视频图像的运动估计方法、显示设备和芯片技术

本申请公开了一种视频图像的运动估计方法、显示设备和芯片，用以解决运动估计算法不够准确的问题。本申请获取目标视频中的待处理图像，确定待处理图像中每个点的运动矢量；对各点的运动矢量进行归一化操作得到显著性分布图；将显著性分布图中属于同一预设取值范围内的点划分到同一区域，得到显著性区域分布图；对待处理图像中各区域进行图像变换，得到优化图像，该图像变换用于提升相似区域的差异度；最后，对优化图像进行运动估计，得到运动矢量，基于该运动矢量和待处理图像进行运动补偿。综上，本申请将运动估计的原始图像通过识别显著性区域使相似区域差距变大，避免将一个区域的运动块误识别相似区域的运动块，提高运动估计的准确性。动估计的准确性。动估计的准确性。

【技术实现步骤摘要】
视频图像的运动估计方法、显示设备和芯片


[0001]本申请涉及显示设备
，特别涉及一种视频图像的运动估计方法、显示设备和芯片。

技术介绍

[0002]运动估计是指图像信号内的估计运动向量，是帧率转换算法的重要部分。基于块匹配的运动估计算法是目前帧率转换算法中最为常用的算法，它是将图像分为若干个图像块，为了提高运动估计中运动向量的准确性，对图像块建立至少两个候选运动向量；对每个所述候选运动向量，计算误差准则，以及选择使误差准则的非线性函数最小化的候选运动向量，作为所述图像块的估计运动向量。误差准则判断块相似程度，直接影响运动估计的精度，块匹配运算复杂度，运动估计复杂度在很大程度上取决于搜索采用的误差准则，常用的匹配准则有：MAD(绝对均方误差)，SAD(绝对差值和)等。
[0003]相关技术中，图像中物体不光存在变速、形变，还受拍摄过程中设备、光照等影响，可能导致前后两帧图像存在一定的差异性。对于上述这类视频，基于块匹配的运动估计算法不够准确。
[0004]因此，相关技术中运动估计算法不够准确需要提供一种能够提高运动估计准确性的方法。

技术实现思路

[0005]本申请的目的是提供一种视频图像的运动估计方法、显示设备和芯片，用以解决相关技术中运动估计算法不够准确的问题。
[0006]第一方面，本申请提供一种视频图像的运动估计方法，目标视频中每连续多帧原始图像构成一个图像组，所述方法包括：
[0007]获取目标视频中的待处理图像；
[0008]确定所述待处理图像中每个点的运动矢量；
[0009]对各点的运动矢量进行归一化操作，得到所述待处理图像的显著性分布图；
[0010]将所述显著性分布图中属于同一预设取值范围内的点划分到同一区域，得到所述待处理图像的显著性区域分布图；
[0011]按所述待处理图像的显著性区域分布图，对所述待处理图像中各区域进行图像变换，得到优化图像；所述图像变换用于提升相似区域的差异度；
[0012]对所述待处理图像的优化图像进行运动估计，得到待处理图像的优化图像的运动矢量；
[0013]基于所述待处理图像的优化图像的运动矢量和所述待处理图像进行运动补偿。
[0014]在一种可能的实施方式中，所述目标视频中每连续多帧原始图像构成一个图像组；
[0015]针对每个图像组，所述待处理图像为所述图像组中的第一帧原始图像，所述方法
包括：
[0016]分别对所述图像组中各帧其余图像执行以下操作：
[0017]基于所述第一帧原始图像的显著性区域分布图，构建所述其余图像的显著性区域分布图；
[0018]按所述其余图像的显著性区域分布图，对所述其余图像中各区域进行图像变换，得到所述其余图像的优化图像；
[0019]对所述其余图像的优化图像进行运动估计，得到所述其余图像的运动矢量；
[0020]基于所述其余图像的运动矢量和所述其余图像进行运动补偿。
[0021]在一种可能的实施方式中，所述基于所述第一帧原始图像的显著性区域分布图，构建所述其余图像的显著性区域分布图，具体包括：
[0022]针对所述其余图像中每个像素点，在所述第一帧图像中查找与所述像素点的像素值最接近的区域作为所述像素点所属的区域，得到所述其余图像的显著性区域分布图。
[0023]在一种可能的实施方式中，所述基于所述第一帧原始图像的显著性区域分布图，构建所述其余图像的显著性区域分布图，具体包括：
[0024]若所述其余图像为第二帧原始图像，则基于以下公式确定所述第二帧原始图像的显著性分布图：
[0025]S
n
(i+MVx
n
‑1,j+MVy
n
‑1)＝S
n
‑1(i,j)
[0026]其中，S
n
‑1(i,j)表示所述第一帧原始图像的显著性分布图中(i,j)点处的像素值、MVx
n
‑1表示所述第一帧原始图像的(i,j)点处x轴方向的运动矢量、MVy
n
‑1表示所述第一帧原始图像的(i,j)点处y轴方向的运动矢量、第一帧原始图像中(i,j)点为第二帧原始图像的显著性分布图中(i+MVx
n
‑1,j+MVy
n
‑1)点处的映射点、S
n
(i+MVx
n
‑1,j+MVy
n
‑1)表示所述第二帧原始图像的显著性分布图中(i+MVx
n
‑1,j+MVy
n
‑1)处点的像素值；
[0027]若所述第二帧原始图的显著性分布图中包括未在所述第一帧原始图像的显著性分布图中找到映射点的空位置，采用默认值作为所述空位置的值；
[0028]将所述第二帧原始图像的显著性分布图中属于同一预设取值范围内的点划分到同一区域，得到所述第二帧原始图像的显著性区域分布图；
[0029]若所述其余图像为所述第二帧原始图像之后的其余图像，则针对所述其余图像中每个像素点，在所述第二帧原始图像中查找与所述像素点的像素值最接近的区域作为所述像素点所属的区域，得到所述其余图像的显著性区域分布图。
[0030]在一种可能的实施方式中，所述对各点的运动矢量进行归一化操作，具体包括：
[0031]采用以下归一化公式进行归一化操作：
[0032][0033]其中，S
n
‑1(i,j)表示所述显著性分布图中(i,j)点处的像素值、floor表示向下取整、MV
n
‑1(i,j)表示所述待处理图像的(i,j)点处的运动矢量、MV
n
‑1表示所述待处理图像中所有点的运动矢量集合、‖‖表示取范数、max表示取最大值、min表示取最小值。
[0034]在一种可能的实施方式中，所述在所述第一帧图像中查找与所述像素点的像素值最接近的区域，具体包括：
[0035]确定所述第一帧原始图像中各区域的像素均值；
[0036]计算所述像素点的像素值与各区域的像素均值之间的差值；
[0037]选择差值最小的区域作为与所述像素点的像素值最接近的区域。
[0038]在一种可能的实施方式中，所述对所述待处理图像中各区域进行图像变换之前，所述方法还包括：
[0039]对所述待处理图像的显著性区域分布图进行中值滤波处理；
[0040]所述对所述其余图像中各区域进行图像变换之前，所述方法还包括：
[0041]对所述其余图像的显著性区域分布图进行中值滤波处理。
[0042]第二方面，本申请提供一种视频图像的运动估计装置，目标视频中每连续多帧原始图像构成一个图像组，所述装置包括：
[0043]获取模块，被配置为获取目标视频中的待处理图像；
[0044]确定模块，被配置为确定所述待处理图像中每个点的运动矢量；
[0045]归一化模块本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种视频图像的运动估计方法，其特征在于，目标视频中每连续多帧原始图像构成一个图像组，所述方法包括：获取目标视频中的待处理图像；确定所述待处理图像中每个点的运动矢量；对各点的运动矢量进行归一化操作，得到所述待处理图像的显著性分布图；将所述显著性分布图中属于同一预设取值范围内的点划分到同一区域，得到所述待处理图像的显著性区域分布图；按所述待处理图像的显著性区域分布图，对所述待处理图像中各区域进行图像变换，得到优化图像；所述图像变换用于提升相似区域的像素差异度；对所述待处理图像的优化图像进行运动估计，得到待处理图像的优化图像的运动矢量；基于所述待处理图像的优化图像的运动矢量和所述待处理图像进行运动补偿。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标视频中每连续多帧原始图像构成一个图像组；针对每个图像组，所述待处理图像为所述图像组中的第一帧原始图像，所述方法包括：分别对所述图像组中各帧其余图像执行以下操作：基于所述第一帧原始图像的显著性区域分布图，构建所述其余图像的显著性区域分布图；按所述其余图像的显著性区域分布图，对所述其余图像中各区域进行图像变换，得到所述其余图像的优化图像；对所述其余图像的优化图像进行运动估计，得到所述其余图像的运动矢量；基于所述其余图像的运动矢量和所述其余图像进行运动补偿。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一帧原始图像的显著性区域分布图，构建所述其余图像的显著性区域分布图，具体包括：针对所述其余图像中每个像素点，在所述第一帧原始图像中查找与所述像素点的像素值最接近的区域作为所述像素点所属的区域，得到所述其余图像的显著性区域分布图。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一帧原始图像的显著性区域分布图，构建所述其余图像的显著性区域分布图，具体包括：若所述其余图像为第二帧原始图像，则基于以下公式确定所述第二帧原始图像的显著性分布图：S
n
(i+MVx
n
‑1,j+MVy
n
‑1)＝S
n
‑1(i,j)其中，S
n
‑1(i,j)表示所述第一帧原始图像的显著性分布图中(i,j)点处的像素值、MVx
n
‑1表示所述第一帧原始图像的(i,j)点处x轴方向的运动矢量、MVy
n
‑1表示所述第一帧原始图像的(i,j)点处y轴方向的运动矢量、第一帧原始图像中(i,j)点为第二帧原始图像的显著性分布图中(i+MVx
n
‑1,j+MVy
n
‑1)点处的映射点、S
n
...

【专利技术属性】
技术研发人员：汪佳丽，余横，李锋，徐赛杰，韩晶晶，
申请(专利权)人：上海顺久电子科技有限公司，
类型：发明
国别省市：