CN101061637A - 具有可变子频带处理的压缩比控制系统和方法 - Google Patents

Abstract

一种系统、方法、和计算机程序产品，用于通过处理经由多个并行子频带的数据流(201)来提供对数据压缩的更精确比率控制，其中，第一子频带处理数据的方法不同于第二子频带。为每个单独零流压缩存储区或堆积提供了单独移位量化(204)参数，而不是象现有技术中为每个系数提供一个公共移位参数。每个这种区或堆积的参数值均被记录在压缩的输出文件(208)中。

Description

具有可变子频带处理的压缩比控制系统和方法

相关申请

本申请要求以下临时申请的优先权：2004年9月21日提交的题为RATE CONTROL WITH VARIABLE SUBBANDQUANTIZATION的美国专利申请第60/612,311号的临时申请；2004年9月22日提交的题为SPLIT TABLE ENTROPY CODING的美国专利申请第60/612,652号的临时申请；2004年9月22日提交的题为PERMUTATION PROCRASTINATION的美国专利申请第60/612,651号的临时申请；2004年10月12日提交的题为MOBILEIMAGING APPLICATION，DEVICE ARCHITECTURE，ANDSERVICE PLATFORM ARCHITECTURE的美国专利申请第60/618,558号的临时申请；2004年10月13日提交的题为VIDEOMONITORING APPLICATION，DEVICE ARCHITECTURES，ANDSYSTEM ARCHITECTURE的美国专利申请第60/618,938号的临时申请；2005年2月16日提交的题为MOBILE IMAGINGAPPLICATION，DEVICE ARCHITECTURE，AND SERVICEPLATFORM ARCHITECTURE AND SERVICES的美国专利申请第60/654,058号的临时申请；其全部内容结合于此以作参考。

本申请为2004年9月16日提交的题为MULTIPLECODEC-IMAGER SYSTEM AND METHOD的美国专利申请第10/944,437号的部分延续，其现在是2005年5月19日公开的美国公开第US2005/0104752号；2003年4月17日提交的题为SYSTEM，METHOD AND COMPUTER PROGRAM PRODUCT FOR IMAGEAND VIDEO TRANSCODING的美国专利申请第10/418,649号的部分延续，其现在是2003年11月6日公开的美国公开第US2003/0206597号；2003年4月17日提交的题为WAVELETTRANSFORM SYSTEM，METHOD AND COMPUTER PROGRAMPRODUCT的美国专利申请第10/418,363号的部分延续，其现在是2003年10月23日公开的美国公开第US2003/0198395号；2003年5月28日提交的题为PILE-PROCESSING SYSTEM AND METHODFOR PARALLEL PROCESSORS的美国专利申请第10/447,455号的部分延续，其现在是2003年12月11日公开的美国公开第US2003/0229773号；2003年5月28日提交的题为CHROMATEMPORAL RATE REDUCTION AND HIGH-QUALITY PAUSESYSTEM AND METHOD的美国专利申请第10/447,514号的部分延续，其现在是2003年12月25日公开的美国公开第US2003/0235340号；2004年9月29日提交的题为SYSTEM AND METHOD FORTEMPORAL OUT-OF-ORDER COMPRESSION AND MULTI-SOURCE COMPRESSION RATE CONTROL的美国专利申请第10/955,240号的部分延续，其现在是2005年5月19日公开的美国公开第US2005/0105609号，其全部内容结合于此以作参考。本申请还将2004年11月30日出版的题为MULTIPLE CODEC-IMAGERSYSTEM AND METHOD的美国专利第6,825,780号和2005年1月25日出版的题为SYSTEM AND METHOD FOR ADYADIC-MONOTONIC(DM)CODEC的美国专利第6,847,317号的全部内容结合于此以作参考。

技术领域

本发明涉及数据压缩，更具体地，涉及控制压缩输出的位速率。

背景技术

直接数字化的静态图像和视频需要许多“位”。因此，通常为了存储、传输、和其它应用而压缩图像和视频。大多数的图像和视频压缩器共享一个具有各种变化的基本结构。如图1所示，该基本结构包括三个级：变换级、量化级、以及熵编码级。

视频“编解码器”(压缩器/解压器)用于通过在图像质量、处理器要求(即，成本/功率消耗)、和压缩比率(即，结果数据速率)之间进行平衡来降低数据通讯流所需的数据速率。当前可用的压缩方法提供了不同的折衷(trade-offs)范围，并产生了多个编解码方案，其中，每个方案被最优化以满足特定应用的需要。

视频压缩器中变换级的目的在于收集源图片的能量(energy)或信息以通过利用图片或序列内局部相似和图案来将其转换为最大可能的压缩形式。压缩器被设计为在“典型”输入上很好地工作，而忽略掉压缩“随机的”或“不合理的”输入对其造成的故障。

诸如MPEG-2的许多图像压缩和视频压缩方法使用离散余弦变换(DCT)，作为变换级。

诸如MPEG-4结构的一些较新的图像压缩和视频压缩方法使用各种小波变换，作为变换级。

小波变换包括以一维或多于一维的形式重复应用小波滤波器对到数据集。对于图像压缩，可以使用2D小波变换(水平和垂直)。对于视频数据流，可以使用3D小波变换(水平、垂直、和时间)。

现有技术图2示出了当前可用的各种压缩算法中的折衷实例100。如图所示，这种压缩算法包括基于小波的编解码器102和基于DCT的编解码器104，它们包括不同的MPEG视频分配方案。

与基于DCT的编解码器算法不同，2D和3D小波因其赏心悦目的图像质量和灵活的压缩比被高度评价，促使JPEG委员会采用小波算法作为其JPEG2000静态图像标准。不幸地是，相对于DCT的可选方案，大多数的小波实施使用非常复杂的算法，需要很好的处理能力。另外，小波对于时间压缩提出了特别地挑战，使得3D小波尤其困难。

由于这些原因，相对于诸如MPEG的高容量工业标准编解码器，小波没有提供成本竞争性的优势，因此，仅在小型应用中被采用。因此需要一种商业上可行的3D小波实施，其针对三个主要市场阶段的低功耗和低成本进行最优化。

例如，小型摄像机越来越普及，并且数字化处理其信号的优势是明显的。例如，一些国家中蜂窝电话市场的最快发展阶段是具有图像和视频片断功能的电话阶段。大多数数字静态相机具有视频片断功能。在移动无线手机市场，这些静态图片和视频短片的传输需要更大的装置电池容量。现有的视频编码标准和数字信号处理器给电池带来更大压力。

另一个新的应用是个人视频记录器(PVR)，其允许观众暂停直播TV和定时转换节目。这些装置使用数字硬盘存储器来记录视频，并要求对来自电缆的模拟视频进行视频压缩。为了提供如画中画和边看边录的功能，这些单元需要多个视频压缩编码器。

另一个正在发展的应用领域是用于监视和安全视频的数字视频记录器(DVR)。待存储的输入视频的每个信道也都需要压缩编码。为了利用方便、灵活的数字网络传输结构，经常在摄像机内使视频数字化。即使具有较旧的复杂记录器结构，也使用多信道压缩编码器。

当然，大量的其它市场可从对低功耗和低成本最优化的商业上可行的压缩方案中获利。

时间压缩

视频压缩方法通常比分别压缩视频序列的每个图像做得更多。视频序列中的图像经常与时间上邻近的序列中的其它图像相似。考虑到这种相似，可以改进压缩。这种做法称为“时间压缩”。用于MPEG的一种传统的时间压缩方法为运动搜索。在这种方法中，正在被压缩的图像的每个区均用作图样，来搜索前一图像中的范围。选择最接近的匹配区，并且通过只压缩与该匹配区不同的区来表示该区。

时间压缩的另外一种方法是使用小波，正如在空间(水平和垂直)方向上所使用的，但是现在对两个或多个图像的相应像素或系数进行操作。这被称作3D小波，用于这三个“方向”，水平、垂直、和时间。

使用上述两种方法中的一种或者任一其它方法的时间压缩将图像和前一图像一起压缩。通常，在时间上，将大量图像一起压缩。如在本发明中实施的，这个图像集称为图片组或GOP。

子频带

小波变换的输出包括表示“低通”或“范围”或“和”信息的系数，该系数通常是覆盖几个像素的公共信息。该输出还包括表示“高通”或“小波”或“差值”信息的系数，该系数通常表示这些像素与它们的公共信息的不同之处。小波滤波器的重复应用导致在输出中这些类型的信息的大量不同组合。每个独特的组合称作“子频带”。该术语产生于观察的频域点，但通常不与频带准确对应。

该小波变换在其输出的不同子频带中产生完全不同的值分布。覆盖原始像素的该信息集中于一些子频带内而剩余的其它子频带几乎为零。这是压缩所期望的。

零流压缩

在一些图像和视频压缩算法中的中间步骤为零流(run-of-zeros)消除，其可以通过“堆积法”(见共同未决美国专利申请第2003/0229773号)实施。在该零流步骤中，压缩子频带(或子频带组)的系数，虽然粗糙但很有效。该零流步骤从数据中除去零值流，同时保存这些零值出现位置的记录。零流消除可应用到算法中的任一点处。在一个实施例中，它在熵编码之前紧接着量化级应用。在零流之后，这些后续步骤可以更快速地计算，这是因为它们只需要处理有效(非零)的信息。

堆积法对于并行处理多个值的计算引擎具有较大值，这是因为这是利用可用的并行操作进行零消除的方法。相比之下，其它零流消除(流长度编码)方法通常消耗的时间与它在熵编码过程中进行消零消耗的时间相同。

每子频带的存储区

在根据本发明的一些压缩实施中，为每个子频带、或相似子频带组构建单独的堆积或零流压缩存储区、或者在一些情况下为单个子频带构建多个区具有优势。该优势源自子频带的结果变得可用的序列和该算法的其它细节。因此，代替单独的存储区作为图片或GOP的中间表示，存在一组存储区或堆积。

比率控制

调整压缩量、生成的输出位速率的一种方法是改变在该计算的量化级内丢弃的信息量。量化通常通过将每个系数除以预先选定的数(即“量化参数”)，并丢弃该除法的余数来完成。因此，系数值的范围可以通过相同的单精度值(即，该除法的商)来表示。

当压缩图像或GOP被解压缩时，该逆向量化处理步骤将商乘以(已知的)量化参数。这将这些系数恢复到其原始大小的范围，以用于进一步计算。

然而，在许多实施方式中，除法(或等效的乘法)在消耗的功率和时间方面以及在硬件成本上是高成本的操作。注意，该量化操作被应用到每个系数，这样系数的数量通常与输入像素的数量一样多。

在另一方法中，代替除法(或乘法)，量化被限定为2的乘幂的约数。这具有可通过对二进制数的移位操作来实施的优势。在许多实施中移位是一种成本很低的操作。实例为集成电路(FPGA或ASIC)的实施；乘法器电路很大，但移位器电路就小很多。此外，与移位操作相比，在许多计算机上，乘法也需要更长的时间来完成，或者在执行中提供更少的并行操作。

虽然通过移位量化对于计算很有效，但在一些方面却存在缺陷：它只能粗糙地调整压缩比率(输出位速率)。根据本发明的一个方面，在实际中可以观察到：通过最小可能量(+1或-1)改变的量化移位参数导致了生成的位速率的近2倍的变化。对一些压缩应用来说，这是完全可以接受的。对于其它应用，需要更精确的比率控制。

因此，存在满足更精确的比率控制而不必放弃移位量化及其相关效率的必要。

发明内容

公开了根据本发明的各个方面的系统、方法和计算机程序产品，用于为数据压缩系统提供更精确的比率控制。通过多个并行子频带的数据流被量化，其中，第一子频带的数据与第二子频带的数据的处理方法不同。另外，根据本发明的一方面，在量化步骤中，可以不同的方式处理图像的每个单独的子频带。另外，单独的子频带组可以相同或相似的方式处理，而与相同图像相关的第二子频带组可以第二种相同或相似的方式处理。另外，在本发明的其它方面，在量化步骤中，可以独特的方式处理每个单独的子频带。

根据本发明的另外的方面，可以在变换、量化、或熵编码步骤中或在变换、量化、和熵编码步骤的每一个中执行不同、相同、或相似的子频带数据处理。另外，可以在变换、量化、和熵编码步骤的每一个中执行所有子频带数据的独特处理，从而，在量化步骤期间以第一方式处理第一子频带的数据并在量化步骤期间以第二方式处理第二子频带的数据，从而进一步，在熵编码步骤期间以第三方式处理第一子频带的结果数据，而在熵编码步骤期间以第四方式处理第二子频带的结果数据。然后，可以看出在变换、量化、和熵编码步骤中可以不同的方式处理单个子频带。另外，也可以相同或相似的方式处理子频带组，而可以第二种相同或相似的方式处理其它子频带组。

在本发明的一个实施例中，为每个单独的零流压缩存储区或堆积提供单独的移位量化参数，来代替现有技术中为每一个系数提供单一的公共移位参数。每个这种区或堆积的参数值被记录到压缩输出文件中。这克服了现有技术中的粗糙性问题，而没有放弃移位量化的效率。

本发明使有效位速率的范围在从统一应用到所有系数上的量化参数得到的最接近的两个速率之间，这提供了对压缩更精确的控制。而且，所提供的计算效率几乎正好等于纯移位量化的计算效率，这是因为应用到每个系数的操作通常仍为移位操作。

根据本发明的另一方面，随着数据被压缩，动态调整单独的移位量化参数。可从由沿着压缩进程任何地方的数据流获得的反馈或前馈检测值来产生这种调整。可选地，调整可从输入或输出数据参数的改变产生。例如，源图像质量或输出带宽可用性(例如，改变蜂窝电话信号强度)可通过单个地改变单独移位量化参数“空闲(onthe fly)”来对压缩处理进行精确调整。

附图说明

图1示出了根据一个实施例用于压缩/解压缩数据的方框图。

图2示出了在当前可用的各种压缩算法中的折衷实例。

具体实施方式

图1示出了根据一个实施例用于压缩/解压缩数据的方框图200。这个方框图200中包括编码器部201和解码器部203，它们一起构成“编解码器”。编码器部201包括用于压缩数据以存储到文件208中的变换模块202、量化器204、以及熵编码器206。为了执行这种文件208的解压缩，解码器部203包括用于解压缩数据以便应用(即，查看视频数据的情况等)的熵解码器210、反量化器212、以及逆变换模块214。

在使用中，出于去相关的目的，变换模块202对多个像素(在视频数据的情况下)执行可逆变换，其经常是线性的。接下来，量化器204实现变换值的量化，此后，熵编码器206负责对量化的变换系数的熵编码。

为了克服上述现有技术的粗糙性问题而不放弃移位量化的效率，该量化被推广使用。代替如以前对每个系数使用单一的公共移位参数，我们提供了不同的移位参数，以使其应用到每个单独的零流压缩存储区或堆积。每个这种区或堆积的参数值被记录到压缩输出文件中。堆积为数据存储结构，其中，数据以压缩的零(或其它公共值)序列表示。应该注意，子频带可包括几个单独的堆积或存储区。可选地，堆积或存储区可包括几个单独的子频带。

现在，这种解决方案使有效位速率的范围在由统一应用到所有系数的量化参数得到的最接近的两个速率之间。例如，考虑到除了一个子频带(子频带x)之外所有子频带均使用相同的量化参数Q，而那个子频带(子频带x)使用Q+1的情况。从量化步骤中生成的整个位速率与在量化中所有子频带均应用Q相比降低了，但没有降到所有子频带均应用Q+1的程度。这提供了在统一应用Q或统一应用Q+1所得到的位速率之间的中间位速率，从而给出了更好的、更精确的压缩控制。

注意，该计算效率几乎正好等于纯移位量化的计算效率，这是因为应用到每个系数的操作通常仍为移位操作。可以使用任何数量的子频带。通常为4到100个子频带。最普遍的是32个子频带。

选择参数

在以上方法中，可以假定有P个子频带区，与对所有子频带增加量化参数相比，在一个子频带区中增加量化参数将会对输出速率有1/P因子的影响。然而，通常不是这样，这是因为这些单独的子频带区通常包含完全不同数量的有效信息。相应地，将特定的量化参数应用到具有相对大量的有效系数(与其它子频带相比)的子频带上与将相同的量化参数应用到与其它的子频带相比其中具有相对少量的有效系数的单独子频带上相比，对量化的净有效位速率有更大影响。

应该注意，在本发明的各种实施例中，不仅应用到熵编码步骤中的参数可以改变，而且应用到单独存储区中的熵编码技术的实际选择可以改变。例如，可将Huffman表技术应用到一个存储区的熵编码，同时可将单独的Huffman表应用到第二存储区。而且，诸如指数Golomb编码的单独技术可以应用到第二或第三存储区。以相似的方式，额外的技术或技术参数可单独应用到单独存储区。而且，可以动态应用以上变化的每一个。

还应该注意，在特定实施例中，与在处理特定存储区中应用的参数或技术状态相对应的标记被记录或者另外将其传输到解码器以解码压缩信号。在一些实施例中，压缩中使用的参数或技术的状态可以从正在被解码的压缩数据的结构中区分出来。作为本发明的另外的方面，可通过对应于编码器逻辑的相同逻辑对解码器进行编程，以使解码器能够追踪编码器的状态。

因此，为了选择一组最接近于期望压缩比率的量化参数，可以考虑其量化正在被调整的区的预期尺寸，以及对子频带区调整的预期效果。这可以通过简单的迭代过程完成，例如，下述实例过程。

用于调整量化参数的实例1

该实例算法以通过初始化给定或从前一图像或GOP传送过来的一组量化参数开始。对于每个零流压缩区P调用这些Q[P]。我们还具有压缩输出比率的期望改变，表示为因子C。该描述假定Q值每改变1，导致来自使用该Q值的压缩部分的输出比率F倍的改变。我们假定C＜F以及1/F＜1/C。这些区的大小为S[P]；对于该算法的目的，大小为估计值而不是测量的大小。

步骤1

如果C＝1，不进行任何操作，并退出调整过程。

如果C＞1，设置D＝F-1。

如果C＜1，设置D＝(1/F)-1。

计算S，作为所有子频带区大小的和。

设置T＝S。

步骤2

选择其量化参数还未被改变的子频带区P。

计算T＝T+D*S[P]。

如果C＞1，设置Q[P]＝Q[P]-1。

如果C＜1，设置Q[P]＝Q[P]+1。

步骤3

如果T足够接近C*S，则退出调整过程。

转到步骤2。

可执行以上实例的各种改进，例如以下实例。

实例2

在以上算法的步骤3中，可以执行几种方法中的任一种检验“足够接近”。该检验的一种简单方法如下：

检验3

如果(C＞1且T＞C*S)或者(C＜1且T＜C*S)...

一旦估计的比率调整值超过了指定的调整值，则该检验停止迭代。

另外的可选实施例为返回到紧挨着使估计比率超过指定的调整值步骤的前一步骤。另一可选实施例为在指定的调整值C两端的两个步骤之间进行选择，例如选择使估计值更接近于指定比率的一个步骤。

优势

以上给定的实例1算法的过程具有把这些量化改变保持在这些步骤的每一个中的特征：把每一个的Q均改变1或者根本不变，并且这些改变都在相同的方向上。可以通过保留关于步骤2中P的选择的信息轻松地扩展该过程，以保持该算法的许多执行之上的特征(即，许多连续图像或GOP压缩操作之上)。这经常是可取的，这是因为量化调整不仅对压缩输出比有效，而且对图像质量同样有效(即，对由于压缩处理而在解压缩图像或视频中产生的噪声或伪像有效)。

然而，应该注意，在等式的一个步骤中保持Q值的这个特性并不是必须的，并且出于其它考虑有时可以被释放。

子频带处理参数的改变可以包括使用乘法或除法或者其它量化技术以取代应用如上所述的移位参数。

子频带可以按照重要性的次序放置，比如“低通”优先且“高通”随后，以便当选择Q值时，首先降级次要子频带。这样，当牺牲图像质量来选择更高的总体压缩比时，表示图像基本特征的子频带不会在只表示图像的非常详细的细节的子频带之前被降级。也可利用查找表基于图像的特征来选择降级的各个子频带。例如，为了提高特定图像的整体压缩比，如果图像是诸如“户外生活场景”的特定类型，则子频带可以特定的次序被降级。如果该图像是诸如“低级照明”，“肖像视频”，“静态图像”，“风景”等的不同类型，则该查找表将提供不同的次序和/或幅值，用于改变每个子频带的Q值。

可选实施例

在数据被压缩时，可以固定、为特定的数据流预定、或者动态调整如上所述的子频带量化参数的变化。对于动态调整的实例，可以在图1所示的压缩过程201的结束处(即，在熵编码器206之后)对输出数据进行采样。如果测得的位速率过高，则该信息可以被反馈到改变一个或多个子频带移位参数的算法以把位速率降低到期望的水平或范围。如果测得的位速率低于期望的水平或范围，则可以向相反方向改变一个或多个子频带的移位参数，以提高位速率。这样产生了较低的压缩比，从而提高了图像质量。这个方案的一个优点在于图像被压缩到刚好足以通过诸如蜂窝式电话线的固定带宽系统传输，但又尽可能地保持了图像质量。

不仅在压缩过程201的输出处需要检测或采样数据。例如，可以在过程201的输入处对其进行检测。不同的图像或图像的不同部分在其输入到压缩过程201中时可产生较高的位速率。例如，当源图像质量或大小提高时，就会产生这种情况。这种情况还出现在视频监视系统中，其中，多个摄像机的输出被多路传输到用于压缩的单个数据流中。如果提高使用的摄像机的数量，则源数据速率将提高。在这种前馈方案中，需要响应于在源内检测到的变化沿顺流方向来改变量化器204内一个或多个子频带的移位参数。使用这种前馈方案的一个优点在于可以在检测的源数据到达量化器204之前改变移位参数，或者至少可以在参数被先前描述的反馈方案改变之前改变移位参数。另一个优点在于可以基于前馈检测沿顺流方向去掉实际处理步骤。这样可以提高整个处理时间和/或降低功率消耗。

如上所述，可以利用动态系统，在压缩过程(compressionprocess)201之前或之后检测数据。可以使用类似的动态系统，在压缩过程201中的一个或多个点处检测数据。例如，可以在变换级202内、在变换级202和量化器级204之间、在量化器级204内、在量化器级204和熵编码器级206之间、和/或在熵编码器级206内检测或采样用于影响移位参数的数据。在该过程中数据越早被检测，则基于该数据的改变就越快。在该过程中数据越晚被检测，则可能的期望输出比率就越精确。类似地，可以在贯穿不具有典型变换202、量化器204、和熵编码器206结构的压缩处理的各个点检测或采样数据。

可以根据本发明动态地改变移位参数，而不对压缩过程201中一些地方的数据进行检测或采样。例如，其它参数的改变使得需要动态改变压缩过程201。作为实例，压缩数据将被保存到一个或多个文件208中。当当前文件的大小改变或者提示文件中的数据接近容量时，就需要提高压缩比，从而降低输出位速率以保持文件空间。作为另一实例，压缩数据将通过蜂窝式电话网络传输。随着信号强度提高或降低，需要相应地动态改变压缩过程的特征。

由于上述过程调整是动态进行的，所以图像组中的特定图像或者一个图像的特定部分的压缩方法可与其它的图像或部分的压缩方法不同。这可以导致资源的高效利用。然而，也可能产生不希望的后果，例如，由于图像相似和/或邻近部分的压缩方法不同而导致这些部分中显著的差别。可以通过将所有移位参数都保持到差值为1来改善这种效果。可选地或结合地，也可以使用螺旋扫描而不是光栅扫描。由于许多图像中最重要的数据靠近中心部分，所以通过在这些部分中使用较低的压缩比更详细地保存中心部分的细节。作为另一可选情况，可在图像的中心、水平、角落等处采样。

可以理解，变换级202和熵编码器级206也可以与以上针对量化器级204的实例中所述的类似方式来处理具有并行子频带的数据流。类似地，这些阶段中的每个子频带都可以使用不同的编码技术。影响每个子频带处理的参数在每个单独的子频带中和每个单独的级202、204、和206中被静态或动态地调整。

虽然以上为本发明优选实施例的完整描述，但可以使用不同的替换、修改和等同物。因此，以上描述不应该被看作是对本发明的范围的限制，本发明的范围由所附权利要求限定。

Claims (13)

1.一种压缩数据的方法，包括：

处理经由多个并行子频带的数据流，其中，第一子频带处理所述数据的方法不同于第二子频带。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述处理步骤包括量化。

3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述第一和第二子频带中的每一个均通过应用移位参数来量化所述数据，以及其中，所述第一子频带的所述移位参数不同于所述第二子频带的所述移位参数。

4.根据权利要求3所述的方法，其中所述第一子频带为低通子频带以及所述第二子频带为高通子频带。

5.根据权利要求1所述的方法，还包括第三子频带，其处理所述数据的方法既不同于所述第一子频带，又不同于所述第二子频带。

6.根据权利要求5所述的方法，其中，所述第一、第二和第三子频带中的每一个通过应用移位参数来量化所述数据，以及其中，所述第一、第二和第三子频带中的每一个的所述移位参数都不同。

7.根据权利要求2所述的方法，其中，所述多个子频带中的每一个均通过应用第一移位参数或不同的第二移位参数来量化所述数据。

8.根据权利要求7所述的方法，其中，所述第一移位参数与所述第二移位参数差1。

9.根据权利要求1所述的方法，其中，所述多个子频带中的至少一个的所述处理是动态改变的。

10.根据权利要求9所述的方法，其中，响应于压缩比需要的改变来改变所述多个子频带中的至少一个的所述处理。

11.根据权利要求9所述的方法，其中，响应于来自下游检测的反馈来改变所述多个子频带中的至少一个的所述处理。

12.根据权利要求9所述的方法，其中，响应于输入参数的改变来改变所述多个子频带中的至少一个的所述处理。

13.根据权利要求9所述的方法，其中，响应于来自上游检测的前馈信号来改变所述多个子频带中的至少一个的所述处理。

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