9] 如圖1所示，本實施例提供一種基于卡爾曼濾波的幀率上變換運動估計方法，包 括以下步驟：
[0050] 步驟1 :設(shè)置卡爾曼濾波模型的參數(shù)以及狀態(tài)初始值；
[0051] 步驟2 :測量運動矢量觀測值：
[0052] a)進(jìn)行單向運動估計（UME)，得到單向運動矢量（UMV);
[0053] b)將單向運動矢量映射到待內(nèi)插幀，得到雙向運動估計（BME)的候選矢量；
[0054] c)通過雙向運動估計得到雙向運動矢量（BMV)，作為系統(tǒng)運動矢量的觀測值。
[0055] 步驟3 :對觀測矢量進(jìn)行卡爾曼濾波：
[0056] a)估計運動矢量預(yù)測值；
[0057] b)根據(jù)運動矢量觀測值與運動矢量預(yù)測值之間的差異，估算狀態(tài)噪聲方差以及觀 測噪聲方差；
[0058] c)根據(jù)步驟1中的卡爾曼濾波模型參數(shù)及步驟3b)中的狀態(tài)噪聲方差、觀測噪聲 方差，計算卡爾曼增益；
[0059] d)根據(jù)步驟2和步驟3c)得到的結(jié)果，更新運動矢量以及濾波誤差協(xié)方差。
[0060] 為了詳細(xì)說明本發(fā)明所述的一種基于卡爾曼濾波的幀率上變換運動估計方法，以 下一范例說明：
[0061] 卡爾曼濾波是一種通過系統(tǒng)的觀測數(shù)據(jù)，對系統(tǒng)狀態(tài)進(jìn)行最優(yōu)估計的算法，它被 廣泛使用在科學(xué)和工程的多個領(lǐng)域?？柭鼮V波的狀態(tài)空間模型由狀態(tài)方程及觀測方程組 成。
[0062] 根據(jù)矢量場的時間連續(xù)性，物體在當(dāng)前幀的運動矢量可以由其在前幀的運動演變 而來，因此，狀態(tài)方程可以表示如下：
[0063] Vk= φν^+ω,
[0064] 其中，Vk表示運動矢量的狀態(tài)值，Φ表示狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣，ω k表示〇均值高斯分布 的狀態(tài)噪聲。
[0065] 由于運動估計是個病態(tài)問題，估計出來的運動矢量難免存在錯誤值，如果將其視 為估計噪聲，則觀測方程可以表示為：
[0066] Yk= HV k+nk
[0067] 其中，Yk表示運動矢量觀測值，H表示觀測矩陣，n k表示觀測噪聲，假設(shè)為0均值的 高斯噪聲。
[0068] 方法的第一步，確定卡爾曼濾波模型的參數(shù)Φ、H以及狀態(tài)初始值Vtl。對多數(shù)視頻 而言，短時間內(nèi)的場景運動可以近似為勻速直線運動，因此，本發(fā)明實例中將Φ、H設(shè)置為 定值，簡單地取為單位矩陣。初始值V tl關(guān)系到矢量場的收斂速度，為了使得矢量場盡快收 斂，本實例用第一幀運動估計得到的觀測矢量作為Vtl的賦值。
[0069] 第二步，測量運動矢量觀測值。單向運動估計的候選矢量如圖2所示，包括0矢 量、3個空間候選矢量（V 2、V#P V4)以及4個時間候選矢量。其中，時間候選矢量的選取方 法為：按照圖2所示的螺旋順序，在5*5的時間矢量鄰域中搜索，如果某時間矢量與任意空 間候選矢量的差值大于閾值，則將其納入候選矢量中。最多選取4個時間候選矢量，如果不 足4個，則按搜索順序，用5*5鄰域頂點塊的矢量添加抖動矢量后補(bǔ)充。本實例用到的抖動 矢量如下：
[0071] 得到單向運動矢量后，需將其映射到內(nèi)插幀中。如圖3所示，塊在水平、豎直方向 均擴(kuò)展為原尺寸的2倍，擴(kuò)展塊沿運動軌跡映射到內(nèi)插幀中，至多與9個內(nèi)插塊產(chǎn)生交集， 則將此運動矢量的一半作為9個內(nèi)插塊的候選矢量之一。對每個內(nèi)插塊的所有候選矢量進(jìn) 行SAD比較，選出最小的作為此內(nèi)插塊的雙向運動矢量，也即系統(tǒng)的觀測值。
[0072] 第三步，對運動矢量觀測值進(jìn)行卡爾曼濾波。
[0073] 首先選取前一內(nèi)插幀相同位置塊的最佳運動矢量作為當(dāng)前矢量的預(yù)測值，即
[0076] 其中，F(xiàn)a-i|H、？卜1|卜1為第1^-1幀中運動矢量及預(yù)測誤差的后驗估計，PkIn
則為第k幀中運動矢量及預(yù)測誤差的前驗估計。Φ是狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣，表示運動矢量從前一 幀到當(dāng)前幀的變化。Qk表示預(yù)測噪聲方差。
[0077] 其次，根據(jù)運動矢量預(yù)測值與觀測值之間的差異D確定預(yù)測噪聲方差以及觀測噪 聲方差：
[0079] 其中，Yk表示第二步得到的運動矢量觀測值。若兩者相等或接近，則預(yù)測噪聲方差 Qk以及觀測噪聲方差Rk可以由對應(yīng)的SAD值計算得到：
[0082] 其中，SADpk表示運動矢量預(yù)測值對應(yīng)的SAD，SAD mk表示運動矢量觀測值對應(yīng)的 SAD。若運動矢量預(yù)測值與觀測值的差值大于閾值TH，則考察
[0084] 其中，Pwlit為第k幀中運動矢量前驗估計，也即運動矢量估計值；^為觀測矢量 在3*3鄰域的平均值；5為運動矢量預(yù)測值與g觀測值之間的差異。對不同分辨率的視頻 序列，TH應(yīng)取不同的值，在本實施例中，對所有的CIF視頻序列，TH取值5。則預(yù)測噪聲方 差以及觀測噪聲誤差可以由以下公式得出：
[0087] 其中，參數(shù)α表示5相對于閾值的下降百分比；β、γ用來平衡負(fù)指數(shù)方程，它們 滿足?ΓΜ+γ< 0. 5。相應(yīng)的，卡爾曼濾波增益Kk計算如下：
[0088] Kk= Pk丨η [PklkJRk]-1
[0089] 其中，Pklk^ Rk的定義如前面所述。
[0090] 最佳運動矢量更新為：
[0092] 其中，I代表單位矩陣，Paia為第k幀中運動矢量的后驗估計，也即系統(tǒng)的最佳運 動矢量。
[0093] 同時，濾波誤差協(xié)方差更新為：
[0094] Pklk= [I-KJPkI^1
[0095] 其中，Pklk為第k幀中預(yù)測誤差的后驗估計，也即濾波誤差協(xié)方差。
[0096] 如圖4所示，在另一實施例中，提供一種基于卡爾曼濾波的幀率上變換運動估計 系統(tǒng)，它包括以下模塊：
[0097] 塊組/塊順序控制模塊：用于對圖像進(jìn)行塊組/塊劃分，控制運動估計過程中塊掃 描順序，以及運動估計的開始與結(jié)束。如圖5所示，本實施例中塊組/塊順序控制模塊將一 幀圖像以塊組為單位進(jìn)行分割。塊組掃描順序為水平方向從左到右、從右到左逐行交替，豎 直方向從上到下、從下到上逐幀交替；塊組內(nèi)部按照從左上到右下、從左下到右上的交替順 序。
[0098] UME候選矢量生成模塊：耦接于塊組/塊順序控制器和UMV緩存之后，用于產(chǎn)生 UME所需的候選矢量集合，這些候選矢量通過訪問UMV緩存并按照候選矢量生成規(guī)則得到。 [0099] BME候選矢量生成模塊：耦接于塊組/塊順序控制器和BME候選矢量緩存之后，用 于產(chǎn)生BME所需的候選矢量集合，這些候選矢量通過訪問BME候選矢量緩存并經(jīng)過去冗余 后得到。
[0100] UMV緩存模塊：用于緩存前一幀以及當(dāng)前幀的UMV矢量場，兩幀的數(shù)據(jù)通過乒乓結(jié) 構(gòu)存儲、訪問。
[0101] BME候選矢量緩存模塊：用于緩存前一幀以及當(dāng)前幀的BMV候選矢量，兩幀的數(shù)據(jù) 通過兵兵結(jié)構(gòu)存儲、訪問。
[0102] 像元緩存模塊：耦接于UME候選矢量生成模塊和BME候選矢量生成模塊之后，保存 運動估計的搜索區(qū)內(nèi)的數(shù)據(jù)，并動態(tài)維護(hù)搜索窗的范圍；響應(yīng)候選矢量訪問請求，返回其對 應(yīng)的前后幀的像元塊數(shù)據(jù)。
[0103] SAD計算與分析模塊：耦接于像元緩存模塊之后，用于計算前后幀的像元塊之間 的絕對差和（SAD)，并對各候選矢量的SAD進(jìn)行分析比較，輸出SAD最小的候選矢量。
[0104] 卡爾曼濾波模塊：親接于SAD計算與分析模塊之后，接收其輸出的BMV測量值，并 用預(yù)測值進(jìn)行更新，從而得到最佳BMV ;
[0105] 最佳BMV緩存：用于緩存前一幀以及當(dāng)前幀的BMV矢量場；其中前一幀的BMV矢量 場用于產(chǎn)生當(dāng)前幀運動矢量的預(yù)測值，兩幀的數(shù)據(jù)通過乒乓結(jié)構(gòu)存儲、訪問。
[0106] 如圖6所示，整個系統(tǒng)分為并行的兩路通道，通道1根據(jù)UME候選矢量訪問像元 緩存，通過比較SAD，得到UMV ;通道2根據(jù)BME候選矢量訪問像元緩存，通過比較SAD，得到 BMV，進(jìn)而進(jìn)行卡爾曼濾波。兩路并行的通道都由塊組/塊控制器控制，分別處理連續(xù)兩幀 的相同位置的塊，通道2相對于通道1延時一幀。兩路通道串行訪問像元緩存模塊，像元緩 存根據(jù)不同的訪問類型映射地址，返回對應(yīng)的前后向像元數(shù)據(jù)，復(fù)用SAD計算與分析模塊。
[0107] 所述UME候選矢量生成模塊按照固定順序產(chǎn)生UME候選矢量，依次為：0矢量，3