CN114071152A - 压缩与解压缩的方法以及图像压缩和储存系统 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及压缩与解压缩的方法以及图像压缩和储存系统。一种在图像压缩和储存系统中对帧进行压缩的方法，包括：基于原始样本的比特深度和最大允许误差，将原始样本映射到映射样本；基于映射的先前重构样本，确定映射样本的残差；将模加法应用于残差，以生成偏置残差；基于最大允许误差量化偏置残差，以生成量化的偏置残差；并且对与量化的偏置残差相对应的值进行编码，以生成编码值。

Description

压缩与解压缩的方法以及图像压缩和储存系统
相关申请的交叉引用
本申请要求2020年8月7日提交的第63/063,004号美国临时申请(“具有正重构误差的压缩”)和2020年8月7日提交的第63/062,963号美国临时申请(“在重要灰度等级上具有更高重构质量的DPCM编解码器”)的优先权和权益，这些申请的全部内容通过引用合并于此。
本申请还涉及2020年10月14日提交的第17/070,893号(“具有正重构误差的压缩”)美国专利申请，该申请要求第63/063,004号和第63/062,963号美国临时专利申请的优先权和权益。
技术领域
本公开的实施例的方面总体涉及图像处理系统和方法。
背景技术
诸如液晶显示器(LCD)和发光二极管(LED)显示器的平板显示器由于其小尺寸、优异的图像质量和低功耗正变得普遍存在。
显示面板中的像素具有特定的响应时间。提供到像素以用于显示的数据可能比像素具有的响应能力的变化快。这样，可能出现诸如运动模糊或重影效果的不良效果。为了使显示的图像更令人愉快，图像补偿技术是必需的。已经开发了可以补偿图像数据的过驱动算法，以便减少由显示像素表现出的运动模糊。
本背景技术部分中公开的以上信息仅用于加深对本公开的理解，并且因此以上信息可以包含不形成对于本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。
发明内容
本公开的实施例的方面涉及能够确保有界且非负的重构误差的用于图像压缩、储存、解压缩的系统和方法。在一些实施例中，系统通过使用适当的量化带大小和增加的偏差对图像或帧部分地进行编码来实现该目标。该系统和方法可以改善过驱动系统的图像补偿性能。
本公开的实施例的方面涉及用于图像压缩、储存、解压缩的系统和方法，该系统和方法能够确保对于特定高优先级的灰度值的零重构误差或对于特定高优先级的灰度值的相对于其他灰度值的至少更低的重构误差。
根据本发明的一些实施例，提供了一种在图像压缩和储存系统中对帧进行压缩的方法，该方法包括：基于原始样本的比特深度和最大允许误差，将原始样本映射到映射样本，以确保最高优先级样本值的最小重构误差；基于映射的先前重构样本，确定映射样本的残差；将模加法应用于残差，以生成偏置残差；基于最大允许误差量化偏置残差，以生成量化的偏置残差；并且对与量化的偏置残差相对应的值进行编码，以生成编码值。
在一些实施例中，最高优先级样本值为0，并且映射原始样本包括将映射样本计算为：
Figure BDA0003194016150000021
其中f(x)表示映射样本，x表示原始样本，δ表示最大允许误差，c是小于δ的恒定非负整数，并且maxVal表示原始样本的最大值。
在一些实施例中，原始样本的最大值被表示为：
maxVal＝2bitdepth-1
其中bitdepth表示所述原始样本的比特深度，其中原始样本与帧的像素的颜色值相对应，并且其中帧具有红色、绿色和蓝色(RGB)格式或者红色、绿色、蓝色和绿色(RGBG)格式。
在一些实施例中，原始样本的比特深度为3，c等于0，并且最大允许误差为1。
在一些实施例中，最高优先级样本值大于0，并且映射原始样本包括将映射样本计算为：
Figure BDA0003194016150000022
其中f(x)表示映射样本，i是最高优先级样本值，x表示原始样本，δ表示最大允许误差，c是小于δ的恒定非负整数，并且maxVal表示原始样本的最大值。
在一些实施例中，确定映射样本的残差包括：从映射样本中减去映射的先前重构样本，以生成映射样本的残差。
在一些实施例中，与量化的偏置残差相对应的值是与量化的偏置残差相对应的量化索引。
在一些实施例中，该方法进一步包括：对量化的偏置残差执行逆量化，以生成重构的偏置残差；将映射的先前重构样本加到重构的偏置残差，以生成重构的偏置样本；将模减法应用于重构的偏置样本，以生成映射的重构样本；并且基于最高优先级样本值、原始样本的比特深度和最大允许误差，将映射的重构样本逆映射到未映射的重构样本。
在一些实施例中，最高优先级样本值为0，并且将映射的重构样本逆映射包括将未映射的重构样本计算为：
Figure BDA0003194016150000031
其中g(x′)表示未映射的重构样本，x′表示映射的重构样本，δ表示最大允许误差，c是小于δ的恒定的非负整数，maxVal表示原始样本的最大值，并且Clip(0,maxVal,x′-δ+c)表示将x′-δ+c的值限制为0的最小值和maxVal的最大值的剪切函数。
在一些实施例中，最高优先级样本值大于0，并且逆映射映射的重构样本包括将未映射的重构样本计算为：
Figure BDA0003194016150000032
其中g(x′)表示未映射的重构样本，i是最高优先级样本值，x′表示映射的重构样本，δ表示最大允许误差，c是小于δ的恒定非负整数，maxVal表示原始样本的最大值，Clip(0，maxVal,x′-δ+c)表示将x′-δ+c的值限制为0的最小值和maxVal的最大值的剪切函数，并且Clip(0,maxVal,x′-δ+c-1)表示将x′-δ+c-1的值限制为0的最小值和maxVal的最大值的剪切函数。
在一些实施例中，该方法进一步包括：基于未映射的重构样本，生成未映射的先前重构样本的预测；并且将未映射的先前重构样本的预测映射到映射的先前重构样本。
在一些实施例中，该方法进一步包括：基于映射的重构样本，生成映射的先前重构样本的预测。
在一些实施例中，最高优先级样本值的重构误差小于或等于原始样本的其他值的重构误差。
在一些实施例中，将模加法应用于残差以生成偏置残差是基于原始样本的比特深度和最大允许误差的。
根据本发明的一些实施例，提供了一种在图像压缩和储存系统中对与帧相对应的储存的图像数据进行解压缩的方法，该方法包括：对与帧的原始样本相对应的编码值进行解码，以生成与量化的偏置残差相对应的解码值；对解码值执行逆量化，以生成重构的偏置残差；将映射的先前重构样本的预测加到重构的偏置残差，以生成重构的偏置样本；将模减法应用于重构的偏置样本，以生成映射的重构样本；并且基于最高优先级样本值、原始样本的比特深度和最大允许误差，将映射的重构样本逆映射到未映射的重构样本。
在一些实施例中，最高优先级样本值为0，并且将映射的重构样本逆映射包括将未映射的重构样本计算为：
Figure BDA0003194016150000041
其中g(x′)表示未映射的重构样本，x′表示映射的重构样本，δ表示最大允许误差，c是小于δ的恒定的非负整数，maxVal表示原始样本的最大值，并且Clip(0,maxVal,x′-δ+c)表示将x′-δ+c的值限制为0的最小值和maxVal的最大值的剪切函数。
在一些实施例中，最高优先级样本值大于0，并且将映射的重构样本逆映射包括将未映射的重构样本计算为：
Figure BDA0003194016150000042
其中g(x′)表示未映射的重构样本，i是最高优先级样本值，x′表示映射的重构样本，δ表示最大允许误差，c是小于δ的恒定非负整数，maxVal表示原始样本的最大值，Clip(0,maxVal，x′-δ+c)表示将x′-δ+c的值限制为0的最小值和maxVal的最大值的剪切函数，并且Clip(0，maxVal，x′-δ+c-1)表示将x′-δ+c-1的值限制为0的最小值和maxVal的最大值的剪切函数。
在一些实施例中，该方法进一步包括：基于未映射的重构样本，生成映射的先前重构样本的预测。
根据本发明的一些实施例，提供了一种图像压缩和储存系统，包括：处理器；以及在处理器本地的处理器存储器，其中处理器存储器具有储存在处理器存储器上的指令，当由处理器执行时，该指令使处理器执行：基于原始样本的比特深度和最大允许误差，将原始样本映射到映射样本，以确保最高优先级样本值的最小重构误差；基于映射的先前重构样本，确定映射样本的残差；将模加法应用于残差，以生成偏置残差；基于最大允许误差量化偏置残差，以生成量化的偏置残差；对与量化的偏置残差相对应的值进行编码，以生成编码值，以供在储存介质中储存；对编码值进行解码，以生成与量化的偏置残差相对应的解码值；对解码值执行逆量化，以生成重构的偏置残差；将映射的先前重构样本的预测加到重构的偏置残差，以生成重构的偏置样本；将模减法应用于重构的偏置样本，以生成映射的重构样本；并且基于最高优先级样本值、原始样本的比特深度和最大允许误差，将映射的重构样本逆映射到未映射的重构样本。
在一些实施例中，最高优先级样本值的、原始样本与未映射的重构样本之间的差小于或等于原始样本的其他值的、原始样本与未映射的重构样本之间的差。
附图说明
附图与说明书一起例示本公开的示例实施例，并且与描述一起用于解释本公开的原理。
图1是根据本公开的一些实施例的利用图像压缩和储存系统的帧补偿系统的示意图。
图2A是根据本公开的一些实施例的图像压缩和储存系统的编码器的示意图。
图2B是根据本公开的一些实施例的图像压缩和储存系统的解码器的示意图。
图3A是图示根据本公开的一些实施例的编码器的一部分以及解码器的一部分的示意图。
图3B是图3A的简化图，图3B说明了根据本公开的一些实施例的熵编码器和熵解码器的恒等操作。
图4A图示了根据本公开的一些实施例的由量化器和逆量化器利用的量化表。
图4B图示了根据本公开的一些示例的量化器和逆量化器的操作。
图4C和图4D分别图示了根据本公开的一些实施例的由量化器和逆量化器利用的均匀量化表和非均匀量化表。
图5A是根据本公开的一些实施例的具有环内映射的编码器的示意图。
图5B是根据本公开的一些实施例的具有离线/环外映射的编码器的示意图。
图6A和图6B分别是根据本公开的一些实施例的具有环内映射的解码器和具有离线/环外映射的解码器的示意图。
图7A和图7B是图示根据本公开的一些实施例的给定最大允许误差δ和常数c的不同值时不同样本值的潜在重构误差的数值示例的表。
图8是图示根据本公开的一些实施例的给定非零样本值的重要性时不同样本值的潜在重构误差的数值示例的表。
图9A和图9B是图示根据本公开的一些实施例的基于不确保非负重构误差的图像压缩和储存系统的映射和逆映射函数的不同样本值的潜在重构误差的数值示例的表。
具体实施方式
以下阐述的详细描述旨在作为根据本公开提供的用于图像压缩、储存和解压缩的系统和方法的示例实施例的描述，并且不旨在表示本公开可以被构造或利用的唯一形式。该描述结合图示的实施例阐述了本公开的特征。然而，应当理解，相同或等同的功能和结构可以通过也旨在包含在本公开的范围内的不同实施例来实现。如本文中其他地方所指代的，相同的附图标记旨在指示相同的元件或特征。
图1是根据本公开的一些实施例的利用图像压缩和储存系统10的帧补偿系统1的示意图。
在一些实施例中，图像压缩和储存系统10包括用于对数据进行编码(例如，压缩)以减小该数据的大小的编码器100、用于储存编码后的数据的储存介质200以及用于对储存的数据进行解码(例如，解压缩)以重构数据的解码器300。某些数据(诸如4K图像帧)的储存消耗大量的存储器空间。这里，编码器100和解码器300允许使用较小的储存介质200，这可以导致空间和成本节省。如图1中图示的，在一些示例中，图像压缩和储存系统10可以形成帧补偿系统1的一部分，在帧补偿系统1中过驱动系统20使用先前帧补偿当前帧(例如，以减少重影效果或模糊)。在一些示例中，截断和延迟电路30接收当前帧(例如，8比特每颜色(bpc)的帧)，截断该当前帧(即，减小帧的像素值的bpc的数量，例如，降低到3bpc)并延迟该当前帧以产生截断的先前帧。图像压缩和储存系统10然后压缩截断的先前帧并将其储存以供过驱动系统20稍后消耗。这里，截断和压缩可以使储存的帧在大小上明显小于原始(先前)帧。例如，在RGB输入帧的情况下，其中每个颜色值用8比特(或24比特每像素(bpp))来表示，截断可以导致3bpc/9bpp的帧表示，并且由编码器100执行的1.5:1压缩可以将这个大小进一步减小到2bpc/6bpp。然而，本公开的实施例并不限于RGB输入帧，并且可以使用任何合适的输入帧格式，诸如RGBG(用于五格型子像素布置)。例如，在RGBG输入帧的情况下，截断可以将帧大小从16bpp减小到6bpp，并且由编码器100执行的1.5:1压缩可以将大小进一步降低到4bpp。此外，本公开的实施例并不限于使用以上的截断操作，并且在一些示例中，截断和延迟电路30可以被替换为延迟块，并且截断操作可以从本文中描述的过程中被省略。
如果重构误差(即由图像压缩和储存系统10引入的误差(其全部是量化误差))仅是非负的，则过驱动系统20的性能可以提高。相关技术的编码方案通常优化均方误差(MSE)或峰值信噪比(PSNR)，这意味着重构图像中的误差的极性可以是正的和负的两者。根据一些实施例，图像压缩和储存系统10通过确保被定义为重构帧与原始帧之间的差的、始终为非负(即大于或等于零)并且还被限制到设定的最大值的重构误差(即，量化误差)，来相对于现有技术提高过驱动系统20的性能。
在整个本公开中，帧是指包括多个像素的、图像帧的数据。帧的每个像素可以用多个颜色值(例如，红色、绿色和蓝色)来表示。
图2A是根据本公开的一些实施例的图像压缩和储存系统10的编码器100的示意图。图2B是根据本公开的一些实施例的图像压缩和储存系统10的解码器300的示意图。
参考图2A，根据一些实施例，编码器100利用预测编码方案，在预测编码方案中，原始样本(例如，截断的帧)的残差被编码，而不是原始样本本身。残差(也被称为误差e)被定义为原始样本与基于一个或多个相邻样本的预测(例如，先前样本的预测)之间的差。在一些实施例中，样本预测器110生成先前重构样本的预测(或预测样本)，并且减法器120基于原始样本和预测样本来计算残差。计算的残差可以是正值或负值。模加法器130将偏置值加到残差，以便降低1比特符号信息的信令成本。量化器140对偏置残差进行量化以生成量化的偏置值(或量化的偏置残差)，并将相应的量化索引传递到熵编码器150，以用于进一步的压缩(例如，无损压缩，诸如熵编码)。该压缩数据(或编码值)被储存在储存介质200中。如将在以下进一步解释的，在一些实施例中，偏置值是量化步长的函数。
根据一些实施例，为了生成预测样本，逆量化器160对量化的偏置残差执行由量化器140执行的操作的逆操作以生成重构的偏置残差，加法器170将先前重构样本的预测加到重构的偏置残差以生成重构的偏置样本，并且模减法器180减去由模加法器130加上的值以生成重构样本。在一些示例中，剪切函数可以应用于重构样本以确保重构样本在期望的动态范围内，对于给定的比特深度bitdepth，该动态范围可以被表示为[0，2bitdepth-1]。该重构样本(例如，剪切后的重构样本)被样本预测器110使用，以预测下一个样本。
参考图2B，在一些实施例中，解码器300包括对从储存介质200接收的储存的样本(或储存的编码值)进行解压缩的熵解码器310以及与以上描述的相同的逆量化器160、加法器170、模减法器180和样本预测器110。除了熵解码器310之外，解码器300的其余部件与编码器100中的部件相同并且以相同的方式被配置。这样，为了简洁起见，这里将不重复其详细描述。
由于解码器300不能访问原始样本，并且只能访问重构样本，因此解码器300的样本预测器110使用重构样本来生成先前重构样本的预测。此外，由于编码器100和解码器300的操作彼此镜像，因此编码器100的样本预测器110也使用相同的重构样本来生成先前重构样本的预测，使得编码器100可以与解码器300同步，即使编码器100确实能访问原始样本。
在一些实施例中，编码器100和解码器300对像素的单个颜色值进行操作。因此，多个编码器100和解码器300可以并行操作(例如，并发地/同时地操作)，以处理像素的各个颜色。
图3A是图示根据本公开的一些实施例的编码器的一部分以及解码器的一部分的示意图。图3B是图3A的简化图，图3B说明了根据本公开的一些实施例的熵编码器和熵解码器的恒等操作。
根据一些实施例，除了量化器140之外，由编码器100和解码器300的部件执行的操作都是无损操作。例如，图3A中(作为框A)所示的熵编码器150和熵解码器310的顺序操作是恒等操作，并且因此实际上可以被省略，从而得到图3B。因此，信号空间中的误差(该误差被定义为解码器300的输出处的重构样本与编码器100的输入处的原始样本之间的差)等同于残差空间中的误差：
误差(残差)＝R–e'＝Q[e']–e'公式(1)
其中e'为输入到量化器140的偏置残差，R为逆量化器160的输出，并且Q[.]为量化器140和逆量化器160的组合的量化和逆量化函数。
因此，如果残差空间中的误差被保持为非负，则信号空间中的误差也将为非负。此外，如果残差空间中的误差是有界的(即R-e'≤δ，其中δ为表示最大允许误差的正整数)，则信号空间中的误差也将被限制到δ。即使在模加法器130和模减法器180的存在下，该关系也保持。相反，在现有技术中使用的变换编码(例如，高效视频编码(HEVC)、JPEG-2000或VESA显示压缩-M(VDC-M))可能不适合确保非负重构误差，因为变换域中的正误差不能确保信号空间中的非负重构误差。这可能是由于诸如离散余弦变换(DCT)的变换在原始系数与变换系数之间保持L2范数(或能量)(而非L1范数)的缘故。
因此，在一些实施例中，以确保残差空间中的误差保持非负且有界(即，被限制到δ)的方式配置模加法器130和量化器140，该方式确保信号空间中的误差保持非负且有界。
量化器140和逆量化器160通过适当调整量化带大小和每个带中的重构点，来确保非负、有界的误差。在一些实施例中，给定最大允许误差δ，量化器140利用具有δ+1的最大量化步长的均匀或非均匀量化带，并使用带的右边缘(即，最大值)处的重构点。此外，在一些实施例中，值零在带(例如，索引1的第一量化带)的右边缘处，使得零出现在重构值中。这可能是由于残差在零处达到峰值的缘故。
图4A图示了根据本公开的一些实施例的由量化器140和逆量化器160利用的量化表。图4B图示了根据本公开的一些示例的输入为e'且输出为R的量化器140和逆量化器160的操作。图4C和图4D分别图示了根据本公开的一些实施例的由量化器140和逆量化器160利用的均匀量化表和非均匀量化表。
参考图4A，量化器140使用在每个带的右边缘处具有重构点的量化步长δ+1的均匀带。在一些实施例中，第一量化带具有零的右边缘(即，零的重构点)。这里，偏置残差e'为整数。在一些实施例中，当使用公式6和公式8中定义的模加法参数和模减法参数(也被称为优化的模加法参数和模减法参数)时，带的数量NB可以被表示为
Figure BDA0003194016150000091
其中δ表示最大允许误差并且Ceiling(.)表示天花板函数。这里，δ+1可以是最大允许步长，即，可以选择更小的步长。在一些其他实施例中，当使用未优化的模加法参数和模减法参数(即，不由公式6和公式8定义的参数)时，带的数量NB可以被表示为
Figure BDA0003194016150000092
在一些实施例中，在量化偏置残差时，量化器140将偏置残差的量化索引计算为：
Figure BDA0003194016150000093
其中当使用公式6和公式8的优化的模加法参数和模减法参数时，-δ≤e′≤2bitdepth-1。否则，当使用未优化的模加法参数和模减法参数时，-δ≤e′≤2bitdepth-1+δ。
I[e′]表示量化索引，Ceiling(.)表示天花板函数，e′表示偏置残差，并且δ表示最大允许误差。
类似地，对量化的偏置残差执行逆量化可以包括将重构的偏置残差计算为
Q[e′]＝(δ+1)I[e′] 公式(5)
其中Q(e′)表示重构的偏置残差，I[e′]表示量化索引，并且e′表示偏置残差。公式2和公式3适用于利用均匀量化的实施例。当使用非均匀量化时，最大步长可以为δ+1。
图4B图示了在其中δ＝2并且比特深度(即，每种颜色的比特数)为3的示例。这里，比特深度是指储存在图像中的颜色信息，并且影响图像的动态范围。图像的比特深度越高，图像可以储存的颜色越多。最简单的图像(1比特图像)只能显示黑和白两种颜色。这是因为1比特只能储存两个值(0(白色)和1(黑色))中的一个。随着比特深度增加，动态范围也增加，这增加了量化带的数量。
如图4B的示例中图示的，1的偏置残差e'导致3的重构值。
根据一些实施例，模加法器130将偏置残差e'计算为：
Figure BDA0003194016150000101
这意味着偏置残差e'在可以表示为以下公式的范围内：
-δ≤e′≤2bitdepth-1 公式(7)
偏置残差e'的上限允许可以减小某些偏置值的误差并且因此提高性能的非均匀量化带。
例如，当δ＝2且比特深度＝3时，-2≤e′≤7，并且图4C中所示的均匀量化表和图4D中所示的非均匀量化表可以被量化器140利用。在图4C中，在其中2的均匀带大小被使用，全部四个带的量化误差由δ(即，2)界定。然而，本公开的实施例还允许图4D中所示的量化表的非均匀带，在其中第三带和第四带具有由1(而不是2)界定的较小的量化误差。在一些示例中，量化器140为统计上更重要的那些带(例如，更多偏置残差所在的带，或者其值对过驱动系统20的性能具有更大影响的值的带)保留较窄的带。这样，由模加法器130的操作实现的较小的量化误差可以改善过驱动系统20的性能。
模减法器180可以通过去除由模加法器130添加到残差的偏置值来执行与模加法器130相反的操作。根据一些实施例，对于给定输入x，模减法器180的输出y被表示为
Figure BDA0003194016150000111
如以上注明的，在一些示例中，剪切函数可以应用于重构样本以确保重构样本在期望的动态范围内，对于给定的bitdepth，重构样本可以被表示为[0，2bitdepth-1]。在8bpc的示例中，剪切函数可以将模减法器180的输出限制为[0，7]。
因此，如以上描述的，通过使用适当的量化带大小和增加的偏差，图像压缩和储存系统10确保(例如，保证)重构图像上的非负且有界误差，这可以改善过驱动系统20的性能。
除了确保有界的、非负的重构误差之外，根据一些实施例，期望对于某些灰度值(例如，零的灰度值)，重构误差为零或至少小于其他灰度值的误差。例如，对于三的颜色深度，灰度值的范围可以从0到7。在一些示例中，随着灰度值从7下降到0，过驱动补偿可以对灰度值赋予更大的重要性(更高的优先级)，而0具有最高的重要性(最高的优先级)。在这样的示例中，对于诸如5、6和7的低优先级灰度值，高重构误差可能是可接受的。这与在其中所有灰度值被平等对待并且重构误差与像素样本的幅度(或灰度值)无关的现有技术的编解码器相反。
根据一些实施例，图像压缩和储存系统10被配置为确保重要灰度值的较小的重构误差，以及在其他灰度值上的非负重构误差。在一些实施例中，编码器100修改原始灰度值，以便实现某些灰度值的较低的误差。这可能以其他不重要的灰度值上的更高的误差为代价。
图5A是根据本公开的一些实施例的具有环内映射的编码器400的示意图。图5B是根据本公开的一些实施例的具有离线/环外映射的编码器400-1的示意图。图6A和图6B分别是根据本公开的一些实施例的具有环内映射的解码器500和具有离线/环外映射的解码器500-1的示意图。
根据一些实施例，编码器400/400-1包括在编码之前将原始样本的灰度值x映射到映射值(也被称为映射样本)f(.)的映射器(例如，灰度值映射电路)202，并且进一步包括执行映射器202的逆操作g(.)的逆映射器(例如，逆灰度值映射电路)204。因此，编码器400/400-1对映射空间(而非信号空间)中的原始样本进行编码。这里，映射空间的动态范围可以与原始空间的动态范围相同。换句话说，映射空间和原始空间的比特深度可以相同。
根据一些实施例，在图5A中图示的环内实现中，编码器400包括在加法器170之前对原始样本进行操作的映射器202以及对样本预测器110的输出进行操作的第二映射器203，并且进一步包括对模减法器180的输出进行操作的逆映射器204。在这些实施例中，逆映射器204对由模减法器180生成的映射的重构样本执行逆映射操作，并生成未映射的重构样本，该未映射的重构样本由样本预测器110使用以产生未映射的先前重构样本的预测。第二映射器203将该未映射的先前重构样本的预测映射到映射的先前重构样本，以用于在减法器120处从映射样本中减去。
在一些实施例中，在图5B中图示的离线/环外实现中，逆映射器204不对样本预测器110的输入进行操作，并且这样，不需要第二映射器203对样本预测器110的输出进行操作。在这样的实施例中，映射操作完全在编码器环路的外部执行。由于映射器202和逆映射器204的操作是在编解码器外部执行的，因此这种环外实现可能更容易与现有的编解码器一起利用。此外，由于执行更少的操作/计算，因此与环内实现相比，环外实现具有更低的复杂度。然而，环内实现可能导致更高的性能。
如图6A和图6B中图示的，用于环内映射实现的解码器500利用第二映射器203和逆映射器204两者，并且用于离线映射实现的解码器500-1利用单个逆映射器204(而不需要映射器)。
在任一实现中，除了映射器202和203以及逆映射器204之外，编码器400/400-1包括具有与编码器100相同的配置的相同的部件。类似地，在在线实现和离线实现两者中，除了第二映射器203和逆映射器204之外，解码器500/500-1包括具有与解码器300相同的配置的相同的部件。这样，为了简洁起见，这里将不再重复编码器400/400-1和解码器500/500-1中的分别与编码器100和解码器300相同的元件的描述。尽管模加法器130、量化器140、逆量化器160和模减法器180确保有界的非负的重构误差，但编码器400和400-1以及解码器500和500-1并不限于此。例如，当负的重构误差可以被容忍(例如，被过驱动系统20容忍)时，可以使用任何合适的模加法器、量化器、逆量化器和模减法器。
根据一些实施例，当0的灰度值重要时(例如，当期望0的重构误差时)，映射器202的映射函数f(.)被表示为：
Figure BDA0003194016150000121
其中δ表示重构样本与原始样本之间的最大允许误差，c是小于δ的恒定非负整数(即，c＜δ)，并且maxVal是给定比特深度(或比特每颜色)的映射器输入样本(例如，原始样本)x的最大值，maxVal可以被表示为：
maxVal＝2bitdepth-1 公式(10)
此外，逆映射器204的逆映射函数g(.)可以被表示为：
Figure BDA0003194016150000131
其中x′表示逆映射器204的输入(例如，由模减法器180输出的映射的重构样本)，并且Clip(0,maxVal,x′-δ+c)是将输出值x′-δ+c限制为0的最小值和maxVal的最大值的剪切函数。换句话说，对于小于零的x′-δ+c的所有值，剪切函数产生零，对于大于maxVal的x′-δ+c的所有值，剪切函数产生maxVal，并且否则产生x′-δ+c。
如以下将解释的，当常数c＝0时，在0的原始样本值处没有重构误差，尽管这可能以将其他原始样本值的误差增大到超过最大允许误差δ为代价。
图7A和图7B是图示根据本公开的一些实施例的给定最大允许误差δ和常数c的不同值时不同样本值的潜在重构误差的数值示例的表。在图7A和图7B中图示的表中，值x'表示在(图5A的)编码器400的在线实现中的模减法器180的可能输出，并且y表示在逆映射器204的输出处的重构样本。
在图7A中，假定比特深度为3(即，从0到7的原始样本值范围)，最大允许误差δ＝1且常数c＝0。在此表中，根据预测的重构样本，x的每个值的值x'可能具有一个或多个可能性。例如，在x＝3和f(x)＝4的情况下，可能有多种情况：1)当样本预测器110预测3的值时，残差e'为1(＝4-3)，量化索引＝1，逆量化器160的输出R＝2，模减法器180的输出x'＝5(＝3+2)，产生重构值y＝4；2)当样本预测器110预测2的值时，残差e'＝2(＝4-2)，量化索引＝1，R＝2，x'＝4(＝2+2)，产生重构值y＝3；以及3)当样本预测器110预测5的值时，残差e'＝-1(＝4-5)，量化索引＝0，R＝0，x'＝5(＝0+5)，再次产生重构值y＝4。
如从图7A显而易见的，在常数c＝0的情况下，对于0的原始样本(例如，统计上最重要的样本值)的重构误差为零。然而，原始样本5(例如，低优先级的样本)的误差可能达到2，该误差大于1的最大允许误差δ。
在图7B中，假定比特深度为3，最大允许误差δ＝2，并且常数c＝1。这里，在常数c大于零的情况下，不再保证0的原始样本的可能的重构误差为零；但是，在原始样本0处的最大误差仍然低于或等于其他原始样本值的最大误差。
根据一些实施例，当i>0的灰度值是重要的时，映射器202的映射函数f(.)被表示为：
Figure BDA0003194016150000141
并且逆映射器204的逆映射函数g(.)可以被表示为：
Figure BDA0003194016150000142
图8是图示根据本公开的一些实施例的给定非零样本值的重要性时不同样本值的潜在重构误差的数值示例的表。
在图8的示例中，假定比特深度为3，最大允许误差δ＝1，并且常数c＝0。在该示例中，原始样本4可能在统计上对于过驱动系统20更重要，并且该样本的重构误差为零。然而，这是以原始样本3和5的最大误差大于期望为代价。
在图7A和图7B以及图8的表中，编码器400/400-1和解码器500/500-1确保了非负的重构误差。然而，在可以容忍负的重构误差的示例(例如，利用任何合适的模加法器/模减法器和量化器/逆量化器的实施例，而不一定是编码器400/400-1和解码器500/500-1的实施例)中，并且最重要的原始样本值为零，可以替换函数f(.)和g(.)的映射函数F(.)和逆映射函数G(.)可以被表示为：
F(x)＝maxVal-x 公式(14)
Figure BDA0003194016150000143
在这样的示例中，映射函数F(.)和逆映射函数G(.)可以可替代地被表示为：
Figure BDA0003194016150000144
Figure BDA0003194016150000145
图9A是图示根据本公开的一些实施例的基于公式14和公式15的映射和逆映射函数的不同样本值的潜在重构误差的数值示例的表。图9B是图示根据本公开的一些实施例的基于公式16和公式17的映射和逆映射函数的不同样本值的潜在重构误差的数值示例的表。在图9A和图9B的表中，假定比特深度＝3并且最大允许误差δ＝1。这里，从过驱动系统20的角度来看，原始样本0是最重要的，并且在两个表中该样本的重构误差都为零。
通常，在相关技术的图像/视频编码器中，诸如DSC和DPCM，对特定灰度值没有任何特别的重视。因此，重构误差的大小通常与灰度值无关。此外，当量化应用于相关技术中的变换系数时，在诸如HEVC、JPEG-2000和VDC-M的编解码器中使用的变换编码不适合满足非负误差，并且变换域中的正误差不意味着信号空间中的正误差。
相反，根据本公开的一些实施例，图像压缩和储存系统为某些灰度值提供更高优先级，并且对于这些灰度值表现出更低的重构误差。这可以通过执行原始图像到另一空间的像素级(pixel-wise)映射并对映射空间中的图像进行压缩来实现。除了对于重要灰度值保持较低的误差外，在一些实施例中，图像压缩和储存系统的编码器和解码器还确保了重构图像的非负误差，这可以改善对应的过驱动系统的性能。
由编码器100/400/400-1和解码器300/500/500-1的组成部件执行的操作可以由“处理电路”或“处理器”执行，该“处理电路”或“处理器”可以包括用于处理数据或数字信号的硬件、固件以及软件的任意组合。处理电路硬件可以包括例如专用集成电路(ASIC)、通用或专用中央处理单元(CPU)、数字信号处理器(DSP)、图形处理单元(GPU)和诸如现场可编程门阵列(FPGA)的可编程逻辑器件。在处理电路中，如本文中使用的，每个功能由被配置(即，被硬布线)为执行该功能的硬件或由被配置为执行储存在非暂时性储存介质中的指令的更通用硬件(诸如CPU)来执行。处理电路可以被制作在单个印刷布线板(PWB)上或分布在几个互连的PWB上。处理电路可以包含其他处理电路；例如，处理电路可以包括在PWB上互连的两个处理电路：FPGA和CPU。
将理解，虽然术语“第一”、“第二”、“第三”等可以在本文中用来描述各种元件、部件、区、层和/或部分，但是这些元件、部件、区、层和/或部分不应该受这些术语的限制。这些术语用于将一个元件、部件、区、层或部分与另一元件、部件、区、层或部分相区分。因此，在不脱离本发明构思的范围的情况下，以下讨论的第一元件、第一部件、第一区、第一层或第一部分可被称为第二元件、第二部件、第二区、第二层或第二部分。
本文中使用的术语是为了描述特定实施例的目的，并且并不旨在限制本发明构思。如本文中使用的，单数形式的“一”旨在也包括复数形式，除非上下文另有明确指示。将进一步理解，当在本说明书中使用时，术语“包括”和/或“包含”指定所陈述的特征、整体、步骤、操作、元件和/或部件的存在，但不排除一个或多个其他特征、整体、步骤、操作、元件、部件和/或它们的组的存在或附加。如本文中使用的，术语“和/或”包括关联列出的项目中的一个或多个的任意和全部组合。此外，在描述本发明构思的实施例时，“可以”的使用指“本发明构思的一个或多个实施例”。此外，术语“示例性”意指示例或例示。
如本文中使用的，术语“使用”、“使用中”和“被使用”可以被认为分别与术语“利用”、“利用中”和“被利用”同义。
为了本公开的目的，“X、Y和Z中的至少一个”和“从由X、Y和Z组成的组中选择的至少一个”可以被解释为仅X、仅Y、仅Z或X、Y和Z中的两个或更多个的任意组合，诸如，例如，XYZ、XYY、YZ和ZZ。
尽管已经具体参考本公开的例示性实施例详细描述了本公开，但本文中描述的实施例并不旨在是穷尽的或将本公开的范围限制为所公开的确切形式。本公开所属领域和技术的技术人员将认识到，可以实践对所描述的结构以及组装和操作方法的变更和改变，而不有意脱离如所附权利要求及其等同物中阐述的本公开的原理和范围。

Claims (20)

1.一种在图像压缩和储存系统中对帧进行压缩的方法，所述方法包括：
基于原始样本的比特深度和最大允许误差，将所述原始样本映射到映射样本，以确保最高优先级样本值的最小重构误差；
基于映射的先前重构样本，确定所述映射样本的残差；
将模加法应用于所述残差，以生成偏置残差；
基于所述最大允许误差量化所述偏置残差，以生成量化的偏置残差；并且
对与所述量化的偏置残差相对应的值进行编码，以生成编码值。
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述最高优先级样本值为0，并且
其中映射所述原始样本包括将所述映射样本计算为：
Figure FDA0003194016140000011
其中f(x)表示所述映射样本，x表示所述原始样本，δ表示所述最大允许误差，c是小于δ的恒定非负整数，并且maxVal表示所述原始样本的最大值。
3.根据权利要求2所述的方法，其中所述原始样本的所述最大值被表示为：
maxVal＝2bitdepth-1
其中bitdepth表示所述原始样本的所述比特深度，
其中所述原始样本与所述帧的像素的颜色值相对应，并且
其中所述帧具有红色、绿色和蓝色RGB格式或者红色、绿色、蓝色和绿色RGBG格式。
4.根据权利要求2所述的方法，其中，所述原始样本的所述比特深度为3，c等于0，并且所述最大允许误差为1。
5.根据权利要求1所述的方法，其中，所述最高优先级样本值大于0，并且
其中映射所述原始样本包括将所述映射样本计算为：
Figure FDA0003194016140000012
其中f(x)表示所述映射样本，i是所述最高优先级样本值，x表示所述原始样本，δ表示所述最大允许误差，c是小于δ的恒定非负整数，并且maxVal表示所述原始样本的最大值。
6.根据权利要求1所述的方法，其中确定所述映射样本的所述残差包括：
从所述映射样本中减去所述映射的先前重构样本，以生成所述映射样本的所述残差。
7.根据权利要求1所述的方法，其中，与所述量化的偏置残差相对应的所述值是与所述量化的偏置残差相对应的量化索引。
8.根据权利要求1所述的方法，进一步包括：
对所述量化的偏置残差执行逆量化，以生成重构的偏置残差；
将所述映射的先前重构样本加到所述重构的偏置残差，以生成重构的偏置样本；
将模减法应用于所述重构的偏置样本，以生成映射的重构样本；并且
基于所述最高优先级样本值、所述原始样本的所述比特深度和所述最大允许误差，将所述映射的重构样本逆映射到未映射的重构样本。
9.根据权利要求8所述的方法，其中，所述最高优先级样本值为0，并且
其中逆映射所述映射的重构样本包括将所述未映射的重构样本计算为：
Figure FDA0003194016140000021
其中g(x′)表示所述未映射的重构样本，x′表示所述映射的重构样本，δ表示所述最大允许误差，c是小于δ的恒定的非负整数，maxVal表示所述原始样本的最大值，并且Clip(0,maxVal,x′-δ+c)表示将x′-δ+c的值限制为0的最小值和maxVal的最大值的剪切函数。
10.根据权利要求8所述的方法，其中，所述最高优先级样本值大于0，并且
其中逆映射所述映射的重构样本包括将所述未映射的重构样本计算为：
Figure FDA0003194016140000022
其中g(x′)表示所述未映射的重构样本，i是所述最高优先级样本值，x′表示所述映射的重构样本，δ表示所述最大允许误差，c是小于δ的恒定非负整数，maxVal表示所述原始样本的最大值，Clip(0,maxVal,x′-δ+c)表示将x′-δ+c的值限制为0的最小值和maxVal的最大值的剪切函数，并且Clip(0,maxVal,x′-δ+c-1)表示将x′-δ+c-1的值限制为0的最小值和maxVal的最大值的剪切函数。
11.根据权利要求8所述的方法，进一步包括：
基于所述未映射的重构样本，生成未映射的先前重构样本的预测；并且
将所述未映射的先前重构样本的所述预测映射到所述映射的先前重构样本。
12.根据权利要求8所述的方法，进一步包括：
基于所述映射的重构样本，生成所述映射的先前重构样本的预测。
13.根据权利要求1所述的方法，其中，所述最高优先级样本值的重构误差小于或等于所述原始样本的其他值的重构误差。
14.根据权利要求1所述的方法，其中，将所述模加法应用于所述残差以生成所述偏置残差是基于所述原始样本的所述比特深度和所述最大允许误差的。
15.一种在图像压缩和储存系统中对与帧相对应的储存的图像数据进行解压缩的方法，所述方法包括：
对与所述帧的原始样本相对应的编码值进行解码，以生成与量化的偏置残差相对应的解码值；
对所述解码值执行逆量化，以生成重构的偏置残差；
将映射的先前重构样本的预测加到所述重构的偏置残差，以生成重构的偏置样本；
将模减法应用于所述重构的偏置样本，以生成映射的重构样本；并且
基于最高优先级样本值、所述原始样本的比特深度和最大允许误差，将所述映射的重构样本逆映射到未映射的重构样本。
16.根据权利要求15所述的方法，其中，所述最高优先级样本值为0，并且
其中逆映射所述映射的重构样本包括将所述未映射的重构样本计算为：
Figure FDA0003194016140000031
其中g(x′)表示所述未映射的重构样本，x′表示所述映射的重构样本，δ表示所述最大允许误差，c是小于δ的恒定的非负整数，maxVal表示所述原始样本的最大值，并且Clip(0,maxVal,x′-δ+c)表示将x′-δ+c的值限制为0的最小值和maxVal的最大值的剪切函数。
17.根据权利要求15所述的方法，其中，所述最高优先级样本值大于0，并且
其中逆映射所述映射的重构样本包括将所述未映射的重构样本计算为：
Figure FDA0003194016140000032
其中g(x′)表示所述未映射的重构样本，i是所述最高优先级样本值，x′表示所述映射的重构样本，δ表示所述最大允许误差，c是小于δ的恒定非负整数，maxVal表示所述原始样本的最大值，Clip(0,maxVal,x′-δ+c)表示将x′-δ+c的值限制为0的最小值和maxVal的最大值的剪切函数，并且Clip(0,maxVal,x′-δ+c-1)表示将x′-δ+c-1的值限制为0的最小值和maxVal的最大值的剪切函数。
18.根据权利要求15所述的方法，进一步包括：
基于所述未映射的重构样本，生成所述映射的先前重构样本的所述预测。
19.一种图像压缩和储存系统，包括：
处理器；以及
在所述处理器本地的处理器存储器，其中所述处理器存储器具有储存在所述处理器存储器上的指令，当由所述处理器执行时，所述指令使所述处理器执行：
基于原始样本的比特深度和最大允许误差，将所述原始样本映射到映射样本；
基于映射的先前重构样本，确定所述映射样本的残差；
将模加法应用于所述残差，以生成偏置残差；
基于所述最大允许误差量化所述偏置残差，以生成量化的偏置残差；
对与所述量化的偏置残差相对应的值进行编码，以生成编码值，以供在储存介质中储存；
对所述编码值进行解码，以生成与所述量化的偏置残差相对应的解码值；
对所述解码值执行逆量化，以生成重构的偏置残差；
将所述映射的先前重构样本的预测加到所述重构的偏置残差，以生成重构的偏置样本；
将模减法应用于所述重构的偏置样本，以生成映射的重构样本；并且
基于最高优先级样本值、所述原始样本的所述比特深度和所述最大允许误差，将所述映射的重构样本逆映射到未映射的重构样本。
20.根据权利要求19所述的图像压缩和储存系统，其中，所述最高优先级样本值的、所述原始样本与所述未映射的重构样本之间的差小于或等于所述原始样本的其他值的、所述原始样本与所述未映射的重构样本之间的差。
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