專利名稱：進行視頻處理的集成電路與視頻處理方法
技術領域：
本發(fā)明是關于視頻處理，尤指一種能夠進行視頻處理的運動估計(motion estimation)方法與集成電^各。
背景技術：
基于區(qū)塊(block-based)的視頻編碼標準，例如MPEG 1/2/4以及H.26x，是 通過減少朝L頻幀(video frame)之間的時間冗余(temporal redundancy)與禍L頻 幀內部的空間冗余(spatialredundancy)來達到數(shù)據(jù)壓縮的目的。 一見頻處理包括 所有使用運動信息以及圖像信息的過程，例如視頻編碼以及幀率(frame rate)轉換。
每一視頻幀包括一組像素(pixel )。 一般地， 一個宏塊(macroblock, MB) 是由16x16的像素組成，并且一個編碼單元可以是完整的宏塊或子分區(qū)區(qū)塊 (sub-partitioned block )，例如16 x 8、 8x16、 8x8、 8x4、 4 x 8或4 x 4的區(qū) 塊。通常以區(qū)塊為基礎估計幀之間的圖像運動，稱為運動估計。 一般的運動估 計包括比較當前幀中的一個宏塊與參考幀(reference frame)中的多個區(qū)塊的相 似性。通過運動向量(motion vector, MV)表示當前視頻幀的宏塊與參考幀中 最相似的宏塊之間的空間位移(spatial displacement )。通過對來自參考幀的像素 進行內插(interpolating)操作，可以將運動向量估計到 一個像素的 一小部分。
圖l所示為運動估計的過程，其中l(wèi)a為當前一見頻幀，lb為先前^L頻幀(即 參考幀)。移動估計包括在先前一見頻幀lb的尋找窗口 ( search window) SW中 尋找當前^L頻幀la中的目標(object) 10a，以找到作為最佳匹配目標的目標10b。 由目標10a所在位置到目標10b所在位置的空間位移即為運動向量。
移動估計目的在于以最低的估計誤差在預定的尋找范圍內尋找一個區(qū)塊， 并獲得運動向量?，F(xiàn)有的方法包括全尋找(foil search),即計算尋找范圍內所有 可能的運動向量；三維遞歸(3D recursive )尋找，即使用隨機因子(random factor) 更新運動向量；以及固定腳本(fixedscenario)的尋找方法。這些移動估計方法或者對于運動向量估計具有緩慢的收斂速率(convergence rate),或者由于隨機 因子使得運動估計不可控，或者不適用于真實運動估計。

發(fā)明內容
為了能夠以較快收斂速率進行真實運動估計，本發(fā)明提供了 一種能夠進行 視頻處理的運動估計方法與集成電路。
一種能夠進行視頻處理的集成電路，包括圖像信息產(chǎn)生器，用于接收參 考視頻數(shù)據(jù)以及當前視頻數(shù)據(jù)以確定圖像信息；自適應運動向量候選(adaptive MVcandidate)產(chǎn)生器，耦接于圖像信息產(chǎn)生器，用于接收參考視頻數(shù)據(jù)以及當 前視頻數(shù)據(jù)以產(chǎn)生一組運動向量候選，基于圖像信息產(chǎn)生至少 一更新運動向量 候選，以及輸出與更新運動向量候選有關的該組運動向量候選；以及區(qū)塊匹配 單元，耦接于自適應運動向量候選產(chǎn)生器，用于接收運動向量候選以及執(zhí)行區(qū) 塊匹配以確定輸出運動向量。
一種能夠進行視頻處理的集成電路，包括圖像信息產(chǎn)生器，用于接收參 考視頻數(shù)據(jù)以及以當前視頻數(shù)據(jù)以確定圖像信息；自適應運動向量候選產(chǎn)生器， 耦接于圖像信息產(chǎn)生器，用于基于圖像信息確定尋找范圍，并且接收參考視頻 數(shù)據(jù)以及當前視頻數(shù)據(jù)以根據(jù)尋找范圍產(chǎn)生運動向量候選；以及區(qū)塊匹配單元， 耦接于自適應運動向量候選產(chǎn)生器，用于接收運動向量候選，以及執(zhí)行區(qū)塊匹
配以確定llr出運動向量。
一種視頻處理方法，包括由參考視頻數(shù)據(jù)以及當前視頻數(shù)據(jù)確定并獲得 圖像信息；通過固定方案由參考視頻數(shù)據(jù)以及當前視頻數(shù)據(jù)產(chǎn)生多個運動向量 候選；基于圖像信息產(chǎn)生更新運動向量候選；以及基于與更新運動向量候選有 關的運動向量候選執(zhí)行區(qū)塊匹配操作以確定輸出運動向量。
本發(fā)明提供了 一種能夠進行視頻處理的運動估計方法與集成電路，可用于 真實的運動估計并具有較快的收斂速率。


圖1為運動估計過程的示意圖。
圖2所示為使用3階尋找算法的運動向量候選選擇示意圖。 圖3所示為使用3D遞歸尋找算法的運動向量候選選擇示意圖。
7圖4為依據(jù)本發(fā)明的用于運動估計的示范性裝置的方塊圖。
具體實施例方式
在說明書及權利要求當中使用了某些詞匯來指稱特定的組件。所屬領域技術人員應可理解，制造商可能會用不同的名詞來稱呼同樣的組件。本說明書及權利要求并不以名稱的差異來作為區(qū)分組件的方式，而是以組件在功能上的差異來作為區(qū)分的基準?！格罱印?一詞在此包含任何直接及間接的電氣連接手段。因此，若文中描述第一裝置耦接于第二裝置，則代表該第一裝置可直接電氣連接于該第二裝置，或通過其它裝置或連接手段間接地電氣連接至該第二裝置。
下文所述為本發(fā)明的較佳預期實施方式。所揭露的內容是作為說明的目的，然其并非用以限定本發(fā)明，任何本領域技術人員，在不脫離本發(fā)明的精神和范
圍內，當可做各種更動與潤飾，故本發(fā)明的保護范圍當視權利要求所界定者為準。
視頻編碼的運動估計可以通過多種方法實現(xiàn)，例如全尋找，三階(3-step)尋找，以及3D遞歸尋找(3D recursive search)算法。這些算法是通過假定各種特定的空間不變(spatial-invariant)運動才莫式以最大化時間相關性(temporalcorrelation )。
全尋找算法利用在預定尋找范圍內的全部可能的運動向量候選(candidate)尋找最小的空間估計誤差，因此運算密度高消耗時間多，并且在真實的運動估計應用中并不可行。
3階尋找算法使用具有不同窗口尺度(尋找范圍尺度)的三個尋找窗口執(zhí)行三次運動估計，每一次尋找都基于參考尋找結果(reference search result),并且包含一個比先前更加精確的解析度(resolution )。圖2所示為使用3階尋找算法
的運動向量候選選擇示意圖，包括第一尋找窗口 SW21、第二尋找窗口 SW22以
及第三尋找窗口 SW23。在運動估計的第一輪中，基于第一尋找窗口 SW"使用粗糙像素解析度(coarse pixel resolution)對運動向量MV。utl進行計算；在精確的尋找窗口 SW22中執(zhí)行第二輪運動估計，產(chǎn)生第二運動向量MV。ut2;依次地，在第三尋找窗口產(chǎn)生更加精確的運動向量MV。ut3。由于3階尋找算法與全尋找算法相比，產(chǎn)生較少的運動向量候選，需要較少的數(shù)據(jù)計算以及表現(xiàn)出更快的收斂速度以產(chǎn)生輸出運動向量，所以3階尋找算法比全尋找算法更加有效。
3D遞歸尋找為基于區(qū)塊的運動估計算法，其使用由時間-空間預測獲得的少 量運動向量候選進行尋找。3D遞歸尋找算法假設目標小于區(qū)塊，于是使得相鄰 區(qū)塊的運動向量成為當前區(qū)塊的運動向量候選的良好估計。區(qū)塊以特定的順序 進行處理，例如，從左至右，從上至下，使得已經(jīng)估計為運動向量的一些相鄰 區(qū)塊能夠為當前區(qū)塊提供空間運動向量候選，而其余未進行處理的區(qū)塊利用來 自參考幀的運動向量為當前區(qū)塊提供時間運動向量候選。圖3所示為使用3D遞 歸尋找算法的運動向量候選選擇示意圖，包括空間運動向量候選Sa至Sd以及時 間運動向量候選Ta至Td，同時還包括更新運動向量候選，其通過隨機向量產(chǎn)生 以提供目標的非連續(xù)運動。更新向量的值指示目標在幀與幀之間的移動變化， 大的更新向量導致大的移動，小的更新向量導致小的移動。計算每一運動向量 候選的運動估計誤差。選出具有最低運動估計誤差的候選作為區(qū)塊的輸出運動 向量。本算法使用常用的逐線掃描(rasterscan)順序檢查區(qū)塊。
圖4為依據(jù)本發(fā)明的用于運動估計的示范性裝置的方塊圖，圖中運動估計 裝置4包括圖像信息產(chǎn)生器40、自適應運動向量候選(adaptive MV candidate) 產(chǎn)生器42以及區(qū)塊匹配單元44。圖像信息產(chǎn)生器40耦接于自適應運動向量候 選產(chǎn)生器42,自適應運動向量候選產(chǎn)生器42耦接于區(qū)塊匹配單元44。
圖像信息產(chǎn)生器40接收參考視頻數(shù)據(jù)以及當前視頻數(shù)據(jù)Dframe以確定圖像 信息。圖像信息可以為測度(measure)或者與下列各項之中的一個或多個有關 運動復雜度(complexity )、運動速度、區(qū)塊差異、總體運動方向(global motion direction),纟丈J里(texture)以及畫面復雜度(image complexity )。
例如，圖像信息可以為運動復雜度的測度，其由視頻數(shù)據(jù)Dfr^e的運動向量 之間差異的總和確定，其計算方法通過方程式(1)給出。運動復雜度的值表明 在幀中的運動向量的變化，例如，如果幀中的所有元素以相同的速度向相同的 方向運動，則該值等于零。大的運動復雜度表明幀內更加復雜的運動。
(IMV腦,-MV(n-1)m,x |)+(|MVnm,y- MV(n.1)m,y|) 方程式(1 ) 其中，MVnm,x以及MVnm,y為參考視頻數(shù)據(jù)幀在區(qū)塊(n, m)沿著x與y方
向的運動向量，MV(^)^與MV(n.一,y為在一個區(qū)域或幀內參考視頻數(shù)據(jù)幀在區(qū)
塊(n-1, m)沿著x與y方向的運動向量。圖像數(shù)據(jù)可以說明幀的運動速度，例如，可以通過當前視頻數(shù)據(jù)的運動向 量的和確定平均運動速度。可以使用方程式(2)以及方程式(3)計算運動速 度。較大的Nnm值表明幀中有較多的目標移動迅速。
Nnm =(|MVnm,x|+|MVnm,y I) 方程式(2 )
Zfl,|MFm | ] 、 一"、"、
萬禾呈式(3 ) 0, <~
其中MVnm,x以及MVnm)y為視頻數(shù)據(jù)幀沿著x與y方向的運動向量，為 運動速度，thspd為運動速度閾值。
在另 一實施例中，圖像數(shù)據(jù)為通過參考宏塊的像素與當前^L頻數(shù)據(jù)所確定 的區(qū)塊差異，并可通過方程式(4)表達
y I P(:c'力'戸v - /V, >0， , I 方程式(4 )
其中P(x,y),prev為參考視頻幀中的像素，P(x,y),curr為當前視頻幀中的像素。低的 區(qū)塊差異值代表當前視頻幀與參考視頻幀之間的相似度高。
也可通過總體運動方向表示圖像信息。由參考視頻幀的區(qū)塊中的若干預定 位置取出一些運動向量，假設取出9個，然后將運動向量按由低到高的順序分 類，中間的一個運動向量定義為區(qū)塊的總體運動方向。
一些其它的圖像信息示例可以是關于紋理或圖像復雜度的圖像信息。上述 圖像信息及其推導方程式與算法的示例僅為本發(fā)明的一些可能應用，不應解釋 為對本發(fā)明范圍的限制。
自適應運動向量候選產(chǎn)生器42從圖像信息產(chǎn)生器40接收圖像信息，并使
用運動估計算法產(chǎn)生運動向量候選《MVt, MV2，...， MVn}。在3D遞歸尋找的示例 中，自適應運動向量候選產(chǎn)生器42接收參考視頻數(shù)據(jù)與當前視頻數(shù)據(jù)Dframe(或 二者其中之一)以產(chǎn)生空間與時間運動向量候選，并接收圖像信息以產(chǎn)生更新 的運動向量候選。在全尋找算法與3階尋找算法的其它實施例中，自適應運動
10向量候選產(chǎn)生器42基于圖像信息確定尋找范圍，并且依據(jù)尋找范圍接收參考視
頻數(shù)據(jù)與當前視頻數(shù)據(jù)Dfr,(或二者其中之一)以產(chǎn)生運動向量候選。
在3D遞歸尋找中，自適應運動向量候選產(chǎn)生器42利用參考視頻數(shù)據(jù)與當前視頻數(shù)據(jù)Dfo^提供空間與時間運動向量候選，另外自適應運動向量候選產(chǎn)生器42可以接收包含上文揭露的運動復雜度、運動速度、區(qū)塊差異或者總體運動方向的圖像信息，以產(chǎn)生一個或更多的更新運動向量候選。例如，自適應運動向量候選產(chǎn)生器42對于簡單的參考^L頻數(shù)據(jù)幀增加預期目標的運動程度；而對于復雜的參考視頻數(shù)據(jù)幀通過更新運動向量候選減少預期目標的運動。在實際應用中，自適應運動向量候選產(chǎn)生器42當運動復雜度小于運動復雜度閾值時增加至少一個更新運動向量候選的值，并且當運動復雜度超過或等于運動復雜度
閾值時減少至少一個更新運動向量候選的值。在一個實施例中，圖像信息攜帶運動速度信息，自適應運動向量候選產(chǎn)生器42利用快速運動速度的反饋自適應地增加預期目標的運動。自適應運動向量候選產(chǎn)生器42的一種應用為，當運動速度小于運動速度閾值thspd時減少至少一個更新運動向量候選的值，并且當運動速度超過或等于運動速度閾值th—時增加更新運動向量候選的值。在其它實施例中，圖像信息代表區(qū)塊差異，自適應運動向量候選產(chǎn)生器42利用當前視頻幀與參考視頻幀之間的區(qū)塊差異自適應地調整預期運動。由于小的區(qū)塊差異反映出當前視頻幀與參考視頻幀非常近似，自適應運動向量候選產(chǎn)生器42當區(qū)塊差異小于區(qū)塊差異閾值時減小更新運動向量候選，并且當區(qū)塊差異超過或等于區(qū)塊差異閾值時增加更新運動向量候選。當圖像信息指示總體運動方向時，自適應運動向量候選產(chǎn)生器42在總體運動速度小于總體運動速度閾值時減少更新運動向量候選，并且在總體運動速度超過或等于總體運動速度閾值時增加更新運動向量^f美選。
在一些實施例中，自適應運動向量候選產(chǎn)生器42利用預設差異或增益調整更新運動向量候選。例如，自適應運動向量候選產(chǎn)生器42產(chǎn)生隨機向量，并且依據(jù)圖像信息在隨機向量中加入或減去預設差異以產(chǎn)生更新運動向量候選。自適應運動向量候選產(chǎn)生器42也可以產(chǎn)生P逸機向量，并且依據(jù)圖像信息對隨機向量乘以或除以預設增益，以產(chǎn)生更新運動向量候選。
在全尋找與3階尋找的情況中，自適應運動向量候選產(chǎn)生器42依據(jù)圖像信息調整尋找范圍以產(chǎn)生要尋找的運動向量的運動向量候選。當圖像信息攜帶運
動復雜度的信息時，自適應運動向量候選產(chǎn)生器42對較為筒單的參考視頻數(shù)據(jù)
幀在大的尋找范圍內執(zhí)行運動估計，對較為復雜的參考視頻數(shù)據(jù)幀在較小的尋找范圍執(zhí)行運動估計，這是因為大的運動復雜度值表明一個幀內大的運動變化，小的尋找范圍提供較小的解析度以及更好的運動估計。例如，當運動復雜度小
于運動復雜度闊值時，自適應運動向量候選產(chǎn)生器42增加尋找范圍，當運動復雜度超過或等于運動復雜度閾值時，自適應運動向量候選產(chǎn)生器42減小尋找范圍。當圖像信息表示運動速度時，自適應運動向量候選產(chǎn)生器42以快速的運動速度自適應地增加尋找范圍。在一個實施例中，自適應運動向量候選產(chǎn)生器42在運動速度小于運動速度閾值thspd時減小尋找范圍，在運動速度超過或等于運動速度閾值th^d時增加尋找范圍。在其它實施例中，當圖4象信息攜帶幀內或幀之間的區(qū)塊差異信息時，自適應運動向量候選產(chǎn)生器42使用區(qū)塊差異自適應地調整尋找范圍。在一個實施例中，圖像信息為當前幀與參考幀之間區(qū)塊差異的平均值。小的區(qū)塊差異平均值表明大部分目標在小范圍內運動。自適應運動向量候選產(chǎn)生器42在區(qū)塊差異平均值小于區(qū)塊差異閾值時減小尋找范圍，在區(qū)塊差異平均值超過或等于區(qū)塊差異閾值時增加運動向量尋找范圍。在另一實施例中，圖像信息為一個幀內的區(qū)塊差異平均值，大的區(qū)塊差異平均值表明復雜的圖像或紋理。當區(qū)塊差異平均值超過或等于區(qū)塊差異閾值時，自適應運動向量候選產(chǎn)生器42減小尋找范圍，當區(qū)塊差異平均值小于區(qū)塊差異閾值時，自適應運動向量候選產(chǎn)生器42增加尋找范圍。當圖像信息為總體運動方向時，則自適應運動向量候選產(chǎn)生器42在總體運動速度小于總體運動速度閾值時減小尋找范圍，并在總體運動速度超過或等于總體運動速度閾值時增加尋找范圍。
在全尋找算法中，自適應運動向量候選產(chǎn)生器42簡單地調整尋找范圍來增加或減少運動向量候選，以通過區(qū)塊匹配選出輸出運動向量MV。ut。在3階尋找中，自適應運動向量候選產(chǎn)生器42通過在每一尋找窗口中調整視頻數(shù)據(jù)的解析度來修改尋找范圍。自適應運動向量候選產(chǎn)生器42可以將每一尋找窗口的視頻數(shù)據(jù)解析度增加一階單元以增加尋找范圍。例如，當使用尋找窗口尺寸MVk+2 、
MVk+1 、 MVk作為參考尋找范圍時，對于當前視頻幀就以增加的尋找范圍MVk+3 、MVk+2、 MVkw執(zhí)行運動估計。類似地，自適應運動向量候選產(chǎn)生器42可以將尋找范圍減少一階單元以減少每一尋找窗口的視頻數(shù)據(jù)解析度，例如，尋找窗口
尺寸MVk+t、 MVk 、 MVw。各階單元可以是像素數(shù)據(jù)，最小視頻數(shù)據(jù)基礎，或者預設數(shù)據(jù)基礎。
在一些實施例中，自適應運動向量候選產(chǎn)生器42將更新運動向量候選加入到由運動估計算法所產(chǎn)生的一組運動向量候選中。而一些其它的實施例中，自適應運動向量候選產(chǎn)生器42用更新運動向量候選代替一組運動向量候選中的某些運動向量候選，其中該組運動向量候選是由運動估計算法產(chǎn)生。例如，自適應運動向量候選產(chǎn)生器42使用3D遞歸尋找來產(chǎn)生五個運動向量候選，然后在畫面信息反饋之后增加到八個運動向量候選。在其它的實施例中，自適應運動向量候選產(chǎn)生器42可以使用3D遞歸尋找產(chǎn)生三個更新運動向量候選以代替初始八個運動向量候選中的三個。
區(qū)塊匹配單元44從自適應運動向量候選產(chǎn)生器42處接收運動向量候選，例如包括空間與時間運動向量候選以及更新運動向量候選(例如3D遞歸尋找)或全部運動向量候選(例如全尋找以及3階尋找)。在3D遞歸尋找的實施例中，區(qū)塊匹配單元44接收更新運動向量候選，其中該更新運動向量候選是根據(jù)圖像信息以及獨立于圖像信息的空間與時間運動向量候選而自適應地調整，并且對這些運動向量候選應用區(qū)塊匹配技術，例如，絕對誤差總和(sum-of-absolutedifferences, SAD)，或者均方誤差(mean-squared-error, MSE)。區(qū)塊匹配單元44隨后用最小差異或誤差或最大相似度來選擇匹配的區(qū)塊，并且輸出對應于匹配區(qū)塊的運動向量MV。ut。在全尋找以及3階尋找的實施例中，區(qū)塊匹配單元44接收在尋找范圍內計算的全部運動向量候選，其中該尋找范圍可沖艮據(jù)圖像信息自適應調整，并且執(zhí)行區(qū)塊匹配，使用來自候選區(qū)塊的最小差異或最大相似度確定匹配區(qū)塊，并輸出對應的運動向量MV。ut。
雖然本發(fā)明已以較佳實施例揭露如上，然其并非用以限定本發(fā)明，任何本領域技術人員，在不脫離本發(fā)明的精神和范圍內，可以做各種的更動與潤飾，故本發(fā)明的保護范圍當以權利要求所界定為準。
1權利要求
1.一種能夠進行視頻處理的集成電路，包括圖像信息產(chǎn)生器，用于接收參考視頻數(shù)據(jù)以及當前視頻數(shù)據(jù)以確定圖像信息；自適應運動向量候選產(chǎn)生器，耦接于該圖像信息產(chǎn)生器，用于接收該參考視頻數(shù)據(jù)以及該當前視頻數(shù)據(jù)以產(chǎn)生一組運動向量候選，基于該圖像信息產(chǎn)生至少一更新運動向量候選，以及輸出與該更新運動向量候選有關的該組運動向量候選；以及區(qū)塊匹配單元，耦接于該自適應運動向量候選產(chǎn)生器，用于接收該組運動向量候選以及執(zhí)行區(qū)塊匹配以確定輸出運動向量。
2. 根據(jù)權利要求1所述的能夠進行視頻處理的集成電路，其特征在于，該圖像信息為該視頻數(shù)據(jù)的運動復雜度的測度，并且該自適應運動向量候選產(chǎn)生器參考該運動復雜度調整該更新運動向量候選。
3. 才艮據(jù)權利要求l所述的能夠進行視頻處理的集成電路，其特征在于，該圖像信息為通過該視頻數(shù)據(jù)的運動向量所確定的運動速度，并且該自適應運動向量候選產(chǎn)生器參考該運動速度調整該更新運動向量候選。
4. 根據(jù)權利要求l所述的能夠進行視頻處理的集成電路，其特征在于，該圖像信息為區(qū)塊差異，該區(qū)塊差異是通過該參考視頻數(shù)據(jù)與該當前視頻數(shù)據(jù)之間的區(qū)塊像素差異確定，并且該自適應運動向量候選產(chǎn)生器參考該區(qū)塊差異調整該更#斤運動向量^夷選。
5. 根據(jù)權利要求l所述的能夠進行視頻處理的集成電路，其特征在于，該圖像信息為總體運動速度，該總體運動速度是通過該視頻數(shù)據(jù)在預設位置的運動向量平均值所確定，并且該自適應運動向量候選產(chǎn)生器參考該總體運動速度調整該更新運動向量候選。
6. 根據(jù)權利要求l所述的能夠進行視頻處理的集成電路，其特征在于，該圖像信息為紋理的測度或圖像復雜度的測度，并且該自適應運動向量候選產(chǎn)生器參考該紋理或圖像復雜度調整該更新運動向量候選。
7. 根據(jù)權利要求l所述的能夠進行視頻處理的集成電路，其特征在于，該自適應運動向量候選產(chǎn)生器使用三維遞歸尋找算法產(chǎn)生該運動向量候選。
8. 沖艮據(jù)權利要求7所述的能夠進行視頻處理的集成電路，其特征在于，該自適應運動向量候選產(chǎn)生器進一 步產(chǎn)生隨機向量，并且根據(jù)該圖像信息決定向該隨機向量加上預設差異或從該隨機向量減去該預設差異，以產(chǎn)生該更新運動向量候選。
9. 根據(jù)權利要求7所述的能夠進行視頻處理的集成電路，其特征在于，該自適應運動向量候選產(chǎn)生器進一步產(chǎn)生隨機向量，并且根據(jù)該圖像信息確定將該隨機向量乘以預設增益或將該隨機向量除以該預設增益，以產(chǎn)生該更新運動向量候選。
10. 根據(jù)權利要求l所述的能夠進行視頻處理的集成電路，其特征在于，該自適應運動向量候選產(chǎn)生器輸出該組運動向量候選以及該更新運動向量候選。
11. 根據(jù)權利要求l所述的能夠進行視頻處理的集成電路，其特征在于，由該自適應運動向量候選產(chǎn)生器輸出的該組運動向量候選中的至少一個運動向量候選被該更新運動向量候選替換。
12. —種能夠進行視頻處理的集成電路，包括圖像信息產(chǎn)生器，用于接收參考視頻數(shù)據(jù)以及當前視頻數(shù)據(jù)以確定圖像信息；自適應運動向量候選產(chǎn)生器，耦接于該圖像信息產(chǎn)生器，用于基于該圖像信息確定尋找范圍，并且接收該參考視頻數(shù)據(jù)以及該當前視頻數(shù)據(jù)以根據(jù)該尋找范圍產(chǎn)生運動向量候選；以及區(qū)塊匹配單元，耦接于該自適應運動向量候選產(chǎn)生器，用于接收該運動向量候選，以及執(zhí)行區(qū)塊匹配以確定輸出運動向量。
13. 根據(jù)權利要求12所述的能夠進行視頻處理的集成電路，其特征在于，圖像信息為該視頻數(shù)據(jù)的運動復雜度的測度，以及該自適應運動向量候選產(chǎn)生器參考該運動復雜度調整該尋找范圍。
14. 根據(jù)權利要求13所述的能夠進行視頻處理的集成電路，其特征在于，該圖像信息為運動速度，該運動速度通過該視頻數(shù)據(jù)的運動向量確定，以及該自適應運動向量候選產(chǎn)生器參考該運動速度調整該尋找范圍。
15. 根據(jù)權利要求12所述的能夠進行視頻處理的集成電路，其特征在于，該圖像信息為區(qū)塊差異，該區(qū)塊差異是通過該參考視頻數(shù)據(jù)與該當前視頻數(shù)據(jù)之間的區(qū)塊像素差異所確定，以及該自適應運動向量候選產(chǎn)生器參考該區(qū)塊差異調整該尋找范圍。
16. 根據(jù)權利要求12所述的能夠進行視頻處理的集成電路，其特征在于，該圖像信息為總體運動速度，該總體運動速度是通過在該視頻數(shù)據(jù)的預設位置的運動向量平均值確定，并且該自適應運動向量候選產(chǎn)生器參考該總體運動速度調整該尋找范圍。
17. 根據(jù)權利要求12所述的能夠進行視頻處理的集成電路，其特征在于，該圖像信息為紋理或圖像復雜度的測度，并且該自適應運動向量候選產(chǎn)生器參考該紋理或圖像復雜度調整該尋找范圍。
18. 根據(jù)權利要求12所述的能夠進行視頻處理的集成電路，其特征在于，該自適應運動向量候選產(chǎn)生器使用全尋找或三階尋找算法產(chǎn)生該運動向量候選。
19. 一種碎見頻處理方法，包括由參考視頻數(shù)據(jù)以及當前視頻數(shù)據(jù)確定并獲得圖像信息；通過固定方案從該參考視頻數(shù)據(jù)以及該當前視頻數(shù)據(jù)產(chǎn)生運動向量候選；基于該圖像信息產(chǎn)生更新運動向量候選；以及基于與該更新運動向量候選有關的運動向量候選執(zhí)行區(qū)塊匹配操作以確定孝IT出運動向量。
20. 根據(jù)權利要求19所述的視頻處理方法，其特征在于，該圖像信息為該視頻數(shù)據(jù)的運動復雜度的測度，以及產(chǎn)生該更新運動向量候選更包括參考該運動復雜度調整該更新運動向量候選的值。
21. 根據(jù)權利要求19所述的視頻處理方法，其特征在于，該圖像信息為運動速度，該運動速度是通過該視頻數(shù)據(jù)的運動向量確定，以及產(chǎn)生該更新運動向量候選更包括參考該運動速度調整該更新運動向量候選的值。
22. 根據(jù)權利要求19所述的視頻處理方法，其特征在于，該圖像信息為區(qū)塊差異，該區(qū)塊差異是通過該參考視頻數(shù)據(jù)的區(qū)塊像素與該當前視頻數(shù)據(jù)的區(qū)塊像素之間的差異所確定，以及產(chǎn)生該更新運動向量候選更包括參考該區(qū)塊差異調整該更新運動向量候選的值。
23. 根據(jù)權利要求19所述的視頻處理方法，其特征在于，該圖像信息為總體運動速度，該總體運動速度是通過在該;阮頻lt據(jù)的預設位置的運動向量平均值確定，以及產(chǎn)生該更新運動向量候選更包括參考該總體運動速度調整該更新運動向量候選的值。
24. 根據(jù)權利要求19所述的視頻處理方法，其特征在于，該圖像信息為紋理或圖像復雜度的測度，以及參考該紋理或該運動復雜度產(chǎn)生該更新運動向量候選。
25. 根據(jù)權利要求19所述的視頻處理方法，其特征在于，更包括產(chǎn)生隨機向量，以及其中產(chǎn)生該更新運動向量候選更包括依據(jù)該圖像信息確定將該隨機向量加上預設增益或將該隨機向量減去該預設增益，以產(chǎn)生該更新運動向量候選。
26. 根據(jù)權利要求19所述的視頻處理方法，其特征在于，更包括產(chǎn)生隨機向量，以及其中產(chǎn)生該更新運動向量候選更包括依據(jù)該圖像信息確定將該隨機向量乘以預設增益或將該隨機向量除以該預設增益，以產(chǎn)生該更新運動向量候選。
全文摘要
本發(fā)明提供一種能夠進行視頻處理的集成電路與視頻處理方法。其中能夠進行視頻處理的集成電路包括圖像信息產(chǎn)生器，用于接收參考視頻數(shù)據(jù)以及當前視頻數(shù)據(jù)以確定圖像信息；自適應運動向量候選產(chǎn)生器，耦接于圖像信息產(chǎn)生器，用于接收參考視頻數(shù)據(jù)以及當前視頻數(shù)據(jù)以產(chǎn)生一組運動向量候選，基于圖像信息產(chǎn)生至少一更新運動向量候選，以及輸出與更新運動向量候選有關的該組運動向量候選；以及區(qū)塊匹配單元，耦接于自適應運動向量候選產(chǎn)生器，用于接收運動向量候選以及執(zhí)行區(qū)塊匹配以確定輸出運動向量。本發(fā)明提供了一種能夠進行視頻處理的運動估計方法與集成電路，可用于真實的運動估計并具有較快的收斂速率。
文檔編號H04N7/26GK101494780SQ20081012662
公開日2009年7月29日 申請日期2008年6月17日 優(yōu)先權日2008年1月25日
發(fā)明者張德浩, 林修身, 梁金權 申請人:聯(lián)發(fā)科技股份有限公司