一种视频编解码过程中进行运动估计搜索计算的方法.pdf

本发明公开了一种可快速的，可同时对多个宏块进行并行处理的视频编解码过程中进行运动估计搜索计算的方法，首先在当前帧里从左至右的获取至少两个依次相邻的16×16像素的宏块，其中第一个宏块为首宏块，最后一个宏块为尾宏块；然后在参考帧里预先设定一区域半径，以所述首宏块为中心，确定一方形搜索区域，使所述搜索区域的左边、上边和下边均与首宏块之间的距离为区域半径，搜索区域的右边与首宏块之间的距离＝区域半径+16*(n－1)，则所述搜索区域大小＝(2*区域半径)×(区域半径+区域半径+16*(n－1))，其中n为获取的宏块个数；最后读取参考帧内所确定的搜索区域中的宏块数据，用于同时对所有获取的宏块进行搜索匹配。

1、  一种视频编解码过程中进行运动估计搜索计算的方法，包括：
步骤一、在当前帧里从左至右的获取至少两个依次相邻的16×16像素的宏块，其中第一个宏块为首宏块，最后一个宏块为尾宏块；
步骤二、在参考帧里预先设定一区域半径，以所述首宏块为中心，确定一方形搜索区域，使所述搜索区域的左边、上边和下边均与首宏块之间的距离为区域半径，搜索区域的右边与首宏块之间的距离＝区域半径+16*(n-1)，则所述搜索区域大小＝(2*区域半径)×(区域半径+区域半径+16*(n-1))，其中n为获取的宏块个数；
步骤三、读取参考帧内所确定的搜索区域中的宏块数据，用于同时对所有获取的宏块进行搜索匹配。

2、  如权利要求1所述视频编解码过程中进行运动估计搜索计算的方法，其特征在于：所述步骤三采用快速搜索的方法，即：首先，读取所述搜索区域内的宏块数据；其次，按照快速搜索第一个模板的步长对所有宏块进行绝对差和计算，取最小误差位置为新的位置；然后，以新的位置为中心以新的步长或新的模板，同时计算各个宏块的绝对差和，再取最小误差位置为新的位置；最后，重复前一步骤，直到满足搜索匹配结束条件。

3、  如权利要求1或2所述视频编解码过程中进行运动估计搜索计算的方法，其特征在于：所述步骤一中获取两个相邻的宏块。

4、  如权利要求3所述视频编解码过程中进行运动估计搜索计算的方法，其特征在于：所述步骤二中，预先设定区域半径为16像素；以两个宏块中的首宏块为中心，确定一方形搜索区域，使该搜索区域的左边、上边和下边均与首宏块之间的距离为16像素，搜索区域的右边与首宏块之间的距离为32像素，则所述搜索区域大小为32×48像素。

5、  如权利要求4所述视频编解码过程中进行运动估计搜索计算的方法，其特征在于：所述步骤三采用快速搜索法中的三步法，具体为：首先，读取所述32×48像素的搜索区域内的宏块数据；其次，按照三步法的步长获得两个宏块的第一个模板，进行绝对差和计算，并取最小误差位置为新的位置；然后，重用所述模板，以新的位置为中心，步长减半得到新的比较点，同时计算两个宏块的绝对差和，再取最小误差位置；最后，重复前一步骤，直到满足搜索匹配结束条件。

6、  如权利要求1所述视频编解码过程中进行运动估计搜索计算的方法，其特征在于：所述步骤三采用全搜索的方法，即，在搜索区域内从左到右，从上到下平移，对每个位置都同时计算各个宏块和参考区域每个点的绝对误差之和，取最小一个位置得到当前各个宏块的最优匹配位置。

一种视频编解码过程中进行运动估计搜索计算的方法
技术领域
本发明涉及一种视频编解码中的运动估计搜索计算的方法。
技术背景
视频帧间编码利用图像的时间和空间冗余度来压缩视频，利用相邻帧之间的图像相关性，通过前一帧(或后一帧)来预测当前帧。预测越准确，传输的码流就可以压缩得越小。运动估计(Motion Estimation，ME)就是来实现这样一种运动图像预测的方法。运动估计算法的结果准确性影响码流的大小，而其运算复杂性影响帧率的快慢，这两项指标都是实时视频编码效率的主要指标。
在H.263、MPEG-4和H.264运动估计算法都是以宏块(Macro block)匹配为基础，对当前帧里的一个16×16的宏块，在上一帧(即参考帧)里众多的16×16的宏块中找出和它差别最小的一块。当前帧的块和上一帧的最小差别块之间的运动位移就是运动估计所要计算的运动向量。
在匹配当前的宏块时，可以采用全搜索或快速搜索的算法在参考帧里搜索，如采用快速搜索算法时，即在指定区域，比如以该宏块为中心的32×32像素范围内，以一定的模板或指定步长进行SAD(Sum Of Absolute Difference绝对差和)计算，最后确定局部最优点。由于搜索时是从左到右，从上到下依次扫描每个宏块，然而相邻宏块之间的搜索空间是几乎重叠的。因此，按照现有技术进行扫描，实质上对同样的数据进行了多次扫描和运算，并且每次也只能读取一个搜索区域进行一个宏块的匹配，而无法进行快速搜索计算。
发明内容
本发明的目的是：针对现有技术的不足，提供一种简单、快速，可同时对多个宏块进行并行搜索计算的视频编解码过程中进行运动估计搜索计算的方法。
为了解决上述技术问题，本发明所采取的技术方案是：一种视频编解码过程中进行运动估计搜索计算的方法，包括：
步骤一、在当前帧里从左至右的获取至少两个依次相邻的16×16像素的宏块，其中第一个宏块为首宏块，最后一个宏块为尾宏块；
步骤二、在参考帧里预先设定一区域半径，以所述首宏块为中心，确定一方形搜索区域，使所述搜索区域的左边、上边和下边均与首宏块之间的距离为区域半径，搜索区域的右边与首宏块之间的距离＝区域半径+16*(n-1)，则所述搜索区域大小＝(2*区域半径)×(区域半径+区域半径+16*(n-1))，其中n为获取的宏块个数；
步骤三、读取参考帧内所确定的搜索区域中的宏块数据，用于同时对所有获取的宏块进行搜索匹配。
所述步骤三可以采用快速搜索的方法，即：首先，读取所述搜索区域内的宏块数据；其次，按照快速搜索第一个模板的步长对所有宏块进行绝对差和计算，取最小误差位置为新的位置；然后，以新的位置为中心以新的步长或新的模板，同时计算各个宏块的绝对差和，再取最小误差位置为新的位置；最后，重复前一步骤，直到满足搜索匹配结束条件。
所述步骤一中可以获取两个相邻的宏块。
所述步骤二中，可以预先设定区域半径为16像素；以两个宏块中的首宏块为中心，确定一方形搜索区域，使该搜索区域的左边、上边和下边均与首宏块之间的距离为16像素，搜索区域的右边与首宏块之间的距离为32像素，则所述搜索区域大小为32×48像素。
所述步骤三可以采用快速搜索方法中的三步法，即：首先，读取所述32×48像素的搜索区域内的宏块数据；其次，按照三步法的步长获得两个宏块的第一个模板，进行绝对差和计算，并取最小误差位置为新的位置；然后，重用所述模板，以新的位置为中心，步长减半得到新的比较点，同时计算两个宏块的绝对差和，再取最小误差位置；最后，重复前一步骤，直到直到满足搜索匹配结束条件。
所述步骤三可以采用全搜索的方法，即，在搜索区域内从左到右，从上到下平移，对每个位置都同时计算各个宏块和参考区域每个点的绝对误差之和，取最小一个位置得到当前各个宏块的最优匹配位置。
在上述技术方案中，本发明同时读取多个宏块的搜索区域内地数据，并同时对多个宏块进行搜索匹配计算，因此，本发明相对现有的搜索匹配方法，只需要增加少量的数据，即可实现多个宏块的并行搜索匹配，达到快速搜索的目的。另外，由于相邻的宏块之间的搜索区域是几乎重叠的，在搜索匹配计算时，可以重用计算模块，从而可以进一步提高搜索速度。
附图说明
附图1为本发明的方法流程图；
附图2为本发明的一种较佳实施例的宏块数据搜索区域示意图。
具体实施方式
下面将结合说明书附图及具体实施例对本发明作进一步详细说明。
参考附图1，本发明提供了一种视频编解码过程中进行运动估计搜索计算的方法，包括：
步骤一、在当前帧里从左至右的获取至少两个依次相邻的16×16像素的宏块，其中第一个宏块为首宏块，最后一个宏块为尾宏块；
步骤二、在参考帧里预先设定一区域半径，以所述首宏块为中心，确定一方形搜索区域，使所述搜索区域的左边、上边和下边均与首宏块之间的距离为区域半径，搜索区域的右边与首宏块之间的距离＝区域半径+16*(n-1)，则所述搜索区域大小＝(2*区域半径)×(区域半径+区域半径+16*(n-1))，其中n为获取的宏块个数；
步骤三、读取所确定的搜索区域内的数据，用于同时对所有获取的宏块进行搜索匹配。
搜索匹配的方法可以采用目前本领域内的多种方法，如全搜索法、快速搜索法。这些方法一般都是通过设计不同的搜索模板和搜索策略，进行高效的块匹配运动估计算法。
在目前所有块匹配算法中，全搜索的性能是最好的，本发明中采用全搜索的方法时，首先在搜索区域内从左到右，从上到下平移，对每个位置都同时计算各个宏块和参考区域每个点的绝对误差之和，然后取最小一个位置得到当前各个宏块的最优匹配位置。这种全搜索的方法由于要搜索整个搜索区域内的每一个点，因此存在费时的缺陷。
本发明还可以采用如三步法、四步法、二维对数法等等快速搜索方法，即：首先，读取所述搜索区域内的宏块数据；其次，按照快速搜索第一个模板的步长对所有宏块进行绝对差和计算，取最小误差位置为新的位置；然后，以新的位置为中心以新的步长或新的模板，同时计算各个宏块的绝对差和，再取最小误差位置为新的位置；最后，重复前一步骤，直到满足搜索匹配结束条件。
下面将给出一个对两个宏块进行并行搜索匹配计算的具体的实施例，以更加清楚的说明本发明的方法。由于多个两个宏块的并行搜索匹配计算的方法可以依本发明所给出的方法类推，因此，本发明包括但不限于本实施例。
参考图1、2，本实施例具体实施流程为：
步骤一：在当前帧里从左至右的获取至少两个依次相邻的16×16像素的宏块，如图2中的宏块A和宏块B；
步骤二：在参考帧1里预先设定一区域半径，本实施例中可以采用16像素；以两个宏块中的首宏块为中心，确定一方形搜索区域2，使该搜索区域2的左边、上边和下边均与首宏块之间的距离为16像素(即区域半径值)，搜索区域2的右边与首宏块之间的距离为32像素，则所述搜索区域大小＝32×48像素。
步骤三，采用快速搜索法中的三步法搜索法，即，首先，读取所述32×48像素的搜索区域内的宏块数据；其次，按照三步法的步长获得两个宏块的第一个模板，进行绝对差和(SAD)计算，取最小误差位置为新的位置；由于这些计算模块对两个宏块是完全相同的，因此可以重用所述模块，然后，按照新的位置，步长减半得到新的比较点，同时计算两个宏块的绝对差和；最后，重复前一步骤，重复前一步骤，直到满足搜索匹配结束条件。如，直到最后步长小于1，如果其中一宏块先到终点，则将步长恢复，再读取搜索区域内大小为16×32的宏块数据，并行计算新的宏块搜索。由此，则可保持任一时刻都可以同时计算两个宏块的以三步法(TSS)模板的SAD计算。