CN1161708C - 对基于子波编码方法产生的子波树进行编码的装置与方法 - Google Patents

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Abstract

公开了一种在基于子波的编码技术中编码子波树的装置及其方法，它既能够处理平衡子波树又能够处理非平衡子波树，还能够提高整体编码效率。

Description

对基于子波编码方法产生的子波树 进行编码的装置与方法
技术领域
本申请要求1997年2月12日提交的美国临时申请第60/037,055号的权益，该申请在此列出供参考。
本发明涉及图像处理系统，具体涉及用于平衡与非平衡子波树编码的图像处理系统。
背景技术
在1992年3月于加州旧金山市召开的国际声学、语音与信号处理会议的会议录第IV卷第657至660页(Proceedings of the International Conferenceon Acoustics，Speech and Signal Processing，San Francisco，Cal.Mar.1992，volumc IV，pages 657-660)中描述了一种数据压缩技术，其中公开了一种采用了分层子带分解或子波变换的信号压缩系统，以及随后的采用修剪树(zerotree)的分层逐次逼近熵编码量化器。利用多分辨率分层子带表示的信号数据表示法，被伯特等人公布于美国电子与电气工程师协会通信分会会刊1983年4月号第31通信分卷第4期第533页(Burt et al.，IEEE Trans.on Comnun.，Vol Com-31，No.4，April 1983，Page 533)。一种子波金字塔，又称为临界采样的正交镜像滤波器(Quadrature-Mirror Filter，QMF)子带表示法，是图像的一种特殊类型的多分辨率分层子带表示法。潘特兰德等人在1991年4月8至11日于犹他州雪鸟市召开的数据压缩会议的会议录(Pentland et al.，Proc.Data Compression Conference Apr.8-11，1991，Snowbird，Utah)中公开了一种子波金字塔。QMF子带金字塔在由克鲁瓦学术出版公司于1991年出版的J.W.伍德编著的《子带图像编码》(“Subband ImageCoding”，J.W.，Wood，Kluwer Academic Publishers，1991)和I.道贝奇的于宾州费城召开的工业与应用数学学会1992年年会发表的《子波十讲》(I.Daubechies，Ten Lectures on Wavelets，Society for Industrial and AppliedMathematics(SIAM)，Philadelphia，Pa.，1992)中有描述。
在此列出供参考的于1995年5月2日授权的美国专利5,412,741公开了一种高度压缩编码信息的装置和方法。该装置以一种比现有技术有效得多的方法，使用子波系数的修剪树编码。该装置的关键是动态产生将被扫描的系数索引列表，这个动态产生的列表仅包含那些必须为其编码一个符号的系数索引。这比现有技术有了很大的改善。在现有技术中，使用系数索引的静态列表，并且必须分别检验每个系数是否a)必须编码一个符号，或b)是完全可预测的。
美国专利5,412,741所公开的装置还使用一种信息编码的方法，该方法包含下列步骤：形成图像的子波变换；形成子波系数的修剪树映射；从变换的最粗级在初始主列表上编码有效系数和它们的子系数，当其父系数有效时，其索引附于主列表上；减小门限；细化有效系数的估计值以提高编码系数的精度；以及，重新以新的、减小的门限值来再次扫描主列表。
为完成该迭代过程，美国专利5,412,741的方法通过一个子带接一个子带地扫描子波树来实现，例如，所有父结点被编码，然后所有子结点，再后是所有孙结点以此类推，一个位平面(bit-plane)一个位平面地被编码。在该过程遍历图像的子波树表示时，该装置编码修剪树映射中四个符号中的一个，美国专利5,412,741中所讨论的方法被称作“嵌入式修剪树子波(Embedded Zerotree Wavelet，EZW)”方法。任何处理子波树时的速度提高都是有利的。
因此，需要一种技术来改善子波树结点的分类和编码方法，来进行更有效的编码和更迅速的处理。
发明内容
本发明是基于子波编码技术的子波树编码的装置及相应方法，它能够处理非平衡子波树，并且提高整体编码效率。
更确切地说，在本发明的一个实施例中，一非平衡子波树被重新映射到平衡子波树上。对于非平衡子波树中不存在的结点，在新的平衡子波树中相应结点处标记为空结点。
在另一个实施例中，建立频带相关列表以便编码相关频带内的系数。即，利用一指定的频带相关列表来编码子波树的一个或多个频带的系数。此外，对于预定频带集合可设置频带相关列表。
在另一个实施例中，产生一个差值来编码子波树系数。
本发明可与修剪树熵编码方法、嵌入式修剪树子波编码方法、以及对象和矢量子波的概念相结合来使用。
按照本发明的一个方面，本发明提供了一种用于采用子波变换编码输入图像来产生子波树的方法，该子波树具有组成为父子关系的多个结点，所述方法包括步骤：
(a)为输入图像生成第一子波树，所述第一子波树是一个非平衡的子波树，具有多个系数，所述各系数分别与所述第一子波树的一个结点相对应；
(b)将所述第一子波树映射到第二子波树，所述第二子波树是一个平衡的子波树，它所具有的系数帧不同于所述第一子波树的系数帧；并且
(c)编码所述第二子波树的所述多个系数。
按照本发明的另一个方面，本发明提供了一种用于采用子波变换编码输入图像来产生子波树的方法，该子波树具有组成为父子关系的多个结点，其中所述结点被组织为多个分辨层级，每个所述分辨层级具有一个或多个频带，所述方法包括步骤：
(a)为输入图像生成一子波树，所述子波树具有多个系数，所述各系数分别与所述子波树的一个结点相对应；并且
(b)采用编码一个或更多频带的与所述一个或更多频带相关的列表，来编码所述子波树的所述多个系数，其中所述频带相关的列表之一被用于对在每个所述分辨层级内的所有的AC频带编码。
按照本发明的另一个方面，本发明提供了一种用于采用子波变换编码输入图像来产生子波树的方法，该子波树具有组成为父子关系的多个结点，所述结点被组成多个频带，所述方法包括以下步骤：
(a)为输入图像生成一子波树，所述子波树具有多个系数，所述各系数分别与所述子波树的一个结点相对应；并且
(b)采用一差值编码所述子波树的多个系数，其中所述差值是在相邻的系数值之间的差。
按照本发明的另一个方面，本发明提供了一种对下述信号进行解码的方法，该信号携带有采用子波变换进行编码以生成子波树的图像，该子波树具有组成为父子关系的多个结点，所述方法包括以下步骤：
a)从该信号中生成第一子波树，所述第一子波树是一个非平衡子波树，具有多个系数，所述各系数分别与所述第一子波树的一个结点相对应；
b)将所述第一子波树映射到第二子波树，所述第二子波树是一个平衡子波树，它所具有的系数帧不同于所述第一子波树的系数帧；并且
c)采用所述第二子波树来生成该图像。
按照本发明的另一个方面，本发明提供了一种用于采用子波变换编码输入图像来生成子波树的装置，该子波树具有组成为父子关系的多个结点，所述装置包括：
子波树生成器，用于为输入图像生成第一子波树，所述第一子波树是一个非平衡子波树，具有多个系数，所述各系数分别与所述第一子波树的一个结点相对应；
子波树映射器，连接到所述子波树生成器，用于将第一子波树映射到第二子波树，所述第二子波树是一个平衡子波树，它所具有的系数帧不同于所述第一子波树的系数帧；以及
编码器，连接到所述子波映射器，用于编码所述第二子波树的所述多个系数。
按照本发明的另一个方面，本发明提供了一种用于采用子波变换编码和解码输入图像来生成子波树的信号处理系统，该子波树具有组成为父子关系的多个结点，所述系统包括：
编码部，包括：
子波树生成器，用于为输入图像生成第一子波树，所述第一子波树是一个非平衡子波树，具有多个系数，所述各系数分别与所述第一子波树的一个结点相对应；
子波树映射器，连接到所述子波树生成器，用于将所述第一子波树映射到第二子波树，所述第二子波树是一个平衡子波树，它所具有的系数帧不同于所述第一子波树的系数帧；和
编码器，连接到所述子波映射器，用于编码所述第二子波树的所述多个系数；以及
解码部，连接到所述编码部，所述解码部包括：
解码器，用于从所述信号中解码多个系数，所述各系数分别与所述第三平衡子波树的一个结点相对应；
子波树映射器，连接到所述解码器，用于将所述第三子波树映射到第四子波树，所述第四子波树是一个非平衡子波树，它所具有的系数帧不同于所述第三子波树的系数帧；和
逆变换部，连接到所述子波树映射器，用于将所述第二子波树变换为所述图像。
附图说明
通过参阅下面结合附图进行的详细说明，将更容易理解本发明的宗旨，附图中：
图1是本发明的图像编码器的方框图；
图2是说明图1所示编码器的编码方法的流程图；
图3是一幅被分解为子波树中的三层级的图像中子带父子关系的简要说明；
图4描述了子采样图像中三代的父子关系；
图5描述了一棵子波树中不同结点间关系的简要表示法；
图6描述了子波树的子波块表示；
图7描述了本发明所采用的一种量化方法的流程图；
图8描述了本发明所采用的一种符号分配方法的流程图；
图9描述了矢量子波变换的一个实施例的方框图；
图10描述了矢量子波变换的另一个实施例的方框图；
图11描述了标量子波变换随后进行矢量或对象分组的一个实施例的方框图；
图12描述了标量子波变换随后进行矢量或对象分组的另一个实施例的方框图；
图13描述了矢量子波的一个例子；
图14描述了一种矢量父子关系；
图15描述了一种对象父子关系；
图16描述了重构每个子波树的系数矢量形成一个“子波块”；
图17是分解为平衡子波树中三层级的图像中子带的父子依存关系的简要说明；
图18是平衡树的简要说明；
图19是非平衡树的简要说明；
图20是插入空结点的平衡树的简要说明；
图21是一幅分解为三层尺度的图像中的子带扫描的简要说明；
图22是4个非零子波系数的简要说明；
图23是表示在比特流中图21中编码的子带位置的简要说明；
图24是本发明图像编码器另一个实施例的方框图；
图25是说明图24所示编码器的编码方法的流程图；
图26是本发明图像编码器的方框图；以及
图27说明了本发明的一个编码/解码系统。
为助于理解，若有可能，对各附图中相同的元件使用统一的标号。
具体实施方式
图1描述了本发明编码器100的方框图，图2描述了图1中编码器100操作的流程图表示。为更好地理解本发明，读者在阅读下面的本发明说明书时，需同时参考图1和图2。
编码器100包含一个子波树产生器104，一个可选的子波树重构器108，一个量化器110，一个符号分配器112，和一个熵编码器114。各部分串联连接，将端口102输入的图像处理为编码图像输出给端口116。输入图像通常为象素化(数字化)的图形图像，如图像扫描仪或计算机图形系统产生的那样。然而，输入图像也可以是一系列视频图像帧中的一帧，或是由视频编码系统产生的一个运动补偿剩余帧。一般讲，本发明能够处理任何形式的数字图像及其部分。因此，操作的方法通常从步骤202开始，输入一幅“图像”，即任何形式的两维数据。
子波树产生器104执行(在步骤204)一个子波分层子带分解过程，产生输入图像的传统子波树表示。为实现这样的图像分解，用2倍子采样分别在两维上将图像分解为高水平-高垂直(HH)，高水平-低垂直(HL)，低水平-高垂直(LH)，以及低水平-低垂直(LL)频率子带。LL子带再在两维上2倍子采样来产生一组HH、HL、LH和LL子带。反复进行这种2倍子采样便产生一子带阵列，如图3所示，其中进行了三次子采样。实际上进行4次或更多次子采样更好，但本发明可适应任意次子采样。子带间的父子关系用箭头指向表示出来，箭头从父结点的子带指向子结点的子带。最低频的子带是左上角的LL3，最高频的子带是右下角的HH1。在这个例子中，所有的子结点都有一个父结点。关于子带分解的详细讨论请参见J.M.夏彼罗在美国电子与电气工程师协会信号处理分会会刊1993年12月号第41卷第12期第3445至3462页上发表的“采用子波系数的修剪树进行嵌入式图像编码”一文(J.M.Shapiro，“Embedded Image Coding Using Zerotrees of WaveletCoefficients”，IEEE Trans，on Signal Processing，Vol 41，NO 12，pp.3445-62，December 1993)。
图4描述了一个子采样图像的三代父子关系。对图像进行4倍子采样，使单个父结点400具有4个对应于图像同一区域的子结点402，即分别在两维方向上进行2倍子采样。进一步进行4倍子采样，每一子结点402又有4个相应下一代的孙结点404。这种联系父结点与子结点以及孙结点的关系或数据结构，就是子波树。注意，在低低子带中的每一象元或象素都有一个“树”与之相联。然而，在现有技术中，通常将由低低子带引出的众多树组合在一起作为图像的“子波树”来讨论。本说明书也将遵从这一术语。
回到图1和2，量化器110用一种“深度优先”模式通过路径106量化(在步骤210)子波树的系数。深度优先模式与现有技术编码系统有很大的不同，在于现有技术编码系统以一种修正的宽度优先模式遍历子波树的所有子带，就是说，量化所有父结点，然后所有子结点，然后是所有孙结点，依此类推。相反，本发明的方法以“深度优先”的次序遍历每个树，即，从低低子带(LL3)的根部到子结点。
图5描述了用来遍历每个树的深度优先模式。例如，从LL3中的结点500开始，沿着粗线所示路径，本发明的深度优先过程进行到子带LH3中的结点502，然后到子带LH2中的结点504。从结点504，该深度优先遍历过程继续到子带LH1中的结点506，508，510和512，即结点504的全部子结点，然后继续到504的兄弟结点(514，524，534)，在到下一个兄弟结点及其子结点之前，先经过每个兄弟结点自己的4个子结点。一旦树的这一完整分支都经过后，该遍历过程再到结点500的其它子结点，如结点544。从那个结点，深度优先遍历过程历经结点546，548，550，552和554，再到结点556，如此进行。
在每一个遍历的分支，各个系数被量化为离散值。任何量化方法都可用于本发明。量化过程将一连续值变换为具有正、负或零值的离散值。简言之，在一深度优先扫描模式中，子结点506，508，510和512在它们的父结点504之后而在任何相邻父结点514，524和534之前被扫描。在这种方式下，所有分别代表某一给定空间位置的系数均被扫描到，以一种升频次序，从父结点500到子结点502到孙结点504等等，然后才扫描下一相邻空间位置的系数。
尽管前述深度优先扫描模式被认为是一种“自上而下”模式，深度优先扫描模式也包括自下而上的扫描。这样，量化也可以从树的“叶子”(最底端的结点)开始实现，并沿树向上进行。用图5的例子，在“自下而上”模式中，结点506，508，510和512将先被量化，然后是结点504，沿树向上延续，最后到500。一旦这个树被扫完，量化过程将量化另一棵树，再另一棵，直到所有树中的所有结点都被量化。正如下面将讨论的，用自下而上方式比自上而下方式会使本发明更有效地运行。
为便于进行这种深度优先扫描模式，本发明重构了每个子波树的量化系数，形成了一个“子波块”。如图1和2所示，重构在量化器之前的子波树重构器108中实现(在步骤206)。
图6概略地描述了本发明产生的一个子波块604。本发明将一个在子波树602中低低频带606(LL3)中的象素600延伸出的树602变换为一个子波块604。图像帧608的每一子波块604包含在所有层级上的那些系数和代表该帧中该块的空间位置的帧方位值。重构通过物理方法将系数的存储位置重新映射到形成子波块的新存储位置而得以实现。这样，一个给定子波块的所有系数都贮存在顺序排列的地址位置。或者，系数不是用物理方法重新排列，而是重新映射到虚拟存储器。这样，就产生一个进入物理存储器的索引(index)，该索引(虚拟存储器)具有排列在子波块中的存储位置。对于每一个进入该索引的访问，进入该索引的地址被映射为存储该系数的物理存储器的位置。这样，通过一个虚拟存储器的方式，就不用物理上重排存储器中的系数，这正是子波块的优势。
通过使用深度优先扫描方式，每个子波块被完全扫描以量化其系数，再进行下一块的扫描，依此类推。例如，块610被完全扫描，然后块612，然后块614，继续以一种屏面扫描的方式通过由各子波块组成的帧。块的次序不必是屏面扫描方式，而可以为应用中需要的任何次序。这包括面向对象的方式，通过该方式相应于某些对象的块在其它对象之前被扫描和编码。既然一个完整的块位于连续的存储地址，对于某一给定块通过选择第一或最后的存储器入口，以及以升序或降序访问所有其它地址，块便很容易自上而下或自下而上被扫描。
重要的是，对于这样的重构，每一子波块可基于其在帧中的空间位置被分配一个不同的量化器等级。这便允许量化器110针对系数的空间位置和/或根据系数所代表的频带进行特定的分配。这样，遍历一幅图像时量化器等级可以不同，使得图像的中心或图像中的某对象能够比边缘得以更精确的量化。同样，量化器等级可以是频率相关的，使得高频(或者，就此而言，低频，中频，不同的频带等等)可以用与其它频率不同的等级来量化。而且，不仅单一的量化器，量化矩阵也可用来为子波块编码。
在一特别的应用中，例如电视电话，前景对象，如呼叫者的头和肩，被挑出用比背景物更高的精度进行量化。结果，重要的信息被精确地编码和传输，而背景信息就不那么精确地编码了。子波块的使用使得前景与背景信息的分开编码变得容易。一旦一个区域被选出来精确编码，本发明就能标记出需要精确编码的块。这样，量化器使用比未标记块更精细的量化步长来量化这些块。
尽管实现本发明需要子波块形成一个直觉的数据结构，子波块的使用却是随意的，并且对于实现本发明的编码器100和下面描述的其它编码器也不是必需的。如下面将要讨论的，传统的树形结构也可与本发明的改善的树形扫描过程以及改善的编码技术相结合使用。这样，图1和2描述了重构器的可选性，因为路径106和208分别绕过了重构器与其相应功能。
量化之后，在树的每一结点，量化过的系数或为零值或为非零值，“修剪树(zerotrees)”存在于任何结点系数为零处并且其后代也形成修剪树，就是说，所有后代结点具有零值。子波树中量化的系数被再次以深度优先方式扫描每棵树而有效地编码。这样，符号分配器112执行任务(步骤212)，遍历树形结构，并根据结点上的量化值与每一结点的后代的量化值来为每一结点分配特定的符号。
特别是，在每一结点，本发明的方法分配三种符号之一：“修剪树根(ZEROTREE ROOT，ZTR)”，“数值修剪树根(VALUED ZEROTREE ROOT，VZTR)”和“数值(VALUE，VAL)”。一个修剪数根代表一个是一棵修剪树的根的系数。在分配符号的扫描之后，修剪树不用再扫描了，因为知道树中的所有系数值均为零。“数值修剪树根”是其系数为非零值而所有4个子结点均为修剪树根的结点。此种树的编码扫描不用再往下进行。“数值”符号表明一个系数为一数值，或为零或不为零，但在沿树形结构向下的某一后代结点处有一非零值。作为一备选项，第四种符号，孤立零(Isolated Zero，IZ)，可加进有效性映射中，在这种情况下，IZ符号表示一个零值系数，但在其沿树形结构向下的某个后代处有一非零值。如果加入IZ，那么VAL就只代表具有一个或多个非零后代的非零系数。
为最有效地扫描树形结构来对结点进行量化并分配符号，量化器与符号分配器联合使用。图7描述了用来量化修剪树系数的量化方法700的详细的流程图，图8描述了用来给量化后的系数值分配符号值来表示它们的符号分配方法800的详细流程图。
方法700从块702开始，运行到步骤704，在这里，从子波树的一个结点获得系数值。正如后面将讨论的，量化方法以自下而上，深度优先的方式扫描子波树。这样，第一个地址通常位于最高频子带，并且，随着这一方法的每次迭代，沿树形结构向上到达更低频率的子带。当量化值产生后，本方法跟踪子结点的量化值，即，各子结点为非零值或零值。在步骤706，本方法将获得的系数值量化为一个正值、负值或零值。在步骤208，对于与刚被量化的系数相联系的结点，用一个初始符号值更新一标记映射。标记映射符号依赖于子结点的值和当前结点的值。注意，因为扫描是自下而上的，标记映射不能确定地表明一个结点是否是一个“修剪树根”。因此，当所有结点都被分配了一个初始符号值后，再次自上而下扫描树以最终分配符号值。标记映射是一种子波树结点的索引，它用量化方法700填充。在标记映射的每个地址处，该方法存储一个初始符号：可能的“数值”，可能的“数值修剪树根”或可能的“修剪树根”(以及可选的“孤立零点”)。如果量化系数具有一个非零值，那个系数的标记映射位置被标记上一个可能的“数值”符号，如果量化的系数值为零且其所有子结点均为零，则标记映射位置就标记上一个可能的“修剪树根”。或者，如果量化系数值为零，但它的某后代不为零，则把它标为“孤立零点”符号。最后，若量化系数有一数值而它的所有后代均为零值，标记映射位置就被标为一个可能的“数值修剪树根”。
在步骤710，该方法询问是否子波树中的所有结点均被量化了。如果是否定回答，该方法执行步骤712，选出子波树中的一个新(下一个)结点或树来进行量化。该方法然后回到步骤704。如果在步骤710中的询问得到肯定回答，该方法执行步骤714。该方法在步骤714询问是否所有树都被量化过了。如果回答是否定的，在步骤716，该方法选择一个新(下一个)树来进行量化。如果在步骤714中的询问得到肯定回答，该方法执行步骤718。这样，在方法700中，所有树中的所有结点均被量化并分配了一个初始符号，在步骤718，方法700调用图8的符号分配方法800。各符号均分配完后，方法700在块720结束。
方法800以自上而下方式扫描树形结构，就是说，从根部到叶部。然而，该方法不必到达每一结点，因为在每次“修剪树根”或“数值修剪树根”出现时，树形结构已被修剪过了。具体地讲，方法800从步骤802进入然后执行步骤804。在步骤804，该方法从量化的系数树中获得一个量化系数。在步骤806，该方法从标记映射中获得与所获系数相应的初始符号。该方法在步骤808询问是否初始符号是一个可能的“修剪树根”。如果得到肯定回答，在步骤810，该方法分配“修剪树根”符号给该结点。然后，在步骤812，该方法修剪这个树形结构，即该方法忽略所有在该“修剪树根”结点之下的所有结点，因为，由定义，所有这些结点均为零值。
在步骤820，该方法询问是否所有结点已被选到。若步骤820得到的是否定回答，该方法沿着“否”路径到达步骤814。在步骤814，当所有被修剪的树枝均被跳过之后，该方法选择这棵树的下一结点，这样，一个自上而下、深度优先的扫描就完成了。
如果步骤808的询问被否定回答，该方法沿“否”路径去执行步骤816。在步骤816，该方法询问是否标记映射包含一个可能的“数值修剪树根”的可能符号。若在步骤816的该询问被肯定回答，该方法便在步骤822给该结点分配一个“数值修剪树根”符号，将该值放入非零值列表中，并在步骤824修剪该树形结构。在步骤820，该方法询问是否所有结点都被选过。若步骤820的询问被否定回答，该方法执行步骤814。然后，在步骤814，该方法选择下一个结点来分配符号，跳过被修剪的树枝。
如果步骤816的询问被否定回答，在步骤818，该方法分配一个“数值”符号给该结点，在包含零值的数值列表中放入一个值。在步骤820，该方法询问是否所有结点都被选过了。若步骤820的询问得到否定回答，该方法执行步骤814。然后，在步骤814，该方法选择下一个结点进行符号分配。
该分配方法继续进行直到所有结点都被分配了符号。这样，如果步骤820的询问被肯定回答，该方法执行步骤826，在此方法800结束或返回方法700。图7与图8所讨论的方法被统称作“修剪树熵编码”(ZeroTreeEntropy coding，ZTE)。
回到图1和2，利用熵编码器114例如一个传统的算术编码器编码(步骤214)符号与数值。一个实现编码的可能方法如下。各符号用一个三个字母来编码。与“数值修剪树根”符号一一对应的非零值列表用不含零值的一个字母来编码。剩下的与“数值”符号一一对应的系数用一个包含零值的字母来编码。当扫描到树叶的末端且没有子代的结点时，不使用任何根符号。因此，可以通过不对该结点编码任何符号以及用包含零值的字母编码其系数的方法来节省一些比特。
由维顿等人在1987年6月号的美国计算协会会刊第30卷第6期第520至540页上发表的“用于数据压缩的算术编码”(Witten et al，“ArithmeticCoding for Data Compression”，Comm.of the ACM，Vol 30，No.6，pp520-540，June 1987)一文中公开了一种对符号采用三个或四个编码字母而对数值采用多个字母的示范性编码器。事实上，本领域普通技术人员都明白，本发明可改为只简单地将系数的值(或这些值的表示)根据分配的符号进行编码。也即，只有系数的值被编码，而不用对反映系数重要性的符号进行编码。
在端口116，编码器110产生了(在步骤216)被编码的输出图像。通过应用本发明，采用在子波树各结点处的三种符号之一以及数位比特来编码系数值，便可迅速而有效地编码图像。
众多本发明的其它实施例都应用了这一编码方案来对图像或视频信号进行矢量或对象修剪树编码。就是说，本发明的使用子波变换的编码方案，应用于矢量(或对象)修剪树编码的概念，即进行量化并对量化的子波系数进行修剪树熵编码。本发明的每一个矢量或对象修剪树子波编码的实施例均构成一个采用修剪树对图像或视频剩余信号的子波系数进行编码的矢量或对象方法。与每棵子波树的每个结点相联的是一个系数列表(一个矢量)而不是单一的系数。扫描树的结点，量化系数，对符号进行熵编码，均采用了所谓的“矢量修剪树熵”编码。
不同的矢量或对象修剪树编码的实施例可归为两类，先标量子波变换再进行矢量(或对象)分组，或先矢量(或对象)分组再进行矢量子波变换。即，一幅图像，一个视频帧或一运动补偿视频剩余帧，或先进行标量子波变换或先进行矢量子波变换。图11-12所示的为第一类，即先计算标量子波，在变换以后再将子波系数分组为矢量或对象。
相反，图9-10所示为的第二类，即输入被分组为多个矢量然后通过一个矢量子波变换，产生作为多个矢量的输出。在两种情况中，结果可被看作为一帧子波系数的矢量或对象。
简而言之，在本发明的两个实施例中(图9和10)，矢量被定义为一个固定块的图像或视频象素或剩余信号的二维矩阵，并且子波变换为矢量子波变换。然后，或矢量量化或标量量化与矢量修剪树熵编码相结合来产生一个编码的输出图像。
在本发明的另外四个实施例中(图11和12)，计算一个标量子波变换，然后，或者是将矢量定义为一固定块的最粗级别上的子波系数的二维矩阵，或者是由一分段算法来确定任意大小和形状的对象(也就是产生两个实施例)。反过来，矢量或对象，或进行矢量量化，或进行标量量化，并结合矢量修剪树熵编码，来产生一个编码后的输出图像(即产生另外两个实施例，总共有四个实施例)。一种矢量子波的形式被W.李和Y.Q.张发表于1995年2月号的美国电子与电气工程师协会年会会刊第83卷第317至335页的“用于图像和视频压缩的基于矢量的信号处理与量化”(W.Li和Y.Q.Zhang，“Vector-Based Signal Processing and Quantization for Image and VideoCompression”， Proceedings of the IEEE，Vol 83，pp.317-335，Feb，1995)一文中。
图13描述了一个矢量子波的例子。一幅图像或视频剩余信号的矢量子波是一种变换，凭借它，图像或视频剩余的相邻采样被分组在一起形成多个矢量，然后子波变换作用在这些矢量上。矢量子波变换由下述步骤计算：对帧进行子采样，获得一些以空间偏移帧表示的信号的子采样帧；采用离散子波变换对每一个子采样帧进行变换，产生相应帧数的以子波变换系数表示的信号；以及，根据各帧以系数表示的信号的相应系数表示信号，形成矢量表示信号。
就是说，帧(输入信号)1302被分解成它的2维多相分量。每个多相分量是原始帧的一个空间偏移帧，如4个δ函数13041-13044所示。每一空间偏移帧再被4倍子采样，即由采样器1306分别在两维进行2倍子采样，产生多相分量。
接下来，子波变换1308被应用到每个多相分量上，然后，通过将变换系数用相同的索引组合在一起而形成各矢量，每个系数对应一个子波变换后的分量。以这种方式，m×n个象素的各矢量被变换为m×n个系数的各矢量1310。
矢量子波变换也可被认为是许多重叠的帧，每个矢量或对象包含每一帧中的一个系数，在每一帧中，各系数具有相同的索引，帧数等于矢量的维数或对象的大小。
参见图9-12详细讨论了几个不同的实施例。具体是，图11-12描述了四个采用先标量子波变换再矢量(对象)分组的实施例。因为图11和12的编码器有许多相似之处，下面就通过使用不同的标号来同时讨论不同的实施例。
编码器1100(1200)包括子波树产生器1103(1203)、矢量或对象组织器1104(1204)、可选的矢量/对象子波树重构器1108(1208)、矢量量化器1110(标量量化器1210和后置量化处理1211)、符号分配器1112(1212)以及熵编码器1114(矢量熵编码器1214)。这些部分串联相连，将端口1102(1202)的图像处理为端口1116(1216)输出的编码图像。
子波树产生器1103(1203)执行一子波分层子带分解，产生输入图像1102(1202)的传统的子波树表示，如上面讨论的。然后，矢量或对象组织器1104(1204)在子波变换的低低频带通过相邻系数的固定分组来定义出各矢量。通过对低低频带的子波系数应用分段算法来定义出对象。分段被假定为完整的和无重叠的。因此，低低频带的每个系数是一个且仅是一个矢量或对象中的元素。本发明还可采用不同的分段算法，例如由P.C.麦可里恩在其于1991年6月完成的提交给麻省理工学院媒体技术与科学部的硕士论文“结构化的视频编码”(Patrick Campbell Mclean，“Structured Video Coding”，Master Thesis submitted to the Media Arts and Science Section，MassachusettsInstitute of Technology，June 1991)或待审的在1994年11月14日提交的美国专利申请08/339,491中所描述的算法。
更具体地，参考图14-15，矢量1402或对象1502通过上采样(upsample)来定义在下一个更精细级别的轮廓1404(1504)，而传播到更高频带。为使矢量和/或对象的大小与在粗尺度下的大小保持一致。在该轮廓中的每个矢量或对象的系数重新分组为四个矢量1406或对象1506，如图14-15所示。在粗级别中的矢量或对象叫做父矢量或父对象，而在下一个更细级别中的4个矢量或对象叫做子矢量或子对象。4个子矢量/或子对象用4个多相分量1408(1508)从轮廓中抽取出来。这相等于轮廓的一个被移位的子采样。矢量父子关系与对象父子关系的例子分别显示于图14和15。这种关系决定矢量或对象子波树。
矢量或对象子波树与标量ZTE编码的子波树相似，不同在于矢量或对象子波树的每个结点是一个子波系数矢量而不是单个值。如上述标量ZTE编码那样，每棵树以深度优先模式被遍历，从低低频带的根部到子代和孙代。随着结点被经过，根据当前量化规范量化各系数。回到图11和12，这种量化或由标量量化器1210将矢量作为标量进行量化，也可由矢量量化器1110进行单一矢量量化。可采用的各种矢量量化技术请参考艾伦.戈士欧等人所著的由克鲁瓦学术出版公司于1992年出版的《矢量量化和信号压缩》(Allen Gersho et al.，“Vector Quantization and Signal Compression”，KluwerAcademic Publisher，1992)一书。
如上面所述的标量ZTE编码，重组每棵子波树的系数矢量来形成一个如图16所示的“子波块”是有益处的。为便于采用深度优先方式，本发明可以选择性地重组每棵树中的量化系数，来形成一个“子波块”1604。如图11和12所示，在量化之前，重组在矢量/对象子波树重组器1108(1208)中完成，。由于重组是可选的，图11和12都描述了重组器的这种可选性，因为路径1106和路径1206分别绕过了重组器与其相关功能。
图16简要地描述了本发明产生的子波块1604。一帧中的每个子波块1604包含了代表该块空间位置上该帧的在所有级别和方位上的那些系数矢量，所述各块按从父到子再到孙的升频次序来组织。
就是说，本发明将一个从子波树中低低频带1606(LL3)的一矢量1600扩展开的树1602，映射为一个子波块1604。这样一个结构，允许在标量量化情况下的量化因子，或在矢量量化情况下的代码薄(如为每个给定矢量定义一个索引的查询表)，根据每一块的空间位置与其在帧中所代表的内容与该块相适应。
通过用深度优先扫描方式，在扫描下一块等等之前，每个子波块都被完整地扫描以量化其系数矢量。例如，块1610完全被扫描，然后是块1612，然后是块1614，如此下去，以一种屏面扫描方式通过各子波块的帧。块的次序不必是以一种屏面扫描方式，而可以是应用所需的任意方式。
而且，本发明提出了两个不同的方法来实现子波系数矢量的量化。回到图11和12，量化可作为标量量化作用于每个矢量的每个元素，或者作为矢量量化作用于每个矢量。在每棵树的每个结点处，符号分配器1112(1212)分配一个符号来表征那个结点的量化矢量。符号和量化系数值都用熵编码器1114(1214)例如一个算术编码器来编码。
在任一种量化过程之后，在任何其结点上的系数矢量为零矢量而其所有后代均为修剪树的情况下存在修剪树。通过分配符号来表示结点以及在修剪树处对树进行修剪，树形结构被有效地表示和编码。一个算术编码器用来分配最小位数，只给那些解码器所需的用来可靠重构子波系数矢量树的符号和值。
本发明的一个实施例(如图12所示)使用子波系数矢量元素的标量量化。量化之后，每个矢量将或全包含零值或包含一个或多个非零值。一个矢量修剪树存在于其树的每个结点上有零矢量处。一个矢量修剪树根是一个矢量修剪树的根。在矢量修剪树根处的系数矢量为零矢量且矢量修剪树根的所有后代本身也都为矢量修剪树根。与标量情况相似，作为一个可选项，可用“矢量孤立零点”符号，定义一个具有非零后代的零矢量。
修剪树根的重要性在于树可在修剪树根处被修剪，因此不需有为已被修剪掉的系数编码的位数。因此，为提高编码效率，希望量化之后有尽可能多的修剪树。一种方法是用一“后置量化处理器”1211(1011)去实现对每个矢量的后置-量化处理(如图10和12所示)，尽量使它变为零矢量，这一处理对最终重构的帧只引起可忽略的附加失真。可计算每个矢量的一个度量值，当低于某门限，该矢量将被置零。不同的度量方法可用于这种后置量化方法中，这完全取决于应用。例如，可用L1规范，即元素的绝对值之和作为度量方法。
在矢量元素标量量化以及后置量化处理使适当的矢量为零矢量之后，对树各结点的扫描与分类以与标量ZTE编码中相同的方式进行。每个结点被分配三种符号之一：“修剪树根”，“数值修剪树根”和“数值”(可选的是“孤立零点”-IZ)。这些符号有着同标量ZTE编码中相同的意义，不同仅在于结点为矢量且对零或非零的分类指的是整个矢量。一个熵编码器用来对符号和数值表编码。数值列表的构造与在标量ZTE编码中的相同。
本发明的一个实施例(如图11所示)使用子波系数矢量的矢量量化。矢量量化(Vector Quantization，VQ)是一成熟领域且有很多形式的令人满意的VQ可供使用。如上所讨论的，希望增加修剪树根的数目而同时不对重构帧造成很大附加失真。为达到这一结果，可对VQ适当调整来结合一死区(围绕其中所有矢量全量化为零矢量的原点的N维空间中的一部分)的形式，使得其度量值在门限之下的矢量被映射为作为零矢量重构的索引。
矢量量化用一索引替换树中每一结点的矢量，形成一矢量代码薄，用来为结点选择最佳重构矢量。代码薄用图像的采样训练集合训练编码器来单独产生。矢量量化之后，以相似于标量ZTE编码中的方式进行树结点的扫描与分类，每个结点被分配三种符号之一：“修剪树根”，“数值修剪树根”和“数值”(可选的是IZ(孤立零点))。这些符号与标量ZTE编码中有相同的定义，不同仅在于结点现在是一个代码薄中的索引且零与非零指的是对于每一索引的代码薄入口。一个熵编码器被用来为符号和索引表编码。索引表的构造与在标量ZTE编码中的相同。
图9和10显示了用矢量子波变换的本发明可选的实施例。同样，既然图9和10的编码器900和1000与图11和12中的编码器分别相似，装置908-914和1008-1014便不讨论了。既然这些装置分别执行与1108-1114和1208-1214相同的功能，对这些装置的描述与上面所讨论的相同。
然而，不同于编码器1100和1200的是，编码器900和1000用一个矢量组织器903(1003)与矢量子波树产生器904(1004)相结合，如上面参考图13所述。就是说，步骤13041-4共同构成矢量组织，而步骤1306和1308共同构成矢量子波变换。这样产生矢量子波树1310。在矢量子波树产生之后，编码器900和1000与编码器1100和1200的行为分别相同。
本领域普通技术人员会明白，尽管矢量或对象子波编码结合了修剪树熵(ZTE)编码方法，但它也可用其它编码方法如嵌入式修剪树子波(EZW)算法来实现。
本发明还包括一个处理“非平衡”子波树的方法。尽管该方法在后面参考一修剪树来描述，本发明并不受限制于修剪树应用，而是可用于任何普通的子波树，包括前面讨论的矢量与对象子波树的概念。而且，本发明可结合任何子波编码方法来实现，如前面所说的ZTE和EZW。
通常，子波分解(变换)应用于一幅具有“均匀长度”大小的输入图像。即，将输入图像分解成在每一频率分辨率中所有子带必为同样大小，并且输入图像只能子波分解到提供大小相等的子带的子波分解层级，如图4和图17所示。这通常被称为“均匀子波分解”，且这种分解产生的子波树被称为“平衡”树，如图18所示。
然而，不满足上述条件的图像和视频帧的子波分解将产生“非平衡”树，如图19所示。即，分解后，一个或多个子结点和/或孙结点(等等)可能不存在。这种情况的一个简单例子，会是一幅图像其或高或宽(或二者均)为奇数长度，即图像大小为(2n+1)×(2m+1)，其中n和m为整数。这种子波分解后的子波树的非均匀性产生了一种独特的子波树结构，它将降低编码系统的编码效率。就是说，由于解码器预期为一平衡子波树，所以必须要给解码器传送附加的信息，来帮助解码器从“非平衡”子波树中正确地重建编码图像。因此，这将占用图像编码所需的宝贵比特资源。
有两种方法用于编码产生非平衡树的图像。在第一种方法中，子波分解后输入图像或其子波系数用足够的额外象素来填补以形成平衡树。由于其数据点的延展以及由此损失的编码效率，此方法并不尽如人意。第二种方法为每个非平衡树分别专门定义父-子关系。其主要缺点在于附加的复杂性，它既需编码器又需解码器。用来描述其独特父子关系的额外信息也降低了编码效率。
在本发明中，非平衡树首先映射为平衡树然后不需附加额外开销地进行编码。下面从两方面描述本发明，编码器和解码器。再次，用ZTE来描述本发明，但本发明不局限于此，也可用其它编码方法。
a)关于编码器：
图24描述了本发明编码器2400的一个方块图，图25描述了图24编码器2400的操作流程图。为更好地理解本发明，在阅读下面对本发明的说明时，读者应同时参考图20，24和25。
编码器2400包括：子波树产生器104、可选的子波树映射器2410、可选的子波树重构器108、量化器110、符号分配器2420以及一个熵编码器114。这些部件串联连接，将端口102的图像处理为端口106的编码输出图像。值得注意的是编码器2400与图1的编码器100相似，同样的部分就用相同的标号来表示。即，编码器2400结合了一个附加的子波树映射器2410，它反过来也影响符号分配器2420的功能，因此，子波树映射器2410和符号分配器2420将在下面进进一步讨论，而其它部分(或图25中的步骤)已在前面描述过了。
参考图24和25，一个任意形状图像(输入图像)被子波树产生器104所分解。若输入图像被分解为一个平衡子波树，则子波树映射器2410所执行的功能就不必要了，可以由图24中的路径106和图25中的路径208绕过去。但是，若用一任意形状的子波变换将输入图像分解为子波子带，则每个频率分辨率下所得子带将有不同大小。作为一个简单的例子，考虑一长方形对象，其高和宽具有奇数长度。对于转换为该对象的非平衡树表示的不同子带，表示这个对象的采样不是同样大小。在此种情况下，所得非平衡子波树就要被子波树映射器2410重新映射。
子波树映射器2410(图25中的步骤2510)重构一个新的子波系数帧(或子波树结构)。新的子波帧在各频率位置上具有同样大小的子带，如图20所示。新的子波子带也是二倍大的。就是说，每个新的子带大到足以容纳所有来自原始子波变换相应频带的系数。每个新子带的左上角被来自原始子波子带的系数所填充，空位置(丢失结点)被标记为“EMPTY(空)”或“E”2010或被标记为E的没有信息的子结点所代替。
接下来，如前面讨论过的编码方法，例如修剪树编码方法如图2中的步骤210-214应用到新的“平衡树”子波系数。所有的结点按修剪树方法中所定义的次序被扫描。然而，附加的“EMPTY”结点需要调整符号分配器2420的功能(图25中的步骤2520)。
更明确地说，若一个结点不是“EMPTY”，它作为一普通结点来编码。一个“EMPTY”结点在扫描树时被跳过，这意味着在有效映射中，一个新的符号“SKIP(跳过)”分配给该结点。带有符号“SKIP”的结点不被编码，因此它们不增加任何额外开销。即，该结点的信息(或幅值)不被编码，但符号“SKIP”被编码和传输。这样，符号分配器2420在前面ZTE方法中的符号中多加进一个符号“SKIP”。
而且，SKIP结点被象具有零值的系数一样来处理。这样，本发明不用改变修剪树编码方法的符号分配方案。
最后，虽然子波树映射器2410只结合图1的编码器进行说明，应理解的是，子波树映射器2410可结合编码器900，1000，1100和1200按相似的方式用于非平衡子波树。
b)关于解码器：
图26描述了一解码器2600的简化结构方块图，用来对编码输出图像比如从编码器2400输出的编码图像(位流)2605解码。解码器2600包括：熵解码部2610、运动补偿/估计部2615、逆量化器部2620、逆映射部2625、逆变换部2630以及存储器(或存贮器)2615，用来检索或存储不同的映射和列表，如有效性映射、符号列表、各种代码薄和/或熵代码表。
在路径2605，解码器2600接收一个编码的位流(例如编码的视频图像)，并对不同的数据元素解码，在路径2640产生一解码输出。编码位流可直接从传输通道或输入缓冲器(没显示)接收。
确切地说，编码的视频位流由熵解码部件2610接收，它通过一系列熵代码表对图像类型和所有其它信息解码。不同的模式控制信息传送到运动补偿/估计部件2615，它可包含：后向运动补偿(MC)部分、插值MC部分、前向MC部分、帧内编码部分和各种帧存贮缓存器(存储器)。恰当地选择一个特定的运动补偿或内部编码器依赖于解码图像的图像类型。解码的运动矢量，如果有的话，给出了从存储的先前图像或将来图像的位移，它也由运动补偿/估计部2615接收。简言之，先前和将来参考图像被分别存储于先前帧存贮缓存器和将来帧存贮缓存器(未示出)中。这些存储的图像帧用来结合运动矢量产生预测图像。
熵编码器部分2610也对子波树的量化系数进行相应的解码。被解码的量化系数传送到逆量化器2620以恢复子波系数。恢复的子波系数送到逆映射部分2625。
在执行部件2630的逆子波变换之前，子波系数帧被重新映射为其原始结构。更确切地说，系数帧(子波树)将所有结点初始化为零点。当相关结点的幅值和索引被解码后，系数帧便被更新。应注意的是：位流按照编码器如编码器2400采用的树扫描次序进行解码。在对每一结点解码的过程中，若某结点符号不为“SKIP”，其符号与值便被解码并用来更新系数帧。带“SKIP”符号的结点被跳过。即，一旦检测到“SKIP”符号，便指定为“EMPTY”结点。
解码后的子波变换系数再由编码器2400中所述映射的逆映射而映射回原始大小的帧。即，“EMPTY”结点从系数帧中移走。最后，逆子波变换应用到子波系数，重建出解码图像。最后，根据编码模式，解码后的图像可加到一预测图像中，如果有的话，在路径2640产生解码画面。
为获得任意形状图像和视频物体的更高质量和更有效的编码，所公开的方法处理非平衡树而不用附加任何额外开销，即不用占用宝贵比特资源来通知解码器非平衡树的结构。本方法结合了一个有效的映射方法，而该映射方法可与任何基于子波树的编码方案，包括修剪树编码方法，相结合使用。
这样，相对于上面的编码器2400的解码器2600就全部描述完了。然而，应理解，对应于编码器100，900，1000，1100和1200的解码器也可以与用于上述编码器2400中的相似方法来实现。就是说，用相应的逆处理步骤对编码信号进行解码，产生原始输入图像。
本发明还包括一个用DC/AC表并预测的方法。在ZTE编码方法中，在一个熵编码器中，如图1中的熵编码器114，用一系列表来对有效符号编码。
更明确地说，一个熵编码器用三个不同的列表“TYPE”、“VALZ”和“VALNZ”，其中，表TYPE(有效性映射)用来对每个子波系数的有效符号编码，表VALNZ用来对具有符号VZTR的子波系数值或位于树叶上的非零值的子波系数值进行编码，而表VALZ用来对剩下的非零子波系数值编码。子波树的所有频带共享这些表。
简而言之，熵(算术)编码器用这些表来收集统计量，从而深入了解并揭示系数值范围以及它们相对于其它系数值的位置的趋势。这样的信息可使算术编码器提高编码效率，例如，用较少比特的分配符号来表示经常遇到的类型或系数值。
在本发明中，包括了两个附加表，来表述子波树中特殊的频带，更明确地说，用一个“DC”表来自适应地更新LL频带(如图21中所示频带1)中子波系数的分布。另外，用一个“AC”表来自适应地更新HL，LH，和HH频带(如图21中所示的频带2-4)中的子波系数的分布。剩下的频带采用前面讨论过的两个表，即表VALZ和VALNZ。表TYPE通常用于整个子波树。
在各低分辨率频带中使用单独列表的前提是，这些频带的子波系数分布与其它分辨率频带的子波系数分布明显不同。
在第二个实施例中，对剩下的频带采用附加表。明确地说，用一个单独列表AC2来自适应地更新图21中所示的频带5-7的子波系数分布。用一个单独列表AC3来自适应地更新图21中所示的频带8-10的子波系数分布，以此类推。通常，对每个子波变换分辨率分配一个单独列表。
在第三个实施例中，对于DC频带(图21中的频带1)，认为系数类型都是“数值”(非零)。这样，这一频带中的系数的符号不被编码，只有系数值被编码，因此，进一步提高了编码效率。
本发明还包括一种改善LL频带系数编码的方法，它采用一种后向预测方法。参考图22，若a，b，c和x是LL频带的四个非零子波系数，则用x项为一差值编码，如下：
若|a-b|＜|a-c|，则编码(x-c)             (1)
否则编码(x-b)
接下来，解码器计算x值，如下：
若|a-b|＜|a-c|，则x＝value+c           (2)
否则x＝value+b其中，“value”是解码器接收到的值。简而言之，等式(1)表示若abs(a-b)＜abs(a-c)，则x就接近c(一个水平系数)，否则，x就接近b(一个垂直系数)。这样，此方法不需要传输比特(额外开销)去描述预测所基于的方向。
本发明还包括一种提供空间分级修剪树编码的方法。该方法使用一种宽度优先或频带优先的扫描次序。即，先编码低低频带的子波系数，然后编码其它低分辨率频带的系数。接下来，一个较高分辨率的系数被编码并放入位流中，如图23所示。位流中各部分(数1-10)相应于图21所示各频带。这种方法继续下去直到最后高高频带的各系数被编码并放入位流。
简言之，每一分辨率分配或占用位流中专门的一频带。因此，位流的部分解码可提供低分辨率的解码图像。即，通过用一部分逆子波变换便可获得一低分辨率图像。这一方法简化了低分辨率的解码计算复杂性。
而且，在图像编码过程中，可以控制仅仅一个分辨率下的位速率。为了在任意位速率的各种分辨率下进行编码，对每个分辨率必须分配不同的量化步长(量化器)。因此，对任何N级子波变换，编码器必须定义大小为N的量化步长。
图27描述了本发明的编码系统2700和解码系统2705。编码系统2700包括通用目的计算机2710和各种输入/输出装置2720。通用目的计算机包括中央处理单元(CPU)2712、存储器2714以及用来接收和编码图像序列的编码器2716。
在一个优选实施例中，编码器2716简单地为前面讨论过的编码器100，编码器900，编码器1000，编码器1100，编码器1200和/或编码器2400。编码器2716可以是通过通信信道与CPU 2712相连的物理装置。或者，编码器2716也可以用应用软件来表示，该软件由存储装置如磁盘或光盘装载，并驻留于计算机存储器2714中。这样本发明的编码器100，编码器900，编码器1000，编码器1100，编码器1200和编码器2400可被存储在计算机可读介质中。
计算机2710可与一系列输入输出设备2720相连，例如键盘，鼠标，数码相机，便携式摄录机，视频监视器，各种类型的成像装置或存储装置，包括但不局限于磁带驱动器，软盘驱动器，硬盘驱动器，或光盘驱动器。输入设备用来提供输入给计算机以产生编码视频位流，或者从存储装置或成像装置接收视频图像序列。
编码系统通过通信信道2750与解码系统相连。本发明对通信信道类型没有限制。
解码系统2705包括通用计算机2730和各种输入/输出设备2740。通用计算机包括中央处理单元(CPU)2732、存储器2734和用来接收编码的图像序列并对其解码的解码器2736。
在优选实施例中，解码器2736简单地为前面讨论过的解码器2600或任何与上述编码器100，900，1000，1100和1200互补的解码器。解码器2736可为通过通信信道与CPU 2732相连的物理装置。或者，解码器2736也可用应用软件来表示，该软件由存储装置如磁盘或光盘装载，并驻留于计算机的存储器2734中。这样，本发明的解码器2600以及任何与编码器100，900，1000，1100和1200相对应的解码器可被存储在计算机可读介质中。
计算机2730可与一系列输入输出设备2740相连，如键盘，鼠标，视频监视器或各种类型的存储或分发图像的装置，这包括但不局限于磁带驱动器，软盘驱动器，硬盘驱动器或光盘驱动器。输入设备使计算机可以存储和分发解码后的视频图像序列。
尽管在此展示并详细讨论了采用本发明内容的不同实施例，但本领域普通技术人员可以容易地设计出许多仍采用这些内容的其它不同实施例。

Claims (11)

1.一种用于采用子波变换编码输入图像来产生子波树的方法，该子波树具有组成为父子关系的多个结点，所述方法包括步骤：
(a)为输入图像生成第一子波树，所述第一子波树是一个非平衡的子波树，具有多个系数，所述各系数分别与所述第一子波树的一个结点相对应；
(b)将所述第一子波树映射到第二子波树，所述第二子波树是一个平衡的子波树，它所具有的系数帧不同于所述第一子波树的系数帧；并且
(c)编码所述第二子波树的所述多个系数。
2.如权利要求1所述的方法，还包括以下步骤：
(b1)量化所述第二子波树的所述多个系数；并且
(b2)在编码步骤(c)之前给每一个所述量化后的系数分配一个符号；并且
其中，在所述编码步骤(c)中，根据所分配的符号编码所述第二子波树的所述多个量化后的系数。
3.一种用于采用子波变换编码输入图像来产生子波树的方法，该子波树具有组成为父子关系的多个结点，其中所述结点被组织为多个分辨层级，每个所述分辨层级具有一个或多个频带，所述方法包括步骤：
(a)为输入图像生成一子波树，所述子波树具有多个系数，所述各系数分别与所述子波树的一个结点相对应；并且
(b)采用编码一个或更多频带的与所述一个或更多频带相关的列表，来编码所述子波树的所述多个系数，其中所述频带相关的列表之一被用于对在每个所述分辨层级内的所有的AC频带编码。
4.一种用于采用子波变换编码输入图像来产生子波树的方法，该子波树具有组成为父子关系的多个结点，所述结点被组成多个频带，所述方法包括以下步骤：
(a)为输入图像生成一子波树，所述子波树具有多个系数，所述各系数分别与所述子波树的一个结点相对应；并且
(b)采用一差值编码所述子波树的多个系数，其中所述差值是在相邻的系数值之间的差。
5.如权利要求4所述的方法，其中，所述差值按下面关系被编码：
如果|a-b|＜|a-c|，则编码x-c，
否则，编码x-b
其中a，b，c和x是均在一个所述频带中的四个子波系数。
6.一种对下述信号进行解码的方法，该信号携带有采用子波变换进行编码以生成子波树的图像，该子波树具有组成为父子关系的多个结点，所述方法包括以下步骤：
a)从该信号中生成第一子波树，所述第一子波树是一个非平衡子波树，具有多个系数，所述各系数分别与所述第一子波树的一个结点相对应；
b)将所述第一子波树映射到第二子波树，所述第二子波树是一个平衡子波树，它所具有的系数帧不同于所述第一子波树的系数帧；并且
c)采用所述第二子波树来生成该图像。
7.一种用于采用子波变换编码输入图像来生成子波树的装置，该子波树具有组成为父子关系的多个结点，所述装置包括：
子波树生成器，用于为输入图像生成第一子波树，所述第一子波树是一个非平衡子波树，具有多个系数，所述各系数分别与所述第一子波树的一个结点相对应；
子波树映射器，连接到所述子波树生成器，用于将第一子波树映射到第二子波树，所述第二子波树是一个平衡子波树，它所具有的系数帧不同于所述第一子波树的系数帧；以及
编码器，连接到所述子波映射器，用于编码所述第二子波树的所述多个系数。
8.如权利要求7所述的装置，还包括：
量化器，连接到所述子波树映射器，用于量化所述第二子波树的所述多个系数；以及
符号分配器，连接到所述量化器和所述编码器，用于分配一个符号给每个量化后的系数，其中，所述第二子波树的量化后的系数是根据所分配的符号被编码的。
9.一种用于采用子波变换编码和解码输入图像来生成子波树的信号处理系统，该子波树具有组成为父子关系的多个结点，所述系统包括：
编码部，包括：
子波树生成器，用于为输入图像生成第一子波树，所述第一子波树是一个非平衡子波树，具有多个系数，所述各系数分别与所述第一子波树的一个结点相对应；
子波树映射器，连接到所述子波树生成器，用于将所述第一子波树映射到第二子波树，所述第二子波树是一个平衡子波树，它所具有的系数帧不同于所述第一子波树的系数帧；和
编码器，连接到所述子波映射器，用于编码所述第二子波树的所述多个系数；以及
解码部，连接到所述编码部，所述解码部包括：
解码器，用于从所述信号中解码多个系数，所述各系数分别与所述第三平衡子波树的一个结点相对应；
子波树映射器，连接到所述解码器，用于将所述第三子波树映射到第四子波树，所述第四子波树是一个非平衡子波树，它所具有的系数帧不同于所述第三子波树的系数帧；和
逆变换部，连接到所述子波树映射器，用于将所述第二子波树变换为所述图像。
10.如权利要求3所述的方法，其中，采用DC表编码所述多个频带中的LL频带。
11.如权利要求3所述的方法，其中，采用AC表编码所述多个频带中的HL、LH和HH频带。
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