專利名稱：用于對(duì)圖像編碼和解碼的設(shè)備及其方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及圖像編碼和解碼，更具體地說(shuō)，本發(fā)明涉及一種圖像編碼和/或解碼設(shè)備及其方法，所述設(shè)備用于利用通過(guò)使用不具有主觀損耗的容許噪聲確定的量化參數(shù)對(duì)圖像編碼，并對(duì)編碼的比特流解碼。
背景技術(shù)：
到目前為止，已經(jīng)進(jìn)行了許多將人類視覺(jué)系統(tǒng)應(yīng)用于圖像編碼的試驗(yàn)。這些研究是基于評(píng)價(jià)恢復(fù)的圖像的畫面質(zhì)量的人類視覺(jué)能力與信號(hào)處理的簡(jiǎn)單透視不匹配。然而，在圖像編碼領(lǐng)域，許多提案仍舊以人類感覺(jué)的噪聲與信號(hào)噪聲相同的假設(shè)來(lái)開(kāi)始它們的研究。具體說(shuō)來(lái)，可將均方差(MSE)稱為最廣泛使用的信號(hào)噪聲，通過(guò)峰值信號(hào)噪聲比(PSNR，peak signal to noiseratio)用數(shù)字表示對(duì)根據(jù)MSE恢復(fù)的圖像的畫面質(zhì)量等級(jí)的評(píng)價(jià)。
最少可察失真(JND)值作為通常廣泛使用的視覺(jué)特征指數(shù)。對(duì)一個(gè)像素值通過(guò)考慮鄰近像素值的相對(duì)改變程度來(lái)計(jì)算JND值，并且JND值對(duì)人們無(wú)法識(shí)別復(fù)雜背景下的較大噪聲的特征進(jìn)行建模。在圖像的編碼中，在每個(gè)像素中獲得的JND值被用于在量化處理中額外調(diào)整量化參數(shù)。通過(guò)這一處理，使得人類視覺(jué)特征敏感的區(qū)域產(chǎn)生較少的噪聲，并使得人類視覺(jué)特征不敏感的區(qū)域產(chǎn)生較多的噪聲，從而可提高壓縮率。
同時(shí)，除JND值之外，可考慮頻域中的人類視覺(jué)特征。為此，從各種測(cè)試圖像依據(jù)經(jīng)驗(yàn)獲得人類視覺(jué)特征的調(diào)制傳遞函數(shù)，通過(guò)使用該函數(shù)，用于離散余弦變換(DCT)系數(shù)的每個(gè)頻帶的量化權(quán)值被提取。
這些通過(guò)使用JND值或量化權(quán)重將人類視覺(jué)特征應(yīng)用于圖像編碼的方法具有許多限制。當(dāng)使用量化權(quán)重時(shí)，出現(xiàn)僅涉及頻率分量的權(quán)值被均勻應(yīng)用的問(wèn)題。此外，因?yàn)槿祟愐曈X(jué)特征不僅依賴于與鄰近像素值的相對(duì)值，所以JND值的應(yīng)用存在問(wèn)題。此外，由于應(yīng)該對(duì)于每個(gè)像素值計(jì)算JND值，所以應(yīng)該以像素為單位來(lái)更改量化參數(shù)，其中，量化參數(shù)主要被提供以用于控制比特的數(shù)量。因此，在更改之前的單獨(dú)的信息應(yīng)該被傳遞到解碼器，或者解碼器中的JND值應(yīng)該被計(jì)算為與編碼器中的JND值相同的值。此時(shí)，主要問(wèn)題在于解碼器僅具有再現(xiàn)的值，因此，編碼器應(yīng)該利用如在解碼器中的再現(xiàn)的值來(lái)計(jì)算JND值。
涉及應(yīng)用人類視覺(jué)特征的圖像編碼的文檔包括Bowonkoon Chitprasrt和K.R.Rao的論文“Human Visual Weighted Progressive Image Transmission”(IEEE Trans.Communications，vol.38，pp.1040-1044，1990年7月)，ISO/IEC1172-2，Information Technology-Coding of Moving Pictures and AssociatedAudio for Digital Storage Media at Up to About 1.5 Mbits/s Part 2Video，1993以及King N.Ngan，Kin S.Leong和H.Singh的論文“Adaptive Cosine TransformCoding of Image in Perceptual Domain”(IEEE Trans.Acoustics，Speech andSignal Processing，vol.37，pp.1743-1750，1989年11月)。

發(fā)明內(nèi)容
發(fā)明的技術(shù)目的本發(fā)明提供一種圖像編碼和解碼方法以及圖像解碼設(shè)備及其方法，其中，所述圖像編碼和解碼方法用于利用通過(guò)使用不具有任何主觀損耗的容許噪聲確定的量化參數(shù)對(duì)圖像編碼。
本發(fā)明還提供一種圖像編碼和解碼方法以及圖像解碼設(shè)備及其方法，其中，通過(guò)所述圖像編碼和解碼方法，利用通過(guò)使用不具有任何主觀損耗的容許噪聲確定的量化參數(shù)將圖像量化，將每個(gè)編碼塊劃分為質(zhì)量層，按照每個(gè)質(zhì)量層的掃描順序?qū)α炕膱D像編碼。
發(fā)明公開(kāi)根據(jù)本發(fā)明的一方面，提供一種圖像編碼設(shè)備，包括變換單元，通過(guò)變換正輸入的原始圖像來(lái)去除空間冗余；容許噪聲獲得單元，從原始圖像獲得容許噪聲；量化參數(shù)確定單元，通過(guò)使用容許噪聲確定量化參數(shù)；量化單元，通過(guò)使用量化參數(shù)對(duì)從變換單元提供的變換系數(shù)進(jìn)行量化來(lái)產(chǎn)生量化的系數(shù)；以及熵編碼單元，對(duì)量化的系數(shù)進(jìn)行熵編碼以去除統(tǒng)計(jì)冗余。
根據(jù)本發(fā)明的另一方面，提供一種圖像編碼設(shè)備，包括變換單元，通過(guò)變換正輸入的原始圖像來(lái)去除空間冗余；容許噪聲獲得單元，從原始圖像獲得容許噪聲；量化參數(shù)確定單元，通過(guò)使用容許噪聲確定量化參數(shù)；量化單元，通過(guò)使用量化參數(shù)對(duì)從變換單元提供的變換系數(shù)進(jìn)行量化來(lái)產(chǎn)生量化的系數(shù)；質(zhì)量層確定單元，通過(guò)使用容許噪聲確定質(zhì)量層；以及熵編碼單元，按照對(duì)于質(zhì)量層的掃描順序?qū)α炕南禂?shù)進(jìn)行熵編碼以去除統(tǒng)計(jì)冗余。
根據(jù)本發(fā)明的另一方面，提供一種圖像編碼方法，包括通過(guò)變換正輸入的原始圖像來(lái)去除空間冗余；從原始圖像獲得容許噪聲；通過(guò)使用容許噪聲確定量化參數(shù)；通過(guò)使用量化參數(shù)對(duì)從變換單元提供的變換系數(shù)進(jìn)行量化來(lái)產(chǎn)生量化的系數(shù)；以及對(duì)量化的系數(shù)進(jìn)行熵編碼以去除統(tǒng)計(jì)冗余。
根據(jù)本發(fā)明的另一方面，提供一種圖像編碼方法，包括通過(guò)變換正輸入的原始圖像來(lái)去除空間冗余；從原始圖像獲得容許噪聲；通過(guò)使用容許噪聲確定量化參數(shù)；通過(guò)使用量化參數(shù)對(duì)從變換單元提供的變換系數(shù)進(jìn)行量化來(lái)產(chǎn)生量化的系數(shù)；確定對(duì)于使用容許噪聲確定的質(zhì)量層的掃描順序；以及按照對(duì)于質(zhì)量層的掃描順序?qū)α炕南禂?shù)進(jìn)行熵編碼以去除統(tǒng)計(jì)冗余。
根據(jù)本發(fā)明的另一方面，提供一種圖像解碼設(shè)備，包括熵解碼單元，通過(guò)對(duì)輸入比特流進(jìn)行熵解碼來(lái)產(chǎn)生量化的系數(shù)；反量化單元，通過(guò)對(duì)量化的系數(shù)進(jìn)行反量化來(lái)產(chǎn)生變換系數(shù)；以及反變換單元，通過(guò)對(duì)變換系數(shù)進(jìn)行反變換來(lái)產(chǎn)生恢復(fù)的圖像。
根據(jù)本發(fā)明的另一方面，提供一種圖像解碼方法，包括通過(guò)對(duì)輸入比特流進(jìn)行熵解碼來(lái)產(chǎn)生量化的系數(shù)；通過(guò)對(duì)量化的系數(shù)進(jìn)行反量化來(lái)產(chǎn)生變換系數(shù)；以及通過(guò)對(duì)變換系數(shù)進(jìn)行反變換來(lái)產(chǎn)生恢復(fù)的圖像。
根據(jù)本發(fā)明的另一方面，提供一種包含用于執(zhí)行所述方法的計(jì)算機(jī)程序的計(jì)算機(jī)可讀記錄介質(zhì)。
發(fā)明的效果根據(jù)本發(fā)明，通過(guò)利用使用不具有任何主觀損耗的容許噪聲確定的量化參數(shù)對(duì)圖像編碼和解碼，從而可顯著提高編碼效率以及恢復(fù)的圖像的主觀畫面質(zhì)量。
此外，利用通過(guò)使用不具有任何主觀損耗的容許噪聲確定的量化參數(shù)將圖像量化，將每個(gè)編碼塊劃分為質(zhì)量層，并按照每個(gè)質(zhì)量層的掃描順序?qū)α炕膱D像編碼。通過(guò)這樣處理，提供可分級(jí)功能，并且可顯著提高編碼效率以及恢復(fù)的圖像的主觀畫面質(zhì)量。
盡管已經(jīng)參照本發(fā)明的示例性實(shí)施例具體示出并描述了本發(fā)明，但是本領(lǐng)域的技術(shù)人員應(yīng)理解在不脫離由權(quán)利要求限定的本發(fā)明的精神和范圍的情況下，可進(jìn)行形式和細(xì)節(jié)上的各種改變。應(yīng)該將所述優(yōu)選實(shí)施例理解為僅具有示例性作用，而不是為了限制的目的。因此，本發(fā)明的范圍并不由對(duì)本發(fā)明的詳細(xì)描述來(lái)限定，而是由權(quán)利要求限定，所述范圍內(nèi)的所有差異將被解釋為包括在本發(fā)明中。


圖1是示出根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的圖像編碼設(shè)備的結(jié)構(gòu)的框圖；圖2示出根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例對(duì)樹葉進(jìn)行彩色量化的結(jié)果；圖3示出原始圖像與根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的圖2所示的彩色量化結(jié)果之間的誤差圖像；圖4示出根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的在圖1的容許噪聲獲得單元中相對(duì)于原始圖像以編碼塊為單位獲得的容許噪聲；圖5示出根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的圖1的量化參數(shù)確定單元的操作；圖6示出根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例為了設(shè)置上下文在圖1的熵編碼單元中使用的3×3窗；圖7示出根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的在圖1的熵編碼單元中用于位平面編碼的lazy比特；圖8示出根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的圖1的掃描順序確定單元的操作；圖9示出根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的取決于在圖8中確定的質(zhì)量層的掃描順序；圖10是根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的圖像解碼設(shè)備的結(jié)構(gòu)的框圖；圖11的(a)到(d)示出根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的用于評(píng)價(jià)圖像編碼和解碼算法的性能的測(cè)試圖像；圖12的(a)到(d)示出對(duì)于圖10的(a)測(cè)試圖像根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的圖像編碼和解碼算法與JPEG2000的圖像編碼和解碼算法的比較；圖13的(a)到(d)示出對(duì)于圖10的(b)測(cè)試圖像根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的圖像編碼和解碼算法與JPEG2000的圖像編碼和解碼算法的比較；圖14的(a)到(d)示出對(duì)于圖10的(c)測(cè)試圖像根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的圖像編碼和解碼算法與JPEG2000的圖像編碼和解碼算法的比較；以及圖15的(a)到(d)示出對(duì)于圖10的(d)測(cè)試圖像根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的圖像編碼和解碼算法與JPEG2000的圖像編碼和解碼算法的比較。
具體實(shí)施例方式
現(xiàn)在將參照附圖更加全面地描述本發(fā)明，在附圖中示出本發(fā)明的示例性實(shí)施例。
圖1是示出根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的圖像編碼設(shè)備的結(jié)構(gòu)的框圖。圖像編碼設(shè)備包括變換單元110、容許噪聲獲得單元130、量化參數(shù)確定單元150、量化單元170和熵編碼單元190。此外，可選地，可包括掃描順序確定單元180。
參照?qǐng)D1，將變換單元110設(shè)置為用于去除在正輸入的幀圖像中的空間和時(shí)間冗余，并且變換單元110可使用在商業(yè)化的圖像或視頻壓縮標(biāo)準(zhǔn)中使用或設(shè)置的DCT、小波變換、預(yù)測(cè)或整數(shù)變換。然而，變換方法并不受限于這些。優(yōu)選地，可采用小波變換。
將容許噪聲獲得單元130設(shè)置為用于從輸入的原始圖像獲得容許噪聲，并將獲得的容許噪聲提供給量化參數(shù)確定單元150。這里，容許噪聲所起的作用類似于在基于感知的音頻編碼中使用的掩蔽閾值所起的作用。通過(guò)使用彩色量化算法作為實(shí)施例，獲得容許噪聲。
將量化參數(shù)確定單元150設(shè)置為用于通過(guò)使用在容許噪聲獲得單元130中獲得的容許噪聲來(lái)對(duì)于每個(gè)編碼塊單位確定一個(gè)量化參數(shù)，并將量化參數(shù)提供給量化單元170。也就是說(shuō)，量化參數(shù)確定單元150確定每個(gè)編碼塊的量化參數(shù)，從而作為編碼塊的量化結(jié)果而產(chǎn)生的量化噪聲可等于或小于容許噪聲。
對(duì)于變換單元110提供的每個(gè)編碼塊的變換系數(shù)，將量化單元170設(shè)置為用于通過(guò)使用在量化參數(shù)確定單元150中確定的編碼塊的量化參數(shù)對(duì)編碼塊進(jìn)行量化，并將編碼塊的量化的變換系數(shù)提供給熵編碼單元190。
將掃描順序確定單元180設(shè)置為用于通過(guò)使用任意數(shù)量的質(zhì)量層來(lái)確定掃描順序，每個(gè)質(zhì)量層包括通過(guò)使用對(duì)于該層的容許噪聲確定的位平面。這里，質(zhì)量層指示邊界，當(dāng)傳輸中出現(xiàn)由于嵌入式編碼產(chǎn)生的損耗時(shí)，該邊界可影響恢復(fù)的圖像的畫面質(zhì)量，即，圖像的質(zhì)量。首先，在最高比特率的情況下，通過(guò)可滿足確保第一質(zhì)量的第一代價(jià)函數(shù)的色數(shù)(k)來(lái)確定第一容許噪聲(τk)。通過(guò)使用第二容許噪聲(τm)來(lái)確定第一質(zhì)量層，其中，通過(guò)小于確定第一容許噪聲(τk)的色數(shù)(k)的色數(shù)(m)來(lái)獲得所述第二容許噪聲(τm)，從而可滿足確保低于第一質(zhì)量的第二質(zhì)量的第二代價(jià)函數(shù)。同樣地，通過(guò)使用第三容許噪聲(τn)來(lái)確定第二質(zhì)量層，其中，通過(guò)小于確定第二容許噪聲(τm)的色數(shù)(m)的色數(shù)(n)來(lái)獲得所述第三容許噪聲(τn)，從而可滿足確保低于第二質(zhì)量的第三質(zhì)量的第三代價(jià)函數(shù)。此時(shí)，可在編碼的初始階段，預(yù)先將質(zhì)量層的數(shù)量以及與每個(gè)質(zhì)量層相應(yīng)的代價(jià)函數(shù)輸入掃描順序確定單元180。也就是說(shuō)，掃描順序?yàn)閺妮^高的質(zhì)量層到較低的質(zhì)量層。
熵編碼單元190通過(guò)去除由量化單元170提供的每個(gè)編碼塊的量化的變換系數(shù)中的統(tǒng)計(jì)冗余來(lái)產(chǎn)生比特流。此時(shí)，在最高比特率，通過(guò)以編碼塊為單位來(lái)掃描數(shù)據(jù)，執(zhí)行熵編碼。同時(shí)，在次比特率(sub bitrate)，通過(guò)根據(jù)在掃描順序確定單元180中確定的掃描順序以質(zhì)量層為單位掃描數(shù)據(jù)來(lái)執(zhí)行熵編碼。熵編碼單元190可執(zhí)行嵌入式編碼，以便提供可分級(jí)功能。此時(shí)，應(yīng)用在提供精細(xì)粒度可分級(jí)(FGS)功能的MPEG-4音頻編解碼器中使用的比特分片算術(shù)編碼(BSAC)算法。此外，可應(yīng)用自適應(yīng)算術(shù)編碼，通過(guò)自適應(yīng)算術(shù)編碼，自適應(yīng)地更新基本上下文(basic context)，以便增強(qiáng)BSAC算法的壓縮效率。因此，應(yīng)用于本發(fā)明的熵編碼算法將被稱為基于上下文的自適應(yīng)算術(shù)編碼算法。
圖2示出根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例對(duì)樹葉進(jìn)行彩色量化的結(jié)果。圖2的(a)示出原始圖像，圖2(b)示出利用色數(shù)10進(jìn)行彩色量化的結(jié)果，圖2的(c)示出利用色數(shù)30進(jìn)行彩色量化的結(jié)果，并且圖2的(d)示出利用色數(shù)41進(jìn)行彩色量化的結(jié)果。圖3示出原始圖像與根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的圖2所示的彩色量化結(jié)果之間的誤差圖像。圖3的(a)示出原始圖像，圖3的(b)示出原始圖像與利用色數(shù)10進(jìn)行彩色量化的圖像之間的誤差圖像，圖3的(c)示出原始圖像與利用色數(shù)30進(jìn)行彩色量化的圖像之間的誤差圖像，并且圖3的(d)示出原始圖像與利用色數(shù)40進(jìn)行彩色量化的圖像之間的誤差圖像。這里，通過(guò)將128的偏移量添加到R、G和B色中的每一個(gè)來(lái)獲得每個(gè)誤差圖像。
在解釋容許噪聲獲得單元130的詳細(xì)操作之前，現(xiàn)將簡(jiǎn)要解釋彩色量化算法。
在通常廣泛使用的圖像中，像素由R、G、B三分量組成，每個(gè)分量由8比特表示。在這種情況下，表示圖像的彩色的總數(shù)是224，這意味著可被表示的彩色數(shù)量非常大。然而，人類感知無(wú)法區(qū)分該數(shù)量的彩色中的每一種，而且這種感知根據(jù)鄰近像素的彩色分布以及色值本身而以各種方式改變。作為彩色量化算法的示例，有一種彩色量化算法使用Fibonacci Lattice以及對(duì)于彩色的人類視覺(jué)距離相對(duì)匹配Lab空間中的數(shù)值距離的特征(AleksandraMojsilovic和Emina Soljanin，“Color Quantization and Processing by FibonacciLattices”，IEEE Trans.Image Processing，vol.10，pp.1712-1725，2001年11月)。根據(jù)該算法，利用較少的彩色數(shù)量，即，512或1024，可產(chǎn)生觀察者無(wú)法容易地將其與原始圖像區(qū)分的恢復(fù)的圖像。在彩色量化算法的另一示例中，通過(guò)使用對(duì)像素的校正、亮度噪聲、亮度對(duì)比噪聲來(lái)定義新的圖像噪聲(ZhouWang和Alan C.Bovik，“Universal Image Quality Index”，IEEE SignalProcessing Letters，vol.9，pp.81-84，2002年3月)。在彩色量化算法的另一示例中，利用同質(zhì)性(homogeneity)和獨(dú)特性(distinctiveness)對(duì)人類感知進(jìn)行建模，并且將每個(gè)圖像中對(duì)于感知的敏感度表示為權(quán)值。通過(guò)使用這一權(quán)值，利用較少數(shù)量的彩色來(lái)表示圖像(Kuk-Jin Yoon和In-So Kweon，“HumanPerception Based Color Image Quantization”，17th International Conference onPattern Recognition，2004年8月)。這一算法的特征在于在使用通過(guò)使用視覺(jué)特征提取的圖像權(quán)值的彩色量化中，根據(jù)漸進(jìn)彩色量化和定義的代價(jià)函數(shù)來(lái)確定最優(yōu)色數(shù)(n)。因此，通過(guò)這一處理，可從包括2種顏色的量化圖像單位獲得最多包括n種顏色的量化的圖像。同時(shí)，關(guān)于彩色矢量量化概念使用圖像編碼中的彩色量化算法。也就是說(shuō)，在執(zhí)行彩色量化之后，通過(guò)熵編碼對(duì)用于將量化的值映射到實(shí)際像素值的映射表以及由量化的像素組成的索引圖像進(jìn)行壓縮(Zhu Li和Aggelos K.Katsaggelos，“Color VectorQuantization based Video Coder”，IEEE International Conference on ImageProcessing，vol.3，pp.673-676，2002年10月)。
容許噪聲獲得單元130通過(guò)使用以幀為單位或者以預(yù)定塊為單位的原始圖像的彩色量化結(jié)果來(lái)獲得容許噪聲?，F(xiàn)在將對(duì)此進(jìn)行更加詳細(xì)的解釋。假設(shè)原始圖像是α(x，y)(以下，稱為α)，經(jīng)過(guò)利用色數(shù)k進(jìn)行彩色量化的圖像是βk(x，y)(以下，稱為βk)，其中，假設(shè)α和βk在視覺(jué)上等同。這里，α和βk相對(duì)于任意整數(shù)k可表示為以下的等式1α＝βk+τk...(1)這里，τk是原始圖像(α)和經(jīng)過(guò)利用色數(shù)k進(jìn)行彩色量化的圖像(βk)的誤差圖像。
此時(shí)，可獲得滿足以下等式的整數(shù)hh＝mink[k；α≈βk]...(2)
在等式2中，可存在用于找到整數(shù)h的多種方式。例如，定義可滿足等式2的適當(dāng)?shù)拇鷥r(jià)函數(shù)，并且通過(guò)將色數(shù)從2逐漸增加到n，確定原始圖像和彩色量化圖像的誤差圖像可滿足代價(jià)函數(shù)的最小色數(shù)。
同時(shí)，對(duì)于任意整數(shù)k(≥h)，即使通過(guò)用滿足下面等式3的任意噪聲(e)來(lái)代替誤差圖像(τk)來(lái)產(chǎn)生圖像(γ)，仍舊存在關(guān)系α≈βk≈γe≤τk...(3)這里，將誤差圖像(τh)定義為容許噪聲，當(dāng)?shù)扔诨蛐∮谌菰S噪聲的噪聲被包括時(shí)，原始圖像和量化的圖像是等同的。也就是說(shuō)，在所述兩種圖像之間不存在主觀損耗。作為示例，通過(guò)以編碼塊為單位將存在于預(yù)定誤差圖像(τh)中的各個(gè)像素值或它們的絕對(duì)值劃分為預(yù)定塊來(lái)獲得容許噪聲。
圖4示出在圖1的容許噪聲獲得單元130中相對(duì)于原始圖像以像素為單位獲得的容許噪聲。這里，在曲線圖中，以編碼塊為單位來(lái)獲取并表示誤差圖像(τk)中的像素值的絕對(duì)值。
圖5示出根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的圖1的量化參數(shù)確定單元150的操作。對(duì)于每個(gè)編碼塊確定一個(gè)量化參數(shù)。例如，編碼塊B0具有量化參數(shù)Qp0，編碼塊B8具有量化參數(shù)Qp8，并且編碼塊B16具有量化參數(shù)Qp16。參照?qǐng)D5，現(xiàn)在將解釋通過(guò)使用容許噪聲確定最大量化參數(shù)，以便產(chǎn)生等于或小于容許噪聲的量化噪聲(即，編碼誤差)的方法。
在通過(guò)使用量化參數(shù)(Qp)對(duì)原始圖像(α)進(jìn)行量化之后，通過(guò)使用同樣的量化參數(shù)(Qp)經(jīng)由反量化來(lái)恢復(fù)圖像(α′)?？蓪⒒謴?fù)的圖像(α′)表示為以下的等式4α′＝Ψ(α，Qp)...(4)這里，ψ是指示通過(guò)使用量化參數(shù)(Qp)對(duì)原始圖像(α)進(jìn)行量化，然后通過(guò)使用同樣的量化參數(shù)(Qp)進(jìn)行反量化的處理。這里，可通過(guò)應(yīng)用各種算法來(lái)執(zhí)行量化和反量化。例如，可應(yīng)用具有靜區(qū)的均勻量化算法。此時(shí)，可將量化和反量化表示為下面的等式5和6。等式5和6被設(shè)計(jì)用于通過(guò)將通過(guò)對(duì)量化參數(shù)加倍獲得的值劃分為6個(gè)相等部分來(lái)執(zhí)行量化X′＝sign(X)*|X|*2Qp*(-1/6)+0.5...(5)X＝sign(X′)*|X′|*2Qp*(-1/6)...(6)同時(shí)，可將量化噪聲表示為下面的等式7Δ＝α′-α...(7)
由于量化參數(shù)(Qp)是將被編碼的信息，所以分別對(duì)所有像素的量化參數(shù)(Qp)進(jìn)行編碼是非常沒(méi)有效率的。因此，將原始圖像(α)劃分為預(yù)定大小的塊單位(例如，編碼塊單位)，并對(duì)于每個(gè)編碼塊單位確定量化參數(shù)。假設(shè)任意編碼塊為αb，編碼塊αb的量化參數(shù)為Qpb?？蓪⒌仁?和5表示為下面的等式8和9αb′＝Ψ(αb，Qpb)...(8)Δb＝αb′-αb＝Ψ(αb，Qpb)-αb...(9)如果等式9與容許噪聲相關(guān)，則可將編碼塊的量化參數(shù)表示為下面的等式10Qpb=minQpb(τb-Δb)]]>=minQpb(τb-(αb′-αb))]]>=minQpb(τb-(Ψ(αb,Qpb)-Δb))]]>=minQpb(τb-Δb-(Ψ(αb,Qpb))]]>=minQpb(ηb-(Ψ(αb,Qpb))...(10)]]>這里，τb和Δb是存在于整個(gè)誤差圖像中的編碼塊的容許噪聲，以及編碼塊(τb)的量化噪聲。由于可在獲得容許噪聲之后得知這些值，所以可將其設(shè)置為常數(shù)ηb。
為了確定每個(gè)編碼塊的量化參數(shù)(Qpb)，采用按照預(yù)定的變化步長(zhǎng)從較小的值逐漸增大到較大的值的方法，但是本發(fā)明并不必然受限于此。編碼塊的量化參數(shù)(Qpb)的初始值和變化步長(zhǎng)具有計(jì)算量和精確度的權(quán)衡關(guān)系。在圖5所示的容許噪聲曲線圖中，為每個(gè)編碼塊(B0～B17)標(biāo)記的粗線指示為該編碼塊設(shè)置的容許噪聲的極限值。也就是說(shuō)，確定每個(gè)編碼塊的量化噪聲，從而可產(chǎn)生等于或小于為每個(gè)編碼塊設(shè)置的容許噪聲極限值的量化噪聲。
同時(shí)，可將使用容許噪聲的圖像編碼應(yīng)用于各種類型的編碼器。例如，假設(shè)將在編碼中使用的變換處理和反變換處理分別定義為下面的等式11和12y＝Φ(X)...(11)x＝Φ-1(y)...(12)此時(shí)，通過(guò)使用變換的概念，可將等式1表示為下面的等式13Φ(α)＝Φ(βk+τk)...(13)
如果變換概念的線性被使用，則可將等式13表示為下面的等式14Φ(α)＝Φ(βk)+Φ(τk)...(14)如果塊的概念被引入，則可將等式14表示為下面的等式15Φb(α)＝Φb(βk)+Φb(τk)...(15)從等式14和15可知可在以整個(gè)圖像為單位的變換以及以塊為單位的變換兩種情況下使用容許噪聲的概念。
再次參照?qǐng)D1，考慮到壓縮效率、可分級(jí)功能和復(fù)雜度，熵編碼單元190通過(guò)使用基于上下文的自適應(yīng)算術(shù)編碼的嵌入式編碼來(lái)執(zhí)行熵編碼。此時(shí)，對(duì)于基于上下文的自適應(yīng)算術(shù)編碼，設(shè)置上下文。從處理的數(shù)據(jù)的上下文來(lái)預(yù)測(cè)當(dāng)前符號(hào)的概率值，并將其應(yīng)用于算術(shù)編碼。因此，需要解釋上下文，以便可適當(dāng)?shù)仡A(yù)測(cè)概率值。在上下文的選擇中，選擇與當(dāng)前符號(hào)高度相關(guān)的上下文。
同時(shí)，為了對(duì)于原始圖像形成多個(gè)層的結(jié)構(gòu)以進(jìn)行嵌入式編碼，變換單元110可執(zhí)行多層小波濾波。由于每一層提供關(guān)于不同分辨率的信息連同關(guān)于上層的信息，所以多層小波濾波可提供空間分級(jí)。頂層僅由低-低(LL)子帶組成，剩余的較低層分別由低-高(LH)子帶、高-低(HL)子帶和高-高(HH)子帶組成。為了再現(xiàn)每一層，關(guān)于上層的信息全部被提供。因此，用于熵編碼的層的順序從頂層開(kāi)始向較低層進(jìn)行。
同時(shí)，為了對(duì)形成每一層的子帶執(zhí)行熵編碼，定義編碼塊。編碼塊的大小可相對(duì)于層而變化，當(dāng)編碼被執(zhí)行時(shí)，可利用編碼參數(shù)來(lái)定義編碼塊。編碼塊可用作用于確定量化參數(shù)的單位、用于提供關(guān)于與量化的系數(shù)值有關(guān)的最高有效位(MSB)的信息的單位、用于提供關(guān)于lazy比特的信息的單位以及用于掃描塊的單位。熵編碼單元190按照塊掃描單位，即，以編碼塊為單位來(lái)執(zhí)行位平面編碼。也就是說(shuō)，通過(guò)按照掃描線順序從MSB到最低有效位(LSB)掃描像素的比特來(lái)執(zhí)行編碼。
現(xiàn)在，將更加詳細(xì)地解釋被應(yīng)用于熵編碼單元190的基于上下文的自適應(yīng)算術(shù)編碼。
當(dāng)對(duì)于量化的系數(shù)進(jìn)行熵編碼的最小輸入單位被稱為符號(hào)時(shí)，因?yàn)锽SAC算法用于對(duì)量化的系數(shù)的位平面編碼，所以所述符號(hào)具有0和1中的任何一個(gè)值。因此，應(yīng)用于本發(fā)明的BSAC算法基本上是二進(jìn)制算術(shù)編碼。作為為了選擇每個(gè)符號(hào)的上下文而應(yīng)該考慮的要素，每個(gè)上下文與每個(gè)符號(hào)的相關(guān)性應(yīng)該被考慮。也就是說(shuō)，如果上下文與每個(gè)符號(hào)的相關(guān)性較高，則可更加精確地預(yù)測(cè)符號(hào)的概率值，根據(jù)精確的概率值，可在執(zhí)行算術(shù)編碼時(shí)增加壓縮效率。作為為了選擇上下文而應(yīng)該連同相關(guān)性考慮的要素，上下文的可發(fā)生性(causability)應(yīng)該被考慮。也就是說(shuō)，由于在編碼器中使用的上下文應(yīng)該包括與將在解碼器中使用的上下文的值相等的值，所以上下文包括已經(jīng)被處理和編碼的符號(hào)或附加信息項(xiàng)。同時(shí)，作為為了選擇上下文而應(yīng)該連同相關(guān)性考慮的另一要素，復(fù)雜度應(yīng)該被考慮。由于BSAC算法將所有量化的系數(shù)的從MSB到LSB的所有比特看作符號(hào)，所以將被處理的符號(hào)的數(shù)量非常大。如果每個(gè)符號(hào)的上下文的類型過(guò)多，則壓縮效率可被提高，但是這樣會(huì)對(duì)于編碼器和解碼器中的存儲(chǔ)器容量和處理速度的各方面施加較重的負(fù)擔(dān)。具體說(shuō)來(lái)，在自適應(yīng)算術(shù)編碼的情況下，過(guò)多的各種上下文相對(duì)于新的比特模式可降低自適應(yīng)速度，從而可降低壓縮效率。
為了對(duì)每個(gè)符號(hào)設(shè)置上下文，通過(guò)考慮鄰近像素之間的相關(guān)性較高的圖像的復(fù)雜度和特征，作為示例，熵編碼單元190在一個(gè)編碼塊中設(shè)置以每個(gè)符號(hào)的像素為中心的3×3窗。根據(jù)這一處理，可建立關(guān)于包括在一個(gè)窗中的像素的上下文。圖6示出在圖1的熵編碼單元190中為了設(shè)置上下文而應(yīng)用于任意編碼塊的3×3窗。
接著，為了執(zhí)行位平面編碼，通過(guò)按照下面的等式16預(yù)測(cè)任意位平面(j)的概率值來(lái)執(zhí)行二進(jìn)制算術(shù)編碼P(j)＝f(l，b，j-L，vj，wj)，j≥L＝1/2，j＜L...(16)這里，j是符號(hào)的位平面號(hào)碼，l是層號(hào)碼，b是子帶號(hào)碼。L是lazy比特，vj是在第(j+1)位平面中出現(xiàn)的1的數(shù)量，wj是已經(jīng)在第j位平面中處理的位模式。
同時(shí)，根據(jù)下面的等式17來(lái)確定lazy比特(L)L＝MSB(m)...(17)這里，m是包括在編碼塊中的像素的平均值，MSB(x)是在表示x的位平面中具有值1的最高比特位置。
圖7示出根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例在圖1的熵編碼單元190中用于位平面的編碼的上下文。
參照?qǐng)D7，例如，通過(guò)使用就在第j位平面上面的第(j+1)位平面的比特720和在第j位平面中已經(jīng)處理的4比特模式710來(lái)確定包括在第j位平面中的符號(hào)710的上下文。同時(shí)，在低于lazy比特(L)的位平面(即，lazy平面)中，將概率值設(shè)置為固定值1/2。由于對(duì)低于lazy比特(L)的位平面中的符號(hào)沒(méi)有執(zhí)行單獨(dú)的上下文計(jì)算，所以可同樣減少計(jì)算量。如果存在利用不同的量化參數(shù)值量化的各種系數(shù)，則lazy比特的使用提供相對(duì)位平面值(j-L)，從而可顯著提高編碼效率。
圖8示出根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的圖1的掃描順序確定單元180的操作。
在熵編碼單元190中，可在最高比特率獲得噪聲在主觀上被最小化的恢復(fù)的圖像。此外，由于通過(guò)基于上下文的算術(shù)編碼提供空間和SNR分級(jí)，所以一旦產(chǎn)生比特流，就可關(guān)于目的按照需要來(lái)截?cái)啾忍亓?，并且該比特流可用于再現(xiàn)?，F(xiàn)在，將解釋當(dāng)部分比特流如此使用時(shí)出現(xiàn)的畫面質(zhì)量?jī)?yōu)化的問(wèn)題。
為了優(yōu)化從部分比特流再現(xiàn)的圖像的畫面質(zhì)量，可考慮在建立比特流時(shí)將重要信息置于前面的部分，以及在主觀畫面質(zhì)量方面優(yōu)化具有任意大小的比特流。也就是說(shuō)，當(dāng)部分比特流被截?cái)鄷r(shí)，從整個(gè)比特流的末端執(zhí)行截?cái)唷Ｒ虼?，將?duì)于畫面質(zhì)量具有較大影響的重要信息置于前面的部分。這些均與熵編碼的掃描順序密切相關(guān)。
在熵編碼單元190中，在最高比特率，根據(jù)基于上下文的自適應(yīng)算術(shù)編碼以編碼塊為單位來(lái)掃描數(shù)據(jù)，并關(guān)于每個(gè)位平面在掃描線方向掃描每個(gè)編碼塊。為了優(yōu)化次比特率，可考慮編碼塊的掃描順序、編碼塊中像素的掃描順序以及位平面中的掃描順序。對(duì)于編碼塊的掃描順序以及編碼塊中像素的掃描順序，存儲(chǔ)器使用量或復(fù)雜度方面應(yīng)被一起考慮。此外，當(dāng)必要時(shí)，可使用用于設(shè)置掃描順序以便優(yōu)先掃描重要編碼塊和重要像素的表，或者可自適應(yīng)地改變掃描順序。
在基于上下文的自適應(yīng)算術(shù)編碼中，一個(gè)編碼塊中從MSB到LSB的所有比特平面被掃描，然后另一掃描塊被掃描。這種掃描方法涉及均方差(MSE)的概念，并且基于以下假設(shè)每個(gè)像素相對(duì)于位平面的重要性隨著到MSB的距離的減少而增加。因此，在最高比特率，可應(yīng)用這一假設(shè)，但是這一假設(shè)可限制性應(yīng)用于次比特率。
為了解決這一問(wèn)題，在掃描順序確定單元180中，關(guān)于量化的系數(shù)來(lái)確定質(zhì)量層。質(zhì)量層是在優(yōu)化截?cái)嗟那度胧綁K編碼(EBCOT)算法中采用的方法(David Taubman，“High Performance Scalable Image Compression withEBCOT”，IEEE Trans.Image Processing，vol.9，pp.1158-1170，2000年7月)。在掃描順序確定單元180中，用于位平面編碼的任意數(shù)量的質(zhì)量層被安置。一個(gè)質(zhì)量層包括通過(guò)對(duì)于該層使用容許噪聲確定的位平面。在構(gòu)建的質(zhì)量層中，從最高質(zhì)量層開(kāi)始執(zhí)行掃描。
現(xiàn)在將解釋如何通過(guò)使用容許噪聲在次比特率實(shí)現(xiàn)視覺(jué)噪聲方面的優(yōu)化。
假設(shè)質(zhì)量層的數(shù)量是n，包括n個(gè)質(zhì)量層(即，圖9的L0、L1等)的比特流(v)可被表示為v＝v0v1，...，vn-1。這里，假設(shè)對(duì)比特流(v)解碼的處理是ω＝Γ(v)，可通過(guò)可分級(jí)功能獲得n個(gè)再現(xiàn)圖像，即，ω0＝Γ(v0)、ω1＝Γ(v0v1)、...、ωn-1＝Γ(v0v1...vn-1)＝Γ(v)。此時(shí)，可將關(guān)于每個(gè)再現(xiàn)圖像的誤差圖像表示為ε0＝ω0-α、ε1＝ω1-α、...、εn-1＝ωn-1-α。為了獲得將在每個(gè)階段使用的容許噪聲(圖8的830和850)，首先獲得從原始圖像經(jīng)過(guò)彩色量化的圖像。這些彩色量化的圖像β0、β1、...、βn-1具有如下面的等式18的特征α≈βn-1Ψ(βp)＜Ψ(βq)，p＜q...(18)這里，Ψ(β)是圖像β中顏色的數(shù)量。
根據(jù)下面的等式19來(lái)獲得關(guān)于每個(gè)彩色量化的圖像的容許噪聲(τi)τi＝α-βi，i＝0，...n-1...(19)假設(shè)在等式13中的每個(gè)階段經(jīng)過(guò)彩色量化的圖像βi對(duì)于給定的色數(shù)(i)再現(xiàn)視覺(jué)上的最佳圖像，如果等式19被滿足，則可以說(shuō)在基于人類視覺(jué)特征的R-D曲線上的每個(gè)次比特率實(shí)現(xiàn)了對(duì)于每個(gè)質(zhì)量層的優(yōu)化。也就是說(shuō)，存在如等式20的關(guān)系εi＝τii＝0，...，n-1...(20)圖10是根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的圖像解碼設(shè)備的結(jié)構(gòu)的框圖。解碼設(shè)備包括熵解碼單元1010、反量化單元1030以及反變換單元1050。
參照?qǐng)D10，熵解碼單元通過(guò)對(duì)輸入比特流進(jìn)行熵解碼來(lái)產(chǎn)生量化的系數(shù)。熵解碼處理相應(yīng)于圖1所示的圖像編碼設(shè)備的熵編碼處理的反處理。
反量化單元1030通過(guò)對(duì)由熵解碼單元1010提供的量化的系數(shù)進(jìn)行反量化來(lái)產(chǎn)生變換系數(shù)。反量化處理相應(yīng)于圖1所示的圖像編碼設(shè)備的量化處理的反處理。
反變換單元1050通過(guò)對(duì)由反量化單元1030提供的變換系數(shù)進(jìn)行反變換來(lái)產(chǎn)生恢復(fù)的圖像。反變換處理相應(yīng)于圖1所示的圖像編碼設(shè)備的變換處理的反處理。
接著，現(xiàn)在將解釋為了評(píng)價(jià)根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的圖像編碼和解碼算法的性能而執(zhí)行的比較試驗(yàn)。測(cè)試圖像具有512×512的大小，并且使用彩色的YUV444格式。對(duì)于小波分解和合成，9/7濾波器用于Y分量，5/3濾波器用于U和V分量。所使用的濾波器的系數(shù)值與用于JPEG2000的相同。同時(shí)，所有小波濾波器被實(shí)現(xiàn)為具有提升結(jié)構(gòu)。小波分解可被執(zhí)行到第5步驟，并且總共6步驟的空間可分級(jí)圖像可被恢復(fù)。此時(shí)，按照下面的表1來(lái)設(shè)置編碼塊表1

用于比較試驗(yàn)的JPEG2000軟件是在JPEG2000網(wǎng)站(http//www.jpeg.org/jpeg2000/index.html)公開(kāi)的參考軟件，即，Jasper版本1.701.0。此時(shí)，將編碼器選項(xiàng)設(shè)為默認(rèn)值，并執(zhí)行試驗(yàn)。
圖11的(a)到(d)分別示出作為測(cè)試圖像的示例的狒狒、回形針、鸚鵡和樹葉。每個(gè)圖像具有512×512的大小，并且R、G和B分量中的每一個(gè)有8比特長(zhǎng)。
當(dāng)執(zhí)行根據(jù)本發(fā)明的編碼和解碼算法時(shí)沒(méi)有執(zhí)行MSE概念中的R-D優(yōu)化處理，而在JPEG2000中執(zhí)行MSE中的R-D優(yōu)化處理。關(guān)于在這種環(huán)境下測(cè)量的PSNR，在亮度分量的情況下，根據(jù)JEPG2000解碼的圖像關(guān)于測(cè)試圖像的類型和壓縮率顯示出大約高出0.8dB的值。
下面的表2示出分別通過(guò)本發(fā)明和JPEG2000解碼的圖像的PSNR值的比較，并顯示出在數(shù)據(jù)中存在PSNR差表2


同時(shí)，圖12的(a)和(c)是當(dāng)將本發(fā)明應(yīng)用于狒狒時(shí)分別通過(guò)20∶1和50∶1的壓縮率進(jìn)行編碼和解碼而獲得的圖像，并且圖12的(b)和(d)是當(dāng)將JPEG2000應(yīng)用于狒狒時(shí)分別通過(guò)20∶1和50∶1的壓縮率進(jìn)行編碼和解碼而獲得的圖像。圖13的(a)和(c)是當(dāng)將本發(fā)明應(yīng)用于回形針時(shí)分別通過(guò)20∶1和50∶1的壓縮率進(jìn)行編碼和解碼而獲得的圖像，并且圖13的(b)和(d)是當(dāng)將JPEG2000應(yīng)用于回形針時(shí)分別通過(guò)20∶1和50∶1的壓縮率進(jìn)行編碼和解碼而獲得的圖像。圖14的(a)和(c)是當(dāng)將本發(fā)明應(yīng)用于鸚鵡時(shí)分別通過(guò)20∶1和50∶1的壓縮率進(jìn)行編碼和解碼而獲得的圖像，并且圖14的(b)和(d)是當(dāng)將JPEG2000應(yīng)用于鸚鵡時(shí)分別通過(guò)20∶1和50∶1的壓縮率進(jìn)行編碼和解碼而獲得的圖像。圖15的(a)和(c)是當(dāng)將本發(fā)明應(yīng)用于樹葉時(shí)分別通過(guò)20∶1和50∶1的壓縮率進(jìn)行編碼和解碼而獲得的圖像，并且圖15的(b)和(d)是當(dāng)將JPEG2000應(yīng)用于樹葉時(shí)分別通過(guò)20∶1和50∶1的壓縮率進(jìn)行編碼和解碼而獲得的圖像。
因此，圖12到圖15證實(shí)根據(jù)本發(fā)明和JPEG2000解碼的圖像是主觀上等同或相似的圖像。
還可將本發(fā)明實(shí)現(xiàn)為計(jì)算機(jī)可讀記錄介質(zhì)上的計(jì)算機(jī)可讀代碼。計(jì)算機(jī)可讀記錄介質(zhì)是可存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的任何數(shù)據(jù)存儲(chǔ)裝置，所述數(shù)據(jù)其后可通過(guò)計(jì)算機(jī)系統(tǒng)讀取。計(jì)算機(jī)可讀記錄介質(zhì)的示例包括只讀存儲(chǔ)器(ROM)、隨機(jī)存取存儲(chǔ)器(RAM)、CD-ROM、磁帶、軟盤、光學(xué)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)裝置和載波(諸如通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)傳輸)。還可通過(guò)聯(lián)網(wǎng)的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)分布計(jì)算機(jī)可讀記錄介質(zhì)，從而以分布方式存儲(chǔ)并執(zhí)行計(jì)算機(jī)可讀代碼。此外，本發(fā)明所屬領(lǐng)域的編程技術(shù)人員可容易地解釋用于實(shí)現(xiàn)本發(fā)明的功能程序、代碼和代碼段。
權(quán)利要求
1.一種圖像編碼設(shè)備，包括變換單元，通過(guò)變換正輸入的原始圖像來(lái)去除空間冗余；容許噪聲獲得單元，從原始圖像獲得容許噪聲；量化參數(shù)確定單元，通過(guò)使用容許噪聲確定量化參數(shù)；量化單元，通過(guò)使用量化參數(shù)對(duì)從變換單元提供的變換系數(shù)進(jìn)行量化來(lái)產(chǎn)生量化的系數(shù)；以及熵編碼單元，對(duì)量化的系數(shù)進(jìn)行熵編碼以去除統(tǒng)計(jì)冗余。
2.一種圖像編碼設(shè)備，包括變換單元，通過(guò)變換正輸入的原始圖像來(lái)去除空間冗余；容許噪聲獲得單元，從原始圖像獲得容許噪聲；量化參數(shù)確定單元，通過(guò)使用容許噪聲確定量化參數(shù)；量化單元，通過(guò)使用量化參數(shù)對(duì)從變換單元提供的變換系數(shù)進(jìn)行量化來(lái)產(chǎn)生量化的系數(shù)；掃描順序確定單元，確定對(duì)于使用容許噪聲確定的質(zhì)量層的掃描順序；以及熵編碼單元，按照對(duì)于質(zhì)量層的掃描順序?qū)α炕南禂?shù)進(jìn)行熵編碼以去除統(tǒng)計(jì)冗余。
3.一種圖像編碼方法，包括通過(guò)變換正輸入的原始圖像來(lái)去除空間冗余；從原始圖像獲得容許噪聲；通過(guò)使用容許噪聲確定量化參數(shù)；通過(guò)使用量化參數(shù)對(duì)從變換單元提供的變換系數(shù)進(jìn)行量化來(lái)產(chǎn)生量化的系數(shù)；以及對(duì)量化的系數(shù)進(jìn)行熵編碼以去除統(tǒng)計(jì)冗余。
4.一種圖像編碼方法，包括通過(guò)變換正輸入的原始圖像來(lái)去除空間冗余；從原始圖像獲得容許噪聲；通過(guò)使用容許噪聲確定量化參數(shù)；通過(guò)使用量化參數(shù)對(duì)從變換單元提供的變換系數(shù)進(jìn)行量化來(lái)產(chǎn)生量化的系數(shù)；確定對(duì)于使用容許噪聲確定的質(zhì)量層的掃描順序；以及按照對(duì)于質(zhì)量層的掃描順序?qū)α炕南禂?shù)進(jìn)行熵編碼以去除統(tǒng)計(jì)冗余。
5.一種圖像解碼設(shè)備，包括熵解碼單元，通過(guò)對(duì)由權(quán)利要求1和2中的任何一個(gè)的方法產(chǎn)生的比特流進(jìn)行熵解碼來(lái)產(chǎn)生量化的系數(shù)；反量化單元，通過(guò)對(duì)量化的系數(shù)進(jìn)行反量化來(lái)產(chǎn)生變換系數(shù)；以及反變換單元，通過(guò)對(duì)變換系數(shù)進(jìn)行反變換來(lái)產(chǎn)生恢復(fù)的圖像。
6.一種圖像解碼方法，包括通過(guò)對(duì)由權(quán)利要求3和4中的任何一個(gè)的方法產(chǎn)生的比特流進(jìn)行熵解碼來(lái)產(chǎn)生量化的系數(shù)；通過(guò)對(duì)量化的系數(shù)進(jìn)行反量化來(lái)產(chǎn)生變換系數(shù)；以及通過(guò)對(duì)變換系數(shù)進(jìn)行反變換來(lái)產(chǎn)生恢復(fù)的圖像。
全文摘要
提供一種圖像編碼和/或解碼設(shè)備和方法。所述圖像編碼設(shè)備包括變換單元，通過(guò)變換正輸入的原始圖像來(lái)去除空間冗余；容許噪聲獲得單元，從原始圖像獲得容許噪聲；量化參數(shù)確定單元，通過(guò)使用容許噪聲確定量化參數(shù)；量化單元，通過(guò)使用量化參數(shù)對(duì)從變換單元提供的變換系數(shù)進(jìn)行量化來(lái)產(chǎn)生量化的系數(shù)；以及熵編碼單元，對(duì)量化的系數(shù)進(jìn)行熵編碼以去除統(tǒng)計(jì)冗余。
文檔編號(hào)H04N7/34GK101080931SQ200580043002
公開(kāi)日2007年11月28日 申請(qǐng)日期2005年12月14日 優(yōu)先權(quán)日2004年12月14日
發(fā)明者李時(shí)和, 金道均, 金惠妍, 權(quán)仁昭 申請(qǐng)人:三星電子株式會(huì)社