CN101473655A - 用于处理视频信号的方法和装置 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种处理视频信号的装置及其方法，通过本发明可以消除视点间图像的冗余以解码视频信号，根据视点间图像之间的相关性生成当前图像的全局运动矢量以解码视频信号，以及根据视点间图像之间的相关性获得当前图像的运动信息以执行运动补偿。本发明包括：从视频信号中提取当前块的属性信息或者当前图像的属性信息，提取当前块的运动跳过信息，以及根据属性信息与运动跳过信息使用参考块的运动信息生成当前块的运动信息。

Description

用于处理视频信号的方法和装置

技术领域

本发明涉及视频信号处理，尤其涉及一种用于处理视频信号的方法及其装置。虽然本发明适用于广泛的应用范围，但尤其适用于解码视频信号。

背景技术

通常，压缩编/解码意味着一系列的信号处理技术，通过通信线路传送数字化信息，或者以适合储存介质的格式储存数字化信息。压缩编/解码的目标包括音频、视频、字符等等。尤其地，针对视频所执行的压缩编/解码技术被称为视频压缩。通常，视频的特征在于具有空间冗余与时间冗余。

发明内容

技术问题

然而，如果空间冗余与时间冗余没有完全被消除，则编码视频信号时的压缩率被降低。

如果空间冗余与时间冗余过量地被消除，则无法生成解码视频信号所需的信息，从而降低重建率。

多视点视频信号(multi-view video signal)中，因为视点间图像(inter-view pictures)大多数仅仅具有因照相机的位置所引起的差值，它们倾向于具有非常高的相关性和重复性。如果视点间图像的重复没有完全被消除或者过量地被消除，则压缩率或者重建率被降低。

因此，本发明在于提供一种用于处理视频信号的方法及其装置，其显著地克服了已有技术的限制与缺陷所造成的一或多个问题。

本发明的目的在于提供一种用于处理视频信号的方法及其装置，消除视点间图像的重复以解码视频信号。

本发明的另一目的在于提供一种用于处理视频信号的方法及其装置，根据视点间图像之间的相关性生成当前图像的全局运动矢量，以解码视频信号。

本发明的再一目的在于提供一种用于处理视频信号的方法及其装置，根据视点间图像之间的相关性获得当前图像的运动信息，以执行运动压缩。

本发明的其它特征及优点将在如下描述中加以阐述，并且部份在下面的描述中显而易见，或者通过本发明的实践而得出。本发明的目的与其它优点将通过本发明所记载的说明书和权利要求中特别指明的结构并结合附图部份得以实现和获得。

有益效果

本发明提供以下效果或者优点。

首先，在视频信号编码中，本发明能够部份地省略之间具有高相关性的运动矢量，从而提高压缩率。

第二，在视频信号编码中，本发明能够省略具有高重复性的运动信息，从而提高压缩率。

第三，即使当前块的运动信息没有被传送，本发明可计算与当前块的运动信息非常类似的另一运动信息，从而提高重建率。

附图说明

图1为与条带对应的全局运动矢量的例子的示意图；

图2为与图像内的对象或背景对应的全局运动矢量的例子的示意图；

图3至图5为全局运动矢量的多种传送方法的示意图；

图6为根据图4所示方法的语法的例子的示意图；

图7为根据图5所示方法的语法的例子的示意图；

图8为解释根据本发明的一个实施例的视频信号处理方法的概念示意图；

图9为根据本发明的一个实施例的视频信号处理装置的方框图；

图10为根据本发明的一个实施例的视频信号处理方法的流程图；

图11为解释根据本发明的另一实施例的视频信号处理方法的概念示意图；

图12为根据本发明的另一实施例的视频信号处理装置的方框图；

图13为图12所示的运动信息获取单元的详细方框图；

图14为根据本发明的另一实施例的视频信号处理方法的流程图；

图15为图14所示的运动信息生成步骤(S300)的详细流程图；

图16与图17为运动跳过模式的语法的例子的示意图；以及

图18与图19为运动跳过标志信息的含义的例子的示意图。

最佳模式

为了获得本发明的这些目的与其它优点，如同具体及广泛描述地，根据本发明的一种用于处理视频信号的方法包括以下步骤：从视频信号中提取当前块的属性信息或当前图像的属性信息；提取所述当前块的运动跳过信息；以及根据所述属性信息与所述运动跳过信息，使用参考块的运动信息生成所述当前块的运动信息。

为了获得本发明的这些目的与其它优点，本发明的一种用于处理视频信号的方法包括以下步骤：从视频信号中提取至少一个全局运动矢量，对应于其上包括有当前块的第一域上的图像，获得第一域上的图像的时间信息，以及使用第一域上图像的至少一个全局运动矢量与时间信息生成当前图像的全局运动矢量，其中此全局运动矢量对应于第一域上的图像内的至少一个块。

为了进一步获得本发明的这些目的与其它优点，本发明的一种用于处理视频信号的方法包括以下步骤：提取单元提取至少一个全局运动矢量，对应于其上包括当前块的第一域上的图像，以及使用最近提取的至少一个全局运动矢量生成当前图像的全局运动矢量，其中此全局运动矢量对应于第一域上的图像内的至少一个块。

为了进一步获得本发明的这些目的与其它优点，本发明的一种用于处理视频信号的方法包括以下步骤：为与当前块对应的比特流提取优先级信息，如果此比特流根据优先级信息被解析，提取至少一个全局运动矢量，对应于其上包括当前块的第一域上的图像，以及使用至少一个全局运动矢量生成当前图像的全局运动矢量，其中此全局运动矢量对应于第一域上的图像内的至少一个块。

为了进一步获得本发明的这些目的与其它优点，本发明的一种用于处理视频信号的方法包括以下步骤：搜索与当前块对应的参考块，从视频信号获得参考块的运动信息，使用参考块的运动信息生成当前块的运动信息，使用当前块的运动信息计算当前块的预测值，以及使用当前块的预测值重建当前块，其中参考块所处的位置是从当前块的相同位置移动当前图像的全局运动矢量而得。

可以理解的是，如上所述的概括说明和随后所述的详细说明均是具有代表性和解释性的说明，并且是为了进一步解释本发明的权利要求。

实施本发明的模式

现在结合附图的例子对本发明的较佳具体实施方式作详细说明。

首先，本发明中的运动信息应该被解释为包括视点间方向(inter-view direction)的运动信息以及时间方向的运动信息的一种概念。此外，运动矢量(motion vector)应该被解释为包括视点间方向的差异偏移(disparity offset)以及时间方向的运动偏移(motion offset)的一种概念。

第一域并非限制于时间方向。第一域上的图像并非限制于包括相同视点的一组图像。第二域并非限制于视点间方向(或者空间方向)。第二域上的图像并非限制于具有相同时间(temporal instance)的一组图像。

以下描述解释的是全局运动矢量或者全局差异矢量(globalmotion vector或global disparity vector；以下称GDV)的概念，以及在当前图像(或条带)的全局运动矢量没有被传送时使用另一运动图像的全局运动矢量导出当前图像的全局运动矢量的方法。接下来，以下描述解释的为在当前块的运动信息(宏块类型、参考图像索引、运动矢量等)没有被传送，也就是在运动跳过模式时使用相邻视点(neighboring view)的运动信息生成当前块的运动信息的方法。

1.全局运动矢量(GDV)的推导

1.1 全局运动矢量的概念、类型以及传送方法

与局部区域(例如，宏块、块、像素等)相对应的运动矢量相比，全局运动矢量或者全局差异矢量(以下称为GDV)为对应于包括局部区域的整个区域的运动矢量。这个例子中，整个区域可对应于单个条带、单个图像或者整个序列。部份例子中，整个区域可对应于至少一个以上的对象区域或背景。

同时，运动矢量可具有一个像素单元或者1/4像素单元的值。但是，全局运动矢量(GDV)可具有一个像素单元或者1/4像素单元的值，或者4×4单元、8×8单元或者宏块单元的值。

全局运动矢量可通过多种方式被传送。可为一个图像内的每个条带或者每个图像传送全局矢量。在锚图像(anchor picture)的情况下可只为每个条带传送全局运动矢量。仅当存在非锚图像的视点相关性(view dependency)时，可为锚图像的各条带传送全局运动矢量。

以下描述中，参考图1与图2解释全局运动矢量的概念。并且，参考图3至图5解释多种传送全局运动矢量的方法。

图1为对应于条带的全局运动矢量的例子，以及图2为与图像内的对象或者背景对应的全局运动矢量的例子。

请参考图1，运动矢量(mv)对应于宏块(a1，a2，a3，...)。而全局运动矢量(GDV)为与条带(A)相对应的运动矢量。

请参考图2，对象区域(A1，A2，...)存在于单个条带(A)中。对象区域(A1，A2，...)可被指定为左上角位置top_left[n]或者右下角位置bottom_right[n]。存在全局运动矢量GDV[1]与GDV[n]以对应对象区域(A1，A2，...)。存在全局运动矢量GDV[0]以对应除了该对象区域之外的背景。

图3至图5为各种传送全局运动矢量的方法的示意图。

请参考图3的(a)，为各图像传送全局运动矢量GDV[i](其中i表示图像索引)(在双向预测(biprediction)的例子中，两个全局运动矢量)。

请参考图3的(b)，如果图像中包括至少一个条带，为各条带传送全局运动矢量GDV[i][j](其中j表示条带索引)(双向预测的例子中，两个全局运动矢量)。

请参考图4，在图像中的锚图像的例子中，传送全局运动矢量GDV[a_n][j](其中a_n表示锚图像索引)(双向预测的例子中，两个全局运动矢量)。非锚图像的例子中，不传送全局运动矢量。图6为通过图4所示方法传送全局运动矢量的例子的语法的示例。

请参考图6，条带类型信息slice_type包括在条带标头mvc_header()中。当前条带所属的图像为锚图像的情况下，如果条带类型为P，则传送单个全局运动矢量global_disparity_mb_10[compIdx]。相同条件下，如果条带类型为B，则传送两个全局运动矢量global_disparity_mb_11[compIdx]。

请参考图5，和图4所示的方法一样，锚图像的情况下传送全局运动矢量GDV[a_n][j]。对于所有的视点S0、S1、S2以及S3并非都要传送，仅仅当锚图像所属的视点(S1、S3)处存在非锚图像的视点相关性view_dependency_non_anchor时(即，在非锚图像参考不同视点的图像时)，传送全局运动矢量。对于不存在非锚图像的视点相关性view_dependency_non_anchor的视点(S0、S2)例子中，不传送全局运动矢量。图5所示的方法可有效用于全局运动矢量仅仅用作运动跳过模式而没有用作其它用法的情况。这将在下面对运动跳过模式的描述中加以解释。图7表示通过图5所示的方法传送全局运动矢量的语法的示例。

请参考图7，语法几乎与图6所示的先前的语法一样。其中存在的差别在于，非锚图像的视点相关性view_dependency_non_anchor被增加至用于传送全局运动矢量的条件中。并且增加锚图像的视点相关性view_dependency_anchor的条件，以指示锚图像是否参考不同视点的图像，这可以是提取锚图像的全局运动矢量的必要条件。视点相关性的细节将在‘2.1运动跳过模式判断过程’中加以解释。

通过图4或者图5所示的方法传送全局运动矢量的情况，即非锚图像的话就不传送全局运动矢量时，使用锚图像的全局运动矢量导出非锚图像的全局运动矢量的过程在以下描述中被解释。

1.2 全局运动矢量的提取与推导

图8为根据本发明的一个实施例的视频信号处理方法的概念解释图，图9为本发明实施例的视频信号处理装置的方框图，以及图10为本发明实施例的视频信号处理方法的流程图。

请参考图8，因为当前块(当前宏块)对应于非锚图像，当前图像的全局运动矢量没有被传送。相反，时间上的前向相邻锚图像的全局运动矢量GDV_A与时间上的后向相邻锚图像的全局运动矢量GDV_B被传送。这个例子中，下面结合图9以及图10详细地解释使用相邻锚图像的全局运动矢量GDV_A与GDV_B中的至少一个生成当前图像的全局运动矢量GDVcur的过程。

请参考图9以及图10，根据本发明的一个实施例的视频信号处理装置100的选择接收单元105接收比特流，其所对应的情况是基于比特流或者接收单元(图中未表示)的优先级信息，比特流或者接收单元的优先级(等于或者)高于预先设定的优先级的情况。这个例子中，如果该优先级信息的值较低，可将优先级设得较高。

例如，优先级信息被设定为5，比优先级信息为4的优先级高。这个例子中，如果预先设定的优先级信息为‘5’，选择接收单元105仅仅接收优先级信息等于或者小于‘5’(例如，0、1、2、3或者4)的比特流，不会接收优先级信息等于或者大于‘6’的比特流。

因此，选择接收单元105接收的比特流被输入至图像信息提取单元110。

图像信息提取单元110提取锚图像标志信息(anchor_pic_flag)(步骤S110)。

然后，图像信息提取单元110根据锚图像标志信息判断当前图像是否为锚图像(步骤S120)。

如果当前图像为锚图像(步骤S120中的‘否’)，全局运动矢量提取单元122提取当前图像(锚图像)的全局运动矢量，然后结束此过程(步骤130)。

如果当前图像不是锚图像(步骤S120中的‘是’)，全局运动矢量生成单元124搜索与当前图像邻近的相邻锚图像，然后提取搜索到的相邻锚图像的全局运动矢量GDV_A与GDV_B(步骤S140)。

如果必要的话，全局运动矢量生成单元124计算当前图像与相邻锚图像的图像顺序号(picture order count；POC)(POCcur、POC_A以及POC_B)(步骤150)。

接下来，使用步骤S140中提取的全局运动矢量GDV_A与GDV_B(以及步骤150计算的图像顺序号(POC：POCcur、POC_A以及POC_B))，全局运动矢量生成单元124生成当前图像的全局运动矢量GDVcur(步骤S160)。步骤S160中，可使用如下的多种方法生成当前图像的全局运动矢量GDVcur。

首先，请参考公式1，常数(c)乘以锚图像的全局运动矢量GDVprev，生成当前图像的全局运动矢量GDVcur。

锚图像的全局运动矢量GDVprev可为：1)最近提取的锚图像的全局运动矢量；或者2)时间上的后向或者时间上的前向相邻锚图像的全局运动矢量(GDV_B或者GDV_A))。这个例子中，为了判断‘前向’或者‘后向’，可考虑图像顺序号(POC：POCcur、POC_A以及POC_B)，这并非限制本发明。

常数(c)可为预先设定值或者使用图像顺序号(POCcur、POC_B)计算的值。

因此，公式1的方法在计算量与数据储存容量上具有优势。

[公式1]

GDV_cur＝c*GDV_prev

其次，请参考公式2，使用步骤S150中计算的图像顺序号(POC：POCcur、POC_A以及POC_B)计算当前图像与相邻图像之间的相邻程度(POCcur-POC_A或POC_B-POC_A)。使用该相邻程度以及步骤S140中提取的相邻锚图像的全局运动矢量GDV_A与GDV_B生成当前图像的全局运动矢量GDVcur。

如果时间上的前向相邻锚图像的全局运动矢量GDV_A的值与时间上的后向相邻锚图像的全局运动矢量GDV_B的值之间的差值相当大，这种方法能够更加准确地计算当前图像的全局运动矢量。

[公式2]

${\mathrm{GDV}}_{\mathrm{cur}}={\mathrm{GDV}}_A+[\frac{{\mathrm{POC}}_{\mathrm{cur}}-{\mathrm{POC}}_A}{{\mathrm{POC}}_B-{\mathrm{POC}}_A}\×({\mathrm{GDV}}_B-{\mathrm{GDV}}_A]$

至此，以上描述解释了全局运动矢量的概念、多种传送方法以及推导过程。

以下描述中，详细解释利用全局运动矢量的运动跳过模式。

2.运动跳过模式

首先，如果帧间预测(inter-prediction)所需的运动信息(例如，块类型、参考图像信息、运动矢量等)没有被传送，根据本发明的运动跳过模式使得处理器本身可以通过使用不同图像的另一运动信息来生成当前图像的运动信息。尤其，因为视点间图像为改变照相机的位置对相同对象所生成的图像，之间具有极大的相似性，所以当前图像的运动信息极度类似于另一视点的运动信息。因此，多视点视频信号的情况下，本发明的运动跳过模式具有优势。

以下结合附图详细解释本发明的运动跳过模式。

图11为解释根据本发明的另一实施例的视频信号处理方法的概念图，图12为根据本发明的另一实施例的视频信号处理装置的方框图，图13为图12所示的运动信息获取单元的详细方框图，图14为根据本发明的另一视频信号处理方法的流程图，以及图15为图14所示的运动信息生成步骤(步骤S300)的详细流程图。

首先，下面结合图11解释本发明的运动跳过模式的概念。

请参考图11，如果当前块(当前宏块)为运动跳过模式，使用当前图像的全局运动矢量GDVcur搜索相邻视点的对应块(或者参考块)，然后获得对应块的运动信息。

请参考图12与图13，根据本发明的另一实施例的视频信号处理装置200包括选择接收单元205、运动跳过判断单元210、运动信息获取单元220、运动补偿单元230以及块重建单元(图中未表示)。视频信号处理装置200可连接全局运动矢量获取单元320。这个例子中，运动信息获取单元220包括运动信息提取单元222以及运动信息生成单元224。选择接收单元205与先前的选择接收单元105具有相同的配置。选择接收单元205所接收的比特流被输入运动跳过判断单元210。

运动跳过判断单元210提取运动跳过信息(motion_skip_flag)等，以判断当前块是否处于运动跳过模式。其细节将结合图14、图16以及图17在‘2.1运动跳过模式的判断’中加以解释。

如果当前块未处于运动跳过模式，运动信息获取单元220的运动信息提取单元222提取当前块的运动信息。

如果当前块处于运动跳过模式，运动信息生成单元224跳过运动信息的提取，搜索对应块，然后获得对应块的运动信息。其细节将结合图15在‘运动跳过模式的运动信息生成过程’中加以解释。

使用运动信息获取单元220获得的运动信息(例如运动矢量(mvLX)、参考图像索引(refIdxLX))，运动补偿单元230通过执行运动补偿以生成当前块的预测值。

块重建单元使用当前块的预测值重建当前块。

并且，全局运动矢量获取单元320获得当前块所属的当前图像的全局运动矢量GDVcur。全局运动矢量获取单元320与先前图9所示的全局运动矢量获取单元120具有相同的配置。因此，以下描述中将省略对全局运动矢量获取单元320的描述。

2.1 运动跳过模式判断过程

结合图12与图14，解释运动跳过判断单元210判断当前块是否处于运动跳过模式的过程。

首先，从条带层(slice layer)提取运动跳过索引信息(motion_skip_idc)(S210)。这个例子中，信息中的运动跳过索引信息(motion_skip_idc)指示属于条带(图像或者序列)的块中是否有使用运动跳过模式。如果运动跳过索引信息(motion_skip_idc)为‘0’，则表示属于此条带的块均没有使用运动跳过模式。因此，如果运动跳过索引信息(motion_skip_idc)为‘0’，则没有块对应于运动跳过模式。因此，无须提取运动跳过标志信息(motion_skip_flag)，其中运动跳过标志信息(motion_skip_flag)指示运动跳过模式是否使用于宏块层的各个块。因此，如果由没使用运动跳过模式的块构成的条带被频繁生成的话，则将运动跳过索引信息设定为包括于条带层中(或图像参数集(picture parameter set；PPS)或序列参数集(sequence parameterset；SPS))，这有利于压缩率或者计算量。

接下来，包括锚图像标志信息(anchor_pic_flag)的当前块的属性信息或者当前图像的属性信息被提取(S220)。这个例子中，锚图像标志信息(anchor_pic_flag)为指示当前图像是否为锚图像的信息。如果当前图像为锚图像，则难以使用运动跳过模式。因此，如果当前图像为锚图像，则也无须提取运动跳过标志信息。

在当前块所属的视点处，判断非锚图像的视点相关性(view_dependency_non_anchor)(步骤S230)。非锚图像的视点相关性(view_dependency)指示当前图像是否与其他视点相关。因为当前图像可参考其他视点的图像，这意味着在解码其他视点之前无法解码当前图像。

根据序列参数集扩展信息(sequence parameter set extensioninformaiton)判断视点相关性。使用序列参数集扩展信息的视点相关性的判定过程可被执行于宏块层的解析过程之前。

同时，根据视点间参考的数目信息(num_non_anchor_refs_1X)以及视点ID信息(non_anchor_ref_1X)，可判定非锚图像的视点相关性(view_dependency_non_anchor)。如果非锚图像中不存在视点相关性，相邻视点的运动信息不在当前图像(非锚图像)被解码前被解码(然而，排除多回路的例子)。因此，因为相邻视点的运动信息无法用于解码当前图像，如果非锚图像的视点相关性不存在，可以约定不使用运动跳过模式。因此，如果达成一致，当然则无须提取运动跳过标志信息。

接下来，在当前块所属的视点，判定锚图像的视点相关性(view_dependency_anchor)(S240)。锚图像中的视点相关性(view_dependency)指示是否存在当前图像的相邻视点。这意味着存在差异矢量(例如全局运动矢量GDV_A或者GDV_B)，其表示当前视点与相邻视点之间的差值。

根据视点间参考的数目信息(num_anchor_refs_1X)以及视点ID信息(anchor_ref_1X)，可判定锚图像的视点相关性(view_dependency_anchor)。如果锚图像中不存在视点相关性，锚图像的全局运动矢量(GDV_A或者GDV_B)则无法存在。尤其，因为搜索当前块的对应块所需的全局运动矢量没有被传送，所以如果锚图像的视点相关性不存在，可以约定不使用运动跳过模式。因此，如果达成一致，则当然无须提取运动跳过标志信息。

同时，无须完整地执行步骤S210至S240，而是可根据计划执行上述步骤中的至少一个。例如，如果设定为使用非锚图像的运动跳过模式，则仅仅执行步骤S220。如果运动跳过模式被设定为只可用于非锚图像的相关性存在的情况的话，则执行步骤S210与步骤S230。此外，如果运动跳过模式被设定为只适用于锚图像的视点相关性存在的情况的话，则执行步骤S220至S240。如果同意使用运动跳过索引信息，则仅仅执行步骤S210。

通过步骤S210至S240获得多种类型的信息以提取运动跳过标志信息之后，如果信息满足一定的条件(步骤S250的‘是’)，则提取运动跳过标志信息(motion_skip_flag)(步骤S260)。

图16与图17为运动跳过模式的语法的示例。图16表示运动跳过模式的先决条件为非锚图像(if(！anchor_picflag))的语法。图17表示运动跳过模式的先决条件包括非锚图像的视点相关性(if(&&view_dependency_non_anchor_pic))与锚图像的视点相关性(if(&&view_dependency_anchor_pic))以及非锚图像的语法。

然后，使用步骤S260提取的运动跳过标志信息(motion_skip_flag)判定当前块是否处于运动跳过模式(步骤S270)。图18与图19为运动跳过标志信息的含义的例子的示意图。如果约定如图18所示，步骤S270仅仅判定当前块是否处于运动跳过模式。如果约定如图19所示，则进一步判定对应块的方向是空间前向或者是空间后向。本发明并非限制于图18与图19所示的表格。

步骤S270做出判定结果，如果判定当前块未处于运动跳过模式(步骤S270中的‘否’)，则提取当前块的运动信息(步骤S280)。这个例子中，运动信息包括宏块类型(mb_type)、参考图像索引(refIdxLX)、运动矢量(mvLX)等，这并非限制本发明。如果当前块处于运动跳过模式(步骤S270中的‘是’)，则进行运动信息生成过程(步骤S300)。步骤S300的细节结合图15在以下章节中加以解释。

2.2 运动跳过模式的运动信息生成过程

如果判定当前块处于运动跳过模式，则开始进行运动信息生成过程。

请参考图13与图15，如果当前块处于运动跳过模式，运动信息生成单元224的运动信息跳过单元224a跳过运动信息的提取(步骤S310)。

接下来，对应块搜索单元224b在相邻块中搜索对应块。为了搜索对应块，对应块搜索单元224b优先地判断对应块所在的相邻视点(步骤S320)。这个例子中，相邻视点为与当前块所属视点不同的视点，并且图像的此视点包括的运动信息适合用作当前块的运动信息。

当前块的相邻视点的视点识别符(view_id)可通过条带或者宏块层所包括的特别变量(motion_skip_view_id或interview_base_view)而被明确地传送。另一种方法不是明确地被传送，而是相邻视点的视点识别符可根据前述的当前图像的视点相关性(view_dependency_non_anchor)，估计当前块的相邻视点的识别符。例如，该识别符可被确定为当前视点(view_id)的锚图像为了视点间预测所参考的图像的视点(anchor)refL0[view_id][i])中与当前视点最接近的视点(anchor_refL0[view_id][0])，这并非限制本发明。

同时，如果步骤S260中提取的运动跳过标志信息被约定按照图19所示，则可使用运动跳过标志信息判定从最接近当前视点的视点中选择的是前向视点还是后向视点。

对应块搜索单元224b获得当前块的全局运动矢量(GDVcur)以搜索对应块(步骤S330)。步骤S330中获得的当前块的全局运动矢量(GDVcur)可以由本发明的一个实施例的视频信号处理装置100的全局运动矢量获取单元120根据相邻锚图像的运动矢量(GDV_A、GDV_B)计算得出，或者对应于预先设定值(GDV_{predetermined})或由预定方法计算得出的值，这并非限制本发明。

对应块搜索单元224b使用步骤S320判定的相邻视点以及步骤S330获得的全局运动矢量判定对应块(步骤340)。尤其，对应块(mbAddrNeighbor)位于从当前块的相同位置(mbAddr)移动全局运动矢量(globalDisparitymbLX)的位置。对应块的地址可通过公式3被计算。

[公式3]

mbAddrNeighbor＝mbAdrr+globalDisparityMbLX[1]*PicWidthInMbs+globalDisparityMbLX[0]

请参考公式3，对应块的地址(mbAddrNeighbor)为全局运动矢量的地址值(globalDisparityMbLX)加上当前块的地址(mbAdrr)的结果。这个例子中，全局运动矢量的地址值(globalDisparityMbLX[1]*PicWidthInMbs+globalDisparityMbLX[0])为通过由图像内的水平方向的块数(PicWidthInMbs)乘以y轴线分量(globalDisparityMbLX[1])而计算得出的值，增加x轴线的分量(globalDisparityMbLX[0])至乘法结果，然后转换2维矢量为1维索引。这个例子中，对应块优先被判定为存在于相邻视点图像中的具有和当前块相同时间的图像内。

运动信息获取单元224c提取对应块的运动信息(S350)。对应块的运动信息可为运动信息提取单元222所提取的信息。如果无法提取对应块的运动信息，例如，如果对应块仅仅执行帧内预测(intra-prediction)而不执行帧间预测(inter-prediction)，则改变步骤S320中判定的相邻视点，提取所改变的对应块的运动信息。

例如，如果步骤S320中最接近当前视点的前向视点被判定为相邻视点，则最接近当前视点的后向视点被判定为相邻视点。

最后，运动信息获取单元224c使用步骤S350提取的运动信息获得当前块的运动信息(S360)。这个例子中，对应块的运动信息可用作当前块的运动信息，这并非限制于本发明。

工业实用性

因此，本发明可应用于多视点的视频编码与解码。虽然本发明以前述的较佳实施例揭露如上，但其并非用以限定本发明。本领域的技术人员应当意识到在不脱离本发明所附的权利要求所揭示的本发明的精神和范围的情况下，所作的更动与润饰均属于本发明的专利保护范围之内。关于本发明所界定的保护范围请参照所附的权利要求。

Claims (20)

1.一种用于处理视频信号的方法，包括：

从视频信号中提取当前块的属性信息或当前图像的属性信息；

提取所述当前块的运动跳过信息；以及

根据所述属性信息与所述运动跳过信息，使用参考块的运动信息生成所述当前块的运动信息。

2.如权利要求1所述的方法，其中，所述当前块的属性信息或者所述当前图像的属性信息进一步包括锚图像标志信息，其指示所述当前块是否属于锚图像或者所述当前图像是否为锚图像，并且如果所述当前块属于非锚图像或者如果所述当前图像为非锚图像，则执行所述运动跳过信息的提取。

3.如权利要求1所述的方法，进一步包括：使用所述当前块所位于的第一域上的图像信息，估计第一域上的图像与第二域上的图像之间的视点相关性信息，其中，根据所述视点相关性信息执行所述运动信息的生成。

4.如权利要求3所述的方法，其中，所述第一域是在时间方向上，且所述第二域是在视点间方向上。

5.如权利要求3所述的方法，其中，所述视点相关性信息包括锚图像间视点相关性信息以及非锚图像间视点相关性信息中的至少一个。

6.如权利要求5所述的方法，其中，根据所述非锚图像间相关性信息，在所述当前块所位于的第一域上存在非锚图像间视点相关性的情形下，执行所述运动跳过信息的提取。

7.如权利要求5所述的方法，其中，根据所述锚图像间相关性信息，在所述当前块所位于的第一域上存在锚图像间视点相关性的情形下，执行所述运动跳过信息的提取。

8.如权利要求3所述的方法，其中，使用序列参数集扩展信息中包含的参考域的数目信息和参考域的识别信息估计所述视点相关性信息。

9.如权利要求3所述的方法，其中，根据所述当前块所位于的第一域上的图像与第二域上的图像间的视点相关性，确定所述参考块在第二域上的位置。

10.如权利要求1所述的方法，其中，包含有所述参考块的相邻图像与所述当前图像在第一域上位于相同时间。

11.如权利要求1所述的方法，其中，使用所述当前图像的全局运动矢量搜索所述参考块。

12.如权利要求11所述的方法，其中，使用所述锚图像的全局运动矢量生成所述当前图像的全局运动矢量。

13.如权利要求11所述的方法，其中，根据所述当前图像与所述锚图像之间的相邻程度生成所述当前图像的全局运动矢量。

14.如权利要求13所述的方法，其中，根据所述当前图像的图像顺序号与所述锚图像的图像顺序号确定所述相邻程度。

15.如权利要求11所述的方法，其中，所述当前图像的全局运动矢量为最近提取的全局运动矢量。

16.如权利要求1所述的方法，其中，所述运动信息包括块类型信息、运动矢量以及参考图像索引中的至少一个。

17.如权利要求1所述的方法，其中，所述视频信号被作为广播信号接收。

18.如权利要求1所述的方法，其中，所述视频信号通过数字媒体被接收。

19.一种计算机可读介质，其包括其中记录有执行如权利要求1所述的方法的程序。

20.一种用于处理视频信号的装置，包括：

属性信息提取单元，用于提取当前块的属性信息或者当前图像的属性信息；

运动跳过判断单元，用于提取所述当前块的运动跳过信息；以及

运动信息生成单元，用于根据所述属性信息与所述运动跳过信息，使用参考块的运动信息生成所述当前块的运动信息。

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