[发明专利]一种面向运动估计的帧间数据重用方法及装置

说明书

本发明公开了一种面向运动估计的帧间数据重用方法及装置。其中，面向运动估计的帧间数据重用方法包括：在同一时间段内轮流处理至少两个当前帧，且采用相同的起始点和扫描顺序；在处理任意两个相邻帧时，当前帧的处理结果数据及时被读取至片上缓存，以备在处理相邻帧时直接读取，实现对当前帧的帧间数据重用；这样当在同一时间段内处理m个当前帧，只有1/m的帧被读取两次，其余各帧只需要读取一次；其中，m≥2且m为正整数。

技术领域

本发明属于数据处理领域，尤其涉及一种面向运动估计的帧间数据重用方法及装置。

背景技术

帧频提升是用于优化液晶电视动态图像的显示效果。帧频提升技术主要通过提高电视视频图像的刷新频率，来解决液晶显示面板由于响应延迟而导致运动分辨率显著下降与运动模糊拖尾等问题。帧频提升是通过在前后两帧图像之间插入一帧或多帧图像而实现，而基于运动估计的插帧方法是最有效的方法之一。

但是，运动估计的准确性会对插入帧的质量产生影响。运动估计通常是帧频提升中计算量和访存量最大的部分，往往占据了帧频提升的大部分运行时间。

由于简单而有效，基于块匹配的运动估计是主流的运动估计方法。块匹配被用于找到与当前宏块最匹配的参考块。其中，SAD(sum of absolute differences)是一个确定最好匹配的标准。当前宏块和参考宏块之间的位移是运动向量(motion vector,MV)。

全搜索运动估计(Full search integer ME，FSIME)采用了蛮力搜索，在搜索窗中搜索最佳匹配的宏块，达到最好的精确度。由于其规整性，FSIME适合硬件实现，但是FSIME需要大量的计算和访存。

另外，一些快速搜索算法被提出来，用于减少时间开销，但是通常有一定的精度损失，例如：三步搜索，新三步搜索，钻石搜索和四步搜索。快速搜索算法可能找不到最优的匹配宏块，而且有些快速搜索算法不适合硬件实现。

近年来，处理器的访存速度与计算速度之间的差距越来越大，通过减少片外访存以提高实时视频应用的性能是一个重要手段，而在片上进行数据重用则是降低片外访存的有效手段。对于FSIME，已经提出了一些数据重用方法。但是这些工作重点在于如何提高参考帧内部的数据重用效率，而忽视了帧与帧之间的数据重用。对于帧频提升，传统的访存设计，每一帧图像都要从片外存储中读取两次，第一次作为当前帧，第二次作为前一帧，这样降低了视频处理速度。

综上所述，现有技术中对于传统的访存设计中每一帧图像都要从片外存储中读取两次的问题，尚缺乏有效的解决方案。

发明内容

为了解决传统的访存设计中每一帧图像都要从片外存储中读取两次的问题，本发明的第一目的是提供一种面向运动估计的帧间数据重用方法，其通过相邻帧图像之间的数据重用，能够减少访存次数，提高视频处理速度。

本发明的一种面向运动估计的帧间数据重用方法，包括：

在同一时间段内轮流处理至少两个当前帧，且采用相同的起始点和扫描顺序；

在处理任意两个相邻帧时，当前帧的处理结果数据及时被读取至片上缓存，以备在处理相邻帧时直接读取，实现对当前帧的帧间数据重用；这样当在同一时间段内处理m个当前帧，只有1/m的帧被读取两次，其余各帧只需要读取一次；其中，m≥2且m为正整数。

进一步的，处理当前帧的过程包括：根据预先划分的宏块，计算相应宏块的绝对误差和和运动矢量。

其中，绝对误差和是确定与当前宏块最匹配的参考块的一个标准，是图像块之间的相似度的量度。通过取原始块中的每个像素与用于比较的块中的相应像素之间差的绝对值来计算。将这些差值相加以创建块相似度的简单度量，差异图像的L1范数或两个图像块之间的曼哈顿距离。

运动矢量是指当前宏块和参考宏块之间的位移。