CN103858427A - 用于空间可伸缩视频编码的自适应插值 - Google Patents

用于空间可伸缩视频编码的自适应插值 Download PDF

Info

Publication number
CN103858427A
CN103858427A CN201280036136.7A CN201280036136A CN103858427A CN 103858427 A CN103858427 A CN 103858427A CN 201280036136 A CN201280036136 A CN 201280036136A CN 103858427 A CN103858427 A CN 103858427A
Authority
CN
China
Prior art keywords
quality level
sampling
signal
residual error
error data
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN201280036136.7A
Other languages
English (en)
Other versions
CN103858427B (zh
Inventor
卢卡·罗萨托
圭多·梅亚尔迪
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
V-NOVA Ltd.
Original Assignee
卢卡·罗萨托
圭多·梅亚尔迪
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 卢卡·罗萨托, 圭多·梅亚尔迪 filed Critical 卢卡·罗萨托
Publication of CN103858427A publication Critical patent/CN103858427A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN103858427B publication Critical patent/CN103858427B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N19/00—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals
    • H04N19/50—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using predictive coding
    • H04N19/59—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using predictive coding involving spatial sub-sampling or interpolation, e.g. alteration of picture size or resolution
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N19/00—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals
    • H04N19/10—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding
    • H04N19/102—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding characterised by the element, parameter or selection affected or controlled by the adaptive coding
    • H04N19/103—Selection of coding mode or of prediction mode
    • H04N19/105—Selection of the reference unit for prediction within a chosen coding or prediction mode, e.g. adaptive choice of position and number of pixels used for prediction
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N19/00—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals
    • H04N19/10—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding
    • H04N19/102—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding characterised by the element, parameter or selection affected or controlled by the adaptive coding
    • H04N19/117—Filters, e.g. for pre-processing or post-processing
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N19/00—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals
    • H04N19/10—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding
    • H04N19/134—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding characterised by the element, parameter or criterion affecting or controlling the adaptive coding
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N19/00—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals
    • H04N19/10—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding
    • H04N19/169—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding characterised by the coding unit, i.e. the structural portion or semantic portion of the video signal being the object or the subject of the adaptive coding
    • H04N19/182—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding characterised by the coding unit, i.e. the structural portion or semantic portion of the video signal being the object or the subject of the adaptive coding the unit being a pixel
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N19/00—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals
    • H04N19/10—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding
    • H04N19/169—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding characterised by the coding unit, i.e. the structural portion or semantic portion of the video signal being the object or the subject of the adaptive coding
    • H04N19/187—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding characterised by the coding unit, i.e. the structural portion or semantic portion of the video signal being the object or the subject of the adaptive coding the unit being a scalable video layer
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N19/00—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals
    • H04N19/30—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using hierarchical techniques, e.g. scalability
    • H04N19/33—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using hierarchical techniques, e.g. scalability in the spatial domain
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N19/00—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals
    • H04N19/42—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals characterised by implementation details or hardware specially adapted for video compression or decompression, e.g. dedicated software implementation
    • H04N19/436—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals characterised by implementation details or hardware specially adapted for video compression or decompression, e.g. dedicated software implementation using parallelised computational arrangements
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N19/00—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals
    • H04N19/80—Details of filtering operations specially adapted for video compression, e.g. for pixel interpolation
    • H04N19/82—Details of filtering operations specially adapted for video compression, e.g. for pixel interpolation involving filtering within a prediction loop
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N19/00—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals
    • H04N19/85—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using pre-processing or post-processing specially adapted for video compression

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Computing Systems (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Compression Or Coding Systems Of Tv Signals (AREA)
  • Compression, Expansion, Code Conversion, And Decoders (AREA)

Abstract

编码器接收信号。编码器利用一个或多个下采样操作来产生信号在层级架构中的连续较低质量水平的下采样重现。在相反的方向上，编码器将一个或多个上采样操作应用于信号在第一质量水平的下采样重现以产生信号在层级架构中的第二质量水平的上采样重现。第二质量水平比第一质量水平更高。该一个或多个上采样操作和一个或多个下采样操作关于彼此可以是不对称的。也就是说，在下采样期间应用的函数可以与当进行上采样时所应用的函数不同。编码器产生指示信号在第二质量水平的下采样重现与信号在第二质量水平的上采样重现之间的差异的残差数据。

Description

用于空间可伸缩视频编码的自适应插值
背景技术
CPU（中央处理单元）效率在信号的编码和解码二者期间都至关重要。最近一代的处理器变得越来越并行，其中每个单个芯片上具有多达几百个简单的核。 
不幸地是，传统的MPEG（动态图像专家组）家族编解码器就本性而言在结构上是非并行的。这源于它们是基于区块的并且每个图像区块必须被顺序编码和解码的事实，因为为了实现高效压缩必须使得所有区块以某一方式彼此依赖。 
经由将所谓的“切片”（基本上彼此独立地处理图像片，就像它们是一个紧挨着另一个放置的单独视频一样）引入到MPEG编码中，H.264标准允许并行地处理几个线程（典型地2个或3个线程）。诸如去区块的重要算法元件（即使各区块之间的过渡“平滑”以创建更均匀图像的滤波器）通常是所有条件指令的全局操作，它们不适合于包括并行CPU的应用。 
当今的CPU和GPU（图形处理单元）通常非常强大；单个GPU可以包括几百个计算核以便对信息执行并行处理。当使用当前技术时，图像的较大部分可以被存储在处理器高速缓存中用于进行处理。需要将图像分割成许多小区块（当创建MPEG时这是驱动因素），因为来自那个时代的处理器可能每次仅处理非常小的视频数据块，并且然后仅顺序地处理，这不再适用于现代CPU和GPU。因此，当实施类MPEG类型的编码/解码时，一大部分可用的处理功率可能不会被使用，其中没必要将区块效应（blocking artifact）引入到信号中。而且，与在开发MPEG时当前的那些相比，现代的应用通常需要更高得多的清晰度视频编码以及更高得多的整体回放质量。在高清晰度（HD）、高质量视频中，在具有低细节（潜在地甚至焦点没有对准）的区域和具有非常精细细节的区域之间存在大得多的差异。这使得频域变换（诸如在MPEG中使用的那些）的使用甚至更不适合于图像处理和回放，因为相关频率范围变得更广阔。 
此外，较高分辨率图像包括较高数量的摄像机噪声和/或胶片颗粒，即可以与收看完全无关的非常详细的高频像素转变，并且需要编码许多比特。 
最后，传统的编解码器不适合于与3D或体积成像一起高效地执行，在诸如医疗成像、科学成像等等之类的领域中该3D或体积成像变得越来越重要。 
大多数目标设备现今支持不同回放分辨率和质量。所谓的SVC（可伸缩视频编码），即针对伸缩性的当前MPEG标准，还没有已经被行业顺利地接收，并且几乎不示出非存在采用，因为这被看作太复杂且有些带宽效率低的方式。 
而且，经过编码的视频是丰富的；即内容供应商通常没有时间来利用每个特定视频流定制编码器参数和实验。当前，内容供应商不喜欢为了成功地编码视频而必须手动地微调（每次执行编码并且检查结果的质量时）许多编码参数。 
作为对用于编码/解码的MPEG标准的替换，已经将所谓的图像金字塔用于编码/解码目的。例如，使用拉普拉斯金字塔，传统系统已经通过使用高斯滤波器并且然后构建通过利用严格编程的解码器从较低分辨率等级上采样回到原始等级而获得的各图像之间的差异的金字塔而创建了较低分辨率图像。 
使用传统的拉普拉斯金字塔编码已经被放弃。这种变换的一个缺点是创造者总是试图避免下采样图像中的失真/伪像，所以它们一直使用高斯滤波，因为高斯滤波是不会添加它自己的任何信息的唯一类型的滤波器。然而，高斯滤波所不能克服的问题是，它引入模糊效应，使得当向上尺度扩展回到较高分辨率时存在对用于再现原始图像的过度量的图像校正信息的需要。 
发明内容
这里的实施例偏离传统系统和方法。例如，这里的实施例被引向对于对信号信息进行处理和编码以减小当进行解码时重构信号所需的数据量的独特方式。 
更具体地，这里的一个实施例包括以层级架构中的不同质量水平来编码所接收的信号。例如，编码器接收要被编码的信号。最初，编码器利用一个或多个下采样操作来产生信号在层级架构中的连续较低质量水平的下采样重现。编码器然后将一个或多个上采样操作应用于信号在第一质量水平的下采样重现以便产生信号在层级架构中的第二（例如较高）质量水平的上采样重现。如这里所讨论的那样，上采样操作和下采样操作关于彼此是不对称的。上采样操作和下采样操作（每个或二者）中的每一个可以是不同的非线性函数。 
这里的一个实施例包括表征在相应编码循环中的若干不同下采样和上采样操作以确定哪些操作最适合于减小编码的数据量。根据这样的实施例，编码器产生并测试指示来自较低质量水平的信号的上采样重现和信号的下采样重现之间的差异的残差数据集合。 
根据另一些实施例，在层级架构中的每个质量水平处，编码器实施“有损”编码算法，以致减小在每个质量水平产生的残差数据的熵。可以通过改变或者微调信号在每个质量水平的元素以及估计对在较高水平的残差的熵的影响来实现减小熵。 
根据更具体的实施例，微调以改进（例如减小）熵的过程可以被重复直到下列条件中的一个或多个应用为止：a.）针对较高质量水平实现的熵水平低于满意阈值，b.）额外的修改似乎都不会改进针对给定数目的尝试的残差数据的熵，c.）编码器已经执行了预置数目的尝试以减小熵等等。 
如这里进一步讨论的那样，可以使用代理函数能来估计熵，该代理函数计算或估计指示针对某一质量水平的不同信息所需的比特、符号等等的数目。 
在另一些实施例中，编码器使用代理函数来估计对在较高质量水平的残差的熵的影响以便识别对熵的影响，而不需要在每次微调时对残差完全编码。代理函数可以产生诸如指示与零值不同或者接近零值的残差的百分比的值之类的度量。 
下采样操作和滤波器的优化不一定是这里讨论的每个实施例的目的。在一个实施例中，因为编码器已经知道什么线性或非线性操作（例如双三次滤波、非锐化屏蔽、去混合、…）将被用于尺度扩展回到解码站点处的较高质量水平，所以编码器被配置成优化下采样并不是为了减小较低质量水平中的伪像，而是以致减小在应用上采样操作之后残差的数目（或者甚至更准确地为了减小残差的熵）。下采样和上采样函数二者可以是非线性类型的函数。 
如这里进一步所讨论的，在编码期间信号的下采样可以包括实施微调的双线性滤波过程。根据这样的实施例，编码器最初使用下采样函数（诸如双线性滤波器）从水平n下采样到水平（n-1）。编码器关注每个元素并且在各个方向上改变它。每当编码器改变元素时，编码器上采样回到较高质量水平（即水平n-1中的每个图素/像素影响水平n中的像素数目）以便基于生成适当的熵度量来评估残差的熵。 
根据所生成的残差度量，对于水平n-1中的该特定图素/像素的新值，编码器最终选择在下一较高质量水平（例如水平层级架构）生成残差的最低熵的变化。为了这样做，编码器可以利用迭代或循环算法的使用。该迭代算法选择改变元素的方向（例如向上或向下）。如果熵度量改进，则编码器在所选方向上继续另一迭代。编码器可以被配置成一旦改变的大小更靠近针对迭代微调例程而言最小的熵值就减小该改变的大小。 
在一个实施例中，微调操作并行地进行，以减小将所接收到的信号编码到多个不同质量水平中所需的时间量。并行处理可以包括使用所有大规模的多核CPU或GPU。每个处理器可以被配置成处理整体信号的所选部分。 
因为对于算法的每个“并行步骤”而言水平（n-1）的不同图素/像素可以影响水平n的重叠区域，所以编码器可以被配置成执行全局聚合算法（潜在地以层级架构的方式，例如单个图素，然后4×4，然后16×16等等，在进行全局通行之前具有持续某些迭代次数的本地循环，以便检查对子区的微调是否对与残差数据的全局集合相关联的熵产生负面影响。 
微调算法的一个具体实施方式还可以考虑不同的可能上采样选项，以使得在完成微调算法时编码器知道对于每个替换上采样技术的最优水平n-1。编码器可以选择在下一较高水平处产生残差数据的最低整体熵度量的上采样或尺度扩展选项。 
另外要注意，在具有足够编码器计算能力的情况下，编码器可以被配置成基于水平n的处理而不仅仅基于水平（n-1）来微调和编码质量水平（n-2）。换言之，在较低质量水平的信号数据可以被微调以减小在层级架构中的多个不同较高质量水平的熵。另外，同一方法也可以被用来修改（或丰富）被利用来从较低水平尺度扩展回到较高水平的滤波器和操作。例如，如果基于多个较高质量水平将编码器微调到较低水平，则编码器和解码器可以基于包含在多个较低水平中的信息来重构在层级架构中的较高质量水平的信号。 
要注意，这里所讨论的接收到的信号可用是任何适当的类型。在一个实施例中，信号表示图像数据。根据这样的实施例，编码器基于产生经过编码的数据的分层集合来以较低分辨率或较低质量水平对信号编码。利用从层级架构中的给定质量水平（例如最低水平）开始的经过编码的数据集合，可以对经过编码的数据的分层集合进行解码，并且将该它们用于重构原始图像或原始图像的“有损”副本以用于回放。 
下面更详细地讨论这些和其他实施例变形。 
如上所述，要注意这里的实施例可以包括一个或多个计算机化的设备、路由器、网络、工作站、手持或膝上型计算机等等的配置，以便实施和/或支持这里所讨论的任何或所有方法操作。换言之，一个或多个计算机化设备或处理器可以被编程和/或配置成如这里所解释的那样操作以便实施不同实施例。 
除了上面讨论的解码器和处理之外，这里的其他一些实施例包括执行上文总结且下面详细公开的步骤和操作的软件程序。一个这样的实施例包括计算机可读硬件存储资源（即非瞬时性计算机可读介质），其包括在其上编码的计算机程序逻辑、指令等等，当在具有处理器和对应存储器的计算机化设备中执行它们时，会对处理器编程和/或促使处理器执行这里所公开的操作中的任一个。这样的布置可以被提供为在计算机可读介质上布置或编码的软件、代码和/或其他数据（例如数据结构）或者专用集成电路（ASIC），所述计算机可读介质诸如光学介质（例如CD-ROM）、软盘或硬盘或者其他介质（诸如一个或多个ROM或RAM或PROM芯片中的微代码或固件）。该软件或固件或其他这样的配置可以被安装到计算机化的设备上以使该计算机化设备执行这里解释的技术。 
因此，本公开的一个特定实施例引向一种计算机程序产品，其包括具有存储在其上以支持信号处理操作的指令的计算机可读硬件存储介质。例如，在一个实施例中，当由相应计算机设备的处理器执行该指令时使该处理器：接收信号；利用至少一个下采样操作来产生信号在层级架构中的连续较低质量层级的下采样重现；将至少一个上采样操作应用于信号在第一质量水平的下采样重现以便产生信号在层级架构中的第二质量水平的上采样重现，第二质量水平比第一质量水平更高，该至少一个上采样操作和至少一个下采样操作关于彼此可能是不对称的；以及产生指示信号在第二质量水平的下采样重现与信号在第二质量水平的上采样重现之间的差异的残差数据。 
为了清楚起见已经添加了步骤的排序。这些步骤可以以任何适当的顺序来执行。 
本公开的其他实施例包括执行上面总结且下面详细公开的任何方法实施例步骤和操作的软件程序、固件和/或相应硬件。 
而且，要理解如这里所讨论的系统、方法、装置、计算机可读存储介质上的指令等可以被严格地具体化为软件程序、具体化为软件、固件和/或硬件的混合、或者单独地具体化为硬件，诸如在处理器内、或在操作系统内或在软件应用程序内、等等）。如上面所讨论的那样，这里的技术非常适合于在编码信号的软件、固件和/或硬件应用中使用。然而，应该注意，这里的实施例不限于在这样的应用程序中使用并且这里讨论的技术也非常适合于其他应用程序。 
另外，要注意尽管可以在该公开的不同地方讨论这里的不同特征、技术、配置等等中的每一个，但是意图是每一个概念可以被彼此独立地或者彼此组合地执行。因此，如这里描述的一个或多个本发明、实施例等等可以以许多不同方式来具体化和查看。 
而且，要注意，对这里实施例的该初步讨论没有指定每个实施例和/或本公开或要求保护的（多个）发明的递增地新颖方面。反而，该简要描述仅仅给出优于传统技术的一般性实施例以及对应的新颖点。对于（多个）本发明的附加细节和/或可能观点（置换），将读者引向如下面进一步讨论的本公开的具体实施方式部分以及对应的图。 
附图说明
根据如在附图中所图示的对这里优选实施例的以下更特别的描述，本发明的前述和其他目标、特征和优点将是显而易见的，其中相似的参考特征指代遍及不同视图的相同部分。附图没必要按照比例绘制，反而将重点置于说明实施例、原理、概念等等。 
图1是根据这里的实施例的信号的编码器和下采样的示例图。 
图2是图示根据这里的实施例的执行下采样算法的步骤的示例图。 
图3是图示根据这里的实施例的图像信号的下采样的示例图。 
图4是图示根据这里的实施例的信号的编码的示例图。 
图5是图示根据这里的实施例的信号的编码（其包括在上采样期间元素的微调以便减小残差数据的熵）的示例图。 
图6是图示根据这里的实施例的用于由解码器使用的残差数据的生成的示例图。 
图7是图示根据这里的实施例的残差数据的生成的示例图。 
图8是图示根据这里的实施例的微调下采样数据的生成的示例图。 
图9是图示根据这里的实施例的下采样、微调、上采样和量化残差数据的示例方法的图。 
图10是图示根据这里的实施例的用于确定熵的函数的示例的图。 
图11是图示根据这里的实施例的量化残差数据的示例的图。 
图12是图示根据这里的实施例的用于执行计算机代码、固件、软件、应用程序、逻辑等等的示例计算机架构的图。 
具体实施方式
根据一个实施例，编码器接收信号。编码器利用一个或多个下采样操作来产生信号（即信号数据）在层级架构中的连续较低质量水平的下采样重现。在相反的方向上，编码器将一个或多个上采样操作应用于信号在第一质量水平的下采样重现，以产生信号在层级架构中的第二质量水平的上采样重现。第二质量水平比第一质量水平更高。该一个或多个上采样操作和一个或多个下采样操作关于彼此可以是不对称的。也就是说，在下采样期间应用的函数可以与当进行上采样时所应用的函数不同。编码器产生指示信号在第二质量水平的下采样重现与信号在第二质量水平的上采样重现之间的差异的残差数据。 
图1是根据这里的实施例的信号的相应的下采样和编码器的示例图。 
编码器140接收信号115。由编码器140编码的信号115可以是任何适当类型的数据信息。 
借助于非限制性示例，信号115可以是指示相应图像中的多个信号元素（例如图素/平面元素、像素/图片元素、体素/体积图片元素等等）中的每一个的设置的图像数据、符号、等等。该图像可以是二维的（例如图片、视频帧、2D运动图等等）、三维的（例如3D/体积图像、全息图像、CAT扫描、医疗/科学图像、3D运动图等等）、表征多于三维的信号、基于时间的信号（例如音频信号、视频信号等等）等等。
为了简单起见，这里图示的实施例通常指代显示为设置的2D平面的图像（例如适当颜色空间中的2D图像），诸如例如图片。然而，相同的概念和方法也可以应用于任何其他类型的信号。根据这样的实施例，（如由信号115指定的）信号元素的设置指示如何重构相应的图像以用于在设备上回放。 
在信号115的编码期间，编码器140使用一个或多个下采样操作以及一个或多个上采样操作来产生解码器所使用的编码的信号数据集合以便重构原始信号115。 
如下面讨论的信号数据表示信号115在编码层级架构中的不同质量水平的重现。要注意，质量水平J可以表示层级架构中的最高质量水平或中间质量水平。在一个实施例中，编码器140以层级架构中的水平对来处理信号数据以便执行信号到较低质量水平的下采样。 
信号115的下采样可以包括将所选下采样操作应用于在质量水平J的信号数据SJ以便创建在质量水平J-1的信号数据SJ-1。例如，下采样操作可以是简单的双线性滤波器，或者更复杂的操作（诸如非线性函数的应用），如先前所讨论的那样。 
注意，信号数据SJ-1表示比原始信号115更低的分辨率或更低的质量水平；信号数据SJ-2表示比信号数据SJ-1更低的信号115的分辨率或更低的质量水平；以此类推。 
因此，在层级架构中的每个相应水平的信号数据表示原始信号，但是在较低质量水平处。典型地，需要越来越少的数据（例如比特信息、符号等等）来限定在层级架构中的每个连续较低层级的信号。 
根据一个实施例，编码器140将信号115下采样到信号数据SJ-1。在信号数据SJ到质量水平J-1的初始下采样之后，编码器140微调或调整信号数据SJ-1中的各个元素的设置以便识别对信号数据SJ-1的哪些微调设置会减小与针对质量水平J而产生的残差数据相关联的熵。 
更具体地，在一个实施例中，编码器140将上采样操作J应用于信号数据的第一型式SJ-1T以产生信号数据SJ1。编码器140然后计算信号数据SJ和SJ1之间的差异以产生残差数据118-1。残差数据118-1指示需要对信号数据SJ1做出的修改以便以期望的精度来产生信号数据SJ（例如信号115）。 
在一个实施例中，编码器140应用量化过程QJ以产生残差数据119-1。步骤QJ表示下面这样的函数的应用：如果这样的元素的相应幅度落入某一范围内或者高于/低于阈值则将残差数据118-1中的各个值的设置调整成同一值或符号。举例来说，经由量化，编码器140可以识别具有落入-1.5和+1.5之间的范围中的值的残差数据118-1中的各个元素的设置。对于落入该范围内的那些值，编码器140将经过调整的残差数据119-1中的这样的值设置成预定值（诸如零）；编码器140可以识别落入-7.5和-6.5之间的范围中的残差数据118-1中的各个元素的设置，并且将经过调整的残差数据119-1中的这样的值设置成-7.0的设置，等等。因此，量化QJ减小残差数据118-1的熵。也就是说，残差数据的值被修改以使得它们彼此更相似。 
在该示例中，要注意，如果信号数据S1等于信号数据Sj1，则所产生的残差数据将都是零值（例如最小熵）。在这样的实例中，将不存在对微调信号数据Sj-1的需要，因为将存在与残差数据118-1相关联的最低可能熵。 
更可能的一种情况是信号数据Sj和SJ1将不等。残差数据118-1和经过调整的残差数据119-1的熵将可能是非零值。在该实例中，假设残差数据118-1和经过调整的残差数据119-1包括非零值。残差数据的高熵是不期望的，因为这意味着额外的数据必须被用来重构原始信号115。典型地期望减小重构信号115所需的整体数据量。 
在一个实施例中，为了减小残差数据119-1的熵，编码器140反复地微调信号数据SJ-1并且将经过微调的信号数据SJ-1T的不同型式上采样成信号数据SJ1直到对信号数据SJ-1的各个元素的相应微调产生残差数据119-1的基本上较低或最低的熵为止。 
可以基于每个元素来执行微调。也就是说，编码器140可以选择信号数据SJ-1中的元素并且反复地微调元素的值以识别减小与残差数据119-1相关联的熵的相应设置。编码器可以减小对所选元素的微调幅度，因为经过微调的值变得更接近于产生对于下一水平残差数据的基本上较低熵度量。 
在识别出对所选元素的最佳适当微调时，编码器140然后保存对于该元素的经过微调的信号数据并且将其存储在信号数据SJ-1T中。 
使用对于先前测试的元素的基本上最佳微调中的每一个，编码器140然后选择微调信号数据SJ-1中的下一元素并且重复上述过程以便识别对于所选元素的最佳设置，等等。 
在完成产生对于质量水平J-1的减小残差数据119-1的熵的经过微调的信号数据SJ-1T的过程之后，编码器140然后对于每个下一较低质量水平重复同一过程。 
例如，在下一较低质量水平处，编码器140将信号数据SJ-1T下采样成信号数据SJ-2。在该下采样之后，编码器140微调或调整信号数据SJ-2中的各个元素的设置以便识别对信号数据SJ-2的哪些微调设置会减小与针对质量水平J-1而产生的残差数据119-2相关联的熵。 
更具体地，在一个实施例中，编码器140将上采样操作J-1应用于信号数据SJ-2T以产生信号数据SJ-11。编码器140然后计算信号数据SJ-1T和SJ-11之间的差异以产生残差数据118-2。编码器140然后应用量化过程以便产生残差数据119-2。 
如先前所讨论的，量化可以包括下面这样的函数的应用：如果信号数据中的各个值的相应幅度落入某一范围内或者高于/低于阈值则将这些值的设置调整成同一值或符号。 
为了减小残差数据119-2的熵，编码器140反复地微调信号数据SJ-2并且将经过微调的信号数据SJ-2T上采样成信号数据SJ-11直到对信号数据SJ-2的各个元素的相应微调产生残差数据119-2的基本上较低或最低的熵为止。 
如先前所提到的，可以基于每个元素来执行微调。也就是说，编码器可以选择信号数据SJ-2中的元素并且反复地微调所选元素的值，以识别减小与残差数据119-2相关联的熵的设置。在识别出对所选元素的适当微调时，编码器140然后保存对于该元素的经过微调的信号数据并且将其存储在信号数据SJ-2T中。 
编码器140然后选择微调信号数据SJ-1中的下一元素并且重复上述过程以便识别对于每个所选元素的最佳设置，等等。 
在完成产生对于质量水平J-2的减小残差数据119-2的熵的经过微调的信号数据SJ-2T的过程之后，编码器140然后对于每个下一较低质量水平重复同一过程。因此，编码器140产生信号数据在层级架构中的较低质量水平的经过微调的集合。 
要注意，编码器140可以被配置成测试多个不同上采样选项（例如一个或多个上采样操作），以识别多个上采样选项中的哪些产生残差数据的最低熵。换言之，编码器140可以针对多个上采样操作中的每一个重复下采样和微调的过程，以便识别出哪个或哪些上采样操作在下一较高质量水平最佳地减小残差数据的熵。 
图2是图示根据这里的实施例的下采样方法的示例图。要注意，图2中的多循环算法的讨论将包括对图1中讨论的处理的参考。 
在步骤200中，编码器140选择要处理的质量水平。假设，在该示例中，编码器140选择质量水平J并且以该质量水平J开始。 
在步骤205中，编码器140应用所选下采样操作以便产生信号数据SJ-1。 
在步骤210中，编码器140在多个可能的上采样选项中选择上采样选项。每个上采样选项可以包括经由一个或多个上采样操作进行上采样。 
在步骤215中，编码器140将所选上采样选项应用于信号数据SJ-1以便产生残差数据118-1。 
在步骤220中，编码器140将过程（例如量化或模拟的量化）应用于残差数据118-1以便产生经调整的残差数据119-1。 
在步骤225中，编码器140计算经过调整的残差数据119-1的熵（或其模拟/近似）并且将其定义为当前熵值。 
在步骤230中，编码器140选择以质量水平J-1微调的信号（例如信号数据SJ-1）。 
在步骤235中，编码器140在所选信号数据SJ-1中选择要微调的元素以产生信号数据SJ-1T。 
在步骤240中，编码器140以不同方向调整信号数据SJ-1T中的所选元素并且具有多达最大迭代数目的潜在不同数量。 
在步骤245中，编码器140对于对所选元素的每个调整产生残差数据118-1（或者受到所选元素的更为直接地影响的其至少一部分）。 
在步骤250中，编码器140处理残差数据118-1（或其一部分），以便如先前所讨论的那样对于对所选元素的每个微调产生经过调整的残差数据119-1（或其一部分）。 
在步骤255中，编码器140对于对所选元素的每个微调计算经过调整的残差数据119-1（的一部分）的熵，以便识别和选择减小经过调整的残差数据119-1（的一部分）的熵的所选元素的基本上较好或最好设置。 
在步骤260中，编码器140对于所选信号数据SJ-1中的每个元素重复循环4，从而处理返回到步骤235，以便识别对于信号数据SJ-1中的每个元素的基本上最佳设置。编码器140在测试所有元素之后继续步骤260处的处理。 
在步骤265中，编码器140将上采样操作应用于经过微调的信号数据SJ-1T并且产生残差数据118-1以及经过调整的残差数据119-1。 
在步骤270中，编码器140处理残差数据118-1以产生经过调整的残差数据119-1。 
在步骤275中，编码器140计算经过调整的残差数据119-1的熵（或其模拟/近似）。如果经过微调的信号表征比当前最优熵更低的经过调整的残差数据的熵，则经过微调的信号变成要微调的新信号并且经过调整的残差数据的其熵变成新的最优熵。如果不是，则编码器140中止经过微调的设置，并且从循环3退出到步骤285。否则，编码器140继续步骤280处的处理以重复循环3。 
在步骤280中，编码器140继续步骤230处的执行，只要新的经过微调的信号生成经过调整的残差数据的较低熵。 
在步骤285中，编码器140对于多个可能上采样选项的下一所选上采样选项继续步骤210处的执行。当所有上采样选项已经被测试时，编码器140继续步骤290处的处理。 
在步骤290中，编码器140存储对于信号数据SJ-1T的经过微调的设置。 
在步骤295中，编码器140重复步骤200处的处理以便将信号数据SJ-1T下采样到下一较低质量水平J-2。编码器140重复该过程直到信号115已经被下采样到最低期望质量水平。 
图3是图示根据这里的实施例的图像信息的下采样的示例图。如先前所讨论的那样，信号115可以表示图像数据。根据这样的实施例，在每个质量水平的信号数据指示相应图像中的元素（图素/平面元素）的设置。 
在一个实施例中，根据诸如YUV、RGB或HSV之类的颜色空间标准编码信号数据中的元素的每个颜色分量，尽管当定义图像时可以根据任何适当的格式来编码信号115的属性。 
下采样导致减小相应信号数据的分辨率和对应质量水平。例如，对于质量水平3的信号数据指示相应图像510-3中的元素的设置；对于质量水平2的信号数据指示相应图像510-2中的元素的设置；对于质量水平1的信号数据指示相应图像510-1中的元素的设置；等等。 
当以如先前所讨论的那样的方式进行下采样时，编码器140产生对于下一较低质量水平（例如水平2）的信号数据以便定义例如图像510-2；编码器140产生对于下一较低质量水平（例如水平1）的信号数据以便定义例如图像510-1；等等。 
如先前所讨论的那样，对于每一个较低质量水平，定义下采样图像的数据量可以被减小到期望最低质量水平。也就是说，当执行从水平3到水平2 的2:1缩放的下采样时，编码器140如所示将图像510-3中的多个元素Y减小到相应图像510-2中的单个元素X。当从水平2下采样到水平1时，编码器140将图像510-3中的多个元素X减小到到相应图像510-1中的单个元素W，等等。 
图4是图示根据这里的实施例的信号的进一步编码的示例图。 
以如先前所讨论的那样的方式，编码器140将信号115下采样成不同信号数据集合（其包括信号数据S3T、信号数据S2T、信号数据S1T）。 
要注意，在下采样期间进行微调的过程是可选的。根据其他实施例，编码器140可以应用（一个或多个）任何适合的下采样操作来产生基数据集合，它代替经过微调的信号数据（诸如信号数据S3T、信号数据S2T、S1T）。 
在最低质量水平（诸如质量水平1）处，编码器140可以被配置成将量化函数Q1应用于信号数据S1T以产生信号数据S12。如先前所讨论的那样，量化减小相应信号数据的熵。 
要注意，信号数据S12被减小表示在层级架构中的最低质量水平（例如质量水平#1）的信号115的信息。 
编码器140选择在其中将信号S12上采样换到信号数据S2U的上采样操作（例如信号在给定质量水平的中间重现）。对于所选上采样操作，在质量水平2处，编码器140基于信号数据S2T和信号数据S2U之间的差异产生残差数据418-1。因为编码过程可能是有损的，所以上采样信号数据S2U可能类似于但是不等于信号数据S2T。 
编码器140然后将量化函数QJ应用于残差数据418-1，以便以如先前所述的那样的方式产生经过调整的残差数据419-1。编码器140可以对于多个不同操作中的每一个而重复该过程以便确定哪个或哪些上采样操作对于减小与经过调整的残差数据419-1相关联的熵来说是最佳的。 
编码器140然后存储对于质量水平#1的信号数据S12、基本上最佳识别的上采样操作、以及对应的经过调整的残差数据419-1。对于该存储的信息，编码器140添加经过调整的残差数据419-2和信号数据S2U以便产生信号数据S22。 
信号数据S22是表示信号在层级架构中的质量水平2的经过减少的信息集合。因此，这里的实施例包括以第二质量水平微调信号（即信号数据S2U）的中间重现中的元素，以便产生信号在第二质量水平的经过微调的重现（例如信号数据S22）。 
如将在图6中所讨论的那样，编码器140基于信号115（例如信号数据S2U）在第二质量水平的上采样重现和信号（例如信号数据S23）在第二质量水平的经过微调的重现之间的差异生成残差数据470-2；编码器140基于信号115（例如信号数据S3U）在第二质量水平的上采样重现和信号（例如信号数据S33）在第二质量水平的经过微调的重现之间的差异生成残差数据470-3；等等。 
再次参考图4，编码器140以与上文针对从质量水平1上采样到质量水平2所讨论的相似的方式执行从质量水平2到质量水平3的上采样。举例来说，在质量水平2处，编码器140（从多个可能的上采样操作之中）选择在其中将信号数据S22上采样成信号数据S3U的上采样操作。对于所选的上采样操作，在质量水平3处，编码器140基于信号数据S3T和信号数据S3U之间的差异产生残差数据418-2。因为编码过程可能是有损的，所以上采样信号数据S3U可能类似于但是不等于信号数据S3T。 
编码器140然后将量化函数QJ应用于残差数据418-2以便以如先前所述的那样的方式产生经过调整的残差数据419-2。 
编码器140可以对于测试多个不同操作中的每一个而重复该过程，以便确定哪个或哪些上采样操作对于减小与经过调整的残差数据419-2相关联的熵来说是最佳的。 
编码器140然后存储对于质量水平#2的信号数据S22、相应最佳上采样操作、以及对应的经过调整的残差数据419-2。编码器140添加经过调整的残差数据419-2和信号数据S3U以便产生信号数据S32。信号数据S32是表示信号在层级架构中的质量水平3的经过减小的信息集合。 
编码器140如所示重复该过程一直到层级架构中的质量水平N。 
图5是图示根据这里的实施例的信号的编码（其包括在上采样期间元素的微调以便减小残差数据的熵）的示例图。在该示例实施例中，与图4中的示例不同，编码器140在进行上采样的同时执行元素的微调以便产生对于每个质量水平的经过微调的数据。 
以如先前所讨论的那样的方式，编码器140将信号115下采样成表示信号115在较低质量水平的任何适当的信号数据集合。因此，在较低水平处下采样信号数据可以或不可以根据下采样期间的微调导出。 
在最低质量水平（诸如质量水平1）处，编码器140将量化函数Q1应用于下采样信号数据S1T以产生信号数据S12。信号数据S12被压缩或减小表示在层级架构中的最低质量水平的数据的信息。应用量化步骤Q1以产生信号数据S12可以是下采样过程的一部分。 
编码器140然后选择在其中将信号数据S12（例如信号S13）的经过微调的型式上采样成信号数据S2U的上采样操作。 
在该实施例中，编码器140微调信号数据S12的设置以便产生减小与经过调整的残差数据519-1相关联的熵的信号数据集合S13。例如，在一个实施例中，编码器140选择信号数据S12中的元素并且反复地微调所选元素以便识别所选元素的哪个设置会产生经过调整的残差数据519-1的最低熵。编码器140重复对于信号数据S12中的每个元素的微调以便产生信号数据S13。 
要注意，除了针对所选上采样操作识别对于每个元素的最佳设置之外，编码器140可以测试多个可能上采样操作中的每一个以便识别出对于产生与经过调整的残差数据519-1相关联的基本上最低熵而言（对于不同上采样操作的）哪些操作以及对应的微调是最佳的。 
在识别出对于信号数据S12的基本上最佳微调设置以及基本上最佳上采样操作之后，编码器140然后存储对于质量水平#1的经过微调的信号数据S13、最佳识别上采样操作、以及对应经过调整的残差数据519-1。对于该存储的信息，编码器140添加经过调整的残差数据519-1和信号数据S2U以便产生信号数据S22。信号数据S22是表示在层级架构中的质量水平2的信号的经过减小的信息集合。 
然后编码器140以与如上所讨论的用于从质量水平1上采样到质量水平2相似的方式执行从质量水平2上采样到质量水平3。编码器140对于每个下一较高质量水平重复该过程直到到达最高质量水平为止。 
在一个实施例中，编码器140将信号（例如信号数据S3T、信号数据S2T、信号数据S1T）在第一质量水平的下采样重现解析成图像元素的多个邻接区。编码器然后采用并行处理单元来同时处理该多个区，以便识别出对多个区中的元素的调整，以减小与残差数据相关联的熵。 
根据另一些实施例，编码器140可以至少偶尔地执行所谓的全局检查，即对要被并行处理的各个邻接区中元素的所选调整基本上不会引起对于要被处理的整体信号数据的增大的残差数据的熵。 
图6是图示根据这里的实施例的用于由解码器使用的残差数据的生成的示例图。 
如所示，编码器140将信号数据S13存储为残差数据4701-1。编码器140将残差数据470-2设置成等于信号数据S2U和信号数据S23之间的差异；编码器140将残差数据470-3设置成等于信号数据S3U和信号数据S33之间的差异；等等。一般来说，残差数据470-2指示为了产生信号数据S23而需要对信号数据S2U做出的调整；残差数据470-3指示为了产生信号数据S33而需要对信号数据S3U做出的调整；等等。 
在一个实施例中，解码器使用残差数据470-1来以最低质量水平1来重构S13。在下一较高水平（例如从质量水平2到质量水平3），解码器应用针对该质量水平而选择的上采样操作以便将信号数据S13转换成信号数据S2U；解码器对残差数据470-2与信号数据S2U求和以产生S23。在下一较高水平（例如从质量水平3到质量水平4），解码器应用针对该质量水平而选择的上采样操作以便将信号数据S23转换成信号数据S3U；解码器对残差数据470-3与信号数据S3U求和以产生S33。解码器重复该过程直到其将原始115重构到期望质量水平为止。 
图7是图示根据这里的实施例的用于由解码器使用的残差数据的生成的示例图。在该示例实施例中，编码器使用经过调整的残差数据集合519来产生残差数据集合470。 
例如，编码器140将残差数据470-1设置成等于信号数据S1。编码器140识别信号数据S23和信号数据S22之间的差异并且将该结果添加到经过调整的残差数据519-1以产生残差数据470-2；编码器140识别信号数据S33和信号数据S32之间的差异并且将该结果添加到经过调整的残差数据519-2以产生残差数据470-3；等等。 
要注意，解码器以如上面所讨论的那样的方式使用残差数据470以便将原始115重构到期望质量水平。 
图8是图示根据这里的实施例的微调下采样数据的生成的示例图。 
在步骤805中，编码器140将在连续较低质量水平的信号115反复地下采样到最低质量水平。如先前所讨论的那样，该过程可以包括应用任何适当的下采样函数，其可以包括或可以不包括如先前所讨论的微调每个元素。
在步骤810中，编码器140选择要处理的质量水平，以最低质量水平开始。 
在步骤815中，编码器140在多个可能的上采样选项之中选择上采样选项。 
在步骤820中，编码器140将所选上采样选项应用于所选质量水平的信号数据以便产生在下一较高质量水平（例如所选质量水平之上的水平）的残差数据。 
在步骤825中，编码器140将过程（例如量化函数、滤波器函数等等）应用于残差数据以便产生经过调整的残差数据。 
在步骤830中，编码器140计算在下一较高质量水平的经过调整的残差数据的熵并且将其定义为当前最优熵值。 
在步骤835中，编码器140选择要以所选质量水平微调的信号（例如信号S12）。 
在步骤840中，编码器140在所选信号中选择要微调的元素。 
在步骤845中，编码器140在不同方向上调整所选元素并且一直总计到最大迭代值。 
在步骤850中，编码器140对于对所选元素的每个微调产生在下一较高质量水平的残差数据和经过调整的残差数据。 
在步骤855中，编码器140如先前所讨论的那样使用量化函数（或其模拟/近似）处理残差数据以便产生经过调整的残差数据119-1。 
在步骤860中，编码器140对于对所选元素的每个微调计算在下一较高质量水平的经过调整的残差数据的熵，以便识别和选择减小经过调整的残差数据的熵的所选元素的较好或基本上最好的设置。 
在步骤865中，编码器140对于所选信号数据中的每个元素重复循环4（例如继续返回到步骤840的执行）。编码器140在测试和微调所有元素之后继续步骤870处的处理。 
在步骤870中，编码器140将上采样操作应用于在所选质量水平的经过微调的信号数据并且产生在下一较高质量水平的残差数据。 
在步骤875中，编码器140处理（例如通过量化或其适合的模拟/近似）在下一较高质量水平的残差数据以产生相应的经过调整的残差数据。 
在步骤880中，编码器140计算经过调整的残差数据的熵。如果经过微调的信号表征比所选信号的当前最优熵更低的经过调整的残差数据的熵，则经过微调的信号变成要微调的新信号并且经过调整的残差数据的其熵变成新的最优熵。如果不是，则编码器140中止经过微调的设置并且从循环3退出到步骤890。否则，编码器140继续步骤885处的处理。 
在步骤885中，编码器140对于新选择的信号继续步骤835处的执行，只要新的经过微调的信号生成经过调整的残差数据的较低熵。 
在步骤890中，编码器140对于多个可能上采样选项的下一所选上采样选项继续步骤210处的执行。当所有上采样选项已经被测试时，编码器140继续步骤895处的处理。 
在步骤895中，编码器140通过更新对于当前质量水平的经过调整的残差数据、存储最佳上采样选项以及对应的经过调整的残差数据，来存储对于所选质量水平的经过微调的设置。 
在步骤898中，编码器140重复步骤810处的处理以便对于层级架构中的每个连续较高质量水平识别最佳微调、最佳上采样操作以及经过调整的残差数据。 
图9是图示根据这里的实施例的处理所接收到的信号的示例方法的图。 
在如所示的下采样过程期间，编码器140发起信号数据S2T到在层级架构中的下一较低质量水平的信号数据S1T的下采样。 
在完成下采样之后，编码器140在最低水平执行上采样。根据这样的实施例，编码器140选择要微调的元素（例如W1）。对于对所选元素W1的每个微调，编码器140上采样经过微调的信号数据S13以便产生信号数据S2U。 
在该示例中，使用UTEST（U测试）进行上采样使元素W1被扩展成元素以及相应的值X1=99、X2=101、X3=99、以及X4=95。编码器140然后以如先前所讨论的那样的方式产生残差数据518-1以及经过调整的残差数据519-1。残差数据518-1的量化可以包括将残差数据518-1中的近零值设置成经过调整的残差数据519-1中的零值。也就是说，设置成残差数据518-1中的值+1或-1的元素被设置成0值以便产生经过调整的残差数据519-1。 
要注意，在层级架构中的不同水平处，用于实施量化的范围或阈值可以变化。例如，较小范围或较低阈值可以被用在较低质量等级以便保存在较高质量水平的图像的质量。换言之，可能期望在较低水平生成更多残差数据，以防止对在较高水平生成更多得多的残差数据的需要。 
图10是图示根据这里的实施例的产生熵值的示例的图。 
这里的一个实施例包括利用能够迅速确定改变（例如微调）是改进还是恶化对应残差的熵的适当度量。如先前所讨论的那样，残差数据的熵可以是多少信息是传送残差所必需的测量，其中残差数据包括符号或数字。 
在基本水平的熵取决于多少不同符号被编码到残差数据中。残差数据中的不同符号的数目越多，熵就越高。当主要存在比所有其他符号更有可能的仅一个符号时，可以实现熵的大幅下降。当在这种情况下时，几乎无关紧要的是所有其他符号是仅仅一个符号还是许多其他符号。 
计算残差数据的熵值的一种方法是对残差数据中的大于阈值或落入特定范围内的值的数目进行计数。以这种方式（例如使用矩形阶跃函数）产生的熵值在数学上不可微分。也就是说，如图10中所指定的那样，阶跃函数1010是在阈值处具有无限斜率的矩形函数。 
根据另一实施例，编码器140可以被配置成实施连续函数1020（例如可微分函数），其模拟基本上矩形的函数（例如阶跃函数1010）。连续函数1010基于导数的使用来促进与残差数据相关联的熵的量化。 
例如，这里的一个实施例包括利用sigmoid函数来模拟矩形函数。根据这样的实施例，编码器140基于函数1020而不是阶跃函数1010将残差数据中的每个元素值映射成相应计数值（例如十进制值）。在先前示例中，编码器140依赖于元素值高于还是低于阈值来将每一个映射成1或0的值。对比而言，当使用函数1020时，编码器140将相应元素映射成大于0且小于1的非整数值（例如十进制值）。 
对于给定的微调，当使用函数1020时，编码器140通过对对于每一个元素而产生的的相应十进制计数值求和来产生熵值。编码器140对于每个微调使用函数1020来重复该过程。基于对于给定元素的微调的熵值，编码器140产生图11中的函数，其基于相应元素的微调来指示残差数据的熵如何改变。 
图11中的函数1128是可微分函数。也就是说，产生函数1128的导数使得编码器140能够识别出函数1128的斜率在哪里接近零。函数1128中的该点（在那里斜率基本上等于零）指示产生残差数据的最低熵的相应元素的设置。 
因此，这里的实施例包括生成熵函数1128（在其中熵函数的幅度依赖于对下采样信号中的处于测试中的所选元素的不同可能调整而变化），以及然后利用该熵函数1128来识别对下采样信号中的元素的调整（在其中针对该调整残差数据的相应熵在处于测试中的元素的不同可能变化之中基本上是最小的）。图11中的图形的水平轴指示处于测试中的元素的不同可能变化，而垂直轴指示对于设置的相应残差数据的相关熵。 
图12是提供根据这里的实施例的计算机处理的计算机系统800的示例框图。 
计算机系统800可以是或者包括操作为交换机、路由器、服务器、客户端等等的计算机化设备，诸如个人计算机、处理电路、工作站、便携式计算设备、控制台、网络终端、处理设备、网络设备。 
要注意，下面的讨论提供指示如何实施如先前所讨论的那样与编码器140相关联的功能的基本实施例。然而，应该注意，用于实施如这里所述的操作的实际配置可以依赖于相应的应用而变化。 
如所示，本示例的计算机系统800包括耦合可以将数字信息存储在其中并且在其中检索数字信息的计算机可读存储介质812的互连811，该计算机可读存储介质812诸如非瞬时类型的介质、计算机可读、硬件存储介质等等。计算机系统800还可以包括处理器813、I/O接口814、以及通信接口817。 
I/O接口814提供到存储库180以及显示屏、外围设备816（诸如键盘、计算机鼠标等等）（如果存在的话）的连接性。 
计算机可读存储介质812（例如硬件存储介质）可以是任何适当的设备和/或硬件，诸如存储器、光学存储装置、硬盘驱动、软盘等等。计算机可读存储介质可以是存储与编码器140-1相关联的指令的非瞬时性存储介质。该指令被诸如编码器140之类的相应资源执行以便实施如这里所讨论的那样的操作中的任一个。 
通信接口817使得计算机系统800能够通过网络190进行通信，以便从远程源检索信息并且与其他计算机、交换机、客户端、服务器等等进行通信。I/O接口814还使得处理器813能够从存储库180检索所存储的信息或者试图从存储库180检索所存储的信息。 
如所示，可以利用由处理器813作为编码器过程14002而执行的编码器应用程序140-1来对计算机可读存储介质812进行编码。 
要注意，计算机系统800或编码器140还可以被具体化成包括用于存储数据和/或逻辑指令的计算机可读存储介质812（例如，硬件存储介质、非瞬时性存储介质等等）。 
计算机系统800可以包括执行这样的指令并且实施如这里讨论的那样的操作的处理器813。因此，当被执行时，与编码器应用程序140-1相关联的代码可以支持如这里讨论的那样的处理功能。在一个实施例的操作期间，处理器813经由互连811的使用来访问计算机可读存储介质812，以便发射、运行、执行、解释或以其他方式实施存储在计算机可读存储介质812中的编码器应用程序140-1的指令。编码器应用程序140-1的执行在处理813中产生处理功能。换言之，与处理器813相关联的编码器过程140-2表示执行在计算机系统800中的处理器813内或其上的编码器应用程序140-1的一个或多个方面。 
本领域技术人员将会理解，计算机系统800可以包括其他过程和/或软件以及硬件部件，诸如控制硬件处理资源的分配和使用以执行编码器应用程序140-1的操作系统。 
根据不同实施例，要注意计算机系统可以是各种类型的设备中的任何一个，包括但不限于个人计算机系统、桌上型计算机、膝上型计算机、笔记本、笔记本计算机、大型计算机系统、手持计算机、工作站、网络计算机、应用服务器、存储设备、消费性电子设备（诸如照相机、便携式摄像机、机顶盒、移动设备、视频游戏控制台、手持视频游戏设备、外围设备（诸如交换机、调制解调器、路由器））、或者一般地任何类型的计算或电子设备。 
再次注意，这里的技术非常适合于在使用解码器处理和重构信号时使用。然而，应该注意这里的实施例不限于用在这样的应用中并且这里讨论的技术也非常适合于其他应用。 
基于这里阐述的描述，许多具体细节已经被阐述以便提供对要求保护的主题的彻底理解。然而，本领域技术人员将会理解到，可以在没有这些具体细节的情况下实行要求保护的主题。在其他实例中，本领域普通技术人员已知的方法、装置、系统等等没有被详细描述以致不使要求保护的主题模糊。已经就对计算系统存储器（诸如计算机存储器）内存储的数据比特或二进制数字信号的操作的算法或符号表示呈现了详细描述的一些部分。这些算法描述或表示是本领域普通技术人员在数据处理领域中用来将他们的工作实质转换给本领域其它技术人员的技术的示例。如这里描述的以及一般的算法被看作导致期望结果的操作或类似处理的自相合的序列。在该上下文中，操作或处理涉及物理量的物理操控。典型地，尽管不是必需的，但是这些量可以采用能够被存储、传递、组合、比较或以其他方式操控的电或磁信号的形式。已经多次被证实方便（原则上因为共同使用的原因），将这样的信号指代为比特、数据、值、元素、符号、字符、术语、数、数字等等。然而，应该理解，所有这些和相似术语要与适当的物理量相关联并且仅仅是方便的标记。除非以其他方式明确指出，如从下面的讨论显而易见的是，要认识到遍及该说明书，利用诸如“处理”、“计算”、“计算”、“确定”或等等之类的术语的讨论指代计算平台（诸如计算机或相似电子计算设备）的动作或过程，该计算平台操控或变换表示为存储器、寄存器或计算平台的其他信息存储设备、传输设备或显示设备内的物理电或磁量的数据。 
尽管已经参考本发明的优选实施例特别示出和描述了本发明，但是本领域技术人员将会理解，可以在不偏离如由所附权利要求限定的本申请的精神和范围的情况下在其中做出形式和细节的各种改变。这样的变化意图由该本申请的范围覆盖。如此，本申请的实施例的前述描述不意图被进行限制。相反地，在下面的权利要求中给出对本发明的任何限制。 

Claims (20)

1.一种以层级架构中的不同质量水平进行编码的方法，该方法包括：
将信号作为输入；
利用至少一个下采样操作来产生所述信号在层级架构中的连续较低质量水平的下采样重现；
将至少一个上采样操作应用于所述信号在第一质量水平的下采样重现，以产生所述信号在层级架构中的第二质量水平的上采样重现，第二质量水平比第一质量水平更高，所述至少一个上采样操作和至少一个下采样操作关于彼此可能是不对称的；以及
产生指示所述信号在第二质量水平的下采样重现和所述信号在第二质量水平的上采样重现之间的差异的残差数据。
2.根据权利要求1所述的方法，其中，
所述至少一个下采样操作、或所述至少一个上采样操作、或可能这二者是非线性的。
3.根据权利要求1所述的方法，还包括：
反复地调整所述信号在第一质量水平的下采样重现中的元素的设置以便减小重构所述信号在第二质量水平的下采样重现所需的残差数据的熵。
4.根据权利要求1所述的方法，还包括：
对于用来将所述信号在第一质量水平的重现上采样成所述信号在第二质量水平的重现的多个上采样选项中的每一个，反复地调整所述信号在第一质量水平的下采样重现中的元素的设置以便减小重构所述信号在第二质量水平的下采样重现所需的残差数据的熵；以及
识别对所述信号在第一质量水平的下采样重现的多个上采样选项和微调中的哪个导致对于残差数据的基本上最低熵。
5.根据权利要求1所述的方法，还包括：
实施连续变换函数来模拟基本上矩形的函数，所述连续变换函数促进与残差数据相关联的熵的量化。
6.根据权利要求5所述的方法，其中，
所述连续变换函数是sigmoid函数。
7.根据权利要求5所述的方法，其中，
实施所述连续变换函数来模拟基本上矩形的函数还包括：
生成熵函数，所述熵函数的幅度依赖于对在第一质量水平的下采样信号的不同可能调整而变化；以及
利用所述熵函数来识别对在第一质量水平的下采样信号的调整，在其中对于所述调整的残差数据的相应熵基本上是不同可能调整之中最小的。
8.根据权利要求1所述的方法，还包括：
将所述信号在第一质量水平的下采样重现解析成多个元素区；以及
同时地并行处理多个区以识别对多个区中的元素的调整，从而局部地减小与残差数据相关联的熵。
9.根据权利要求8所述方法，还包括：
至少偶尔地对多个区中的元素的调整执行全局检查以便减小残差数据的熵。
10.根据权利要求1所述的方法，还包括：其中应用所述至少一个上采样操作包括：
对于所述信号在第一质量水平的重现中的多个元素中的每一个，重复以下步骤：
在第一质量水平的下采样信号中选择要微调的元素；
在不同方向上微调所选元素；
基于经过微调的所选元素来产生在第二质量水平的残差数据；以及
计算在第二质量水平的残差数据的熵以识别对在第一质量水平的所选元素的哪个微调会产生在第二质量水平具有基本上最低熵的残差数据集合。
11.根据权利要求10所述的方法，其中，
计算所述熵包括量化或模拟/近似用来减小所述熵的残差数据的量化。
12.根据权利要求10所述的方法，其中，
应用所述至少一个上采样操作还包括将多个上采样操作应用于所述信号在第一质量水平的下采样重现；以及
其中产生残差数据包括识别应用于所述信号在第一质量水平的下采样重现的多个上采样选项中的哪个产生具有基本上最低熵的残差数据。
13.根据权利要求1所述的方法，其中，
应用所述至少一个上采样操作还包括：
将多个上采样操作应用于所述信号在第一质量水平的下采样重现；以及
其中产生残差数据包括识别应用于所述信号在第一质量水平的下采样重现的多个上采样选项中的哪个产生具有基本上最低熵的残差数据。
14.根据权利要求1所述的方法，还包括：
反复地调整所述信号在第一质量水平的下采样重现中的元素的设置以便产生所述信号在第一质量水平的经过微调的重现；
上采样所述信号在第一质量水平的经过微调的重现以便产生所述信号的在第二质量水平的上采样重现；
将残差数据应用于所述信号在第二质量水平的上采样重现以便产生所述信号在第二质量水平的中间重现；
微调所述信号在第二质量水平的中间重现中的元素以便产生所述信号在第二质量水平的经过微调的重现；以及
基于所述信号在第二质量水平的上采样重现与所述信号在第二质量水平的经过微调的重现之间的差异来生成第二残差数据集合。
15.根据权利要求1所述的方法，其中利用所述至少一个下采样操作来产生所述信号在层级架构中的连续较低质量水平的下采样重现还包括：
对于层级架构中的多个连续较低质量水平中的每一个，重复以下步骤：
下采样所述信号：
在所选质量水平的下采样信号中选择要微调的元素；
在不同方向上微调所选元素以产生残差数据；以及
计算残差数据的熵以识别对所选元素的哪个微调会产生具有基本上最低熵的残差数据集合。
16.根据权利要求1所述的方法，其中利用所述至少一个下采样操作来产生所述信号在连续较低质量水平的下采样重现还包括：
选择在其中下采样所述信号的质量水平J，所述质量水平J表示层级架构中的最高质量水平；
将所选下采样操作应用于在质量水平J的信号以得到所述信号在质量水平J-1的重现，质量水平J-1是在质量水平J下面的下一较低质量水平；
反复地微调所述信号在质量水平J-1的重现中的值的设置以便识别所述信号在质量水平J-1的减小重构在质量水平J的信号所需的残差数据的熵的经过微调的重现。
17.根据权利要求16所述的方法，还包括：
将所选下采样操作应用于所述信号在质量水平J-1的经过微调的重现以得到所述信号在质量水平J-2的重现，质量水平J-2是在质量水平J-1下面的下一较低质量水平；
反复地微调所述信号在质量水平J-2的重现中的值的设置以便识别所述信号在质量水平J-2的减小重构所述信号在质量水平J-1的经过微调的重现所需的残差数据的熵的经过微调的重现；以及
重复以下步骤：应用所选下采样操作以及反复地微调在层级架构中在连续较低质量水平对的设置以便产生所述信号在第二质量水平和第一质量水平的下采样重现。
18.根据权利要求16所述的方法，还包括：
反复地测试所述信号在质量水平J-1的重现中的值的经过微调的设置和多个可能上采样操作中的哪个会减小重构在质量水平J的信号所需的残差数据的熵。
19.一种计算机可读存储硬件，在其上存储有指令，当处理设备执行所述指令时使所述处理设备执行以下操作：
接收信号；
利用至少一个下采样操作来产生所述信号在层级架构中的连续较低质量水平的下采样重现；
将至少一个上采样操作应用于所述信号在第一质量水平的下采样重现，以产生所述信号在层级架构中的第二质量水平的上采样重现，第二质量水平比第一质量水平更高，所述至少一个上采样操作和至少一个下采样操作关于彼此可能是不对称的；以及
产生指示所述信号在第二质量水平的下采样重现和所述信号在第二质量水平的上采样重现之间的差异的残差数据。
20.一种计算机系统，其包括：
处理器：
存储器单元，其存储于由所述处理器执行的应用程序相关联的指令；以及
耦合所述处理器和存储器单元的互连，其使得所述计算机系统能够执行应用程序并且执行以下操作：
将信号作为输入；
利用至少一个下采样操作来产生所述信号在层级架构中的连续较低质量水平的下采样重现；
将至少一个上采样操作应用于所述信号在第一质量水平的下采样重现，以产生所述信号在层级架构中的第二质量水平的上采样重现，第二质量水平比第一质量水平更高，所述至少一个上采样操作和至少一个下采样操作关于彼此可能是不对称的；以及
产生指示所述信号在第二质量水平的下采样重现和所述信号在第二质量水平的上采样重现之间的差异的残差数据。
CN201280036136.7A 2011-07-21 2012-07-20 以层级架构中的不同质量水平对信号进行编码的方法和装置 Active CN103858427B (zh)

Applications Claiming Priority (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US13/188,207 US8711943B2 (en) 2011-07-21 2011-07-21 Signal processing and tiered signal encoding
US13/188207 2011-07-21
PCT/IB2012/053723 WO2013011493A2 (en) 2011-07-21 2012-07-20 Signal processing and tiered signal encoding

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN103858427A true CN103858427A (zh) 2014-06-11
CN103858427B CN103858427B (zh) 2018-10-16

Family

ID=46801598

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201280036136.7A Active CN103858427B (zh) 2011-07-21 2012-07-20 以层级架构中的不同质量水平对信号进行编码的方法和装置

Country Status (8)

Country Link
US (1) US8711943B2 (zh)
EP (1) EP2735158B1 (zh)
JP (1) JP6206879B2 (zh)
KR (1) KR102165155B1 (zh)
CN (1) CN103858427B (zh)
CA (1) CA2842438A1 (zh)
ES (1) ES2961857T3 (zh)
WO (1) WO2013011493A2 (zh)

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106897466A (zh) * 2017-04-14 2017-06-27 泰康保险集团股份有限公司 体检数据匹配方法及系统、存储介质和电子设备
CN109923864A (zh) * 2016-09-08 2019-06-21 威诺瓦国际有限公司 数据处理设备、方法、计算机程序和计算机可读介质
CN109952763A (zh) * 2016-09-08 2019-06-28 威诺瓦国际有限公司 利用高水平和低水平之间的差异的视频压缩
CN111699692A (zh) * 2017-12-06 2020-09-22 威诺瓦国际有限公司 使用上采样调整器处理信号数据

Families Citing this family (30)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US8948248B2 (en) * 2011-07-21 2015-02-03 Luca Rossato Tiered signal decoding and signal reconstruction
JP6457488B2 (ja) * 2013-04-15 2019-01-23 ロッサト、ルカ ハイブリッド上位互換性のあるデータストリームをデコードするための方法
US9698860B2 (en) 2013-08-09 2017-07-04 Kumu Networks, Inc. Systems and methods for self-interference canceller tuning
WO2015021461A1 (en) * 2013-08-09 2015-02-12 Kumu Networks, Inc. Systems and methods for non-linear digital self-interference cancellation
US9054795B2 (en) 2013-08-14 2015-06-09 Kumu Networks, Inc. Systems and methods for phase noise mitigation
CN105493416A (zh) 2013-08-29 2016-04-13 库姆网络公司 全双工中继装置
US10673519B2 (en) 2013-08-29 2020-06-02 Kuma Networks, Inc. Optically enhanced self-interference cancellation
US10230422B2 (en) 2013-12-12 2019-03-12 Kumu Networks, Inc. Systems and methods for modified frequency-isolation self-interference cancellation
PL3284255T3 (pl) * 2015-04-13 2023-10-30 V-Nova International Limited Kodowanie wielu sygnałów z docelową szybkością transmisji danych sygnału w zależności od informacji o złożoności
US9634823B1 (en) 2015-10-13 2017-04-25 Kumu Networks, Inc. Systems for integrated self-interference cancellation
KR102482067B1 (ko) 2015-11-27 2022-12-28 삼성전자주식회사 전자 장치 및 그의 동작 방법
US9742593B2 (en) 2015-12-16 2017-08-22 Kumu Networks, Inc. Systems and methods for adaptively-tuned digital self-interference cancellation
US9800275B2 (en) 2015-12-16 2017-10-24 Kumu Networks, Inc. Systems and methods for out-of band-interference mitigation
US10666305B2 (en) 2015-12-16 2020-05-26 Kumu Networks, Inc. Systems and methods for linearized-mixer out-of-band interference mitigation
KR102075284B1 (ko) 2015-12-16 2020-02-07 쿠무 네트웍스, 아이엔씨. 시간 지연 필터
US9979374B2 (en) 2016-04-25 2018-05-22 Kumu Networks, Inc. Integrated delay modules
US10454444B2 (en) 2016-04-25 2019-10-22 Kumu Networks, Inc. Integrated delay modules
KR102388537B1 (ko) 2017-03-27 2022-04-20 쿠무 네트웍스, 아이엔씨. 튜닝가능 대역 외 간섭 완화를 위한 시스템 및 방법
KR102145700B1 (ko) 2017-03-27 2020-08-19 쿠무 네트웍스, 아이엔씨. 향상된 선형성 믹서
US10103774B1 (en) 2017-03-27 2018-10-16 Kumu Networks, Inc. Systems and methods for intelligently-tuned digital self-interference cancellation
US10200076B1 (en) 2017-08-01 2019-02-05 Kumu Networks, Inc. Analog self-interference cancellation systems for CMTS
EP3489901A1 (en) * 2017-11-24 2019-05-29 V-Nova International Limited Signal encoding
EP3721624A1 (en) 2017-12-06 2020-10-14 V-Nova International Limited Methods and apparatuses for hierarchically encoding and decoding a bytestream
EP3496403A1 (en) 2017-12-06 2019-06-12 V-Nova International Limited Hierarchical data structure
US10425115B2 (en) 2018-02-27 2019-09-24 Kumu Networks, Inc. Systems and methods for configurable hybrid self-interference cancellation
US10516885B1 (en) 2018-07-11 2019-12-24 Tencent America LLC Method and apparatus for video coding
US10868661B2 (en) 2019-03-14 2020-12-15 Kumu Networks, Inc. Systems and methods for efficiently-transformed digital self-interference cancellation
GB2618718B (en) 2019-03-20 2024-03-13 V Nova Int Ltd Low complexity enhancement video coding
US20220272342A1 (en) 2019-07-05 2022-08-25 V-Nova International Limited Quantization of residuals in video coding
GB2598701B (en) 2020-05-25 2023-01-25 V Nova Int Ltd Wireless data communication system and method

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20030016757A1 (en) * 1998-01-28 2003-01-23 Motoki Kato Signal processing apparatus and method
CN1592415A (zh) * 1996-07-17 2005-03-09 索尼株式会社 利用与像素块分类信息对应的映射系数的图像编码和解码
JP2008011009A (ja) * 2006-06-28 2008-01-17 Victor Co Of Japan Ltd 映像信号符号化装置、映像信号復号化装置、映像信号符号化プログラム及び映像信号復号化プログラム
JP2010118795A (ja) * 2008-11-11 2010-05-27 Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> 並列分散情報源符号化システム及び並列分散情報源符号化・復号化方法

Family Cites Families (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP4582416B2 (ja) * 1996-07-17 2010-11-17 ソニー株式会社 画像符号化装置および画像符号化方法
JP4080951B2 (ja) * 2003-05-30 2008-04-23 株式会社東芝 フレーム補間方法及び装置並びに画像表示システム
JP4679049B2 (ja) * 2003-09-30 2011-04-27 パナソニック株式会社 スケーラブル復号化装置
US8107571B2 (en) * 2007-03-20 2012-01-31 Microsoft Corporation Parameterized filters and signaling techniques

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN1592415A (zh) * 1996-07-17 2005-03-09 索尼株式会社 利用与像素块分类信息对应的映射系数的图像编码和解码
US20030016757A1 (en) * 1998-01-28 2003-01-23 Motoki Kato Signal processing apparatus and method
JP2008011009A (ja) * 2006-06-28 2008-01-17 Victor Co Of Japan Ltd 映像信号符号化装置、映像信号復号化装置、映像信号符号化プログラム及び映像信号復号化プログラム
JP2010118795A (ja) * 2008-11-11 2010-05-27 Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> 並列分散情報源符号化システム及び並列分散情報源符号化・復号化方法

Cited By (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109923864A (zh) * 2016-09-08 2019-06-21 威诺瓦国际有限公司 数据处理设备、方法、计算机程序和计算机可读介质
CN109952763A (zh) * 2016-09-08 2019-06-28 威诺瓦国际有限公司 利用高水平和低水平之间的差异的视频压缩
CN109952763B (zh) * 2016-09-08 2023-12-01 威诺瓦国际有限公司 利用高水平和低水平之间的差异的视频压缩
CN109923864B (zh) * 2016-09-08 2023-12-19 威诺瓦国际有限公司 数据处理设备、方法、计算机程序和计算机可读介质
CN106897466A (zh) * 2017-04-14 2017-06-27 泰康保险集团股份有限公司 体检数据匹配方法及系统、存储介质和电子设备
CN106897466B (zh) * 2017-04-14 2020-11-24 泰康保险集团股份有限公司 体检数据匹配方法及系统、存储介质和电子设备
CN111699692A (zh) * 2017-12-06 2020-09-22 威诺瓦国际有限公司 使用上采样调整器处理信号数据

Also Published As

Publication number Publication date
JP2014521274A (ja) 2014-08-25
CA2842438A1 (en) 2013-01-24
KR102165155B1 (ko) 2020-10-14
JP6206879B2 (ja) 2017-10-04
WO2013011493A2 (en) 2013-01-24
US20130294523A1 (en) 2013-11-07
EP2735158C0 (en) 2023-09-06
EP2735158B1 (en) 2023-09-06
WO2013011493A3 (en) 2013-06-27
EP2735158A2 (en) 2014-05-28
CN103858427B (zh) 2018-10-16
KR20160021417A (ko) 2016-02-25
US8711943B2 (en) 2014-04-29
ES2961857T3 (es) 2024-03-14

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN103858427A (zh) 用于空间可伸缩视频编码的自适应插值
US10750179B2 (en) Decomposition of residual data during signal encoding, decoding and reconstruction in a tiered hierarchy
US20240121454A1 (en) Transmission of reconstruction data in a tiered signal quality hierarchy
US8948248B2 (en) Tiered signal decoding and signal reconstruction
KR102165078B1 (ko) 공간적으로 스케일러블한 비디오 코딩을 위한 적응적 업샘플링
Xing et al. Scale-arbitrary invertible image downscaling
Shin et al. Expanded adaptive scaling normalization for end to end image compression
Berres et al. Video Compression for Ocean Simulation Image Databases.
Zhou et al. Efficient image compression based on side match vector quantization and digital inpainting
US8989278B2 (en) Method and device for coding a multi dimensional digital signal comprising original samples to form coded stream
Murashko Using machine learning to select and optimise multiple objectives in media compression
CN111108747B (zh) 获得信号的时间样本的目标表示
US9049432B1 (en) Motion differential set partition coding for color image sequence compression
Suresh et al. Approximate compression: Enhancing compressibility through data approximation
CN117956178A (zh) 视频编码方法和装置、视频解码方法和装置
Garg et al. Adaptive block size selection in a hybrid image compression algorithm employing the DCT and SVD

Legal Events

Date Code Title Description
C06 Publication
PB01 Publication
C10 Entry into substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant
TR01 Transfer of patent right

Effective date of registration: 20200226

Address after: England Atsushi

Patentee after: V-NOVA Ltd.

Address before: Milan Italy

Co-patentee before: MEARDI GUIDO

Patentee before: Lu Ka.luosatuo

TR01 Transfer of patent right