Distribución de vectores candidatos basada en complejidad de movimiento local.

Un método para realizar una estimación de movimiento para un cuadro de imagen que comprende:

- dividir el cuadro de imagen (110a) en una pluralidad de segmentos (120), cada segmento (120) que comprendeuna pluralidad de bloques de píxeles (130);

- medir la complejidad de movimiento local entre un segmento (120) del cuadro de imagen (110a) y un segmentoobjetivo (120) de un cuadro adyacente (110b); y

- evaluar y asignar un número de vectores de movimiento candidatos para cada bloque de píxeles (130), endonde el número de vectores de movimiento candidatos para los bloques de píxeles (130) de diferentessegmentos (120) depende de la complejidad de movimiento local de los diferentes segmentos (120),

- en donde la complejidad de movimiento se determina evaluando unos valores de suma de diferencias absolutas(SAD) para cada bloque de píxeles (130) y sumando estos valores SAD dentro de cada segmento (120), y

- en donde el paso de asignación comprende usar una función de distribución para determinar el número devectores candidatos a ser evaluados para los bloques de píxeles (130) dentro de cada segmento (120) en baseal valor SAD correspondiente del segmento respectivo (120), y

se asigna el mismo número de vectores de movimiento candidatos a los bloques de píxeles (130) dentro delmismo segmento (120).

Distribución de vectores candidatos basada en complejidad de movimiento local

La presente invención se refiere de manera general a aplicaciones de procesamiento de vídeo, y más particularmente, a sistemas y métodos para distribución de vectores candidatos basada en complejidad de movimiento local.

Para aplicaciones de procesamiento de vídeo de alta calidad, se usa típicamente una estimación de movimiento para realizar una amplia variedad de funcionalidades beneficiosas, tales como conversión de tasa de exploración, reducción de ruido, codificación de contenidos, y compresión. A este respecto, se han desarrollado varias técnicas de estimación de movimiento para compensar diferentes características de la señal de vídeo, diferentes tipos de movimiento, y diferentes objetivos de la aplicación de procesamiento de vídeo particular.

Estas técnicas de estimación de movimiento típicamente estiman un movimiento para un bloque de píxeles evaluando un conjunto limitado de los denominados vectores de movimiento candidatos. Para cada bloque de píxeles, la técnica de estimación de movimiento selecciona vectores candidatos de unos alrededores 3D seleccionando de entre los vectores de movimiento detectados que están desplazados en los dominios espacial y/o temporal. Por ejemplo, los vectores candidatos pueden incluir uno o más vectores de movimiento espacialmente desplazados dentro del mismo cuadro y uno o más vectores de movimiento temporalmente desplazados dentro de un cuadro previo o posterior. También se pueden usar vectores candidatos “especiales” adicionales para tener en cuenta vectores de movimiento actualizados o para compensar el movimiento cero, tal como un texto estático. En cualquier caso, el número de vectores candidatos que se evalúan por bloque de píxeles está típicamente fijado y predefinido por la técnica de estimación de movimiento particular. Cada región, ya sea fácil o difícil, se evalúa usando el mismo número de vectores candidatos.

Aunque fijar el número de vectores candidatos simplifica la implementación hardware y software, estos planteamientos pueden producir resultados sub óptimos. Por ejemplo, a fin de utilizar eficientemente los recursos computacionales y el ancho de banda de memoria limitados, la estimación de movimiento debería adaptarse idealmente a la complejidad de la escena y el contenido local de manera que se ponga más énfasis en regiones de imagen que son difíciles de estimar, mientras que se ponga menos énfasis en regiones que son fáciles de estimar (por ejemplo fondos con movimiento uniforme) . También se ha demostrado que evaluar muchos vectores candidatos en regiones de imagen con movimiento uniforme (convergente) puede introducir una distorsión molesta en la señal de vídeo, y por lo tanto hacer más mal que bien. Usando un número fijo de vectores candidatos predefinidos, las técnicas de estimación de movimiento existentes pueden producir una asignación ineficiente o indeseable de recursos limitados.

Feng J. et al describe en “Adaptive block matching motion estimating algorithm for video coding” IEE Electronics Letter, vol. 31, nº 18, 1995, páginas 1542, 1543, XP6003304 un método para estimar un movimiento encajando bloques, que comprende dividir el cuadro de imagen en una pluralidad de N x N bloques de no solapamiento. Para cada bloque se mide la complejidad de movimiento buscando para cada bloque en el presente cuadro un bloque en el cuadro previo que tiene la distancia más cercana. Usando el algoritmo FSBM se deben buscar (2w+1) 2 ubicaciones en el cuadro previo. Para reducir esta cantidad de búsqueda los bloques se diferencian en 3 grupos dependiendo de la estimación de cantidad de movimiento para cada bloque. Para lograr la diferenciación de los bloques se introducen dos valores umbral para la complejidad de movimiento. El desplazamiento máximo para bloques de alto movimiento, movimiento medio y bajo movimiento se fija a w, w/w y w/4. Dependiendo de la clasificación del bloque el algoritmo se aplica para averiguar el vector de movimiento según la clasificación del bloque. Los valores umbral se fijan una vez y luego se actualizan cuadro por cuadro.

El objeto de la invención es hacer un método y un sistema para realizar una estimación de movimiento de un cuadro de imagen, en donde el método y el sistema cada uno permita una buena asignación de los vectores de movimiento candidatos para especificar partes del cuadro de imagen y a la vez mejorar la asignación de recursos limitados en aplicaciones de procesamiento de vídeo que emplean la técnica de estimación de movimiento.

Este objeto de la invención se logra por la materia objeto de la reivindicación 1 y respectivamente la reivindicación 5.

Realizaciones de la presente invención alivian muchos de los problemas antes mencionados proporcionando sistemas y un método para distribución de vectores candidatos basada en complejidad de movimiento local. En una realización, un cuadro de imagen se divide en una pluralidad de segmentos, donde cada segmento incluye una pluralidad de bloques de píxeles. La complejidad de movimiento local de cada segmento se puede medir entonces, por ejemplo, determinando una Suma de Diferencias Absolutas (SAD) entre bloques de píxeles del cuadro y bloques de píxeles de un cuadro adyacente y sumando los valores SAD para los bloques de píxeles dentro de cada segmento. El número de vectores candidatos asignados a cada bloque se puede determinar entonces en base a la complejidad de movimiento local medida.

Otras realizaciones proporcionan mecanismos para asignar el número de vectores candidatos a cada bloque de píxeles. En una realización, por ejemplo, se puede determinar una función de distribución para distribuir vectores candidatos usando un valor SAD máximo, mínimo y medio para los segmentos dentro del cuadro de imagen. La

función de distribución puede usar también valores predeterminados para el número máximo, mínimo y medio de vectores candidatos por bloque de manera que la función de distribución logra una distribución deseada de vectores candidatos. En este sentido, la función de distribución distribuirá un número más alto de vectores candidatos a los bloques de píxeles dentro de segmentos que tienen un valor SAD más alto (complejidad de movimiento alta) y un número menor de vectores candidatos a los bloques de píxeles dentro de segmentos que tienen un valor SAD más bajo (complejidad de movimiento baja) . Esta distribución no uniforme del número de vectores candidatos puede asegurar que se redirigen recursos a porciones de la imagen donde se necesitan tales recursos.

Estos y otros rasgos y ventajas de la presente invención llegarán a ser más evidentes a los expertos en la técnica a partir de la siguiente descripción detallada en conjunto con los dibujos adjuntos en los que:

La Figura 1 ilustra un cuadro de imagen ejemplar según una realización de la presente invención;

La Figura 2 ilustra un método ejemplar en forma de diagrama de flujo para distribuir vectores candidatos según una realización de la presente invención; y

La Figura 3 ilustra una plataforma ejemplar que se puede usar según realizaciones de la presente invención.

Realizaciones de la presente invención proporcionan sistemas y métodos para distribución de vectores de movimiento candidatos basada en complejidad de movimiento local. La siguiente descripción se presenta para permitir a una persona experta en la técnica hacer y usar la invención. Las descripciones de aplicaciones específicas se proporcionan solamente como ejemplos. Varias modificaciones, sustituciones y variaciones de la realización preferida serán fácilmente evidentes a los expertos en la técnica, y los principios genéricos definidos en la presente memoria se pueden aplicar a otras realizaciones y aplicaciones sin apartarse del alcance de la invención. De esta manera, la presente invención no se pretende que esté limitada a las realizaciones descritas e ilustradas, y se debería acordar el más amplio alcance coherente con los principios y rasgos descritos en la presente memoria.

Se pueden usar realizaciones de la presente invención para asignar eficientemente recursos computacionales limitados a diferentes porciones del cuadro de imagen sin sacrificar la calidad de estimación de movimiento. En una realización, cada cuadro de imagen se divide en una pluralidad de segmentos, donde cada segmento incluye una pluralidad de bloques de píxeles. El número de vectores candidatos evaluados para bloques de píxeles dentro de cada segmento se pueden determinar entonces en base a una estimación de la complejidad de movimiento relativa de cada segmento correspondiente. Como tal, se asigna el... [Seguir leyendo]

1. Un método para realizar una estimación de movimiento para un cuadro de imagen que comprende:

- dividir el cuadro de imagen (110a) en una pluralidad de segmentos (120) , cada segmento (120) que comprende una pluralidad de bloques de píxeles (130) ;

-medir la complejidad de movimiento local entre un segmento (120) del cuadro de imagen (110a) y un segmento objetivo (120) de un cuadro adyacente (110b) ; y

- evaluar y asignar un número de vectores de movimiento candidatos para cada bloque de píxeles (130) , en donde el número de vectores de movimiento candidatos para los bloques de píxeles (130) de diferentes segmentos (120) depende de la complejidad de movimiento local de los diferentes segmentos (120) ,

- en donde la complejidad de movimiento se determina evaluando unos valores de suma de diferencias absolutas (SAD) para cada bloque de píxeles (130) y sumando estos valores SAD dentro de cada segmento (120) , y

- en donde el paso de asignación comprende usar una función de distribución para determinar el número de vectores candidatos a ser evaluados para los bloques de píxeles (130) dentro de cada segmento (120) en base al valor SAD correspondiente del segmento respectivo (120) , y

se asigna el mismo número de vectores de movimiento candidatos a los bloques de píxeles (130) dentro del mismo segmento (120) .

2. El método según la reivindicación 1, en donde se asignan diferentes números de vectores de movimiento candidatos a los bloques de píxeles (130) de diferentes segmentos (120) .

3. El método según la reivindicación 1 o 2, en donde el paso de asignación comprende usar la función de

distribución configurada para asignar el número de vectores candidatos en base a la complejidad de movimiento local medida de cada segmento (120) .

4. El método según la reivindicación 3, en donde la función de distribución se basa en un máximo, un mínimo y una media de la suma de diferencias absolutas medidas de los segmentos (120) .

5. Un sistema para estimar el movimiento para un cuadro de imagen, el sistema que comprende:

- medios para dividir un cuadro de imagen (110a) en una pluralidad de segmentos (120) , cada segmento (120) que comprende una pluralidad de bloques de píxeles (130) ;

-medios para medir la complejidad de movimiento local entre un segmento (120) del cuadro de imagen (110a) y un segmento objetivo (120) de un cuadro adyacente (110b) ; y

-medios para evaluar y asignar un número de vectores de movimiento candidatos para cada bloque de píxeles 30 (130) , en donde el número de vectores de movimiento candidatos para los bloques de píxeles (130) de diferentes segmentos (120) depende de la complejidad de movimiento local de los diferentes segmentos (120) ,

- en donde la complejidad de movimiento se determina evaluando unos valores de suma de diferencias absolutas (SAD) para cada bloque de píxeles (130) y sumando estos valores SAD dentro de cada segmento (120) , y

- en donde los medios para asignación usan una función de distribución para determinar el número de vectores

candidatos a ser evaluados para los bloques de píxeles (130) dentro de cada segmento (120) en base al valor SAD correspondiente del segmento respectivo (120) , y

se asigna el mismo número de vectores de movimiento candidatos a los bloques de píxeles (130) dentro del mismo segmento (120) .

6. El sistema según la reivindicación 5, en donde se asignan diferentes números de vectores de movimiento 40 candidatos a los bloques de píxeles (130) de diferentes segmentos (120) .

7. El sistema según la reivindicación 5 o 6, en donde los medios para asignación usan la función de distribución configurada para asignar el número de vectores candidatos en base a la complejidad de movimiento local medida de cada segmento (120) .

8. El sistema según la reivindicación 7, en donde la función de distribución se basa en un máximo, un mínimo y 45 una media de la suma de diferencias absolutas medidas de los segmentos (120) .