基于运动向量相关性的运动估计搜索范围预测方法和系统

摘要

本发明提供了基于运动向量相关性的运动估计搜索范围预测方法和系统，该方法包括步骤：S1、预先设定最大搜索范围SRmax和最小搜索范围SRmin；S2、计算不同模式下预测单元PU的拟合系数；S3、根据当前PU的模式，获取对应的拟合系数；S4、根据当前PU的模式，获取对应的运动向量预测子以及可用的空域和时域相关候选运动向量；S5、计算运动向量预测子和每个可用的空域和时域相关候选运动向量的累加差；S6、根据S2中的拟合系数，S4中的运动向量预测子，S5中的累加差，计算基本搜索范围；S7、根据基本搜索范围、预先设定的最大搜索范围SRmax和最小搜索范围SRmin确定最终搜索范围SRk。该发明能够动态调整搜索范围，从而达到减少计算量和缩短搜索时间的目的。

主权项

基于运动向量相关性的运动估计搜索范围预测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、预先设定最大搜索范围SRmax和最小搜索范围SRmin； S2、计算不同模式下预测单元PU的拟合系数ahk,avk和bhk,bvk，其中预测单元PU的模式总数为Q，0≤k＜Q； S3、根据当前PU的模式k，获取对应的拟合系数ahk,avk和bhk,bvk； S4、根据当前PU的模式k，获取对应的运动向量预测子(MVPhk,MVPvk)以及可用的空域和时域相关候选运动向量(MVChki,MVCvki)，其中，iCountk表示可用的空域和时域相关候选运动向量的总个数，0≤i＜iCountk； S5、计算运动向量预测子(MVPhk,MVPvk)和每个可用的空域和时域相关候选运动向量(MVChki,MVCvki)的累加差(ΔMVThk,ΔMVTvk)； S6、根据S2中的拟合系数ahk,avk和bhk,bvk，S4中的运动向量预测子(MVPhk,MVPvk)，S5中的累加差(ΔMVThk,ΔMVTvk)，计算基本搜索范围SRBasick； S7、根据S6中的基本搜索范围SRBasick和S1中的最大搜索范围SRmax和最小搜索范围SRmin确定最终搜索范围SRk。