TWI566586B - 一序列形象的現時區塊之寫碼方法和重建方法 - Google Patents

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Description

一序列形象的現時區塊之寫碼方法和重建方法
本發明係關於形象寫碼之一般領域。具體言之，本發明係關於一序列形象的一區塊圖元之寫碼方法，以及如此區塊之重建方法。
在先前技術中，已知可有效寫碼一序列形象，使用以第1圖所示時間預估或形象間寫碼(模態INTER)之方法寫碼。形象Ic之現時區塊Bc，是由可能從特殊相關的先前寫碼和重建的參考形象Iref所插置區塊Bp，利用時間預估寫碼。參考形象Bp之區塊，稱為預估區塊。使用與現時區塊Bc關聯的運動向量MVc識別。運動向量MVc是利用運動估計方法，例如區塊配對方法測定。按照利用時間預估之已知寫碼方法，運動向量MVc和剩餘資料，是在現時區塊Bc之連流F內寫碼。從現時區塊Bc減去預估區塊Bp，得剩餘資料。使用重建參考形象Iref以及與現時區塊Bc關聯運動向量MVc之此項剩餘資料，可重建現時區塊Bc。
再者，技術上已知使用現時區塊Bc的鄰近區塊A,B,C關聯之運動向量，利用預估，寫碼與現時區塊Bc關聯之運動向量MVc。參見第2圖，在步驟10之際，從與鄰近區塊關聯的運動向量當中，測定一或以上之候選運動向量MVct。一般而言，使用三個候選運動向量。若區塊A、B和/或C之一在形象以外，或區塊之一未以時間預估(例如INTRA模態)，即有例外存在。事實上，在後一情況下，運動向量即與所述區塊關聯。於步驟12之際，從候選運動向量MVct測定預估運動向量MVp。已知預估運動向量MVp，以候選運動向量橫軸中值和候選運動向量縱軸中值為座標。在步驟14中，現時區塊Bc的寫碼有考量預估運動向量MVp。已知為區塊Bc寫碼，從現時區塊Bc減去預估區塊Bp和運動向量差分MVdiff，得剩餘資料。由MVc和MVp算出的運動向量差分MVdiff，寫碼於連流F內。MVdiff的座標(MVx-MVpx；MVy-MVpy)，其中(MVx；MVy)是MVc的座標，而(MVpx；MVpy)為MVp之座標。剩餘資料一般經轉換，再量化。轉換的剩餘資料再經量化，而運動向量差方MVdiff則利用VLC(可變長度寫碼)式熵寫碼，寫碼成碼式資料。
參照第1和2圖所述運動向量MVc之寫碼方法，並非始終具有寫碼成本效益。
本發明之目的，在於克服先前技術之至少一缺點。為此，本發明係關於一種一序列形象的現時區塊之寫碼方法，包括如下步驟：─測定與現時區塊的相鄰區塊關聯之至少一候選運動向量；─從至少一候選運動向量測定預估運動向量；─從預估運動向量寫碼現時區塊。
預估運動向量宜按照下列步驟測定：─為至少一候選運動向量，測定改正運動向量，把接續寫碼和重建的相鄰區塊，與經改正運動向量所修改至少一候選運動向量予以運動補償過的預估區塊，其間所計算畸變減到最少；─從改正運動向量所修改候選運動向量，測定預估運動向量。
按照本發明特徵，寫碼方法包括測定由現時區塊Bc關聯的現時運動向量和預估運動向量算出的運動向量差分，而現時區塊寫碼步驟包括寫碼運動向量差分。
按照本發明特殊要旨，改正運動向量的各座標幅度，受到第一臨限值的限定。
按照本發明另一要旨，臨限值比代表運動向量寫碼精密性的第二臨限值為小。
按照本發明特殊要旨，第一臨限值等於1/8，而第二臨限值等於1/4。
按照本發明另一特殊要旨，第一臨限值等於1/4，而第二臨限值等於1/2。
按照本發明另一特殊要旨，該改正運動向量之各座標，係在該候選運動向量周圍的界定間距內測定，其精密性高於運動向量之寫碼精密性。
按照本發明第一具體例，至少一候選運動向量之測定，包括如下步驟：─測定至少二候選運動向量；─把至少二候選運動向量合併成合併運動向量；─在至少二候選運動向量當中，選擇最接近合併運動向量之運動向量。
按照本發明第二具體例測定至少二候選運動向量，改正運動向量之測定步驟包括：為至少二候選運動向量各測定改正運動向量，而預估運動向量之測定步驟包括：把由其各改正運動向量改質之候選運動向量，合併成單一預估運動向量。
本發明另關於現時區塊之重建方法，包括如下步驟：─測定與現時區塊的相鄰區塊關聯之至少一候選運動向量；─從至少一候選運動向量，測定預估運動向量；─從預估運動向量重建現時區塊。
預估運動向量之測定是按照如下步驟：─測定改正運動向量，把重建的相鄰區塊，與經改正運動向量所修改至少一候選運動向量予以運動補償過的預估區塊，其間所計算畸變減到最少；─從改正運動向量所修改候選運動向量，測定預估運動向量。
按照本發明特殊要旨，重建方法亦包括步驟為：─為現時區塊解碼運動向量差分；─從運動向量差分和預估運動向量，為現時區塊測定至少一現時運動向量；─從現時運動向量重建現時區塊。
本發明寫碼和重建方法宜提高寫碼效率，即在一定品質，降低一序列形象之寫碼成本，或於指定寫碼品質，提高重建序列形象之品質。
本發明參見附圖所示具體例和非限制性之有益實施方式，即可更加明白。
一序列形象即一系列的若干圖像。各形象包括圖元或形象點，各與至少一項形象資料關聯。一項形象資料係例如一項光度資料或一項色訊資料。
「運動資料」項是最廣義。包括運動向量，可能是參考形象指數，使參考形象可在形象序列內識別。亦可包括一項資料，指示插置型，用來測定預估區塊。事實上，若與區塊Bc關聯之運動向量MVc無整數座標，形象資料必須插置於參考形象Iref，以測定預估區塊Bp。
與區塊關聯的運動資料，一般是用運動估計方法計算，例如利用區塊配對。惟本發明不受此方法限制，使運動向量與區塊關聯。
「剩餘資料」項意指摘取其他資料後所得資料。摘取一般是從原始資料逐一圖元減去預估資料。惟摘取更一般性是明顯包括加權減法。「剩餘資料」與「餘值」是同義字。剩餘區塊是剩餘資料關聯之圖元區塊。
「轉換剩餘資料」意指應用轉換之剩餘資料。DCT(分立餘弦轉換)係該項轉換之一例，載於J. Wiley ＆ Sons於2003年9月所出版I.E. Richardson著《H.264和MPEG-4視訊壓縮》第3.4.2.2章所述。I.E. Richardson著作的第3.4.2.3章所述小波轉換和Hadamard轉換，則為其他例。此等轉換把形象資料，例如剩餘光度和/或色訊資料的區塊，轉換成「轉換資料區塊」，亦稱為「頻率資料區塊」或「係數區塊」。
「預估資料」意指用來預估其他資料之資料。預估區塊是預估資料關聯之圖元區塊。
預估區塊是由屬於所預估(空間預估或形象內預估)區塊的相同形象，或由一(單向預估)或數區塊(雙向預估)，或由屬於所預估(時間預估或形象間預估)區塊的不同形象之區塊或若干區塊所得。
「重建資料」意指剩餘資料與預估資料合併後所得資料。合併一般是預估資料逐一圖元到剩餘資料之總和。惟合併更一般是明顯包括加權總和。重建區塊是重建資料關聯的圖元區塊。
參見第3圖，本發明係關於一序列形象的現時區塊之寫碼方法。
於步驟20之際，座標(vx,vy)之候選運動向量MVct，是由現時區塊Bc的空間相鄰區塊關聯之運動向量當中測定。區塊Bc屬於形象Ic。例如，測定候選運動向量MVct做為第1圖所示現時區塊Bc所銜接區塊A、B和/或C的運動向量之一。按照變化例，測定候選運動向量MVct，做為區塊Bc的空間相鄰但不一定銜接的區塊之運動向量。與所測定候選運動向量MVct關聯的現時區塊Bc之相鄰區塊，以Bv註明。從缺值保有的運動向量，係例如與位於現時區塊Bc左邊的相鄰區塊關聯之運動向量。按照變化例，從缺值保有之運動向量，係例如位於現時區塊Bc上方的相鄰區塊關聯之運動向量，如第4圖所示。
於步驟22之際，測定座標(dx,dy)之改正運動向量ΔMV。改正運動向量ΔMV之測定方式是，把接續寫碼和重建的相鄰區塊，註明為(x,y)，和以改正運動向量ΔMV所修改的候選運動向量MVct予以運動補償過之預估區塊，其間計算的畸變減到最小。預估區塊屬於參考形象Iref，例如使用下列函數：
其中：(.,.)是以MVct+ΔMV運動補償過的預估區塊；(x,y)是形象Ic內圖元(x,y)所寫碼和重建的形象資料項數值；(x,y)是參考形象的圖元(x,y)所寫碼和重建的形象資料項數值。
按照變化例，
按照另一變化例，
於步驟22之際，找到運動向量ΔMV，把E(.,.)減到最小。例如，為各可能數值(dx,dy)，計算E(dx,dy)數值，保持E(dx,dy)值最小的數值(dx,dy)。
按照步驟22之變化例，改正運動向量ΔMV是以另外拘限物把E(.,.)減到最小，使其各座標dx和dy的幅度低於第一臨限值aenh，其中aenh係為運動補償所授權之精密度。例如，運動向量已寫碼，即以1/4圖元之精密度解碼，則aenh=1/8。此變化例得以限制為測定改正運動向量ΔMV的計算複雜性。事實上，按照此變化例，只能在候選向量MVct周圍的有限時距內找到ΔMV，此時距對各水平和垂直組份界定如下[-acod+aenh,acod-aenh]。在更盡心力且計算成本更大的版本中，可以較大時距進行搜尋，界定為[-R,R]，R＞aenh表示搜尋範圍。例如可用R=2.25值。在後一情況下，是在候選向量MVct周圍的時距[-R,R]內，以aenh精密度找到改正運動向量ΔMV。
在步驟24當中，從改正運動向量ΔMV修改過的候選運動向量MVct，測定預估運動向量MVp。MVp=MVct+ΔMV。
在步驟26當中，考量預估運動向量MVp，寫碼現時區塊Bc。已知為區塊Bc寫碼剩餘資料，係從現時區塊Bc減去預估區塊Bp和運動向量差分MVdiff所得。由MVc和MVp計算的MVdiff，寫碼於連流F內。MVdiff座標為(MVx-MVpx；MVy-MVpy)，其中(MVx；MVy)為MVc之座標，而(MVpx；MVpy)為MVp之座標。剩餘資料一般經轉換，再量化。轉換過的剩餘資料再經量化，而運動向量差方MVdiff是利用VLC(可變長度寫碼)型熵寫碼，或CABAC(脈絡順應性二元算術寫碼)型寫碼，進入碼式資料內。為MVdiff授權的最大寫碼精密度是acod。熵寫碼方式例，載於I.E. Richardson著作之第6.5.4章，或ISO/IEC 14496-10文件《資訊科技－視聽客體之寫碼》第10篇〈高級視訊寫碼〉第9.3節。按照另一變化例，可用CAVLC(脈絡基礎之順應性可變長度寫碼)型方法，像ISO/IEC 14496-10文件《資訊科技－視聽客體之寫碼》第10篇〈高級視訊寫碼〉第9.2節，以及I.E. Richardson著作第6.4.13.2章。
按照變化例，現時區塊Bc是按照SKIP寫碼模態寫碼。在此情況下，為現時區塊Bc，無剩餘資料也無運動資料寫碼在連流F內。事實上，當從現時區塊摘取由步驟24所測定預估運動MVp測定之預估區塊，而得剩餘區塊時，保持"skip"寫碼模態於寫碼現時區塊Bc。
按照第5圖所示第一具體例之變化例，候選運動向量MVct的測定步驟20，包括步驟200測定至少二候選運動向量，步驟202把步驟200內測定的候選運動向量合併成合併運動向量，和步驟204按照合併運動向量，從步驟200測定的運動向量當中，選擇候選運動向量MVct。與第3圖所示一致之步驟，在第5圖內使用同樣參考數字識別，不再贅述。
在步驟200之際，從現時區塊Bc的空間相鄰區塊關聯之運動向量當中，測定至少二候選運動向量MVct1和MVct2。例如，測定候選運動向量MVct1和MVct2，是為第1圖所示現時區塊Bc所銜接區塊A、B和/或C之運動向量。按照變化例，測定候選運動向量MVct1和MVct2，是為區塊Bc空間相鄰但不一定銜接區塊之運動向量。與候選運動向量MVct1關聯的現時區塊Bc之相鄰區塊，註明Bv1，而與候選運動向量MVct2關聯的現時區塊Bc之相鄰區塊，註明Bv2。候選運動向量MVct1的座標(vx1,vy1)，而候選運動向量MVct2的座標(vx2,vy2)。
在步驟202當中，於步驟200測定之候選運動向量，合併成座標(MVfus(x),MVfus(y))的單一運動向量MVfus。例如，MVfus(x)=中值(vx1,vx2,0)而MVfus(y)=(vy1,vy2,0)。按照變化例，MVfus(x)=0.5*(vx1+vx2)而MVfus(y)=0.5*(vy1+vy2)。
在步驟204當中，於步驟200測定在某一標準的意義上最近MVfus之候選運動向量，即為候選運動向量MVct。例如，若∥MVct2-MVfus∥<∥MVct1-MVfus∥，則MVct=MVct2，否則MVct=MVct1。標準是例如標準L2。標準亦可為絕對值。
以二候選運動向量MVct1和MVct2所述之此變化例，可以同樣方式應用於任何數量之候選運動向量。
第二具體例如第6圖所示。
於步驟30中，從現時區塊Bc的空間相鄰區塊關聯之運動向量當中，測定至少二候選運動向量MVct1和MVct2。例如，測定候選運動向量MVct1和MVct2，是為第1圖所示現時區塊Bc所銜接區塊A、B和/或C之運動向量。按照變化例，測定候選運動向量MVct1和MVct2，是為區塊Bc空間相鄰但不一定銜接區塊之運動向量。與候選運動向量MVct1關聯的現時區塊Bc之相鄰區塊，註明Bv1，而與候選運動向量MVct2關聯的現時區塊Bc之相鄰區塊，註明為Bv2。
於步驟32之際，為候選運動向量MVct1測定座標(dx1,dy1)之改正運動向量ΔMV1，並為候選運動向量MVct2測定座標(dx2,dy2)之改正運動向量ΔMV2。測定運動向量ΔMV1，以便將接續寫碼和重建的候選運動向量MVct1關聯的相鄰區塊，和改正運動向量ΔMV1所修改候選運動向量MVct1予以運動補償過的預估區塊，其間所計算畸變減至最小。同理，測定運動向量ΔMV2，以便將接續寫碼和重建的候選運動向量MVct2關聯的相鄰區塊，和改正運動向量ΔMV2所修改候選運動向量MVct2予以運動補償過的預估區塊，其間所計算畸變減至最小。例如，使用以下函數：
按照變化例，和。按照另一變化例，和
於步驟32之際，因此找到改正運動向量ΔMV1，把E1(.,.)減到最小，和ΔMV2，把E2(.,.)減到最小。例如，為各可能數值(dx1,dy1)，計算E1(dx1,dy1)值，並保持E1(dx1,dy1)值最小之數值(dx1,dy1)。同理，為各可能數值(dx2,dy2)，計算E2(dx2,dy2)值，並保持E2(dx2,dy2)值最小之數值(dx2,dy2)。
按照步驟32之變化例，在額外拘限物下，各座標dx1,dx2,dy1,dy2之幅度，小於aenh(其中aenh係為運動補償而授權之精密度)，則改正運動向量ΔMV1和ΔMV2分別使E1(.,.)和E2(.,.)減到最小。例如，若運動向量經寫碼，再以1/4圖元之精密度解碼，則aenh=1/8。此變化例可使測定改正運動向量ΔMV1和ΔMV2的計算複雜性有限。事實上，按照此變化例，只能分別在候選向量MVct1和MVct2周圍的限制時距內，找到ΔMV1和ΔMV2，對於各水平和垂直組分，時距界定如下[-acod+aenh,acod-aenh]。在更費心因而計算成本更高之版本中，搜尋可在界定為[-R,R]的較大時距內為之，R＞aenh表示搜尋範圍。例如可用R=2之數值。在後一情況下，於候選向量周圍的時距[-R,R]找到改正運動向量，精密度為aenh。
於步驟34之際，測定預估運動向量MVp，係將分別利用改正運動向量ΔMV1和ΔMV2修改過的候選運動向量MVct1和MVct2合併。例如，MVpx=中值(vx1+dx1,vx2+dx2,0)，而MVpy=中值(vy1+dy1,vy2+dy2,0)。按照變化例，MVpx=最小(vx1+dx1,vx2+dx2,0)，而MVpy=最小(vy1+dy1,vy2+dy2,0)。按照另一變化例，MVpx=0.5*(vx1+dx1+vx2+dx2)，而MVpy=0.5*(vy1+dy1+vy2+dy2)。
在步驟36之際，考量預估運動向量MVp，寫碼現時區塊Bc。已知為區塊Bc寫碼，從現時區塊Bc減預估區塊Bp和運動向量差分MVdiff，得剩餘資料。由MVc和MVp計算之運動向量差分MVdiff，寫碼於連流F內。MVdiff座標(MVx-MVpx；MVy-MVpy)，其中(MVx；MVy)係MVc的座標，而(MVpx；MVpy)為MVp的座標。剩餘資料一般經轉換再量化。轉換之剩餘資料再經量化，而運動向量差方MVdiff係利用VLC(可變長度寫碼)型熵寫碼，或CABAC(脈絡順應性二元算術寫碼)型寫碼，加以寫碼成碼式資料。為MVdiff授權的最大寫碼精密度為acod。熵寫碼方式例載於I.E. Richardson著作第6.5.4章，或ISO/IEC 14496-10文件《資訊科技－視聽客體之寫碼》第10篇〈高級視訊寫碼〉第9.3節。按照另一變化例，可用CAVLC(脈絡基礎之順應性可變長度寫碼)，像ISO/IEC 14496-10文件《資訊科技－視聽客體之寫碼》第10篇〈高級視訊寫碼〉第9.2節，以及I.E. Richardson著作之第6.4.13.2章。
按照變化例，現時區塊Bc是以SKIP寫碼模態寫碼。在此情況下，為現時區塊Bc，無剩餘資料也無運動資料寫碼在連流F內。事實上，當從現時區塊摘取由步驟24所測定預估運動MVp測定之預估區塊，而得剩餘區塊時，保持"skip"寫碼模態於寫碼現時區塊Bc。
參見第5圖所述具體例，有二候選運動向量MVct1和MVct2，惟可應用到任何數量之候選運動向量。在此情況下，於步驟32，為各候選運動向量，測定改正運動向量。於步驟34之際，從個別改正運動向量修改過的候選運動向量，測定預估運動向量MVp。
參見第7圖，本發明亦關於一序列形象的現時區塊之重建方法。
於步驟52之際，從現時區塊Bc的空間相鄰區塊關聯之運動向量當中，測定座標(vx,vy)之候選運動向量MVct。例如，測定候選運動向量MVct做為第1圖所示現時區塊Bc所銜接區塊A、B和/或C的運動向量之一。按照變化例，測定候選運動向量MVct，做為區塊Bc的空間相鄰但不一定銜接的區塊之運動向量。現時區塊Bc關聯之相鄰區塊，測定其候選運動向量MVct，註明Bv。從缺值保有之運動向量，係例如位於現時區塊Bc左側的相鄰區塊關聯之運動向量。按照變化例，從缺值保有的運動向量，係例如位於現時區塊Bc上方的相鄰區塊關聯之運動向量，如第4圖所示。步驟52與寫碼方法的步驟20一致。
於步驟54之際，測定座標(dx,dy)的改正運動向量ΔMV。改正運動向量ΔMV之測定方式是，把接續寫碼和重建的相鄰區塊，註明為(x,y)，和以改正運動向量ΔMV所修改的候選運動向量MVct予以運動補償過之預估區塊，其間計算的畸變減到最小。預估區塊屬於參考形象Iref，例如使用下列函數：
其中：(.,.)是以MVct+ΔMV運動補償過的預估區塊；是形象Ic內圖元(x,y)所寫碼和重建的形象資料項數值；是參考形象的圖元(x,y)所寫碼和重建的形象資料項數值。
按照變化例，
按照另一變化例，
於步驟54之際，找到運動向量ΔMV，把E(.,.)減到最小。例如，為各可能數值(dx,dy)，計算E(dx,dy)數值，保持E(dx,dy)值最小的數值(dx,dy)。步驟54與寫碼方法的步驟22一致。
按照步驟54之變化例，改正運動向量ΔMV是以另外拘限物把E(.,.)減到最小，使其各座標dx和dy的幅度低於第一臨限值aenh，其中aenh係為運動補償所授權之精密度。例如，運動向量已寫碼，即以1/4圖元之精密度解碼，則aenh=1/8。此變化例得以限制為測定改正運動向量ΔMV的計算複雜性。事實上，按照此變化例，只能在候選向量MVct周圍的有限時距內找到向量ΔMV，此時距對各水平和垂直組份界定如下[-acod+aenh,acod-aenh]。在更盡心力且計算成本更大的版本中，可以較大時距進行搜尋，界定為[-R,R]，R＞aenh表示搜尋範圍。例如可用R=2值。在後一情況下，是在候選向量MVct周圍的時距[-R,R]內，以aenh精密度找到改正運動向量ΔMV。
在步驟56當中，從改正運動向量ΔMV修改過的候選運動向量MVct，測定預估運動向量MVp。MVp=MVct+ΔMV。步驟56與寫碼方法的步驟24一致。
在步驟58當中，考量預估運動向量MVp，重建現時區塊Bc。更具體而言，轉換/量化過的剩餘資料，和運動向量差分MVdiff利用VLC(可變長度寫碼)型熵寫碼或CABAC(脈絡順應性二元算術寫碼)型寫碼，從連流F內解碼。轉換/量化剩餘資料經解量化，再利用逆向轉換，轉換成寫碼方法的步驟26中所用。運動向量MVc是為現時區塊Bc，從運動向量差分MVdiff和步驟56內測定的預估運動向量MVp重建。MVc座標(MVdiffx+MVpx；MVdiffxy+MVpy)，其中(MVdiffx；MVdiffxy)為MVdiff的座標，而(MVpx；MVpy)為MVp的座標。預估區塊係在從運動向量MVc重建的參考形象內測定，係與運動向量MVc補償過的預估區塊運動有關。再將預估區塊合併，例如從連流F逐一圖元添加到為現時區塊重建的剩餘資料區塊。
按照變化例，現時區塊Bc是按照SKIP寫碼模態重建。在此情況下，無剩餘資料也無運動資料為現時區塊Bc在連流F內寫碼。在此情況下，重建的區塊Bc，是在步驟56中所測定利用預估運動向量MVp運動補償過的預估區塊。
按照第8圖所示變化例，候選運動向量MVct之測定步驟52，包括至少二候選運動向量之測定步驟520，把步驟520內測定的候選運動向量合併成合併運動向量之步驟522，以及按照合併運動向量，從步驟520測定的運動向量當中選擇候選運動向量MVct之步驟524。步驟520與第5圖的步驟200一致，步驟522與第5圖的步驟202一致，而步驟524與第5圖之步驟204一致。
另一具體例如第9圖所示。
於步驟62中，從現時區塊Bc的空間相鄰區塊關聯之運動向量當中，測定至少二候選運動向量MVct1和MVct2。例如，測定候選運動向量MVct1和MVct2，是為第1圖所示現時區塊Bc所銜接區塊A、B和/或C之運動向量。按照變化例，測定候選運動向量MVct1和MVct2，是為區塊Bc空間相鄰但不一定銜接區塊之運動向量。與候選運動向量MVct1關聯的現時區塊Bc之相鄰區塊，註明Bv1，而與候選運動向量MVct2關聯的現時區塊Bc之相鄰區塊，註明為Bv2。此步驟62與第6圖之步驟30一致。
於步驟64之際，為候選運動向量MVct1測定座標(dx1,dy1)之改正運動向量ΔMV1，並為候選運動向量MVct2測定座標(dx2,dy2)之改正運動向量ΔMV2。測定運動向量ΔMV1，以便將接續寫碼和重建的候選運動向量MVct1關聯的相鄰區塊，和改正運動向量ΔMV1所修改候選運動向量MVct1予以運動補償過的預估區塊，其間所計算畸變減至最小。同理，測定運動向量ΔMV2，以便將接續寫碼和重建的候選運動向量MVct2關聯的相鄰區塊，和改正運動向量ΔMV2所修改候選運動向量MVct2予以運動補償過的預估區塊，其間所計算畸變減至最小。例如，使用以下函數：
按照變化例，E1(dx,dy)=和E2(dx,dy)=。按照另一變化例，E1(dx,dy)=和
於步驟64之際，因此找到改正運動向量ΔMV1，把E1(.,.)減到最小，和ΔMV2，把E2(.,.)減到最小。例如，為各可能數值(dx1,dy1)，計算E1(dx1,dy1)值，並保持E1(dx1,dy1)值最小之數值(dx1,dy1)。同理，為各可能數值(dx2,dy2)，計算E2(dx2,dy2)值，並保持E2(dx2,dy2)值最小之數值(dx2,dy2)。此步驟64與第6圖之步驟32一致。
按照步驟64之變化例，在額外拘限物下，各座標dx1,dx2,dy1,dy2之幅度，小於aenh(其中aenh係為運動補償而授權之精密度)，則改正運動向量ΔMV1和ΔMV2分別使E1(.,.)和E2(.,.)減到最小。例如，若運動向量經寫碼，再以1/4圖元之精密度解碼，則aenh=1/8。此變化例可使測定改正運動向量ΔMV1和ΔMV2的計算複雜性有限。事實上，按照此變化例，只能分別在候選向量MVct1和MVct2周圍的限制時距內，找到ΔMV1和ΔMV2，對於各水平和垂直組分，時距界定如下[-acod+aenh,acod-aenh]。在更費心因而計算成本更高之版本中，搜尋可在界定為[-R,R]的較大時距內為之，R＞aenh表示搜尋範圍。例如可用R=2之數值。在後一情況下，於候選向量MVct周圍的時距[-R,R]找到改正運動向量ΔMV，精密度為aenh。
於步驟66之際，測定預估運動向量MVp，係將分別利用改正運動向量ΔMV1和ΔMV2修改過的候選運動向量MVct1和MVct2合併。例如，MVpx=中值(vx1+dx1,vx2+dx2,0)，而MVpy=中值(vy1+dy1,vy2+dy2,0)。按照變化例，MVpx=最小(vx1+dx1,vx2+dx2,0)，而MVpy=最小(vy1+dy1,vy2+dy2,0)。按照另一變化例，MVpx=0.5*(vx1+dx1+vx2+dx2)，而MVpy=0.5*(vy1+dy1+vy2+dy2)。此步驟66與第6圖之步驟34一致。
在步驟68之際，考量預估運動向量MVp重建現時區塊Bc。更具體而言，轉換/量化過之剩餘資料和運動向量差分MVdiff，是利用VLC(可變長度寫碼)型熵寫碼或CABAC(脈絡順應性二元算術寫碼)型寫碼，從連流F內解碼。轉換/量化剩餘資料經解量化，再利用逆向轉換，轉換成寫碼方法的步驟26中所用。運動向量MVc是為現時區塊Bc，從運動向量差分MVdiff和步驟56內測定的預估運動向量MVp重建。MVc座標(MVdiffx+MVpx；MVdiffxy+MVpy)，其中(MVdiffx；MVdiffxy)為MVdiff的座標，而(MVpx；MVpy)為MVp的座標。預估區塊係在從運動向量MVc重建的參考形象內測定，係與運動向量MVc補償過的預估區塊運動有關。再將預估區塊合併，例如從連流F逐一圖元添加到為現時區塊重建的剩餘資料區塊。
按照變化例，現時區塊Bc是按照SKIP寫碼模態重建。在此情況下，無剩餘資料也無運動資料為現時區塊Bc在連流F內寫碼。在此情況下，重建的區塊Bc，是在步驟66中所測定利用預估運動向量MVp運動補償過的預估區塊。
以單一運動向量與(單向預估)區塊關聯的情況進行說明之本發明，可直接延伸到有二或以上運動向量與區塊(例如雙向預估)關聯之情況。在此情況下，各運動向量與一表列參考形象關聯。例如在H.264中，雙向型區塊要用二表列L0和L1，而為各表列界定運動向量。在雙向情況下，步驟20至24或30至34可單獨應用於各表列。於各步驟20(或30)之際，候選運動向量是從表列與現時表列相同的運動向量當中測定，並與現時區塊Bc的空間相鄰區塊關聯。現時區塊是在步驟26(或36)之際，從步驟24(或34)各表列之運動向量寫碼。
本發明運動向量寫碼和重建方法的優點是，使用改正運動向量改進運動向量之預估方法。所以其優點是在品質和/或寫碼成本方面，改進寫碼效率。本發明顯然有益於選擇"skip"寫碼模態。此外，在時間預估情況，可降低運動資料的寫碼成本，或改進運動向量之精密度，因而以一定成本改進運動補償的品質。事實上，預估運動向量MVp有精密度aenh，碼式向量差分MVdiff的精密度acod，因此，由預估運動向量和碼式向量差分總和所得的重建向量MVc，其精密度為aenh。本發明寫碼和重建方法即可使運動向量，按照一定精密度acod寫碼，再以等於aenh的更大精密度之運動向量進行運動補償。
本發明又關係到參見第10圖所述寫碼裝置12，和參見第11圖所述解碼裝置13。在第10和11圖中，所示模組為功能性單元，是否相當於物理上可分辨之單位均可。例如，此等模組或其中部份，可一同組群在單一組件內，或構成同樣軟體之功能，反之，可由分開的物理實體組成若干模組。
參見第10圖，寫碼裝置12在輸入處接收屬於一形象序列之形象，各形象分成圖元區塊，各與形象資料之至少一項關聯。寫碼裝置12明顯以時間預估實施寫碼。第12圖只有圖示與利用時間預估或形象間寫碼有關的寫碼裝置12之模組。其他模組未示，係實施形象內寫碼的視訊寫碼器(不論有無空間預估)之技術專家所知。寫碼裝置12明顯包括計算模組1200，能夠例如從現時區塊Bc逐一圖元減去，而摘取預估區塊Bp，以發生剩餘形象資料區塊或剩餘區塊Bres。又包括模組1202，能夠把剩餘區塊Bres轉換再量化成量化資料。轉換T係例如為分立餘弦轉換(或DCT)。寫碼裝置12又包括熵寫碼模組1204，能夠把量化資料寫碼入碼式資料連流F內。又包括模組1206進行模組1202之逆向操作。模組1206進行逆向量化Q-1，接著逆向轉換T-1。模組1206連接到計算模組1208，能夠例如從模組1206和預估區塊Bp，逐一圖元添加資料區塊，以發生重建形象資料區塊，儲存於記憶器1210內。寫碼裝置12又包括運動估計模組1212，能夠在區塊Bc和儲存於記憶器1210內的參考形象Iref(此形象已先經寫碼再重建)區塊之間，估計至少一運動向量MVc。按照一變化例，可在現時區塊Bc和原先參考形象Ic之間進行運動估計，在此情況下，記憶器1210不連接到運動估計模組1212。按照技術專家公知之方法，運動估計模組為運動資料項搜尋參考形象Iref，明顯為運動向量，其方式是把現時區塊Bc和利用運動資料項識別的參考形象Iref內的區塊，其間計算之誤差減到最少。
測定之運動向量利用運動估計模組1212，傳輸至決定模組1214，能夠以寫碼模態的預定集合，為區塊Bc選擇寫碼模態。保持之寫碼模態係例如可將位元率畸變型規範降至最低。惟本發明不限於此選擇方法，保持之模態可按照另一規範選擇，例如已知型規範。由決定模組1214選擇之寫碼模態以及運動資料，以時間預估模態或形象間模態而言，例如運動資料項，傳輸至預估模組1216。預估模組1216能夠實施寫碼方法之步驟20至24或30至34。步驟26和36係經由寫碼裝置12之模組集合實施。選擇之寫碼模態，以及在相反情況下的運動資料項，另外傳輸至熵寫碼模組1204，在連流F內寫碼。預估模組1216從決定模組1214測定之寫碼模組，以及可能從運動估計模組1212(形象間預估)測定之運動資料，測定預估區塊Bp。
參見第11圖，解碼裝置13在輸入接收碼式資料連流F，代表一序列形象。連流F係例如利用寫碼裝置12經通道傳輸。解碼裝置13包括熵解碼模組1300，能夠發生解碼式資料，例如寫碼模態，以及關於形象內容之解碼式資料。
解碼裝置13亦包括運動資料重建模組。按照第一具體例，運動資料重建模組係熵接碼模組1300，把代表該運動資料的連流F一部份解碼。按照第11圖上未示之變化例，運動資料重建模組係運動估計模組。此項經由解碼裝置13重建運動資料之解決方式，稱為「型板匹配法」(template matching)。
有關形象內容之解碼式資料，再傳輸至模組1302，能夠進行逆向量化，接著是逆向轉換。模組1302與業已發生碼式連流F的寫碼裝置12之模組1206一致。模組1302連接至計算模組1304，能夠例如從模組1302和預估模組Bp，逐一圖元添加把區塊合併，以發生重建現時區塊Bc，儲存於記憶器1306內。解碼裝置13亦包括預估模組1308。預估模組1308從利用熵解碼模組1300為現時區塊解碼之寫碼模態，以及可能從由運動資料重建模組測定之運動資料，測定預估區塊Bp。預估模組1308能夠實施本發明解碼方法之步驟52至56或62至66。步驟58和68係利用解碼裝置12的模組集合實施。
當然，本發明不限於上述具體例。
尤有進者，凡精於此道之士對所述具體例均可應用任何變化例，並加以組合，以獲得其諸優點之利。本發明顯然不限於候選運動向量型，即不一定要銜接現時向量區塊。此外，本發明所述情況為，運動向量與(單向預估)區塊關聯，並可直接延伸到二或以上運動向量與(例如雙向預估)區塊關聯之情況。
20,52．．．從與現時區塊的空間相鄰區塊關聯之運動向量當中測定座標(vx,vy)之候選運動向量MVct
22,54．．．測定座標(dx,dy)之改正運動向量ΔMV
24,56．．．從改正運動向量ΔMV所修改候選運動向量MVct，測定候選運動向量MVp
26．．．考量預估運動向量MVp寫碼現時區塊Bc
30,62．．．從現時區塊Bc的空間相鄰區塊關聯之運動向量當中測定至少二候選運動向量MVct1和MVct2
32,64．．．為候選運動向量MVct1測定座標(dx1,dy1)之改正運動向量ΔMV1，並為候選運動向量MVct2測定座標(dx2,dy2)之改正運動向量ΔMV2
34,66．．．將分別利用改正運動向量ΔMV1和ΔMV2修改過的候選運動向量MVct1和MVct2合併，測定預估運動向量MVp
36．．．考量預估運動向量MVp寫碼現時區塊Bc
58,68．．．考量預估運動向量MVp重建現時區塊Bc
200,520．．．從現時區塊Bc的空間相鄰區塊關聯之運動向量當中測定至少二候選運動向量MVct1和MVct2
202,522．．．從現時區塊Bc的空間相鄰區塊關聯之運動向量當中合併至少二候選運動向量MVct1和MVct2
204,524．．．按照合併運動向量，從步驟200測定的運動向量當中選擇候選運動向量MVct
Bv．．．候選運動向量關聯的現時區塊之相鄰區塊
MVct．．．候選運動向量
Bc．．．現時區塊
Iref．．．參考形象
Ic．．．形象
F．．．資料連流
Bres．．．剩餘區塊
Bp．．．預估區塊
MVc．．．運動向量
12．．．寫碼裝置
13．．．解碼裝置
1200．．．計算模組
1204．．．熵寫碼模組
1202．．．把剩餘區塊轉換在量化成量化資料模組
1206．．．進行逆向量化Q-1接著逆向轉換T-1模組
1208．．．計算模組
1210．．．記憶器模組
1212．．．運動估計模組
1214．．．決定模組
1216．．．預估模組
1300．．．熵解碼模組
1302．．．進行逆向量化接著逆向轉換模組
1304．．．計算模組
1306．．．記憶器模組
1308．．．預估模組
第1圖表示先前技術經由時間預估之寫碼方法；
第2圖表示先前技術現時區塊寫碼方法之流程圖；
第3圖表示本發明第一具體例現時區塊寫碼方法之流程圖；
第4圖表示本發明第一具體例現時區塊寫碼方法之步驟；
第5圖表示本發明第一具體例的變化例現時區塊寫碼方法之流程圖；
第6圖表示本發明第二具體例現時區塊寫碼方法之流程圖；
第7圖表示本發明第一具體例現時區塊重建方法之流程圖；
第8圖表示本發明第一具體例的變化例現時區塊重建方法之流程圖；
第9圖表示本發明第二具體例現時區塊重建方法之流程圖；
第10圖表示本發明寫碼裝置；
第11圖表示本發明解碼裝置。
20．．．從與現時區塊的空間相鄰區塊關聯之運動向量當中，測定座標(vx,vy)之候選運動向量MVct
22．．．測定座標(dx,dy)之改正運動向量ΔMV
24．．．從改正運動向量ΔMV所修改候選運動向量MVct，測定候選運動向量MVp
26．．．考量預估運動向量MVp寫碼現時區塊Bc

Claims (13)

  1. 一種在序列形象的形象中現時區塊之寫碼方法，包括：-測定與形象中該現時區塊的相鄰區塊關聯之至少一候選運動向量，-從該至少一候選運動向量測定預估運動向量；-從該預估運動向量寫碼該現時區塊，其中該預估運動向量係利用下述測定：-為該至少一候選運動向量，測定改正運動向量，把與該至少一候選運動向量關聯之接續寫碼和重建的相鄰區塊，和利用由該改正運動向量修改過的該至少一候選運動向量經運動補償的預估區塊，其間之計算畸變減到最少；-從該改正運動向量修改過的至少該一候選運動向量，測定該預估運動向量者。
  2. 如申請專利範圍第1項之寫碼方法，從該預估運動向量寫碼該現時區塊，包括測定由該現時區塊關聯的現時運動向量，和該預估運動向量，計算之運動向量差分，並寫碼該運動向量差分者。
  3. 如申請專利範圍第1項之寫碼方法，其中在該改正運動向量測定步驟之際，該改正運動向量(dx,dy)之各座標幅度，低於代表運動補正精密度之第一臨限值aenh者。
  4. 如申請專利範圍第3項之寫碼方法，其中該第一臨限值aenh比代表運動向量寫碼精密度的第二臨限值acod為小者。
  5. 如申請專利範圍第4項之寫碼方法，其中該第一臨限值aenh等於1/8，而第二臨限值acod等於1/4者。
  6. 如申請專利範圍第4項之寫碼方法，其中該第一臨限值aenh等於1/4，而第二臨限值acod等於1/2者。
  7. 如申請專利範圍第4項之寫碼方法，其中該改正運動向量之各座標，係在該候選運動向量等於(-acod+aenh；acod-aenh)之周圍時距內測定者。
  8. 如申請專利範圍第1項之寫碼方法，其中至少一候選運 動向量之測定步驟，又包括：-測定至少二候選運動向量；-把該至少二候選運動向量合併成單一運動向量；-在該至少二候選運動向量當中，選擇最接近該單一運動向量之運動向量，該單一運動向量係候選運動向量者。
  9. 如申請專利範圍第1項之寫碼方法，其中測定至少二候選運動向量，而改正運動向量之測定包括，為各該至少二候選運動向量，測定改正運動向量，且其中該預估運動向量之測定包括，把其個別改正運動向量修改過的該候選運動向量，合併成單一預估運動向量者。
  10. 一種序列形象的形象中現時區塊之重建方法，包括：-測定在形象中該現時區塊的相鄰區塊關聯之至少一候選運動向量；-從該至少一候選運動向量測定預估運動向量；-從該預估運動向量重建該現時區塊，其中該預估運動向量係利用下述測定：-測定改正運動向量，把與該至少一候選運動向量關聯之重建相鄰區塊，和利用由該改正運動向量所修改的該至少一候選運動向量經運動補償過之預估區塊，其間的計算畸變減到最少；-從該改正運動向量修改過的該候選運動向量，測定該預估運動向量者。
  11. 如申請專利範圍第10項現時區塊之重建方法，其中在該改正運動向量測定步驟之際，該改正運動向量之各座標幅度，低於代表運動補正精密度之第一臨限值aenh者。
  12. 如申請專利範圍第10項現時區塊之重建方法，其中該第一臨限值aenh比代表運動向量寫碼精密度的第二臨限值acod為小者。
  13. 如申請專利範圍第12項現時區塊之重建方法，其中該改正運動向量之各座標，係在該候選運動向量等於(-acod+aenh； acod-aenh)之周圍時距內測定者。
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