CN103703783B - 编码图像的方法及装置 - Google Patents
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Abstract
一种用于处理图像的方法。所述方法包括检索图像（200），将所述图像编码成一串分量（202），导出每一个分量的指数E，导出尾数，其中每一个分量的至少近似值可以从所述指数和尾数导出，并且其中每一个指数指示其随同尾数M中的位数，至少压缩所述指数(308、206)，以及将所述指数和所述尾数存储在存储器（316）中。还提供了一种用于处理图像的装置。
Description
技术领域
本发明涉及用于编码图像的方法及装置。
背景技术
近年来，对电视、计算机以及能够提供视频的其它设备中的高分辨率视频的需求越来越大，并且这种需求现在也可以在便携式设备市场中感受到。随着清晰度相对较高的屏幕在诸如平板计算机、PC以及智能手机的现代多媒体设备中变得越来越常见，高分辨率视频质量已成为关键竞争的差异化因素。
视频质量的改进带来了更加流畅的视频、改进的色彩、更少的改变图像大小的人工产物、压缩或其它图像处理以及各种其它好处。这些改进了用户体验，在可见的细节处就不止改进了一点点。
诸如运动补偿帧速率变换或3D视频处理的最先进的视频处理算法需要从外部系统存储器中多个读取每一个视频帧数据或将每一个视频帧数据多个写入外部系统存储器。对于便携式多媒体设备上的高分辨率视频，并且特别是高质量高分辨率视频，总存储访问负载可以轻易地变得不可接受地高。
为了减少存储器系统上的负载，经常使用无损（或几乎无损）帧缓冲压缩。然而，这种方法有几个缺点。
尤其，在解码和编码方案，例如h.264中使用的压缩方法常常没有优化用于小波多分辨率处理。
相反，适合于与多分辨率处理一起使用的压缩方法常常需要不可接受的高内存使用，因为它们使用了几个经过被编码的帧的读经过，并因此要求整个帧被存储在存储器中。多次经过也引发了在实时应用中不期望有的高延迟。这些方法也不适合于与很多视频流传感器一起使用，所述视频流传感器在飞行中捕获数据并将其存储在较小的缓冲器中，使得缓冲器可以只包含一行像素或像素块。这些方法也需要复杂的系统以及很多电力以进行操作。
一种方法是通过导出多组指数和单个尾数来编码成组中小波多分辨率处理的分量，使得每一个分量的近似值可以从与那个分量的尾数组合的指数的组导出。然而，这提供了差的视频质量，因此不是理想的解决方案。
发明内容
如所附权利要求中所描述的，本发明提供了一种用于编码图像的方法及装置。
本发明的具体实施例在从属权利要求中被阐明。
根据下文中描述的实施例，本发明的这些或其它方面将会很明显并且被阐述。
附图说明
根据附图，仅仅通过举例的方式，本发明的进一步细节、方面和实施例将被描述。在附图中，类似的符号被用于表示相同的或功能相似的元素。为了简便以及清晰，附图中的元素不一定按比例绘制。
图1示意性地示出了多媒体设备的例子。
图2和图3是示例图像压缩方法的流程图；
图4图示了小波编码的例子；
图5图示了归零的例子；
图6是导出指数和尾数的过程的例子；
图7图示了根据不同压缩水平压缩的图像；
图8是示出了示例分量、指数和尾数的表格；以及
图9是图示逆离散波形变换过程的图表。
具体实施方式
由于本发明说明的实施例可能大部分是使用本领域所属技术人员所熟知的电子组件和电路被实施，所以不会在比上述所说明的认为有必要的程度大的任何程度上解释细节，以用于对本发明基本概念的理解以及为了不混淆或偏离本发明所教之内容。
图1示意性地示出了多媒体设备的例子，诸如图像处理设备100，图像处理设备100包括存储器接口单元102、离散波形变换（DWT）单元104、逆离散波形变换（IDWT）单元106、熵编译器108和熵解码器110。在使用中，DWT单元104和熵编译器108与通过存储器接口单元102访问的存储器协作以编码压缩的图像。类似地，IDWT单元106和熵解码器110与通过存储器接口单元102访问的存储器协作以解码压缩的图像。
图2是示出一种在图像处理设备100上压缩图像的方法的概述的流程图。在根据图2的方法中，图像处理设备通过存储器接口单元102可提供有原始图像200或输入帧。原始图像200可以来自系统存储器、来自某个其它存储设备、或来自诸如相机的传感器。原始图像200可以是完整的图像、或其一部分、或从较大图像取得的编码块。编码图像的一部分或编码块减少了编码处理所需的存储器量。
存储器接口单元102将原始图像200传递给DWT单元104，在这里它经历了小波变换202。可通过在编码过程的后期阶段中使用的统计获取单元208来计算变换后的图像的统计。变换后的图像然后经历了量化204和熵编译206，以产生输出的编码帧210。
图3更详细地示出了图2的方法。在图3的第一部分中，如图2所示，原始图像200可被检索并传递给小波变换单元104以使用小波变换20被编码。
图4示出了小波变换，诸如图3中所指的小波变换。原始图像200可被分解成Y、Cb和Cr部分，并且每一个部分可被高通滤波以产生一串分量，在本发明中被表示为3个变换后的图像400、402、404。
所述分量可从以下等式导出：
LL1(p1,q1),=LL0(p0，g0)+LL0(p0+1,q0)+LL0(p0,q0+1)+LL0(p0+1，q0+1)
LH1(p1,q1),=LL0(p0，q0)+LL0(p0+1,q0)-LL0(p0,q0+1)-LL0(p0+1，q0+1)
HL1(p1,q1),＝LL0(p0，q0)-LL0(p0+1,q0)+LL0(p0,q0+1)-LL0(p0+1，q0+1)
HH1(p1,q1),=LL0(p0，q0)-LL0(p0+1,q0)-LL0(p0,q0+1)+LL0(p0+1，q0+1)
其中：
p0＝0，2，4，…，p-1，p
q0＝0，2，4，…，q-1，q
p=原始图像的宽度
q=原始图像的高度
p1=p0/2；q1=q0/2
LL0(p0，q0)＝在原始图像中的(p0，q0)的像素的值
LL1,LH1,HL1,HH1-第一分解级的输出分量。
如果像素分量的输入分辨率是8位，则LL1,LH1,HL1,HH1可以具有每分量是10位的分辨率。
在图4中，第一变换后的图像400示出了在水平方向上（沿着x轴）的高频亮度变化。第二变换后的图像402示出了在垂直方向上（沿着y轴）的高频亮度变化。第三变换后的图像404示出了在对角方向（沿着由等式x=y定义的直线）的高频亮度变化。这三个变换后的图像分别被称为HL（高-低）、LH（低-高）和HH（高-高）图像。然后，原始图像可被低通滤波并且按比例缩小以产生原始图像的较小近似值LL1（或低-低）图像，或第一近似图像406。小波变换可被迭代地应用，使得第一近似图像406可完成小波变换，以产生第四、第五和第六变换后的图像408、410、412，它们是从第一近似图像406，以及连同仍然小于第一近似图像406的第二近似图像414导出的另一组HL、LH和HH图像。
同样，第二近似图像414可完成小波变换，以产生第七、第八和第九变换后的图像416、418、420，它们是连同小于第二近似图像414的第三近似图像422的另一组HL、LH和HH图像。
以这种方式，图像金字塔可被形成，其中第一、第二和第三变换后的图像400、402、404处于第一和最低级上；第四、第五和第六图像408、410、412处于第二级上；第七、第八和第九变换后的图像416、418、420处于第三级上，以此类推。
相比于原始值，小波系数的计算增加了结果的位数。在每一个小波级别，递增的位数被添加。例如，两个位可适合于哈尔滤波器。如果压缩是无损的，则所有附加位必须被保留，使得金字塔级可以从12位上升到14位至16位，以此类推。对于有损的压缩，附加位可如下所述的在分量的量化期间被删余。
虽然图4中只示出了被执行三次以产生最终近似图像422的小波变换，但是小波变换处理可根据需要被多次重复进行。通常，变换的更多迭代会增加图像的压缩，所以减小了存储它所需的存储器，而且也增加了编码和解码图像所需的时间和硬件复杂度。对于一些应用，只给一个或两个级应用压缩将是合适的。然而，该技术还可以进一步到六个或七个级，或甚至更多。
因此，变换经由多个中间组件426提供了可存储组件424。
一旦达到变换所需的级别，则可存储最终近似图像422。然后，变换后的图像（400、402、404、408、410、412、416、418和420）可被处理和熵编译，也用于存储。
返回到图3，LH、HL和HH图像（例如，第一、第二和第三图像400、402、404）的分量接下来经历量化204。取决于用户的需求，量化可以以各种不同方式来进行。首先，分量可经历可变位率编码300。在使用可变位率编码的情况下，较高的位率可被用于变换后的图像金字塔的较高级，诸如第七、第八和第九变换后的图像416、418、420。在编码和解码过程期间，分量中从金字塔最高级的变化将影响解码过程的每一个阶段，其中在每一个变换中都生长，从而对解码图像最终外观的影响明显大于对金字塔最低级上的分量中的变化的影响。
分量可通过减少用于存储每一个分量的位数也被裁剪301。例如，每一个分量可被减小到最接近的近似8位数。位数可以是不同的，并且较高位率可再次被用于变换后的图像金字塔的较高级。
分量也可以经历归零302。图5图示了归零分量500的过程，由此低值分量可被减小到0，以产生量化分量502。换言之，量化可包括用小于x且大于-x的值来替换任何分量，其中x是正实数，带有具有零值的分量。虽然可变位率编码可以是无损的或接近无损，但是归零不可避免地涉及信息的丢失。
返回到图3，分量被量化之后，然后它们可被行程长度编码（RLE）303，由此一串分量通过存储一串n数字被编码，其中值x位于格式x|n中，使得字符串：
1，1，1，0，0，3，4，5，6，0，0，0，0，0，0，0，0，0，3，7，0，1，1，0，0，0，0，1，1，1
变为：
1|3,0|2,3|1,4|1,5|1,6|1,0|9,3|1,7|1,0|1,1|2,0|4,1|3。
本例子可以使用一种修改型的行程长度编码，即零行程长度编码，由此只有数位0的行程长度可以被编码，使得字符串：
1.1.1.0.0.3.4.5.6.0.0.0.0.0.0.0.0.0.3.7.0.1.1.0.0.0.0.1.1.1
变为：
1，１，１，0|2，3，4，5，6，0|9，3，7，0|1，１，１，0|4，１，１，１。
由于归零增加了分量中零的数目，所以使用零行程长度编码是特别有益的，其中带有已被归零的量化分量。
前一帧或编码块的统计信息可被使用以便提供较高程度归零或非线性量化。
一旦量化和零行程长度编码完成，则然后量化分量可以被进一步编码以产生每一个分量304的指数和尾数。
每一个分量的指数可以由以下等式确定：
E=ceil(log2((abs(C))+1)) (1)
其中E是指数，C是分量，abs()是采用了输入的绝对值的函数，以及ceil()是将一个输入映射到下一个较高整数的函数。
每一个分量的尾数可由以下等式确定：
M=C 如果C>0 （2）
M=C-1+2E 如果C<0 （3）
其中M是尾数的值。如果C=0，则M为不确定值，并且不会创建尾数。
尾数可被存储为二进制数m。按照定义，m中的位数与指数的值相同。
图6示出了四个分量600和其导出的指数602和尾数604。如可以看到的，在基数十中，如果C=14则E=4（根据等式1）以及M=14（根据公式2）。在二进制中，尾数m=1110，其数位与E的值相同。
在基数十中，如果C=-7，则E=3（根据等式1）和M=0（根据等式2）。在二进制中，m也具有零值，但由于E=3，所以m由三个数位表示，其中带有相同数值，m=000。
为了提供鲜明对比的例子，在基数十中，如果C=-6则E=3以及M=1。在二进制中，尾数将因此为m=001。
如图5所示，如果C=1，则E=1以及m=1。
如上面看到的，如果C=0，则E=0，没有尾数。
返回到图3，一旦指数和尾数的值被计算，它们可分别被分离成指数和尾数306并且单独地被进一步编码。
为了进一步减小要存储的信息大小，尾数可被裁剪310。在裁剪期间，带有超过预定位数的任何尾数可以减小到m值，在解码期间，其得到了最接近的结果。尾数m可以被裁剪到预定长度的5位或4位，或任何其它优选长度。在尾数m被裁剪的每一种情况下，指数E可以也因此被改变以反映m长度的变化。
裁剪过程减小了尾数的整体大小，并减小了E值的种类，这通常会增加由E值的后续组编码所实现的压缩比。
裁剪水平可被控制以便在视频质量和压缩比之间进行折衷。图7示出了当被编码以及后续用4位裁剪700被解码（由此每一个长于4位的m值被裁剪到4位）的时候，一个图像质量中的差异，以及当被编码以及用5位裁剪702被解码的时候的相同图像。
同样，图3的方法允许速率失真控制，因为失真程度可通过调节裁剪水平来控制。
返回到图3，指数可以是零行程长度编码308。再次，在该例子中，修改型的行程长度编码可被使用，使得只有数位0位的行程长度被编码。一旦指数是零行程长度编码，则指数可能进一步被熵编译。
指数的熵编译可包括，例如，霍夫曼编译206。这可以用两种方式来完成。第一种是使用如图2所示的实时字典统计312获取，由此指数可被分析208以及当导出编码的时候使用的有效字典。可以从先前编码的图像实时执统计计算行，使得先前图像的统计被用于编码当前图像。所得到的函数可以被用于计算当前帧指数的霍夫曼字典。这种方法通常产生高压缩比，但是花费时间，并且使用硬件资源，同时要求导出的字典被存储以用于以后的解码。替代地，霍夫曼编译可以通过预定义字典314完成。预定义字典可以例如从库图像的统计分析导出。预定义字典或可比导出的字典更快地使用，但可能产生较低水平的压缩。
使用预定义字典的时候，通常将通过部分地取决于被编码的金字塔级的预定义函数来估算图像的统计。
图8是示出根据上述方法计算的不同分量值的示例指数和尾数的表格。
一旦指数和尾数被适当地编码和压缩，则它们可被封装316并发送给存储器接口单元102而被存储。与原始图像200有关的所有分量可以被存储在单个数据分组中。替代地，亮度和色度数据分组可以分离地存储。
上述方法的变化也是可能的。例如，在导出指数和尾数之前，分量不需要被量化或零行程长度编码。
当需要的时候，可以检索所存储的数据，并且原始图像的至少近似值通过熵解码器110和IDWT单元106被解码。图9图示了由IDWT单元106执行的逆离散波形变换的过程。在此过程中，LH、HL和HH分量可与LL分量迭代地组合以在各个阶段再现原始图像200。
在使用标准测试图像的实际应用中，上述压缩技术已提供了从1.5到7.7的任何压缩比，这取决于所用的过程的选择；当图像被解码的时候，都能产生良好的结果。
上述方法和装置适合于视频帧缓冲器的小波多分辨率压缩，并且可以优化用于金字塔小波变换。取决于如何使用该方法，可以以高压缩比实现几乎无损的压缩。所述方法适合于实时应用，诸如特别是基于必须实时处理的现场反馈的视频处理，并提供高品质视频，同时相比于其它解决方案，降低了对存储器的要求。所述过程也适用于简单的静态图像处理。
本发明的至少一部分可以在用于在计算机系统上运行的计算机程序中被实现，至少包括用于当在诸如计算机系统或使得可编程的装置能够执行根据本发明的设备或系统的功能的可编程的装置上运行时，执行根据本发明的方法步骤的代码部分。
计算机程序是一系列指令，诸如特定应用和/或操作系统。计算机程序可以例如包括以下中的一个或多个：例程、函数、程序、对象方法、对象实现、可执行的应用、小程序、小服务程序、源代码、对象代码、共享库/动态装载库和/或设计用于在计算机系统上的执行的其它指令序列。
计算机程序可以在计算机可读存储介质上被内部地存储或经由计算机可读传输介质传输到计算机系统。所有或者一些计算机程序可以被永久地、可移除地提供在计算机可读介质或远程地耦合到信息处理系统。计算机可读介质可以包括，例如但不限于任何数目的以下：包括磁盘和磁带存储介质的磁存储介质；光学存储介质，诸如光盘介质（例如，CD-ROM、CD-R等等）以及数字视盘存储介质；非易失性存储器存储介质，包括基于半导体存储器单元，诸如FLASH存储器、EEPROM、EPROM、ROM；铁磁数字存储器；MRAM；易失性存储介质，包括寄存器、缓冲器或缓存、主存储器、等等；以及数字传输介质，包括计算机网络、点对点通信设备、以及载波传输介质，仅举几例。
计算机处理通常地包括执行（运行）程序或程序的一部分，现有的程序值和状态信息，以及通过操作系统用于管理处理的执行的资源。操作系统（OS）是管理一台计算机的资源共享以及提供给程序员用于访问那些资源的界面的软件。操作系统处理系统数据和用户输入，以及通过分配和管理任务以及内部系统资源作为系统对用户和程序的一项服务响应。
计算机系统可以例如包括至少一个处理单元、关联存储器和大量的输入/输出（I/O）设备。当执行计算机程序时，计算机系统根据计算机程序处理信息并且经由I/O设备产生所得到的输出信息。
在前面的说明中，参照本发明实施例的特定示例已经对本发明进行了描述。然而，很明显，在不脱离如所附权利要求中所一个或多个述的本发明的更宽精神及范围的情况下，可做出各种修改和变化。
如在此讨论的连接可以是适于例如经由中间设备传输来自或去往相应的节点、单元或设备的信号的任何类型的连接。因此，除非暗示或另外表明，所述连接例如可以是直接连接或间接连接。所述连接可以被图示或描述为涉及单一连接、多个连接、单向连接、或双向连接。然而，不同实施例可以改变连接的实现。例如，可以使用单独单向连接而不是双向连接，并且反之亦然。而且，多个连接可以被替换为连续地或以时间复用方式传输多个信号的单一连接。同样地，携带多个信号的单一连接可以被分离成携带这些信号的子集的各种不同的连接。因此，存在用于传输信号的许多选项。
此外，本发明不限于在非程序化硬件中实现的物理设备或单元，但也可以应用在可编程的设备或单元中。这些设备或单元通过按照合适的程序代码操作能够执行所期望的设备功能，诸如主机、微型计算机、服务器、工作站、个人计算机、笔记本、个人数字助理、电子游戏、汽车和其它嵌入式系统、手机和各种其它无线设备，在本申请中通常表示为“计算机系统”。
然而，其它修改、变化和替代也是可能的。说明书和附图相应地被认为是从说明性的而不是严格意义上来讲的。
在权利要求中，放置在括号之间的任何参照符号不得被解释为限制权利要求。单词“包括”不排除除了权利要求中列出的那些之外的其它元件或步骤的存在。此外，如在此使用的词语“一”或“一个”被定义为一个或不止一个。而且，即使当同一权利要求包括介绍性短语“一个或多个”或“至少一个”以及诸如“一”或“一个”的不定冠词时，在权利要求中诸如“至少一个”以及“一个或多个”的介绍性短语的使用也不应该被解释成暗示通过不定冠词“一”或“一个”引入的其它权利要求元素将包括这样介绍的权利要求元素的任何特定权利要求限制成仅包含这样的元素的发明。对于定冠词的使用也是如此。除非另有说明，使用诸如“第一”以及“第二”的术语来任意地区分这样的术语描述的元素。因此，这些术语不一定旨在指示这样的元素的时间或其它优先次序。在相互不同的权利要求中记载某些措施的事实并不指示这些措施的组合不能被用于获取优势。
Claims (14)
1.一种用于处理图像的装置，所述装置包括处理单元和存储器，所述处理单元被布置成：
从所述存储器检索图像；
将所述图像编码成一串分量；
基于所述一串分量中的每一个分量C，分别导出每一个分量C各自对应的指数E，导出公式为E＝ceil(log2((abs(C))+1))；
导出尾数，其中每一个分量C的至少近似值可以从所述指数和尾数导出，并且其中每一个指数E指示其随同尾数M中的位数；
至少压缩所述指数；以及
将所述指数和所述尾数存储在所述存储器中。
2.根据权利要求1所述的装置，其中所述处理单元被布置成当所述分量是零的时候导出零的指数E，并且不给那个分量提供尾数M。
3.根据权利要求1所述的装置，其中所述处理单元被布置成通过使用以下等式从相应的分量C和所述指数E导出所述尾数M来导出每一个分量C的尾数M：
M＝C 如果C>0；
M＝C–1+2E 如果C<0。
4.根据权利要求1至3中的任一项所述的装置，其中所述处理单元被布置成在从量化的分量导出所述指数和尾数之前量化所述分量。
5.根据权利要求3所述的装置，其中量化所述分量包括：用小于x且大于-x的值、用分量C、用零值替换任何分量C，其中x是正实数。
6.根据权利要求1所述的装置，其中所述处理单元被布置成在从行程长度编码分量导出所述指数和尾数之前行程长度编码所述分量。
7.根据权利要求1所述的装置，其中所述处理单元被布置成霍夫曼编译所述指数。
8.根据权利要求1所述的装置，其中所述处理单元被布置成行程长度编码所述指数。
9.根据权利要求1所述的装置，其中所述处理单元被布置成在存储所述尾数之前压缩所述尾数。
10.根据权利要求9所述的装置，其中所述处理单元被布置成用包括了较少位的尾数M替换包括了多于预定位数的任何尾数M。
11.根据权利要求6或权利要求8所述的装置，其中所述行程长度编码是零行程长度编码。
12.根据权利要求1所述的装置，其中所述处理单元被布置成使用小波变换编码所述图像。
13.一种用于处理图像的方法，所述方法包括：
在处理单元处接收图像；
将所述图像编码成一串分量；
基于所述一串分量中的每一个分量C，分别导出每一个分量C各自对应的指数E，导出公式为E＝ceil(log2((abs(C))+1))；导出尾数，其中每一个分量C的至少近似值可以从所述指数和尾数导出，并且其中每一个指数E指示其随同尾数M中的位数；
至少压缩所述指数；以及
将所述指数和所述尾数存储在存储器中。
14.根据权利要求13所述的方法，还包括：当所述分量是零的时候，导出是零的指数E，并且不给那个分量提供尾数M。
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