对比文件名称：2008-11-06_KR1020080097673A_发明公开_KR1020080097673A 모션 벡터 탐색 방법
目标专利名称：用于视频数据的方法、装置、设备和计算机可读存储媒体CN106165423B
模型名称：本次调用由深度求索公司的DeepSeek模型完成。
作为资深专利代理师，我将根据目标专利说明书的描述，紧密结合其技术背景和具体实施方式，对对比文件进行特征比对和公开性判断。目标专利的核心在于针对**非自然视频数据**（如计算机产生的屏幕内容）的特性，提出改进的运动估计方法，特别是通过部分样本计算匹配成本、使用固定大小且遍历的菱形搜索样式、以及基于此的提早退出机制。对比文件涉及通用的运动向量搜索方法，未提及非自然视频数据的特性或针对其的专门优化。
### 特征比对表格
| 技术特征描述以及公开性判断结果 | 对比文件原文引用 | 公开性论述 |
| **技术特征A**：《隐含公开》 | 对比文件说明书第[31]段：“검색 패턴은 중심점 적어도 두 쌍의 꼭지점으로 이루어진다. ... 즉, 도 2a에서 O점(D )이 중심점일 경우, 꼭지점은 통상의 대 다이아몬드 검색 패턴(LDSP; Large Diamond Search Pattern)의 꼭지점과 같이 제1점(D 1 ), 제2점(D 2 ), 제3점(D ), 제4점(D 4 )이 될 수 있다.” (翻译：搜索模式由中心点和至少两对顶点组成。... 即，在图2a中，当O点(D)为中心点时，顶点可以是通常的大菱形搜索模式(LDSP)的顶点，例如第一点(D1)、第二点(D2)、第三点(D3)、第四点(D4)。) 以及第[35]段描述了以当前中心点执行搜索的流程。 | 对比文件公开了使用菱形搜索模式（LDSP）进行运动估计。本领域技术人员可以理解，在搜索过程中，会从当前搜索中心（对应于目标专利的“先前候选块”）周围的菱形样式（LDSP的顶点）中选择点（即候选块）进行匹配误差计算。虽然对比文件没有明确使用“选择候选块”这一表述，但其搜索过程必然包含从以某点为中心的菱形样式中选择点进行计算和比较的步骤。因此，对比文件隐含公开了从围绕一个中心点（先前候选块）的菱形样式中选择候选块。 |
| **技术特征B**：《直接公开》 | 对比文件说明书第[35]段：“S20단계에서 연산된 5개의 점들 중에서 가장 적은 값의 오차 에너지를 갖는 점을 모션 벡터 후보점으로 지정한다。” (翻译：在S20步骤中，从计算出的5个点中指定具有最小误差能量的点作为运动向量候选点。) | 对比文件直接公开了计算多个点（包括中心点和其菱形顶点）的误差能量（如SAD），并通过比较确定具有最小误差的点作为候选点。这对应于目标专利中“基于使第一帧的先前候选块与当前块匹配来获得先前经计算的最低匹配差值”。在目标专利中，“匹配差值”即误差成本（如SAD），而对比文件中的“가장 적은 값의 오차 에너지를 갖는 점”（具有最小误差能量的点）即为具有“最低匹配差值”的块/点。 |
| **技术特征C**：《未公开》 | 对比文件说明书第[40]段：“본 발명의 실시예에서 오차 에너지의 연산은 시스템 구현이 용이하도록 차이값의 합(SAD; Sum of Absolute Difference)을 연산하는 것이 바람직하다。” (翻译：在本发明的实施例中，为了便于系统实现，优选计算绝对差值和(SAD)作为误差能量。) | 对比文件公开了计算整个块的SAD作为匹配误差（오차 에너지）。然而，目标专利的特征C明确要求计算“样本的第一子集”的部分匹配差值。这是目标专利针对非自然视频数据特性（误差集中在少数样本）而设计的核心加速技术。对比文件始终基于整个块计算误差，没有公开只计算块中一部分样本（子集）的匹配成本。因此，该特征既未被直接公开，也未被隐含公开。 |
| **技术特征D**：《未公开》 | 无相应内容。 | 由于对比文件未公开技术特征C（计算部分样本的匹配差值），因此也就不存在基于该部分匹配差值去“估计”用于使整个候选块匹配的总匹配差值的技术方案。目标专利的该特征是建立在部分样本计算基础上的延伸。对比文件未公开该技术特征。 |
| **技术特征E**：《未公开》 | 无相应内容。 | 对比文件在搜索过程中会比较不同候选点（块）的完整SAD值（参见特征B的引用），但其比较的对象是完整的匹配成本，而非如目标专利所述的、基于部分样本“估计”得到的总匹配差值。因此，该特定比较对象和方法未被公开。 |
| **技术特征F**：《隐含公开》 | 对比文件说明书第[35]段：“S20단계에서 연산된 5개의 점들 중에서 가장 적은 값의 오차 에너지를 갖는 점을 모션 벡터 후보점으로 지정한다。” (翻译：在S20步骤中，从计算出的5个点中指定具有最小误差能量的点作为运动向量候选点。) | 对比文件公开了通过比较多个点的误差能量，指定其中最小的点作为候选点。这个过程在逻辑上等同于：如果一个点（候选块）的误差能量不是最小的，则确定该点不具有最低匹配差值。虽然对比文件是基于完整块计算，而目标专利是基于估计值，但“基于比较确定某个候选块是否不具有最低差值”这一基本判断逻辑和步骤是对比文件搜索算法的内在组成部分。因此，该技术特征被隐含公开。 |
| **技术特征G**：《隐含公开》 | 对比文件说明书第[35]、[41]段描述了迭代搜索过程：当在S40步骤将某个点指定为新的运动向量候选点后，会以该点为中心，再次执行S10步骤（计算其周围菱形顶点的误差）。图4a-4g的搜索路径也展示了搜索中心在水平、垂直方向上移动。 | 对比文件的整个搜索算法是迭代的。当当前菱形样式的顶点（或周边点）被确定为新的最佳候选点（即，具有更低的匹配差值）时，算法会将该点设为新的中心，并围绕该中心进行新一轮的菱形搜索。这意味着后续的搜索样式（菱形）是从前一个样式的位置上“移位”而来的。虽然对比文件没有明确使用“水平地和/或垂直地移位的且具有与第一菱形样式相同尺寸的第二菱形样式”这一表述，但其算法执行过程必然导致搜索样式随着最佳点的更新而在搜索区域内移动，且每次使用的菱形样式（LDSP）尺寸是相同的。本领域技术人员可以合理推断出这一过程。 |
| **技术特征H**：《未公开》 | 对比文件说明书第[31]段提到了“대 다이아몬드 검색 패턴(LDSP)”，即大菱形搜索模式。 | 对比文件虽然使用了菱形搜索模式，但并未描述该菱形样式是以“固定大小”在“整个第一帧上水平和/或垂直地遍历”。对比文件的搜索是围绕一个动态移动的中心点进行的局部迭代搜索（如图4所示），目的是找到局部/全局最优点，而非以固定步长系统性地遍历整个帧或一个大的初始区域。更重要的是，对比文件完全没有提及“非自然视频数据”这一概念，其方法是针对通用视频的，不涉及针对未通过光学系统捕获的视频数据的专门运动估计。因此，该特征未被公开。 |
| **技术特征I**：《未公开》 | 无相应内容。 | 该特征是技术特征D的进一步细化，依赖于部分样本计算。由于对比文件未公开部分样本计算，因此也不可能公开基于部分匹配差值来计算剩余样本匹配差值估计值的技术方案。 |
| **技术特征J**：《未公开》 | 无相应内容。 | 该特征是多级部分样本计算中的第二级。对比文件未公开任何级别的部分样本计算，因此该特征未被公开。 |
| **技术特征K**：《未公开》 | 无相应内容。 | 该特征是多级部分样本计算中更新样本集的操作。对比文件未公开部分样本计算，因此该特征未被公开。 |
| **技术特征L**：《未公开》 | 无相应内容。 | 该特征是多级部分样本计算中的精炼步骤。对比文件未公开部分样本计算及估计，因此该特征未被公开。 |
| **技术特征M**：《未公开》 | 无相应内容。 | 该特征是多级部分样本计算中精炼总估计值的方法。对比文件未公开部分样本计算及求和精炼，因此该特征未被公开。 |
| **技术特征N**：《未公开》 | 无相应内容。 | 该特征是基于多级精炼后的总估计值进行判断。对比文件未公开多级部分样本精炼过程，因此该特征未被公开。 |
| **技术特征O**：《直接公开》 | 对比文件说明书第[35]段：“S20단계에서 연산된 5개의 점들 중에서 가장 적은 값의 오차 에너지를 갖는 점을 모션 벡터 후보점으로 지정한다。” (翻译：在S20步骤中，从计算出的5个点中指定具有最小误差能量的点作为运动向量候选点。) 以及整个迭代流程。 | 在对比文件的迭代搜索过程中，每一轮都会有一个当前的中心点或最佳点，这个点就是用于与当前块匹配的“先前候选块”。例如，图4a中初始中心点P0，图4c中以Q2为中心等。选择这些点作为候选块是算法流程的明确步骤。 |
| **技术特征P**：《直接公开》 | 同技术特征B的引用。对比文件计算并比较各点的误差能量（SAD），从而确定最低值。 | 对比文件直接公开了计算用于使先前候选块（如前一轮的中心点或其周围的点）匹配到当前块的误差能量（SAD），并通过比较得到最低值。这即是“计算先前最低匹配差值”。 |
| **技术特征Q**：《隐含公开》 | 对比文件说明书第[35]段描述了比较误差能量并指定最小者为候选点的过程。 | 对比文件的算法逻辑是：当计算出一个新点的误差能量后，会与当前已知的最佳误差能量进行比较。如果新点的误差能量更大，则它不会被指定为新的最佳候选点。这等同于“当经精炼的经估计的总匹配差值大于先前总匹配差值时，确定候选块不具有与当前块的最低匹配差值”。虽然对比文件比较的是完整计算的SAD而非“精炼的估计值”，但该判断逻辑本身是对比文件算法固有的。 |
| **技术特征R**：《隐含公开》 | 同技术特征Q的论述。 | 对比文件的算法逻辑是：当计算出一个新点的误差能量后，会与当前已知的最佳误差能量进行比较。如果新点的误差能量更小，则它会被指定为新的最佳候选点。这等同于“当经精炼的经估计的总匹配差值小于先前总匹配差值时确定候选块具有与当前块的最低匹配差值”。判断逻辑被隐含公开。 |
| **技术特征S**：《未公开》 | 对比文件未提及在运动估计搜索过程中计算或加入运动向量位值（mvbits）。 | 目标专利的特征S是在部分样本近似总成本计算中，加入了运动向量位成本（λ*mvbits），以实现更准确的总率失真成本估计。对比文件的搜索过程仅基于匹配误差（如SAD），没有公开在搜索迭代的匹配成本计算中考虑运动向量的位成本。这是目标专利的一个特定优化点，未被对比文件公开。 |
| **技术特征T**：《未公开》 | 对比文件说明书第[35]段描述了初始搜索（S10）围绕一个中心点进行。 | 对比文件有初始搜索（从某个预测点/中心开始），但并未限定该初始搜索区域是“整个搜索区域的子部分”。更重要的是，目标专利的“经修改初始搜索”特指针对非自然视频数据、使用较小固定菱形遍历一个有限区域的搜索方式（参见说明书第[0067]段和图7）。对比文件的初始搜索是通用算法的一部分，没有这种针对非自然视频的“修改”含义，也未公开初始搜索区域是整个搜索区域子部分的特定安排。 |
| **技术特征U**：《未公开》 | 无相应内容。 | 对比文件在搜索过程中会得到最佳匹配点，但并未公开计算该最佳匹配点与当前块之间的“距离”这一特定步骤。距离可能隐含在运动向量坐标中，但明确计算并用于后续决策的步骤未被公开。 |
| **技术特征V**：《未公开》 | 无相应内容。 | 对比文件使用“中心点”或“预测点”，但未公开计算该预测点与当前块之间“距离”的步骤。 |
| **技术特征W**：《未公开》 | 无相应内容。 | 目标专利该特征是基于距离差异的决策逻辑，用于在精炼搜索和全量搜索之间选择。对比文件的搜索流程（如图3）是固定的，根据是否找到中心点为最佳点来决定是否进入“축소된 검색 패턴”（缩小搜索模式，即SDSP）的精炼阶段，而不是基于“距离差异”来决策搜索类型。因此，该特征未被公开。 |
| **技术特征X**：《未公开》 | 无相应内容。 | 目标专利该特征涉及“跳过运动估计”的决策，且明确限定决策依据为“仅基于合并运动向量的残余”。对比文件全文未提及“合并运动向量”(merge motion vector)的概念，也未涉及基于残余信号跳过运动估计的机制。这是目标专利针对非自然视频的另一项专门修改（参见说明书第[0071]段），未被对比文件公开。 |
| **技术特征Y**：《未公开》 | 无相应内容。 | 对比文件未提及菱形样式以固定的“步长4”进行移位。其搜索中心的移动是由算法在每轮迭代中根据找到的最佳点动态决定的，并非以固定步长系统性地遍历。 |
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