专利名称：基于运动估计多分辨率方法及存储执行其程序的记录介质的制作方法
技术领域：
本发明涉及视频编码，更具体地讲，涉及一种基于运动估计的多分辨率的方法，以及一种存储执行基于运动估计的多分辨率的方法的程序的记录介质。
背景技术：
在视频编码器中，运动估计单元通常被认为具有最高计算复杂度。为减少运动估计单元的计算复杂度，使用快速运动估计方法。与全搜索块比对算法相比，快速运动估计方法没有降低性能地执行更快的计算。全搜索块比对算法将当前帧和参考帧分成相等大小的块，然后通过将当前帧的每个块和参考帧的搜索区域内的所有块比较来估计每个块的二维运动矢量，以找到基于给定比对标准的最好比对。绝对差和(SAD)是用于确定最好比对的比对标准之一。在快速运动估计方法中，等级多分辨率搜索方案已经被更好地采用。
图1是分级运动矢量搜索方案的分级帧结构的示图。
参考图1，层0中的宏块由16×16像素组成。通过从层0的相邻2×2像素提取平均像素获得层1，层1中宏块由8×8像素组成。通过从层1的相邻2×2像素提取平均像素获得层2，层2中宏块由4×4像素组成。这里示出了3层的帧结构，但是应该理解也可以选择其他如层2、或者层3以上的可选择的帧结构。
图2是说明等级运动矢量搜索方法的示图。
参考图2，在低分辨率层(层2)，中分辨率层(层1)和高分辨率层(层0)有3个搜索处理。
通常，分层运动估计通过如下操作来执行(i)在操作220中，在最低分辨率层执行全搜索，将全搜索结果的具有最小SAD的搜索点确定为中分辨率层的初始搜索点。
(ii)在操作240中，以在操作(i)中确定的初始搜索点为中心，在中分辨率层中的小区域内执行局部搜索，将全搜索结果的具有最小SAD的搜索点确定为高分辨率层的初始搜索点。
(iii)以在操作(ii)中确定的初始搜索点为中心，从在高分辨率层中的小区域内的局部搜索估计最终运动矢量。
然而，当在多参考帧方法或块分方法中应用等级运动搜索方案时，使用这种等级运动搜索方案需要过多的计算。
因此，需要提供基于块分和多分辨率估计运动矢量的方法，需要存储执行此方法的程序的记录介质。
发明内容
将在接下来的描述中部分阐述本发明的另外的方面、特点、和/或优点，还有一部分通过描述将是清楚的，或者可以经过本发明的实施而得知。
本发明提供了一种基于运动估计的多分辨率方法，以及存储执行该方法的程序的记录介质。
根据本发明的一方面，提供了一种基于运动估计的多分辨率方法，该方法包括在低分辨率下计算当前帧的预定块中的初始运动矢量；在中分辨率下确定基于初始运动矢量的搜索区域；在该搜索区域中，对于多个模式中的每个执行运动估计，通过将宏块分成预定子宏块来获得每个模式；以及在中分辨率下在其的每个已经经过运动估计的多个模式中选择至少一个模式，并且在高分辨率下基于被选择模式的运动矢量执行运动估计，其中，多个模式具有不同大小的子宏块。
根据本发明的一方面，基于每个模式的运动估计的结果来执行至少一个模式的选择。
根据本发明的一方面，如果被选择的模式中的一个包括最小的大小的宏模块，则对高分辨率执行运动估计，对多模式的每个执行运动估计，每个模式通过将最小大小的子模块分成预定数量的子块来获得。
根据本发明的一方面，通过将宏块分成一个16×16大小的子宏块、两个16×8大小的子宏块、两个8×16大小的子宏块、以及四个8×8大小的子宏块来获得多个模式，对于每个模式在每个子宏块中执行运动估计，因此每个模式的运动矢量的数量和相应模式的子宏块数量相等。
根据本发明的一方面，通过选择在运动估计中具有最低成本的一个或者多个模式来执行选择至少一个模式，成本包括来自绝对差和(SAD)、运动矢量的比特、以及模式信息的比特中的一个或更多因素。
根据本发明的一方面，参考至少一个当前帧的相邻帧来计算初始运动矢量。
根据本发明的一方面，该方法还包括使用预定块的相邻块的运动矢量来计算附加运动矢量，其中，在中分辨率下确定搜索区域包括确定基于附加运动矢量的搜索区域。
根据本发明的一方面，附加运动矢量具有相邻块的运动矢量的中值。
根据本发明的一方面，如果被选择模式中的一个是8×8大小的子宏块中的运动估计的模式，则高分辨率下的运动估计包括对多个模式的每个执行运动估计，通过将8×8大小的子宏块分成预定数量的子块来获得每个模式。
根据本发明的一方面，运动估计方法适用于H.264解码器。
根据本发明的一方面，在中分辨率水平下对每个模式执行运动估计通过对搜索区域中的相应模式的每个子宏块独立地计算SAD来完成。
根据本发明的一方面，在高分辨率水平下对每个模式执行运动估计通过对搜索区域中的相应模式的每个子宏块独立地计算SAD来完成。
根据本发明的另一方面，提供了一种存储执行基于运动估计的多分辨率方法的程序的记录介质，该方法包括在低分辨率下计算当前帧的预定块中的初始运动矢量；在中分辨率下确定基于初始运动矢量的搜索区域；在该搜索区域中，对于多个模式中的每个执行运动估计，通过将宏块分成预定子宏块来获得每个模式；以及在中分辨率下在其每个已经经过运动估计的多个模式中选择至少一个模式，并且基于对选择的模式的运动矢量在高分辨率下执行运动估计，其中，多个模式具有不同大小的子宏块。
根据本发明的一方面，提供一种基于运动估计的多分辨率的方法，该方法包括在低分辨率下对当前宏块的参考帧执行运动估计以提供初始运动矢量；在中分辨率下确定基于初始运动矢量的搜索区域；在该搜索区域中，对于多个模式中的每个执行运动估计，通过将宏块分成子宏块来获得每个模式，其中，子宏块中的一个是宏块；在中分辨率下在其每个已经经过运动估计的多个模式中选择至少一个模式；以及基于对选择的模式的运动矢量在高分辨率下执行运动估计。
根据本发明的另一方面，提供存储控制执行基于运动估计的多分辨率的方法的至少一个处理器以执行的指令的至少一个计算机可读介质，该方法包括在低分辨率下对当前宏块的参考帧执行运动估计以提供初始运动矢量；在中分辨率下确定基于初始运动矢量的搜索区域；对于多个模式中的每个在搜索区域执行运动估计，通过将一个宏块分成子宏块获得每个模式，其中，子宏块之一是宏块；在中分辨率下在其每个已经经过运动估计的多个模式中选择至少一个模式；以及基于对选择的模式的运动矢量在高分辨率下执行运动估计。
通过下面结合附图进行的对示例性实施例的描述，本发明的这些和/或其他方面、特点和优点将会变得清楚和更易于理解，其中图1显示等级估计运动矢量的方法中的示例性等级帧结构；图2是示出分层估计运动矢量背景技术中的方法的示图；图3是示出在其中应用本发明示例性实施例的视频编码系统的方框图；图4是示出在其中应用本发明示例性实施例的另一视频编码系统方框图；图5是示出的根据本发明的示例性实施例的在低分辨率下搜索运动矢量的方法的示图；图6是示出的根据本发明的示例性实施例的在中分辨率下搜索运动矢量的方法的示图；图7是示出的根据本发明的示例性实施例的在高分辨率下搜索运动矢量的方法的示图；图8显示根据本发明的示例性实施例的相邻宏块的运动矢量作为初始运动矢量的示例；图9显示各种宏块分割模式；图10显示各种子宏块分割模式；图11是根据本发明的示例性实施例的表示基于运动估计的多分辨率方法的示例性实施例的流程图；以及图12是根据本发明的示例性实施例的表示基于运动估计的多分辨率方法的另一示例性实施例的流程图。
具体实施例方式
现在，详细描述本发明的实施例，其示例在附图中表示，其中，相同的标号始终表示相同的部件。以下，通过参考附图描述实施例以解释本发明。
图3是示出在其中用本发明的视频编码系统的方框图。
图3的视频编码系统可包括MPEG 2编码器、MPEG 4编码器等。
输入视频数据由图像组(GOP)单元组成。DCT单元320对视频数据以8×8块为单位执行离散余弦变换(DCT)以获得视频数据的空间冗余。量化单元Q330对来自DCT单元320的DCT变换的视频数据量化。解量化单元Q-1350对来自量化单元330的量化的视频数据进行解量化。IDCT单元360对来自解量化单元350的解量化的视频数据执行逆DCT(IDCT)。帧存储器370储存帧单元中的解量化视频数据。运动估计/运动补偿(ME/MC)单元380使用当前输入帧的输入视频数据和在帧存储器370中存储的先前帧的视频数据来为每个宏块估计运动矢量MV和SAD。可变长度代码(VLC)单元340根据ME/MC单元380估计的运动矢量消除量化视频数据的统计冗余。
参考图1和图2，要实现等级运动估计方法，必须通过低分辨率滤波和子取样使当前和参考帧具有多分辨率结构。为此，图3的预处理器310通过对当前帧和参考帧执行子取样产生低分辨率帧。
图4是示出在其中应用本发明的视频编码系统的方框图。
图4的视频编码系统可包括例如基于H.264的多帧的编码器。
参考图4，视频编码系统包括编码器控制器410、变换/量化单元420、逆变换/解量化单元430、去块滤波器440、帧存储器450、帧内预测单元460、运动估计/运动补偿单元470、熵编码单元480、以及预处理器490。
在图4的视频编码系统中，变换/量化单元420、逆变换/解量化单元430、帧存储器450、运动估计/运动补偿单元470、以及预处理器490对图3的系统的相应部分执行相同功能。因此，这些元件的详细介绍可以忽略。
编码器控制器410起到比特率控制器的作用，确定每个块的量化系数以满足全部序列和每个画面的目标比特所需要的比特率。
去块滤波器440对运动补偿的视频数据滤波以去除由于量化的块现象，并将结果存储在帧存储器450中。
帧内预测单元460在内部宏块的情况下获得空间区域中的每个块或每个宏块的预测器，从内部宏块中减去预测器，并将减法结果的差值转发给变换单元420。
熵编码单元480在编码控制器410的控制下对量化数据和运动信息执行熵编码。
图5是根据本发明的示例性实施例的在低分辨率下执行的运动矢量搜索方法的示图。这里，REF1和REF2表示被找到的在当前宏块的运动估计中具有最小SAD的参考帧。MVref1(2)表示REF1的最小SAD，这里(2)表示水平2，即低分辨率水平。相似地，MVref2(2)表示REF2的最小SAD。
例如，在本发明的示例性实施例中已经使用了两个参考帧。但是，或者，在本应用的示例性实施例中也可以应用多于两个的参考帧。另外，已经用三个分辨率水平示出了实施例，该三个分辨率水平作为最初始的分辨率水平的高分辨率水平L0，中分辨率水平L1，以及低分辨率水平L2。或者，两个分辨率水平或多于三个分辨率水平也可被同样应用到本发明的示例性实施例中。
图6是根据本发明的示例性实施例的在中分辨率下执行的运动矢量搜索方法的示图。这里，REF1和REF2表示找到的在当前宏块的运动估计中具有最小SAD的参考帧。
图7是根据本发明的示例性实施例的在高分辨率下执行的运动矢量搜索方法的示图。这里，REF1和REF2表示找到的在当前宏块的运动估计中具有最小SAD的参考帧。
现在将参照图3和4，以及图5至7来详细描述根据本发明示例性实施例的基于运动估计的多分辨率的方法。
如图3和4的预处理器对具有如图1所示的分级结构中的帧的当前帧和参考帧执行低通滤波和子滤波。
接下来，运动估计(ME)单元380和470通过在为REF1和REF2，即在最低分辨率水平，即水平2的当前宏块的参考帧给出的搜索区域内以帧为单位执行全搜索运动估计来搜索具有最小SAD的运动矢量。REF1的具有最小SAD的运动矢量被称为MVref1(2)，REF2的具有最小SAD的运动矢量被称为MVref2(2)。
在本发明中也可对多于两个的参考帧执行这种全搜索以获得多于两个的运动矢量。
接下来，通过使用在低分辨率水平即水平2确定的初始运动矢量，即MVref1(2)和MVref2(2)来确定中分辨率水平即水平1的通过其运动矢量将被估计的REF1和REF2的搜索区域。
这里，在局部搜索期间，对四个模式的每个执行运动估计，每个模式通过将宏块分成预定数量的子宏块而被获得。如图9所示，16×16大小的宏块不仅具有宏块中所有像素的一个运动矢量，而且具有与宏块的各种划分模式相应的多个运动矢量。例如，在图9的情况下，宏块被分成两个子宏块‘0’和‘1’，并且对于两个子宏块具有两个独立的运动矢量MV1和MV2。
根据本发明的示例性实施例，对如图9中所示的四个模式的每个执行运动估计，该四个模式为(a)具有16×16大小子宏块的16×16模式、(b)具有两个16×8大小子宏块的16×8模式、(c)具有两个8×16大小子宏块的8×16模式、和(d)具有四个8×8大小的子宏块的8×8模式。例如，对于8×8模式，对四个子宏块的每个执行运动估计，因此获得每个子宏块的运动矢量。
考虑到对于每个模块获得运动矢量的成本，例如，SAD的数量，运动矢量比特数，以及其他数值，和关于相应模式的模式信息的比特数成比例，选择具有最小成本的两个模式。作为结果，获得多对的运动矢量，例如，16×16和16×8模式，或16×8和8×8模式。这里，在中分辨率水平，即水平1获得的运动矢量被称为基本运动矢量。
图6显示了一对基本运动矢量MVc1(1)和MVc2(1)。这里，假设每个基本运动矢量具有16×16、16×8和8×16、或8×8模式的一个、两个或者四个运动矢量。
接下来，使用在水平1获得的基本运动矢量MVc1(1)和MVc2(1)来执行高分辨率水平即水平0的运动估计。
特别地，使用水平1的基本运动矢量来确定水平0的运动估计的搜索区域，然后在该搜索区域中执行局部搜索。这里，当对16×16、16×8或8×16模式执行局部搜索时，在相应的搜索区域执行运动估计。但是，当对8×8模式执行局部搜索时，8×8模式中的子宏块被分为如图10所示的预定数量的子块。然后，对每个模式，如以在中级分辨率水平的同样的方式分类的8×8、8×4、4×8或4×4模式执行运动矢量。另外，考虑到获得对于所有模式的运动估计的成本，选择具有最低成本的模式。在划分的子块中执行8×8模式的运动估计的原因在于以较小子块为单位的搜索使成本降低。
相似地，选择两个最终模式并计算相应的运动矢量。
接下来，通过对两个最终模式的亚像素精度运动矢量搜索来选择具有最低成本的运动矢量和其相应的模式。然后，基于选择的运动矢量执行运动预测和补偿。
在以上示例性实施例中已经描述，使用在低分辨率水平获得初始运动矢量来对每个参考帧执行中分辨率水平的一个局部搜索。
但是，在本发明的其他示例性实施例中，也可考虑使用较低分辨率水平的当前宏块的相邻宏块的其他初始运动矢量来对每个宏块执行至少两次局部搜索。
例如，如图8所示，通过计算三个相邻宏块的运动矢量的中值获得的运动矢量MVrefspat可被用作被称为附加运动矢量的另一初始矢量。这里，可以通过从相邻块的运动矢量的X和Y坐标取得中值来获得附加运动矢量。例如，如果相邻块的运动矢量坐标分别是MV1＝(5，6)，MV2＝(3，8)，和MV3＝(7，7)，附加运动矢量像这样被获得{中值(5，3，7)，中值(6，8，7)}＝(5，7)。
如果从低分辨率水平的相邻运动矢量获得附加运动矢量，则该附加运动矢量应该受到将被使用的向上取样。同时，如果从高分辨率水平的相邻运动矢量获得附加运动矢量，则该附加运动矢量应该被受到将被使用的向下取样。但是，如果从中分辨率水平的相邻运动矢量获得附加运动矢量，则该附加运动矢量克按原样被使用。或者在H.264、MPEG-4和VC9等的当前运动矢量搜索算法中使用的运动矢量也可被用作附加运动矢量。
中分辨率水平的运动估计不仅在由低分辨率水平获得的初始运动矢量确定的搜索区域里执行，还在以相同的方式由附加运动矢量确定的搜索区域中执行。
如果在一个分辨率水平获得的运动矢量被用在不同的分辨率水平，则需要其运动矢量的适当的缩放比例。例如，相邻视频帧之间的运动矢量需要受到将被使用在高分辨率的双倍缩放。
图11是根据本发明的示例性实施例的基于运动矢量估计的多分辨率方法的示例性实施例的流程图。
在操作1110中，在给定的任意选择的在最低分辨率水平，即水平2下当前宏块的REF1和REF2的参考帧的每个搜索区域内的帧单元的运动估计执行全搜索，以获得具有最低SAD的REF1和REF2的运动矢量MVref1(2)和MVref2(2)。
在操作1120中，通过使用作为初始运动矢量的在水平2获得的运动矢量MVref1(2)和MVref2(2)来确定中分辨率水平，水平1的REF1和REF2的运动估计搜索区域。
在操作1130中，对四个模式的每个在中级分辨率下的搜索区域执行运动估计，如图9所示，每个模式可以通过将宏块分成预定数量的子宏块来获得，并且通过考虑到四个模式的运动估计的成本来选择两个模式。也就是说，对每个模式执行运动估计具有16×16大小的子宏块的16×16模式、具有两个16×8大小的子宏块的16×8模式、具有两个8×16大小的子宏块的8×16模式、以及具有四个8×8大小的子宏块的8×8模式，分别显示在图9中的(a)，(b)，(c)，和(d)。
为了减少运动估计的计算复杂度，在16×16、16×8、8×16和8×8模式的同一搜索区域中独立地计算SAD，从而用单一局部搜索对每个模式执行运动估计。
在操作1140中，确定在操作1130中选择的两个模式中的一个是否为具有最小子宏块的模式，即具有8×8大小的子宏块的8×8模式。如果是，则步骤进行到操作1160；否则进行到操作1150。
在操作1150中，通过使用在中分辨率水平即水平1下获得的基本运动矢量来确定高分辨率水平即水平0的运动估计的搜索区域，并且在该搜索区域中执行局部搜索。
在操作1160中，如图10所示，相应的子宏块被分成预定数量的子块，并且对块划分得到的每个模式即8×8、8×4、4×8和4×4模式执行运动估计，从而选择运动估计中具有最低成本的模式。另外，这里，为了减少运动估计的计算复杂度，对于每个8×8、8×4、4×8或4×4模式在相同搜索区域中独立计算SAD，从而用单一局部搜索对每个模式执行运动估计。
通过对最后确定的两个模式的亚像素精度的运动矢量搜索，具有最低成本的运动矢量与其相应的模式一起被选择。基于选择的运动矢量执行运动预测和补偿。
同样，在根据本发明基于运动估计的多分辨率的方法中，对中分辨率水平的每个子宏块模式执行运动估计。中分辨率水平下运动估计的结果被用于高分辨率水平的运动估计。在高分辨率水平的估计中，如果找到最小子宏块在中分辨率水平下在运动估计中具有最低成本，则该子宏块被分成在其地每个中执行运动估计的子块，因此使得存储器带宽变窄并减少运动估计的处理周期，而不降低性能。
图12是根据本发明的示例性实施例，示出另一基于运动估计的多分辨率的方法的示例性实施例的流程图。
在操作1210中，对任意选择的参考帧，即在最低分别率水平，即水平2的当前宏块的REF1和REF2的每个的给定搜索区域内的帧单元的运动估计执行全搜索，以获得具有最小SAD的REF1和REF2的运动矢量MVref1(2)和MVref2(2)。
在操作1220中，从低分辨率水平下的当前宏块的相邻宏块计算其他初始运动矢量，即附加运动矢量。例如，如图8所示通过从三个相邻宏块的运动矢量中取得中值获得的运动矢量MVrefspat可被用作附加运动矢量。
在操作1230中，通过使用初始运动矢量MVref1(2)、MVref2(2)和附加运动矢量MVrefspat来确定中分辨率水平下，即水平1的REF1和REF2的运动估计的搜索区域。
在操作1240中，对四个模式的每个在中分辨率水平下的搜索区域中执行运动估计，如图9所示，通过将一个宏块分成预定数量的子宏块来获得每个模式，并且考虑四个模式的运动估计的成本来选择两个模式。换句话说，对四个模式的每个执行运动矢量，该四个模式为具有16×16大小子的宏块的16×16模式、具有两个16×8大小的子宏块的16×8模式、具有8×16大小的子宏块的8×16模式和具有8×8大小的子宏块的8×8模式，分别在图9的(a)，(b)，(c)，和(d)中显示。
另外，这里，为了减少运动估计的计算复杂度，对于16×16、16×8、8×16和8×8模式在同一搜索区域独立地计算SAD，从而用单一局部搜索对每个模式执行运动估计。
在操作1250中，确定在操作1240中选择的两个模式中的一个是否是具有最小子宏块，即具有8×8大小的子宏块的8×8模式的模式。如果是，步骤进行到操作1270；否则执行1260。
在操作1260中，通过使用中分辨率水平即水平1获得的基本运动矢量来确定高分辨率水平即水平0的运动估计的搜索区域，在该搜索区域中执行局部搜索。
在操作1270中，将相应的子宏块分成如图10所示的预定数量的子块，对块划分结果的每个模式，即8×8、8×4、4×8和4×4模式执行运动估计，从而选择两个在运动估计中具有最低成本的模式。另外，这里，为了减少运动估计中的计算复杂度，在每个8×8、8×4、4×8或4×4模式的相同搜索区域中独立计算SAD，从而用单一局部搜索对每个模式执行运动估计。通过对最后确定的两个模式的亚像素精度的运动矢量搜索，具有最低成本的运动矢量与其相应的模式一起被选择。基于选择的运动矢量执行运动预测和补偿。
根据将作为计算机程序被执行的本发明，以上描述的基于运动估计的多分辨率方法成为可能。那些本领域的技术人员可以提供组成计算机程序的代码和代码段。计算机程序可被记录在计算机可读介质，可被计算机装置、处理器、可编程设备等读取和执行。这样的计算机可读介质包括所有类型的存储装置的类型，如ROM、RAM、CD-ROM、磁带、软盘、光数据存储装置等。计算机可读介质还包括以载波形式，例如因特网上的传输实现的事物。计算机可读介质可被分布在连接到网络的计算机、计算装置、处理器、可编程设备、计算机系统等，在分布的计算机可读介质上的代码可以以分散的方式被存储和执行。
尽管已经显示和描述了本发明的一些实施例，但本领域的那些技术人员应该理解，在不脱离由权力要求及其等同物限定其范围的本发明的原理和精神的情况下，可对这些示例性实施例进行改变。
权利要求
1.一种基于运动估计的多分辨率方法，包括在低分辨率下计算当前帧的预定块中的初始运动矢量；在中分辨率下确定基于初始运动矢量的搜索区域；对于多个模式中的每个在该搜索区域内执行运动估计，通过将宏块划分成预定子宏块来获得每个模式；以及在中分辨率下在其的每个已经经过运动估计的多个模式中选择至少一个模式，并且基于选择的模式的运动矢量对高分辨率执行运动估计，其中多个模式具有不同大小的子宏块。
2.如权利要求1所述的方法，其中，以每个模式的运动估计的结果为基础来执行至少一个模式。
3.如权利要求1所述的方法，如果被选择的模式中的一个包括最小大小的子宏块，则对高分辨率执行运动估计，包括对多个模式的每个执行运动估计，通过将最小大小的子宏块分成预定数量的子块来获得每个模式。
4.如权利要求1所述的方法，其中通过将宏块分成一个16×16大小的子宏块、两个16×8大小的子宏块、两个8×16大小的子宏块、以及四个8×8大小的子宏块获得多个模式，对于每个模式，在每个子宏块中执行运动估计，因此每个模式的运动矢量的数量和相应模式的子宏块的数量相等。
5.如权利要求1所述的方法，其中，通过选择在运动估计中具有最低成本的一个或者多个模式来执行选择至少一个模式，成本包括来自绝对差和(SAD)、运动矢量的比特、以及模式信息的比特中的一个或更多因素。
6.如权利要求1所述的方法，其中，参考至少一个当前帧的相邻帧计算初始运动矢量。
7.如权利要求1所述的方法，还包括使用预定块的相邻块的运动矢量来计算附加运动矢量，其中，确定中分辨率下的搜索区域包括基于附加运动矢量确定搜索区域。
8.如权利要求7所述的方法，其中，附加运动矢量具有相邻块的运动矢量的中值。
9.如权利要求4所述的方法，其中，如果被选择模式中的一个是8×8大小的子宏块中的运动估计模式，则高分辨率下的运动估计包括对多个模式的每个执行运动估计，通过将8×8大小的子宏块分成预定数量的子块来获得每个模式。
10.如权利要求1所述的方法，其中，运动估计方法可被应用到H.264编码器。
11.如权利要求1所述的方法，其中，在中分辨率水平下对每个模式执行运动估计通过对搜索区域中相应模式的每个子宏块独立地计算SAD来完成。
12.如权利要求1所述的方法，其中，在高分辨率水平下对每个模式执行运动估计通过对搜索区域中相应模式的每个子宏块独立地计算SAD来完成。
13.一种存储用于执行基于运动估计的多分辨率的方法的程序的记录介质，该方法包括在低分辨率下计算当前帧的预定块中的初始运动矢量；在中分辨率下确定基于初始运动矢量的搜索区域；对多个模式中的每个在搜索区域中执行运动估计，通过将宏块分成预定数目的子宏块来获得每个模式；以及在中分辨率水平下，在其每个已经经过运动估计的多个模式中选择至少一个模式，并且基于选择的模式的运动矢量对高分辨率执行运动估计，其中，多个模式具有不同大小的子宏块。
14.一种基于运动估计的多分辨率方法，包括在低分辨率下对当前宏块的参考帧执行矢量估计以提供初始运动矢量；在中分辨率下确定基于初始运动矢量的搜索区域；对多个模式中的每个在搜索区域中执行运动估计，通过将宏块分成子宏块获得每个模式，其中子宏块中的一个是宏块；在中分辨率下在经过运动估计的多个模式中选择至少一个模式；以及在高分辨率下基于选择模式的运动矢量执行运动估计。
15.如权利要求14所述的方法，其中多个模式具有不同大小的子宏块。
16.如权利要求14所述的方法，还包括使用在低分辨率下的宏块的相邻块的运动矢量来计算附加运动矢量，其中，在中分辨率下确定搜索区域还包括基于初始运动矢量和附加运动矢量来确定搜索区域。
17.存储控制执行基于运动估计的多分辨率的方法的至少一个处理器以执行的指令的至少一个计算机可读介质，该方法包括在低分辨率下对当前宏块的参考帧执行运动估计以提供初始运动矢量；在中分辨率下确定基于初始运动矢量的搜索区域；对多个模式的每个在搜索区域中执行运动估计，通过将宏块分成子宏块来获得每个模式，其中子宏块中的一个是宏块；在中分辨率下在经过运动估计的多个模式中选择至少一个模式；以及基于选择模式的运动矢量对高分辨率执行运动估计。
18.如权利要求16所述的方法，其中，多个模式具有不同大小的子宏块。
19.如权利要求16所述的方法，还包括使用在低分辨率下宏块的相邻块的运动矢量来计算附加运动矢量，其中在中分辨率下确定搜索区域还包括基于初始运动矢量和附加运动矢量来确定搜索区域。
全文摘要
提供了一种基于运动估计的多分辨率方法。该方法包括在低分辨率下计算当前帧的预定块中的初始运动矢量；中分辨率下确定基于初始运动矢量的搜索区域；对于多个模式中的通过将宏块划分成预定的子宏块获得的每个在该搜索区域中执行运动估计；以及在中分辨率下其的每个已经经过运动估计的多个模式中选择至少一个模式，基于选择的模式的运动矢量对高分辨率执行运动估计，其中，多个模式具有不同大小的子宏块。
文档编号H04N7/26GK1719901SQ20051008411
公开日2006年1月11日 申请日期2005年7月8日 优先权日2004年7月8日
发明者宋秉哲 申请人:三星电子株式会社