[发明专利]运动估计方法

说明书

【技术领域】

本发明涉及图像处理领域，尤其涉及运动估计方法。

【背景技术】

在视频压缩编码中，视频是由连续的图像帧形成的图像序列，由于景物变化速度的限制，相邻帧间存在很高的相关性，即存在很高的时间和空间冗余。运动估计就是利用视频图像序列中相邻帧之间存在的时间相关性，建立相邻帧之间表达上的相互关系，从而减少时间冗余，提高视频压缩编码效率的一种重要方法。运动估计是视频压缩中的关键技术，在一个视频压缩方案中运动估计通常约占总的计算量的60％-80％，其结果直接影响图像的编码效率和图像恢复的质量。

现有的运动估计方法主要分为两类：块匹配算法(Block Matching Algorithm，简称BMA)和像素递归法(Pixel Recursive Algorithm，PRA)。块匹配算法因其简单、实用的特点得到广泛的应用。采用块匹配运动估计的运动补偿预测算法与变换编码相结合构成的混合编码方式已被很多视频编码国际标准如H.261，H.263，MPEG-1，MPEG-2，MPEG-4和H.264所采用。在块匹配算法中，全搜索算法运动估计的优点是产生的残差系数最小，搜索精度最高，但其巨大的计算量和时间开销使它不可能应用于实时视频编码系统，而常常作为对其他算法性能的评价标准。为了解决这一问题，人们提出许多改进的快速搜索算法，如三步搜索法(Three Step Search，简称TSS)、新三步搜索法(New Step Search，简称NTSS)、四步搜索法(4Step Search，简称4SS)、梯度下降搜索法(Block-Based Gradient Descent Search，简称BBGDS)、菱形搜索法(Diamond Search，简称DS)以及六边形搜索法(Hexagon Based Search，简称HEXBS)等，随后产生的混合搜索UMHexagonS(Unsymmetrical-cross Muti Hexagon grid Search)算法和基于起始点预测的自适应十字模式搜索算法(Adaptive Rood Pattern Search-3，简称ARPS-3)都被联合视频组(Joint Video Team，简称JVT)所采纳。

现有技术存在的缺点：(1)使用固定搜索模式的块运动估计算法认为运动估计匹配错误随着搜索方向朝全局最小误差值位置移动而单调减少，并且错误曲面是单峰的，所以无论剧烈运动图像还是相对静止的图像都同等对待，这样势必造成计算冗余。(2)分层的块运动估计算法假设大的宏块所得到的运动矢量(Motion Vector，简称MV)能很好的预测较小块，但是事实上经常会导致错误的匹配方向，效果不好。(3)混合搜索算法运算复杂度高，并且其复杂的模型在解码时需要更多的比特数来传输。(4)自适应的十字模式搜索算法只用到了运动矢量的空间相关性。

因此，有必要开发出一种可以改进的运动估计方法来克服上述问题。

【发明内容】

本发明要解决的技术问题在于提供一种运动估计方法，其可以降低计算量，又可以得到较为精确的运动矢量。

为了解决上述问题，根据本发明的一个方面，本发明提供了一种运动估计方法，其包括：在参考帧中分别计算相邻宏块的运动矢量作为当前宏块的预测运动矢量的先验概率；在当前帧中分别得到相邻宏块的运动矢量作为当前宏块的预测运动矢量的条件概率；根据所述先验概率和所述条件概率分别在当前帧中计算相邻宏块的运动矢量作为当前宏块的预测运动矢量的后验概率；和选择后验概率最大的相邻宏块的运动矢量作为当前宏块的预测运动矢量。

进一步的，所述在参考帧中分别计算相邻宏块的运动矢量作为当前宏块的预测运动矢量的先验概率包括：

在参考帧中分别计算当前宏块的运动矢量与相邻宏块的运动矢量的空间距离，根据所述空间距离设定相邻宏块的运动矢量作为当前宏块的预测运动矢量的先验概率，其中将最小距离值的相邻宏块对应的先验概率设置的最大。

更进一步的，根据下式计算所述空间距离：

Dis(i，D)＝(MV_i，x-MV_D，x)²+(MV_i，y-MV_D，y)²，

其中Dis(i，D)表示的是相邻宏块i的运动矢量与当前宏块D的运动矢量的空间距离，MV_i，x、MV_i，y分别表示相邻宏块i的运动矢量的x、y方向大小。

进一步的，根据下式计算所述后验概率：