CN101548549A - 精细粒度可伸缩图像编码和解码 - Google Patents

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Abstract

描述了一种改进的MPEG自适应参考精细粒度可伸缩编码器或解码器。根据差分数据中的值的幅度，来修改在生成增强层中的预测误差信号期间用于对差分数据进行加权的参数α和β。

Description

精细粒度可伸缩图像编码和解码
技术领域
本发明涉及图像编码和解码领域，更具体地，涉及视频压缩编码和解码领域。
技术背景
可伸缩视频编码旨在通过按照支持以不同的比特率、帧率和显示分辨率从同一比特流进行高效重构的方式来压缩原始视频内容，从而解决视频通信网络和终端用户的兴趣的多样性问题。比特率可伸缩性是指在不损失压缩效率的情况下以精细分级的比特率对压缩视频进行重构的能力。这使得可由多个用户来访问单个的压缩比特流，其中每个用户利用他/她的全部可用的带宽。如果不利用比特率可伸缩性，将不得不在网络上提供同一视频数据的多个版本，这极大地增加了存储负担和传输负担。可伸缩性的其它重要形式包括空间分辨率和帧率(时间分辨率)可伸缩性。这些形式使得能够以各种显示分辨率来高效地重构压缩视频，由此满足了各种类型的终端用户装置的不同性能。
新兴的可伸缩视频编码标准(将成为ISO/IEC 14496-10/AMD2和ITU-T Recommendation H.264annex F；在Joint Video Team的文档JVT-S201中能够找到当前的草案Joint Draft 6)的当前草案支持被称为精细粒度可伸缩编码(FGS：fine granularity scalability)的特定形式比特率可伸缩性，其使得能够以基本上任何比特率来切分比特流。这是通过利用渐进细化的形式来执行变换系数的编码而实现的。该技术以近似于比特率失真优化方式对块中的系数比特进行排序，并且能够有效地发信号通知细化被传入的顺序。这意味着当丢弃一些比特的时候，剩余的比特使得能够尽可能与留下这些数量比特的情况同样好地重构原始块。在由Weipeng Li发表在IEEE Transactions on Circuits and Systems for VideoTechnology，vol.11，no.3，March 2001上的Overview of Fine GranularityScalability in MPEG-4 Video Standard中能够找到对在先前MPEG标准中实现的精细粒度可伸缩编码的思想的更具体的描述。
在图1中例示了在单个增强层情况下的精细粒度可伸缩编码方案的处理流程。可以在两个部分中考虑编码过程。对基本层的编码遵循例如在MPEG-4AVC中使用的对非伸缩性编码的常见模式，其中ME表示运动估计，MC表示运动补偿，T表示空间变换，而Q表示量化。
对于增强(FGS)层而言，利用空间变换对原始差分帧和重构的基本层差分帧之间的差分进行变换，并且以等于在基本层进行编码时使用的量化步长的一半的量化步长来对其进行量化。之后利用称为渐进细化的修正熵编码技术对量化后的变换系数进行编码，该修正熵编码技术使得能够在任意的点对增强层比特流进行切分。如在MPEG-4SVC标准的当前草案中所规定的，可以按照以下多种方式来进行这种截断(truncation)：
1.丢弃与全部FGS层相对应的整个渐进细化网络适配层(NAL：network adaptation layer)单元。该方式仅适用于使用多个FGS层的情况。
2.简单截断，其中以满足比特率限制所必需的百分比来截断比特流中最高的空-时级别的最末渐进细化NAL单元。
3.质量层，其中渐进细化NAL单元被分配有在NAL单元本身中或者在单独的消息中发送的质量层标识符。在该情况下，以相同的百分比来截断具有最大可能质量层标识符的所有NAL单元，而不是仅仅截断最高NAL单元。
上述方案中重要的一点是，对基本层和增强层二者的运动补偿的参考是重构的基本层帧。在图2中例示了这一点，其中F(t，n)是层n中在时间t处的变换系数值，并具有下述重要意义。
自适应参考精细粒度可伸缩编码(AR-FGS：adaptive-reference finegranularity scalability)的目的是提高FGS对低延迟应用的性能，其中仅使用了P个画面。在这种应用情况下FGS的问题是，当从比特流中移除FGS层以调节比特率的时候，由于使用所得到的重构质量下降的帧作为用于运动补偿的参考帧而引入了误差。随着运动补偿的重复，误差在处理中积累起来，一般被称为预测漂移(prediction drift)。如上所述，通过仅使用基本层参考帧作为运动补偿参考，在MPEG-4SVC标准的当前草案中的FGS编码的“正式”版本中解决了该问题。该解决方案避免了漂移问题，但是导致了压缩效率的下降。
在IEEE International Conference on Image Processing 2002上提交的“Robust and Efficient Scalable Video Coding with leaky Prediction”中，Han和Girod提出通过引入所谓的漏预测(leaky prediction)来克服这一问题。这是对一般的运动补偿方案的修改，其中预测信号形成为基本层参考画面和增强层参考画面二者的加权平均。在MPEG-4SVC标准的当前草案中已经采用了一种类似的技术(参见上述Joint Draft version 6和JointVideo Team文件JVT-S202中的Joint Scalable Video Model version 6)。如下所述，该方案的细节根据当前处理的基本层块系数的特性而不同。
当基本层中的当前块的所有系数都是0的时候，如图3所示在空间域中执行处理。首先，计算增强层和基本层中的参考块(即参考帧中用于对当前块进行运动补偿的块)之间的差分：
D(t-1，n)＝R(t-1，n)-R(t-1，0)，
其中D(t，n)表示在时间t时帧的差分，而R(t，n)表示在层n中时间t处的重构像素值(为清楚起见省略了空间索引)。随后对所得到的差分参考块进行缩放并将其加到基本层重构上以创建参考块P(t，n)
P(t，n)＝R(t，0)+α*D(t-1，n)，
随后将P(t，n)用作对FGS层当前块的参考。权重α是控制来自用于预测的增强层参考画面的信息量的参数。通常，如果使用多个参考帧，则参考帧不一定对应于时间t-1。应注意的是，由于这是P型宏块而且基本层中的所有系数都是0，因此当前块的重构的基本层与(在时间t-1的)重构的参考块完全相同。
当在基本层块中存在非零系数时，如图4所示，在变换域中处理增强层系数。对于在基本层中非零的系数而言，没有加上来自参考帧的增强层贡献。对于在基本层中具有0值的系数而言，与零块情况类似地计算加权平均，但是这一次是在变换域中进行计算。因此，引入了额外的步骤，在该步骤中对参考差分块D(t-1，n)进行变换，得到变换系数FD(t-1，n)的块。然后根据在当前块FR(t，0)中对应位置处的基本层系数的值，进一步调节这些系数。将对应基本层当前块系数是0的那些系数也设为0，而以权重β来缩放对应于非零基本层当前块系数的那些系数。
FD′(t-1，n)＝β*FD(t-1，n)。
然后对得到的系数的块进行逆变换以获得差分参考块D′(t-1，n)，该差分参考块最终被加到基本层重构上以创建参考块P(t，n)
P(t，n)＝R(t，0)+D′(t-1，n)，
然后P(t，n)被用作对FGS层当前块的参考。
所描述的设计是基于利用来自增强层的更多信息而提高的压缩效率与对因该处理而恶化的预测漂移的控制之间的折衷。可以认为，对于基本层不在参考帧和当前帧之间变化的像素/系数而言，漂移的影响更小，因此它们能够使用增强的参考。将参数α量化为5个比特并在片头(sliceheader)中作为max_diff_ref_scale_for_zero_base_block而发送。同样将参数β量化为5个比特并在相同的结构中作为max_diff_ref_scale_for_zero_base_coeff而发送。由adaptive_ref_fgs_flag来控制它们二者的存在。
规定了在加权因子的使用中的进一步细化。上下文自适应二进制算术编码器(CABAC)编码上下文被用于对全零块的进一步分类。如果上下文是非零的，则意味着在增强层中一些相邻的块具有非零系数，因此在当前块中系数变为非零的概率更高。因此，降低了α的值，从而应当使用更少的增强层信号来形成预测。对于在基本层中具有非零系数的块而言，仅当存在不多于4个这样的系数时才加上增强层信号，并且根据这些系数的数量调节β的值。
发明内容
本发明旨在改善已有的自适应参考精细粒度可伸缩编码器和解码器，并且一方面通过利用可供在预测时调节分量的加权使用的更多信息而实现这个目标。
根据本发明，提供了一种图像序列编码/解码的装置/方法，其中通过将增强层中发生变化的对应参考块系数的概率考虑在内而提高了对系数的分类。这基于这样的观察，即，与没有系数发生变化或很少系数发生变化的区域相比，在增强层中有更多的系数发生变化的区域中，从参考片(slice)中丢弃比特对预测失配的影响更强。虽然当已经丢弃或截断了对应的渐进细化NAL单元时，参考块增强层系数不能供解码器使用，但是这不会造成问题，这是因为参考块调节仅在该块可用时才进行。因此，所提出的加权因子调节不会带来额外的预测失配。
附图说明
现在将参照附图仅以示例的方式对本发明的实施方式进行描述，在附图中：
图1示出了质量可伸缩视频编解码器的框图；
图2示出了在非自适应FGS中的参考块形成；
图3示出了全零块的参考块形成；
图4示出了非零块中零系数的参考块形成；
图5示出了在一个实施方式中的决策过程的框图；和
图6例示了在一个实施方式中的具有16个运动矢量的宏块。
具体实施方式
下面所阐述的实施方式可以包括硬件、软件或硬件与软件的结合以执行所描述的处理。因此，通过向可编程处理装置提供编程指令可以实现本实施方式，该编程指令例如是存储在数据存储介质(例如光CDROM，半导体ROM，磁记录介质等)上的数据，和/或是通过在诸如互联网的通信网络上传输或通过借助于大气层传输而例如从远程数据库向可编程处理装置输入的信号(例如，电信号或光信号)。
尽管下面将描述在编码器中参考块的生成，但在本发明的实施方式中在解码器中以相同的方式生成参考帧。
第一实施方式
本发明的第一实施方式不改变用于确定参数α和β的值的当前技术。而是将参数α和β的值视为片的初始值，并且本实施方式执行进一步的处理以根据参考块的特性以块为基础来调节这些值。更准确地说，对于在增强层中参考块具有很少(无)系数变化的那些块，增强参考帧的加权增大。相反地，对于在增强层中很多系数发生变化的块，该加权从其初始值起减小。
具体实现如下。
对于在基本层中所有系数都为0的情况，如下调节α的值：
1.如果参考块的增强层中的所有系数都为0，则增强层参考块与基本层当前块相同，并且α的值无关紧要。这使得能够省略对这些块的加权平均的计算，由此降低了复杂度，因而是有益的。
2.对于系数变化对重构像素值的影响为0的像素，同样适用。
3.在增强层中参考块的重构采样的值发生变化。在该情况下，使用与MPEG-4SVC的当前草案中相同的公式，但是α的值与重构采样的幅度变化成比例地改变。
根据复杂度(存储器)要求，单独地考虑系数增强对参考块中像素的影响可能是不实际的。在该情况下，不单独地处理情况2并且按照与情况3相同的方式进行计算。类似地，在情况3中以每像素为基础来调节权重可能是不实际的。在该情况下，基于重构的采样值变化的平均幅度来调节权重。
对于在基本层块中不是所有系数都为0的情况，如下调节权重β的值：
1.与上述情况类似，如果参考块的增强层中的所有系数都为0，则差分块D(t-1，n)为零并且不需要对基本层参考进行调节。
2.如果在参考块增强层中系数发生变化，则参考块的加权与差分块FD(t-1，n)的对应系数的值的变化成比例地减小。
3.如果系数没有变化，则参考块的加权保持不变。
与先前情况类似，如果需要限制计算复杂度，则能够基于系数变化的平均幅度以块为基础对权重β进行调节。由于无论怎样都是在逐个系数的基础上对处理进行调节，因此与先前情况相比可望存在更少问题。
在这两种情况下，对加权因子进行适当的删减(clipping)以确保它们处于允许的范围内。在具体实现中，在像素或适当的增强层系数的系数值中以每单位差分1/16的步长来对这两种情况做出调节。
图5示出了上述实现的决策过程。
在所描述的实现中，该调节与参考块增强层的变化的幅度成比例。在另选的实现中，该关系可以是非线性的，包括如果达到了预定的阈值则将适当的加权因子的值设为0或1。
第二实施方式
自适应参考FGS的另一方面是由引入第二运动补偿/预测循环所造成的复杂度增加。在另选的实现中，改变了设计，使得仅使用基本层和参考画面增强层之间的选择，而不是加权预测。这意味着，针对给定块，仅需要调用两个运动补偿处理中的一个。因此，不需要计算如上所述的差分参考块D(t-1，n)和D′(t-1，n)。而是，根据在基本层参考块中是否存在非零系数，参考块P(t，n)仅仅是基本层块R(t，0)的副本或增强层参考块R(t-1，n)的副本。更具体地说，如果基本层参考块中的所有系数都为零，则参考块P(t，n)是增强层参考块R(t-1，n)的副本，而如果基本层参考块中并非所有系数都为零，则参考块P(t，n)是基本层块R(t，0)的副本。
为了弥补由权重的更粗糙量化造成的精度的损失，另选的实现使用更精细粒度的调节，其中每块地而不是每片地改变权重。
在一种实现中，基于编码器和解码器二者都已知的信号的特性来调节权重，这意味着不需要在宏块级显式地发信号。
在另选的实现中，在比特流中发送标志。虽然这会消耗所需带宽，但如果采用了高效的熵编码，特别是在较高比特率的情况下，这种消耗不是非常显著。除了有助于提高编码效率以外，这种变型还使得能够实现“部分解码器更新”。即，能够逐个宏块地控制预测漂移的影响，从而限制其对编码效率的影响，特别是减少了当以低压缩效率对整个帧进行编码时感觉到的视觉影响。
第三实施方式
在第三实施方式中，基于当前被处理的块附近的运动场(motionfield)的特性对权重α和β进行调整。具体地说，将周围块的运动矢量与当前块的运动矢量进行比较，并且基于对周围块的运动矢量与当前块的运动矢量之间的差分的测度来调节权重。在一种实现中，所使用的测度是基于当前块运动矢量与周围运动矢量之间的差分的幅度。该幅度可以被计算为当前运动矢量与周围运动矢量的均方差，即：
M = 1 N Σ i = 0 N { ( v x i - v x c ) 2 + ( v y i - v y c ) 2 } ,
其中N是所考虑的周围块的数量，vc是当前块的运动矢量，vi是第i个周围块的运动矢量，而x和y表示运动矢量的分量。还可以使用差分的其它测度。一个示例是与上面相似的公式，区别是在求和时使用幅度的平方根，即：
M ′ = 1 N Σ i = 0 N { ( v x i - v x c ) 2 + ( v y i - v y c ) 2 } .
可以将调节量指定为与所使用的差分的测度的值成比例。或者可以指定非线性相关，包括根据差分的测度的值来指定调节值的查询表。查询表的具体的示例如下：
·如果M>64，则将权重减小6/32
·否则，如果M>32则将权重减小4/32
·否则，如果M>16则将权重减小3/32
·否则，如果M>8则将权重减小2/32
·否则，如果M>0则将权重减小1/32。
在不发送运动矢量的情况下(所谓的SKIP宏块，其中没有运动矢量或变换系数被发送，并且来自先前帧的宏块简单地被拷贝过来)，不可能计算如上面所限定的差分的测度。由于这表示了在当前宏块位置处先前帧和当前帧之间存在小的变化，因此在这种情况下权重可以保持不变或者增大。
在计算差分的测度时要使用的周围块的集合的选择取决于复杂度考虑、当前宏块在帧中的位置以及当前块在当前宏块中的位置。
为了限制复杂度，第一实现仅使用当前宏块中的块来计算差分的测度。在宏块中，运动矢量的最大数量是16(4×4块中的每一个都有一个运动矢量)。根据块在宏块中的位置，周围块的数量在3至8之间变化(上、左、右、下、左上、右上、左下和右下)。在图6中对此进行了说明，其中被标为A、D、M和P的块具有3个可用的周围块，被标为B、C、E、H、I、L、N和O的块具有5个可用的周围块，而被标为F、G、J和K的块各具有8个可用的周围块。通过复制对与较大(例如，8×8)块对应的运动矢量的处理如同它们是对应的4×4块的对应数量(例如，4)的运动矢量，可以类似地处理其中使用了少于16个运动矢量的情况。
在第二实现中，在计算差分的测度时还使用了来自所有或一些先前被处理的宏块(位于当前宏块的左上、上、右上和左侧)的信息。这意味着，额外的块变得可用于计算图6中的块A、B、C、D、E、I和M的差分的测度。当使用了所有先前处理过的宏块时，块A、B、C、E和I具有8个可用的周围块，块D具有6个可用的周围块，而块M具有5个可用的周围块。
在另选的实现中，对差分的测度进行调节以将当前块与这些周围块中的每一个之间的距离考虑在内。例如，使用图6中示出的块的集合，并且将块F作为当前块，与块A、C、I和K相比，块B、E、G和J被与更大权重一起使用。
经简化的实现仅针对整个宏块计算一次距离测度，且之后对在宏块中的所有块使用该值。
修改例
在所附权利要求的范围内可以对这些实施方式做出很多修改。
例如，在另选实现中，加权参数的调节值是基于多个因素的组合，其中一个因素是上述的参考块增强层系数的值的变化。其它的因素可以是例如宏块类型和预测模式或在现有技术中所描述的算术编码器编码上下文。更具体地说，可以仅仅是将调节加在一起来形成总的调节，其中根据不同因素的调节可以具有不同的粒度。
在另一个另选实现中，加权因子的修改的程度取决于它的初始值。更准确地说，如果加权因子的初始值小，则改变也小，并且随着初始值的增大，允许做出更大的改变。这么做是为了能够更好地控制漂移。当漂移成为问题时(例如，内画面(intra picture)之间的长距离)，更重要的是能够以高精度来控制漂移的程度。更具体地说，通过以权重的初始值对这一改变进行缩放而实现这种方案。即，不是将权重α和β改变固定的量(例如，1/16)，而是将权重α和β改变与从比特流元素max_diff_ref_scale_for_zero_base_block和比特流元素max_diff_ref_scale_for_zero_base_coeff获得的初始值成比例的量，例如：
α＝(1+γ)α0，
其中α0是权重的初始值，而γ是基于上述幅度改变的调节程度。如果合并了根据多因素的调节，则可以将公式扩展为例如：
α＝(1+γ)(1+δ)α0，
其中γ和δ是与不同因素(例如增强层系数幅度、算术编码器编码上下文、或者宏块类型和预测模式)相对应的贡献。
这仅是权重值的非均匀量化的一个示例，还可以考虑更通用的方案。例如，在对块变换系数的量化中使用的量化步长对漂移属性具有显著的影响。在另选的实现中，对权重的调节的计算将量化步长考虑在内。
当解码器仅接收到FGS层的部分时，如果已知或估计出了可用数据的量占FGS层中的总数据量的比例，则能够提高解码的质量。在该情况下，可以另外调节权重值的调节量以更接近地对应于最优加权。

Claims (49)

1、一种改进的自适应参考精细粒度可伸缩编码或解码方法，其中，使用基本层数据和差分数据二者的加权组合来形成预测信号，加权的量取决于数据的特性。
2、根据权利要求1所述的方法，其中，所述加权取决于在增强层中发生变化的系数的数量。
3、根据权利要求1或权利要求2所述的方法，其中，所述加权取决于所述差分数据的值的幅度。
4、根据前述权利要求中任意一项所述的方法，其中，所述差分数据包括增强层中的参考块数据与所述基本层中的参考块数据之间的差分。
5、根据权利要求1至3中任意一项所述的方法，其中，所述差分数据包括变换系数，该变换系数限定了增强层中的参考块数据与所述基本层中的参考块数据之间的变换差分。
6、一种在自适应参考精细粒度可伸缩编码器或解码器中生成增强层预测数据的方法，该方法包括以下步骤：
通过根据缩放参数来合并数据从而生成参考数据，所述缩放参数是依据在所述增强层中参考数据值发生变化的概率来设定的；以及
根据所生成的参考数据来生成所述预测数据。
7、一种自适应参考精细粒度可伸缩编码或解码方法，该方法包括以下步骤：
计算用于将差分数据与基本层数据合并的加权因子；
根据所述差分数据的幅度来调节所述加权因子；
根据调节后的加权因子将所述差分数据与所述基本层数据合并，以生成参考数据；以及
使用所生成的参考数据来生成增强层预测数据。
8、根据权利要求7所述的方法，其中，根据所述差分数据的幅度线性地调节所述加权因子。
9、根据权利要求7或权利要求8所述的方法，其中，以取决于所述加权因子的未调节值和所述差分数据的幅度的量对所述加权因子进行调节。
10、根据权利要求7至9中任意一项所述的方法，其中，以随着所述差分数据的幅度的增大而增大的量来减小所述加权因子。
11、一种根据基本层数据和增强层数据对图像序列进行编码或解码的方法，其中：
通过将参考数据与基本层数据进行比较以生成预测误差数据，从而生成所述增强层数据；并且
通过以下步骤生成所述参考数据：
计算所述增强层中的参考数据与所述基本层中的参考数据之间的差分，从而生成差分参考数据；
确定所述差分参考数据中的值的幅度；
根据所确定的幅度值对所述差分参考数据进行缩放以生成缩放后的差分参考数据；以及
将所述缩放后的差分参考数据与基本层重构数据合并。
12、根据权利要求11所述的方法，其中，所述对所述差分参考数据进行缩放的处理包括以下步骤：以根据所述差分参考数据中的值的幅度而设定的相应缩放因子来缩放各个值。
13、根据权利要求11所述的方法，其中，所述对所述差分参考数据进行缩放的处理包括以下步骤：以根据所述差分参考数据中的值的幅度的平均值而设定的缩放因子来缩放所述值。
14、一种根据基本层数据和增强层数据对图像序列进行编码或解码的方法，其中：
通过将参考数据与基本层数据进行比较以生成预测误差数据，从而生成所述增强层数据；并且
通过以下步骤生成所述参考数据：
确定所述增强层中的参考数据的所有值是否都为0；
在并非所有值都为0的情况下：
(i)计算所述增强层中的参考数据与所述基本层中的参考数据之间的差分，从而生成差分参考数据；
(ii)缩放所述差分参考数据；以及
(iii)将缩放后的差分参考数据与基本层重构数据合并；
在所有值都为0的情况下：
省略处理(i)、(ii)和(iii)，并且使用所述基本层的参考数据。
15、一种根据基本层数据和增强层数据对图像序列进行编码或解码的方法，其中
通过将参考数据与基本层数据进行比较以生成预测误差数据，从而生成所述增强层数据；并且
通过以下步骤生成所述参考数据：
处理所述增强层中的参考数据的值以识别非零值和零值；
对于每个非零值：
(i)计算所述增强层中的参考数据值与所述基本层中的对应的参考数据值之间的差分，从而生成差分值；
(ii)缩放所述差分值；以及
(iii)将缩放后的差分值与基本层重构数据中的对应值合并；
对于每个零值：
省略处理(i)、(ii)和(iii)，并且使用所述基本层的参考数据。
16、一种根据基本层数据和增强层数据对图像序列进行编码或解码的方法，其中
通过将参考数据与基本层数据进行比较以生成预测误差数据，从而生成所述增强层数据；并且
通过以下步骤生成所述参考数据：
计算所述增强层中的参考数据与所述基本层中的参考数据之间的差分，从而生成差分参考数据；
对所述差分参考数据进行变换以生成变换系数；
确定所述变换系数的幅度；
根据所确定的幅度值对所述变换系数进行缩放以生成缩放后的变换系数；
对所述缩放后的变换系数进行逆变换，以获得修正后的差分参考数据；以及
将所述修正后的差分参考数据与基本层重构数据合并。
17、根据权利要求16所述的方法，其中，所述对变换系数进行缩放的处理包括以下步骤：以根据所述变换系数的幅度而设定的相应缩放因子来缩放各个变换系数。
18、根据权利要求16所述的方法，其中，所述对变换系数进行缩放的处理包括以下步骤：以根据所述变换系数的幅度的平均值而设定的缩放因子来缩放所述变换系数。
19、一种根据基本层数据和增强层数据对图像序列进行编码或解码的方法，其中：
通过将参考数据与基本层数据进行比较以生成预测误差数据，从而生成所述增强层数据；并且
通过以下步骤生成所述参考数据：
确定所述增强层中的参考数据的所有值是否都为0；
在这些值并非都为0的情况下：
(i)计算所述增强层中的参考数据与所述基本层中的参考数据之间的差分，从而生成差分参考数据；
(ii)对所述差分参考数据进行变换以生成变换系数；
(iii)对所述变换系数进行缩放；
(iv)对缩放后的变换系数进行逆变换以获得修正后的差分参考数据；以及
(v)将所述修正后的差分参考数据与基本层重构数据合并；
在所有值都是0的情况下：
省略处理(i)、(ii)、(iii)、(iv)和(v)，并且使用所述基本层的参考数据。
20、一种在自适应参考精细粒度可伸缩编码器或解码器中生成增强层预测数据的方法，该方法包括以下步骤：
确定在基本层参考块中是否存在非零系数；
在其中存在至少一个非零系数的情况下，使用基本层块作为参考块来生成所述增强层预测数据；
在其中不存在非零系数的情况下，使用增强层参考块来生成所述增强层预测数据。
21、一种改进的自适应参考精细粒度可伸缩编码或解码方法，其中，使用基本层数据与差分数据的加权组合来形成预测信号，加权的量取决于当前被处理的块附近的运动场的特性。
22、根据权利要求21所述的方法，其中，所述加权取决于所述运动场中的差分的幅度。
23、根据权利要求21或权利要求22所述的方法，其中，所述差分数据包括所述增强层中的参考块数据与所述基本层中的参考块数据之间的差分。
24、根据权利要求21或权利要求22所述的方法，其中，所述差分数据包括变换系数，该变换系数限定了所述增强层中的参考块数据与所述基本层中的参考块数据之间的变换差分。
25、一种在自适应参考精细粒度可伸缩编码器或解码器中生成增强层预测数据的方法，该方法包括以下步骤：
通过根据缩放参数来合并数据从而生成参考数据，其中所述缩放参数是依据当前被处理的块的运动矢量与至少一个周围块的运动矢量之间的差分来设定的；以及
根据所生成的参考数据来生成所述预测数据。
26、一种自适应参考精细粒度可伸缩编码或解码方法，该方法包括通过以下步骤对数据块进行处理：
计算用于将差分数据与基本层数据合并的加权因子；
将所述块的运动矢量与多个周围块的运动矢量进行比较，从而确定它们之间的差分；
根据所述运动矢量之间的差分来调节所述加权因子；
根据调节后的加权因子将所述差分数据与所述基本层数据合并，从而生成参考数据；以及
使用所生成的参考数据来生成增强层预测数据。
27、根据权利要求26所述的方法，其中，根据所述运动矢量之间的差分线性地调节所述加权因子。
28、一种根据基本层数据和增强层数据对图像序列进行编码或解码的方法，其中：
通过将参考数据与基本层数据进行比较以生成预测误差数据，从而生成所述增强层数据；并且
通过以下步骤生成所述参考数据：
计算所述增强层中的参考数据与所述基本层中的参考数据之间的差分，以生成差分参考数据；
将当前块的运动矢量与多个周围块的运动矢量进行比较，以计算运动矢量差分的测度；
根据计算出的运动矢量差分的测度来缩放所述差分参考数据，以生成缩放后的差分参考数据；以及
将所述缩放后的差分参考数据与基本层重构数据合并。
29、一种根据基本层数据和增强层数据对图像序列进行编码或解码的方法，其中
通过将参考数据与基本层数据进行比较以生成预测误差数据，从而生成所述增强层数据；并且
通过以下步骤生成所述参考数据：
计算所述增强层中的参考数据与所述基本层中的参考数据之间的差分以生成差分参考数据；
对所述差分参考数据进行变换以生成变换系数；
将当前块的运动矢量与多个周围块的运动矢量进行比较，以计算运动矢量差分的测度；
根据计算出的运动矢量差分的测度来缩放所述变换系数以生成缩放后的变换系数；
对所述缩放后的变换系数进行逆变换以获得修正后的差分参考数据；以及
将所述修正后的差分参考数据与基本层重构数据合并。
30、根据权利要求28或权利要求29所述的方法，其中，所述对运动矢量进行比较的处理包括以下步骤：将当前被处理的块的运动矢量与同一宏块中的周围块的运动矢量进行比较。
31、根据权利要求30所述的方法，其中，所述对运动矢量进行比较的处理包括以下步骤：将当前被处理的块的运动矢量与同一宏块中的周围块的运动矢量进行比较，并且还与至少一个先前被处理的宏块的运动矢量进行比较。
32、根据权利要求28至31中任意一项所述的方法，该方法进一步包括以下步骤：根据所述当前被处理的块与所述周围块之间的距离的测度，对所述当前被处理的块的运动矢量与各个周围块的运动矢量之间的差分进行加权。
33、根据权利要求32所述的方法，其中，对所述运动矢量之间的差分进行加权，使得具有更小距离的块之间的运动矢量差分对所述运动矢量差分的测度的贡献大于具有更大距离的块之间的运动矢量差分对所述运动矢量差分的测度的贡献。
34、一种存储有计算机程序指令的存储介质，该计算机程序指令对可编程处理装置进行编程，以使该可编程处理装置能够执行如权利要求1至33中至少一项所述的方法。
35、一种携带有计算机程序指令的信号，该计算机程序指令对可编程处理装置进行编程，以使该可编程处理装置能够执行如权利要求1至33中至少一项所述的方法。
36、一种改进的自适应参考精细粒度可伸缩编码器或解码器，该编码器或解码器包括用于使用基本层数据与差分数据的加权组合来生成预测信号的装置，加权的量取决于数据的特性。
37、一种自适应参考精细粒度可伸缩编码器或解码器，其具有用于生成增强层预测数据的装置，该装置包括：
用于通过根据缩放参数来合并数据从而生成所述参考数据的装置，所述缩放参数是依据在所述增强层中参考数据值发生变化的概率来设定的；以及
用于根据所生成的参考数据来生成所述预测数据的装置。
38、一种自适应参考精细粒度可伸缩编码器或解码器，该编码器或解码器包括：
用于计算加权因子的装置，该加权因子用于将差分数据与基本层数据合并；
用于根据所述差分数据的幅度来调节所述加权因子的装置；
用于根据调节后的加权因子来将所述差分数据与所述基本层数据合并以生成参考数据的装置；以及
用于使用所生成的参考数据来生成增强层预测数据的装置。
39、一种根据基本层数据和增强层数据对图像序列进行编码或解码的编码器或解码器，该编码器或解码器包括：
参考数据生成装置，该参考数据生成装置包括：
用于计算所述增强层中的参考数据与所述基本层中的参考数据之间的差分以生成差分参考数据的装置；
用于确定所述差分参考数据中的值的幅度的装置；
用于根据所确定的幅度值来缩放所述差分参考数据以生成缩放后的差分参考数据的装置；以及
用于将所述缩放后的差分参考数据与基本层重构数据合并的装置；
以及
用于通过将所述参考数据生成装置生成的参考数据与基本层数据进行比较来生成预测误差数据，从而生成增强层数据的装置。
40、一种根据基本层数据和增强层数据对图像序列进行编码或解码的编码器或解码器，该编码器或解码器包括：
参考数据生成装置，该参考数据生成装置通过以下步骤来生成参考数据：
确定所述增强层中的参考数据的所有值是否都为0；
在并非所有值都为0的情况下：
(i)计算所述增强层中的参考数据与所述基本层中的参考数据之间的差分，从而生成差分参考数据；
(ii)缩放所述差分参考数据；以及
(iii)将缩放后的差分参考数据与基本层重构数据合并；
在所有值都为0的情况下：
省略处理(i)、(ii)和(iii)，并且使用所述基本层的参考数据；以及
用于通过将所述参考数据生成装置生成的参考数据与基本层数据进行比较来生成预测误差数据，从而生成增强层数据的装置。
41、一种根据基本层数据和增强层数据对图像序列进行编码或解码的编码器或解码器，该编码器或解码器包括：
参考数据生成装置，该参考数据生成装置通过以下步骤来生成参考数据：
处理所述增强层中的参考数据的值以识别非零值和零值；
对于每个非零值：
(i)计算所述增强层中的参考数据值与所述基本层中的对应的参考数据值之间的差分，从而生成差分值；
(ii)缩放所述差分值；以及
(iii)将缩放后的差分值与基本层重构数据中的对应值合并；
对于每个零值：
省略处理(i)、(ii)和(iii)，并且使用所述基本层的参考数据；以及
用于通过将所述参考数据生成装置生成的参考数据与基本层数据进行比较以生成预测误差数据，从而生成增强层数据的装置。
42、一种根据基本层数据和增强层数据对图像序列进行编码或解码的编码器或解码器，该编码器或解码器包括：
参考数据生成装置，该参考数据生成装置包括：
用于计算所述增强层中的参考数据与所述基本层中的参考数据之间的差分以生成差分参考数据的装置；
用于对所述差分参考数据进行变换以生成变换系数的装置；
用于确定所述变换系数的幅度的装置；
用于根据所确定的幅度值来缩放所述变换系数以生成缩放后的变换系数的装置；
用于对所述缩放后的变换系数进行逆变换以获得修正后的差分参考数据的装置；以及
用于将所述修正后的差分参考数据与基本层重构数据合并的装置；
以及
用于通过将所述参考数据生成装置生成的参考数据与基本层数据进行比较以生成预测误差数据，从而生成增强层数据的装置。
43、一种根据基本层数据和增强层数据对图像序列进行编码或解码的编码器或解码器，该编码器或解码器包括：
参考数据生成装置，该参考数据生成装置通过以下步骤来生成参考数据：
确定所述增强层中的参考数据的所有值是否都为0；
在这些值并非都为0的情况下：
(i)计算所述增强层中的参考数据与所述基本层中的参考数据之间的差分，从而生成差分参考数据；
(ii)对所述差分参考数据进行变换以生成变换系数；
(iii)对所述变换系数进行缩放；
(iv)对缩放后的变换系数进行逆变换以获得修正后的差分参考数据；以及
(v)将所述修正后的差分参考数据与基本层重构数据合并；
在所有值都是0的情况下：
省略处理(i)、(ii)、(iii)、(iv)和(v)，并且使用所述基本层的参考数据；以及
用于通过将所述参考数据生成装置生成的参考数据与基本层数据进行比较以生成预测误差数据，从而生成增强层数据的装置。
44、一种自适应参考精细粒度可伸缩编码器或解码器，其具有通过以下步骤来生成增强层预测数据的增强层预测数据生成装置：
确定在基本层参考块中是否存在非零系数；
在其中存在至少一个非零系数的情况下，使用基本层块作为参考块来生成所述增强层预测数据；
在其中不存在非零系数的情况下，使用增强层参考块来生成所述增强层预测数据。
45、一种改进的自适应参考精细粒度可伸缩编码器或解码器，其包括使用基本层数据和差分数据的加权组合来生成预测信号的装置，加权的量取决于当前被处理的块附近的运动场的特性。
46、一种自适应参考精细粒度可伸缩编码器或解码器，其具有用于生成增强层预测数据的装置，该装置包括：
用于通过根据缩放参数来合并数据从而生成参考数据的装置，所述缩放参数是依据当前被处理的块的运动矢量与至少一个周围块的运动矢量之间的差分来设定的；以及
用于根据所生成的参考数据来生成所述预测数据的装置。
47、一种自适应参考精细粒度可伸缩编码器或解码器，该编码器或解码器包括：
用于计算加权因子的装置，该加权因子用于将差分数据与基本层数据进行合并；
用于将块的运动矢量与多个周围块的运动矢量进行比较从而确定它们之间的差分的装置；
用于根据所述运动矢量之间的差分来调节所述加权因子的装置；
用于根据调节后的加权因子将所述差分数据与所述基本层数据合并从而生成参考数据的装置；以及
用于使用所生成的参考数据来生成增强层预测数据的装置。
48、一种根据基本层数据和增强层数据对图像序列进行编码或解码的编码器或解码器，该编码器或解码器包括：
参考数据生成装置，该参考数据生成装置包括：
用于计算所述增强层中的参考数据与所述基本层中的参考数据之间的差分以生成差分参考数据的装置；
用于将当前块的运动矢量与多个周围块的运动矢量进行比较以计算所述运动矢量差的测度的装置；
用于根据计算出的运动矢量差测度来缩放所述差分参考数据以生成缩放后的差分参考数据的装置；以及
用于将所述缩放后的差分参考数据与基本层重构数据合并的装置；
以及
用于通过将所述参考数据生成装置生成的参考数据与基本层数据进行比较以生成预测误差数据，从而生成增强层数据的装置。
49、一种根据基本层数据和增强层数据对图像序列进行编码或解码的编码器或解码器，该编码器或解码器包括：
参考数据生成装置，该参考数据生成装置包括：
用于计算所述增强层中的参考数据与所述基本层中的参考数据之间的差分以生成差分参考数据的装置；
用于对所述差分参考数据进行变换以生成变换系数的装置；
用于将当前块的运动矢量与多个周围块的运动矢量进行比较以计算运动矢量差分的测度的装置；
用于根据所计算出的运动矢量差分的测度来缩放所述变换系数以生成缩放后的变换系数的装置；
用于对所述缩放后的变换系数进行逆变换以获得修正后的差分参考数据的装置；以及
用于将所述修正后的差分参考数据与基本层重构后数据合并的装置；
以及
用于通过将所述参考数据生成装置生成的参考数据与基本层数据进行比较以生成预测误差数据，从而生成增强层数据的装置。
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