CN1934871B

CN1934871B - 在视频编码中对帧间预测进行模式判定的方法和系统

Info

Publication number: CN1934871B
Application number: CN200480027851XA
Authority: CN
Inventors: 林庆帆; 吴达军; 吴思; 王逸平; 潘峰; 林晓; 李政国
Original assignee: Agency for Science Technology and Research Singapore
Current assignee: Agency for Science Technology and Research Singapore
Priority date: 2003-08-25
Filing date: 2004-08-25
Publication date: 2011-08-10
Anticipated expiration: 2024-08-25
Also published as: JP2007503757A; JP4777889B2; TW200516992A; US8094720B2; KR101054543B1; US20070140337A1; CN1934871A; TWI358951B; EP1687985A4; KR20060080184A; EP1687985A1; WO2005020588A1

Abstract

一种用于在视频编码中帧间模式预测的方法，所述方法包含：对图像的数据块作零运动检验；基于对零运动的检验来计算数据块的帧差；以及基于所计算的帧差做出帧间模式预测选择。

Description

在视频编码中对帧间预测进行模式判定的方法和系统

发明领域

本发明涉及视频编码、视频压缩、视频通信、视频信号处理、图像处理、模式识别以及计算机视觉，尤其涉及H.264高级视频编码。

背景技术

新兴的视频信号编解码(即H.264)的提议者预计：该方案会允许以小于1Mbit/秒的数据速率进行基于互联网协议的广播品质视频的传送。虽然在2004年之前对H.264的需求可能不会达到很大量，但是该编解码器正在通过广播行业而被快速地认识，并且该编解码器足以使长期以来作为MPEG-2的逻辑交互提升的MPEG-4在混洗中消逝。H.264提议者同样评论：编解码器把带宽降低百分之五十或更多的能力有潜能让电话公司无须修改它们的基础设施即可传递广播品质的视频。H.264可以令有线及卫星営运者能够提供更多频道，并让消费者于个人录像机内储存多两倍的节目或在DVD录像机记录高分辨率电影。

典型地，一种H.264的16×16宏块包括一种尺寸的宏块的四种类型110以及另一种尺寸的宏块的四种子类型120，如图1所示。四种子类型块120是部分P8×8类型宏块107。四种宏块类型尺寸110包括一16×16类型宏块101、一16×8类型宏块103、一8×16类型宏块以及一P8×8类型宏块107。四种子类型包括8×8子类型109、8×4子类型111、4×8子类型113、4×4子类型115。

通常，对每个块都执行运动估计，而不考虑尺寸。每个块的编码都遵循运动估计。通过寻找其产生最佳率失真性能的块尺寸而确定块的最佳尺寸，如图2所示。

如图2中所示，在步骤201执行对每个16×16、16×8和8×16宏块类型(101、103、105)的快速运动估计。在步骤203，以不同的尺寸编码并且存储最佳率失真的结果。在步骤205，对四种(8×8、8×4、4×8、4×4)子类型宏块(109、111、113、115)中的每一个执行快速运动估计。在步骤207，把不同的8×8子类型宏块编码并且存储最佳率失真的结果。在步骤209，从来自三种16×16、16×8、8×16宏块(101、103、105)和四种子类型(109、111、113、115)的所存储结果中选择其产生最佳率失真的模式。

假定不得不执行二十一次运动估计以便寻找每个可变尺寸的块的运动矢量，很明显帧间模式判定可能是一种很耗费时间的处理。此外，仅利用属于最佳尺寸块的运动矢量而其余的运动矢量最后被丢弃，导致了计算资源的浪费。

在至少优选实施例中，本发明设法提供了一种快速编码技术以符合这种需求并满足行业需要。

根据本发明第一方面，提供了一种用于在视频编码中帧间模式预测的方法，所述方法包含：

对图像的数据块作零运动检验；

基于对零运动的检验来计算数据块的帧差；以及

基于所计算的帧差做出帧间模式预测选择。

所述方法进一步包含步骤：

检验数据块的均匀性，以及

基于数据块均匀性的检验做出帧间模式预测选择。

进一步基于数据块均匀性检验而做出帧间模式预测选择进一步包含基于帧内模式预测选择做出帧间模式选择。

帧内模式预测选择包含垂直对水平的帧内模式预测选择。

垂直对水平的帧内模式预测选择包含产生图像的边缘方向信息，以及

检测图像的一个或多个边缘的方向。

对图像的数据块作零运动检验之前实施帧内模式预测选择。

所述方法进一步包含进一步基于数据块子类型的均匀性检验而做出帧间模式预测选择。

所述方法进一步包含基于帧间模式预测选择在不同的所选块尺寸上执行运动估计。

所述方法进一步包含基于帧间模式预测选择在不同的所选块尺寸上执行率失真优化。

对数据块作零运动检验包含检验并列的前数据块是否具有零运动向量。

根据本发明的第二方面，提供了一种用于在视频编码中帧间模式预测的系统，所述系统包含：

运动检测单元，对图像的数据块作零运动检验；以及

处理器单元，基于对零运动的检验来计算数据块的帧差；以及基于所计算的帧差做出帧间模式预测选择。

所述系统进一步包含：均匀性检测单元，检验数据块的均匀性；以及

处理器单元，基于数据块均匀性的检验而进一步做出帧间模式预测选择。

在基于数据块均匀性的检验而做出帧间模式预测选择中，处理器单元进一步基于帧内模式预测选择而做出帧间模式选择。

帧内模式预测选择包含垂直对水平的帧内模式预测选择。

垂直对水平的帧内模式预测选择包含产生图像的边缘方向信息，以及检测图像的一个或多个边缘的方向。

所述系统进一步包含由均匀性检测单元基于数据块子类型均匀性的检验而做出帧间模式预测选择。

处理器单元基于帧间模式预测选择在不同的所选块尺寸上进一步执行运动估计。

处理器单元基于帧间模式预测选择在不同的所选块尺寸上进一步执行率失真优化。

运动检测单元检验并列的前数据块是否具有零运动向量以对数据块作零运动检验。

根据本发明第三方面，提供了一种具有其上存储了计算机可读代码装置的数据存储媒体，所述计算机可读代码装置用于指示计算机在视频编码中执行帧间模式预测方法，所述方法包含：

对图像的数据块作零运动检验；

基于对零运动的检验来计算数据块的帧差；以及

基于所计算的帧差做出帧间模式预测选择。

所述方法进一步包含步骤：

检验数据块的均匀性，以及

基于数据块均匀性的检验做出帧间模式预测选择。

所述方法进一步包含由均匀性检测单元基于数据块子类型均匀性的检验而做出帧间模式预测选择。

附图说明

仅通过举例的方式并连同附图，从以下所写的说明书中所属领域普通技术人员将更好地理解本发明的实施例，并且对于所属领域普通技术人员来说本发明的实施例将更容易明白，其中：

图1是用于H.264的不同宏块类型的方框图；

图2是显示通过率失真优化而确定最佳帧间模式的步骤的示意图；以及

图3是显示快速帧间模式算法的实施例的流程图。

图4是举例说明用于实现根据实施例的方法和系统的计算机系统的简图。

具体实施方式

如上所述，在H.264中，总共有用于一个宏块(16×16块)的7种不同的块尺寸(16×16、16×8、8×16、8×8、8×4、4×8、以及4×4块)。

运动估计和率失真优化(Rate Distortion Optimisation，RDO)被执行以在导致编码器处大量计算负载的宏块中找到最佳块尺寸。如果准确地预测出所述块尺寸，那么对于运动估计和RDO计算来说将显著地节约时间。

可以看出当视频对象移动时，视频对象的各部分会一起移动。“空间运动的平滑性”从这个观察中出现并且″空间运动的平滑性″通常用于数据压缩中。根据观察，在自然或合成的视频序列中均匀的区域可能属于相同的视频对象并且从而也一起移动。在H.264中利用可变块尺寸的一个主要原因是为了更充分地表现视频对象的运动。由于均匀的区域势必一起移动，所以帧中的均匀块应该具有类似的运动并且不应该被进一步拆分成较小的块。为了避免用于拆分块的进一步计算，在示例实施例中的均匀块检测包括以下步骤：

1)检测均匀块。

2)如果所述块是均匀的，则采用示例实施例中此处公开的算法。

3)继续进行RDO优化以找到最佳块尺寸。

参考图3，在检验发现上述所配置的16×16块具有零运动向量并且预测误差小于固定阈值之后，当前宏块被认为是16×16宏块类型并且完全跳过RDO计算。

当16×16块被检测为均匀的块(步骤S313)时，选择16×16块尺寸，以及，此外，也考察16×8或8×16块尺寸(步骤S323)。下面将描述步骤S323的细节。在16×8或8×16块结构上包括RDO计算的原因是为了迎合当编解码器从上述帧中找不到16×16均匀块的较好预测时的情况。然而值得注意的是，由于RDO之后大多数的均匀区域不会分为较小的块尺寸因此这些机会是非常小的。16×8或8×16块的选择取决于示例实施例中的快速帧内模式判定方法的结果。如果所选帧内模式是垂直预测，则除16×16以外还采用8×16块。如果选择模式是水平预测，则除16×16之外，作为替代还采用16×8块。否则，只采用16×16块。

当8×8块被检测为均匀区域时，最后所选尺寸仅仅是8×8块，跳过对8×4、4×8以及4×4块尺寸的RDO计算。

除利用空间特性之外，也利用视频对象的静止特性。当视频对象停止移动时，存在一种很高的趋势，即它是16×16块。因此，如果来自上述帧的所配置16×16块被发现是零运动的，那么计算宏块的差异。如果差异很小，则仅采用16×16块尺寸。

图3显示了示例实施例的详细步骤。对于宏块的每个不同尺寸来说存在八种标志。当设置标志时，表示要采用相应的块尺寸。按照表1来定义所述模式：

o.	模式	描述
			1	16×16块
	2	16×8块
			3	8×16块
	4	8×8块
			5	8×4块
	6	4×8块
			7	4×4块
	8	P8×8块

表1

在步骤S301采用苏贝尔边缘算子以利用等式(1)检测并产生图像的边缘映射。在步骤S303，边缘方向的直方图被产生以便用于快速帧内模式判定步骤。

在步骤S305，对表1中所示的八种不同模式设置标志。在步骤S307，完成并列的前16×16块是否具有零运动向量的检验。如果步骤S307结果为“否”，则完成步骤S313以检测宏块是否是均匀的。

如果步骤S307结果为“是”，则在步骤S309计算宏块的帧差。如果宏块的帧差大于阈值Thd_diff(步骤S311)，则在步骤S313完成检验以确定宏块是否是均匀的。

如果宏块的帧差小于阈值Thd_diff，则清除除模式1(表1所示)之外的所有模式标志。接着，在16×16宏块上执行运动估计并且对它编码。继续编码另一个宏块。

在步骤S313，做出宏块估算以通过在等式(3)中计算H_n.m来检测它是否是均匀的。

在步骤S313，如果宏块是均匀的，则H.264编码器在16×16以及选择性地(参考步骤S323)在16×8或8×16块上执行RDO。在步骤s317跳过对不同尺寸(表1的模式4、5、6、7、8)的其他计算并且从刚才计算的模式中选择最佳方式。

16×8或8×16块的选择取决于步骤S323的快速帧内模式判定的结果。如果所选帧内模式是垂直预测，则除了16×16块尺寸之外，是8×16块。如果所选模式是水平预测，则除了16×16块尺寸之外，作为替代采用16×8块尺寸。否则，仅采用16×16块尺寸。在步骤S327，在所选定的块尺寸上执行RDO和运动估计。保存最佳模式的结果。具有最低RDO成本的那个模式被选作所选定的模式尺寸。

在步骤S313，如果宏块是不均匀的，那么对于每个8×8块，在步骤S319完成检验以通过计算等式(3)确定它是否是均匀的。当从步骤S313移动到步骤S319时，清除标志1、2和3。

如果在S319的检验结果为“否”，则在步骤S325做出检验以确定是否已经计算了宏块中的所有四个8×8块。如果在步骤S325的检验结果为 “否”，那么对下一个8×8块执行步骤S319。如果在步骤S325的检验结果为“是”，那么在步骤S327，在设置了它们的标志的相应宏块类型和子类型上执行运动估计和RDO。

如果在S319检验结果为“是”，则在步骤S321，对于那个具体的8×8块清除模式5、6、7标志。因此在步骤S325，做出检验以确定是否已经处理了宏块中的所有四个8×8块。如果在步骤S325的检验结果为“否”，那么对下一个8×8块执行步骤S319。如果在步骤S325的检验结果为“是”，那么在步骤S327，在设置了它们的标志的相应宏块类型和子类型上执行运动估计和RDO。

上述步骤被集成到帧间模式预测功能模块中，所述帧间模式预测功能模块由H.264编码器来运行以执行适当的宏块编码。

Thd_H和Thd_diff的值是固定的或者是适合于量化参数的。通过对量化参数修改阈值，改善了时间节约并且与固定阈值相比在从低到高比特率的视频品质性能中不存在杂音信息。比特率也不会升高。阈值的计算如下：

Thd＝λ₁(5/16+3/128QP)

其中QP是量化参数。当Thd＝Thd_H时，对16×16块来说λ₁的典型值是19000，而对8×8块来说λ₁是200。当Thd＝Thd_diff时，λ₁的典型值是190。

如果区域中的纹理具有非常类似的空间性质，则区域是均匀的。最简单的方法是通过利用诸如标准差、变异、偏度和峰度之类的统计测度来测量纹理性质。甚至可以利用高斯马尔科夫随机场(Gaussian Markov RandomField)来对纹理建立模型。也可以在纹理的可变窗口尺寸上利用基于假设并测试的方法来分别对不同的纹理进行标注，这是非常有效的，但是计算密集并且可能降低执行快速帧间模式判定中的总速度增益。

在示例的实施例中，均匀的区域被实际地、有效地且快速地检测。

示例实施例采用了边缘检测方法，其用于快速帧内模式判定技术。快速帧内模式判定用来加快在相互参考帧编码期间的编码时间。由于在快速帧内模式判定之前已经计算了对检测均匀的区域的预计算，因此会减少所述预计算。

在示例实施例中，通过在垂直与水平方向中利用苏贝尔算子(Sobel operator)而以快速帧内模式判定技术计算了边缘映射。对于尺寸为N行M列的图像帧中的像素p_ij，i∈1，2，K，N，j∈1，2，K，M，相应的边缘向量

{\overset{&RightArrow;}{D}}_{i, j} = {{dx}_{i, j}, {dy}_{i, j}}

计算如下：

dx_i，j＝p_i-1，j+1+2×p_i，j+1+p_i+j+1-p_i-1，j-1-2p_i，j-1-p_i+1，j-1 (1)

dy_i，j＝p_i+1，j-1+2×p_i+1，j+p_i+1，j+1-p_i-1，j-1-2×p_i-1，j-p_i-1，j+1

其中dx_i，j和dy_i，j表示在垂直与水平方向的各自差异程度。边缘向量的幅值按照以下来计算：

Amp ({\overset{&RightArrow;}{D}}_{i, j}) = | {dx}_{i, j} | + | {dy}_{i, j} | - - - (2)

这是为了利用快速帧内模式判定中的边缘向量的预计算幅值(Amp)来确定块是否是均匀的。如果在块中的所有像素位置处边缘向量的幅值之和小于Thd_H，则将它分类为均匀的块，否则它是不均匀的。如果n和m指宏块MB_n，m行和列的索引，那么：

其中H_n，m＝1表示宏块MB_n，m是均匀的块，否则是不均匀的。必须强调的是在快速帧内模式判定之前已经完成了所述计算并且在这一阶段唯一的附加作业是等式(3)中的加法运算。

快速帧间(INTER)模式预测实现为JM5.0c编码器方案。所采用的快速运动估计算法来自于JVT-F017，而快速帧内(INTRA)预测方法来自于JVT-G013。利用现有的系统(快速运动估计+快速帧内(INTRA))得出如在示例实施例中所描述的快速帧间模式选择算法的结果(包含快速运动估计，快速帧内(INTRA)+快速帧间(INTER))。

试验条件如下：

1)采用哈达马(Hadamard)变换。

2)启动RD优化。

3)参考帧数目等于5。

4)启动CABAC。

5)MV分辨率是1/4像素。

6)禁止ABT模式。

7)GOP结构是IPPP或者IPBPB。

8)序列中的帧数是150。

利用4种量化参数在测试序列上执行一组实验，所述量化参数即QP＝28、32、36和40。所述结果根据表2到表9被制表。

PCHG表示整个视频序列的平均PSNR(功率信噪比)的变化。BINC表示整个序列的平均比特率增量。TSAV表示整个序列的编码时间的节约百分比。

序列	GOP结构	PCHG(dB)	BINC(％)	TSAV(％)
					Stefan	IPPP	-0.02	0.23	19.38
沉默(Silent)	IPPP	-0.08	0.88	50.00
					新闻(News)	IPPP	-0.05	0.59	46.88
移动(Mobile)	IPPP	-0.01	-0.01	10.96
					容器(Container)	IPPP	-0.01	0.56	47.52
技术员(Forman)	IPPP	-0.06	0.93	27.03
					巴黎(Paris)	IPPP	-0.04	0.73	34.73

表2测试条件视频序列比较(QP＝28、IPPP)

序列	GOP结构	PCHG(dB)	BINC(％)	TSAV(％)
					Stefan	IPPP	-0.02	0.04	17.18
沉默(Silent)	IPPP	-0.01	0.33	49.51
					新闻(News)	IPPP	-0.03	0.77	43.96
移动(Mobile)	IPPP	-0.01	-0.02	10.04
					容器(Conta iner)	IPPP	-0.01	-0.60	44.09
技术员(Forman)	IPPP	-0.05	0.47	25.93

巴黎(Paris)

IPPP

-0.02

0.59

33.49

表3测试条件视频序列比较(QP＝32、IPPP)

序列	GOP结构	PCHG(dB)	BINC(％)	TSAV(％)
					Stefan	IPPP	-0.01	-0.11	16.70
沉默(Silent)	IPPP	0	-0.18	43.00
					新闻(News)	IPPP	-0.06	0.28	41.38
移动(Mobile)	IPPP	0.01	0.17	9.26
					容器(Container)	IPPP	-0.03	0.22	37.65
技术员(Forman)	IPPP	0	0.56	24.76
					巴黎(Paris)	IPPP	-0.02	0.04	31.25

表4测试条件视频序列比较(QP＝36、IPPP)

序列	GOP结构	PCHG(dB)	BINC(％)	TSAV(％)
					Stefan	IPPP	0.01	0.27	16.02
沉默(Silent)	IPPP	0.01	0.00	37.50
					新闻(News)	IPPP	-0.04	-0.93	37.65
移动(Mobile)	IPPP	0	0.28	9.54
					容器(Container)	IPPP	-0.01	0.62	36.25
技术员(Forman)	IPPP	-0.04	0.27	22.77
					巴黎(Paris)	IPPP	-0.03	0.12	27.72

表5测试条件视频序列比较(QP＝40、IPPP)

序列	GOP结构	PCHG(dB)	BI NC(％)	TSAV(％)
					Stefan	IBBP	-0.01	0.33	18.44
沉默(Silent)	IBBP	-0.07	1.44	49.12
					新闻(News)	IBBP	-0.06	0.76	43.81
移动(Mobile)	IBBP	-0.02	0.03	10.19
					容器(Container)	IBBP	-0.01	-0.80	43.52
技术员(Forman)	IBBP	-0.08	1.37	28.23
					巴黎(Paris)	IBBP	-0.08	0.67	28.88

表6测试条件视频序列比较(QP＝28、IBBP)

序列

GOP结构

PCHG(dB)

BINC(％)

TSAV(％)

Stefan	IBBP	-0.01	-0.06	16.20
					沉默(Silent)	IBBP	-0.04	0.52	46.79
新闻(News)	IBBP	-0.03	-0.02	41.84
					移动(Mobile)	IBBP	-0.01	0.04	9.07
容器(Container)	IBBP	-0.01	-0.83	40.82
					技术员(Forman)	IBBP	-0.03	0.84	27.12
巴黎(Paris)	IBBP	-0.02	0.79	27.52

表7测试条件视频序列比较(QP＝32、IBBP)

序列	GOP结构	PCHG(dB)	BINC(％)	TSAV(％)
					Stefan	IBBP	-0.02	0.25	15.45

沉默(Silent)	IBBP	-0.01	0.52	45.71
					新闻(News)	IBBP	0.04	0.87	38.71
移动(Mobile)	IBBP	-0.01	-0.72	8.85
					容器(Container)	IBBP	-0.02	-0.73	35.96
技术员(Forman)	IBBP	0.02	0.73	25.66
					巴黎(Pari s)	IBBP	-0.01	0.74	25.90

表8测试条件视频序列比较(QP＝36、IBBP)

序列	GOP结构	PCHG(dB)	BI NC(％)	TSAV(％)
					Stefan	IBBP	0.00	-0.25	14.87
沉默(Silent)	IBBP	-0.01	-0.25	41.58
					新闻(News)	IBBP	-0.02	0.07	37.08
移动(Mobile)	IBBP	0.00	-0.08	8.66
					容器(Container)	IBBP	0.00	0.00	34.52
技术员(Forman)	IBBP	-0.06	-1.49	24.30
					巴黎(Paris)	IBBP	-0.01	-0.26	23.43

表9测试条件视频序列比较(QP＝40、IBBP)

从试验结果中可以看出，正如示例实施例所定义的本发明已经降低了平均30％的编码时间。它显示出在移动视频序列中对于所有视频序列的速度上具有最小增益8.66％的一致性增益，而在静止的视频序列中最大增益为50％。由于最高损耗在0.08dB，PSNR损耗可以忽略。由于最高升高1.44％，比特率升高也可以忽略。

从以上所示实验中，快速帧间(INTER)模式判定技术利用视频对象纹理的均匀性和视频序列中的时间特性。新技术能够实现编码时间平均缩短30％，并有可忽略的0.02dB平均PSNR损耗和0.2％比特率升高。

可在计算机系统800上实现示例实施例的方法和系统，其示意性地显示在图4中。它可以实现为软件，诸如在计算机系统800内执行的计算机程序，并且指示计算机系统800以实施所述示例实施例的方法。

计算机系统800包含计算机模块802、诸如键盘804和鼠标806之类的输入模块，以及诸如显示器808之类的多个输出设备、以及打印机810。

计算机模块802经由适当的发送接收器设备814连接到计算机网络812，以访问例如互联网(Internet)或诸如局域网(Local Area Network，LAN)或广域网(Wide Area Network，WAN)之类的网络系统。

该例子中计算机模块802包括处理器818、随机存取存储器(RandomAccess Memory，RAM)820以及只读存储器(Read Only Memory，ROM)822。计算机模块802也包括多个输入/输出(I/O)接口、例如到显示器808的I/O接口824，以及到键盘804的I/O接口826。

计算机模块802的元件典型地经由中间联接总线828、并以相关领域技术人员已知的方式进行通信。

应用程序典型地编码在诸如CD-ROM或软盘之类的数据存储媒体上提供给计算机系统800的用户，并且利用数据存储装置830的相应数据存储媒体驱动器被读取。所述应用程序在其执行中由处理器818读取和控制。程序数据的中间存储器可能是利用RAM 820来完成。

所属领域技术人员应当知道，在不脱离大致如所述的本发明的精神和范围下可对如具体实施例所示的本发明做出众多变化和/或修改。因此，当前实施例无论从哪一点来看都应看作是说明性的而非限制性的。

Claims

1.一种用于在视频编码中帧间模式预测的方法，所述方法包含：

对图像的数据块作零运动检验；

基于对零运动的检验来计算数据块的帧差；以及

基于所计算的帧差做出帧间模式预测选择；

其中帧间模式预测选择包括根据所计算的帧差选择用于编码的块大小。

2.如权利要求1所要求的方法，进一步包含步骤：

检验数据决的均匀性，以及

基于数据块均匀性的检验做出帧间模式预测选择。

3.如权利要求2所要求的方法，其中进一步基于数据块均匀性检验做出帧间模式预测选择进一步包含基于帧内模式预测选择做出帧间模式选择。

4.如权利要求3所要求的方法，其中帧内模式预测选择包含垂直对水平的帧内模式预测选择。

5.如权利要求4所要求的方法，其中垂直对水平的帧内模式预测选择包含产生图像的边缘方向信息，以及检测一个或多个图像边缘的方向。

6.如权利要求4所要求的方法，其中对图像的数据块作零运动检验之前实施帧内模式预测选择。

7.如权利要求2到6中任一个所要求的方法，进一步包含基于数据块子类型均匀性的检验做出帧间模式预测选择。

8.如权利要求7所要求的方法，进一步包含基于帧间模式预测选择在不同的所选块尺寸上执行运动估计。

9.如权利要求8所要求的方法，进一步包含基于帧间模式预测选择在不同的所选块尺寸上执行率失真优化。

10.如权利要求2到6中任一个所要求的方法，其中对数据块作零运动检验的步骤包含检验并列的前数据块是否具有零运动向量。

11.一种用于在视频编码中帧间模式预测的系统，所达系统包含：

运动检测单元，对图像的数据块作零运动检验；以及

处理器单元，基于对零运动的检验来计算数据块的帧差；以及基于所计算的帧差做出帧间模式预测选择；

12.如权利要求11所要求的系统，进一步包含步骤：均匀性检测单元，检验数据块的均匀性，以及

处理器单元，进一步基于数据块均匀性的检验做出帧间模式预测选择。

13.如权利要求12所要求的系统，其中，在进一步基于数据块均匀性检验做出帧间模式预测选择中，处理器单元进一步基于帧内模式预测选择做出帧间模式选择。

14.如权利要求13所要求的系统，其中帧内模式预测选择包含垂直对水平的帧内模式预测选择。

15.如权利要求14所要求的系统，其中垂直对水平的帧内模式预测选择包含产生图像的边缘方向信息，以及检测一个或多个图像边缘的方向。

16.如权利要求11到15中任一个所要求的系统，进一步包含由均匀性检测单元基于数据块子类型均匀性的检验做出帧间模式预测选择。

17.如权利要求16所要求的系统，其中处理器单元基于帧间模式预测选择在不同的所选块尺寸上进一步执行运动估计。

18.如权利要求17所要求的系统，其中处理器单元基于帧间模式预测选择在不同的所选的块尺寸上进一步执行率失真优化。

19.如权利要求11到15中任一个所要求的系统，其中运动检测单元检验并列的前数据块是否具有零运动向量以检验数据块的零运动。