 307394DEST_PATH_IMAGE002
中坐标为
Figure 917367DEST_PATH_IMAGE019
处的像素值；
步骤5.根据公式
Figure 149765DEST_PATH_IMAGE046
的定义，计算零矢量所对应的参考宏块的1阶水平自相关
Figure 62358DEST_PATH_IMAGE021
：
Figure 809734DEST_PATH_IMAGE022
Figure 98764DEST_PATH_IMAGE046
步骤6. 如果
Figure 654510DEST_PATH_IMAGE023
，那么表明缩放比例
Figure 269162DEST_PATH_IMAGE024
，转入步骤7.1；如果
Figure 901570DEST_PATH_IMAGE025
，那么表明缩放比例
Figure 853346DEST_PATH_IMAGE026
，转入步骤7.2；否则，表明缩放比例
Figure 732440DEST_PATH_IMAGE027
，转入步骤8；
步骤7. 计算缩放比例
Figure 111469DEST_PATH_IMAGE028
的最优值：
步骤7.1 根据公式
Figure 443224DEST_PATH_IMAGE047
的定义计算
Figure 401953DEST_PATH_IMAGE028
的最优值：
Figure 260187DEST_PATH_IMAGE030
Figure 951063DEST_PATH_IMAGE047
步骤7.2 根据公式
Figure 894748DEST_PATH_IMAGE048
的定义计算
Figure 329272DEST_PATH_IMAGE028
的最优值：
Figure 42013DEST_PATH_IMAGE032
Figure 903789DEST_PATH_IMAGE048
步骤8. 在大小为
Figure 334771DEST_PATH_IMAGE033
像素的窗口中，利用基于块平移模型的全搜索计算当前宏块的平移运动向量
Figure 635302DEST_PATH_IMAGE034
，进而得到缩放运动向量
Figure 77916DEST_PATH_IMAGE035
，所述
Figure 235228DEST_PATH_IMAGE036
为一个预设常数，本实施例中，令
Figure 294451DEST_PATH_IMAGE049
；
步骤9. 对于当前宏块中的每个像素
Figure 929831DEST_PATH_IMAGE037
，根据缩放运动向量
Figure 489601DEST_PATH_IMAGE035
和公式
Figure 21077DEST_PATH_IMAGE050
的定义，计算其在缩放运动模型下的匹配像素坐标：
Figure 161071DEST_PATH_IMAGE039
Figure 741088DEST_PATH_IMAGE050
所述
Figure 548507DEST_PATH_IMAGE040
表示像素
Figure 922988DEST_PATH_IMAGE037
在当前帧中的坐标，
Figure 550278DEST_PATH_IMAGE041
表示参考帧中与像素
Figure 402828DEST_PATH_IMAGE037
相匹配的像素坐标；然后利用双线性插值计算参考帧中处于
Figure 268015DEST_PATH_IMAGE041
点的像素值
Figure 938031DEST_PATH_IMAGE042
，并将其作为像素
Figure 927984DEST_PATH_IMAGE037
的运动补偿值；转入步骤2。
不同视频测试序列采用本发明及不同运动估计方法得到的运动补偿峰值信噪比(Peak Signal-to-Noise Ratio, PSNR)结果如表1。
表1 不同运动估计方法的运动补偿PSNR比较（单位：dB）
视频序列名称 格式 块匹配全搜索 传统的缩放运动估计 本发明
Football 352×288 @ 30fps 27.37 27.78 35.07
Hall 352×288 @ 30fps 34.48 35.02 36.15
Husky 352×288 @ 30fps 19.70 20.74 29.02
Mobile 352×288 @ 30fps 23.96 25.59 30.60
Tempete 352×288 @ 30fps 27.75 28.82 33.36
Tennis 352×288 @ 30fps 28.91 29.65 33.41
Crew 704×576 @ 30fps 32.36 33.21 39.02
City 704×576 @ 30fps 30.86 32.03 35.99
Harbour 704×576 @ 30fps 28.10 29.04 32.82
Flowervase 832×480 @ 30 fps 37.42 38.41 39.75
sc_Robot 1280×720 @ 30 fps 32.20 34.62 38.35
twist_tunnel 1280×720 @ 60 fps 16.59 16.73 27.65
Johnny 1280×720 @ 60 fps 38.83 39.76 40.37
Kimonol 1920×1080 @ 50 fps 33.82 34.36 35.45
ParkScene 1920×1080 @ 24 fps 29.98 30.93 37.10
VenueVu 1920×1080 @ 30 fps 27.12 27.35 32.58
平均 —— 29.34 30.25 34.79
不同视频测试序列采用本发明及基于缩放模型的传统运动估计方法所需的计算时间如表2（本实施例的硬件环境为CPU为Intel (R) Core (TM) i7-4790 @3.60GHz双核，内存为16GB，软件环境为Window 10操作系统、Visual C++ 6.0集成开发环境）。
表2 本发明与传统缩放运动估计的计算量比较（单位：秒）
Figure DEST_PATH_IMAGE051
实验结果表明，本发明比传统缩放运动估计/补偿方法的峰值信噪比平均提高了4.54 dB，比块匹配全搜索的运动补偿峰值信噪比平均提高了5.45dB；同时，本发明所需的计算量比传统缩放运动估计方法平均降低了96.54%。

Claims (1)

1.一种自适应因子的视频缩放运动估计方法，其特征在于按如下步骤进行：
步骤1. 若当前图像组的所有帧都已处理完毕，则算法结束；否则，选取当前图像组中未处理过的一帧作为当前帧
Figure 750472DEST_PATH_IMAGE001
，并将其前一帧作为参考帧
Figure 307356DEST_PATH_IMAGE002
；
步骤2. 若当前帧
Figure 777651DEST_PATH_IMAGE001
的所有宏块均已处理完毕，则转入步骤1；否则，选取当前帧的一个未处理宏块
Figure 429081DEST_PATH_IMAGE003
作为当前宏块，设其大小为
Figure 832381DEST_PATH_IMAGE004
像素，
Figure 560166DEST_PATH_IMAGE005
、
Figure 517757DEST_PATH_IMAGE006
表示当前宏块左上角像素的横、纵坐标，
Figure 736993DEST_PATH_IMAGE007
为一个预设常数；
步骤3. 根据公式
Figure 729219DEST_PATH_IMAGE008
的定义，计算零矢量所对应的运动补偿误差
Figure 362326DEST_PATH_IMAGE009
：
Figure 338372DEST_PATH_IMAGE010
Figure 347917DEST_PATH_IMAGE008
所述
Figure 443917DEST_PATH_IMAGE011
表示当前帧
Figure 513505DEST_PATH_IMAGE001
中坐标为
Figure 445689DEST_PATH_IMAGE012
处的像素值，
Figure 524503DEST_PATH_IMAGE013
表示参考帧
Figure 242054DEST_PATH_IMAGE002
中坐标为
Figure 216964DEST_PATH_IMAGE014
处的像素值；
步骤4. 根据公式
Figure 167602DEST_PATH_IMAGE015
的定义，计算运动矢量(1,0)所对应的运动补偿误差
Figure 518949DEST_PATH_IMAGE016
：
Figure 340275DEST_PATH_IMAGE017
Figure 735353DEST_PATH_IMAGE015
所述
Figure 907708DEST_PATH_IMAGE018
表示参考帧
Figure 62746DEST_PATH_IMAGE002
中坐标为
Figure 738578DEST_PATH_IMAGE019
处的像素值；
步骤5. 根据公式
Figure 586448DEST_PATH_IMAGE020
的定义，计算零矢量所对应的参考宏块的1阶水平自相关
Figure 745901DEST_PATH_IMAGE021
：
Figure 439051DEST_PATH_IMAGE022
Figure 234968DEST_PATH_IMAGE020
步骤6. 如果
Figure 253740DEST_PATH_IMAGE023
，表明缩放比例
Figure 118797DEST_PATH_IMAGE024
，转入步骤7.1；如果
Figure 615637DEST_PATH_IMAGE025
，表明缩放比例
Figure 266061DEST_PATH_IMAGE026
，转入步骤7.2；否则，表明缩放比例
Figure 190155DEST_PATH_IMAGE027
，转入步骤8；
步骤7. 计算缩放比例
Figure 824399DEST_PATH_IMAGE028
的最优值：
步骤7.1根据公式
Figure 610083DEST_PATH_IMAGE029
的定义计算
Figure 115014DEST_PATH_IMAGE028
的最优值：
Figure 475588DEST_PATH_IMAGE030
Figure 65969DEST_PATH_IMAGE029
步骤7.2 根据公式
Figure 153880DEST_PATH_IMAGE031
的定义计算
Figure 778896DEST_PATH_IMAGE028
的最优值：
Figure 310372DEST_PATH_IMAGE032
Figure 388049DEST_PATH_IMAGE031
步骤8. 在大小为
Figure 30383DEST_PATH_IMAGE033
像素的窗口中，利用基于块平移模型的全搜索计算当前宏块的平移运动向量
Figure 257709DEST_PATH_IMAGE034
，进而得到缩放运动向量
Figure 694506DEST_PATH_IMAGE035
，所述
Figure 259480DEST_PATH_IMAGE036
为一个预设常数；
步骤9. 对于当前宏块中的每个像素
Figure 705505DEST_PATH_IMAGE037
，根据缩放运动向量
Figure 305113DEST_PATH_IMAGE035
和公式
Figure 427659DEST_PATH_IMAGE038
的定义，计算其在缩放运动模型下的匹配像素坐标：
Figure 214349DEST_PATH_IMAGE039
Figure 198486DEST_PATH_IMAGE038
所述
Figure 652601DEST_PATH_IMAGE040
表示像素
Figure 696780DEST_PATH_IMAGE037
在当前帧中的坐标，
Figure 721499DEST_PATH_IMAGE041
表示参考帧中与像素
Figure 509327DEST_PATH_IMAGE037
相匹配的像素坐标；然后利用双线性插值计算参考帧中处于
Figure 817948DEST_PATH_IMAGE041
点的像素值
Figure 767450DEST_PATH_IMAGE042
，并将其作为像素
Figure 43579DEST_PATH_IMAGE037
的运动补偿值；转入步骤2。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
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CN111210389B (zh) * 2020-01-10 2023-09-19 北京华捷艾米科技有限公司 一种图像缩放处理方法及装置
CN113518225B (zh) * 2021-08-10 2023-06-16 辽宁师范大学 6次多项式拟合匹配误差曲面的快速缩放运动估计方法

Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
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Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108886619A (zh) * 2016-01-07 2018-11-23 联发科技股份有限公司 用于视频编解码系统的仿射合并模式预测的方法及装置

Non-Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
Zoom Motion Estimation Using Block-Based Fast Local Area Scaling;Hyo-Sung Kim等;《IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology》;20120930;第22卷(第9期);正文第3页右栏第10行至第4页左栏第32行、图4以及公式6和10 *
基于仿射变换的快速全局运动估计算法;王思珺等;《液晶与显示》;20120430;第27卷(第2期);正文第2页的左栏第5段至右栏第3段以及公式1 *
基于最优位置计算的快速亚像素运动估计;张荩尹等;《计算机学报》;20050930;第28卷(第9期);正文第2页右栏第10行至第3页左栏第35行、图1以及公式1-5 *

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