CN107846599B - 一种解码方法及装置 - Google Patents

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Abstract

本申请提供了一种解码方法及装置，解码方法包括：获取待解码图像块；对待解码图像块进行解析，得到变换系数矩阵；获取变换系数矩阵对应的DCT反变换矩阵；对DCT反变换矩阵进行分解，得到稀疏矩阵；利用稀疏矩阵，计算出变换系数矩阵对应的DCT反变换矩阵对应的图像信息。在本申请中，通过以上方式可以提高解码速度。

Description

一种解码方法及装置
技术领域
本申请涉及编解码领域，特别涉及一种解码方法及装置。
背景技术
目前主流的视频编码标准为H.264/AVC，随着网络和传输信道等技术的发展，高清视频逐渐成为目前网络存储和传输的主要业务，H.264/AVC标准中的尺寸块机制并不能获得很好的编码性能，为此，两大国际标准化组织ITU-T和ISO/IEC专门成立了视频编码联合协作组JCT-VC，共同开发了新一代的国际视频编码标准：高性能视频编码(HEVC)。该标准的制定开始于2010年10月，至今已制定完成，压缩比相对于H.264/AVC标准提高了一倍，同时保持视频质量基本不变，若把HEVC标准应用于实际视频在网络中的存储和传输，将带来很大的性能提升。
然而，应用HEVC标准的解码器的解码速度仍不高，如何提高应用HEVC标准的解码器的解码速度成为问题。
发明内容
为解决上述技术问题，本申请实施例提供一种解码方法及装置，以达到提高解码速度的目的，技术方案如下：
一种解码方法，包括：
获取待解码图像块；
对所述待解码图像块进行解析，得到变换系数矩阵；
获取所述变换系数矩阵对应的DCT反变换矩阵；
对所述DCT反变换矩阵进行分解，得到稀疏矩阵；
利用所述稀疏矩阵，计算出所述变换系数矩阵对应的DCT反变换矩阵对应的图像信息。
优选的，获取所述变换系数矩阵对应的DCT反变换矩阵，包括：
获取所述变换系数矩阵对应的完整DCT反变换矩阵；
对所述DCT反变换矩阵进行分解，得到稀疏矩阵，包括：
对所述完整DCT反变换矩阵进行分解，得到稀疏矩阵。
优选的，获取所述变换系数矩阵对应的DCT反变换矩阵，包括：
获取所述变换系数矩阵对应的完整DCT反变换矩阵；若所述变换系数矩阵中的高频系数均为零，则从所述完整DCT反变换矩阵中提取出与高频系数均为零的变换系数矩阵对应的部分DCT反变换矩阵；
对所述DCT反变换矩阵进行分解，得到稀疏矩阵，包括：
对所述部分DCT反变换矩阵进行分解，得到稀疏矩阵。
优选的，利用所述稀疏矩阵，计算出所述变换系数矩阵对应的DCT反变换矩阵对应的图像信息，包括：
利用关系式yi＝a1*x1+a2*x2+...+aj*xj和所述稀疏矩阵，计算出所述变换系数矩阵对应的DCT反变换矩阵对应的图像信息；
yi为所述变换系数矩阵对应的DCT反变换矩阵对应的图像信息中第i个元素的值，i为大于0且小于n的整数，n为所述DCT反变换矩阵对应的图像信息中的元素的总个数，j为大于等于1且小于n的整数，a1为yi在所述稀疏矩阵中对应的矩阵行中的第1个非零元素，x1为yi在所述稀疏矩阵中对应的矩阵行中的第1个非零元素对应的DCT系数变量，a2为yi在所述稀疏矩阵中对应的矩阵行中的第2个非零元素，x2为yi在所述稀疏矩阵中对应的矩阵行中的第2个非零元素对应的DCT系数变量，aj为yi在所述稀疏矩阵中对应的矩阵行中的第j个非零元素，xj为yi在所述稀疏矩阵中对应的矩阵行中的第j个非零元素对应的DCT系数变量或中间变量，所述DCT系数变量为已知DCT系数变量或DCT系数中间变量，所述DCT系数中间变量根据所述已知DCT系数变量计算得到。
一种解码装置，包括：
第一获取模块，用于获取待解码图像块；
解析模块，用于对所述待解码图像块进行解析，得到变换系数矩阵；
第二获取模块，用于获取所述变换系数矩阵对应的DCT反变换矩阵；
分解模块，用于对所述DCT反变换矩阵进行分解，得到稀疏矩阵；
计算模块，用于利用所述稀疏矩阵，计算出所述变换系数矩阵对应的DCT反变换矩阵对应的图像信息。
优选的，所述第二获取模块包括：
第一获取单元，用于获取所述变换系数矩阵对应的完整DCT反变换矩阵；
所述分解模块包括：
第一分解单元，用于对所述完整DCT反变换矩阵进行分解，得到稀疏矩阵。
优选的，所述第二获取模块包括：
第二获取单元，用于获取所述变换系数矩阵对应的完整DCT反变换矩阵；若所述变换系数矩阵中的高频系数均为零，则从所述完整DCT反变换矩阵中提取出与高频系数均为零的变换系数矩阵对应的部分DCT反变换矩阵；
所述分解模块包括：
第二分解单元，用于对所述部分DCT反变换矩阵进行分解，得到稀疏矩阵。
优选的，所述计算模块包括：
计算单元，用于利用关系式yi＝a1*x1+a2*x2+...+aj*xj和所述稀疏矩阵，计算出所述变换系数矩阵对应的DCT反变换矩阵对应的图像信息；
yi为所述变换系数矩阵对应的DCT反变换矩阵对应的图像信息中第i个元素的值，i为大于0且小于n的整数，n为所述DCT反变换矩阵对应的图像信息中的元素的总个数，j为大于等于1且小于n的整数，a1为yi在所述稀疏矩阵中对应的矩阵行中的第1个非零元素，x1为yi在所述稀疏矩阵中对应的矩阵行中的第1个非零元素对应的DCT系数变量，a2为yi在所述稀疏矩阵中对应的矩阵行中的第2个非零元素，x2为yi在所述稀疏矩阵中对应的矩阵行中的第2个非零元素对应的DCT系数变量，aj为yi在所述稀疏矩阵中对应的矩阵行中的第j个非零元素，xj为yi在所述稀疏矩阵中对应的矩阵行中的第j个非零元素对应的DCT系数变量或中间变量，所述DCT系数变量为已知DCT系数变量或DCT系数中间变量，所述DCT系数中间变量根据所述已知DCT系数变量计算得到。
与现有技术相比，本申请的有益效果为：
在本申请中，通过获取待解码图像块，及对所述待解码图像块进行解析，得到变换系数矩阵，及获取所述变换系数矩阵对应的DCT反变换矩阵，及对所述DCT反变换矩阵进行分解，得到稀疏矩阵，及利用所述稀疏矩阵，计算出所述变换系数矩阵对应的DCT反变换矩阵对应的图像信息，实现应用HEVC标准的解码器的解码过程。
本申请中，对所述DCT反变换矩阵进行分解，得到稀疏矩阵，由于稀疏矩阵作为DCT反变换矩阵行与行之间的共同计算部分，因此利用所述稀疏矩阵，计算出所述变换系数矩阵对应的DCT反变换矩阵对应的图像信息，相比于直接利用DCT反变换矩阵计算出所述变换系数矩阵对应的DCT反变换矩阵对应的图像信息，可以降低解码计算的复杂度，进而可以节省解码计算量，提高解码速度。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本申请提供的解码方法的一种流程图；
图2是本申请提供的解码装置的一种逻辑结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
本申请实施例公开了一种解码方法，通过获取待解码图像块，及对所述待解码图像块进行解析，得到变换系数矩阵，及获取所述变换系数矩阵对应的DCT反变换矩阵，及对所述DCT反变换矩阵进行分解，得到稀疏矩阵，及利用所述稀疏矩阵，计算出所述变换系数矩阵对应的DCT反变换矩阵对应的图像信息，实现应用HEVC标准的解码器的解码过程。
接下来对本申请的解码方法进行介绍，参见图1所示，该方法包括：
步骤S11：获取待解码图像块。
步骤S12：对所述待解码图像块进行解析，得到变换系数矩阵。
步骤S13：获取所述变换系数矩阵对应的DCT反变换矩阵。
本实施例中，获取所述变换系数矩阵对应的DCT反变换矩阵可以理解为：对所述变换系数矩阵进行反变换，反变换的结果即所述变换系数矩阵对应的DCT反变换矩阵。
步骤S14：对所述DCT反变换矩阵进行分解，得到稀疏矩阵。
本实施例中，对所述DCT反变换矩阵进行分解可以理解为：提取所述DCT反变换矩阵中行与行之间的共同计算部分。相应的，稀疏矩阵作为分解的结果，其可以理解为：所述DCT反变换矩阵中行与行之间的共同计算部分。
步骤S15：利用所述稀疏矩阵，计算出所述变换系数矩阵对应的DCT反变换矩阵对应的图像信息。
由于稀疏矩阵为所述DCT反变换矩阵中行与行之间的共同计算部分，因此利用所述稀疏矩阵，计算出所述变换系数矩阵对应的DCT反变换矩阵对应的图像信息，可以降低解码计算的复杂度，进而可以节省解码计算量，提高解码速度。
在本申请中，通过获取待解码图像块，及对所述待解码图像块进行解析，得到变换系数矩阵，及获取所述变换系数矩阵对应的DCT反变换矩阵，及对所述DCT反变换矩阵进行分解，得到稀疏矩阵，及利用所述稀疏矩阵，计算出所述变换系数矩阵对应的DCT反变换矩阵对应的图像信息，实现应用HEVC标准的解码器的解码过程。
本申请中，对所述DCT反变换矩阵进行分解，得到稀疏矩阵，由于稀疏矩阵作为DCT反变换矩阵行与行之间的共同计算部分，因此利用所述稀疏矩阵，计算出所述变换系数矩阵对应的DCT反变换矩阵对应的图像信息，相比于直接利用DCT反变换矩阵计算出所述变换系数矩阵对应的DCT反变换矩阵对应的图像信息，可以降低解码计算的复杂度，进而可以节省解码计算量，提高解码速度。
在本申请的另一个实施例中，对获取所述变换系数矩阵对应的DCT反变换矩阵的一种实施方式进行介绍，具体可以包括：
获取所述变换系数矩阵对应的完整DCT反变换矩阵。
本实施例中，可以直接对所述变换系数矩阵进行反变换，得到完整DCT反变换矩阵，以完成所述变换系数矩阵对应的完整DCT反变换矩阵的获取。
与获取所述变换系数矩阵对应的完整DCT反变换矩阵的实施方式相对应，前述实施例中步骤S14：对所述DCT反变换矩阵进行分解，得到稀疏矩阵可以包括：
对所述完整DCT反变换矩阵进行分解，得到稀疏矩阵。
在本申请的另一个实施例中，对获取所述变换系数矩阵对应的DCT反变换矩阵的另一种实施方式进行介绍，具体可以包括：
S1：获取所述变换系数矩阵对应的完整DCT反变换矩阵。
S2：若所述变换系数矩阵中的高频系数均为零，则从所述完整DCT反变换矩阵中提取出与高频系数均为零的变换系数矩阵对应的部分DCT反变换矩阵。
与获取所述变换系数矩阵对应的部分DCT反变换矩阵的实施方式相对应，前述实施例中步骤S14：对所述DCT反变换矩阵进行分解，得到稀疏矩阵可以包括：
对所述部分DCT反变换矩阵进行分解，得到稀疏矩阵。
本实施例中，若所述变换系数矩阵中的高频系数均为零，则从所述完整DCT反变换矩阵中提取出与高频系数均为零的变换系数矩阵对应的部分DCT反变换矩阵，对所述部分DCT反变换矩阵进行分解，得到稀疏矩阵，可以减少运算量，提高运算速度。
具体的，现举例对若所述变换系数矩阵中的高频系数均为零，则从所述完整DCT反变换矩阵中提取出与高频系数均为零的变换系数矩阵对应的部分DCT反变换矩阵进行说明，
例如，包含8个变换系数的变换系数矩阵中的高频系数均为零，则高频系数均为零的变换系数矩阵为
DCT反变换矩阵为8x8反变换矩阵，如下：
从上述8x8反变换矩阵中选取出与高频系数均为零的变换系数矩阵对应的部分DCT反变换矩阵，部分DCT反变换矩阵如下：
直接使用矩阵乘法来计算y0-y7，需要32次乘法和24次加法，如果是在arm64解码器上实现，那么需要32次乘加操作和32次shuffle操作。
对部分DCT反变换矩阵进行分解，得到稀疏矩阵，稀疏矩阵如下：
在本申请的另一个实施例中，对利用所述稀疏矩阵，计算出所述变换系数矩阵对应的DCT反变换结果DCT反变换矩阵对应的图像信息进行介绍，具体可以包括：
利用关系式yi＝a1*x1+a2*x2+...+aj*xj和所述稀疏矩阵，计算出所述变换系数矩阵对应的DCT反变换矩阵对应的图像信息；
yi为所述变换系数矩阵对应的DCT反变换矩阵对应的图像信息中第i个元素的值，i为大于0且小于n的整数，n为所述DCT反变换矩阵对应的图像信息中的元素的总个数，j为大于等于1且小于n的整数，a1为yi在所述稀疏矩阵中对应的矩阵行中的第1个非零元素，x1为yi在所述稀疏矩阵中对应的矩阵行中的第1个非零元素对应的DCT系数变量，a2为yi在所述稀疏矩阵中对应的矩阵行中的第2个非零元素，x2为yi在所述稀疏矩阵中对应的矩阵行中的第2个非零元素对应的DCT系数变量，aj为yi在所述稀疏矩阵中对应的矩阵行中的第j个非零元素，xj为yi在所述稀疏矩阵中对应的矩阵行中的第j个非零元素对应的DCT系数变量或中间变量，所述DCT系数变量为已知DCT系数变量或DCT系数中间变量，所述DCT系数中间变量根据所述已知DCT系数变量计算得到。
仍以前述实施例中若所述变换系数矩阵中的高频系数均为零，则从所述完整DCT反变换矩阵中提取出与高频系数均为零的变换系数矩阵对应的部分DCT反变换矩阵的举例为例，现举例对利用关系式yi＝a1*x1+a2*x2+...+aj*xj和所述稀疏矩阵，计算出所述变换系数矩阵对应的DCT反变换矩阵对应的图像信息进行说明，具体如下：
y0＝129*x001+x006+x010+x012；
y1＝x011+x013+x018；
y2＝x007-x011+x013；
y3＝x013-x010+x016；
y4＝-x010-x014-x016；
y5＝-x007-x011-x014；
y6＝x011-x014-x018；
y7＝-129*x001+x006+x010-x012。
其中，x000到x003是4个已知DCT系数变量，对应于前述实施例中高频系数均为零的变换系数矩阵中的x0-x3。x004-x019是根据x000-x003计算得出的中间结果，如x004＝10*x001-18*x003；x008＝64*x002；x012＝4*x003-x007。
采用本申请提供的解码方法，把所有乘法都分解成加法和移位，利用关系式yi＝a1*x1+a2*x2+...+aj*xj和所述稀疏矩阵，计算出所述变换系数矩阵对应的DCT反变换矩阵对应的图像信息的计算过程大约需要31次加法和16次移位。如果使用乘法，那么利用关系式yi＝a1*x1+a2*x2+...+aj*xj和所述稀疏矩阵，计算出所述变换系数矩阵对应的DCT反变换矩阵对应的图像信息的计算过程需要28次加法、8次移位和4次乘法。其复杂度相当的比32次乘法+32次shuffle操作快。
在本实施例中，以16×16反变换矩阵为例对本申请提供的解码方法进行说明，例如：
16×16反变换矩阵的举例说明：
16×16反变换矩阵如下所示：
提取出16×16反变换矩阵中高频系数均为零的变换系数矩阵对应的部分DCT反变换矩阵，得到部分DCT反变换矩阵为：
对所述部分DCT反变换矩阵进行分解，得到稀疏矩阵，稀疏矩阵为：
当把所有乘法都分解成加法和移位的情况下，利用所述稀疏矩阵，计算出所述变换系数矩阵对应的DCT反变换矩阵对应的图像信息的计算过程需要62次加法和23次移位，。而直接进行矩阵相乘需要64次乘、加计算和64次shuffle操作。
需要说明的是，本申请的解码方法适用于任何反变换矩阵，并不局限于上述示例的8×8反变换矩阵和16×16反变换矩阵。
下面对本申请实施例提供的解码装置进行描述，下文描述的解码装置与上文描述的解码方法可相互对应参照。
请参见图2，解码装置包括：第一获取模块11、解析模块12、第二获取模块13、分解模块14和计算模块15。
第一获取模块11，用于获取待解码图像块。
解析模块12，用于对所述待解码图像块进行解析，得到变换系数矩阵。
第二获取模块13，用于获取所述变换系数矩阵对应的DCT反变换矩阵。
分解模块14，用于对所述DCT反变换矩阵进行分解，得到稀疏矩阵。
计算模块15，用于利用所述稀疏矩阵，计算出所述变换系数矩阵对应的DCT反变换矩阵对应的图像信息。
本实施例中，第二获取模块13可以包括：第一获取单元，用于获取所述变换系数矩阵对应的完整DCT反变换矩阵。
相对应的，分解模块14可以包括：第一分解单元，用于对所述完整DCT反变换矩阵进行分解，得到稀疏矩阵。
当然，第二获取模块13也可以包括：第二获取单元，用于获取所述变换系数矩阵对应的完整DCT反变换矩阵；若所述变换系数矩阵中的高频系数均为零，则从所述完整DCT反变换矩阵中提取出与高频系数均为零的变换系数矩阵对应的部分DCT反变换矩阵。
相对应的，所述分解模块14可以包括：
第二分解单元，用于对所述部分DCT反变换矩阵进行分解，得到稀疏矩阵。
在本实施例中，所述计算模块15可以包括：计算单元，用于利用关系式yi＝a1*x1+a2*x2+...+aj*xj和所述稀疏矩阵，计算出所述变换系数矩阵对应的DCT反变换矩阵对应的图像信息；
yi为所述变换系数矩阵对应的DCT反变换矩阵对应的图像信息中第i个元素的值，i为大于0且小于n的整数，n为所述DCT反变换矩阵对应的图像信息中的元素的总个数，j为大于等于1且小于n的整数，a1为yi在所述稀疏矩阵中对应的矩阵行中的第1个非零元素，x1为yi在所述稀疏矩阵中对应的矩阵行中的第1个非零元素对应的DCT系数变量，a2为yi在所述稀疏矩阵中对应的矩阵行中的第2个非零元素，x2为yi在所述稀疏矩阵中对应的矩阵行中的第2个非零元素对应的DCT系数变量，aj为yi在所述稀疏矩阵中对应的矩阵行中的第j个非零元素，xj为yi在所述稀疏矩阵中对应的矩阵行中的第j个非零元素对应的DCT系数变量或中间变量，所述DCT系数变量为已知DCT系数变量或DCT系数中间变量，所述DCT系数中间变量根据所述已知DCT系数变量计算得到。
需要说明的是，本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可。对于装置类实施例而言，由于其与方法实施例基本相似，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。
最后，还需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
以上对本申请所提供的一种解码方法及装置进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本申请的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本申请的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本申请的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本申请的限制。

Claims (8)

1.一种解码方法，其特征在于，包括：
获取待解码图像块；
对所述待解码图像块进行解析，得到变换系数矩阵；
获取所述变换系数矩阵对应的DCT反变换矩阵；
对所述DCT反变换矩阵进行分解，得到稀疏矩阵；对所述DCT反变换矩阵进行分解，得到稀疏矩阵，包括：提取所述DCT反变换矩阵中行与行之间的共同计算部分，所述DCT反变换矩阵中行与行之间的共同计算部分为稀疏矩阵；
利用所述稀疏矩阵，计算出所述变换系数矩阵对应的DCT反变换矩阵对应的图像信息。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取所述变换系数矩阵对应的DCT反变换矩阵，包括：
获取所述变换系数矩阵对应的完整DCT反变换矩阵；
对所述DCT反变换矩阵进行分解，得到稀疏矩阵，包括：
对所述完整DCT反变换矩阵进行分解，得到稀疏矩阵。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取所述变换系数矩阵对应的DCT反变换矩阵，包括：
获取所述变换系数矩阵对应的完整DCT反变换矩阵；若所述变换系数矩阵中的高频系数均为零，则从所述完整DCT反变换矩阵中提取出与高频系数均为零的变换系数矩阵对应的部分DCT反变换矩阵；
对所述DCT反变换矩阵进行分解，得到稀疏矩阵，包括：
对所述部分DCT反变换矩阵进行分解，得到稀疏矩阵。
4.根据权利要求1-3任意一项所述的方法，其特征在于，利用所述稀疏矩阵，计算出所述变换系数矩阵对应的DCT反变换矩阵对应的图像信息，包括：
利用关系式yi＝a1*x1+a2*x2+...+aj*xj和所述稀疏矩阵，计算出所述变换系数矩阵对应的DCT反变换矩阵对应的图像信息；
yi为所述变换系数矩阵对应的DCT反变换矩阵对应的图像信息中第i个元素的值，i为大于0且小于n的整数，n为所述DCT反变换矩阵对应的图像信息中的元素的总个数，j为大于等于1且小于n的整数，a1为yi在所述稀疏矩阵中对应的矩阵行中的第1个非零元素，x1为yi在所述稀疏矩阵中对应的矩阵行中的第1个非零元素对应的DCT系数变量，a2为yi在所述稀疏矩阵中对应的矩阵行中的第2个非零元素，x2为yi在所述稀疏矩阵中对应的矩阵行中的第2个非零元素对应的DCT系数变量，aj为yi在所述稀疏矩阵中对应的矩阵行中的第j个非零元素，xj为yi在所述稀疏矩阵中对应的矩阵行中的第j个非零元素对应的DCT系数变量或中间变量，所述DCT系数变量为已知DCT系数变量或DCT系数中间变量，所述DCT系数中间变量根据所述已知DCT系数变量计算得到。
5.一种解码装置，其特征在于，包括：
第一获取模块，用于获取待解码图像块；
解析模块，用于对所述待解码图像块进行解析，得到变换系数矩阵；
第二获取模块，用于获取所述变换系数矩阵对应的DCT反变换矩阵；
分解模块，用于对所述DCT反变换矩阵进行分解，得到稀疏矩阵；对所述DCT反变换矩阵进行分解，得到稀疏矩阵，包括：提取所述DCT反变换矩阵中行与行之间的共同计算部分，所述DCT反变换矩阵中行与行之间的共同计算部分为稀疏矩阵；
计算模块，用于利用所述稀疏矩阵，计算出所述变换系数矩阵对应的DCT反变换矩阵对应的图像信息。
6.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述第二获取模块包括：
第一获取单元，用于获取所述变换系数矩阵对应的完整DCT反变换矩阵；
所述分解模块包括：
第一分解单元，用于对所述完整DCT反变换矩阵进行分解，得到稀疏矩阵。
7.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述第二获取模块包括：
第二获取单元，用于获取所述变换系数矩阵对应的完整DCT反变换矩阵；若所述变换系数矩阵中的高频系数均为零，则从所述完整DCT反变换矩阵中提取出与高频系数均为零的变换系数矩阵对应的部分DCT反变换矩阵；
所述分解模块包括：
第二分解单元，用于对所述部分DCT反变换矩阵进行分解，得到稀疏矩阵。
8.根据权利要求5-7任意一项所述的装置，其特征在于，所述计算模块包括：
计算单元，用于利用关系式yi＝a1*x1+a2*x2+...+aj*xj和所述稀疏矩阵，计算出所述变换系数矩阵对应的DCT反变换矩阵对应的图像信息；
yi为所述变换系数矩阵对应的DCT反变换矩阵对应的图像信息中第i个元素的值，i为大于0且小于n的整数，n为所述DCT反变换矩阵对应的图像信息中的元素的总个数，j为大于等于1且小于n的整数，a1为yi在所述稀疏矩阵中对应的矩阵行中的第1个非零元素，x1为yi在所述稀疏矩阵中对应的矩阵行中的第1个非零元素对应的DCT系数变量，a2为yi在所述稀疏矩阵中对应的矩阵行中的第2个非零元素，x2为yi在所述稀疏矩阵中对应的矩阵行中的第2个非零元素对应的DCT系数变量，aj为yi在所述稀疏矩阵中对应的矩阵行中的第j个非零元素，xj为yi在所述稀疏矩阵中对应的矩阵行中的第j个非零元素对应的DCT系数变量或中间变量，所述DCT系数变量为已知DCT系数变量或DCT系数中间变量，所述DCT系数中间变量根据所述已知DCT系数变量计算得到。
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