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CN101803362A - 用于视频图像数据中的运动估计和运动补偿的方法和装置 - Google Patents

用于视频图像数据中的运动估计和运动补偿的方法和装置 Download PDF

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CN101803362A CN200880106215A CN200880106215A CN101803362A CN 101803362 A CN101803362 A CN 101803362A CN 200880106215 A CN200880106215 A CN 200880106215A CN 200880106215 A CN200880106215 A CN 200880106215A CN 101803362 A CN101803362 A CN 101803362A
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line
estimation
Prior art date
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CN200880106215A
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福尔克尔·布卢姆
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Abstract

本发明一种涉及特别针对视频图像数据的基于行的场率上转换运动估计和运动补偿、用于视频图像数据中的运动估计和运动补偿的方法和装置。

Description

用于视频图像数据中的运动估计和运动补偿的方法和装置
技术领域
本发明涉及一种特别针对视频图像数据的基于行的场率上转换运动估计和运动补偿、用于视频图像数据中的运动估计和运动补偿的方法和装置。本发明还涉及一种计算机产品和一种包括计算机程序的数据载体。
背景技术
本发明涉及一种运动估计和补偿设备，更具体地涉及一种对运动矢量进行估计并对色度子采样和非子采样的视频帧的隔行扫描和非隔行扫描序列执行运动补偿预测的设备。
下文中，将关于对视频处理装置(如具有行存储设备的微处理器或微控制器)内的用于基于行的运动估计和运动补偿的视频信号进行的处理来描述本发明及其潜在问题，而应当注意，本发明不限于该应用，而还可以用于其他视频处理装置。
基于100/120Hz帧率甚至更高帧率的电视机的市场倡导要求开发可靠的场/帧率上转换(FRU)技术来移除画面中的伪像，如大面积闪烁和线条闪烁。对要在显示器上显示的缺失图像场进行插值而不执行对连续图像场中的运动目标的运动估计和补偿的标准FRU方法，在许多应用中是令人满意的，特别是在图像的较好的质量和上述伪像的减少的方面尤其如此。然而，许多画面包含引起所谓的运动抖动的运动目标，如人、字幕等。
参照图1更好地理解该问题，其中，假设原始图像场(即，发送和接收到的图像场)中的运动目标(白方块)的运动轨迹是直线的。如果缺失场/帧是由通过上述标准FRU方法(即，没有运动估计和补偿)插值产生的，则插值后的场中的运动目标(黑灰方块)的运动不在观察者预期的位置上(虚方块)。这样的伪像是可见的并引入模糊效应，特别是快速运动目标的模糊效应。典型地，这些模糊效应显著地降低了所显示图像的质量。
为了避免这样的模糊效应并减少伪像，提出了多种运动估计和运动补偿(或简称MEMC)的方法。该MEMC提供了，对接收到的图像场内的运动部分或目标的检测，然后根据所估计的运动通过对所估计的场中的缺失目标或部分进行插值来对缺失场进行插值。
图2示意性示出了两个连续图像场之间运动目标的位置的改变。在两个连续接收的图像场/帧之间，运动目标将已改变了它们的位置，例如位置A中先前场/帧T中的目标MO随后在当前场/帧T+1中位于位置B。这表明，从先前场/帧T至当前场/帧T+1存在运动。连续图像场/帧中目标的这种运动可以由所谓的运动矢量表示。运动矢量AB表示从先前场T中的位置A至当前场/帧T+1中的位置B的目标MO的运动。该运动矢量AB典型地具有水平和垂直矢量分量。从先前场T中的点A开始并将该运动矢量AB应用于目标MO，然后将目标MO平移到当前场/帧T+1中的位置B。必须通过考虑运动目标MO的相应位置A、B，对先前场T和当前场T+1插值来计算必须进行插值的缺失场/帧T+1/2中的目标MO的缺失位置I。如果目标MO在先前场/帧和当前场/帧之间没有改变其位置，例如，如果A和B是相同的，则通过将A平移运动矢量|AB|/2来获得缺失场中位置I。这样，利用位于正确位置的运动目标插值出缺失场T+1/2，从而有效地避免模糊效应。
理论上，对于场的每个像素，必须计算相应的运动矢量。然而，这将增加所需的计算量，从而存储器需求巨大。为了降低该巨大的计算量和存储器工作，基本上存在两种不同的方法：
第一种方法采用所谓的基于块的MEMC。该第一种方法假设图像中的目标的尺寸始终大于单个像素的尺寸。因此，将图像场划分成若干图像块。对于MEMC，仅针对每个块计算一个运动矢量。
第二种方法采用所谓的基于行的MEMC。在该第二种方法中，算法基于场的单行或该行的一部分的减少的视频输入数据集合。本发明是基于该第二种MEMC方法。
在当前基于行的MEMC系统中，通常将图像数据存储在本地缓冲器或芯片存储器(所谓的行存储器)中，这需要相当大的带宽。许多当前MEMC系统(如Gerard de Haan在EP 765571B1和US 6,034,734中描述的实现方式)应用高速缓存存储器(例如，二维缓冲器)来降低带宽要求并存储图像的子集。运动补偿设备在应用运动矢量时从该高速缓存中取出视频图像数据。典型地，在MEMC系统中，该高速缓存覆盖运动矢量的整个搜索范围。通常，高速缓存由大量所谓行存储器组成。这导致相当大量的存储器，例如，720像素宽和24行(具有关联的[-12-+12]最大垂直矢量范围)。包括大量单行存储器的这种高速缓存需要仅MEMC数据缓冲所需的大型存储器。因此，处理器内的存储器部分覆盖相对大的芯片面积。
常用的MEMC算法补偿沿着两个方向的运动，即，沿着水平方向和垂直方向的运动。对于该操作，存储器的存取是随机可行的，对于硬件应用，这需要针对不同时间输入数据流的视频处理器内的足够的嵌入式芯片存储器。如上已经概括的，该嵌入式芯片存储器的大小完全取决于针对目标运动的搜索范围(即，搜索区域)，其中，运动估计可以匹配两个时间位置中的类似视频模式，并以像素每帧或每场为单位导出运动的速度。
然而，该匹配处理并非始终以理想方式工作，这是由于需要确定所测量的运动矢量的质量的方法。因此，对于其他时间输入视频信号的内部存储而言，需要附加存储器资源。然而，这增加了嵌入式存储器的量，甚至还导致芯片面积的增加，这是由于对于集成电路而言，芯片内部存储器主要确定芯片面积。因此，该芯片变得越来越贵。特别地，在主流市场部分(如对于现代等离子和LCD电视)，这些附加成本典型地形成了针对MEMC实现方式的限制因素。
因此，需要包括在运动估计设备中的高效内部存储器来存储来自参考帧的数据。
因此，本发明基于提供一种对芯片内部资源的更高效地使用的目的，特别是关于运动估计和运动补偿对芯片内部存储器的更高效地使用。
发明内容
根据本发明，提供了一种包括权利要求1的特征的方法、和/或一种包括权利要求16的特征的装置、和/或包括权利要求22的特征的计算机程序产品、和/或包括权利要求23的特征的数据载体。
因此，本发明提供了：
一种特别针对运动画面的连续帧的运动估计和补偿后的场率上转换，用于视频图像数据中的基于行的运动估计和运动补偿的方法，所述方法包括以下步骤：提供包括画面的视频行或该视频行的一部分的视频图像数据在内的视频信号；将视频图像数据缓冲在至少一个行存储器中，所述至少一个行存储器具有一个视频行的大小或至少输入的或实际处理的视频图像数据的大小。
-一种用于特别针对运动画面的连续帧或场中的运动估计和补偿后的场率上转换，用于视频图像数据中的基于行的运动估计和运动补偿的装置，其中，所述装置被配置为执行根据本发明的方法。
-一种包括代码的计算机程序产品，所述代码被配置为实现根据本发明的方法。
-一种包括根据本发明的计算机程序产品的数据载体。
本发明的一个基本思想是基于以下结论：对于主流市场，性能以及从而搜索范围受限于自然捕捉的场景中最可能的运动方向的出现，这是由于自然场景中多数运动仅具有一个方向。本发明描述了用于运动估计和运动补偿的方法，该方法仅沿着一个方向操作，从而使用单行缓冲器存储器(所谓的行存储器)执行运动估计和运动补偿操作。这提供了将芯片嵌入式存储减少为针对先前场或帧的一个单行存储器和针对当前场或帧的一个单行存储器的可能。这有利地实现了显著的硅面积减小和成本节省实现方式。
在本发明的优选实施例中，MEMC仅限于沿水平方向的运动，这是由于实际场景中多数运动具有该方向。
在视频信号处理中，通常在已经存取了先前和当前运动轨迹的其他应用(例如，所谓的去隔行器应用或时间噪声降低应用)中使用行存储器。在优选实施例中，在视频应用的现有行存储器现在附加地还用于MEMC操作。通过使用现有的视频信号处理系统的行存储器，不必进一步向存储器总线添加存储器带宽，并且存储器带宽保持不受影响。
因此，该解决方案提供了通过向视频处理器系统添加最小的存储器(或在最优情况下不添加附加存储器)来完成MEMC操作的可能性。
本发明实现了匹配累积简档的的可变性能，其中除了整个简档的比较之外，还实现了累积简档的子部分的匹配(如移位)。后一种方式表示一种增加匹配处理精度从而增加导出的垂直运动矢量的精度的精细匹配。
相应地，可以在匹配中使用从先前累积简档导出的矢量候选集合。因此，由于仅仅必须检查矢量候选集合，可以增加执行的效率。
另一优点在于，可以采用许多误差降低方法来降低伪像的可见性。
参照附图，可以在其他从属权利要求和以下描述中发现本发明的优点、实施例和其他改进。
在优选实施例中，该方法包括以下步骤：通过对视频图像数据进行检测和分析并根据检测到的运动导出运动矢量来执行运动估计，其中，运动矢量仅包含针对沿着一个方向(特别是沿着水平方向)的目标运动的运动数据；使用用于运动补偿的运动矢量来对画面进行插值。
在优选实施例中，先前帧的图像数据可以从第一行存储器导出，当前帧的图像数据可以从第二行存储器导出。
在优选实施例中，还可以在去隔行器应用和/或时间噪声降低应用中使用第一行存储器和/或第二行存储器。
在优选实施例中，对于运动估计，采用匹配处理，其中，亮度简档和/或色度简档被用作匹配参数。
在优选实施例中，匹配处理包括以下步骤：提供先前帧或场的行内的第一像素序列；提供应当针对其确定运动的给定中心像素周围的当前帧或场的行内的多个相邻第二像素序列；连续将第二像素序列的亮度和/或色度值与第一像素序列的亮度和/或色度值进行比较；将质量等级和/或失败等级分配给每个第二像素序列；选择具有最高质量等级和/或最低失败等级的第二像素序列作为最可能的第二像素序列；基于所选第二像素序列计算沿水平方向的运动矢量。
在优选实施例中，基于SAD的方法和/或基于ADRC的方法被用于比较亮度和/或色度值。
在优选实施例中，运动矢量的预选样本被用于运动估计。
在优选实施例中，对至少一个所选运动矢量执行改变，以发起运动估计处理和/或遵循与恒定运动的偏离。
在优选实施例中，与相同帧或场的其他行相比，针对帧或场的第一行以不同方式处理对所选运动矢量的选择。
在优选实施例中，取决于所选运动矢量的阻尼值被用于控制具有类似失败值的那些运动矢量和/或将运动矢量的选择处理引入所期望的方向。
在优选实施例中，运动矢量直方图被用于基于当前帧或场中最多和较少使用的运动矢量来提供运动矢量排序。
在优选实施例中，为了检测不可靠的运动矢量，该方法包括以下步骤：将运动矢量补偿后的先前帧或场的亮度像素值与运动矢量补偿后的当前帧或场的亮度像素值进行比较；如果在比较步骤中评估的差值超过给定阈值，则选择当前运动矢量作为不可靠矢量；标记所选的不可靠矢量，和/或用可靠矢量代替不可靠矢量。
在优选实施例中，通过剩余的和未替代的不可靠矢量产生的伪像被对包括该伪像的那些区域进行的有意模糊化所覆盖。
在优选实施例中，与水平运动估计和运动补偿处理无关地和/或与水平运动估计和运动补偿处理组合地执行附加垂直运动估计和运动补偿处理。
在优选实施例中，所述装置包括用于存储先前帧的图像数据的第一行存储器和用于存储当前帧的图像数据的第二行存储器。
在优选实施例中，第一行存储器和/或当前行存储器被配置为还可以在去隔行器设备和/或时间噪声降低设备中使用。
在优选实施例中，所述装置还包括：输入端子，用于提供包括视频图像数据在内的视频信号；缓冲器，用于对视频图像数据进行缓冲，其中，该缓冲器包括：至少一个行存储器，所述至少一个行存储器至少具有一个视频行大小或至少输入的或实际处理的视频图象数据的大小；运动估计和补偿设备，用于执行基于行的运动估计和运动补偿；输出端子，用于提供运动补偿后的视频输出信号。
在优选实施例中，运动矢量存储器(特别是第三行存储器)被提供为，存储至少一个运动矢量。然而，还可以将运动矢量存储在外部存储器设备中。
在优选实施例中，运动估计和补偿设备还包括：运动估计设备，从存储在第一和第二行存储器中的图像数据产生运动矢量；运动补偿设备，使用存储在第一和第二行存储器中的图像数据并采用矢量数据来执行运动补偿。
附图说明
为了更完全地理解本发明及其优点，现在结合附图参照以下描述。以下使用在附图中示意性示出的示例实施例更详细地说明本发明，在附图中：
图1示出了标准(即，非运动补偿的)FRU方法的结果；
图2示出了两个连续接收的图像场之间的运动目标的位置改变；
图3A和3B通过当前帧和相应的先前帧示出了基于行的运动估计的运动估计原理；
图4示出了根据本发明的基于行的MEMC系统的第一实施例的框图；
图5示出了对运动估计的匹配处理进行示意的示例；
图6示出了提供运动矢量直方图的基本原理；
图7示出了示意用于检测不可靠矢量的过程的流程图；
图8示出了示意用于不良矢量替换和错误隐藏的搜索过程的流程图；
图9通过三个例证(A)-(C)示例分别示出了根据本发明实施例的伪像隐藏；
图10示出了示意根据本发明的基于行的运动估计的实施例的框图；
图11示出了示意使用自适应伪像隐藏的根据本发明的基于行的运动补偿的实施例的框图；
图12示出了使用被分配给同样用于运动估计设备的去隔行器设备的行存储器的、根据本发明的基于行的MEMC系统的第二实施例的框图；
图13示出了将基于行的MEMC与非基于矢量的上转换方法进行组合的根据本发明基于行的MEMC系统的第三实施例的框图。
在所有附图中，除非另外明确说明，相同或至少具有相同功能的元件、特征和信号被提供了相同的参考符号、描述和缩写。
具体实施方式
在本发明的以下描述中，首先提供运动估计和运动补偿的简短概述。
MEMC方法主要由两部分组成，运动估计和运动补偿方法。运动估计执行对运动的测量，并导出以像素每画面(即，场或帧)为单位的显示区域的速度。同样运动方向将由正号或负号来指示。这些所测量的运动信息以运动矢量的形式来描述。运动矢量用于运动补偿，以在精确的时间位置对画面进行插值，并避免所谓的抖动效应和/或所谓的运动模糊效应。
图3A、3B通过当前画面(场或帧)10(n)和相应的先前画面11(n-1)示出了基于行的运动估计的运动估计原理。根据时间位置，将运动矢量12、13按其长度分成两个部分，其中，第一矢量部分12指向先前画面11，第二矢量部分13指向当前画面10。为了插值当前和先前画面10、11之间的缺失画面14(n-1/2)，考虑来自两个时间画面10、11的像素15来进行补偿。在基于行的MEMC中，在相同时刻仅使用相同行16内的像素15，并且仅针对场或帧的单行16执行MEMC。对于这种类型的MEMC，将当前画面10的像素15与先前画面11的相应像素15进行比较以估计和补偿缺失画面14的相应像素15。
图4示出了根据本发明的基于行的MEMC系统的框图。MEMC系统由参考数字20表示。MEMC系统20包括输入端子21、总线22、两个行存储器23、24、运动估计设备25、运动补偿设备26、以及输出端子27。假设，总线22是外部总线，特别是外部存储器总线22。然而，还可能的是，总线22是内部总线22。在输入侧，总线22连接至外部存储器设备28，如SDRAM、DDR-RAM等。将要在面板29(如等离子或LCD面板或CRT屏幕)中显示的图像数据存储在该外部存储器28中。经由输入端子21和存储器总线22，将该图像数据X1、X1’传送至两个行存储器23、24。根据本发明的一实施例，仅需要两个行存储器23、24，而第一行存储器23用于对先前画面的图像数据X1进行缓冲，另一存储器24用于对当前画面的图像数据X1’进行存储。然而，应当清楚的是，还可以提供更多数目的行存储器。
本专利申请中所使用的行存储器23、24指示了大小为帧或场的一个视频行或至少小于输入视频信号流或实际处理视频信号流的嵌入式存储器。场表示包括奇或偶数行的视频图像或画面。帧表示由一幅画面的完整视频信息组成的视频图像，即，由奇数行的场和偶数行的相应场构成的视频图像。行表示一个视频画面的场内的整个水平行或该行的至少一部分。
行存储器23、24在它们的输出侧均耦合至运动估计设备25和运动补偿设备26。这使得能够将在行存储器23、24中存储的图像数据X1、X1’分别传送至运动估计设备25和运动补偿设备26。在图4中，与运动估计设备25相对应的数据信号由X2、X2’表示，并且与运动补偿设备26相对应的数据信号由X3、X3’表示。
运动估计设备25通过采用匹配处理，由存储在行存储器23、24中的图像数据X2、X2’产生运动矢量信号X4。将该矢量信号X4传送至运动补偿设备26。运动补偿设备26使用存储在行存储器23、24中的图像数据X3、X3’并将矢量数据X4应用于该图像数据X3、X3’来执行运动补偿。在输出端子27处，运动补偿设备27提供包括针对运动补偿后的画面的信息在内的视频信号X5。经由输出端子27将该视频信号X5传送至显示器29，如LCD面板29等。
关于图5，下文中将更详细地描述运动估计设备25的操作：
为了运动估计，采用匹配处理来选择最适于给定数量的像素30的相应像素序列32。为了该选择，从当前帧32的行存储器24中获取应当针对其确定运动的中心像素31周围的当前帧的行的给定数量的像素30。下文中，该给定量的像素30被表示为像素序列30。在本实施例中，像素序列30包括9个单个像素33。应当理解，该序列还可以包括更多或更少数量的像素33。
为了选择，将像素33的亮度简档用作匹配参数。亮度是沿给定方向的光强的密度的光度测量。它描述了通过特定面积或从该特定面积发出或落在给定立体角内的光量。因此，亮度是运动画面帧中亮度的光度测量。如果亮度为高，则画面亮，如果亮度为低则该画面暗。因此，亮度是画面的黑白部分。
该亮度简档用于从先前帧35中找出与当前帧32的9像素序列30最符合的9像素序列34。在图5的实施例中，将当前帧32的9像素序列30的亮度简档与先前帧35的若干相应的9像素序列34的亮度简档进行比较。为了导出真实的运动，9像素序列30将沿着水平方向36在搜索范围上移动。假设显示出(与当前帧32的9像素序列30的)最佳亮度简档匹配的先前帧35的9像素序列34是正确的像素序列。然后，将这些像素序列30、34用于计算运动矢量。
该搜索范围的典型值包括，例如64个像素(+31...-32)。然而，还可以使用少于64个像素；然而，该比较的结果质量逐渐下降。另一方面，还可以使用多于64个像素。则选择结果的质量提高，然而，这需要更多的计算量。因此，典型地，采用在选择结果的最佳质量与同时地最小计算量之间提供最优化的折衷。
在优选实施例中，针对每个所选运动矢量37，以上述方式来执行单个匹配处理。通过为每个像素序列30分配质量等级和/或失败等级来执行该匹配处理。然后，将质量等级和/或失败等级分配给经历匹配处理的那些像素序列30中的每一个。选择具有最高质量等级和/或最低失败等级的那些像素序列30作为最可能的像素序列。然后，将这些像素序列30用于计算针对水平运动的运动矢量。典型地，但非必要地，将SAD方法(SAD＝绝对差的和)和/或ADRC(自适应动态范围编码)方法用于亮度和/或色度值的比较、
使用预选的运动矢量样本来进行运动估计：
假设场景中目标的运动是逐帧(场)恒定的，并且目标大于像素序列(例如，上述9个像素)，则如果针对亮度简档的匹配检查预选的运动矢量37(所谓的运动矢量样本37)的集合38，则可以更高效地执行匹配处理(参见图5)。例如，可以从相邻像素获取一个所选运动矢量37。如果将已经估计的运动矢量存储在特别针对不同运动矢量样本设计的矢量存储器中，则可以从先前行获取第二所选运动矢量。
指示目标没有运动的零矢量典型地是最常用的运动矢量样本之一。使用该零矢量，以便于更高效地检测未示出运动的画面内的区域。原则上，将要考虑的预选运动矢量37的数量完全取决于期望的运动矢量质量类型。
所选运动矢量的变化：
为了建立运动估计处理，并遵循与恒定运动的偏离，出于测试操作目的，可能需要特定预选运动矢量的变化。这表明对于预选运动矢量样本，将加上或减去特定量的运动。这可以通过向这些运动矢量应用具有不同运动速度量值的变化来实现。所测试的实现方式在先前确定的运动矢量上，在交替更新+/-1像素和+/-4像素的奇像素和偶像素之间进行检查。根据需要或根据提出的需求，对变化的选择是可调整和可变的，例如对变化的选择取决于输入视频信号的分辨率。
对于基于行的运动估计，运动矢量针对场景中的真实运动快速收敛将是非常有利的。因此，针对帧或场的第一行以不同方式处理对所测试的运动矢量的选择。对于帧或场的第一行，由于需要进行测试的第一行之上的行不存在，因此无法以正常方式进行测试。在每个场的第一行中，为正常测试上方行的运动矢量的所选运动矢量加载例如根据三角函数逐像素变化的矢量值。三角函数在可调整的最小值和可调整的最大值之间振荡。出于该目的，还可以采用其他规则振荡函数(例如锯齿函数、正弦函数等)来确定第一行的运动矢量。
匹配处理：
在优选实施例中，匹配处理将失败值分配至每个所测试的运动矢量。在另一实施例中，该值还可以是质量值。还可以评估失败值和质量值用于匹配处理。优选地，将绝对差的和(SAD)用作失败值或至少用于导出失败值。理想地，为了找到最优运动矢量，需要失败值为零。然而，典型地，失败值不同于零。因此，然后，选择与最低失败值相对应的运动矢量作为表示局部场景中目标运动的最可能的运动矢量。
矢量选择的衰减、矢量阻尼：
在优选实施例中，使用取决于不同运动矢量的矢量衰减的阻尼值。这使得能够以相等失败值控制运动矢量和/或为运动矢量选择处理提供特定方向。
矢量存储器：
有利地，将不同运动矢量存储在矢量存储器中。然后，从矢量存储器取出这些运动矢量(如果需要)，用于其他处理和/或用于后继像素的运动估计。
运动估计处理形成递归过程。因此，该矢量存储器的大小主要取决于匹配处理的期望质量等级。在一个实施例中，所测试的实现方式仅包括矢量存储器的一行。在该矢量存储器中，将交替存储每隔一个的运动矢量，使得对来自上方的所测量行的运动矢量的存取是可能的。
通过提供矢量直方图的鲁棒性改进：
在优选实施例中，计算运动矢量直方图以便创建高度可靠并均匀的运动矢量场。该矢量直方图允许矢量多数排序导出实际场景中最多和较少使用的运动矢量。
图6示出了优选实施例，以示意根据本发明的提供运动矢量直方图的基本原理。图6示出了提供运动矢量直方图的矢量直方图发生器40。在图6中的实施例中，矢量直方图发生器40包括由+1递增设备42控制的切换设备41。切换设备41一方面受运动矢量43信息控制，另一方面受递增设备42的控制，该递增设备42在出现下个相同的运动矢量43的情况下将切换设备41转换至计数设备45的下个输入端子。包括不同计数器单元44的计数设备45对每个运动矢量的出现进行计数，并针对每次运动矢量的出现将计数器加1。排序设备46(例如包括简单的比较装置)耦合至计数设备45的不同计数器单元44的输出端子。该排序设备46选择最常用的运动矢量并应用该运动矢量用于估计确定。然后，可以将该最常用的运动矢量存储在运动矢量直方图存储器47中。
可以针对整个帧或场或仅针对帧或场的部分，完成运动矢量直方图的提供。将画面分成水平条纹，并且为每个条纹返回最常用的矢量是非常高效的。在最优选实施例中，可以以非常可靠的方式来检测画面内的滚动新闻条信息。
不可靠矢量检测：
在特定情况下，运动估计将不传递可靠运动矢量。特别对于垂直运动以及对于遮盖和无遮盖区域，匹配处理有时不提供对当前和先前行的可靠存取。然而，不可靠的运动矢量导致补偿处理的相对较大的、非期望的差异。
图7示出了流程图的示例，以示意对不可靠矢量进行检测的过程。在该检测过程中，将先前帧或场中的矢量补偿后的亮度像素值50与矢量补偿后的当前帧或场的亮度像素值51进行比较52。如果该差值52远超过可调整的阈值53，则选择当前运动矢量作为不良矢量54。否则，假设该矢量是可靠矢量55。对该不良矢量54进行标记56，并将矢量存储器的MSB比特设置为例如1。此时，MSB比特指示该矢量是否可用于进一步估计处理。
不良矢量替换：
图8示出了流程图的示例，以示意用于不良矢量替换和错误隐藏的搜索过程。在该搜索过程中，以特殊的方式来处理不良运动矢量以避免引入伪像。在出现不良矢量的情况下，将从针对例如上方行的运动矢量的存储器中取出可靠矢量。因此，优选地，在该搜索过程中仅使用那些没有被标记为不可靠的运动矢量(参见以上关于图7提供的描述)。
该搜索过程例如起始于搜索范围的最外边界，以便找到周围区域的可靠矢量。如果不良矢量信号60指示61良好矢量，则该运动矢量被用于进一步运动估计处理62。否则，搜索过程63开始从先前估计处理中选择运动矢量。如果该搜索过程63指示64不良矢量，则该不良矢量由可靠矢量替换65(同样见图7中的步骤53-55)。在用可靠矢量替换不良矢量之后，该可靠矢量然后被用于运动补偿处理。否则，检查66是否到达搜索范围的末端。如果在66达到搜索范围的末端，则对输出信号进行模糊化67。如果在66还没有到达搜索范围的末端，则搜索过程返回68至步骤63。
自适应错误区域扩展和错误尖峰抑制：
剩余的不可靠矢量典型地导致插值后的画面中的伪像。在一个实施例中(如以上关于图8概述的)，这些伪像可以被对包括区域的该伪像进行的有意模糊化所覆盖。在优选实施例中，从单个尖峰中清除这些包括区域的伪像(在下文中被称为错误区域)，以便提供有效的伪像隐藏。关于图9示出了该过程。图9通过三个示意性示例(A)-(C)示出了根据本发明的伪像隐藏。
可以基于错误尖峰抑制和/或错误区域扩展方法来执行根据本发明的伪像隐藏。在图9(A)-(C)中，图左侧表示伪像隐藏之前的矢量样本，图右侧表示伪像隐藏之后的矢量样本。可靠运动矢量由参考数字70表示，附加地包括箭头以示意尖峰的不可靠运动矢量由参考数字71、72、73表示。
将对单个不可靠矢量71(下文中也被称为尖峰)进行抑制(图9(A))。不对双尖峰72进行抑制(图9(B))。对与单个可靠运动矢量70’相交的双尖峰73进行组合以形成一个统一的三尖峰74区域(图9(B))。在优选实施例中，在以该方式清除尖峰71-73之后，通过该错误区域75的两侧上的一定量的不良矢量76来附加地扩展剩余的错误区域75(图9(B))。典型地，将两个尖峰76添加到错误区域75的两侧上。
该伪像隐藏操作确保模糊滤波器的正当表现。在优选实施例中，该模糊滤波器仅用于沿水平方向的模糊操作。
错误尖峰表示由大部分无错误区域围绕的一个错误的单次出现。
应理解，上述数字数据仅是示意性的，并且适于最佳地提供最优模糊效果。
图10示出了示意如上所述并在图4所示的运动估计设备25中实现的根据本发明的基于行的运动估计的实施例的框图。
运动估计设备25包括：匹配设备80、成本/质量功能设备81、以及矢量选择器设备82，这些设备以串联的方式布置在运动估计设备25的输入侧83和运动估计设备25的输出侧84之间，其中，在运动估计设备25的输入侧83，提供存储在两个行存储器23、24中的图像数据信号X1、X1’，运动矢量信号X4出现在运动估计设备25的输出侧84。在设备元件80-82中，实现关于图5描述的匹配处理和矢量选择。
运动估计设备25还包括一方面连接至输入侧83另一方面连接至输出侧84的矢量质量设备85。矢量质量设备85由图像数据信号X1、X1’和运动矢量信号X4产生包括矢量质量的信息在内的质量信号X6。
运动估计设备25还包括以串联的方式布置在输出侧84和匹配设备80之间的反馈路径中的矢量直方图设备86和矢量多数设备87。这里，在设备元件86、87中，产生矢量直方图来提供关于图6示出和描述的实际场景中最多和较少使用的矢量的排序。因此，元件86、87与图6的矢量直方图发生器40相对应。
运动估计设备25还可以包括另一行存储器88来存储运动矢量数据X4和/或针对矢量质量的数据X6。
运动估计设备25还包括矢量样本设备89。该矢量样本设备89还可以被布置在反馈路径中，并在其输入侧与行存储器88、矢量多数设备87连接，并有利地与另一设备90连接。该另一设备90通过使用具有特定幅度的特殊信号(例如，正弦信号、锯齿信号等)来执行运动矢量样本的改变。然后，该特定信号被用于帧或场的第一行的测试和/或匹配处理和/或更新处理。然而，还可以随机更新帧或场的不同行。在矢量样本设备89的输出侧，矢量样本设备89在其输出侧连接至匹配设备80。
运动估计设备25还包括垂直运动估计设备91。对于垂直运动，上述一维运动估计算法不能完全补偿沿垂直方向的运动。然而，垂直运动的出现可以被用于通过将画面分成不同的区域来导出针对每个区域的垂直运动，以减少画面的相同区域中的补偿。在这种情况下，将对相同画面的不同区域中的行的亮度值进行求和，并针对该画面的每一行单独存储相同画面的不同区域中的行的亮度值。这导致了针对相同画面的不同区域的累积的垂直简档。然后，将整个画面划分成较小的区域，来导出针对这些区域中的每一个的垂直运动。在垂直运动估计设备91中执行该垂直运动估计处理，垂直运动估计设备91连接至输入侧83并在其输出侧提供基于部分的垂直运动索引X7。
因此，如上所述的垂直MEMC可以与水平MEMC无关地执行也可以与水平MEMC组合地来执行，其中，可以分别根据特定情况或存在的运动来执行组合。此外，这样的方法允许实现垂直ME，垂直ME不需要大量的附加存储器容量来分析连续帧的数据，而需要大量的附加存储器容量是现有技术的大多数方法的情况。
运动估计设备25还包括矢量阻尼设备92。在该阻尼设备92中，如上所述的阻尼值可以被用于对矢量样本设备89的矢量样本进行阻尼，并向矢量选择器82提供阻尼后的矢量样本。
下文中，将关于图11更详细地描述在图4的运动补偿设备26中执行的运动补偿处理。图11示出了示意使用如上所述的自适应伪像隐藏的根据本发明的基于行的运动补偿的实施例的框图。
运动补偿设备26包括补偿设备100，补偿设备100根据由运动估计设备25估计的运动矢量X4执行时间运动插值。在优选实施例中，补偿设备100包括中值滤波器，该中值滤波器使用矢量补偿后的先前行、矢量补偿后的当前行和未补偿的先前行的亮度值作为输入数据。附加地，同样可以补偿色度值。
根据矢量质量，将在矢量存储器的局部区域中从上方行搜索到被指示为可靠矢量的替换矢量。如果找不到可靠矢量，则典型地自适应模糊或其他代用方法尝试覆盖该伪像。
运动补偿设备26还包括垂直运动控制设备101，该垂直运动控制设备101将控制信号X8提供给补偿设备100，以便同样将垂直运动的信息并入补偿设备100。
运动补偿设备26还包括不良矢量修正设备102。基于由运动估计设备25提供的信息X4、X6，不良矢量修正设备102对如上关于图8和9示出和描述的不良矢量进行修正。然后，这些与修正后的不良矢量有关的信息X9(与控制信号X8一同)被用于执行补偿设备100内的运动补偿。然后，补偿设备100在其输出侧产生运动补偿后的图像数据信号X10。
运动补偿设备26还包括自适应模糊设备103。基于运动补偿后的图像数据信号X10和由不良矢量修正设备102产生的模糊控制信号，该自适应模糊设备103执行如关于图8和9所描述的自适应模糊。自适应模糊设备103产生可能与图4的图像信号X5相对应的自适应模糊后的图像数据信号X5’。
图12示出了使用被分配至同样用于运动估计设备的去隔行器设备的行存储器的、根据本发明的基于行的MEMC系统的第二实施例的框图。
与图4中的第一实施例不同，去隔行器设备113被布置在行存储器110、111、112和运动补偿设备26之间。去隔行器设备113典型地用于将由视频数据流表示的场转换成随后同样由另一视频数据流表示的完整帧。
基于存储器、用于视频处理的片上解决方案具有现有的内部行缓冲器110-112(所谓的行存储器110-112)，该内部行缓冲器110-112承载来自先前和当前场或帧的视频数据。这些行缓冲器110-112可以位于例如自适应操作运动的时间噪声降低或去隔行单元113内。利用所提出的基于行的MEMC，这些行缓冲器附加地可以对运动估计进行重用。为此并且为了降低来自影片源的运动抖动伪像，使用下拉(pull-down)模式的指示当前插值序列的影片检测器。行缓冲器选择器根据先前和当前视频输入信号将视频信号数据传送至运动估计设备。该技术允许将现有的存储器资源同样用于运动估计，也可以防止用于时间上转换处理的附加带宽。因此，针对运动估计和运动补偿的芯片面积可以降低为最小。
去隔行器设备113使用3个行存储器110、111、112，这三个行存储器在它们的输入侧耦合至存储器总线22并且在它们的输出侧提供行数据。在去隔行器设备内对由行存储器110、111、112提供的该行数据进行处理，然后将该行数据提供给运动补偿设备26。根据本发明，这些行存储器110、111、112附加地还用于运动估计设备25。为此，系统20附加地包括选择器设备114，其中将影片序列X0提供给该选择器设备114。然后，可以经由存储器总线22将该影片序列X0存储在外部存储器28中，并可以通过行存储器110、111和112从该外部存储器28读出该影片序列X0。对于IMC操作，存储在去隔行器设备113的行存储器110、111、112中的该数据还可以用于MEMC。为此，然后，同样将存储在行存储器110、111、112中的数据提供给运动估计设备25和运动补偿设备26。
图13示出了根据本发明的基于行的MEMC系统的第三实施例的框图。
与图2中的第二实施例不同，该第三实施例将基于行的MEMC与类似MCSFI和GFI的非基于矢量的上转换方法进行组合。图13示出了基于行的MEMC与类似MCSFI和GFI的非基于矢量的上转换方法的组合的框图。
GFI(灰度帧插入)表示使视频序列的输入帧率加倍的上转换方法。MCSFI(受运动控制的平滑帧插入)表示受运动检测器控制的上转换方法。还可以提供SFI-方法(平滑帧插入)和/或DFI-方法(动态帧插入)来取代这些上转换方法，而SFI表示使视频序列的输入帧率加倍的上转换方法，DFI表示使视频序列的输入帧率加倍的上转换方法。
典型地，对于那些上转换方法，每单元地检测高对比度区域并从补偿处理中排除该高对比度区域，这是由于那些方法不能在这些区域内进行补偿。因此，像素增益检测器控制衰减器，该衰减器通常从处理后的视频信号到未处理的视频信号衰减，以便减少伪像的引入。基于行的MEMC的本发明同样能够在这些高对比度区域中执行上转换。因此，基于行的MEMC的信号适用于非基于矢量的上转换方法的未处理的衰减器输入。
尽管以上已经示出并描述了本发明的实施例和应用，但对于本领域技术人员显而易见的是，在不背离这里描述的本发明的构思的前提下，更多修改(除了以上所述)是可能的。因此，本发明仅受限于所附权利要求的精神。因此，以上详细描述应当视为示意性的而非限制性的，并且应当理解以下权利要求包括在意在限定本发明的精神和范围的这些权利要求中描述的所有等同物。以上描述并不意在否定要求保护的本发明的范围也不意在否定其任何等同物。
还应当注意，应当将上述实施例、示例和数字数据理解为仅是示例性的。这表明在MEMC系统中可以实现附加系统设备和功能单元以及操作方法和标准。

Claims (23)

1.一种特别针对运动画面的连续帧的运动估计和补偿后的场率上转换、用于视频图像数据中的基于行的运动估计和运动补偿的方法，所述方法包括以下步骤：
-提供包括画面的视频行或该视频行的一部分的视频图像数据在内的视频信号(X1、X1’)；
-将视频图像数据(X1、X1’)缓冲在至少一个行存储器(23、24)中，所述至少一个行存储器(23、24)具有一个视频行的大小或至少输入的或实际处理的视频图像数据的大小。
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述方法包括以下步骤：
-通过对视频图像数据进行检测和分析并根据检测到的运动导出运动矢量来执行运动估计，其中，运动矢量仅包含针对沿着一个方向特别是沿着水平方向的目标运动的运动数据；
-使用用于运动补偿的运动矢量来对画面(14)进行插值。
3.根据前述权利要求中至少一项所述的方法，其中，先前帧的图像数据(X1)从第一行存储器(23)导出，当前帧的图像数据(X1’)从第二行存储器(24)中导出。
4.根据权利要求3所述的方法，其中，还在去隔行器应用(113)和/或时间噪声降低应用中使用第一行存储器(23)和/或第二行存储器(24)。
5.根据前述权利要求中至少一项所述的方法，其中，对于运动估计，采用匹配处理，并且，亮度简档和/或色度简档被用作匹配参数。
6.根据前述权利要求中至少一项所述的方法，其中，匹配处理包括以下步骤：
-提供当前帧或场的行内的第一像素序列(30)；
-提供应当针对其确定运动的给定中心像素(31)周围的先前帧或场的行内的多个第二像素序列(34)；
-连续将第二序列(34)的亮度和/或色度值与第一序列(30)进行比较；
-将质量等级和/或失败等级分配给每个第二序列(34)；
-选择具有最高质量等级和/或最低失败等级的第二像素序列作为最可能的第二序列(34)；
-基于所选第二序列(34)计算沿水平方向的运动矢量(37)。
7.根据权利要求5或6所述的方法，其中，采用基于SAD的方法和/或基于ADRC的方法进行亮度和/或色度值的比较。
8.根据前述权利要求中至少一项所述的方法，其中，运动矢量(37)的预选样本被用于运动估计。
9.根据前述权利要求中至少一项所述的方法，其中，对至少一个所选运动矢量执行改变，以发起运动估计处理和/或遵循与恒定运动的偏离。
10.根据前述权利要求中至少一项所述的方法，其中，与相同帧或场的其他行相比，针对帧或场的第一行以不同方式处理对所选运动矢量(37)的选择。
11.根据前述权利要求中至少一项所述的方法，其中，取决于所选运动矢量的阻尼值被用于改变具有类似失败值的运动矢量和/或将选择处理引入所期望的方向。
12.根据前述权利要求中至少一项所述的方法，其中，运动矢量直方图被用于基于当前帧或场中最多和较少使用的运动矢量来提供运动矢量的排序。
13.根据前述权利要求中至少一项所述的方法，其中，为了检测不可靠的运动矢量，所述方法包括以下步骤：
-将运动矢量补偿后的先前帧或场的亮度像素值(50)与运动矢量补偿后的当前帧或场的亮度像素值(51)进行比较；
-如果在比较步骤中评估的差值超过给定阈值(53)，则选择当前运动矢量作为不可靠矢量(54)；
-标记(56)所选的不可靠矢量(54)，和/或用可靠矢量代替(65)不可靠矢量。
14.根据权利要求12所述的方法，其中，通过未替代的不可靠矢量产生的伪像被对包括该伪像的区域进行的有意模糊化所覆盖。
15.根据前述权利要求中至少一项所述的方法，其中，与水平运动估计和运动补偿处理无关地和/或与水平运动估计和运动补偿处理组合地执行附加垂直运动估计和运动补偿处理。
16.一种特别针对运动画面的连续帧或场中的运动估计和补偿后的场率上转换、用于视频图像数据中的基于行的运动估计和运动补偿的装置(20)，其中，所述装置(20)被配置为执行根据前述权利要求中至少一项所述的方法。
17.根据权利要求16所述的装置，其中，所述装置(20)包括用于存储先前帧的图像数据的第一行存储器(23)和用于存储当前帧的图像数据的第二行存储器(24)。
18.根据权利要求17所述的装置，其中，第一行存储器(23)和/或第二行存储器(24)被配置为还在去隔行器设备(113)和/或时间噪声降低设备中使用。
19.根据权利要求16-18中至少一项所述的装置(20)，其中，所述装置还包括：
-输入端子(21)，用于提供包括视频图像数据在内的视频信号(X1、X1’)；
-缓冲器(23、24)，用于对视频图像数据进行缓冲，其中，缓冲器包括：至少一个行存储器(23、24)，所述至少一个行存储器(23、24)至少具有一个视频行大小或至少输入的或实际处理的视频图像数据的大小；
-运动估计和补偿设备(25、26)，用于执行基于行的运动估计和运动补偿；
-输出端子(27)，用于提供运动补偿后的视频输出信号(X5、X5’)。
20.根据权利要求16-19中至少一项所述的装置，包括运动矢量存储器(88)，特别是第三行存储器(88)，来存储至少一个运动矢量。
21.根据权利要求17-20中至少一项所述的装置，其中，运动估计和补偿设备(25、26)还包括：
-运动估计设备(25)，从存储在第一和第二行存储器中的图像数据(X2、X2’)产生运动矢量X4；
-运动补偿设备，使用存储在第一和第二行存储器(23、24)中的图像数据(X3、X3’)并采用矢量数据(X4)来执行运动补偿。
22.一种包括代码的计算机程序产品，所述代码被配置为实现根据权利要求1至15中任一项所述的方法。
23.一种包括根据权利要求22所述的计算机程序产品的数据载体。
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