真实运动估计方法与流程

本发明涉及运动补偿插帧技术，尤其涉及一种真实运动估计方法。
背景技术：
：运动补偿插帧(MotionCompensatedFrameInterpolation,MCFI)是一种基于运动估计的提高帧频的技术，其目的是通过增加帧频以提高视频的视觉质量。由于现有的视频压缩技术已较为成熟，但是现有压缩技术压缩后的视频大小有时并不能满足在无线网络中传输的带宽要求，因此提出了进一步抽帧压缩的方法，MCFI可以通过重建抽掉的帧以恢复视频原帧率，提高视频质量。MCFI从相关参考帧提取信息，利用得到的信息完成帧的重建，这包含两部分的工作：通过运动估计获取运动矢量场，利用得到的运动矢量场进行帧的重建。在插帧技术中，运动补偿插帧是一种能较为准确反映运动趋势但计算量较大的方法，适用于对实时性要求不高的视频场景。对于运动估计，传统的运动估计方法如光流法、块匹配法、网格法等得到的运动矢量并不能完全反映真实的运动，因此真实运动估计(TrueMotionEstimation,TME)在传统运动估计方法的基础上进行改进以求得真实运动矢量。真实运动估计可以基于块匹配方法进行，可以通过计算每个匹配块的剩余能来对每个块的匹配情况进行可信度分类，利用相邻块的运动矢量的相似性，参考周围可靠的匹配对不可靠的匹配块进行运动矢量的更新，重复以上过程直至运动矢量场不再变化或达到迭代次数上限。但是此方法对于运动物体边缘区域的运动估计结果并不理想，因为可能会参考并不属于同一物体的块的运动矢量， 因此此方法有改进的必要。技术实现要素：有鉴于此，本发明提供了一种高性能的真实运动估计方法，可以有效避免单纯使用剩余能时对于边界区域估计不准确的情况，以得到更准确的反映物体真实运动的运动矢量。一种真实运动估计的方法，包括以下步骤：利用具有距离约束的多层次块匹配方法对视频进行处理，得到视频中当前帧中运动物体的现有运动矢量场，并将迭代次数设置为迭代初始值；计算当前帧的参考帧中每个块的边信息；计算现有运动矢量场的剩余能分布；根据剩余能分布将现有运动矢量场中的运动矢量进行分类，得到运动矢量的可信度分布图；根据边信息和运动矢量的可信度分布图对所述运动矢量场进行更新，得到更新后的运动矢量场，并在迭代初始值的基础上进行增加得到更新后的迭代次数；判断更新后的迭代次数是否未达到预设的上限值且判断更新后的运动矢量场与现有运动矢量场是否一致，如果两者皆为是，则返回计算现有运动矢量场的剩余能分布的步骤，若非两者皆为是，则结束对所述运动矢量场进行更新，完成运动估计。进一步，所述利用具有距离约束的多层次块匹配方法为：MC=Σp∈B|ft+1(p+v)-ft-1(p)|2+λ1|v|]]>其中MC表示匹配程度，p为块B中的像素点，v表示块B的运动矢量，ft-1表示前参考帧，ft+1表示后参考帧，λ1表示距离约束的程度。进一步，所述计算当前帧的参考帧中每个块的边信息的步骤包括如下步骤：计算参考帧中每个块的块信息；根据所述每个块的块信息，计算参考帧中每个块的边信息。进一步，所述计算参考帧中每个块的块信息中的计算公式为：BIm,n＝med{med{p,p∈B},B∈Nm,n∪Bm,n}其中，BIm,n表示块Bm,n的块信息，Nm,n表示块Bm,n的8邻域块集，med{p,p∈B}表示块B中所有像素点的中值，而med{med{p,p∈B},B∈Nm,n∪Bm,n}块Bm,n及其周围8邻域块中值的中值。进一步，所述计算参考帧中每个块的边信息中的计算公式为：EIm,n＝max|BIm,n-BIm+i,n+j|,i,j＝0,±1其中，EIm,n表示块Bm,n的边信息。进一步，所述判断迭代次数是否未达到上限且运动矢量场是否发生改变为：若满足i≤n|MVF′-MVF|≠0]]>其中，i表示迭代次数，n表示迭代次数上限，MVF’表示更新后的运动矢量场，MVF表示更新前的运动矢量场；则运动矢量更新继续，如不满足，则结束矢量更新。进一步，所述计算现有运动矢量场的剩余能分布的方法为：REm,n=Σp∈Bm,n|ft+1(p+v)-ft-1(p)|]]>其中REm,n表示块Bm,n的剩余能，v表示前参考帧ft-1中块Bm,n的运动矢量。进一步，所述根据剩余能分布将现有运动矢量场中的运动矢量进行分类，得到运动矢量的可信度分布图中的计算公式为：MVRMm,n=255ifREm,n>threshold125ifRENm,n>threshold0otherwise]]>其中，MVRMm,n表示块Bm,n的可信度。进一步，所述根据边信息和运动矢量的可信度分布图对所述运动矢量场进行更新中的计算公式为：vm,n′=argminvB∈SΣb∈Nm,n∪Bm,nwb|vB-vb|]]>其中，vm,n’表示修正后块Bm,n的运动矢量，S表示块Bm,n的8邻域块的运动矢量集，Nm,n∪Bm,n表示包含块Bm,n自身及其8邻域块的集，wb表示与边信息和剩余能有关的权重。进一步，所述与边信息和剩余能有关的权重的公式为：wb=e-dλ2ifMVRMb=00otherwise]]>其中，d＝(EIb-EIB)2，λ2表示边信息对运动矢量的修正的影响程度。【附图说明】图1为传统的基于剩余能的运动估计方法流程图；图2为一实施例的真实运动估计方法流程图；图3为图2中的边信息计算流程图；【具体实施方式】以下结合具体的实施例和附图进行说明。如图2所示，一种真实运动估计方法，包括以下步骤：S210，利用具有距离约束的多层次块匹配方法得到初始运动矢量场，其中具有距离约束的多层次块匹配标准为，MC=Σp∈B|ft+1(p+v)-ft-1(p)|2+λ1|v|]]>其中MC表示匹配程度，p为块B中的像素点，v表示块B的运动矢量，ft-1表示前参考帧，ft+1表示后参考帧，λ1表示距离约束的程度。使得每个块MC最小的块即为匹配块，两个块之间的坐标矢量差即为每个块的初始运动矢量。其中，参考帧是指视频中的一帧图像，运动估计是根据当前帧与其参考帧来得到运动物体的运动矢量，参考帧可以根据具体情况进行选择。S220，计算边信息。该步骤包括步骤S221和S222，如图3所示：S221，计算块信息。对当前块及其8邻域块每个块求取像素中值，这9个中值的中值即为块信息，即BIm,n＝med{med{p,p∈B},B∈Nm,n∪Bm,n}其中，BIm,n表示块Bm,n的块信息，Nm,n表示块Bm,n的的8邻域块集，med{p,p∈B}表示块B中所有像素点的中值，而med{med{p,p∈B},B∈Nm,n∪Bm,n}块Bm,n及其周围8邻域块中值的中值。S222，计算边信息。边信息为与周边8邻域块的块信息的最大差值，即EIm,n＝max|BIm,n-BIm+i,n+j|,i,j＝0,±1其中，EIm,n表示块Bm,n的边信息。S230，判断继续运动矢量场的更新是否满足条件，如果是，进入下一步计算可信度分布图，如果否，结束真实运动估计。继续运动矢量场更新的条件为，i≤n|MVF′-MVF|≠0]]>其中，i表示迭代次数，n表示迭代次数上限，MVF’表示更新后的运动矢量场，MVF表示更新前的运动矢量场。S240，计算剩余能分布。块的剩余能即为块与所对应的匹配块的绝对误差和(SumofAbsoluteDifference,SAD)，即REm,n=Σp∈Bm,n|ft+1(p+v)-ft-1(p)|]]>其中REm,n表示块Bm,n的剩余能，v表示前参考帧ft-1中块Bm,n的运动矢量。S250，利用剩余能对运动矢量场进行分类，得到可信度分布图。在此按剩余能大小将块进行分类，对于剩余能大于阈值的块其可信度设为255，对于自身剩余能小于阈值但其8邻域有剩余能大于阈值的块的块，其可信度设为128，其余情况的块的可信度则设为0，可信度的值越大，块的匹配情况也不可信。其分类公式如下，MVRMm,n=255ifREm,n>threshold128ifRENm,n>threshold0otherwise]]>其中，MVRMm,n表示块Bm,n的可信度，阈值threshold设为当前帧最大RE的20％。S260，运动矢量场修正。结合边信息和可信度对运动矢量进行修正。其滤波器公式如下，vm,n′=argminvB∈SΣb∈Nm,n∪Bm,nwb|vB-vb|]]>其中，vm,n’表示修正后块Bm,n的运动矢量，S表示块Bm,n的8邻域块的运动矢量集，wb表示与边信息和剩余能有关的权重，即wb=e-dλ2ifMVRMb=00otherwise]]>其中，d＝(EIb-EIB)2，λ2表示边信息对运动矢量的修正的影响程度。修正完毕后返回步骤S230。以上所述实施例仅表达了本发明的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。当前第1页1 2 3