在Hevc标准中，分像素运动估计的亮度分量和色度分量的插值方法。以及HM中分像素运动估计的搜索方法，接着。探讨学术界中分像素运动估计的相关工作，这些工作的主要关注点在于如何优化搜索算法，以及简化插值方法，然后，提出了一种基于4步搜索策略的分像素运动估计算法和粗略运动向量预测CMVP方法，并进行了对应的FME硬件架构设计和VLSI实现，最后，我们对所提出的FME架构进行测试，展示了包括硬件面积和编码速度在内的指标结果。

6.1 概述

6.1.1 基本原理

自然场景中的图像一般是模拟和连续的，图像中物体的运动也是连续的，因此运动的偏移也不会是整像素的跳跃式运动，为了提高预测的准确性，分像素精度的运动估计被引入视频压缩编码技术中。需要注意的是，通过各种方式采样到的视频，本社并不包含分像素，分像素必须由整像素经过一定的插值计算才能得到，因此在整像素运动估计和分像素运动估计之间，需要在参考图像的搜索范围内进行分像素点的插值计算。

与H264标准类似，在H265标准中，对于视频序列的亮度分量，其分像素运动估计的精度为1/4像素，相应的，对于YUV4:2:0视频序列的色度分量，分像素运动估计的精度为1/8像素，但是相较于h264中使用的6抽头滤波器(用于1/2像素插值)和2抽头滤波器（用于1/4像素插值）。h265将更多的临近像素用于插值，在1/2亮度像素插值过程中，HEVC采用了8抽头滤波器，而在1/4亮度像素和3/4亮度像素的插值过程总，HEVC采用了7抽头滤波器，在色度像素的插值过程中，HEVC采用了4抽头滤波器，亮度插值的对应位置如图6-2所示，其中a和d时1/4精度像素插值位置，b和h时1/2精度像素，c和n时3/4插值位置的像素。

图6-2 亮度分像素插值示意

图中深灰色的部分时整像素点，首先就是需要依据这些整像素点进行插值，不同位置的分像素所用插值滤波器的系数不同，如表6-1所示。

表6-1 亮度分像素插值滤波器系数。

像素位置	抽头系数
1/4(0.25)	-1，4，-10，58，17，-5，1
1/2	-1，4，-11，40，40，-11，4，-1
3/4	1，-5，17，58，-10，4，-1

观察图6-2可以发现，分像素位置分为两种，一种时与整像素点位于同行或者同列的分像素，另一种则是不与整像素同行或者同列的分像素，因此针对这两种不同的分像素，可以分为两部分别对他们进行插值。

首先对与整像素同行或者同列的分像素进行插值，如图6-2中的d,h,n这三个分像素，与整像素同行，因此使用垂直方向的整像素进行插值。同理，a,b,c与整像素同行，则使用水平方向的整像素进行插值，以a,h,c这三个分像素的插值公式为例

当与整像素同行或者同列的分像素插值完毕后，其余分像素也可以开始进行插值，例如，图6-2中的f,j,q。与已经插值完成的b分像素位于同列，因此使用b像素对他们进行分像素插值。其余6个与f,j,q类似的分像素也是如此。以i,f,r这三个分像素的插值公式为例。

f0,0 = (-b0,-3 + 4b0,-2 = 10b0,-1 + 58b0,0 + 17b0,1 - 5b0,2 + b0,3) >> 6

这中间9个分像素对应的插值计算公式在最后都会进行移位运算，等同于整体缩小了64.所有的插值像素都放大了64倍，这是为了在中间计算过程中保持高精度，在后续的预测环节，这些像素都会缩小64倍，进入正常的像素值范围，而9个分像素时在已经完成插值计算的a,b,c三个分像素基础上再进行计算的，为了使分像素的大小统一，这9个分像素在插值计算完成后需要统一除以64.

亮度分像素的插值完成后，就要进行色度分像素的插值，色度分像素的插值精度时1/8，因此需要插值的像素会更多，具体位置如图6-3所示。

与亮度分像素的插值十分类似，色度分像素插值也是分为两步，首先对整像素点同行同列的分像素点进行插值，然后对其余的分像素点进行插值，色度分像素插值滤波器系数如表6-2所示。

像素位置	抽头系数
1/8	-2,58,10,-2
2/8	-4,54,16,-2
3/8	-6,46,28,-4
4/8	-4,36,36,-4
5/8	-4,28,46,-6
6/8	-2,16,54,-4
7/8	-2,10,58,-2

分像素的计算公式与计算方法与亮度分像素一致，以(0,0)位置的ad,da,dd为例。

其余计算细节更不再赘述

HM中分像素运动估计采用了两步搜索法

（1）以整像素运动估计搜索出来的最佳整像素运动矢量为中心，得到其附近的8个1/2像素点，并插值得到这8个1/2像素点对应的亚像素参考块，计算着9个(8个1/2像素点和1个整像素点)的代价，取代价最小的点作为第1步的最佳亚像素运动矢量。

（2）以低1步的最佳亚像素运动矢量为中心，得到其附近的1/8个1/4像素点，并插值得到这8个1/4像素点对应的呀像素参考块，计算着9个点（8个1/4像素点和1个1/2像素点）的代价，取代价最小的点作为最终的最佳亚像素运动矢量。

如图6-4所示，黑色块代表起始的整像素运动矢量，灰色块代表第1步中国的8个1/2像素点，圆块代表第2步中的8个1/2像素点，每个PU仅仅需要16次插值和变换擦欧总。这大大降低了实现分像素运动估计的难度

。 在进行第5章整像素运动估计和本章分像素运动估计执勤啊，HEVC标准提出了Merge模式和AMVP模式，以达到节约编码比特，提高编码效率的目的

。

1 Merge模式

在Merge模式下，利用已经编码的PU的运动信息为当前PU建立一个运动矢量集，其中包含5个候选运动矢量，对其进行遍历，选择其中码率实现最小的一个直接作为当前PU的MV，代替当前PU的运动估计过程，这样大大降低了计算并且当前块的MV等于空域或者时域上相邻块的MV，不存在MVD，大幅节省去了编码MVD的比特数

。 空域5个候选，时域2个候选。

2 AMVP模式

高级运动向量预测AMVP，时Hevc标准提出一项技术，AMVP基本原理是对于当前正在搜索的预测单元PU。利用其时域和空域相邻块的运动矢量，为其建立一个候选预测矢量列表，包含两个预测运动矢量MVP[0]和MVP[1]。编码器从其中选择最优MVP，传递给运动估计模块作为搜索起点，运动估计完成后，得到MV与该MVP的值会非常接近，计算出来的MVD就会很小，用对MVD进行编码代替对MV进行编码，需要比特数大大减少，提升编码效率

。