CN114051141A - 一种基于历史叠加的匀速矢量估计方法及显示设备 - Google Patents

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CN114051141A CN202111165565.1A CN202111165565A CN114051141A CN 114051141 A CN114051141 A CN 114051141A CN 202111165565 A CN202111165565 A CN 202111165565A CN 114051141 A CN114051141 A CN 114051141A
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韩晶晶
余横
李锋
汪佳丽
徐赛杰
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Abstract

本申请提供一种基于历史叠加的匀速运动矢量估计方法及显示设备，可一定程度上减少对匀速运动矢量的误判，从而提高识别匀速运动矢量的准确性，保证匀速运动矢量的矢量特性。

Description

一种基于历史叠加的匀速矢量估计方法及显示设备
技术领域
本申请涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种基于历史叠加的匀速运动矢量估计方法及显示设备。
背景技术
运动估计运动补偿(Motion Estimation and Motion Compensation, MEMC)是目前广泛用于帧率转换中的一种技术，通过估算连续运动图像中物体的运动轨迹，再结合图像数据和得到的运动矢量，插值出中间图像，从而提高视频帧率，改善视频播放时的抖动拖尾等问题。
运动估计是帧率转换技术中很重要的一部分，对物体的运动轨迹预测的准确与否直接决定最终插值图像的质量。常规的运动估计算方法是对若干候选矢量进行筛选，筛选出最优矢量作为最终的运动估计结果。
然而，这些候选矢量无法保证匀速运动矢量的特性，会产生矢量的误判（乱矢量被误判为匀速运动矢量或匀速运动矢量被误判为乱矢量）。例如视频帧中的字幕（包括固定字幕、滚动字幕、游飞字幕等），由于滚动字幕的匀速运动矢量未被搜索准确，产生的误判矢量较多，出现闪烁的现象。
发明内容
为了解决现有技术中存在的问题，本申请提供了一种基于历史叠加的匀速运动矢量估计方法及使用该方法的显示设备，可一定程度上减少对匀速运动矢量的误判，从而提高识别匀速运动矢量的准确性，保证匀速运动矢量的矢量特性。
第一方面，本申请提供一种基于历史叠加的匀速运动矢量估计方法，包括如下步骤：
获取当前视频帧中图像块的运动矢量，其中，该图像块为当前视频帧中任意一个图像块；
根据当前视频帧中该图像块的运动矢量，确定指向在前一视频帧中的图像块的运动矢量；
计算所述当前视频帧中该图像块的运动矢量与所述指向在前一视频帧中的图像块的运动矢量的运动矢量差值；
根据所述运动矢量差值与运动矢量差阈值之间的关系，确定所述当前视频帧中该图像块的可信度；
根据所述当前视频帧中该图像块的可信度与可信度阈值之间的关系，确定所述当前视频帧中该图像块的运动矢量是否为匀速运动矢量。
一种可行的方式中，根据所述运动矢量差值与运动矢量差阈值之间的关系，确定所述当前视频帧中该图像块的可信度，具体包括：
若所述运动矢量差值小于所述运动矢量差阈值，在历史可信度上增加目标可信度得到所述当前视频帧中该图像块的可信度；
若所述运动矢量差值不小于所述运动矢量差阈值，在历史可信度上减少目标可信度得到所述当前视频帧中该图像块的可信度；
其中，所述历史可信度为所述当前视频帧中该图像块在前一视频帧中对应位置处的图像块的可信度。
一种可行的方式中，预先存储所述运动矢量差值与所述目标可信度之间的对应关系，根据所述对应关系确定该运动矢量差值对应的目标可信度。
一种可行的方式中，所述对应关系包括第一对应关系和第二对应关系，
若所述运动矢量差值小于所述运动矢量差阈值，根据所述第一对应关系确定所述运动矢量差值对应的所述目标可信度；
若所述运动矢量差值不小于所述运动矢量差阈值，根据所述第二对应关系确定所述运动矢量差值对应的所述目标可信度。
一种可行的方式中，根据所述当前视频帧中该图像块的可信度与可信度阈值之间的关系，确定所述当前视频帧中该图像块的运动矢量是否为匀速运动矢量，具体包括：
若该图像块的可信度大于所述可信度阈值，确定所述当前视频帧中该图像块的运动矢量为匀速运动矢量；
若该图像块的可信度不大于所述可信度阈值，确定所述当前视频帧中该图像块的运动矢量不是匀速运动矢量。
一种可行的方式中，所述方法还包括：
计算所述当前视频帧中该图像块与所述指向在前一视频帧中的图像块之间的相似度；
根据所述相似度与相似度阈值之间的关系和所述运动矢量差值与运动矢量差阈值之间的关系，确定所述当前视频帧中该图像块的可信度。
一种可行的方式中，根据所述相似度与相似度阈值之间的关系和所述运动矢量差值与运动矢量差阈值之间的关系，确定所述当前视频帧中该图像块的可信度，具体包括：
若所述运动矢量差值小于所述运动矢量差阈值，且所述相似度大于所述相似度阈值，根据第一函数关系确定所述目标可信度，在历史可信度上增加所述目标可信度得到所述当前视频帧中该图像块的可信度；
若所述运动矢量差值小于所述运动矢量差阈值，且所述相似度不大于所述相似度阈值，根据第二函数关系确定所述目标可信度，在历史可信度上增加所述目标可信度得到所述当前视频帧中该图像块的可信度；
若所述运动矢量差值不小于所述运动矢量差阈值，且所述相似度大于所述相似度阈值，根据第三函数关系确定所述目标可信度，在历史可信度上减少所述目标可信度得到所述当前视频帧中该图像块的可信度；
若所述运动矢量差值不小于所述运动矢量差阈值，且所述相似度不大于所述相似度阈值，根据第四函数关系确定所述目标可信度，在历史可信度上减少所述目标可信度得到所述当前视频帧中该图像块的可信度；
其中，所述函数关系为所述运动矢量差值与所述目标可信度之间的函数关系，所述第一函数关系的斜率大于所述第二函数关系的斜率，所述第三函数关系的斜率小于所述第四函数关系的斜率，所述历史可信度为所述当前视频帧中该图像块在前一视频帧中对应位置处的图像块的可信度。
本申请提供的基于历史叠加的匀速运动矢量估计方法，在使用常规运动估计方法得到当前视频帧各图像块的运动矢量和前一视频帧各图像块的运动矢量之后，对于当前视频帧中任意一个图像块，通过本申请提供的方法判断其对应的运动矢量是否为匀速运动矢量，能够在一定程度上减少对匀速运动矢量的误判，排除乱矢量的干扰，最终得到准确率较高的匀速运动矢量。
第二方面，本申请提供一种图像处理装置，包括如下单元：
获取单元：用于获取当前视频帧中图像块的运动矢量，其中，该图像块为当前视频帧中任意一个图像块；
第一确定单元：用于根据当前视频帧中该图像块的运动矢量，确定指向在前一视频帧中的图像块的运动矢量；
第一计算单元：用于计算所述当前视频帧中该图像块的运动矢量与所述指向在前一视频帧中的图像块的运动矢量的运动矢量差值；
第二确定单元：用于根据所述运动矢量差值与运动矢量差阈值之间的关系，确定所述当前视频帧中该图像块的可信度；
第三确定单元：用于根据所述当前视频帧中该图像块的可信度与可信度阈值之间的关系，确定所述当前视频帧中该图像块的运动矢量是否为匀速运动矢量。
第三方面，本申请提供一种显示设备，包括：
显示器，用于显示视频图像；
控制器，与所述显示器耦接，被配置为执行时实现第一方面中任一项所述的方法步骤。
第四方面，本申请提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质内存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现第一方面中任一项所述的方法步骤。
第五方面，本申请还提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现第一方面中任一项所述的方法步骤。
本申请提供的第二方面至第五面中任一种实现方式所带来的技术效果可参见前文第一方面中不同实现方式所带来的技术效果，此处不再赘述。
本申请的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本申请而了解。本申请的目的和其他优点可通过在所写的说明书、权利要求书、以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术，描述中所需要使用的附图作简单的介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本申请提供的显示设备应用场景示意图；
图2为本申请提供的控制设备100的硬件配置框图；
图3-1为本申请提供的显示设备200的硬件配置框图；
图3-2为申请提供的视频处理器260-1的硬件配置框图；
图4为本申请提供的显示设备200功能配置示意图；
图5为本申请提供的一种基于历史叠加的匀速运动矢量估计方法的流程示意图；
图6为本申请提供的一种指向前一视频帧的图像块的示意图；
图7为本申请提供的一种历史可信度的获取方法的示意图；
图8为本申请提供的一种基于历史叠加的匀速运动矢量估计方法的流程示意图之一；
图9为本申请提供的一种基于历史叠加的匀速运动矢量估计方法的流程示意图之二；
图10为本申请提供的一种图像处理装置的结构示意图。
具体实施方式
为使本申请的目的和实施方式更加清楚，下面将结合本申请示例性实施例中的附图，对本申请示例性实施方式进行清楚、完整地描述，显然，描述的示例性实施例仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。
需要说明的是，本申请中对于术语的简要说明，仅是为了方便理解接下来描述的实施方式，而不是意图限定本申请的实施方式。除非另有说明，这些术语应当按照其普通和通常的含义理解。
本申请中说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”、“第三”等是用于区别类似或同类的对象或实体，而不必然意味着限定特定的顺序或先后次序，除非另外注明。需要理解的是，在适当情况下这样使用的用语可以互换。
术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖但不排他的包含，例如，包含了一系列组件的产品或设备不必限于清楚地列出的所有组件，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些产品或设备固有的其它组件。
术语“模块”是指任何已知或后来开发的硬件、软件、固件、人工智能、模糊逻辑或硬件或/和软件代码的组合，能够执行与该元件相关的功能。
当前主流电影的帧率是24fps，电视节目的帧率一般是25fps，而主流显示设备刷新频率为60Hz，因此目前显示设备中普遍具有MEMC功能，用来提高视频的帧率。MEMC可根据前后画面的关系，智能地计算出连续运动图像中物体的运动矢量，再结合图像数据和得到的运动矢量，插值出中间图像，让画面动作更流畅，可见MEMC功能不仅能够提高视频的帧率，还能改善球赛等体育赛事或者激烈运动的画面中的拖影或模糊的情况。
运动估计为MEMC中非常关键的一步，其对物体的运动轨迹预测的准确与否直接决定最终插值图像的质量。现有技术中，常规的运动估计方法是通过对若干候选矢量进行筛选，将筛选到的最优矢量作为最终的运动估计结果。然而这些候选矢量无法保证匀速运动矢量的特性，会产生矢量误判，导致识别匀速运动矢量的准确率较低。
为解决现有技术中存在的技术问题，本申请实施例提供一种基于历史叠加的匀速运动矢量估计方法及使用该方法的显示设备。该方法在使用常规运动估计方法得到当前视频帧各图像块的运动矢量和前一视频帧各图像块的运动矢量之后，对于当前视频帧中任意一个图像块，通过如下方法确定其对应的运动矢量是否为匀速运动矢量：获取当前视频帧中该图像块的运动矢量，根据所述当前视频帧中该图像块的运动矢量，确定所指向在前一视频帧中的图像块的运动矢量，再计算所述当前视频帧中该图像块的运动矢量与所述指向在前一视频帧中的图像块的运动矢量之间的运动矢量差值，根据所述运动矢量差值与运动矢量差阈值之间的关系，确定当前视频帧中该图像块的可信度，最后根据该图像块的可信度与可信度阈值之间的关系，确定所述当前视频帧中该图像块的运动矢量是否为匀速运动矢量。该方法能够在一定程度上减少对匀速运动矢量的误判，提高识别匀速运动矢量的准确性，保证匀速运动矢量的矢量特性。
本申请实施例中的方法可应用于具有视频播放功能的显示设备，比如智能电视、智能手机，笔记本电脑、台式机等。
图1为本申请实施例提供的显示设备应用场景示意图。如图1所示，用户可通过移动终端300和控制装置100操作显示设备200。
其中，控制装置100可以遥控器，包括红外协议通信或蓝牙协议通信，及其他短距离通信方式等，通过无线或其他有线方式来控制显示设备200。用户可以通过遥控器上按键，语音输入、控制面板输入等输入用户指令，来控制显示设备200。如：用户可以通过遥控器上音量加减键、频道控制键、上/下/左/右的移动按键、语音输入按键、菜单键、开关机按键等输入相应控制指令，来实现控制显示设备200的功能。
在一些实施例中，也可以使用移动终端、平板电脑、计算机、笔记本电脑、和其他智能设备以控制显示设备200。例如，使用在智能设备上运行的应用程序控制显示设备200。该应用程序通过配置可以在与智能设备关联的屏幕上，在直观的用户界面(UI)中为用户提供各种控制。
示例的，移动终端300可与显示设备200安装软件应用，通过网络通信协议实现连接通信，实现一对一控制操作的和数据通信的目的。如：可以实现用移动终端300与显示设备200建立控制指令协议，将遥控控制键盘同步到移动终端300上，通过控制移动终端300上用户界面，实现控制显示设备200的功能。也可以将移动终端300上显示音视频内容传输到显示设备200上，实现同步显示功能。
如图1中还示出，显示设备200还与服务器400通过多种通信方式进行数据通信。可允许显示设备200通过局域网(LAN)、无线局域网(WLAN)和其他网络进行通信连接。服务器400可以向显示设备200提供各种内容和互动。示例的，显示设备200通过发送和接收信息，以及电子节目指南(EPG)互动，接收软件程序更新，或访问远程储存的数字媒体库。服务器400可以一组，也可以多组，可以一类或多类服务器。通过服务器400提供视频点播和广告服务等其他网络服务内容。
显示设备200，可以为智能电视、智能手机等。具体智能产品类型、设备型号等不作限定，本领技术人员可以理解的是，显示设备200可以根据需要做性能和配置上一些改变。
显示设备200除了提供广播接收电视功能之外，还可以附加提供计算机支持功能的智能网络电视功能。示例的包括，网络电视、智能电视、互联网协议电视（IPTV）等。
图2为本申请实施例提供的控制设备100的硬件配置框图。如图2所示，控制装置100包括控制器110、通信接口130、用户输入/输出接口140、存储器190、供电电源180。控制装置100可接收用户的输入操作指令，且将操作指令转换为显示设备200可识别和响应的指令，起用用户与显示设备200之间交互中介作用。
图3-1为本申请实施例提供的显示设备200的硬件配置框图。如图3-1中示出，显示设备200中包括控制器210、调谐解调器220、通信接口230、检测器240、输入\输出接口250、视频处理器260-1，音频处理器260-2，显示器280，音频输出270、存储器290，供电电源、用户输入接口。
显示器280，用于接收源自视频处理器260-1输入的图像信号，进行显示视频内容和图像以及菜单操控界面的组件。显示器280包括用于呈现画面的显示屏组件，以及驱动图像显示的驱动组件。显示视频内容，可以来自广播电视内容，也可以是说，可通过有线或无线通信协议接收的各种广播信号。或者，可显示来自网络通信协议接收来自网络服务器端发送的各种图像内容。
同时，显示器280，同时显示显示设备200中产生且用于控制显示设备200的用户操控UI界面。
以及，根据显示器280类型不同，还包括用于驱动显示的驱动组件。或者，倘若显示器280为一种投影显示器，还可以包括一种投影装置和投影屏幕。
通信接口230是用于根据各种通信协议类型与外部设备或外部服务器进行通信的组件。例如：通信接口230可以是Wifi模块231，蓝牙通信协议模块232，有线以太网通信协议模块233等其他网络通信协议模块或近场通信协议模块，以及红外接收器（图中未示出）。
检测器240，是显示设备200用于采集外部环境或与外部交互的信号。检测器240包括光接收器242，用于采集环境光线强度的传感器，可以通过采集环境光可以自适应性显示参数变化等；或者，检测器240包括图像采集器241，如摄像头，可以用于采集外部环境场景、用户的属性或用户交互手势，再或者，检测器240包括声音采集器，如麦克风等，用于接收外部声音。
输入/输出接口250，在控制器210的控制显示设备200与外部其他设备间数据传输。如接收外部设备的视频信号和音频信号、或命令指令等数据。
调谐解调器220，通过有线或无线接收方式接收广播电视信号，可以进行放大、混频和谐振等调制解调处理，从多多个无线或有线广播电视信号中解调出用户所选择电视频道频率中所携带的电视音视频信号，以及EPG数据信号。
调谐解调器220，可根据用户选择，以及由控制器210控制，响应用户选择的电视信号频率以及该频率所携带的电视信号。
视频处理器260-1，用于将接收外部视频信号，根据输入信号的标准编解码协议，进行解压缩、解码、缩放、降噪、帧率转换、分辨率转换、图像合成等等视频处理，可得到直接可显示设备200上显示或播放的信号。
如图3-2所示的视频处理器260-1的硬件配置框图，从图3-2中可知，视频处理器260-1包括解复用模块260-11、视频解码模块260-12、图像合成模块260-13、MEMC模块260-14、显示格式化模块260-15等。
音频处理器260-2，用于接收外部的音频信号，根据输入信号的标准编解码协议，进行解压缩和解码，以及降噪、数模转换、和放大处理等处理，得到可以在扬声器中播放的声音信号。
音频输出270，在控制器210的控制下接收音频处理器260-2输出的声音信号，如：扬声器272，以及除了显示设备200自身携带的扬声器272之外，可以输出至外接设备的发生装置的外接音响输出端子274，如：外接音响接口或耳机接口等。
供电电源，在控制器210控制下，将外部电源输入的电力为显示设备200提供电源供电支持。供电电源可以包括安装显示设备200内部的内置电源电路，也可以是安装在显示设备200外部电源，在显示设备200中提供外接电源的电源接口。
用户输入接口，用于接收用户的输入信号，然后，将接收用户输入信号发送给控制器210。用户输入信号可以是通过红外接收器接收的遥控器信号，可以通过网络通信模块接收各种用户控制信号。
示例的，用户通过遥控装置100或移动终端300输入用户命令，用户输入接口则根据用户的输入，显示设备200则通过控制器210响应用户的输入。
在一些实施例中，用户可在显示器280上显示的图形用户界面（GUI）输入用户命令，则用户输入接口通过图形用户界面（GUI）接收用户输入命令。或者，用户可通过输入特定的声音或手势进行输入用户命令，则用户输入接口通过传感器识别出声音或手势，来接收用户输入命令。
控制器210，通过存储在存储器290上中各种软件控制程序，来控制显示设备200的工作和响应用户的操作。
如图3-1所示，控制器210包括RAM213和ROM214以及图形处理器216、CPU处理器212、通信接口218，如：第一接口218-1到第n接口218-n，以及通信总线。其中，RAM213和ROM214以及图形处理器216、CPU处理器212、通信接口218通过总线相连接。
ROM214，用于存储各种系统启动的指令。如在收到开机信号时，显示设备200电源开始启动，CPU处理器212运行ROM中系统启动指令，将存储在存储器290的操作系统拷贝至RAM213中，以使开始运行启动操作系统。当操作系统启动完成后，CPU处理器212再将存储器290中各种应用程序拷贝至RAM213中,然后，开始运行启动各种应用程序。
图形处理器216，用于产生各种图形对象，如：图标、操作菜单、以及用户输入指令显示图形等。包括运算器，通过接收用户输入各种交互指令进行运算，根据显示属性显示各种对象。以及包括渲染器，产生基于运算器得到的各种对象，进行渲染的结果显示在显示器280上。
CPU处理器212，用于执行存储在存储器290中操作系统和应用程序指令。以及根据接收外部输入的各种交互指令，来执行各种应用程序、数据和内容，以便最终显示和播放各种音视频内容。
在一些示例性实施例中，CPU处理器212，可以包括多个处理器。多个处理器可包括一个主处理器以及多个或一个子处理器。主处理器，用于在预加电模式中执行显示设备200一些操作，和/或在正常模式下显示画面的操作。多个或一个子处理器，用于在待机模式等状态下一种操作。
控制器210可以控制显示设备100的整体操作。例如： 响应于接收到用于选择在显示器280上显示UI对象的用户命令，控制器210便可以执行与由用户命令选择的对象有关的操作。
其中，所述对象可以是可选对象中的任何一个，例如超链接或图标。与所选择的对象有关操作，例如：显示连接到超链接页面、文档、图像等操作，或者执行与所述图标相对应程序的操作。用于选择UI对象用户命令，可以是通过连接到显示设备200的各种输入装置(例如，鼠标、键盘、触摸板等)输入命令或者与由用户说出语音相对应的语音命令。
存储器290，包括存储用于驱动显示设备200的各种软件模块。如：存储器290中存储的各种软件模块，包括：基础模块、检测模块、通信模块、显示控制模块、浏览器模块、和各种服务模块等。
其中，基础模块用于产后护理显示设备200中各个硬件之间信号通信、并向上层模块发送处理和控制信号的底层软件模块。检测模块用于从各种传感器或用户输入接口中收集各种信息，并进行数模转换以及分析管理的管理模块。
例如：语音识别模块中包括语音解析模块和语音指令数据库模块。显示控制模块用于控制显示器280进行显示图像内容的模块，可以用于播放多媒体图像内容和UI界面等信息。通信模块，用于与外部设备之间进行控制和数据通信的模块。浏览器模块，用于执行浏览服务器之间数据通信的模块。服务模块，用于提供各种服务以及各类应用程序在内的模块。
同时，存储器290还用存储接收外部数据和用户数据、各种用户界面中各个项目的图像以及焦点对象的视觉效果图等。
图4为本申请实施例提供的显示设备200功能配置示意图。如图4所示，存储器290用于存储操作系统、应用程序、内容和用户数据等，在控制器210控制下执行驱动显示设备200的系统运行以及响应用户的各种操作。存储器290可以包括易失性和/或非易失性存储器。
存储器290，具体用于存储驱动显示设备200中控制器210的运行程序，以及存储显示设备200内置各种应用程序，以及用户从外部设备下载的各种应用程序、以及与应用相关各种图形用户界面，以及与图形用户界面相关的各种对象，用户数据信息，以及各种支持应用的内部数据。存储器290用于存储OS内核 、中间件和应用等系统软件，以及存储输入的视频数据和音频数据、及其他用户数据。
存储器290，具体用于存储音视频处理器260-1和260-2、显示器280、通信接口230、调谐解调器220、检测器240输入/输出接口等驱动程序和相关数据。
在一些实施例中，存储器290可以存储软件和/或程序，用于表示操作系统(OS)的软件程序包括，例如：内核、中间件、应用编程接口(API)和/或应用程序。示例性的，内核可控制或管理系统资源，或其它程序所实施的功能（如所述中间件、API或应用程序），以及内核可以提供接口，以允许中间件和API，或应用访问控制器，以实现控制或管理系统资源。
示例的，存储器290，包括广播接收模块2901、频道控制模块2902、音量控制模块2903、图像控制模块2904、显示控制模块2905、音频控制模块2906、外部指令识别模块2907、通信控制模块2908、光接收模块2909、电力控制模块2910、操作系统2911、以及其他应用程序2912、浏览器模块等等。控制器210通过运行存储器290中各种软件程序，来执行诸如：广播电视信号接收解调功能、电视频道选择控制功能、音量选择控制功能、图像控制功能、显示控制功能、音频控制功能、外部指令识别功能、通信控制功能、光信号接收功能、电力控制功能、支持各种功能的软件操控平台、以及浏览器功能等其他应用。
下面结合附图对本申请实施例进行详细描述。
图5为本申请实施例提供的一种基于历史叠加的匀速运动矢量估计方法的流程示意图，可由图1中所示的显示设备200执行。如图5所示，该方法包括以下步骤：
步骤S501：获取当前视频帧中图像块的运动矢量，其中，该图像块为当前视频帧中任意一个图像块；
步骤S502：根据当前视频帧中该图像块的运动矢量，确定指向在前一视频帧中的图像块的运动矢量；
步骤S503：计算所述当前视频帧中该图像块的运动矢量与所述指向在前一视频帧中的图像块的运动矢量的运动矢量差值；
步骤S504：根据所述运动矢量差值与运动矢量差阈值之间的关系，确定所述当前视频帧中该图像块的可信度；
步骤S505：根据所述当前视频帧中该图像块的可信度与可信度阈值之间的关系，确定所述当前视频帧中该图像块的运动矢量是否为匀速运动矢量。
在执行步骤S501之前，显示设备需要先根据常规的运动估计方法确定出前一视频帧中各图像块的运动矢量以及当前视频帧中各图像块的运动矢量。常规的运动估计方法可参见现有技术，本文对此不做具体限定。
步骤S502根据当前视频帧中该图像块的运动矢量，确定指向在前一视频帧中的图像块的运动矢量的具体实现，下面举例说明：
图6为本申请提供的一种指向前一视频帧的图像块的示意图，如图6所示，假设需要确定当前视频帧中图像块(xc,yc)基于其运动矢量mvc(vxc,vyc)指向在前一视频帧中的图像块(xp,yp)的运动矢量mvp(vxp,vyp)，具体如下：
xp = xc - vxc * ∆t （1）
yp = yc - vyc * ∆t （2）
其中，∆t为两个视频帧的时间间隔，计算出指向在前一视频帧中图像块的位置信息xp和yp之后，进而得到指向在前一视频帧中的图像块(xp,yp)以及该图像块(xp,yp)的运动矢量mvp(vxp,vyp)。
步骤S503计算所述当前视频帧中该图像块的运动矢量与所述指向在前一视频帧中的图像块的运动矢量的运动矢量差值的一种方式如下：
运动矢量mvp(vxp,vyp)和运动矢量mvc(vxc,vyc)的运动矢量差值Diff的计算方式如下：
Diff= | vxp - vxc | + | vyp - vyc | （3）
需要说明的是，以上计算运动矢量差值的方法仅为一种示例，本申请不限制具体计算运动矢量差值的方法，可以为现有技术中的任意一种方法。
步骤S504根据所述运动矢量差值与运动矢量差阈值之间的关系，确定所述当前视频帧中该图像块的可信度，具体包括：
若所述运动矢量差值小于所述运动矢量差阈值，在历史可信度上增加目标可信度得到所述当前视频帧中该图像块的可信度；
若所述运动矢量差值不小于所述运动矢量差阈值，在历史可信度上减少目标可信度得到所述当前视频帧中该图像块的可信度；
其中，所述历史可信度为所述当前视频帧中该图像块在前一视频帧中对应位置处的图像块的可信度。
图7为本申请提供的一种历史可信度的获取方法的示意图，如图7所示，当前视频帧的图像块A11的历史可信度为前一视频帧的图像块A11的可信度。
本申请中，可预先存储运动矢量差值与目标可信度之间的对应关系，根据该对应关系确定所述运动矢量差值对应的所述目标可信度。该对应关系可以以表格形式表示，也可以以函数曲线的形式表示，本文不做具体限定。同时，该对应关系可以根据实际经验设置，但需要满足运动矢量差值与目标可信度之间呈反比的关系，例如，运动矢量差值越大，对应的目标可信度越小，表示认为当前视频帧中该图像块为匀速运动矢量的程度越小。
本申请中，可以根据运动矢量差值与运动矢量差阈值之间的关系，将其在历史可信度上增加的目标可信度和减少的目标可信度设置为不同的值。例如可以将运动矢量差值与目标可信度之间的对应关系，进一步分为第一对应关系和第二对应关系。
若所述运动矢量差值小于所述运动矢量差阈值，根据所述第一对应关系确定所述运动矢量差值对应的所述目标可信度；
若所述运动矢量差值不小于所述运动矢量差阈值，根据所述第二对应关系确定所述运动矢量差值对应的所述目标可信度。
通过设置不相同的第一对应关系和第二对应关系，可在不同的情形下确定相应的目标可信度，使得本申请中获取当前视频帧中该图像块的可信度的方式更加灵活。
此外，本申请还可以进一步结合图像块之间的相似度，更加精细的确定当前视频帧中该图像块的目标可信度，具体如下：
计算所述当前视频帧中该图像块与所述指向在前一视频帧中的图像块之间的相似度；
根据所述相似度与相似度阈值之间的关系和所述运动矢量差值与运动矢量差阈值之间的关系，确定所述当前视频帧中该图像块的可信度，具体包括：
若所述运动矢量差值小于所述运动矢量差阈值，且所述相似度大于所述相似度阈值，根据第一函数关系确定所述目标可信度，在历史可信度上增加所述目标可信度得到所述当前视频帧中该图像块的可信度；
若所述运动矢量差值小于所述运动矢量差阈值，且所述相似度不大于所述相似度阈值，根据第二函数关系确定所述目标可信度，在历史可信度上增加所述目标可信度得到所述当前视频帧中该图像块的可信度；
若所述运动矢量差值不小于所述运动矢量差阈值，且所述相似度大于所述相似度阈值，根据第三函数关系确定所述目标可信度，在历史可信度上减少所述目标可信度得到所述当前视频帧中该图像块的可信度；
若所述运动矢量差值不小于所述运动矢量差阈值，且所述相似度不大于所述相似度阈值，根据第四函数关系确定所述目标可信度，在历史可信度上减少所述目标可信度得到所述当前视频帧中该图像块的可信度。
本申请中，函数关系对应的斜率需要满足：第一函数关系的斜率k1大于第二函数关系的斜率k2，第三函数关系的斜率k3小于第四函数关系的斜率k4，其中，函数关系表示运动矢量差值与目标可信度之间的函数关系。
步骤S505根据所述当前视频帧中该图像块的可信度与可信度阈值之间的关系，确定所述当前视频帧中该图像块的运动矢量是否为匀速运动矢量，具体包括：
若该图像块的可信度大于所述可信度阈值，确定所述当前视频帧中该图像块的运动矢量为匀速运动矢量；
若该图像块的可信度不大于所述可信度阈值，确定所述当前视频帧中该图像块的运动矢量不是匀速运动矢量。
执行完步骤S505之后，便可确定出当前视频帧中的该图像块是否为匀速运动矢量。
需要说明的是，本方法步骤中涉及到的运动矢量差阈值、可信度阈值、相似度阈值均根据实际经验设置，本文不做具体限制。
图8为本申请实施例提供的一种基于历史叠加的匀速运动矢量估计方法的流程示意图之一，包括如下步骤：
步骤S601：将输入视频帧划分为M*N个图像块，执行步骤S602。例如，输入视频帧的分辨率为1920*1080，将其划分为240*135个图像块。
步骤S602：获得前一视频帧各图像块的运动矢量以及当前视频帧各图像块的运动矢量，执行步骤S603。
如前文所述，图像块的运动矢量可采用现有技术中任意一种方式获得。
步骤S603：获取当前视频帧中图像块(xc,yc)的运动矢量mvc，其中，图像块(xc,yc)为当前视频帧中任意一个图像块，执行步骤S604。
步骤S604：根据当前视频帧中该图像块(xc,yc)的运动矢量mvc，确定指向在前一视频帧中的图像块(xp,yp)的运动矢量mvp，执行步骤S605。
其中，确定图像块(xp,yp)的位置可参见前文描述，此处不再展开叙述。
步骤S605：计算运动矢量mvp与运动矢量mvc的运动矢量差值，执行步骤S606。
其中，确定运动矢量差值可参见前文描述，此处不再展开叙述。
步骤S606：判断所述运动矢量差是否小于运动矢量差阈值，若是，执行步骤S607，若否，执行步骤S608。
其中，运动矢量差阈值可根据实际经验设置。
步骤S607：在历史可信度上增加目标可信度得到当前视频帧中该图像块(xc,yc)的可信度，执行步骤S609。
步骤S608：在历史可信度上减少目标可信度得到当前视频帧中该图像块(xc,yc)的可信度，执行步骤S609。
关于目标可信度的具体取值，本申请给出多种方法，具体可参见前文描述，此处不再赘述。
步骤S609：判断当前视频帧中该图像块(xc,yc)的可信度是否大于可信度阈值，若是，执行步骤S610，若否，执行步骤S611。
其中，可信度阈值根据实际经验设置。
步骤S610：确定当前视频帧中该图像块(xc,yc)的运动矢量mvc为匀速运动矢量。例如视频帧中的字幕对应的运动矢量为匀速运动矢量。
步骤S611：确定当前视频帧中该图像块(xc,yc)的运动矢量mvc不是匀速速运动矢量。
下面以视频帧中图像块(1,1)为例，假设图像块(1,1)的可信度初始值为0，运动矢量差阈值为2，可信度阈值为8，具体如下：
第一帧，假设图像块(1,1)的运动矢量差值为0，此时与运动矢量差阈值比较，0＜2，因此需要在图像块(1,1)的历史可信度上叠加上目标可信度4，得到第一帧中图像块(1,1)的可信度为4（0+4）。通过与可信度阈值比较，4＜8，确定图像块(1,1)的运动矢量不是匀速运动矢量。
第二帧，假设图像块(1,1)的运动矢量与其所指向在第一帧的图像块的运动矢量的运动矢量差值为1，此时与运动矢量差阈值比较，1＜2，因此需要在图像块(1,1)的历史可信度上叠加上目标可信度3，得到第二帧中图像块(1,1)的可信度为7（4+3）。通过与可信度阈值比较，7＜8，确定图像块(1,1)的运动矢量不是匀速运动矢量。
第三帧，假设图像块(1,1)的运动矢量与其所指向在第二帧的图像块的运动矢量的运动矢量差值为1，此时与运动矢量差阈值比较，1＜2，因此需要在图像块(1,1)的历史可信度上叠加上目标可信度3，得到第三帧中图像块(1,1)的可信度为10（7+3）。通过与可信度阈值比较，10＞8，确定图像块(1,1)的运动矢量为匀速运动矢量。
第四帧，假设图像块(1,1)的运动矢量与其所指向在第三帧的图像块的运动矢量的运动矢量差值为3，此时与运动矢量差阈值比较，3＞2，因此需要在图像块(1,1)的历史可信度上减少上目标可信度1，得到第四帧中图像块(1,1)的可信度为9（10-1）。通过与可信度阈值比较，9＞8，确定图像块(1,1)的运动矢量为匀速运动矢量。
整体上，目标可信度满足随着运动矢量差值的增大而减少的趋势。针对偶然出现矢量误判（乱矢量被误判为匀速运动矢量或者匀速运动矢量被误判为乱矢量），本申请提供的方法不会立刻跳出历史基础，一定程度上排除了乱矢量的干扰，有效降低了矢量误判的概率，提高了识别匀速运动矢量的准确性。
图9为本申请实施例提供的一种基于历史叠加的匀速运动矢量估计方法的流程示意图之二，具体包括如下步骤：
步骤S1101：将输入视频帧划分为M*N个图像块，执行步骤S1102。
步骤S1102：获得前一视频帧各图像块的运动矢量以及当前视频帧各图像块的运动矢量，执行步骤S1103。
步骤S1103：获取当前视频帧中图像块(xc,yc)的运动矢量mvc，其中，图像块(xc,yc)为当前视频帧中任意一个图像块，执行步骤S1104。
步骤S1104：根据当前视频帧中该图像块(xc,yc)的运动矢量mvc，确定指向在前一视频帧中的图像块(xp,yp)的运动矢量mvp，执行步骤S1105。
步骤S1105：计算运动矢量mvp与运动矢量mvc的运动矢量差值，执行步骤S1106。
步骤S1106：计算当前视频帧中该图像块(xc,yc)与指向在前一视频帧中的图像块(xp,yp)之间的相似度，执行步骤S1107。
其中，相似度的计算方法可参见现有技术，本文不做具体限定。
步骤S1107：判断运动矢量差值是否小于运动矢量差阈值，若是，执行步骤S1108，若否，执行步骤S1114。
步骤S1108：判断所述相似度是否大于相似度阈值，若是，执行步骤S1109，若否，执行步骤S1110。
其中，相似度阈值根据实际经验设置。
步骤S1109：根据第一函数关系确定目标可信度，在历史可信度上增加该目标可信度得到当前视频帧中该图像块(xc,yc)的可信度，执行步骤S1111。
其中，函数关系用来表示运动矢量差值与目标可信度之间的关系，用k1表示第一函数关系的斜率。
步骤S1110：根据第二函数关系确定目标可信度，在历史可信度上增加该目标可信度得到当前视频帧中该图像块(xc,yc)的可信度，执行步骤S1111。
其中，用k2表示第二函数关系的斜率，与步骤S1109中的第一函数对应的斜率k1相比，k1＞k2。
步骤S1111：判断当前视频帧中该图像块(xc,yc)的可信度是否大于可信度阈值，若是，执行步骤S1112，若否，执行步骤S1113。
步骤S1112：确定当前视频帧中该图像块(xc,yc)的运动矢量mvc为匀速运动矢量。
步骤S1113：确定当前视频帧中该图像块(xc,yc)的运动矢量mvc不是匀速运动矢量。
步骤S1114：判断所述相似度是否大于相似度阈值，若是，执行步骤S1115，若否，执行步骤S1116。
步骤S1115：根据第三函数关系确定目标可信度，在历史可信度上减少该目标可信度得到当前视频帧中该图像块(xc,yc)的可信度，执行步骤S1111。
其中，用k3表示第三函数关系的斜率。
步骤S1116：根据第四函数关系确定目标可信度，在历史可信度上减少该目标可信度得到当前视频帧中该图像块(xc,yc)的可信度，执行步骤S1111。
其中，用k4表示第四函数关系的斜率，与步骤S1115中的第三函数对应的斜率k3相比，k4＞k3。
下面以视频帧中图像块(1,1)为例，假设图像块(1,1)的可信度初始值为0，运动矢量差阈值为2，可信度阈值为8，相似度阈值为50，具体如下：
第一帧，假设图像块(1,1)的运动矢量差值为1，相似度为80，此时与运动矢量差阈值比较，1＜2，再与相似度阈值比较，80＞50，则根据第一函数关系确定图像块(1,1)需要在历史可信度上叠加上目标可信度为4，得到第一帧中图像块(1,1)的可信度为4（0+4）。通过与可信度阈值比较，4＜8，确定图像块(1,1)的运动矢量不是匀速运动矢量。
第二帧，假设图像块(1,1)的运动矢量差值为1，相似度为30，此时与运动矢量差阈值比较，1＜2，再与相似度阈值比较，30＜50，则根据第二函数关系确定图像块(1,1)需要在历史可信度上叠加上目标可信度为2，得到第二帧中图像块(1,1)的可信度为6（4+2）。通过与可信度阈值比较，6＜8，确定图像块(1,1)的运动矢量不是匀速运动矢量。
此时需要理解的是，第一函数关系对应的斜率k1要大于第二函数关系对应的斜率k2，因此针对第一帧和第二帧，两者的运动矢量差均为1，均小于运动矢量差阈值时，两者对应的目标可信度不同，斜率k1对应的目标可信度为4，斜率k2对应的目标可信度为2，可见4＞2，即k1＞k2。
第三帧，假设图像块(1,1)的运动矢量差值为5，相似度为80，此时与运动矢量差阈值比较，5＞2，再与相似度阈值比较，80＞50，则根据第三函数关系确定图像块(1,1)需要在历史可信度上减少上目标可信度为0.5，得到第三帧中图像块(1,1)的可信度为5.5（6-0.5）。通过与可信度阈值比较，5.5＜8，确定图像块(1,1)的运动矢量不是匀速运动矢量。
第四帧，假设图像块(1,1)的运动矢量差值为5，相似度为30，此时与运动矢量差阈值比较，5＞2，再与相似度阈值比较，30＜50，则根据第四函数关系确定图像块(1,1)需要在历史可信度上减少上目标可信度为1，得到第四帧中图像块(1,1)的可信度为4.5（5.5-1）。通过与可信度阈值比较，4.5＜8，确定图像块(1,1)的运动矢量不是匀速运动矢量。
此时需要理解的是，第三函数关系对应的斜率k3要小于第四函数关系对应的斜率k4，因此针对第三帧和第四帧，两者的运动矢量差均为5，均大于运动矢量差阈值时，两者对应的目标可信度不同，斜率k3对应的目标可信度为0.5，斜率k4对应的目标可信度为1，可见0.5＜1，即k3＜k4。
此外，整体上，目标可信度满足随着运动矢量差值的增大而减少的趋势。
本申请提供的一种基于历史叠加的匀速运动矢量估计方法以及使用该方法的显示设备，根据现有技术中的运动估计算法得到当前帧各图像块的运动矢量以及前一帧各图像块的运动矢量之后，计算当前帧中该图像块的运动矢量与其指向在前一视频帧中的图像块的运动矢量之间的运动矢量差值，确定当前帧中该图像块的可信度，再根据该可信度与可信性阈值之间的关系，确定当前帧中该图像块的运动矢量是否为匀速运动矢量。针对偶然出现矢量误判（乱矢量被误判为匀速运动矢量或者匀速运动矢量被误判为乱矢量），不会立刻跳出历史基础，一定程度上排除了乱矢量的干扰，有效降低了矢量误判的概率，提高了识别匀速运动矢量的准确性，保证了匀速运动矢量的矢量特性，使得显示设备具有更优质的显示效果。
基于同一发明构思，本申请实施例中还提供了一种图像处理装置，如图10所示，该装置1200包括：
获取单元1201：用于获取当前视频帧中图像块的运动矢量，其中，该图像块为当前视频帧中任意一个图像块；
第一确定单:1202：用于根据当前视频帧中该图像块的运动矢量，确定指向在前一视频帧中的图像块的运动矢量；
第一计算单元1203：用于计算所述当前视频帧中该图像块的运动矢量与所述指向在前一视频帧中的图像块的运动矢量的运动矢量差值；
第二确定单元1204：用于根据所述运动矢量差值与运动矢量差阈值之间的关系，确定所述当前视频帧中该图像块的可信度；
第三确定单元1205：用于根据所述当前视频帧中该图像块的可信度与可信度阈值之间的关系，确定所述当前视频帧中该图像块的运动矢量是否为匀速运动矢量。
其中，第二确定单元1204具体包括：
若所述运动矢量差值小于所述运动矢量差阈值，在历史可信度上增加目标可信度得到所述当前视频帧中该图像块的可信度；
若所述运动矢量差值不小于所述运动矢量差阈值，在历史可信度上减少目标可信度得到所述当前视频帧中该图像块的可信度；
其中，所述历史可信度为所述当前视频帧中该图像块在前一视频帧中对应位置处的图像块的可信度。
进一步的，预先存储所述运动矢量差值与所述目标可信度之间的对应关系，根据所述对应关系确定所述运动矢量差值对应的所述目标可信度。
进一步的，所述对应关系包括第一对应关系和第二对应关系，
若所述运动矢量差值小于所述运动矢量差阈值，根据所述第一对应关系确定所述运动矢量差值对应的所述目标可信度；
若所述运动矢量差值不小于所述运动矢量差阈值，根据所述第二对应关系确定所述运动矢量差值对应的所述目标可信度。
其中，第三确定单元1205具体包括：
若该图像块的可信度大于所述可信度阈值，确定所述当前视频帧中该图像块的运动矢量为匀速运动矢量；
若该图像块的可信度不大于所述可信度阈值，确定所述当前视频帧中该图像块的运动矢量不是匀速运动矢量。
此外，该装置1200还包括第二计算单元1206和第四确定单元1207。
第二计算单元1206：用于计算所述当前视频帧中该图像块与所述指向在前一视频帧中的图像块之间的相似度。
第四确定单元1207：用于根据所述相似度与相似度阈值之间的关系和所述运动矢量差值与运动矢量差阈值之间的关系，确定所述当前视频帧中该图像块的可信度。
其中，第四确定单元1207具体包括：
若所述运动矢量差值小于所述运动矢量差阈值，且所述相似度大于所述相似度阈值，根据第一函数关系确定所述目标可信度，在历史可信度上增加所述目标可信度得到所述当前视频帧中该图像块的可信度；
若所述运动矢量差值小于所述运动矢量差阈值，且所述相似度不大于所述相似度阈值，根据第二函数关系确定所述目标可信度，在历史可信度上增加所述目标可信度得到所述当前视频帧中该图像块的可信度；
若所述运动矢量差值不小于所述运动矢量差阈值，且所述相似度大于所述相似度阈值，根据第三函数关系确定所述目标可信度，在历史可信度上减少所述目标可信度得到所述当前视频帧中该图像块的可信度；
若所述运动矢量差值不小于所述运动矢量差阈值，且所述相似度不大于所述相似度阈值，根据第四函数关系确定所述目标可信度，在历史可信度上减少所述目标可信度得到所述当前视频帧中该图像块的可信度；
其中，所述函数关系为所述运动矢量差值与所述目标可信度之间的函数关系，所述第一函数关系的斜率大于所述第二函数关系的斜率，所述第三函数关系的斜率小于所述第四函数关系的斜率，所述历史可信度为所述当前视频帧中该图像块在前一视频帧中对应位置处的图像块的可信度。
基于同一发明构思，本申请实施例还提供一种计算机可读非易失性存储介质，包括程序代码，当所述程序代码在显示设备上运行时，所述程序代码用于使所述显示设备执行上述任意一种基于历史叠加的匀速矢量估计方法的步骤。
基于同一发明构思，本申请还提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述任意一种基于历史叠加的匀速矢量估计方法的步骤。
本领域内的技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质（包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等）上实施的计算机程序产品的形式。
本申请是参照根据本申请的方法、设备（系统）、和计算机程序产品的流程图和／或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和／或方框图中的每一流程和／或方框、以及流程图和／或方框图中的流程和／或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和／或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和／或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和／或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
显然，本领域的技术人员可以对本申请进行各种改动和变型而不脱离本申请的精神和范围。这样，倘若本申请的这些修改和变型属于本申请权利要求及其等同技术的范围之内，则本申请也意图包含这些改动和变型在内。

Claims (10)

1.一种基于历史叠加的匀速运动矢量估计方法，其特征在于，所述方法包括：
获取当前视频帧中图像块的运动矢量，其中，该图像块为当前视频帧中任意一个图像块；
根据当前视频帧中该图像块的运动矢量，确定指向在前一视频帧中的图像块的运动矢量；
计算所述当前视频帧中该图像块的运动矢量与所述指向在前一视频帧中的图像块的运动矢量的运动矢量差值；
根据所述运动矢量差值与运动矢量差阈值之间的关系，确定所述当前视频帧中该图像块的可信度；
根据所述当前视频帧中该图像块的可信度与可信度阈值之间的关系，确定所述当前视频帧中该图像块的运动矢量是否为匀速运动矢量。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述运动矢量差值与运动矢量差阈值之间的关系，确定所述当前视频帧中该图像块的可信度，具体包括：
若所述运动矢量差值小于所述运动矢量差阈值，在历史可信度上增加目标可信度得到所述当前视频帧中该图像块的可信度；
若所述运动矢量差值不小于所述运动矢量差阈值，在历史可信度上减少目标可信度得到所述当前视频帧中该图像块的可信度；
其中，所述历史可信度为所述当前视频帧中该图像块在前一视频帧中对应位置处的图像块的可信度。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，预先存储所述运动矢量差值与所述目标可信度之间的对应关系，根据所述对应关系确定所述运动矢量差值对应的所述目标可信度。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述对应关系包括第一对应关系和第二对应关系，
若所述运动矢量差值小于所述运动矢量差阈值，根据所述第一对应关系确定所述运动矢量差值对应的所述目标可信度；
若所述运动矢量差值不小于所述运动矢量差阈值，根据所述第二对应关系确定所述运动矢量差值对应的所述目标可信度。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述当前视频帧中该图像块的可信度与可信度阈值之间的关系，确定所述当前视频帧中该图像块的运动矢量是否为匀速运动矢量，具体包括：
若该图像块的可信度大于所述可信度阈值，确定所述当前视频帧中该图像块的运动矢量为匀速运动矢量；
若该图像块的可信度不大于所述可信度阈值，确定所述当前视频帧中该图像块的运动矢量不是匀速运动矢量。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
计算所述当前视频帧中该图像块与所述指向在前一视频帧中的图像块之间的相似度；
根据所述相似度与相似度阈值之间的关系和所述运动矢量差值与运动矢量差阈值之间的关系，确定所述当前视频帧中该图像块的可信度。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，根据所述相似度与相似度阈值之间的关系和所述运动矢量差值与运动矢量差阈值之间的关系，确定所述当前视频帧中该图像块的可信度，具体包括：
若所述运动矢量差值小于所述运动矢量差阈值，且所述相似度大于所述相似度阈值，根据第一函数关系确定所述目标可信度，在历史可信度上增加所述目标可信度得到所述当前视频帧中该图像块的可信度；
若所述运动矢量差值小于所述运动矢量差阈值，且所述相似度不大于所述相似度阈值，根据第二函数关系确定所述目标可信度，在历史可信度上增加所述目标可信度得到所述当前视频帧中该图像块的可信度；
若所述运动矢量差值不小于所述运动矢量差阈值，且所述相似度大于所述相似度阈值，根据第三函数关系确定所述目标可信度，在历史可信度上减少所述目标可信度得到所述当前视频帧中该图像块的可信度；
若所述运动矢量差值不小于所述运动矢量差阈值，且所述相似度不大于所述相似度阈值，根据第四函数关系确定所述目标可信度，在历史可信度上减少所述目标可信度得到所述当前视频帧中该图像块的可信度；
其中，所述函数关系为所述运动矢量差值与所述目标可信度之间的函数关系，所述第一函数关系的斜率大于所述第二函数关系的斜率，所述第三函数关系的斜率小于所述第四函数关系的斜率，所述历史可信度为所述当前视频帧中该图像块在前一视频帧中对应位置处的图像块的可信度。
8.一种图像处理装置，其特征在于，包括：
获取单元：用于获取当前视频帧中图像块的运动矢量，其中，该图像块为当前视频帧中任意一个图像块；
第一确定单元：用于根据当前视频帧中该图像块的运动矢量，确定指向在前一视频帧中的图像块的运动矢量；
第一计算单元：用于计算所述当前视频帧中该图像块的运动矢量与所述指向在前一视频帧中的图像块的运动矢量的运动矢量差值；
第二确定单元：用于根据所述运动矢量差值与运动矢量差阈值之间的关系，确定所述当前视频帧中该图像块的可信度；
第三确定单元：用于根据所述当前视频帧中该图像块的可信度与可信度阈值之间的关系，确定所述当前视频帧中该图像块的运动矢量是否为匀速运动矢量。
9.一种显示设备，其特征在于，包括：
显示器，用于显示视频图像；
控制器，与所述显示器耦接，被配置为执行时实现权利要求1-8任一项所述的方法步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质内存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1-8任一项所述的方法步骤。
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