[发明专利]用于视频处理的运动估计

说明书

根据一些实施例，可以降低使用Haar、SAD和Hadamard变换的运动估计算法的复杂度。在一些实施例中，相比于现有技术可以减少求和的次数，并且可以使用比较运算来替代现有求和中的一些。在一些实施例中，使用比较来替代加法以便平衡延迟以及面积或能量或功率考量。

技术领域

本文总体上涉及视频处理并且特别涉及用于压缩视频以进行传输的技术。

背景技术

视频应用在计算上可以开销很大。设计者可以压缩视频数据以减少与视频数据相关联的计算并且减少传输视频数据所需的带宽。例如，压缩算法可以利用连续视频帧之间的高相关度。这样的一种技术被称为运动估计。

使用运动估计，可以将参考图像(其为之前已编码的帧)细分为像素块，例如4x4或16x16像素块。编码算法将该块与当前帧的搜索窗内的另一块匹配。

当识别出参考帧与当前帧之间的最佳匹配块时，运动矢量捕获从参考帧到当前帧的块的移动。可以将该运动矢量编码以代替将两个帧都编码。因此，可以降低带宽和计算开销。

一种用于确定两个块多密切地互相匹配的方法被称为绝对差值和(SAD)。对于参考帧中的宏块的搜索窗内的每个搜索步骤，计算了针对该块的256个像素的SAD。可以继续该搜索，直到获得具有最小SAD的最佳匹配。可以针对参考帧中的每个宏块重复该操作。对于高分辨率视频，该方法需要每秒计算针对成千上万的宏块的运动矢量。因此，运动估计在计算上开销很大。用于确定最佳匹配块的其它技术包括Haar变换和Hadamard变换。

附图说明

关于以下附图描述了一些实施例：

图1为根据本发明的一个实施例的序列的流程图；

图2为根据本发明的一个实施例的另一序列的流程图；

图3为本发明的一个实施例的电路图；

图4为本发明的一个实施例的系统描绘；

图5为本发明的一个实施例的正视图。

具体实施方式

根据一些实施例，可以降低实施使用Haar、SAD和/或Hadamard的运动估计算法的复杂度。这可以减少功率消耗和电路覆盖区或面积。

在运动估计的背景下，使用Haar变换实际是指执行变换的绝对值求和。对4x4像素差输入块的Haar变换实际将导致4x4块。将这些变换后的差值的绝对值的和用作匹配度量。有时可以将其称为绝对变换差和(SATD)。传统的方式是首先找到变换的所有项、找到它们的绝对值并且接着将它们求和。可以计算最终的和而无需明确地计算变换的所有项(以及他们的绝对值)。

在一些实施例中，相比于现有技术可以减少求和的次数，并且可以使用比较运算来替代现有求和/差值中的一些。相比于加法/差值，比较运算使用集成电路管芯内更少的面积和功率。

在一些实施例中，基于所期望的速度与(versus)效率而确定所移除的加法/差值的次数。例如，如果使用比较来替代更多的加法，则速度可能会受到影响但是可以减少面积和功率。由于抵消(cancel)而减少加法的次数需要比较以确定哪些像素差抵消。基于面积、延迟、和功率，这些比较可以比加法开销更小。然而，实现最少次数的加法可以增加总体延迟，这是因为需要在加法之前按顺序完成比较。