用於估計圖象移動的有效計算方法
2023-05-16 06:34:16
專利名稱：用於估計圖象移動的有效計算方法
在本領域技術中大家都知道採用移動估計量的視頻信號數字處理器。此種處理器用來提供對由數位化圖象幀序列所界定的一時變圖象中所表示的移動的評定。此種移動估計對諸如移動補償編碼，幀頻變換，掃描轉變，降低噪音以及在計算機視察條件三維空間時變景像分析及目標跟蹤等應用是有用的。
有關移動估計的一種已知方法是採用一種二維空間的單元匹配方法，其中，現時圖象畫面與一先前圖象畫面之間以完整象素解析度完成一項逐單元的搜索。就現時圖象的每一目標單元言，其問題在於計算對於該項預測圖象中的最佳匹配單元區域的變換位移。就足以涵蓋電視中典型移動的搜索範圍而言，要實施該項傳統式費力搜索方法是成本昂貴或不切實際的。而且，得自費力搜索的移動矢量可能並未精確反映該場面中的有形物體移動，所以，不會促進最佳的圖象壓縮或隱蔽誤差。
有關移動估計的另一種已知力法採用一種分層級策略(hierarchical slralegy)，其中將全解析度圖象藉助角錐技術予以分解成多個連續較低解析度圖象，而後，利用此等圖象提供一項圖象移動的自粗至細的評定。由vand der Waal在美國專利第5276513號中說明了以硬體予以實施並容許以實時完成移動估計的此種分層級策略的一個實例，該項專利於1994年1月4日授予並轉讓給與本申請同一受讓人。在該項van der Waal專利中，開始就一來自角錐並降低了解析度的圖象粗略地估計移動矢量，而後，將這些粗略估計的移動矢量連續地精製在增大解析度的圖象上，最後，產生其完全解析度圖象的移動矢量，該項得自角錐且降低了解析度圖象則由大於連續畫面之間的最大圖象位移的一種尺寸的象素組成。每一角錐層級處的連續畫面之間的最大圖象位移均為該層級處的±1象素。在此種分層級策略的另一實例中，其以軟體實施並採用一種重疊角錐自粗至細的投影方案設計，在「測量目視移動的計算體制及算法」一文中作了說明，該文出現在「國際計算機影像雜誌」2283—310號(1989年)中，以提供圖象移動的更精確估計。雖然此種移動估計的分層級策略比非分層級移動分析只在全解析度圖象上完成的計算顯然更為有效，但van der waal及上述論文對一系列高解析度圖象所必需的計算總數仍是成本昂貴。
如同已知的，數字式電視系統(包含高解析度及標準解析度兩者)和現在所預期的一樣在有限帶寬視頻波道上傳輸數位化視頻信號以前均需要視頻壓縮。所以，必需有一種能以足夠精度和有效的方式計算對應成本可行和實用的移動矢量的視頻壓縮編碼器。
本發明是關於一種體現減少計算複雜性的單元匹配圖象移動的估計方法。
更具體地說，此種單元匹配圖象移動估計方法是響應一現時圖象畫面的一個全解析度二維空間數位化圖象，一全解析度二維空間數位化先前圖象畫面，該現時圖象畫面的N層級得自角錐連續較低解析度圖象，以及該先前圖象畫面的N層級得自角錐連續較低解析度圖象，此處N具有一項至少為2的數值以及每一這些全解析度現時和先前圖象畫面均構成一零(0)角錐層級。
該方法包括的步驟為(a)將該現時圖象畫面的第N個角錐層級分成一種第一大小的多個搜索單元，這些搜索單元重疊在其二維空間的至少一個中，以及(b)運用每一個這些重疊搜索單元，以便用在一已知範圍區域內完成該先前圖象畫面的第N角錐層級的一匹配搜索，以決定有關該先前圖象畫面的第N角錐層級單元的移動矢量，該移動矢量相對於該搜索單元呈現最低匹配值。通過將各個第(N—1)角錐層級單元投射至該第N層級上來界定一組相關的第N角錐層級單元。就每一第(N-1)層級單元均完成多次(數目等於相關單元的數目)單元匹配搜索，其中運用各個相關第N層級單元的移動矢量來界定該各個多次搜索的每一搜索的一限制第(N-1)層級搜索區域。就每一多次搜索而言，就該對應第(N-1)層級單元選擇導致最低誤差值的單元匹配搜索。
圖1以示意圖示出本技術領域，已知的一種傳統式單元移動估計方法的一項實例，該實例採用一種二維空間單元匹配方法，其中在一現時數位化圖象畫面與根據前面數位化圖象畫面所計算的一先前圖象畫面之間以全象素解析度完成逐單元的搜索。
圖2a，2b及2c一起以示意圖示出將圖1的全解析度搜索單元與全解析度現時圖象畫面兩者分解成實施本發明移動估計方法的一個最佳實施例時所採用的第1/2，1/4及1/8解析度單元及現時圖象畫面。
圖3a，36，3c及4有助於說明本發明該最佳實施例的移動估計方法步驟。
參照圖1，那裡表示有16×16象素全解析度單元100及m×n象素解析度圖象102。單元100可為一個16×16象素的方塊，具有選自多個此類鄰接單元的x，y座標，並將一源圖象的現時m×n象素全解析度圖象畫面分成這些鄰接單元，以及圖象102是前述m×n象素全解析度圖象畫面。發生在該先前圖象畫面與現時圖象畫面之間的圖象移動可能會在零象素(亦即，該空間中的靜止圖象)與一已知最大數目的象素(亦即，在一單幀期間內該空間中可預期的最大移動)之間導致每一水平及垂直方向上的圖象位移。在圖1中舉例說明先前方法中，是在m×n像素圖象102單元周圍水平方向上的±Rx(例如，±128)個象素以及垂直方向上的Ry(例如，±128)個象素的範圍內在m×n象素圖象102的16×16個單元與16×16個象素的選擇單元100之間依次完成連續匹配，該項m×n象素圖象102的單元的象素座標則對應於選擇單元100的像素座標。這樣，該搜索區域的大小才會是R(例如，±128×±128＝65.536)個象素。
將該選擇單元100的匹配位置在連續匹配之間移動一個單獨象素。該匹配方法包括計算一個m×n象素圖象單元102與該選擇單元100之256對各個對應象素的數字值之間的差數(或該差數的一個正函數)的絕對值，而後，將這些256個差數相加，以求得該項匹配的一匹配值(因此求得一項零的匹配值可表示一項完美匹配)。就該搜索區域R中的每一象素匹配位置均重覆此種匹配過程(亦即，65536次)以決定m×n象素圖象102的哪一特定16×16單元具有其最小匹配值。
已予以計算相對於選擇單元100的x，y象素座標具有最小匹配值的m×n象數圖象102單元的x，y象素座標之間的位移(亦即，移動矢量)本身提供了對生在該先前圖象畫面與現時圖象畫面之間的圖象移動量的精確估計。然而，在圖1的傳統式單元移動估計方法中卻是以一種比較高的計算複雜性為代價達成此種精確的圖象移動估計的(此處本文所用的「計算複雜性」是以定量界定為為搜索所有單元所必需的計算操作的總數除以整個全解析度圖象中的象素數目N)。一次「計算操作」被界定為任何角錐層級的解析度下的兩個象素之間以及加到累加器的餘項的一種比較。就一項假定的R範圍區域而言，盡力搜索的複雜性等於R，因為，該項現時圖象的每一全解析度象素均與R個先前圖象的不同全解析度象素進行比較。
可進一步改良此種匹配方法的方法為在該最佳單元匹配所界定的圖像區域中產生內插象素值的填隙真實象素值。而後，在一種±1/2象素範圍內完成一項另外的單元匹配搜索，以提供具有一半象素解析度精度的移動矢量。
具有現時畫面的選擇單元100的最低匹配數值及x，y座標的先前畫面單元的x，y座標之間的差別決定了與具有該最低匹配數值的先前畫面單元有關的移動矢量。
根據圖2a，2b，2c，3及4的舉例所示，本發明的移動估計方法能把圖1所示先前技術移動估計方法的計算複雜性減少到原來的大約1/720，因而，使圖象移動估計成為實用並具有成本效益。
更具體地說，本發明運用已知角錐技術將一全解析度源圖象的現時圖象畫面與一全解析度先前圖象畫面分解成多個連續較低解析度圖象畫面。雖然可採用諸如通頻帶，低通及能量等不同角錐型式，但為圖解目的起見，假定採用具有濾波器零位線係數1，4，6，4，1的一種四層級Gaussian角錐(亦即，層級0，1，2及3)，因為，此種Gaussian角錐提供了本發明的有效實施保證。
現在參照圖2a，2b及2c，其中表示有存在於這些象素單元的大小與多個單元之間的關係，多個單元是以用在本發明的移動估計方法的一最佳實施例中的每一個別角錐層級0，1，2及3將該現時m×n象素全解析度圖象畫面予以劃分而成的。具體地說，就角錐層級0而言，圖2a表示16×16象素全解析度單元200(該單元與圖1的上述單元100大體上相同)以及相鄰配置的多個16×16象素全解析度單元2001,1……200m/16，n/16，一起構成現時m×n像素全解析度圖象畫面202的角錐層級0。就角錐層級而言，圖2a表示8×8象素1/2解析度(在其二維空間的每一空間中)單元204以及相鄰配置的多個8×8象素1/2解析度單元2041，1……204m/16，n/16一起構成現時m/2×n/2象素1/2解析度圖象畫面206的角錐層級1。就角錐層級2而言，圖2b表示一個8×8象素1/4解析度單元208以及多個8×8象素1/4解析度單元2081，1……208m/16，n/16的一項50％重疊(每一維空間內)配置一起構成現時m/4×n/4象素1/4解析度圖象畫面210的角錐層級2。就角錐層級3而言，圖2c表示8×8象素1/8解析度單元212以及多個8×8象素1/8解析度單元2121，1……212m/32，n/32的50％重疊(每一維空間內)配置一起構成現時m/32×n/32象素1/8解析度圖象畫面214的角錐層級3。顯然，在該現時圖象的角錐層級2及3的每維空間內將該影像單元重疊達50％時會導致把單元數目增多到是一種非重疊(亦即，鄰接)單元配置的4倍。
二維空間內層級2與3的50％重疊僅為舉例而已。此種重疊在二維空間內可能是不同的以及兩維空間內的各個重疊可能大於或小於50％。本發明可通過下法實施即只在一層級角錐層級中或者在2層級或更多層級角錐層級中形成單元重疊。
在圖2a，2b及2c中，每個8×8象素1/2解析度單元204均佔用和16×16象素全解析度單元200一樣的相同大小圖象區域；每個8×8象素1/4解析度單元208均佔用和16×16象素全解析度單元200一樣大小的圖象區域的四倍；以及每個8×8象素1/8解析度單元212均佔用大小和16×16象素全解析度單元200一樣的影像區的16倍。這樣，單元212的每一象素佔用面積和單元200的64個象素所佔用的相同；單元208的每一象素佔用面積和單元200的16個象素所佔用的相同；以及單元204的每一象素所佔用面積和單元200的4個象素所佔用的相同。
本發明的移動估計方法的最佳實施例包括下列四個步驟，現將該四個步驟詳述如下步驟1將現時m/8×n/8象素1/8解析度圖象畫面214的角錐層級3的每個重疊單元2121，1……212m/32，n/32用作一搜索單元，以便在一已知範圍區域R內，根據該搜索單元的座標，進行該1/8解析度的先前圖象的角維層級3的一項徹底匹配搜索(亦即，在連續匹配之間的每一維空間內均移動搜索單元達一單獨角錐層級的象素距離)，以藉助該具有最低匹配數值的角錐層級3的搜索單元決定這些匹配中的一項的移動矢量。步驟2利用現時m/4×n/4象素1/4解析度圖象畫面210的角錐層級2的每個重疊單元2081，1……208m/16，n/16作為一搜索單元，以便在例如一種有限的±1，±象素範圍內，將該1/4解析度先前圖象的角錐層級2與根據一獨立「選擇者」投射移動所作的這些P匹配搜索的每一個一起完成P匹配搜索，該獨立「選擇者」投射移動對應於該P角錐層級3重疊單元中之每一個別單元的移動矢量，投射於該重疊單元上的是該角錐層級2搜索單元的一預定部分(例如，其中心點)，以便藉助該項具有最低匹配數值的角錐層級2搜索單元決定這些匹配中的一項的移動矢量。步驟3利用現時m/2×n/2象素1/2解析度影像畫面206的角錐層級1的每一鄰接單元2041，1……204m/16，n/16作為一搜索單元，在一種±1。±象素範圍內，根據一獨立「選擇者」投射移動所作的每一個這些Q匹配搜索一起完成該1/2解析度先前圖象的角錐層級1的Q匹配搜索，該獨立「選擇者」投射移動對應於該Q角錐層級2重疊單元中的每一個別單元的移動矢量，被投射至該重疊單元上的是該層級1搜索單元的一預定區域，以便藉助該項具有最低匹配數值的角錐層級1搜索單元決定這些匹配中的一項的移動矢量。步驟4利用現時m×n象素全解析度圖象畫面206的角錐層級0的每一鄰接單元2041，1……204m/16，n/16作為一搜索單元，以便在一種±1，±1象素範圍內，根據角錐層級1的匹配搜索期間所發現具有該最低匹配數值的先前圖象的角錐層級1單元，完成該全解析度先前圖象的角錐層級0的一項單獨匹配搜索，以便藉助該項具有最低匹配數值的角錐層級0搜索單元決定這些匹配中的一項的移動矢量。
在減小以一項並未對應於該正確移動而是恰好發生具有一低剩餘的位移來匹配一低解析度單元的機率以及增進角錐層級0時所獲得移動方面的平滑度時，將大區域搜索單元使用在較高角錐層級中是合意的。
另一方面，問題在於大單元更可能會跨接不同移動區域之間的界線，以給出不良的匹配，尤其在將該單元分成兩個大致相等的部分時更是如此。步驟1及2中所採用的重疊則可使該問題減至最小。此舉是千真萬確的，因為，可能在搜索一組圍繞該圖象景色中的兩個大物體之間的邊界的單元時，該組單元的至少某些單元不會分裂成兩個相等部分。
步驟1是在一項±Rx/8，±Ry/8象素位移上面完成單元匹配搜索，以覆蓋相當於該全解析度範圍±Rx，±Ry的搜索範圍。這樣，每一單元匹配搜索便需要R/64的匹配計算操作。一項全解析度角錐層級0象素的面積與每項角錐層級3象素的面積之比率為1/64。可是，由於步驟1中的水平與垂直垂疊的緣故，使該項比率增加至4倍(就50％重疊而言)至1/16倍。這樣，步驟1的「計算複雜性」(根據上文所定義的)便是R/64×1/16＝R/1024。基於每一±Rx及±Ry均為±128全解析度象素的上述假定(以使範圍區域R為65536全解析度象素)，步驟1的「計算複雜性」僅為65536/1024＝64而已。
圖3a，3b及3c有助於更詳細說明步驟2。圖3a表示一角錐層級2搜索單元300S與其對應組別的現時幀圖象的四個50％水平及50％垂直重疊角錐層級3搜索單元302S，304S，306S及308S中的每一單元的關係。在圖3b中，單元302P為在該角錐層級3搜索期間發現具有相對於搜索單元302S的最低匹配數值的先前幀影像的那個單元。同樣單元304P，306P及308P分別為該角錐層級3搜索期間發現具有相對於搜索單元304S，306S及308S中的對應單元的最低匹配數值的先前幀圖象的單元。茲將圖3b的單元302P，304P，306P及308P予以在圖3c中以示意圖表示為空間上彼此為分離的，以期清晰地示出該先前畫面圖象的每一角錐層級2單元300P-1，300P-2，300P-3及300P-4等的情形，這些單元的每一個均對應於圖3a中所表示的現時畫面影像的搜索單元300S。
正如圖3c中所進一步以示意圖式表示的，角錐層級2單元300P-1具有一項相對於與其相關連的搜索單元300S的「候選者」移動矢量310—1(該「候選者」移動矢量310—1對應於圖3 a中所示現時幀圖象的角錐層級3搜索單元302S與圖36中所示已在由搜索單元302S搜索的步驟1期間所發現的具有最低匹配值的先前幀圖象的角錐層級3單元302P之間的影像移動)。「候選者」移動矢量310—2，310—3或310—4均以一種類似方式分別與其角錐層級2單元300P-2，300P-3及300P-4相關聯。
圖3a，3b及3c適用於以與有關步驟2相同的上述方式決定步驟3的「候選者」移動矢量。
步驟2，3及4中的每一步驟必須包括在例如以該步驟的解析度下相對先前畫面單元400的一項±1，±1象素位移(見圖4)的被限制搜索範圍內進行單元匹配搜索。這樣，一項±1，±1單元匹配搜索需要具有用來匹配單元400本身以及圖4搜索範圍內的8個其他移動單元中的每一單元的解析度的一搜索單元的9個匹配計算操作。
所以，由於採用水平與垂直重疊的步驟1的緣故，故步驟2需要單元208的36(亦即9×4)個匹配計算操作(就50％重疊而言)，以便就其四個「候選者」移動矢量中的每一矢量覆蓋其整個搜索範圍。一全解析度象素的區域與每一角錐層級2象素區域的比率為1/16。但由於步驟2中所採用的水平與垂直兩者的50％重疊，故使該項比率增加了4倍至25％，所以，步驟2的額外「計算複雜性」(如上所定義)本身為1/4×36＝9。
若步驟2亦採用50％水平及50％垂直重疊，則步驟3需要單元204的36(亦即，9×4)個匹配計算操作，以覆蓋其整個搜索範圍。一全解析度象素的面積對每一角錐層級1象素的面積之比為1/4倍。由於步驟3中沒有重疊，故此比率沒有增大。所以，步驟3的額外「計算複雜性」(如上所定義)本身為1/4×36＝9。
步驟3並未採用重疊，因而，步驟4為覆蓋其整個搜索範圍只需要單元200的9個匹配計算操作。一個全解析度象素的面積對每一角錐層級1象素的面積之比率為1。由於步驟4中沒有重疊，故該比率沒有增加。所以，步驟4的額外」計算複雜性」(如上所定義)本身亦為9。
雖然圖1所例示的傳統式單元匹配移動估計方法的「計算複雜性」為65536，但本發明單元匹配移動評定方法的上述最佳實施例的步驟1至4全部的總「計算複雜性」卻為64＋9＋9＋9＝91。因此，本發明的單元匹配移動估計方法的上述最佳實施例提供的「計算複雜性」相對於圖1所例示的傳統單元匹配移動估計方法減少至稍大於720(亦即，65536/91)。
而且，還可以與關於圖1所例示的傳統式單元匹配移動估計的上述方式相同的方式提高與被發現具有本發明的單元匹配移動方法的最佳實施例的步驟4所取得的最低匹配數值的單獨單元相關連的移動矢量值的精密度。
本文無意將本發明限制於一種上述單元匹配圖象移動估計方法的最佳實施例的特定參數。而是本發明可延伸為採用本發明的原理，以減少「計算複雜性」的任何單元匹配圖象移動估計方法。
權利要求
1.一種單元匹配圖象移動估計方法，響應於一現時圖象畫面的一全解析度二維空間數位化圖象，一全解析度二維空間數位化先前圖象畫面，N層級得自角錐的所述現時圖象畫面的連續較低解析度圖象，以及N層級得自角錐的所述先前圖象畫面的連續較低解析度圖象，這裡N為一正整數，以及所述全解析度現時及先前圖象畫面中的每一圖像畫面均構成一零值(0)角錐層級，所述方法的特徵在於包括以下步驟a)將所述現時圖象畫面之第M個角錐層級(M≤N)劃分成第一大小的多個搜索單元(302S-308S)，這些搜索單元(302S至308S)均被重疊在所述二維空間的至少一維空間內；以及b)運用每一所述重疊搜索單元(302S至308S)，供用在一已知範圍區域上完成所述先前圖象畫面的第M角錐層級之一匹配搜索(302P至308P)，以決定向所述先前圖像畫面的所述第M角錐層級單元的移動矢量，該移動矢量相對於該搜索單元表現最低匹配數值。
2.如權利要求1的所述方法，其特徵在於還包括以下步驟c)將所述現時圖象畫面的第(M-1)角錐層級劃分成不大於所述一大小的多個第二搜索單元；以及d)決定所述第M層級的單元X，一個第二搜索單元之一預定區域投射於該單元上；e)就每一所述單元X利用對應移動矢量，以決定層級(M-1)中受限制的搜索範圍X個搜索區域；f)就層級(M-1)中的每一所述搜索區域完成單元匹配搜索並選擇該單元匹配搜索，以產生所述第二搜索單元的一個最低誤差數值。
3.根據權利要求2的所述方法，其特徵在於所述第一大小的所述多個搜索單元大體上有50％重疊在所述二維空間的兩個空間中。
4.根據權利要求2的所述方法，其特徵在於N的數值為3；該項第M角錐層級為第3角錐層級以及第(M-1)角錐層級為第2角錐層級。
5.根據權利要求4所述的方法，其特徵在於步驟(c)包括將現時圖象畫面的第2角錐層級劃分成多個所述第二搜索單元，這些第二搜索單元被重疊在所述二維空間的至少一個空間內。
6.根據權利要求5的所述方法，其特徵在於所述第一大小的所述多個搜索單元與所述多個所述第二搜索單元兩者均予以大體上有50％重疊在所述二維空間的兩個空間內。
7.根據權利要求6的所述方法，其特徵在於所述第一大小的所述搜索單元的形狀為矩形，且其中步驟(c)包括將所述現時影像畫面的第2角錐層級劃分成多個矩形第二搜索單元，每一第二搜索單元具有的各個空間大體上為所述第一大小的一搜索單元的相應空間大小的一半。
8.根據權利要求5所述的方法，其特徵在於還包括以下步驟g)將所述現時圖象畫面的第一角錐層級劃分成多個第三搜索單元，這些第三搜索單元的大小均不大於所述第二搜索單元，每一所述第三搜索單元均被投射在所述現時圖象畫面的所述重疊第二搜索單元上；以及h)運用所述第三搜索單元中之一已知單元，以供用在所述第二角錐層級的第一單元之±1，±1範圍內進行獨立匹配搜索中，所述第三搜索單元的所述已知單元投射於該第二角錐層級的單元上，其中每一獨立匹配搜索均利用與所述第二角錐層級單元中的一個不同單元相關聯的移動矢量來決定全部所述獨立匹配搜索的所述±1，±1範圍的單獨單元之一改進的(refined)移動矢量，該移動矢量呈現以相對於所述第三搜索單元中之一個單元所完成的匹配總數中的最低匹配數值。
9.根據權利要求8的所述方法，其特徵在於還包括以下步驟i)將每一所述第三搜索單元用作為所述第三搜索單元中的所述已知單元。
10.根據權利要求8的所述方法，其特徵在於所述第一大小的所述多個搜索單元與所述多個所述第二搜索單元兩者大體上為50％重疊在所述二維空間中的兩個空間內。
11.根據權利要求10的所述方法，其特徵在於所述多個所述第一大小的搜索單元與所述多個所述第二搜索單元的形狀均為矩形，且其中步驟(c)包括將所述現時圖象畫面的第二角錐層級劃分成多個矩形第二搜索單元，每一所述第二搜索單元具有各空間大體上為所述第一大小之一搜索單元的對應空間大小的一半；且步驟(g)包括將所述現時圖象畫面的第一角錐層級劃分成多個矩形的第三搜索單元，每一所述第三搜索單元具有的各自空間大致為第二搜索單元之相應空間大小的一半。
12.根據權利要求8的所述方法，其特徵在於還包括以下步驟j)將所述現時圖象畫面的0角錐層級劃分成多個第四搜索單元，所述第四搜索單元的大小不大於所述第三搜索單元；以及k)運用所述第四搜索單元中之一已知單元，以用在所述先前圖像畫面的所述0角錐層級的每一單元的一±1，±1範圍內完成匹配搜索中，以決定所述±1，±1範圍的單獨單元的改進移動矢量，該改進移動矢量呈現相對於所述第四搜索單元之一單元的最低匹配數值。
13.根據權利要求12所述的方法，其特徵在於還包括以下步驟1)採用每一所述第四搜索單元作為所述第四搜索單元中的所述已知單元。
14.根據權利要求12的所述方法，其特徵在於所述第一大小的所述多個搜索單元，所述多個所述第二搜索單元與所述第三搜索單元的形狀全部為矩形，且其中步驟(c)包括將所述現時圖象畫面的第2角錐層級劃分成多個矩形第二搜索單元，每一所述第二搜索單元具有的各自空間大體上均為所述第一大小的搜索單元的對應空間大小的一半；步驟(g)包括將所述現時圖象畫面的第1角錐層級劃分成多個矩形第三搜索單元，每一這種第三搜索單元具有的各自空間大體上均為一個第二搜索單元對應空間大小的一半；以及步驟(j)包括為將所述現時圖象畫面的0角錐層級劃分成多個矩形第四搜索單元，使每一這種第四搜索單元所具有的各自空間大體上與一個第三搜索單元對應空間大小相等的步驟。
15.根據權利要求14的所述方法，其特徵在於所述第三，第二以及第一角錐層級的解析度分別為在其二維空間的每維空間內全解析度0角錐層級的1/8，1/4及1/2。
16.根據權利要求14所述的方法，其特徵在於所述第三，第二及第一角錐層級搜索單元中的每一單元均包括一個該角錐層級的8×8象素的單元，以及所述0角錐層級搜索單元包括一個所述0角錐層級的16×16象素的單元。
全文摘要
一種用以產生移動矢量的單元匹配方法是通過改進在較低解析度圖象中所決定的移動矢量在連續較高解析度圖象上實施單元匹配。在各自較高解析度圖象上，經由與緊鄰較低解析度搜索中的對應圖象區域相關連的一移動矢量，界定有限搜索範圍的搜索區域。就至少一層級的圖像解析度而言，所述搜索單元被重疊，以提供許多有限搜索範圍的搜索區域，用以就該次一較高解析度層級中的每一單元均完成單元匹配搜索。
文檔編號H04N7/26GK1125375SQ9510079
公開日1996年6月26日 申請日期1995年2月22日 優先權日1994年2月23日
發明者S·C·徐, P·阿南丹 申請人:Rca.湯姆森許可公司