CN101931739A - 绝对误差总和值估算***及方法 - Google Patents

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Abstract

一种绝对误差总和值估算***，用于估算巨集方块相对一候选区块的绝对误差总和值，巨集方块包括若干子方块，巨集方块与候选区块的像点数相等，绝对误差总和值估算***包括搜寻比较模块及运算模块，搜寻比较模块在子方块中选择若干像点作为取样点，并在候选区块中寻找与取样点的像点值最接近的像点，运算模块计算取样点的绝对误差值，并计算每一子方块中的取样点的绝对误差值的平均值，还将该平均值与对应子方块中的像点数相乘得到每一子方块的子绝对误差总和值，及将所有子绝对误差总和值相加以得到绝对误差总和值。本发明还提供了一种绝对误差总和值估算方法，所述绝对误差总和值估算***及方法可以相容于以方块匹配为基础的移动估算演算法中。

Description

绝对误差总和值估算***及方法
技术领域
本发明涉及一种绝对误差总和(Sum Absolute Difference，SAD)值估算***及方法。
背景技术
动态影像预测编码的概念就是用当前画框(Current Frame)和参考画框(Reference Frame)的差异当作传送数据，依次做编码和解码补偿。因为相邻的点与点之间的关联性都非常的高，会发生巨大差异的机率很小，因此当编码端送出的资料不是整张图像，而只送出如同残余(Residual)和移动向量(Motion Vector，简称MV)差异值的时候，将会大大减少位元的传输，使数据的传输变得更有效率，这样就达到压缩的目的。
动态影像预测编码模式分为两种，一种是在同一张影像内做预测的Intra预测模式(Intra Prediction)；另一种则是在两张影像之间做预测的Inter预测模式(Inter Prediction)，这需要依靠移动估算的技巧来取得移动的向量，在移动估算的研究当中，快速移动估算演算法大部分是以Block-Base为架构做方块匹配(Block Matching)，称为以方块匹配为基础的演算法。我们可以将当前画框分成许多的巨集方块，这些巨集方块与前一张参考图片的搜寻区域中的候选方块(Candidate Block)做比对，设法找到匹配的相对位置，每一个区块左上方的点坐标就代表方块的坐标，当找到匹配方块时，相对位置的偏移量就是所谓的“移动向量”。将移动向量和残余做编码、解码与补偿来重建影像，这样就可以降低运算量与复杂度，寻找运动向量的预测就叫做移动估算(Motion Estimation)。
以方块匹配为基础的移动估算演算法中，常常利用绝对误差总和(Sum Absolute Difference，SAD)值的大小作为区块搜寻的匹配条件，不同的演算法会依据取得的SAD值修正搜寻路径或是调整搜寻方式。
目前市面上能够看到的SAD值的计算方法如下：
SAD = Σ x = 0 M - 1 Σ y = 0 N - 1 | f t ( x , y ) - f t - 1 ( x + j , y + k ) |
上式表示区块的大小为M*N，当前区块(上式中的ft)左上角区块的坐标为(x，y)，前一张影像的候选区块(上式中的ft-1)坐标为(x+j，y+k)，透过在搜寻视窗里寻找匹配的候选方块(匹配意指SAD值最小)，然后依此候选方块与目前方块的坐标相减作为移动方向特征的撷取方式，其最大的缺点就是必须加总巨集方块中全部影像的绝对误差值才能决定SAD值，因而产生巨大且繁复的计算数量，由此可见，上述方式仍有诸多缺点，实非一良善之设计，而亟待加以改良。
发明内容
鉴于以上内容，有必要提供一种绝对误差总和值估算***及方法，不需要加总巨集方块中全部像点的绝对误差就能提前决定SAD值的大小，能有效缩减计算量，并且适用于以方块匹配为基础的移动估算演算法中。
一种绝对误差总和值估算***，用于估算一当前画面的一巨集方块相对于一参考画面的一候选区块的绝对误差总和值，所述巨集方块与所述候选区块的像点数相等，所述巨集方块包括若干子方块，所述绝对误差总和值估算***包括一搜寻比较模块及一运算模块，所述搜寻比较模块用于在每一子方块中选择若干像点作为取样点，并在所述候选区块中寻找与每一取样点的像点值最接近的一像点，所述运算模块将每一取样点的像点值与所述候选区块中对应像点的像点值之差取绝对值以得到每一取样点的绝对误差值，并计算每一子方块中的所有取样点的绝对误差值的平均值，所述运算模块将所述平均值与对应的子方块中的所有像点的数量相乘以得到每一子方块的子绝对误差总和值，并将所述巨集方块中的所有子方块的子绝对误差总和值相加以得到所述巨集方块的绝对误差总和值。
一种绝对误差总和值估算方法，用于估算一当前画面的一巨集方块的绝对误差总和值以对所述巨集方块进行移动估算，所述巨集方块包括若干子方块，所述绝对误差总和值估算方法包括以下步骤：
一搜寻比较模块选择每一子方块中的部分像点作为取样点；
所述搜寻比较模块在一候选区块中寻找与每一取样点的像点值最接近的一像点，所述候选区块为在一参考画面中与所述巨集方块具有相等数量的像点的一区块；
一运算模块计算每一取样点相对于其最接近的像点的像点值的绝对误差值；
所述运算模块计算每一子方块中的所有取样点的绝对误差值的平均值，并将该平均值与对应的子方块中的像点的个数相乘，以得到对应子方块的子绝对误差总和值；
所述运算模块将所有子方块的子绝对误差值相加以得到所述巨集方块的绝对误差总和值；以及
一判断模块判断所述巨集方块的绝对误差总和值与一临界值的关系，当所述绝对误差总和值小于所述临界值时，结束对所述巨集方块的移动估算。
所述绝对误差总和值估算***及方法不需要计算全部的像点就能以上述所预测的SAD值取代传统的计算方式，大幅度的降低演算法的搜寻点数，这也代表可以有效的降低***运算量与复杂度。所述绝对误差总和值估算***及方法可以套用在任何以方块匹配为基础的移动估算演算法中，具有相容与移植的价值，对于任何已发展的以方块搜寻为基础的演算法都具有运算性能提升的效果。所述绝对误差总和值估算***及方法通过设定临界值的方式而提前结束对巨集方块的移动估算，同样可提高估算效率以及减少估算误差。所述绝对误差总和值估算***及方法适用于任何视讯压缩技术，只要是以方块匹配为基础的移动搜寻演算法中，并以SAD值作为匹配条件，例如H.264，MPEG4等技术中所使用的各种移动估算方法都可套用。
附图说明
图1是本发明绝对误差总和值估算***较佳实施方式的模块图。
图2是图1中的区块划分模块将一巨集方块划分为若干子方块的示意图。
图3是图2中的巨集方块的示意图。
图4是图2中一子方块的示意图。
图5是图2中的巨集方块所对应的一搜寻区域的示意图。
图6是图5中的搜寻区域的一候选区块的示意图。
图7是本发明绝对误差总和值估算方法较佳实施方式的流程图。
具体实施方式
下面结合附图及较佳实施方式对本发明作进一步详细描述：
请参照图1，本发明绝对误差总和(Sum Absolute Difference，SAD)值估算***1用于在压缩一动态影像时对一当前画面(图未示)与一参考画面(图未示)进行比对分析，以得到所述当前画面的一巨集方块的绝对误差总和值，即SAD值。本实施方式中，所述当前画面及参考画面为在所述动态影像中连续播放的画面。所述SAD值估算***1的较佳实施方式包括一区块划分模块10、一搜寻比较模块20、一运算模块30及一判断模块40。
请参照图2及图3，所述当前画面包括若干巨集方块，所述区块划分模块10用于将每一巨集方块划分为若干子方块。本实施方式中，以所述若干巨集方块中的其中一巨集方块100为例进行说明。所述巨集方块100以“九宫格”的方式被划分为九个子方块SMB1-SMB9，每一子方块SMB1-SMB9包括M*N个小方块，其中，M为每一子方块SMB1-SMB9的小方块在水平方向的个数，N为每一子方块SMB1-SMB9的小方块在竖直方向的个数，如子方块SMB1在水平方向与竖直方向均包括有5个小方块。本实施方式中，所述巨集方块100包括以16排16列的方式排列的256个小方块，每一小方块为所述巨集方块100的一像点101。
请参考图4，以子方块SMB1为例，其具有以5排5列的方式排列的25个像点101。
请参考图5及图6，每一巨集方块在所述参考画面中具有一对应的搜寻区域，每一搜寻区域包括若干与对应的巨集方块大小相等的候选区块。本实施方式中，以所述参考画面中与所述巨集方块100相对应的一搜寻区域200为例进行说明，所述搜寻区域200包括若干候选区块210，每一候选区块210包括若干与所述巨集方块100中像点101的数量相等的小方块，每一小方块为一像点211，即，每一候选区块210的大小与所述巨集方块100的大小相同。所述搜寻区域200中的候选区块210的数量为(2X+1)*(2Y+1)，其中，X为所述搜寻区域200中心点处的一候选区块(如图5中以阴影标示的候选区块220)左边或右边的候选区块的数量，Y为所述候选区块220上侧或下侧的候选区块的数量，本实施方式中，X、Y的值均自定义为7，所述搜寻区域200中的候选区块210是以15排15列的方式排列的，其数量为225。
所述巨集方块100可与至少一候选区块210进行比较来找到所述搜寻区域200中与所述巨集方块100所匹配的一候选区块210。在比较的过程中，所述巨集方块100可依据一定的顺序与所述若干候选区块210进行比对，直到寻找到与所述巨集方块100相匹配的候选区块210。比如，所述搜寻比较模块20可先从所述搜寻区域200中心点处的候选区块220进行比较，如果所述候选区块220与巨集方块100匹配，则无需与其他候选区块210进行较；如果所述候选区块220与巨集方块100不匹配，则再将所述巨集方块100与所述候选区块220相邻的其它候选区块进行比较。在其他实施方式中，所述巨集方块100也可采用其他的比较顺序，例如从左到右对所述搜寻区域200的候选区块210分别与所述巨集方块100进行比较，来寻找与所述巨集方块100相匹配的候选区块210。
在寻找与所述巨集方块100相匹配的候选区块210时，所述绝对误差总和值估算***1依次将所述子方块SMB1-SMB9的子绝对误差总和(Sub Sum Absolute Difference，SSAD)值相累加以得到所述巨集方块100的SAD值。在计算所述SAD值的过程中，所述搜寻比较模块20用于在每一子方块SMB1-SMB9中选择若干小方块101作为取样点102，本实施方式中，所述取样点102为图3及图4中以阴影标示的小方块。以子方块SMB1为例，所述搜寻比较模块20选择所述子方块SMB1中心的小方块以及其周围的四个小方块作为取样点102。所述搜寻比较模块20还用于将每一取样点102的像点值分别与所述候选区块220中的所有像点211的像点值进行比较，以在该候选区块220内找到与每一取样点102的像点值最接近的一像点211，所述像点值表示所述参考画面及当前画面中每一像点处的图像特征，如图像亮度、像素值等，当任一取样点102与该候选区块220内对应的一像点211的像点值之间的差异最小时，即表示该两点的图像特征最相似。
以所述子方块SMB1中左上角的一取样点102为例，所述搜寻比较模块20将所述取样点102的像点值与候选区块220中的每一像点211的像点值进行比较后，找到所述候选区块220中与所述取样点102的像点值最为接近的一像点221(如图6中的实心小方块)，以此方法可在所述候选区块220分别找到与每一取样点102的像点值最接近的像点211。
所述运算模块30用于将每一取样点102的像点值减去在所述候选区块220中与其像点值最接近的像点211的像点值之后再对得到的差值取绝对值，即得到每一取样点102的绝对误差值。所述运算模块30还用于计算每一子方块SMB1-SMB9中的所有取样点102的绝对误差值的平均值，以及将该平均值乘以对应子方块中所有像点101的数量即可对应得到每一子方块SMB1-SMB9的SSAD值。
所述判断模块40用以将所述SAD值与一预设的临界值进行比较，当所述SAD值小于该临界值时，说明所述巨集方块100与所述候选区块220互相匹配，即所述巨集方块100在所述参考画面中的相对位置已经确定，此时将所述SAD值设为0，则无需将所述巨集方块100与所述搜寻区域200中的其它候选区块210进行比较，因此，可以提前结束对所述巨集方块100的移动估算。当所述SAD值大于该临界值时，则继续估算所述巨集方块100相对于其他候选区块210的SAD值，最终找到一最小的SAD值，以在所述参考画面中找到与所述巨集方块100相匹配的候选区块210，以实现对所述巨集方块100进行移动估算。该临界值可由用户自行设定。
请参考图7，本发明移动估算方法应用于所述SAD值估算***1，其包括以下步骤：
步骤S1：初始化参数i，使i等于0，i可表示所述子方块SMB1-SMB9的序列号，例如i为2时表示第2个子方块SMB2；
步骤S2：所述搜寻比较模块20选择第i个子方块中心处的像点101以及所述中心处的像点101周围的四个像点101作为所述取样点102；
步骤S3：所述搜寻比较模块20计算该第i个子方块中的所有取样点102的绝对误差值的平均值。其中，所述搜寻比较模块20先将所述第i个子方块的每一取样点102的像点值分别与所述搜寻区域200内的一候选区块，如候选区块220的所有像点211的像点值进行比较，以在该候选区块220内找到与每一取样点102的像点值最接近的一像点211；并将第i个子方块每一取样点102的像点值减去在该候选区块220内与其像点值最接近的像点211的像点值之后再取绝对值，以得到每一取样点102的绝对误差值，从而可以得到该第i个子方块中的所有取样点102的绝对误差值的平均值；
步骤S4：所述运算模块30判断i是否等于1、5、6或7，如果i等于1、5、6或7，则执行步骤S5，否则，执行步骤S6；
步骤S5：将第i个子方块SMB1、SMB5、SMB6或SMB7的取样点102的绝对误差值的平均值乘以25，以计算该第i个子方块的SSAD值，并执行步骤S9；
步骤S6：判断i是否等于2、3、8或9，如果i等于2、3、8或9，则执行步骤S7，否则，执行步骤S8；
步骤S7：将第i个子方块SMB2、SMB3、SMB8或SMB9的取样点102的绝对误差值的平均值乘以30，以计算该第i个子方块的SSAD值，并执行步骤S9；
步骤S8：将子方块SMB4的取样点102的绝对误差值的平均值乘以36，以计算该第子方块SMB4的SSAD值，并执行步骤S9；
步骤S9：将得到的SSAD值相累加以得到一SAD值，并将i的值加1；
步骤S10：判断i是否等于10，如果i不等于10，返回步骤S1，否则，执行步骤S11；
步骤S11：所述判断模块40判断所述SAD值是否小于所述临界值，若所述SAD值小于所述临界值，则执行步骤S12；及
步骤S12：将所述SAD值设为0，则结束将所述巨集方块100与所述候选区块220进行比较，并结束对所述巨集方块100的移动估算。
如果所述SAD值不小于所述临界值，则结束将所述巨集方块100与所述候选区块220进行比较，而继续用以上方法将所述巨集方块100与所述搜寻区域200内的其它候选区块210进行比较，以得到一最小的SAD值，因此可找到与所述巨集方块100相匹配的候选区块210。
所述绝对误差总和值估算***及方法不需要计算全部的像点就能以上述所预测的SAD值取代传统的计算方式，大幅度的降低演算法的搜寻点数，这也代表可以有效的降低***运算量与复杂度。
本发明绝对误差总和值估算***及方法是利用快速收敛的方式预测SAD值，以达到在移动估算的演算法中加速估算时间与降低运算复杂度，其可以套用在任何以方块匹配为基础的移动估算演算法中，具有相容与移植的价值，对于任何已发展的以方块搜寻为基础的演算法都具有运算性能提升的效果。
本发明还通过设定临界值的方式而提前结束对巨集方块的移动估算，同样可提高估算效率以及减少估算误差。
另，所述绝对误差总和值估算***及方法可以相容于任何以方块匹配为基础的移动估算演算法中，对于任何视讯压缩技术，只要是以方块匹配为基础的移动搜寻演算法中，并以SAD作为匹配条件，例如H.264，MPEG4等技术中所使用的各种移动估算方法都可套用。

Claims (9)

1.一种绝对误差总和值估算***，用于估算一当前画面的一巨集方块相对于一参考画面的一候选区块的绝对误差总和值，所述巨集方块与所述候选区块的像点数相等，所述巨集方块包括若干子方块，所述绝对误差总和值估算***包括一搜寻比较模块及一运算模块，所述搜寻比较模块用于在每一子方块中选择若干像点作为取样点，并在所述候选区块中寻找与每一取样点的像点值最接近的一像点，所述运算模块将每一取样点的像点值与所述候选区块中对应像点的像点值之差取绝对值以得到每一取样点的绝对误差值，并计算每一子方块中的所有取样点的绝对误差值的平均值，所述运算模块将所述平均值与对应的子方块中的所有像点的数量相乘以得到每一子方块的子绝对误差总和值，并将所述巨集方块中的所有子方块的子绝对误差总和值相加以得到所述巨集方块的绝对误差总和值。
2.如权利要求1所述的绝对误差总和值估算***，其特征在于：所述子方块是通过一区块划分模块对所述巨集方块划分而成的，所述取样点为对应子方块中的所有像点的一部分。
3.如权利要求1所述的绝对误差总和值估算***，其特征在于：所述巨集方块包括9个子方块，所述9个子方块在所述巨集方块中以三排三列的方式排列。
4.如权利要求1所述的绝对误差总和值估算***，其特征在于：所述当前画面与所述参考画面为一动态影像中连续播放的两画面。
5.一种绝对误差总和值估算方法，用于估算一当前画面的一巨集方块的绝对误差总和值以对所述巨集方块进行移动估算，所述巨集方块包括若干子方块，所述绝对误差总和值估算方法包括以下步骤：
一搜寻比较模块选择每一子方块中的部分像点作为取样点；
所述搜寻比较模块在一候选区块中寻找与每一取样点的像点值最接近的一像点，所述候选区块为在一参考画面中与所述巨集方块具有相等数量的像点的一区块；
一运算模块计算每一取样点相对于其最接近的像点的像点值的绝对误差值；
所述运算模块计算每一子方块中的所有取样点的绝对误差值的平均值，并将该平均值与对应的子方块中的像点的个数相乘，以得到对应子方块的子绝对误差总和值；
所述运算模块将所有子方块的子绝对误差值相加以得到所述巨集方块的绝对误差总和值；以及
一判断模块判断所述巨集方块的绝对误差总和值与一临界值的关系，当所述绝对误差总和值小于所述临界值时，结束对所述巨集方块的移动估算。
6.如权利要求5所述的绝对误差总和值估算方法，其特征在于：所述判断模块是通过将所述绝对误差总和值设为0的方式结束所述巨集方块的移动估算的。
7.如权利要求5所述的绝对误差总和值估算方法，其特征在于：所述若干子方块是对所述巨集方块以“九宫格”的方式划分而成的第一至第九子方块。
8.如权利要求7所述的绝对误差总和值估算方法，其特征在于：所述搜寻比较模块是依次在所述第一至第九子方块中选择取样点，以使所述运算模块依次计算第一至第九子方块中所有取样点的绝对误差值的平均值的。
9.如权利要求5所述的绝对误差总和值估算方法，其特征在于：所述搜寻比较模块是将每一取样点的像点值与所述候选区块中的所有像点的像点值进行比较之后而得到与每一取样点的像点值最接近的像点的。
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