DE60119931T2

DE60119931T2 - Verfahren und Vorrichtung zur Kompensation von fehlerhaften Bewegungsvektoren in Bilddaten

Info

Publication number: DE60119931T2
Application number: DE60119931T
Authority: DE
Inventors: Soroush Stocton Close Ghanbari; Miroslaw Bober
Original assignee: Mitsubishi Electric Information Technology Centre Europe BV Great Britain; Mitsubishi Electric Corp; Mitsubishi Electric Information Technology Corp
Current assignee: Mitsubishi Electric R&D Centre Europe BV Great Britain; Mitsubishi Electric Corp; Mitsubishi Electric Information Technology Corp
Priority date: 2001-10-05
Filing date: 2001-10-05
Publication date: 2007-04-26
Anticipated expiration: 2021-10-06
Also published as: EP1659802B1; EP1301044A1; US20060262855A1; EP1659802A1; JP2009105950A; JP2003199113A; EP1301044B1; DE60135036D1; US20030081681A1; DE60119931D1

Description

Die Erfindung betrifft ein Verfahren und eine Vorrichtung zum Verarbeiten von Bilddaten. Die Erfindung betrifft insbesondere ein Verfahren zum Verarbeiten von Bilddaten, um Fehler zu kompensieren, die zum Beispiel als eine Folge der Übertragung auftreten. Die Erfindung befasst sich insbesondere mit Fehlern in Bewegungsvektoren.
Bilddaten, insbesondere komprimierte Videobitdatenströme, sind sehr fehlerempfindlich. Zum Beispiel kann ein einzelner Bitfehler in einem kodierten Videobitdatenstrom zu einer ernsten Verschlechterung in der dargestellten Bildqualität führen. Fehlerkorrekturschemata sind bekannt und weit verbreitet, aber sie sind nicht immer erfolgreich. Wenn Fehler, zum Beispiel Bitfehler, die während der Übertragung auftreten, nicht vollständig durch ein Fehlerkorrekturschema korrigiert werden können, ist bekannt, dass Fehlererfassung und -verschleierung verwendet werden, um die Verschlechterung des Bildes, die durch den Fehler verursacht ist, zu verbergen.
Bekannte Arten von Fehlerverschleierungsalgorithmen fallen allgemein in zwei Klassen: räumliches Verschleiern und zeitliches Verschleiern. Beim räumlichen Verschleiern werden fehlende Daten unter Verwenden der benachbarten räumlichen Information rekonstruiert, während sie beim zeitlichen Verschleiern durch Verwenden von Daten in vorhergehenden Einzelbildkadern rekonstruiert werden.
Ein bekanntes Verfahren zum Durchführen zeitlicher Verschleierung durch Ausnützen der zeitlichen Korrelation in Videosignalen besteht darin, einen beschädigten Makroblock (MB) durch den räumlich entsprechenden MB im vorhergehenden Einzelbildkader zu ersetzen, wie in der US-Patentschrift 5,910,827 offenbart. Dieses Verfahren wird als der Kopieralgorithmus bezeichnet. Obwohl dieses Verfahren einfach umzusetzen ist, kann es schlechte Verschleierung in Bereichen erzeugen, wo Bewegung vorhanden ist. Eine deutliche Verbesserung kann durch Ersetzen eines beschädigten MBs mit einem bewegungskompensierten Block aus dem vorhergehenden Einzelbildkader erzielt werden. 1 veranschaulicht diese Technik. Jedoch ist, um dies erfolgreich durchzuführen, ein Bewegungsvektor erforderlich und der Bewegungsvektor kann nicht verfügbar sein, wenn die Makroblockdaten beschädigt sind.
2 zeigt einen zentralen MB mit seinen 8 benachbarten Blöcken. Wenn ein Bewegungsvektor verloren geht, so kann er aus den Bewegungsvektoren der benachbarten MBs abgeschätzt werden. Das ergibt sich, da normalerweise die Bewegungsvektoren der MBs, die einem zentralen MB benachbart sind, wie in 2 gezeigt, in einem gewissen Ausmaß mit dem zentralen MB korrelieren, da benachbarte MBs sich in einem Bild oft auf ähnliche Weise bewegen. 3 stellt Bewegungsvektoren für benachbarte MBs dar, die in eine ähnliche Richtung weisen. US-Patentschrift 5,724,369 und US-Patentschrift 5,737,022 betreffen Verfahren, wo beschädigte Bewegungsvektoren durch einen Bewegungsvektor aus einem benachbarten Block ersetzt werden. Es ist bekannt, eine Schätzung des Bewegungsvektors für den zentralen MB vom Durchschnitt (d.i. Mittel oder Median) der Bewegungsvektoren der benachbarten Blöcke abzuleiten, wie in US-Patentschrift 5,912,707 offenbart. Wenn ein gegebener MB beschädigt ist, ist es wahrscheinlich, dass die horizontal anschließenden MBs ebenfalls beschädigt sind, wie in 4 dargestellt. Folglich können jene Bewegungsvektoren in der Durchschnittsberechnung weggelassen werden.
Allgemein gesprochen, wird der Median dem Mittel vorgezogen, aber er erfordert eine bedeutsame Menge an Verarbeitungsleistung. Solch ein computertechnisch teurer Lösungsweg kann insbesondere für bestimmte Anwendungen, wie Mobiltelefone, unerwünscht sein.
Wie oben erwähnt, bewegen sich benachbarte MBs in einem Bild oft auf ähnliche Weise, insbesondere wenn sie zum selben Objekt gehören. Es ist daher als eine allgemeine Regel vernünftig, einen beschädigten Bewegungsvektor mit Bezugnahme auf Bewegungsvektoren für benachbarte MBs abzuschätzen. Jedoch können manchmal die benachbarten Blöcke nicht die gleiche Bewegung aufweisen, vielleicht weil unterschiedliche Blöcke sich auf unterschiedliche Objekte beziehen, die sich in unterschiedliche Richtungen bewegen. Mit anderen Worten gesagt, Bewegungsvektoren sind oft nicht an oder um Objektgrenzen im Bild gleichförmig oder in Korrelation. Folglich kann eine Abschätzung der Bewegungsvektoren, welche den Durchschnitt benachbarter Bewegungsvektoren bilden, wie oben beschrieben, ein falsches Ergebnis ergeben, mit einer entsprechenden Verringerung in der Qualität des dargestellten Bildes. Zum Beispiel unter der Annahme, dass die oberste Reihe der MBs sich auf ein Objekt bezieht, welches sich in eine erste Richtung bewegt, und die unterste Reihe von MBs sich auf ein Objekt bezieht, welches sich in die entgegengesetzte Richtung bewegt, dann ist der Durchschnittswert null, wohingegen sich der zentrale MB tatsächlich auf das Objekt bezieht, das sich in die erste Richtung bewegt.
EP-A-0 645 933 betrifft Verfahren zum Abschätzen eines Bewegungsvektors für einen Fehlerblock, wobei der mittlere Wert der benachbarten Bewegungsvektoren verwendet wird. In einer Alternative (Spalten 9 und 10) werden die umgebenden Bewegungsvektoren in "aktivere Bewegungsdaten" und "weniger aktive Bewegungsdaten" in Abhängigkeit von der Größenordnung der Bewegungsvektoren und dem Vergleich mit einem Schwellenwert getrennt. Aus diesen wird der Durchschnitt gebildet. Wenn es mehr Vektoren mit großer Bewegung als solche mit kleiner Bewegung gibt, dann wird der große Bewegungsdurchschnitt verwendet oder umgekehrt.
Aspekte der Erfindung sind in den begleitenden Ansprüchen dargelegt.
In allgemeinen Begriffen gesagt, analysiert die Erfindung die Verteilung der Bewegungsvektoren für Blöcke, welche zeitlich und/oder räumlich einem gegebenen Block benachbart sind, um den wahrscheinlichsten Bewegungsvektor für einen gegebenen Block zu bestimmen. Dies umschließt das Gruppieren der Bewegungsvektoren entsprechend der Ähnlichkeit. Jede Gruppe entspricht einem unterschiedlichen Bewegungstyp, zum Beispiel unterschiedliche Bewegungsrichtungen oder unterschiedliche Größen von Bewegung, und kann sich zum Beispiel auf unterschiedliche Objekte im Bild beziehen. Die Erfindung umfasst Auswählen der größten Gruppe, da gemäß der Wahrscheinlichkeit die gegebenen Blöcke mit größerer Wahrscheinlichkeit eine Bewegung ähnlich der größten Gruppe, denn ähnlich der kleinsten Gruppe aufweisen. Die Bewegungsvektoren für andere Gruppen werden nicht beachtet, da angenommen wird, dass sie sich auf unterschiedliche Typen von Bewegung beziehen und folglich nicht relevant für die Bewegung der ausgewählten Gruppe sind. Über die Bewegungsvektoren in der ausgewählten Gruppe wird der Durchschnitt gebildet, um eine Abschätzung für den Bewegungsvektor für den gegebenen Block abzuleiten.
Als ein Ergebnis der Erfindung ergibt sich, dass eine genauere Anzeige eines beschädigten Bewegungsvektors abgeleitet werden kann, und daher ein besser dargestelltes Bild. Das Ausmaß der Verarbeitung, die erforderlich ist, kann relativ gering sein, insbesondere für bestimmte Ausführungsformen.
Die Ausführungsformen der Erfindung werden mit Bezugnahme auf die begleitenden Zeichnungen beschrieben, wobei:
1 eine Darstellung von Makroblöcken in benachbarten Einzelbildkadern ist;
2 eine Darstellung von Blöcken ist, die räumlich einem zentralen Block benachbart sind;
3 ein Bewegungsvektorgraph ist, welcher Bewegungsvektoren zeigt;
4 eine Darstellung benachbarter Blöcke ist;
5 ein schematisches Blockdiagramm eines Mobiltelefons ist;
6 ein Flussdiagramm ist;
7 ein Bewegungsvektorgraph ist, welcher Gruppierungen in der Form von Quadranten zeigt;
8 ein Bewegungsvektorgraph ist, welcher ein anderes Beispiel von Bewegungsvektoren zeigt;
9 eine Darstellung von zeitlich und räumlich benachbarten Blöcken ist;
10 ein Bewegungsvektorgraph ist, welcher ein anderes Beispiel von Gruppierungen zeigt;
11 ein Bewegungsvektorgraph ist, welcher ein anderes Beispiel von Bewegungsvektoren zeigt;
12 ein Bewegungsvektorgraph entsprechend 11 ist;
13 ein anderes Beispiel von Gruppierungen darstellt;
14 ein Suchbaumdiagramm ist;
15 ein Diagramm ist, welches ein anderes Beispiel von Gruppierungen zeigt;
16 ein Diagramm ist, welches ein anderes Beispiel von Gruppierungen zeigt.
Ausführungsformen der Erfindung werden nun im Zusammenhang eines Mobilvideofons beschrieben, in welchem Bilddaten, die durch eine Videokamera in einem ersten Mobiltelefon eingefangen werden, auf ein zweites Mobiltelefon übertragen und dargestellt werden.
5 stellt schematisch die zur Sache gehörigen Teile eines Mobilvideofons 1 dar. Das Telefon 1 umfasst einen kombinierten Sender-Empfänger 2 zum Übertragen und Empfangen von Daten, einen Dekodierer 4 zum Dekodieren empfangener Daten und eine Anzeige 6 zum Darstellen empfangener Bilder. Das Telefon umfasst auch eine Kamera 8 zum Aufnehmen von Bildsequenzen des Benützers und einen Kodierer 10 zum Kodieren der aufgenommenen Bildsequenzen.
Der Dekodierer 4 umfasst einen Datendekodierer 12 zum Dekodieren empfangener Daten gemäß der geeigneten Kodiertechnik, einen Fehlererkenner 14 zum Erfassen von Fehlern in den dekodierten Daten, einen Bewegungsvektorabschätzer 16 zum Abschätzen beschädigter Bewegungsvektoren und einen Fehlerverschleierer 18 zum Verschleiern von Fehlern gemäß der Ausgabe des Bewegungsvektorabschätzers.
Ein Verfahren zum Dekodieren empfangener Bilddaten zur Darstellung auf der Anzeige 6 gemäß einer Ausführungsform der Erfindung wird unten beschrieben.
Bilddaten, die von der Kamera 8 des ersten Mobiltelefons geliefert werden, werden für die Übertragung unter Verwendung einer geeigneten bekannten Technik, die Einzelbildkader, Makroblöcke und Bewegungskompensation einsetzt, wie zum Beispiel eine MPEG-4 Technik, kodiert. Die kodierten Daten werden dann übertragen.
Die Bilddaten werden vom zweiten Mobiltelefon empfangen und durch den Datendekodierer 12 dekodiert. Wie gemäß dem Stand der Technik, werden Fehler, die in den übertragenen Daten auftreten, durch den Fehlererkenner 14 erfasst und unter Verwendung eines Fehlerkorrekturschemas, wo möglich, korrigiert. Wo es nicht möglich ist, Fehler in Bewegungsvektoren zu korrigieren, wird ein Abschätzungsverfahren im Bewegungsvektorabschätzer 16 angewendet, wie im Folgenden mit Bezugnahme auf das Flussdiagramm in 6 beschrieben.
Angenommen, ein Fehler tritt in Daten auf, welche einen Makroblock MB(x, y) beschreiben, so kann dies zu einem Fehler im Bewegungsvektor innerhalb dieses Makroblocks führen. Die Bewegungsvektoren (MVs) für 6 benachbarte MBs (siehe 4) werden abgefragt (Schritt 100). In 4 werden MBs, die horizontal benachbart zu MB(x, y) sind, auf Grund der Annnahme ausgeschlossen, dass sie ebenfalls beschädigt sind. Wenn die horizontal benachbarten Bewegungsvektoren jedoch nicht beschädigt sind, können sie in die Abschätzung mitaufgenommen werden.
Als Nächstes werden die benachbarten Bewegungsvektoren in Gruppen getrennt (Schritt 110). Insbesondere werden die Bewegungsvektoren in Gruppen gemäß den Vorzeichen der x- und y-Komponenten in dieser Ausführungsform getrennt. 7 stellt vier Gruppen dar, welche den vier Quadranten in der x-y Ebene entsprechen, wobei die Hauptachsen die x-Achse und die y-Achse sind. Die Gruppen können, wie folgt, beschrieben werden: Durch Definieren eines Bewegungsvektors durch MV_x in horizontaler Richtung und MV_y in vertikaler Richtung:
MV = (MV_x, MV_y)
Diese zwei Verschiebungen, horizontal und vertikal, können positive und negative Richtungen aufweisen; folglich können wir vier Gruppen von Bewegungsvektoren haben:
Gruppe 1: MV_x ≥ 0, MV_y ≥ 0
Gruppe 2: MV_x< 0, MV_y ≥ 0
Gruppe 3: MV_x< 0, MV_y < 0
Gruppe 4: MV_x ≥ 0, MV_y < 0
Dann wird die Gruppe, welche die größte Anzahl an Bewegungsvektoren aufweist, ausgewählt (Schritt 120).
Dann wird ein Durchschnitt der Bewegungsvektoren in der ausgewählten Gruppe berechnet, wobei die anderen Bewegungsvektoren weggelassen werden (Schritt 130). Der Durchschnitt kann der Median oder das Mittel der ausgewählten Gruppe sein. In dieser Ausführungsform wird das Mittel berechnet, da es weniger Rechenleistung als der Median erfordert. Das Mittel wird unter Verwendung der folgenden Formel berechnet:
wobei M aus N Bewegungsvektoren zu einer Gruppe gehören, welche die größte Anzahl an Bewegungsvektoren enthält.
8 zeigt ein Beispiel von 6 Bewegungsvektoren, welche sich aus Blöcken ergeben, die einem Block mit einem beschädigten Bewegungsvektor benachbart sind. Mit Bezugnahme zurück auf 7 für die Bewegungsvektoren in 8 weist Gruppe 1 (erster Quadran) keinen Bewegungsvektor, Gruppe 2 (zweiter Quadrant) zwei Bewegungsvektoren, Gruppe 3 (dritter Quadrant) vier Bewegungsvektoren und Gruppe 4 (vierter Quadrant) keinen Bewegungsvektor auf. Gruppe 3 besitzt die größte Anzahl an Bewegungsvektoren und wird folglich als die repräsentative Gruppe ausgewählt, die am repräsentativsten für die Bewegung in den Blöcken ist, die dem zentralen Block MB(x, y) benachbart sind. Die Abschätzung des Bewegungsvektors für den zentralen Block MB(x, y) wird als das Mittel der Bewegungsvektoren in Gruppe 3 unter Verwendung der Gleichung (1) oben berechnet.
Der beschädigte MB wird dann mit dem MB im vorangehenden Einzelbildkader ersetzt, der dem berechneten Bewegungsvektor entspricht. Das vollständige Bild unter Einschluss des Ersatz-MBs wird schließlich auf der Anzeige 6 dargestellt.
Eine zweite Ausführungsform der Erfindung wird nun beschrieben.
Die zweite Ausführungsform ist ähnlich der ersten Ausführungsform. Jedoch werden in der zweiten Ausführungsform die Bewegungsvektoren von einem vorherigen Einzelbildkader ebenfalls in der Bewegungsvektorenabschätzung verwendet. Dies ist zum Beispiel insbesondere nützlich, wenn keine Gruppe die größte Anzahl an Bewegungsvektoren aufweist. Dies kann eintreten, wenn es zwei oder mehrere Gruppen von Bewegungsvektoren für einen einzelnen Einzelbildkader gibt, welche die größte Anzahl von Bewegungsvektoren aufweisen.
9 zeigt einen aktuellen Einzelbildkader mit einem zentralen MB und benachbarten Blöcken, die von 1 bis 6 durchnummeriert sind. In dieser Ausführungsform sind die Blöcke 7 bis 15 vom vorhergehenden Einzelbildkader in der Bewegungsabschätzung miteinbezogen. Hier ist Block 7 der Block, welcher räumlich dem zentralen Block MB im vorhergehenden Einzelbildkader entspricht, und die Blöcke 8 bis 15 sind die Blöcke, welche Block 7 im vorhergehenden Einzelbildkader umgeben. Die Bewegungsvektoren aus dem vorhergehenden Einzelbildkader können verwendet werden, weil angenommen wird, dass sie in gewissem Ausmaß mit jenen des aktuellen Einzelbildkaders korrelieren. In dieser Ausführungsform sind alle Bewegungsvektoren für die Blöcke 1 bis 6 und die Blöcke 7 bis 15 des vorhergehenden Einzelbildkaders gruppiert und die Gruppe, welche die größte Anzahl an Bewegungsvektoren enthält, wird ausgewählt.
In den oben beschriebenen Ausführungsformen werden die Bewegungsvektoren in Quadranten entsprechend den Vorzeichen der x- und y-Komponenten geteilt. Nullbewegungsvektoren sind ziemlich normal und daher wird in einer dritten Ausführungsform, welche eine Verbesserung der vorhergehenden Ausführungsformen darstellt, eine zusätzliche. Gruppe für Nullbewegungsvektoren bereitgestellt, was zu fünf Gruppen führt. Ein Beispiel möglicher Gruppierungen ist im Folgenden dargelegt.
Gruppe 0: MV_x = 0, MV_y = 0
Gruppe 1: MV_x ≥ 0, MV_y > 0
Gruppe 2: MV_x < 0, MV_y ≥ 0
Gruppe 3: MV_x ≤ 0, MV_y < 0
Gruppe 4: MV_x > 0, MV_y ≤ 0
10 stellt die obigen fünf Gruppen dar.
Andere Gruppierungen können durch Anpassen der Gleichheiten und Ungleichheiten verwendet werden.
Nehmen wir an, dass die Bewegungsvektoren um entweder die x-Achse oder die y-Achse zentriert sind, wie in 10 gezeigt. Gemäß der ersten Ausführungsform würden nur die Bewegungsvektoren im ersten Quadranten in die Durchschnittsbildung einbezogen. Jedoch ist dies leicht irreführend, da die Bewegungsvektoren sowohl im ersten als auch im vierten Quadranten sich auf den ähnlichen Typ von Bewegung beziehen. Die vierte Ausführungsform betrifft einen anderen Typ an Gruppierung, welche dieses Problem überwindet, wie in 12 gezeigt. Hier sind die Grenzen der Gruppen in der Bewegungsvektor-x-y-Ebene die Linien y = x und y = –x. Diese Gruppen können, wie folgt, beschrieben werden:
Gruppe 1: ☐MV_x☐ > ☐MV_y☐, MV_x ≥ 0
Gruppe 2: ☐MV_x☐ ≤ ☐MV_y☐, MV_y > 0
Gruppe 3: ☐MV_x☐ > ☐MV_y☐, MV_x < 0
Gruppe 4: ☐MV_x☐ ≤ ☐MV_y☐, MV_y ≤ 0
In ähnlicher Weise wie oben können Nullbewegungsvektoren zu einer zusätzlichen Gruppe gemacht werden.
In einer fünften Ausführungsform werden die Gruppierungen der dritten Ausführungsform und der vierten Ausführungsform kombiniert. Dies erzeugt einen allgemeinen Algorithmus, wie unten vorgelegt. Die Gruppierungen sind in 13 dargestellt.
Gruppe 0: MV_x = 0, MV_y = 0
Gruppe 1: MV_x ≥ 0, MV_y≥ 0
Gruppe 2: MV_x < 0, MV_y ≥ 0
Gruppe 3: MV_x < 0, MV_y < 0
Gruppe 4: MV_x ≥ 0, MV_y < 0
Gruppe 5: ☐MV_y☐ < ☐MV_x☐, MV_x ≥ 0
Gruppe 6: ☐MV_y☐ ≥ ☐MV_x☐, MV_y ≥ 0
Gruppe 7: ☐MV_y☐ < ☐MV_x☐, MV_x < 0
Gruppe 8: ☐MV_y☐ ≥ ☐MV_x☐, MV_y < 0
14 zeigt ein Suchbaumdiagramm zum Anordnen der Bewegungsvektoren in Gruppen gemäß der fünften Ausführungsform.
In den obigen Ausführungsformen sind die Bewegungsvektoren gemäß der Größe (das ist der absolute Wert des Bewegungsvektors) gruppiert. 15 stellt Gruppen von Bewegungsvektoren gemäß Größe, gemäß geringer Bewegung, mittlerer Bewegung und starker Bewegung dar. Die Bewegungsvektoren sind durch Berechnen des absoluten Werts und durch dessen Vergleichen mit Schwellenwerten, welche die Grenzen der Gruppen definieren, gruppiert. Die Gruppe mit der größten Anzahl von Elementen wird ausgewählt und es wird angenommen, dass der beschädigte Bewegungsvektor eine ähnliche Größe aufweist. Genauer gesagt, wird über die Elemente der ausgewählten Gruppe der Durchschnitt (z.B. das Mittel oder der Median) gebildet, um eine geschätzte Größe zu erzielen. Die Richtung des Bewegungsvektors wird getrennt geschätzt und dann abgepasst, um die geschätzte Größe aufzuweisen.
Eine siebente Ausführungsform kombiniert die fünfte und die sechste Ausführungsform, um die Bewegungsvektoren sowohl entsprechend ihrer Größe als auch ihrer Richtung zu gruppieren. 16 stellt die Kombination dar. Wie gezeigt, gibt es siebzehn mögliche Gruppen in Abhängigkeit von der Richtung des Bewegungsvektors und seiner Größe. Hier gibt es nur zwei mögliche Größen der Bewegungsvektoren, obwohl jede Anzahl an Größen möglich ist.
Die Beschreibung der zweiten bis zur siebten Ausführungsform zeigt, wie eine Gruppe von Bewegungsvektoren ausgewählt wird. Die anderen Schritte des Verfahrens entsprechen der ersten Ausführungsform.
In den Ausführungsformen, die oben beschrieben sind, werden die Gruppen durch feststehende Grenzen wie die x-Achse und die y-Achse in der x und y Ebene definiert. Alternativ könnte eine Grenze von einer vorbestimmten Form und Größe bewegt werden, bis sie die größte Anzahl von Bewegungsvektoren umgrenzt. Zum Beispiel, zurückkehrend zu 7, könnte eine Fläche in Quadrantenform aufeinanderfolgend um eine feststehende Anzahl von Graden, z.B. 45°, gedreht werden, wobei jedes Mal die Anzahl der Bewegungsvektoren innerhalb der Grenzen der Fläche gezählt wird, bis sie auf die ursprüngliche Position zurückkehrt, oder sie wird nur mit einer bestimmten Anzahl von Drehungen gedreht. Die größte Gruppe der Bewegungsvektoren für eine Position der Fläche in Quadrantenform wird verwendet, um den Bewegungsvektor abzuschätzen. Ähnliches gilt für die Größe, wo an Stelle von feststehenden Schwellenwerten die Breite der Gruppierung feststehen kann, wobei die Schwellenwerte bewegbar sind, um die Gruppe zu erfassen, welche die größte Anzahl von Bewegungsvektoren enthält.
Die Bewegungsvektoren können entsprechend anderer Grenzen gruppiert werden, zum Beispiel, indem kleinere oder größere Flächen beschrieben werden. Zum Beispiel könnte jede Grenze die Hälfte eines Quadranten oder zwei Quadranten definieren. Jedoch haben Erfahrung und Prüfungen gezeigt, dass Quadranten gute Lösungen ohne zu große Komplexität bereitstellen. In ähnlicher Weise erzeugt die Kombination von feststehenden Quadranten wie in der fünften Ausführungsform gute Ergebnisse mit geringerer Komplexität als mit Drehen eines Quadranten erzielt werden kann. Ein Quadrant ist ein guter Kompromiss, da er groß genug ist, um Bewegungsvektoren zu enthalten, von denen angenommen wird, dass sie sich auf denselben Bewegungstyp beziehen, aber klein genug ist, um Bewegungsvektoren auszuschließen, welche sich auf andere Bewegungstypen beziehen. Zum Beispiel könnten zwei Quadranten eine erste Gruppe von Vektoren, die auf 45° hinzeigen, und eine zweite Gruppe umfassen, die auf 135° hinzeigen, welche sich klarerweise auf unterschiedliche Bewegungstypen beziehen.
Die spezifischen Ausführungsformen stellen einfache Analysen mit geringer Verarbeitungstiefe für das Ausschließen von Bewegung bereit, welche sich auf ein unterschiedliches Objekt oder auf einen zufälligen Bewegungsvektor bezieht, wobei beides die Genauigkeit der Abschätzung verringert.

Claims

Verfahren zum näherungsweisen Berechnen eines Bewegungsvektors für einen Bildblock, wobei das Verfahren das Abrufen von Bewegungsvektoren für benachbarte Böcke umfasst, gekennzeichnet durch Identifizieren eines vorherrschenden Werts der Richtung des Bewegungsvektors für die benachbarten Blöcke, Auswählen jener Bewegungsvektoren für die benachbarten Blöcke, welche eine Richtung aufweisen, die gleich oder ähnlich dem vorherrschenden Wert ist, um eine Gruppe auszubilden, und Ableiten einer Annäherung für den Bewegungsvektor für den Bildblock von der ausgewählten Gruppe der Bewegungsvektoren.
Verfahren nach Anspruch 1, wobei die Ähnlichkeit eines Bewegungsvektors zu einem vorherrschenden Wert unter Verwendung einer Abstandsfunktion gemessen wird und die Bewegungsvektoren durch Vergleichen des Werts der Abstandsfunktion mit einem vorbestimmten Schwellenwert ausgewählt werden.
Verfahren zum näherungsweisen Berechnen eines Bewegungsvektors für einen Bildblock, wobei das Verfahren gekennzeichnet ist durch Teilen der Bewegungsvektoren für benachbarte Blöcke in Gruppen gemäß der Richtung der Bewegungsvektoren, durch Identifizieren und Auswählen der Gruppe, welche die größte Anzahl an Elementen aufweist, und Ableiten einer Annäherung für den Bewegungsvektor für den Bildblock von der ausgewählten Gruppe der Bewegungsvektoren.
Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 3, 5 oder 6, wobei die Bewegungsvektoren eine Gruppe auf der Grundlage einer Kombination von Richtung und Größe bilden.
Verfahren nach einem der vorangehenden Ansprüche, wobei die ausgewählte Gruppe Bewegungsvektoren Bemittelt sind, um eine Näherung des Bildblocks abzuleiten.
Verfahren nach Anspruch 5, wobei der Durchschnitt der Mittelwert der ausgewählten Gruppe von Bewegungsvektoren ist.
Verfahren nach Anspruch 5, wobei der Durchschnitt der Mittelwert der ausgewählten Gruppe von Bewegungsvektoren ist.
Verfahren nach einem der vorangehenden Ansprüche, wobei die benachbarten Blöcke wenigstens einen Block aus demselben Einzelbild umfassen.
Verfahren nach einem der vorangehenden Ansprüche, wobei die benachbarten Blöcke wenigstens einen Block aus einem unterschiedlichen Einzelbild umfassen.
Verfahren nach einem der vorangehenden Ansprüche, wobei die Bewegungsvektoren durch Vergleichen der Größe des Bewegungsvektors mit wenigstens einem vorbestimmten Wert gruppiert sind.
Verfahren nach einem der vorangehenden Ansprüche, wobei die Bewegungsvektoren durch Vergleichen der Richtungen der Bewegungsvektoren mit wenigstens einer vorbestimmten Richtung gruppiert sind.
Verfahren nach einem der vorangehenden Ansprüche, wobei die Bewegungsvektoren durch Vergleichen ihrer Größe und Richtung mit einer Kombination von wenigstens einem vorbestimmten Wert und einer vorbestimmten Richtung gruppiert sind.
Verfahren nach einem der vorangehenden Ansprüche, wobei die Bewegungsvektoren in Quadranten in einem Bewegungsvektorgraph gruppiert sind.
Verfahren nach Anspruch 11, wobei die Grenzen des Quadranten den Hauptachsen entsprechen.
Verfahren nach Anspruch 12 oder Anspruch 13, wobei die Grenzen der Quadranten unterschiedlich zu den Hauptachsen sind.
Verfahren nach Anspruch 15, wobei die Grenzen des Quadranten in ungefähr 45° zu den Hauptachsen liegen.
Verfahren nach einem der vorangehenden Ansprüche, wobei eine Gruppe einem Nullbewegungsvektor entspricht.
Computerprogramm zum Ausführen aller Schritte eines Verfahrens nach einem der vorangehenden Ansprüche.
Datenspeichermedium, welches ein Computerprogramm nach dem Anspruch 18 speichert.
Vorrichtung, umfassend Mittel zum Durchführen aller Schritte eines Verfahrens gemäß einem der Ansprüche 1 bis 17.
Vorrichtung nach Anspruch 20, umfassend ein Datendecodiermittel (12), Fehlererkennungsmittel (14), ein Bewegungsvektorschätzfunktionsmittel (16) und Fehlerverschleierungsmittel (18).
Empfänger für ein Kommunikationssystem, umfassend eine Vorrichtung nach Anspruch 20 oder Anspruch 21.
Empfänger nach Anspruch 22, welcher ein Mobiltelefon ist.