JP5165593B2 - 組合せ参照双方向予測を用いて動き推定を行う方法および装置 - Google Patents
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Description
本願は、2006年2月2日出願の米国仮出願第60/764452号の特典を請求するものである。
for(i=0;i<2;i++)
{
mv0,0,i=mv0,1,i=mv1,0,i=mv1,1,i=(0,0);
//!perform ME starting using reference index i
reference=wi*xi;
if(i==0)j=1;
else j=0;
source=z−wj*xj;
//!Perform ME using reference to refine motion vectors mvi,0
//!using distortion SAD=|source−reference(mvm,0,i)|.
Motion_Estimation(source,reference,mvi,0,i,minSADi)
do
{
for(m=0;m<2;m++)
{
reference=wm*xm;
source=z;
if(m==0)j=1;
else j=0;
source=z−wj*xj(mvj,0,i);
//!Perform ME using reference to refine mvm,0,i
//!using distortion SAD=|source−reference(mvm,0,i)|.
Motion_Estimation(source,reference,mvm,0,i,minSADi);
}
for(j=0;j<2;j++)
{
if(mvj,0,i!=mvj,1,i)
{
iterate=1;
mvj,1,i=mvj,0,i;
break;}
else iterate=0;
};
}
while(iterate==1)
}
if(minSAD0<minSAD1)
{
best_mv={mv0,0,0,mv1,0,0}
minSAD=minSAD0;
}
else
{
best_mv={mv0,0,1,mv1,0,1}
minSAD=minSAD1;
}
for(i=0;i<N;i++)
{
reference=wi*xi;
source=z;
for(j=0;j<N;j++)
{
mvj,0,i=mvj,1,i=(0,0);
if(j!=i)source=source−wj*xj(mvj,0,i);
};
//!Perform ME using reference to refine motion vectors mvi,0,i
//!using distortion SAD=|source−reference(mvm,0,i)|.
Motion_Estimation(source,reference,mvi,0,i,minSADi)
do
{
for(m=0;m<N;m++)
{
reference=wm*xm;
source=z;
for(j=0;j<N;j++)
{
if(j!=m)source=source−wj*xj(mvj,0,i);
};
//!Perform ME using reference to refine mvm,0
//!using distortion SAD=|source−reference(mvm,0,i)|.
Motion_Estimation(source,reference,mvm,0,i,minSADi)
}
for(j=0;j<N;j++)
{
if(mvj,0,i!=mvj,1,i)
{
iterate=1;
mvj,1,i=mvj,0,i;
break;
}
else iterate=0;
};
}
while(iterate==1)
}
minSAD=minSAD0;
best_mv={mv0,0,0,mv1,0,0,…,mvm,0,0,…,mvN−1,0,0}
for(i=1;i<N−1;i++)
{
if(minSADi<minSAD)
{
minSAD=minSADi;
best_mv={mv0,0,i,mv1,0,i,…,mvm,0,i,…,mvN−1,0,i}
}
}
for(i=0;i<N;i++)
{
reference=wi*xi;
source=z;
for(j=0;j<N;j++)
{
mvj,0,i=mvj,1,i=(0,0);
if(j!=i)source=source−wj*xj(mvj,0,i);
};
//!Perform ME using reference to refine motion vectors mvi,0
//!using distortion SAD=|source−reference(mvm,0,i)|.
Motion_Estimation(source,reference,mvi,0,i,minSADi)
}
minSAD=minSADi;
best_mv={mv0,0,0,0,0,…};
best_ref=0;
for(i=1;i<N−1;i++)
{
if(minSADi<minSAD)
{
minSAD=minSADi;
best_mv={0,0,…,mvi,0,i,…,0,0};
best_ref=i;
}
}
do
{
for(m=0;m<N;m++)
{
reference=wm*xm;
source=z;
for(j=0;j<N;j++)
{
if(j!=m)source=source−wj*xj(mvj,0,best_ref);
};
//!Perform ME using reference to refine motion vectors mvi,0
//!using distortion SAD=|source−reference(mvm,0,i)|.
Motion_Estimation(source,reference,mvm,0,best_ref,minSADbest_ref)
}
for(j=0;j<N;j++)
{
if(mvj,0,best_ref!=mvj,1,best_ref)
{
iterate=1;
mvj,1,best_ref=mvj,0,best_ref;
break;
}
else iterate=0;
};
}
while(iterate==1)
minSAD=minSADbest_ref;
best_mv={mv0,0,best_ref,mv1,0,best_ref,…,mvm,0,best_ref,…,mvN−1,0,best_ref}
初期参照選択は、参照がソース画像とどの程度同じであるか(より厳密には、同じでないか)に基づいて行うこともできる。例えば、最初にその他の全ては静止状態であるとみなして、ソースと比較した歪みが最大の参照の改良を開始することができ、反復ステップは、本発明による第1の手法で前述したのと同様に実行する。
reference=[];
source=z;
for(j=0;j<N;j++)
{
mvj,0,i=mvj,1,i=(0,0);
reference=reference+wj*xj(mvj,0,i);
};
//!Perform ME using reference to refine motion vectors mvi,0
//!using distortion SAD=|source−reference(mv)|.
Motion_Estimation(source,reference,mv,minSAD)
best_mv={mv,mv,…,mv};
本発明者は、上述の例示的なアルゴリズムが、N個の参照を使用する場合に最良である可能性のある組合せ動きベクトルを推定することを指摘する。しかしながら、エンコーダは、所与のマクロブロックに対して参照の数を選択することもできる。これは、それによって、予測がより良好に行われる、またはオーバヘッドが低減されることにより、性能が向上する可能性があるからである。このプロセスは考えられる全ての参照の組合せに対して繰り返すことができるが、最終的には、所与の基準を用いて、最高の性能をもたらす参照の組合せを選択することができるのは明らかである。特に、可能な参照/仮説の数が2である場合には、上記に基づき、以下の3つのケースを考慮することができる。
Claims (20)
- 2つ以上の参照ピクチャの組合せからマルチ予測ピクチャを符号化するエンコーダを備え、
前記エンコーダが、前記2つ以上の参照ピクチャのうちの特定の1つの参照ピクチャの動きベクトルを動き推定プロセスで予測し、前記2つ以上の参照ピクチャの残りの参照ピクチャの動きベクトルを前記動き推定プロセスで使用する所定値に初期化することによって、前記マルチ予測ピクチャを符号化する装置であって、
前記エンコーダは、以前の重み推定プロセスで得られた前記2つ以上の参照ピクチャに使用された重みに基づいて、前記2つ以上の参照ピクチャの動きベクトルを推定する、前記装置。 - 前記2つ以上の参照ピクチャの前記残りの参照ピクチャが静止状態であるとみなすことによって前記2つ以上の参照ピクチャのうちの前記特定の1つの参照ピクチャの動きベクトルが予測される、請求項1に記載の装置。
- 前記2つ以上の参照ピクチャの前記残りの参照ピクチャのうちの少なくとも1つの参照ピクチャの動きベクトルの少なくとも1つが、前記2つ以上の参照ピクチャの前記残りの参照ピクチャのうちの前記少なくとも1つの参照ピクチャの以前に計算した動きベクトルに基づいて前記所定値に初期化される、請求項1に記載の装置。
- 反復的プロセスが前記2つ以上の参照ピクチャの動きベクトルを予測することに用いられ、
前記反復的プロセスで実行される反復の最大数が制約されるか、あるいは、前記反復的プロセスで並列に試験される前記2つ以上の参照ピクチャの最大数が制約される、請求項1に記載の装置。 - 前記2つ以上の参照ピクチャの動きベクトルが複数の反復的プロセスを並列に用いて推定され、前記複数の反復的プロセスが、前記2つ以上の参照ピクチャの異なる参照ピクチャにそれぞれ対応する異なる初期化点を有し、
前記2つ以上の参照ピクチャのそれぞれの動きベクトルの初期値を得るために前記複数の反復的プロセスの第1のプロセスが実行され、最低の歪み測度に基づいて前記2つ以上の参照のうちの最良の初期参照が選択され、前記2つ以上の参照の前記最良の初期参照に対して得られた初期値を改良するために前記複数の反復的プロセスの後続のプロセスが実行される、請求項1に記載の装置。 - 前記2つ以上の参照ピクチャを組み合わせて組合せ参照ピクチャを形成し、前記2つ以上の参照ピクチャ間でゼロ動きを用いることによって、前記マルチ予測ピクチャの動きベクトル情報が推定される、請求項1に記載の装置。
- 前記マルチ予測ピクチャと比較して前記2つ以上の参照ピクチャの残りの参照ピクチャを静止状態であると別個にみなすことによって、前記2つ以上の参照ピクチャのそれぞれの動きベクトルが予測される、請求項1に記載の装置。
- 2つ以上の参照ピクチャの組合せからマルチ予測ピクチャを符号化するステップであって、前記2つ以上の参照ピクチャのうちの特定の1つの参照ピクチャの動きベクトルを動き推定プロセスで予測し、前記2つ以上の参照ピクチャの残りの参照ピクチャの動きベクトルを前記動き推定プロセスで使用する所定値に初期化することによってマルチ予測ピクチャを符号化する、前記符号化ステップを含む方法であって、前記符号化ステップは、以前の重み推定プロセスで得られた前記2つ以上の参照ピクチャに使用された重みに基づいて、前記2つ以上の参照ピクチャの動きベクトルを推定する、前記方法。
- 前記2つ以上の参照ピクチャの前記残りの参照ピクチャが静止状態であるとみなすことによって前記2つ以上の参照ピクチャのうちの前記特定の1つの参照ピクチャの動きベクトルが予測される、請求項8に記載の方法。
- 前記2つ以上の参照ピクチャの前記残りの参照ピクチャのうちの少なくとも1つの参照ピクチャの動きベクトルの少なくとも1つが、前記2つ以上の参照ピクチャの前記残りの参照ピクチャの前記少なくとも1つの参照ピクチャの以前に計算した動きベクトルに基づいて前記所定値に初期化される、請求項8に記載の方法。
- 前記以前に計算した動きベクトルが、少なくとも1つのダイレクト動きベクトルと、前記2つ以上の参照ピクチャより少ない数の参照ピクチャの組合せから以前に計算した動きベクトルとを含み、前記少なくとも1つのダイレクト動きベクトルが、少なくとも1つの時間的ダイレクト動きベクトルおよび少なくとも1つの空間的ダイレクト動きベクトルの少なくとも1つを含む、請求項10に記載の方法。
- 反復的プロセスが前記2つ以上の参照ピクチャの動きベクトルを予測することに用いられ、
前記反復的プロセスで実行される反復の最大数が制約されるか、あるいは、前記反復的プロセスで並列に試験される前記2つ以上の参照ピクチャの最大数が制約される、請求項8に記載の方法。 - 前記2つ以上の参照ピクチャの動きベクトルが複数の反復的プロセスを並列に用いて推定され、前記複数の反復的プロセスが、前記2つ以上の参照ピクチャの異なる参照ピクチャにそれぞれ対応する異なる初期化点を有し、
前記2つ以上の参照ピクチャのそれぞれの動きベクトルの初期値を得るために前記複数の反復的プロセスの第1のプロセスが実行され、最低の歪み測度に基づいて前記2つ以上の参照のうちの最良の初期参照が選択され、前記2つ以上の参照の前記最良の初期参照に対して得られた初期値を改良するために前記複数の反復的プロセスの後続のプロセスが実行される、請求項8に記載の方法。 - 前記2つ以上の参照ピクチャを組み合わせて組合せ参照ピクチャを形成し、前記2つ以上の参照ピクチャ間でゼロ動きを用いることによって、前記マルチ予測ピクチャの動きベクトル情報が推定される、請求項8に記載の方法。
- 前記マルチ予測ピクチャと比較して前記2つ以上の参照ピクチャの残りの参照ピクチャを静止状態であると別個にみなすことによって、前記2つ以上の参照ピクチャのそれぞれの動きベクトルが予測される、請求項8に記載の方法。
- 前記符号化ステップで、前記マルチ予測ピクチャと比較して前記2つ以上の参照ピクチャのただ1つの参照ピクチャだけを静止状態であるとみなすことによって、前記2つ以上の参照ピクチャのそれぞれの動きベクトルを予測する、請求項8に記載の方法。
- 前記符号化ステップで、前記2つ以上の参照ピクチャのそれぞれの動きベクトルを、それぞれに対する重みを選択することによって予測する、請求項16に記載の方法。
- 前記2つ以上の参照ピクチャの前記ただ1つの参照ピクチャが、前記2つ以上の参照ピクチャの前記ただ1つの参照ピクチャが対応する特定の参照リスト、時間的接近性、前記マルチ予測ピクチャに対する最大類似性の少なくとも1つに基づいて選択される、請求項16に記載の方法。
- 前記符号化ステップで、前記マルチ予測ピクチャのモード決定を実行して、一方向予測モード、ダイレクト予測モード、一方向予測を用いてそれぞれ計算した前記2つ以上の参照ピクチャの動きベクトルを使用する双方向予測モード、静止動きベクトルおよび改良された動きベクトルを用いる双方向予測モードの中から歪み測度が最小となるモードを選択し、前記2つ以上の参照ピクチャのただ1つの参照ピクチャの動きベクトルのそれぞれが、静止動きベクトルが前記2つ以上の参照ピクチャの残りの参照ピクチャに使用されることに基づいて計算される、請求項8に記載の方法。
- 前記符号化ステップで、さらに、歪み測度が最小となる前記モードを、前記2つ以上の参照ピクチャのうちの1つの参照ピクチャの動きベクトルの1つおよび前記改良された動きベクトル、ならびに方向動きベクトルと前記歪み測度に従って計算した動きベクトルとの少なくとも1つの組合せを用いる少なくとも1つの双方向予測モードの中から選択する、請求項19に記載の方法。
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