CN101087416B - 用于压缩数字数据的系统和方法 - Google Patents

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Abstract

本发明提供一种用于通过将所述数字数据的一部分以预测方式并以变换方式表示为变换系数块、接着基于所述变换系数是否将所述部分表示为具有特定特征的指示而将所述块选择性地量化为一组编码符号、并接着通过将所述编码符号组编码为数据位流来压缩数字数据的系统。具体地说，在许多应用中，频率可用作所述数字数据的特征。

Description

用于压缩数字数据的系统和方法
技术领域
本文件一般来说涉及编码数据的产生或转换，且更具体地说，涉及将表示信息的数字信号转换为更紧凑地表示实质上相同的信息的不同数字信号系统。本文件至少揭示用于数字数据的有效压缩的系统和方法。
背景技术
以下内容一般来说关于可用在许多应用中的数字数据压缩。由于在潜在应用的整个范围内展现无损和有损类型压缩的实例会显得烦琐或多余，因而本文展现的实例主要涉及应用于视频类型数据的有损类型压缩。视频类型数据尤其具有挑战性且目前对于产业具有特别意义，并且有损类型压缩技术非常适合压缩视频类型数据，且通常可实现较显著的效率增加。然而，选择这些作为实例不应被解释为暗示着限制所论述的技术原理或本发明的范畴。
图1(背景技术)是展示典型的端到端视频系统10的主要元件的方框图。视频系统10包含视频编码器12和视频解码器14，且通常还将具有可选的中间通道16(例如，用于数据存储或传输)。视频编码器12接受原始视频数据18的视频序列(其包含原始帧20(也称为图像)的以时间为索引的集合)以产生经压缩的数据位流22。且相反地，视频解码器14接受所述数据位流22，并将其转换回视频序列(现在为经处理的视频数据24)，所述视频序列包含经处理的帧26的集合。中间通道16(如果存在的话)可有效地存储数据位流22或将其传输到另一位置。这里如同电气工程中广泛使用的那样使用术语“通道”来表示关于时间、空间或其两者而转移的系统。尽管在许多应用中比较重要，但是此处中间通道16并不是特别相关的，且因此不作进一步论述。
原始视频数据18和经处理的视频数据24以及类似的原始帧20和经处理的帧26很少相同。由于原始视频数据18通常与高带宽相关联，因而需要采用有损类型压缩来更好地促进对数据位流22的操纵，且最终也促进对经处理的视频数据24的操纵。虽然有损压缩如同其名称所暗示的那样会丢失原始视频数据18的初始信息内容的一些部分，但因为有损压缩可提供优于无损类型压缩的一个或一个以上益处，所以这通常是可接受的折衷。举例来说，有损压缩通常导致数据位流22变得紧凑得多，且其还常常允许更快地且用较少处理资源执行压缩和/或解压缩操作。
在图1中，视频系统10的视频编码器12具有四个主要级：预测级28、变换级30、量化级32和熵编码级34。这些级中的前两个级利用原始视频数据18中的固有冗余来将其紧凑地表示在数据位流22中。这在许多应用中很有效，因为原始视频数据18的特征常常在于其所含有的连续原始帧20之间具有高相关度，以及每一特定原始帧20中的相邻数据之间具有高相关度。
如果将序列中的原始帧20中的每一者视为被分割为矩形数据块(例如，大小范围为从4×4到16×16像素)的栅格，那么便可应用非常简单的块运动模型，其中可将当前帧中的块视为源自位置已发生移位的先前原始帧中的数据。这通常提供对视频处理的紧凑且相当精确的描述(也称为预测值)。
因此，视频编码器12的预测级28采用移位分量和差异分量。所述移位分量(也称为运动向量)表示块的位置相对于其在前一帧(如果有的话)中的位置的改变，且所述差异分量表示现在块中的信息相对于其存在于先前帧中时(即，在其在先前帧中的先前位置)块中的信息的改变。
变换级30获得预测级28的输出，且将其变换到频域中以实现更大的紧凑。当块运动模型提供给定组的原始视频数据18的良好描述时，相应的剩余信息具有较小的能量，且对应于由变换级产生的域中的低频特征。如目前将看到的，这尤其影响随后的级如何有助于视频系统10的效率。
量化级32获得变换级30的输出，并对其应用有损压缩，其中个别变换系数被按比例缩小且舍位到最靠近的整数。此有损压缩通常是对视频系统10的总效率的主要贡献因素。
熵编码级34获得量化级32的输出，且对其应用无损压缩，其中量化符号被映射成位。此熵编码通常与可变长度方案(例如，霍夫曼(Huffman)编码)一起实施。
视频解码器14以直进的方式反向采用上文论述的级，反转由视频编码器12执行的动作，使得经压缩的数据位流22被转换回可用的视频序列(即，经处理的视频数据24)。
在其核心中，基本上当今所有的商业级视频压缩系统都采用这些级和技术。举例来说，H.261、H.263及H.264(统称为H.26x)和MPEG-1、MPEG-2到MPEG-4(统称为MPEG-x)是当前众所周知的标准，其采用这些级和技术且广泛用于当今的视频压缩中。H.264类型视频压缩用于本文实例中，尽管以下内容可应用于压缩任何带宽受限的数据(仅列举两个共同主题类型的两个众所周知的实例，例如JPEG和其它静态图像标准，或MP3和其它音频标准)。
视频系统10中的实际压缩发生在有损压缩量化级32中和无损压缩熵编码级34中，且现在对其进行更详细的说明。
图2a-e是对经受量化级32处理的数据块40的一系列描述。这里在实例中使用H.264标准类型视频压缩，其中对4×4块执行处理。
图2a展示作为对量化级32的假设输入的4×4数据块(原始块42)，所述数据块包含称为变换系数的数据(因为此“输入”是来自变换级30的输出)。
图2b展示作为图2a的原始块42的处理中的中间结果的低频块44(此处这样命名的原因不久将进行论述)。个别系数现在已被按比例缩小并舍位到最接近的整数。举例来说，假设变换系数的值是55且所应用的量化比例是18。此变换系数接着被量化到55/18＝3的量化水平。或者，变换系数5被量化为0。
暂时偏离一下主题，可了解到这是有损操作，因为在视频解码器14中，量化水平3将乘以相同的量化比例(18)，从而给出3*18＝54(并非55)的重建值，且量化水平0将给出0*18＝0(并非5)的重建值。
图2c说明量化级32中紧接着使用的常规线性z字形正向扫描次序46，且图2d展示此产生的一维低频阵列48(此处这样命名的原因不久也将进行论述)。
从图2b-d中可了解，对于典型的H.264类型视频数据，数据块40中较大百分比的变换系数变为等于零的量化水平。此外，当使用常规的正向扫描次序46时，极有可能所得低频阵列48的特征将为初始的非零值，然后为散布有偶然非零值的零串(即，主要出现在图2b中的对角线49上方的值)。此观察适用于一般的视频数据，且形成当今大多数视频压缩系统(例如，H.26x和MPEG-x)以及用于其它数据类型的许多压缩方案中使用的熵编码机制的基础。
通常认为此类z字形正向扫描的系数数据是一连串(串、水平、符号、最后)四元组，其中所述串部分对应于非零值之前的零的数目，所述水平部分对应于非零值的量值，所述符号部分是非零值的符号的二进制指示符，且所述最后部分是指示当前(串、水平、符号)三元组是否为所述块中的最后一者的二进制值。
图2e展示描述低频块44和低频阵列48的熵编码符号50的四元组序列。现在由仅仅四个熵编码符号50有效地表示所述十六个最初的变换系数，所述四个熵编码符号50是量化级32的输出，且变为对熵编码级34的输入。
概括地说，图2a-e描绘从输入变换系数的原始块42到输出熵编码符号50在量化级32中所发生的情况。
在视频编码器12的熵编码级34中，通过使用可变长度编码(VLC)将这些熵编码符号50转换为数据位流22。出于实例的缘故，我们仍继续采用H.264视频压缩标准，且特别采用其针对4×4块而使用的一般(串、水平、符号、最后)机制的变量。
对于H.264，数据位流22将具有对应于以下内容的经VLC编码的值：
句法元素“coeff_token”；
所有非零量化水平的值；
句法元素“total_zeros”；和
句法元素“run_before”。
句法元素“coeff_token”描述4×4块中的非零系数的数目(例如，在图2a-e的实例中，非零系数的量为4)。非零量化水平值连同符号以反向次序展现在数据位流22中，其中首先指示最后的非零水平，且最后指示第一非零水平(例如，在我们的实例中为1、2、3和-7)。句法元素“total_zeros”描述最后的非零水平之前的零的总数目(例如，在我们的实例中为5)。并且，句法元素“run_before”指示每一非零水平值之前的零串长度。正如同量化水平一样，以反向次序指示这些，其中首先指示最后的非零水平之前的零串，接着是倒数第二个非零水平之前的零串等等(例如，在我们的实例中为3、2、0；值2与1之间的串为3；值3与2之间的串为2，且值-7与3之间的串为0)。
如上文所述，在H.264中，4×4块水平处的数据的特征在于偶然散布有非零值的大量零。此外，因为与典型的视频数据相关联的低频特征，所以这些非零值中的大多数非零值将出现在z字形正向扫描次序中的早先位置处。因此，对最后的非零水平之前的零的总数进行计数的“total_zeros”句法元素可能采用较小值而并非较大值。使用霍夫曼编码的原理，通过将较小大小的代码字分派给较小值且将较大大小的代码字分派给较大值来利用这种对较小值而不是较大值的偏好。图3展示用于H.264标准中的句法元素“total_zeros”的一张此类霍夫曼表格。
再次暂时回到图1，从视频解码器14的观点来看，使用可变长度解码(VLD)来将数据位流22转换回(串、长度、符号、最后)四元组，所述四元组接着进一步被转换为线性z字形扫描值，所述线性z字形扫描值接着被转换为二维块，且所述二维块接着被解量化。
总地来说，虽然不同的压缩标准使用此方案的不同变量来有效地将经量化的水平序列表示为位，但以上论述涵盖了核心原理。
遗憾的是，仅当块运动模型提供对基础视频过程的良好描述时，上文论述的数据特征才可实现，从而导致具有低能量和低频特征的剩余部分。这正是导致非零系数水平早先出现在所述z字形扫描上且零跟随其后的原因。然而，存在许多自然视频现象将含有比块运动模型可俘获的运动复杂得多的运动的情况。举例来说，例如旋转和缩放的普通场景运动没有被块运动模型进行良好描述，且由此类主题的块运动预测值导致的剩余部分趋向于具有高能量且与高频特征相关联。因此，经调谐以用于更普遍出现的低频剩余部分情况的用于数据位流的句法元素代替地提供对剩余信息的较差描述，从而导致较高位速率和较差压缩。
图4a-e也是对经受量化级32处理的数据块40的一系列描述，只是此处数据块40包含高频数据(即，值主要出现在图4b中的对角线49下方)。出于一致性目的，在此实例中再次使用H.264标准类型视频压缩。图4a展示输入到量化级32(即，从变换级30输出)的高频变换系数的假设原始块52。图4b展示作为图4a的原始块52的处理中的中间结果的高频块54(其中个别系数被按比例缩小且舍位到最接近的整数)。图4c说明应用常规的线性z字形正向扫描次序46来产生图4d中所示的一维高频阵列56。并且，图4e展示描述高频块54和高频阵列56的熵编码符号58的四元组序列。
对于H.264类型压缩，此处由熵编码级34产生的数据位流22将提供经VLC编码的值，其中“coeff_token”为4，连同符号的非零量化水平值为-2、3、1和1(由于它们以与高频阵列56中的次序反向的次序出现)，“total_zeros”值为11，且“run_before”值为0、0和0。
此处主要应了解的一点是，“total_zeros”值对于低频与高频数据是明显不同的(对于图2a-e中的情况为5，而对于此处图4a-e中的情况为11)，且当基于图3的霍夫曼表格对这些值执行VLC编码时，低频“total_zeros”值产生5位代码字，而高频“total_zeros”值产生8位代码字(即，后者比前者多60％的位)。
现在将超出H.264和视频而推广到所有类型的带宽受限制数据的压缩，当遇到高频数据时，会比低频数据更低效地对其处理和表示。在先前已理解这点的所属领域的少数技术人员看来，这已大体上被解释为太不重要以致于不值得做出补救努力，或被解释为将需要太繁重的努力以致于无法产生最后改进。然而，如下文广泛地论述，本发明者已观察到，此类低效率常常是重要的且本发明者一直工作以设计出对这种低效率的精确补救方法。
发明内容
因此，本文件的目的在于提供一种用于更有效地压缩带宽受限制的数字数据的系统。
简要来说，本文件的一个优选实施例是一种用于压缩数字数据的方法。将所述数字数据的一部分以预测方式并以变换方式表示为变换系数块。接着基于所述变换系数是否将所述部分表示为具有特定特征的指示来将所述块选择性地量化为一组编码符号。并且，接着将所述组编码符号编码为数据位流。
本文件的优势在于其允许更有效地压缩数字数据，从而允许更紧凑地表示所述数字数据，以及通常允许更快地且用较少的处理资源来执行压缩和解压缩操作中的每一者或其两者。
鉴于本文描述且在附图图式中说明的对实行本发明的目前已知的最佳模式和优选实施例的产业适用性的描述，所属领域的技术人员将了解本发明的这些和其它目的和优势。
附图说明
从以下结合附随表格和附图图式所作的详细描述，将容易了解本发明的目的和优势，在附图中：
图1(背景技术)是展示典型的端到端视频系统的主要元件的方框图。
图2a-e是对经受图1的量化级处理的数据块的一系列描述。
图3展示用于H.264标准中的句法元素“total_zeros”的霍夫曼表格，其可能应用于图2a-e中表示的数据。
图4a-e也是对经受量化级处理的数据块的一系列描述，只是此处数据块包含高频数据。
图5a-c是对现正经受替代性量化处理(例如，根据本发明性压缩系统，通过具有较少变化的图1的量化级进行)的数据块的一系列描述，尤其是对图4a的原始块和图5b的高频块的描述。
图6是展现被压缩为H.264位流的典型视频数据中的高频数据块量的统计分析的图表。
图7是描绘当前块具有三个因果空间相邻者的实例的方框图，所述三个因果空间相邻者用于空间时间相关性以分摊由本发明某些实施例使用的额外模式旗标的额外开销。
图8是描绘可由本发明的压缩系统使用的数字数据压缩过程的流程图。
图9a-b描绘在所述数字数据中具有可由本发明替代性实施例采用的不同于高频或低频的其它特征的数据块。
在附图中的各种图式中，相同的参考符号用于表示相同或相似的元件或步骤。
具体实施方式
本文件的优选实施例是用于有效压缩数字数据的设备和方法。如本文的各种图式所说明，且尤其从图5和图8来看，由一般参考符号100和200描绘本发明的优选实施例。
在H.264视频压缩的情形下，本发明者已观察到，较差的压缩效率是由高频剩余信息引起的，因为用于句法元素(例如，“total_zeros”)的霍夫曼表格经调谐以用于其中这些句法元素采用较小值的视频内容。如上文所述，在背景技术部分中，这些句法元素趋向于在高频情况下采用较大值，从而需要用更多的位来表示它们，且导致较差的压缩。
简要地说，本发明者已通过向句法元素“total_zeros”和“run_before”的解译增加灵活性而设计出了一种解决这个问题的方法。详细地说，本发明者提出增加灵活性，使得这些句法元素(或其它压缩技术中的相应元素)对于低频数据可以常规方式进行处理，且使得对于高频数据可替代性地使用从最后系数逆向进行的对零的计数来表示那些句法元素。
图5a-c是对现正经受替代性量化处理(例如，根据本发明性压缩系统100，通过具有较少变化的图1的量化级32进行)的数据块40的一系列描述，尤其是对图4a的原始块52和图5b的高频块54的描述。图5a说明应用新颖的线性z字形反向扫描次序102来产生图5b中所示的一维高频阵列104。图5c展示描述高频块54和高频阵列104的熵编码符号106的四元组序列。此外，可提供指示已使用线性z字形反向扫描次序102的可选模式旗标108。
如果此处使用的替代量化接下来使用与图1的量化级32针对H.264数据所使用的技术相同的技术，那么句法元素“coeff_token”为4；包含符号信息的所有非零量化水平的值为1、1、3和-2；句法元素“total_zeros”为1；且句法元素“run_before”为0、0和0。并且，如果采用与图1中实质上相同的(常规的)熵编码级34，那么此处用于“total_zeros”的经VLC编码的值为3位代码字。
因此，在针对所述非常相同的高频块54和高频阵列56使用常规方法产生为11的“total_zeros”(见(例如)图4e)(其可经VLC编码为8位代码字)的情况下，本发明性压缩系统100产生为1的“total_zeros”，其可经VLC编码为仅3位代码字。我们因此获得价值5位的位速率节省。
一般来说，取决于即将到来的数据(无论其是高频的还是低频的)，根据本发明性压缩系统100的编码级可在正向计数模式(即，采用常规的线性z字形正向扫描次序46)与逆向计数模式(即，采用新颖的z字形线性反向扫描次序102)之间进行切换，以在较大范围的数据上获得增强的压缩性能。显然，所述两种计数模式都需要相同的计算工作来用于量化并用于熵编码的主要部分。
从解码器的立场来看，可由指示已完成正向计数还是逆向计数的具有二进制值的“计数模式”模式旗标108来指示已使用所述两种量化和编码模式中的哪一种。当然，额外模式旗标本身的添加构成了额外开销，但本发明者已观察到，本发明性压缩系统100仍通常提供最后益处。
理论上，模式旗标108是可选的，尽管本发明者期望本发明的少数实施例将不会以至少某一形式包含所述模式旗标。举例来说，在另外的常规压缩过程中使用新颖的z字形线性反向扫描次序102而没有对这种使用的指示是一种对所得数据位流中的数字数据进行加密的方法。或者，对于某些类型的数字数据来说，z字形线性反向扫描次序102可能在本质上更有效率，且因此由解码器针对所述类型的数据而设想编码器对所述z字形线性反向扫描次序的使用。
稍微偏离一下主题，在考虑添加模式旗标108的负担之前，了解实际上存在于典型视频数据中的高频数据量可能是有帮助的。图6是展现正被压缩成H.264位流的典型视频数据中的高频数据块量的统计分析的图表。标记为“Nasa”的条形表示火箭发射的视频；标记为“Imax”的条形表示月球行走的具有缩放的电影预告片；标记为“Bus”的条形表示城市公交沿着街道行驶越过画面的视频；标记为“Table”的条形表示乒乓球游戏的视频；标记为“Coastguard”的条形表示船只在航海设定中航行越过画面的视频；标记为“City”的条形表示主要城市风景的空中俯瞰视频；且标记为“BBC”的条形表示典型的英国电视节目的俘获视频序列。正如将对具有大量快动作、快速场景变化以及缩小和放大的特殊效果的“电影预告片连续镜头”所预期的那样，“Imax”序列具有大量高频内容。然而，甚至其它场景中高频内容的数量可能会使有些人感到不可思议。这些场景具有传统的块运动视频主题，且图6中的值趋向于打消大多数此类主题仅具有不重要的高频内容的传统论点。
总而言之，甚至对于具有复杂运动建模的H.264视频压缩，仍存在相当大百分比的与高频特征相关联的数据。本发明性压缩系统100可直接应用于此类数据。类似地，可针对例如MPEG-2和MPEG-4的前一代视频压缩标准预期甚至更大的适用性和益处，所述前一代视频压缩标准具有相对较简单的运动建模。
以其关于潜在的可实现益处的暗示，图6现允许合理地分析添加额外的模式旗标108可能需要多少额外开销。在图5c中，模式旗标108被描绘为与熵编码符号106一起存在，从而暗示着对于每一数据块40，其与每一组熵编码符号106一起提供。情况可能如此，但在本发明性压缩系统100的大多数实施例中，将需要如此。本发明者的立场是，(a)可将用于这种情况的此额外句法信息分摊在较大的块大小上，和(b)可以更有效的方式对其进行编码。
关于(a)，可以比4×4块更粗略的水平来指示这种模式旗标108。举例来说，能够用以指示模式旗标108的自然粒度处于运动块、帧(或静止图像)、视频帧的子序列或甚至完全是某些其它单元基础(例如，一个第二音频数据块)的粒度水平。举例来说，如果选择了16×16的视频运动块大小，那么可以16×16块水平指示模式旗标108，且相同的模式将用于所述16×16块内的所有十六个4×4块，从而分摊所述额外的句法信息。
关于(b)，通过使用基于情境的方法来预测模式旗标的可能值，可获得由模式旗标108引起的对平均位速率的额外节省。由于典型的视频数据展示较高的空间时间相关性，因而情境信息可从讨论中的块的空间或时间相邻者的模式旗标108的值中导出。图7是描绘当前块110具有用于这种情况的三个因果空间相邻者(ABC)(相邻块112a-c)的实例的方框图。当分数位速率方法(例如算术编码)用于熵编码时，此类基于情境的预测会特别有利(例如，如同H.264视频压缩标准中的基于情境的自适应二进制算术编码(CABAC)模式的那种情况)。
图8是描绘可由压缩系统100使用的数字数据压缩过程200的流程图。所述压缩过程200开始于步骤202，其中可视情况执行任何设置。在步骤204中，接着执行预测。这可以具有完全常规形式，采用预测级28执行其任务的方式。接下来，在步骤206中，执行变换。这也可以具有完全常规形式，采用变换级30执行其任务的方式。所述数字数据压缩过程200在随后步骤(下文更详细论述的步骤208)中脱离常规形式且脱离现有技术方法。接下来，在步骤210中，执行熵编码。这也可以具有完全常规形式，采用传统的熵编码级34执行其任务的方式。然而，在压缩过程200的大多数变体中(且在压缩系统100的大多数实施例中)，这将经修改为至少处理模式旗标108(此步骤也将在下文中更详细地论述)。并且，在步骤212中，压缩过程200结束，这里执行任何可选的结尾。
在图8中，步骤208经展示为具有两个主要内部操作且还具有扩展形式。在概念上，步骤208中的量化包含解析数据块40的内容(或推断关于所述内容的信息)，且接着基于所述解析创建熵编码符号106。在步骤208的扩展描述中强调这点。这里可看到，步骤208可包含步骤214，其中确定应用哪种类型的解析(基于数字数据的特征进行分析)。基于这个确定，接着执行用于常规z字形线性正向扫描次序46的步骤216或用于新颖的z字形线性反向扫描次序102的步骤218。并且跟随其后，在步骤220中，执行位置编码以创建熵编码符号106(且通常添加可选的模式旗标108以发信号通知解码器关于已采用哪种解析方法来进行编码)。
值得关注一下压缩过程200的与其在图8中所展现的内容不同的某些特定变化。步骤220被描绘为相同的，而不管其是经过步骤216还是步骤218。尽管在采用可选的模式旗标108时此处当然将存在某些微小差异，但也可使用完全不同的用于位置编码的算法。使用相同的位置编码算法在本文所使用的实例中相当奏效，所述实例是基于视频数据和应用于所述视频数据的压缩的标准化形式，但这不应被认为是暗示着限制或甚至需要性。举例来说，本发明还可应用于音频类型数据，所述音频类型数据通常具有多个通道以获得立体声或其它复杂效果。此处使用不同的位置编码算法可能通过应用经选择以利用通道之间的固有关系来实现对音频数据的更有效压缩的不同位置编码算法而可能更为有效。
类似地，当采用可选的模式旗标108时，步骤210将通常具有与先前会以常规方式进行的步骤有所不同的微小差异。另外，然而，这里也没有特殊原因来要求针对来自步骤216的输出与针对来自步骤218的输出必须以相同方式执行步骤210(VLC熵编码)。
总而言之，与作为当今视频压缩标准的目标的仅低频数据相比，提供“计数模式灵活性”并使用模式旗标108来指示所使用的特定模式使得能够有效地表示低频数据以及高频数据。此外，如本文反复说明且现在最后一次说明，视频数据仅仅是适合应用本发明性压缩系统100的一种类型的数据。举例来说(并不限于此)，可相对容易理解本发明性压缩系统100的合适实施例可有利地应用于静态图像和音频数据。在概念上，可认为图像类似于上文展现的实例中的原始视频数据的个别帧，且当今压缩音频数据(例如，MP3)尤其使用大多数与压缩视频相同的原理和技术。
最后，应注意，我们使用基于低频和高频数字数据的实例，因为这些实例是能够容易被所属领域的技术人员理解的实例。然而，本发明的精神具有比仅应用于对角线49上方的低频数据(例如，图2b)与对角线49下方的高频数据(例如，图4b)更广泛的适用性。从图2b和图4b中可理解，频率是本发明可采用的数据特征。并且，从图9a-b中的两个数据块40中可进一步理解，存在可由本发明实施例采用的数字数据的其它特征。图9a展示在频率为步骤214中所使用的标准时却被低效压缩的低频块114，且图9b展示在频率为步骤214中使用的标准时也被低效压缩的高频块116。因此，尽管预期频率是本发明实施例最多采用的分析特征，但其它分析特征也可额外地或替代性地用于其它实施例中。
概括地说，本文件已揭示以下内容。
概念1.一种用于压缩数字数据的方法，所述方法包括：
将所述数字数据的一部分以预测方式并以变换方式表示为变换系数块；
基于所述变换系数是否将所述部分表示为具有特定特征的指示而将所述块选择性地量化为一组编码符号；以及
将所述组编码符号编码为数据位流。
概念2.根据概念1所述的方法，其中所述特征为频率。
概念3.根据概念1所述的方法，其中：
所述部分是在所述数字数据内具有相邻在前部分的当前部分；以及
所述表示包含基于包含移位分量和差异分量的预测来表示所述块中的所述当前部分，其中所述移位分量指示所述当前部分相对于所述在前部分在位置上的改变，且所述差异分量指示所述当前部分相对于所述在前部分在内容上的改变。
概念4.根据概念1所述的方法，其中所述表示包含将所述部分变换为域，其中在所述块中更紧凑地表示所述部分。
概念5.根据概念4所述的方法，其中所述域是频域。
概念6.根据概念1所述的方法，其中所述量化包含将有损压缩应用于所述块。
概念7.根据概念6所述的方法，其中所述有损压缩包含由按比例缩小所述变换系数和将所述变换系数舍位到整数值组成的组中的至少一项。
概念8.根据概念1所述的方法，其中所述指示是基于由分析所述数字数据的所述部分、分析所述数字数据的包含所述部分的一段和基于所述数字数据的固有性质进行的确定组成的组中的一项。
概念9.根据概念1所述的方法，其中所述组编码符号包含表示串、水平、符号和最后的四元组，其中串对应于非零值之前的零的数量，水平对应于所述非零值的量值，符号指示所述非零值是正的还是负的，且最后指示当前所述四元组是否为所述组中的最后一者。
概念10.根据概念1所述的方法，其中所述量化进一步包含将模式旗标添加到所述组编码符号，所述模式旗标指示用于所述量化的技术。
概念11.根据概念1所述的方法，其中所述量化：
基于所述指示将反向z字形扫描次序应用于所述变换系数；以及
另外将正向z字形扫描次序应用于所述变换系数。
概念12.根据概念11所述的方法，其中所述指示是所述部分具有高频类型的所述特征。
概念13.根据概念11所述的方法，其中所述量化进一步包含将模式旗标添加到所述组编码符号，所述模式旗标指示已应用所述反向z字形扫描次序还是所述正向z字形扫描次序。
概念14.根据概念11所述的方法，其中：
所述部分在所述数字数据内的相邻部分的序列中，所述相邻部分相对于所述方法的所述指示被相同地处理成一系列所述组编码符号；且
所述量化进一步包含将模式旗标添加到所述系列，所述模式旗标指示已应用所述反向z字形扫描次序还是所述正向z字形扫描次序。
概念15.根据概念1所述的方法，其中所述编码包含将无损压缩应用于所述组编码符号。
概念16.根据概念1所述的方法，其中所述编码包含将可变长度编码应用于所述组编码符号。
概念17.根据概念16所述的方法，其中所述可变长度编码是霍夫曼编码。
概念18.一种用于压缩数字数据的系统，其包括：
将所述数字数据的一部分以预测方式并以变换方式表示为变换系数块的逻辑；
基于所述变换系数是否将所述部分表示为具有特定特征的指示而将所述块选择性地量化为一组编码符号的逻辑；以及
将所述组编码符号编码为数据位流的逻辑。
概念19.根据概念18所述的系统，其中所述特征是频率。
概念20.根据概念18所述的系统，其中所述表示逻辑包含将所述部分变换为域的逻辑，其中在所述块中更紧凑地表示所述部分。
概念21.根据概念20所述的系统，其中所述域是频域。
概念22.根据概念18所述的系统，其中所述量化逻辑包含将有损压缩应用于所述块的逻辑。
概念23.根据概念22所述的系统，其中所述有损压缩包含执行由按比例缩小所述变换系数和将所述变换系数舍位到整数值组成的组中的至少一项。
概念24.根据概念18所述的系统，其进一步包括分析所述数字数据的一段以确定所述指示的逻辑。
概念25.根据概念24所述的系统，其中所述段是所述数字数据的所述部分。
概念26.根据概念18所述的系统，其中所述量化逻辑将模式旗标添加到所述组编码符号，所述模式旗标指示用于量化的技术。
概念27.根据概念18所述的系统，其中所述量化逻辑包含基于所述指示将反向z字形扫描次序应用于所述变换系数和另外将正向z字形扫描次序应用于所述变换系数的逻辑。
概念28.根据概念27所述的系统，其中所述指示是所述部分具有高频类型的所述特征。
概念29.根据概念27所述的系统，其中所述量化逻辑进一步包含将模式旗标添加到所述组编码符号以指示已应用所述反向z字形扫描次序还是所述正向z字形扫描次序的逻辑。
概念30.根据概念25所述的系统，其中所述量化逻辑进一步包含将模式旗标添加到一系列所述组编码符号中一者的逻辑，其中所述模式旗标指示已相对于所述系列应用所述反向z字形扫描次序还是所述正向z字形扫描次序。
概念31.根据概念18所述的系统，其中所述编码逻辑包含将无损压缩应用于所述组编码符号的逻辑。
概念32.根据概念18所述的系统，其中所述编码逻辑包含将可变长度编码应用于所述组编码符号的逻辑。
广义上，本文件揭示至少一种用于通过将所述数字数据的一部分以预测方式并以变换方式表示为变换系数块、接着基于所述变换系数是否将所述部分表示为具有特定特征的指示而将所述块选择性地量化为一组编码符号、并接着通过将所述编码符号组编码为数据位流来压缩数字数据的系统。具体地说，在许多应用中，频率可用作所述数字数据的特征。
尽管上文已描述了各种实施例，但应了解，仅以实例方式来展现所述实施例，且本发明的宽度和范围不应受到上文所述的示范性实施例中的任何一者限制，而是应仅根据所附权利要求书和其等效物来界定。

Claims (15)

1.一种用于压缩数字数据的系统，其包括：
第一逻辑，其可操作以将所述数字数据的一部分表示为变换系数块；
第二逻辑，其可操作以基于所述变换系数块是否与特定特征相关联的指示而将所述变换系数块量化为一组编码符号，其中，如果所述变换系数块与所述特定特征相关联，则所述第二逻辑进一步可操作以使用第一操作来解析所述变换系数块，且其中，如果所述变换系数块不与所述特定特征相关联，则所述第二逻辑进一步可操作以使用第二操作来解析所述变换系数块；以及
第三逻辑，其可操作以将所述组编码符号编码为数据位流。
2.根据权利要求1所述的系统，其中所述特征是频率。
3.根据权利要求1所述的系统，其中所述第一逻辑进一步可操作以将所述数字数据的一部分变换为域以使变换系数块紧凑。
4.根据权利要求3所述的系统，其中所述域是频域。
5.根据权利要求1所述的系统，其中所述第二逻辑进一步可操作以将有损压缩应用于所述变换系数块。
6.根据权利要求5所述的系统，其中所述有损压缩包含由按比例缩小所述变换系数块和将所述变换系数块舍位到整数值组成的组中的至少一项。
7.根据权利要求1所述的系统，其进一步包括第四逻辑，其可操作以分析所述数字数据的一段以确定所述指示。
8.根据权利要求7所述的系统，其中所述段是所述数字数据的所述部分。
9.根据权利要求1所述的系统，其中所述第二逻辑进一步可操作以将模式旗标添加到所述组编码符号以指示与所述变换系数块相关联的技术。
10.根据权利要求1所述的系统，其中所述第一操作包含反向z字形扫描，且其中所述第二操作包含正向z字形扫描。
11.根据权利要求10所述的系统，其中所述特定特征是高频。
12.根据权利要求10所述的系统，其中所述第二逻辑进一步可操作以将模式旗标添加到所述组编码符号以指示已应用所述反向z字形扫描次序还是所述正向z字形扫描次序的逻辑。
13.根据权利要求8所述的系统，其中所述第二逻辑进一步可操作以将模式旗标添加到一系列所述组编码符号中一者的逻辑，其中所述模式旗标指示已相对于所述系列应用所述反向z字形扫描次序还是所述正向z字形扫描次序。
14.根据权利要求1所述的系统，其中所述第三逻辑进一步可操作以将无损压缩应用于所述组编码符号的逻辑。
15.根据权利要求1所述的系统，其中所述第三逻辑进一步可操作以将可变长度编码应用于所述组编码符号的逻辑。
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