TWI466549B - 運動預測方法 - Google Patents

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TWI466549B TW100101732A TW100101732A TWI466549B TW I466549 B TWI466549 B TW I466549B TW 100101732 A TW100101732 A TW 100101732A TW 100101732 A TW100101732 A TW 100101732A TW I466549 B TWI466549 B TW I466549B
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    • H04N19/513—Processing of motion vectors

Description

運動預測方法
本發明有關於視訊處理，且特別有關於視訊資料之運動預測。
H.264壓縮標準可通過採用例如子像素精度(sub-pixel accuracy)與多參考(multiple-referencing)之特徵，可提供位元率(bit rate)相較於先前標準低很多的優秀的視訊品質。視訊壓縮程序通常可被劃分為5個部分，包含：訊框間預測/訊框內預測(inter-prediction/intra-prediction)、變換/反變換(transform/inverse-transform)、量化/反量化(quantization/inverse-quantization)、環路濾波(loop filter)、以及熵編碼(entropy encoding)。H.264被用於各種應用，例如藍光光碟(Blu-ray Disc)、DVB廣播服務、直接廣播衛星電視(direct-broadcast satellite television)服務、有線電視服務、以及實時(real-time)視訊會議(conferencing)。
視訊資料串流包含一系列訊框。每一訊框被劃分為用於視訊處理之多個編碼單元(例如巨集區塊或擴充的(extended)巨集區塊)。每一編碼單元可被分割為四叉樹分區(quad-tree partition)，以及葉子編碼單元被稱為預測單元。預測單元可進一步被分割為四叉樹分區，以及每一分區被分配有運動參數。為降低傳輸大量運動參數之成本，藉由參考鄰近已編碼區塊，為每一分區計算運動向量預測子(motion vector predictor，以下簡稱為MVP)，因鄰近區塊之運動趨向於具有高空間相關性(spatial correlation)，從而編碼效率可被改善。
請參考第1圖，第1圖係當前(編碼)單元100與多個相鄰(編碼)單元A、B、C、以及D之示意圖。於本範例中，當前單元100與相鄰單元A、B、C、以及D之大小相同；然而，上述單元之大小不必相同。當前單元100之MVP根據相鄰單元A、B、與C或者A、B、與D(若C不可用)被預測。當當前單元100為16×16區塊且相鄰單元C之運動向量存在時，相鄰單元A、B、與C之運動向量之中值(medium)被決定為當前單元100之MVP。當當前單元100為16×16區塊且相鄰單元C之運動向量不存在時，相鄰單元A、B、與D之運動向量之中值被決定為當前單元100之MVP。當當前單元100為16×16區塊之左半邊之8×16分區時，相鄰單元A之運動向量被決定為當前單元100之MVP。當當前單元100為16×16區塊之右半邊之8×16分區時，相鄰單元C之運動向量被決定為當前單元100之MVP。當當前單元100為16×16區塊之上半邊之16×8分區時，相鄰單元B之運動向量被決定為當前單元100之MVP。當當前單元100為16×16區塊之下半邊之16×8分區時，相鄰單元A之運動向量被決定為當前單元100之MVP。
當當前單元之MVP根據相鄰單元A、B、C、以及D之運動向量被預測時，相鄰單元A、B、C、以及D之運動向量並未被合適地於時間(temporal)上被縮放。舉例而言，相鄰單元A、B、與C之參考訊框不同，而相鄰單元A、B、與C之運動向量分別對應於上述參考訊框。每一參考訊框與當前訊框之間的時間距離不同。因此於根據相鄰單元A、B、與C之運動向量預測當前單元100之MVP之前，相鄰單元A、B、與C之運動向量應根據時間距離於時間上被縮放。
當前單元100之MVP僅根據相鄰單元A、B、C、以及D之運動向量(motion vector，以下簡稱為MV)被預測。若考慮更多候選MVP並藉由率失真最佳化(rate-distortion optimization)從候選MVP中選擇最佳者，MVP之預測精度可進一步改善。舉例而言，運動向量競爭(motion vector competition，MVC)被提出以從序列級別(sequence level)指定的預定候選集合中選擇最佳MVP。預定候選集合包含H.264標準預測子(例如相鄰單元之中值運動向量(median MV))，同位(collocated)單元之MV，以及相鄰單元之MV，其中同位單元於參考訊框中之位置與當前單元於當前訊框中之位置相同。推荐的預定候選集合中之MVP之數量為二。預定候選集合，根據運動向量競爭方法，於視訊序列級別中係固定的。
有鑑於此，特提供以下技術方案：
本發明實施例提供一種運動預測方法，包含：決定對應於當前訊框之當前單元之多個候選單元；獲取該多個候選單元之運動向量；根據該多個候選單元之參考訊框與當前訊框之間的時間距離，計算該多個候選單元之時間縮放因數；根據時間縮放因數，縮放該多個候選單元之運動向量，以獲取縮放的運動向量；以及根據縮放的運動向量，從多個候選單元選擇用於當前單元之運動預測的運動向量預測子。
本發明實施例另提供一種運動預測方法，包含：決定用於當前單元之運動預測之候選單元；決定對應於當前單元之已編碼單元；計算對應於已編碼單元中之每一者之候選單元之運動向量與已編碼單元中之每一者之運動向量之間的運動差值；根據一系列之權重，將對應於候選單元中之每一者之運動差值相加，以獲取多個分別對應於候選單元中之每一者之加權和；以及根據加權和，從候選單元選擇至少一用於當前單元之運動預測的選定的候選單元。
以上所述之運動預測方法，候選集合根據當前單元之特徵被自適應地決定，可改善運動預測之性能。
於說明書及後續的申請專利範圍當中使用了某些詞彙來指稱特定的元件。所屬領域中具有通常知識者應可理解，硬體製造商可能會用不同的名詞來稱呼同樣的元件。本說明書及後續的申請專利範圍並不以名稱的差異來作為區分元件的方式，而是以元件在功能上的差異來作為區分的準則。於通篇說明書及後續的請求項當中所提及的「包含」係為一開放式的用語，故應解釋成「包含但不限定於」。另外，「耦接」一詞在此係包含任何直接及間接的電氣連接手段。因此，若文中描述一第一裝置耦接於一第二裝置，則代表該第一裝置可直接電氣連接於該第二裝置，或透過其他裝置或連接手段間接地電氣連接至該第二裝置。
請參考第2圖，第2圖係根據本發明一實施例之視訊編碼器200之方塊圖。於一實施例中，視訊編碼器200包含運動預測模組202、減法模組204、變換模組206、量化模組208、以及熵編碼模組210。視訊編碼器200接收視訊輸入並產生作為輸出的位元串流。運動預測模組202對視訊輸入執行運動預測以產生預測樣本與預測資訊。然後減法模組204從視訊輸入減去預測樣本以獲取殘差(residue)，從而將視訊輸入之視訊資料量減少至殘差之視訊資料量。然後殘差被順序發送至變換模組206與量化模組208。變換模組206對殘差執行離散餘弦變換(discrete cosine transform，DCT)以獲取變換的殘差。然後量化模組208量化變換的殘差以獲取量化的殘差。然後熵編碼模組210對量化的殘差與預測資訊執行熵編碼以獲取作為輸出的位元串流。
運動預測模組202根據多個候選單元之運動向量預測當前訊框之當前單元之MVP。於一實施例中，候選單元為與當前單元相鄰的相鄰單元。於運動預測模組202預測當前單元之MVP之前，計算候選單元之參考訊框與當前訊框之間的時間距離，以及候選單元之運動向量根據時間距離被縮放。請參考第3圖，第3圖係兩個候選單元310與320之運動向量之縮放之示意圖。當前訊框k包含用於當前單元300之運動預測的兩個候選單元：第一候選單元310與第二候選單元320。第一候選單元310具有相應於參考訊框i的運動向量MV1 ，以及參考訊框i與當前訊框k之間的第一時間差Dik 被計算。第二候選單元320具有相應於參考訊框l的運動向量MV2 ，以及參考訊框l與當前訊框k之間的第二時間差Dlk 被計算。
然後目標搜索訊框j與當前訊框k之間的目標時間距離Djk 被計算。目標搜索訊框j為選擇的參考訊框。然後藉由第一時間距離Dik 劃分目標時間距離Djk ，第一時間縮放因數被計算，以及第一候選單元310之運動向量MV1 被乘以第一時間縮放因數(Djk /Dik )以獲取對應於第一候選單元310之縮放的運動向量MV1 ’。然後藉由第二時間距離Dlk 劃分目標時間距離Djk ，第二時間縮放因數被計算，以及第二候選單元320之運動向量MV2 被乘以第二時間縮放因數(Djk /Dlk )以獲取對應於第二候選單元320之縮放的運動向量MV2 ’。這樣，縮放的運動向量MV1 ’與MV2 ’皆相應於目標搜索訊框j被測量，因此時間距離差因數從縮放的運動向量MV1 ’與MV2 ’移除。然後運動預測模組202可根據候選單元310與320的縮放的運動向量MV1 ’與MV2 ’預測當前單元300之MVP。
請參考第4圖，第4圖係具有時間差調整之運動預測方法400之流程圖。首先，決定當前訊框之當前單元之多個候選單元(步驟402)。候選單元與當前單元係具有相同大小或不同大小的區塊，且上述單元之每一者可係編碼單元、預測單元、或預測單元分區。於一實施例中，候選單元包含當前單元之左邊的左單元A、當前單元之上邊的上單元B、當前單元之右上方的右上單元C、以及當前單元之左上方的左上單元D。然後獲取候選單元之多個運動向量(步驟404)。然後根據候選單元之多個參考訊框與當前訊框之間的時間距離，計算候選單元之多個時間縮放因數(步驟406)。於一實施例中，候選單元之參考訊框與當前訊框之間的多個時間距離首先被計算，目標搜索訊框與當前訊框之間的目標時間距離亦被計算，以及然後分別藉由對應於候選單元之時間距離劃分目標時間距離，以獲取對應於候選單元之多個時間縮放因數，如第3圖所示。
然後，根據時間縮放因數，縮放候選單元之運動向量，以獲取多個縮放的運動向量(步驟408)。於一實施例中，將候選單元之運動向量分別乘以候選單元之時間縮放因數，以獲取候選單元之縮放的運動向量，如第3圖所示。然後根據縮放的運動向量，從候選單元選擇當前單元之運動向量預測子(步驟410)。於一實施例中，根據縮放的運動向量計算中值縮放的運動向量(例如對縮放的運動向量排序)，以及然後從縮放的運動向量選擇中值縮放的運動向量作為當前單元之MVP。
當運動預測模組202根據運動向量競爭方法決定當前單元之MVP時，通常，僅於序列級別決定之兩個候選單元之運動向量被包含於用於決定當前單元之MVP之候選集合中。另外，候選集合並非根據當前單元之特徵被自適應地決定。若候選集合根據當前單元之特徵被自適應地決定，則運動預測之性能可被改善。
請參考第5圖，第5圖係根據本發明一實施例之用於當前單元512之運動預測之多個候選單元之示意圖。於本實施例中，當前單元512與候選單元為具有不同大小的區塊，舉例而言，當前單元512係16x16區塊而候選單元係4x4區塊。於另一實施例中，當前與候選單元之大小可相同或不同，其大小可為4x4、8x8、8x16、16x8、16x16、32x32、或64x64。於本實施例中，當前訊框502之四個候選單元A、B、C、與D的運動向量可作為用於決定當前單元512之MVP之候選者。另外，同位單元514於參考訊框504中之位置與當前單元512於當前訊框502中之位置相同，以及與同位單元514相鄰或位於同位單元514中之多個候選單元a~j之運動向量亦可作為用於決定當前單元512之MVP之候選者。
當前訊框502中之候選單元A為位於當前單元512左邊之分區，當前訊框502中之候選單元B為位於當前單元512上邊之分區，當前訊框502中之候選單元C為位於當前單元512右上方之分區，以及當前訊框502中之候選單元D為位於當前單元512左上方之分區。參考訊框504中之候選單元a為位於同位單元514左邊之分區，參考訊框504中之候選單元b為位於同位單元514上邊之分區，參考訊框504中之候選單元c為位於同位單元514右上方之分區，參考訊框504中之候選單元d為位於同位單元514左上方之分區。另外，參考訊框504中之候選單元e為位於同位單元514內部之分區，參考訊框504中之候選單元f與g為位於同位單元514右邊之分區，參考訊框504中之候選單元h為位於同位單元514左下方之分區，參考訊框504中之候選單元i為位於同位單元514下邊之分區，參考訊框504中之候選單元j為位於同位單元514右下方之分區。於一實施例中，用於決定當前單元512之MVP之候選集合更包含計算的運動向量，舉例而言，等於候選單元A、B、與C之運動向量之中值的運動向量、等於候選單元A、B、與D之運動向量之中值的運動向量、以及藉由類似於第4圖中所示之方法得到的縮放的MVP。
於對應於當前單元512之多個運動向量被決定為包含於候選集合中之後，至少一運動向量從用於當前單元512之運動預測之候選集合被自適應地選擇。請參考第6A圖與第6B圖，第6A圖與第6B圖係根據本發明一實施例之具有自適應選定的候選單元之運動預測方法600之流程圖。決定對應於當前單元512之多個已編碼單元(步驟602)。決定對應於當前單元512之多個候選單元(步驟603)。用於當前單元512之候選集合從對應於當前單元512之多個運動向量中選擇。運動向量可包含同一訊框中之已編碼分區/區塊之運動向量之一者或組合、計算的運動向量、以及參考訊框中之運動向量。於一實施例中，對應於第5圖中所示之當前單元512之候選集合包含當前訊框502中之單元A、B、C、以及D之運動向量與參考訊框504中之單元e之運動向量。候選集合可根據一個或多個先前統計、相鄰資訊、當前單元之形狀、以及當前單元之位置而被決定。舉例而言，對應於當前單元512之多個運動向量根據相鄰資訊被歸類(rank)，且前三個運動向量被選擇為包含於候選集合之中。最終的MVP可藉由運動向量競爭方法或其它選擇方法從候選集合中選擇。於某些實施例中，多個運動向量根據選擇順序被歸類，以及選擇順序由運動差之加權和決定。運動差為每一運動向量預測子與候選單元之對應解碼運動向量(即實時運動向量)之間的差。權重可藉由當前單元之形狀與位置決定，或權重可藉由相鄰區塊之形狀與位置決定。
請參考第7圖，第7圖係根據本發明一實施例之對應於不同已編碼單元與候選單元之記錄運動差值之表之示意圖。舉例而言，假定單元A被選擇為目標已編碼單元。計算單元A與位於單元A左邊之候選單元AA 之運動向量之間的運動差值DA,A 。亦計算單元A與位於單元A上邊之候選單元BA 之運動向量之間的運動差值DB,A 。亦計算單元A與位於單元A右上方之候選單元CA 之運動向量之間的運動差值DC,A 。亦計算單元A與位於單元A左上方之候選單元DA 之運動向量之間的運動差值DD,A 。亦計算單元A與位於對應於單元A的同位單元的左邊之候選單元aA 之運動向量之間的運動差值Da,A 。類似地，亦計算對應於已編碼單元A之運動差值Db,A ，...，Dj,A 。然後對應於已編碼單元A之計算的運動差值DA,A ，DB,A ，DC,A ，DD,A ，Da,A ，Db,A ，...，Dj,A 被記錄於第7圖所示之表中。然後從已編碼單元選擇目標已編碼單元B(步驟604)，計算目標已編碼單元B之運動向量與對應於目標已編碼單元B之多個候選單元之運動向量之間的運動差值DA,B ，DB,B ，DC,B ，DD,B ，Da,B ，Db,B ，...，Dj,B (步驟606)並將其記錄於第7圖所示之表中。步驟604與步驟606重複執行直到所有已編碼單元A、B、C、D、以及e均被選擇為目標已編碼單元且對應於已編碼單元A、B、C、D、以及e之運動差值均已計算(步驟608)。
於對應於已編碼單元A、B、C、D、以及e之運動差均已計算之後，藉由運動差之加權和決定多個運動向量之選擇順序，從候選單元選擇目標候選單元(步驟610)。舉例而言，若候選單元A被選擇作為目標候選單元，則根據一系列權重WA 、WB 、WC 、WD 、以及We 將對應於目標候選單元A之運動差值DA,A 、DA,B 、DA,C 、DA,D 、以及DA,e 相加，以獲取對應於目標候選單元A之加權和SA =[(DA,A ×WA )+(DA,B ×WB )+(DA,C ×WC )+(DA,D ×WD )+(DA,e ×We )](步驟612)，其中權重WA 、WB 、WC 、WD 、以及We 分別對應於已編碼單元A、B、C、D、以及e中之一者。然後其它候選單元B、C、D、e、...、i、以及j被順序選擇為目標候選單元，對應於候選單元B、C、D、e、...、i、以及j之加權和SB 、SC 、SD 、Se 、...、Si 、以及Sj 被順序計算。
當所有候選單元均已被選擇為目標候選單元且對應於所有候選單元A、B、C、D、e、...、i、以及j之加權和SA 、SB 、SC 、SD 、Se 、...、Si 、以及Sj 均已計算時(步驟614)，根據對應於候選單元A、B、C、D、e、...、i、以及j之加權和SA 、SB 、SC 、SD 、Se 、...、Si 、以及Sj 從候選單元A、B、C、D、e、...、i、以及j選擇至少一用於當前單元之運動預測的選定的候選單元(步驟616)。於一實施例中，根據大小對加權和SA 、SB 、SC 、SD 、Se 、...、Si 、以及Sj 排序，且對應於最佳加權和(根據不同加權方法可為最小加權和或最大加權和)之候選單元被決定為選定的候選單元。最後，根據選定的候選單元之運動向量預測當前單元512之運動向量。
以上所述僅為本發明之較佳實施例，舉凡熟悉本案之人士援依本發明之精神所做之等效變化與修飾，皆應涵蓋於後附之申請專利範圍內。
100．．．當前單元
200．．．視訊編碼器
202．．．運動預測模組
204．．．減法模組
206．．．變換模組
208．．．量化模組
210．．．熵編碼模組
300．．．當前單元
310．．．第一候選單元
320．．．第二候選單元
502．．．當前訊框
504．．．參考訊框
512．．．當前單元
514．．．同位單元
400、600．．．運動預測方法
402～410、602～616．．．步驟
第1圖係當前編碼單元與多個相鄰編碼單元之示意圖。
第2圖係根據本發明一實施例之視訊編碼器之方塊圖。
第3圖係兩個候選單元之運動向量之縮放之示意圖。
第4圖係具有時間差調整之運動預測方法之流程圖。
第5圖係根據本發明一實施例之用於當前單元之運動預測之多個候選單元之示意圖。
第6A圖與第6B圖係根據本發明一實施例之具有自適應(adaptively)選定的候選單元之運動預測方法之流程圖。
第7圖係根據本發明一實施例之對應於不同已編碼單元與候選單元之記錄運動差值之表之示意圖。
200‧‧‧視訊編碼器
202‧‧‧運動預測模組
204‧‧‧減法模組
206‧‧‧變換模組
208‧‧‧量化模組
210‧‧‧熵編碼模組

Claims (18)

  1. 一種運動預測方法，包含：決定對應於一當前訊框之一當前單元之多個候選單元，其中該多個候選單元包含該當前單元之至少一相鄰單元，且該多個候選單元更包含該當前單元之一同位單元之至少一相鄰單元或該當前單元之該同位單元中之至少一單元；獲取該多個候選單元之多個運動向量；根據該多個候選單元之多個參考訊框與該當前訊框之間的多個時間距離，計算該多個候選單元之多個時間縮放因數；根據該多個時間縮放因數，縮放該多個候選單元之該多個運動向量，以獲取多個縮放的運動向量；以及根據一運動向量競爭方法，從包含該多個縮放的運動向量之一候選集合中選擇用於該當前單元之運動預測的一運動向量預測子。
  2. 如申請專利範圍第1項所述之運動預測方法，其中，該運動預測方法更包含：根據該運動向量預測子之該運動向量，預測該當前單元之一運動向量。
  3. 如申請專利範圍第1項所述之運動預測方法，其中，該多個候選單元之該多個時間縮放因數之計算步驟更包含：計算該多個候選單元之該多個運動向量之該多個參考訊框與該當前訊框之間的多個時間距離； 計算一目標搜索訊框與該當前訊框之間的一目標時間距離；以及分別藉由該多個時間距離劃分該目標時間距離，以獲取該多個時間縮放因數。
  4. 如申請專利範圍第3項所述之運動預測方法，其中，該多個候選單元之該多個運動向量之縮放步驟更包含：將該多個候選單元之該多個運動向量分別乘以該多個候選單元之該多個時間縮放因數，以獲取該多個候選單元之該多個縮放的運動向量。
  5. 如申請專利範圍第1項所述之運動預測方法，其中，該運動向量競爭方法包含：基於一率失真最優化，從該候選集合中選擇用於該當前單元之運動預測的該運動向量預測子。
  6. 如申請專利範圍第1項所述之運動預測方法，其中，該多個候選單元包含該當前單元之左邊的一左單元、該當前單元之上邊的一上單元、該當前單元之右上方的一右上單元、以及該當前單元之左上方的一左上單元。
  7. 如申請專利範圍第1項所述之運動預測方法，其中，該當前單元與該多個候選單元係區塊或巨集區塊。
  8. 一種運動預測方法，包含：決定用於一當前單元之運動預測之多個候選單元；決定對應於該當前單元之多個已編碼單元；計算對應於該多個已編碼單元中之每一者之該多個候選單元之多個運動向量與該多個已編碼單元中之每一者之運動向量之間的多個運動差值； 根據一系列之多個權重，將對應於該多個候選單元中之每一者之該多個運動差值相加，以獲取多個分別對應於該多個候選單元中之每一者之加權和；以及根據該多個加權和，從該多個候選單元選擇至少一用於該當前單元之運動預測的選定的候選單元。
  9. 如申請專利範圍第8項所述之運動預測方法，其中，該運動預測方法更包含：根據該選定的候選單元之該運動向量，預測該當前單元之一運動向量。
  10. 如申請專利範圍第8項所述之運動預測方法，其中，該多個運動差值之計算步驟更包含：從該多個已編碼單元選擇一目標已編碼單元；計算對應於該目標已編碼單元之該多個候選單元之該多個運動向量與該目標已編碼單元之該運動向量之間的該多個運動差值；以及重複對應於該目標已編碼單元之該目標已編碼單元之選擇與該多個運動差值之計算步驟，直到該多個已編碼單元之全部已被選擇為該目標已編碼單元。
  11. 如申請專利範圍第8項所述之運動預測方法，其中，該多個運動差值之相加步驟更包含：從該多個候選單元選擇一目標候選單元；根據該系列之該多個權重，將對應於該目標候選單元之該多個運動差值相加，以獲取對應於該目標候選單元之該加權和；以及重複對應於該目標候選單元之該目標候選單元之選 擇與該多個運動差值之相加步驟，直到該多個候選單元之全部已被選擇為該目標候選單元。
  12. 如申請專利範圍第11項所述之運動預測方法，其中，該多個權重分別對應於該多個已編碼單元之一者。
  13. 如申請專利範圍第8項所述之運動預測方法，其中，該多個選定的候選單元之選擇步驟更包含：對該多個加權和排序；以及將對應於一最佳加權和之該候選單元選擇為該選定的候選單元。
  14. 如申請專利範圍第8項所述之運動預測方法，其中，該多個已編碼單元包含該當前單元之左邊的一左單元、該當前單元之上邊的一上單元、該當前單元之右上方的一右上單元、該當前單元之左上方的一左上單元、以及一同位單元，其中該同位單元於一參考訊框中之位置與該當前單元於一當前訊框中之位置相同。
  15. 如申請專利範圍第8項所述之運動預測方法，其中，該多個候選單元包含該當前單元之左邊的一左單元、該當前單元之上邊的一上單元、該當前單元之右上方的一右上單元、以及該當前單元之左上方的一左上單元。
  16. 如申請專利範圍第15項所述之運動預測方法，其中，該多個候選單元更包含一第一中值單元與一第二中值單元，其中該第一中值單元之一運動向量等於該左單元、該上單元、以及該右上單元之運動向量之中值，以及該第二中值單元之一運動向量等於該左單元、該上單元、以及該左上單元之運動向量之中值。
  17. 如申請專利範圍第15項所述之運動預測方法，其中，一同位單元於一參考訊框中之位置與該當前單元於一當前訊框中之位置相同，以及該多個候選單元更包含該同位單元之左邊的一左同位單元、該同位單元之上邊的一上同位單元、該同位單元之右上方的一右上同位單元、該同位單元之左上方的一左上同位單元、該同位單元、該同位單元之右邊的一右同位單元、該同位單元之左下方的一左下同位單元、該同位單元之下邊的一下同位單元、以及該同位單元之右下方的一右下同位單元。
  18. 如申請專利範圍第8項所述之運動預測方法，其中，該當前單元與該多個候選單元係區塊或巨集區塊。
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