一种改进的多视点视频运动估计搜索方法
【专利摘要】一种改进的多视点视频运动估计搜索方法，涉及一种多视点视频运动估计搜索方法。本发明是为了在保证压缩编码质量的前提下，降低多视点视频压缩编码时间，提高编码实时性。其方法：搜索起点选择，判断起点的SAD值是否小于1000，是则进行改进的5×5搜索；否，则判断起点横坐标是否大于10；是则进行水平步长3，竖直步长4的十字型搜索，然后进行正六边搜索和钻石搜索；否则进行水平步长2，竖直步长4的十字型搜索，然后进行正六边搜索和钻石搜索。本发明适用于多视点视频运动估计搜索。
【专利说明】一种改进的多视点视频运动估计搜索方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及一种多视点视频运动估计搜索方法。
【背景技术】
[0002] 随着3D技术的快速发展，多视点视频已经逐渐成为视频研究的热点。多视点视频 巨大的数据量是制约其实用化的关键因素，与传统二维平面视频相比，多视点视频数据量 成倍增加，难于存储和传输，并且编码复杂度高，编码耗费时间较长。多视点视频的实用化， 不止要求具有较高的压缩率，同时也要求具有较好的编码实时性，能够快速完成编码过程。 运动估计是影响多视点视频压缩编码时间的最主要因素，其中，运动估计搜索是运动估计 过程中消耗时间最多的部分。
[0003] 现有的TZSearch算法是多视点视频压缩编码采用的的快速运动估计混合搜索算 法，具有较高的搜索精度，但其搜索点数较多，提前截止策略较不科学，在菱形搜索中，即使 已经得到了最佳点，仍需再搜索3轮24个点，增加了大量计算量。
【发明内容】
[0004] 本发明是为了在保证压缩编码质量的前提下，降低多视点视频压缩编码时间，提 高编码实时性，从而提供一种改进的多视点视频运动估计搜索方法。
[0005] -种改进的多视点视频运动估计搜索方法，它包括以下步骤：
[0006] 步骤一、运动矢量预测，产生候选预测矢量集合，集合中包括当前位置（0,0)矢 量，参考帧同位置宏块的左、上、右上宏块的运动矢量以及中值预测矢量；
[0007] 步骤二、搜索起点选择，在所有的预测矢量中选择SAD最小的矢量的坐标作为搜 索起点；
[0008] 步骤三、判断搜索起点的SAD值是否小于1000,如果判断结果为是，则执行步骤 七；如果判断结果为否，则执行步骤四；
[0009] 步骤四、判断搜索起点的横坐标是否大于10,如果判断结果为是，则执行步骤 四一；如果判断结果为否，则执行步骤四二；
[0010] 步骤四一、在预先设定的搜索范围内，进行水平步长为3、坚直步长为4的十字形 搜索，即：在搜索起点的水平方向上以步长3向左右两端进行搜索，在坚直方向上以步长4 向上下两端进行搜索；搜索结束后记录SAD值最小的点所在位置，将该点作为最佳点，并执 行步骤五；
[0011] 步骤四二、在预先设定的搜索范围内，进行水平步长为2、坚直步长为4的十字形 搜索；即：在搜索起点的水平方向上以步长2向左右两端进行搜索，在坚直方向上以步长4 向上下两端进行搜索；搜索结束后记录SAD值最小的点所在位置，将该点作为最佳点，并执 行步骤五；
[0012] 步骤五、以步骤三的最佳点为起点，依次进行步长为1、2、4、8、16、…的正六边形搜 索，搜索过程中搜索起点的位置不变，并判断经过三轮搜索后最佳点的位置是否改变，如果 判断结果为否，则执行步骤五一；如果判断结果为是，则执行步骤五二；
[0013] 步骤五一、停止搜索，记录SAD值最小的点所在位置，将该点仍作为最佳点，并执 行步骤六；
[0014] 步骤五二、继续搜索直至最近的三轮搜索位置不变或者搜索完全部预定范围，记 录SAD值最小的点所在位置，将该点仍作为最佳点，并执行步骤六；
[0015] 步骤六、以步骤五的最佳点为搜索起点进行钻石搜索，搜索点是搜索中心旁坐标 为（±1，0)，（0, ±1)的坐标点，搜索完这四个点后，以当前SAD最小的点为新的搜索起点重 新进行钻石搜索，直至搜索起点与最佳点重合，完成多视点视频运动估计搜索；
[0016] 步骤七、对于SAD〈1000的起点进行改进的5X5搜索，即：先进行一次3X3正方形 搜索，若搜索结束后最佳点的位置在正方形中心，则停止搜索，否则根据最佳点的位置对其 邻近的三个点进行搜索，完成多视点视频运动估计搜索。
[0017] 步骤七根据最佳点的位置对其邻近的三个点进行搜索具体为：
[0018] 若最佳点的坐标为（0, 1)，则搜索（-1，2)、（0, 2)、（1，2)这三个坐标点；
[0019] 若最佳点的坐标为（0, -1)，则搜索（-1，_2)、（0, -2)、（1，-2)这三个坐标点；
[0020] 若最佳点的坐标为（1，0)，则搜索（2, -1)、（2, 0)、（2, 1)这三个坐标点；
[0021] 若最佳点的坐标为（-1，0)，则搜索（-2, -1)、（-2, 0)、（-2, 1)这三个坐标点；
[0022] 若最佳点的坐标为（1，1)，则搜索（1，2)、（2, 2)、（2, 1)这三个坐标点；
[0023] 若最佳点的坐标为（1，-1)，则搜索（1，-2)、（2, -2)、（2, -1)这三个坐标点；
[0024] 若最佳点的坐标为（-1，1)，则搜索（-1，2)、（-2, 2)、（-2, 1)这三个坐标点；
[0025] 若最佳点的坐标为（-1，-1)，则搜索（-1，_2)、（-2, -2)、（-2, -1)这三个坐标点。
[0026] 本发明提出了一种基于TZSearch搜索算法的运动估计搜索方法，在保证压缩编 码质量的前提下，实现了降低多视点视频压缩编码时间，提高编码实时性。
【专利附图】
【附图说明】
[0027] 图1是本发明的一种改进的多视点视频运动估计搜索方法的流程示意图；
[0028] 图2是分级搜索策略中SAD大于或等于1000的分级搜索策略示意图；Λ表示十字 形搜索；□表示正六边形【具体实施方式】搜索；□表示钻石搜索；
[0029] 图3是分级搜索策略中SAD小于1000的分级搜索策略示意图；
[0030] 图4是横坐标小于或等于10的十字形搜索示意图；
[0031] 图5是横坐标大于10的十字形搜索原理示意图；
[0032] 图6是3X3正方形搜索原理示意图；
[0033] 图7是最佳点为1的扩展搜索原理示意图；
[0034] 图8是最佳点为2的扩展搜索原理示意图；
[0035] 图9是最佳点为3的扩展搜索原理示意图；
[0036] 图10是最佳点为4的扩展搜索原理示意图；
[0037] 图11是最佳点为5的扩展搜索原理示意图；
[0038] 图12是最佳点为6的扩展搜索原理示意图；
[0039] 图13是最佳点为7的扩展搜索原理示意图；
[0040] 图14是最佳点为8的扩展搜索原理示意图；
【具体实施方式】
【具体实施方式】 [0041] 一、结合图1说明本，一种改进的多视点视频运动估 计搜索方法，
[0042] 步骤一、搜索起点选择，在所有的预测矢量中选择SAD最小的矢量的坐标作为搜 索起点，预测矢量包括中值预测矢量，参考帧中同位置宏块的左、上、右上宏块的运动矢量 以及（〇, 〇)矢量；
[0043] 步骤二、对搜索起点的SAD值进行判定，对于不同的SAD值采用不同的分级搜索策 略；具体来说，若起点的SAD〈1000进行步骤六所述的改进5 X 5正方形搜索，否则进行步骤 三至步骤五所述的搜索。如图2和图3所示为具体搜索策略图。
[0044] 步骤三、对搜索起点的横坐标进行判定，若横坐标大于10,在预先设定的搜索范围 内，进行水平步长为3、坚直步长为4的十字形搜索，即在搜索起点的水平方向上以步长3向 左右两端进行搜索，在坚直方向上以步长4向上下两端进行搜索。若横坐标小于等于10,在 预先设定的搜索范围内，进行水平步长为2、坚直步长为4的十字形搜索。搜索结束后记录 SAD值最小的点所在位置，该点为最佳点，作为步骤四的搜索起点。如图4至图5所示为步 骤三所述十字形搜索步骤图。
[0045] 步骤四、以步骤三的最佳点为起点，依次进行步长为1、2、4、8、16…的正六边形搜 索，搜索过程中搜索起点的位置不变，若经过三轮搜索后最佳点的位置仍不变，则停止搜 索，记录SAD值最小的点所在位置，该点为最佳点，作为步骤五的搜索起点。
[0046] 步骤五、以步骤四的最佳点为搜索起点进行钻石搜索，搜索点是搜索中心旁坐标 为（±1，0)，（0, ±1)的坐标点，搜索完这四个点后，以当前SAD最小的点为新的搜索起点重 新进行钻石搜索，不断重复以上过程，直至搜索起点与最佳点重合，结束搜索。
[0047] 步骤六、对于SAD〈1000的起点进行改进的5X5搜索，即先进行一次3X3正方形 搜索，若搜索结束后最佳点的位置在正方形中心，则停止搜索，否则根据最佳点的位置对其 邻近的三个点进行搜索。具体来讲，若最佳点的坐标为（0, 1)，则搜索（-1，2) (0, 2) (1，2)这 三个坐标点；若最佳点的坐标为（0, -1)，则搜索（-1，-2) (0, -2) (1，-2)这三个坐标点；若最 佳点的坐标为（1，0)，则搜索（2, -1) (2, 0) (2, 1)这三个坐标点；若最佳点的坐标为（-1，0)， 则搜索（-2, -1) (_2, 0) (-2, 1)这三个坐标点。若最佳点的坐标为（1，1)，则搜索（1，2) (2, 2) (2, 1)这三个坐标点；若最佳点的坐标为（1，-1)，则搜索（1，-2) (2, -2) (2, -1)这三个坐标 点；若最佳点的坐标为（-1，1)，则搜索（-1，2) (-2, 2) (-2, 1)这三个坐标点；若最佳点的坐 标为（-1，-1)，则搜索（-1，-2) (_2, -2) (-2, -1)这三个坐标点。如图6对图14所示为步骤 六的搜索策略图。
[0048] 下面对本发明的效果进行仿真验证。选取的多视点视频序列为JVT规定的测试 皿乂(：性能指标的参考视频8&111'〇〇11131^以及￥ &88&1'，三者均为￥爪^:2:0格式，在仰￥08.3 平台上分别对上面的3个序列TZSearch搜索算法以及改进算法进行压缩编码，采用的PC 机CPU为英特尔奔腾4(2. 93GHz)，内存为768MB。选取量化参数为37、32、27、22,如下所示 为具体实验结果。
[0049] 如表1所示为压缩效率以及压缩编码后的视频质量对比。压缩效率一般采用比特 率来表示，比特率越低表示压缩效率越好。压缩视频的质量，一般由峰值信噪比PSNR来评 价，PSNR值越高表示重建视频图像质量越好，编码性能越好。由于视频序列存在亮度分量 Y，以及色度分量U、V。PSNR也有PSNR-Y、PSNR-U、PSNR-V之分。本次测试所用视频采样为 YUV4:2:0,采用式（1)所示的PSNRavg作为评价指标。
[0050] PSNRavg = QXPSNRy+PSNRu+PSNRv) (1)
[0051] 表1压缩编码后比特率以及PSNR对比
[0052]
【权利要求】
1. 一种改进的多视点视频运动估计搜索方法，其特征是：它包括以下步骤： 步骤一、运动矢量预测，产生候选预测矢量集合，集合中包括当前位置（〇,〇)矢量，参 考帧同位置宏块的左、上、右上宏块的运动矢量以及中值预测矢量； 步骤二、搜索起点选择，在所有的预测矢量中选择SAD最小的矢量的坐标作为搜索起 占. 步骤三、判断搜索起点的SAD值是否小于1000,如果判断结果为是，则执行步骤七；如 果判断结果为否，则执行步骤四； 步骤四、判断搜索起点的横坐标是否大于10,如果判断结果为是，则执行步骤四一；如 果判断结果为否，则执行步骤四二； 步骤四一、在预先设定的搜索范围内，进行水平步长为3、坚直步长为4的十字形搜索， 艮P :在搜索起点的水平方向上以步长3向左右两端进行搜索，在坚直方向上以步长4向上下 两端进行搜索；搜索结束后记录SAD值最小的点所在位置，将该点作为最佳点，并执行步骤 五； 步骤四二、在预先设定的搜索范围内，进行水平步长为2、坚直步长为4的十字形搜索； 艮P :在搜索起点的水平方向上以步长2向左右两端进行搜索，在坚直方向上以步长4向上下 两端进行搜索；搜索结束后记录SAD值最小的点所在位置，将该点作为最佳点，并执行步骤 五； 步骤五、以步骤三的最佳点为起点，依次进行步长为1、2、4、8、16、…的正六边形搜索， 搜索过程中搜索起点的位置不变，并判断经过三轮搜索后最佳点的位置是否改变，如果判 断结果为否，则执行步骤五一；如果判断结果为是，则执行步骤五二； 步骤五一、停止搜索，记录SAD值最小的点所在位置，将该点仍作为最佳点，并执行步 骤六； 步骤五二、继续搜索直至最近的三轮搜索位置不变或者搜索完全部预定范围，记录SAD 值最小的点所在位置，将该点仍作为最佳点，并执行步骤六； 步骤六、以步骤五的最佳点为搜索起点进行钻石搜索，搜索点是搜索中心旁坐标为 (±1，〇)，（0, ±1)的坐标点，搜索完这四个点后，以当前SAD最小的点为新的搜索起点重新 进行钻石搜索，直至搜索起点与最佳点重合，完成多视点视频运动估计搜索； 步骤七、对于SAD〈1000的起点进行改进的5X5搜索，S卩：先进行一次3X3正方形搜 索，若搜索结束后最佳点的位置在正方形中心，则停止搜索，否则根据最佳点的位置对其邻 近的三个点进行搜索，完成多视点视频运动估计搜索。
2. 根据权利要求1所述的一种改进的多视点视频运动估计搜索方法，其特征在于步骤 七根据最佳点的位置对其邻近的三个点进行搜索具体为： 若最佳点的坐标为（0, 1)，则搜索（-1，2)、（0, 2)、（1，2)这三个坐标点； 若最佳点的坐标为（0, -1)，则搜索（-1，-2)、（0, -2)、（1，-2)这三个坐标点； 若最佳点的坐标为（1，0)，则搜索（2, -1)、（2, 0)、（2, 1)这三个坐标点； 若最佳点的坐标为（-1，0)，则搜索（-2, -1)、（-2, 0)、（-2, 1)这三个坐标点； 若最佳点的坐标为（1，1)，则搜索（1，2)、（2, 2)、（2, 1)这三个坐标点； 若最佳点的坐标为（1，-1)，则搜索（1，-2)、（2, -2)、（2, -1)这三个坐标点； 若最佳点的坐标为（-1，1)，则搜索（-1，2)、（-2, 2)、（-2, 1)这三个坐标点； 若最佳点的坐标为（-1，-1)，则搜索（-1，-2)、（-2, -2)、（-2, -1)这三个坐标点。
【文档编号】H04N19/154GK104159124SQ201410412343
【公开日】2014年11月19日 申请日期:2014年8月20日 优先权日:2014年8月20日
【发明者】王振永, 莫力烽, 李德志, 郭庆, 韩宇 申请人:哈尔滨工业大学