本发明专利技术公开一种基于卡尔曼滤波的帧率上变换运动估计方法及系统。所述方法包括以下步骤：首先设置卡尔曼滤波模型的参数以及状态初始值，使得模型与实际系统吻合；然后通过先进行单向运动估计、后映射到内插帧的策略得到运动矢量观测值；最后采用一种增益时变的卡尔曼滤波方法对观测矢量进行更新，从而得到更为准确的运动矢量。在此方法基础上，提出一种基于卡尔曼滤波的帧率上变换运动估计硬件架构，通过交替的块扫描顺序以及并行的两路数据通道实现系统的高利用率以及高吞吐率。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及视频后处理
，具体地，涉及一种基于卡尔曼滤波的帧率上变 换运动估计方法及系统。
技术介绍
IXD(液晶显示器）克服了 CRT体积庞大、耗电和闪烁的缺点，近年来已经逐渐取代 CRT成为人们日常生活中最主要的显示设备。然而，LCD在显示快速运动的视频时往往会产 生阴影，影响视频的显示效果。从信号处理的角度出发，一种有效的解决办法是采用帧率上 变换技术，即在原始视频源中间产生新的帧，从而提高视频源的帧率。基于此，学者们提出 了一系列的帧率上变换方法，如插黑帧、帧重复和帧平均。这类方法虽然提高了帧率，但也 带来了抖动感。而基于运动估计的帧率上变换通过预测原始帧之间的运动信息，并据此重 建内插帧，使得变换后的视频更为平滑，从而改善了视觉质量。 运动估计是决定帧率上变换是否有效的关键。对实时的视频处理器件来说，运动 估计方法不仅需要保证良好的视觉效果，还必须满足来自硬件实现的约束，如方法的规则 性、低复杂度、低带宽以及实时要求。因此，现有的多数方法无法达到可实现的要求。具体 表现在：搜索运动矢量过程中搜索过多的点、运动估计过程存在多次迭代等非因果性操作， 而且低带宽需求也常常被忽视，使得现有方法难以适用于输入源分辨率越来越高的视频处 理器件。
技术实现思路
针对现有技术中的缺陷，本专利技术的目的是提供一种基于卡尔曼滤波的帧率上变换 运动估计方法及系统，使其适用于输入源分辨率越来越高的视频处理器件。 根据本专利技术的一个方面，提供一种基于卡尔曼滤波的帧率上变换运动估计方法， 该方法能以较低的复杂度实现准确的运动估计。 所述方法包括如下步骤： 步骤1 :设置卡尔曼滤波模型的参数以及状态初始值； 步骤2 :测量运动矢量观测值： a)进行单向运动估计（UME)，得到单向运动矢量（UMV); b)将单向运动矢量映射到待内插帧，得到双向运动估计（BME)的候选矢量； C)通过双向运动估计得到双向运动矢量（BMV)，作为系统运动矢量的观测值。 步骤3 :对观测矢量进行卡尔曼滤波： a)估计运动矢量预测值； b)根据运动矢量观测值与运动矢量预测值之间的差异，估算状态噪声方差以及观 测噪声方差； c)根据步骤1中的卡尔曼滤波模型参数及步骤3b)中的状态噪声方差、观测噪声 方差，计算卡尔曼增益； d)根据步骤2和步骤3c)得到的结果，更新运动矢量以及滤波误差协方差。 步骤2a)中的单向运动估计包含8个候选矢量，它们是：0矢量、3个空间候选矢量 以及4个时间候选运动矢量。其中时间候选矢量位于当前块5*5邻域中，并保证其异于空 间候选矢量。 采用从当前块向邻域螺旋遍历的方式，找出与空间候选矢量差值大于某阈值的4 个时间候选矢量；若时间候选矢量少于4个，则用5*5邻域的顶点块添加抖动矢量后补充。 步骤2b)中将当前块进行重叠块扩展，并沿着运动矢量的方向投影到待内插帧 中，内插帧中与此重叠块产生交集的块都将此运动矢量缩放一半后纳入它们的双向候选矢 量集。 步骤3a)中，根据时间域上的1维自回归模型确定当前块的运动矢量预测值，即将 前一内插帧与当前块同位置的运动矢量作为当前块的运动矢量预测值。 步骤3b)中，根据运动矢量的预测值与观测值的差异度确定状态噪声方差以及观 测噪声方差：若两者相等或接近，则状态噪声方差以及观测噪声方差与其对应的SAD成简 单的比例关系；否则，将观测值平滑后重新计算差异度，若差异度明显减小，判断观测值不 准、预测值较准，反之亦然。 根据本专利技术的一个方面，提供一种基于卡尔曼滤波的帧率上变换运动估计系统， 所述系统包括以下模块： 块组/块顺序控制模块：用于对图像进行块组/块划分，控制运动估计过程中块扫 描顺序，以及运动估计的开始与结束。 UME候选矢量生成模块：耦接于块组/块顺序控制器和UMV缓存之后，用于产生 UME所需的候选矢量集合，这些候选矢量通过访问UMV缓存并按照候选矢量生成规则得到。 BME候选矢量生成模块：耦接于块组/块顺序控制器和BME候选矢量缓存之后，用 于产生BME所需的候选矢量集合，这些候选矢量通过访问BME候选矢量缓存并经过去冗余 后得到。 UMV缓存模块：用于缓存前一帧以及当前帧的UMV矢量场，两帧的数据通过乒乓结 构存储、访问。 BME候选矢量缓存模块：用于缓存前一帧以及当前帧的BMV候选矢量，两帧的数据 通过兵兵结构存储、访问。 像元缓存模块：耦接于UME候选矢量生成模块和BME候选矢量生成模块之后，保存 运动估计的搜索区内的数据，并动态维护搜索窗的范围；响应候选矢量访问请求，返回其对 应的前后帧的像元块数据。 SAD计算与分析模块：耦接于像元缓存模块之后，用于计算前后帧的像元块之间 的绝对差和（SAD)，并对各候选矢量的SAD进行分析比较，输出SAD最小的候选矢量。 卡尔曼滤波模块：耦接于SAD计算与分析模块之后，接收其输出的BMV测量值，并 用预测值进行更新，从而得到最佳BMV ; 最佳BMV缓存：用于缓存前一帧以及当前帧的BMV矢量场；其中前一帧的BMV矢量 场用于产生当前帧运动矢量的预测值，两帧的数据通过乒乓结构存储、访问。 优选地，所述系统包括两条并行的数据通道：通道1根据UME候选矢量访问像元 缓存，通过比较SAD，得到UMV ;通道2根据BME候选矢量访问像元缓存，通过比较SAD，得到 BMV，进而进行卡尔曼滤波，并行的两路数据通道复用SAD计算与分析模块。 所述两路并行的数据通道分别处理连续两帧的相同位置的块，通道2相对于通道 1延时一帧，两路通道采用同样的块组/块编号及扫描顺序。 优选地，所述块组/块顺序控制模块将一帧图像以块组为单位进行划分，块组扫 描顺序为水平方向从左到右、从右到左逐行交替，竖直方向从上到下、从下到上逐帧交替， 块组内部按照从左上到右下、从左下到右上逐帧交替。 与现有技术相比，本专利技术具有如下的有益效果： 1、保证了候选矢量之间的差异性，不仅降低运动估计的计算量，同时也提高了运 动估计的准确性； 2、基于重叠块扩展的矢量映射，增加 BME候选矢量的平滑度，从而提高观测矢量 的准确性； 3、基于卡尔曼的帧率上变换运动估计能够有效去除基于SAD准则产生的运动估 计噪声； 4、交替的扫描顺序提高了系统的收敛性，并提高了像元数据的重复利用率。 5、并行的两路通路，提高了系统的吞吐及处理速度。【附图说明】 通过阅读参照以下附图对非限制性实施例所作的详细描述，本专利技术的其它特征、 目的和优点将会变得更明显： 图1是本专利技术所提出的方法总体流程图； 图2是单向运动估计的候选矢量分布图； 图3是矢量映射的示意图； 图4是本专利技术所提出的系统架构图； 图5是块组/块扫描顺序示意图； 图6是两路通路的示意图。【具体实施方式】 下面结合具体实施例对本专利技术进行详细说明。以下实施例将有助于本领域的技术 人员进一步理解本专利技术，但不以任何形式限制本专利技术。应当指出的是，对本领域的普通技术 人员来说，在不脱离本专利技术构思的前提下，还可以做出若干变形和改进。这些都属于本专利技术 的保护范围。[004当前第1页1 2 3 本文档来自技高网...
【技术保护点】
一种基于卡尔曼滤波的帧率上变换运动估计方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：步骤1：设置卡尔曼滤波模型的参数以及状态初始值；步骤2：测量运动矢量观测值：a)对候选矢量进行单向运动估计(UME)，得到单向运动矢量(UMV)；b)将单向运动矢量映射到待内插帧，得到双向运动估计的候选矢量；c)对b)中得到的候选矢量进行双向运动估计(BME)，得到双向运动矢量(BMV)，作为系统运动矢量的观测值；步骤3：对运动矢量观测值进行卡尔曼滤波：a)估计运动矢量预测值；b)根据运动矢量观测值与运动矢量预测值之间的差异，估算状态噪声方差以及观测噪声方差；c)根据步骤1中的卡尔曼滤波模型参数及步骤3b)中的状态噪声方差、观测噪声方差，计算卡尔曼增益；d)根据步骤2和步骤3c)得到的结果，更新运动矢量以及滤波误差协方差。
【技术特征摘要】
【专利技术属性】
技术研发人员：郭勇，陈立，高志勇，张小云，薛培培，
申请(专利权)人：上海交通大学，
类型：发明
国别省市：上海;31
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