CN1926883A - 使用感兴趣区域的视频/图像编码方法和系统 - Google Patents

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Abstract

提供了一种用于使用感兴趣区域(ROI)压缩视频/图像的方法和装置，其在基于小波的可分级视频/图像编码期间仅允许在单个帧中强调特定区域。该方法包括：通过对输入图像执行小波变换而生成小波系数；根据小波系数之间的空间相关性而在小波块中重新排列小波系数；以及在每个小波块中对小波系数进行量化。根据该方法和装置，可以显著降低当将图像分割为块以及使用ROI方法时出现的块效应。

Description

使用感兴趣区域的视频/图像编码方法和系统
技术领域
本发明涉及一种视频压缩，特别涉及一种在基于小波的可分级(scalability)的视频/图像编码期间在单个帧内仅允许特定区域被强调的感兴趣区域(region-of-interest，ROI)方法。
背景技术
随着包括因特网的信息通信技术的发展，视频通信和文本与语音通信已经取得了实质性的增长。传统的文本通信不能满足用户的各种需求，因此能够提供诸如文本、画面和音乐的各种类型信息的多媒体服务得到了增长。因为多媒体数据量通常较大，所以多媒体数据需要大容量的存储媒体和较宽的带宽以便传输。因此，需要压缩编码方法来发送包括文本、视频和音频的多媒体数据。
数据压缩的基本原理在于除去数据冗余。可以通过除去空间冗余(其中在图像中重复相同的色彩或物体)、时间冗余(其中在运动图像中的相邻帧之间存在少量改变或在音频中重复相同的语音)或考虑人们视觉和感觉的心理视觉冗余而对数据进行压缩，其对于高频不敏感。
大多数视频编码标准基于运动补偿/估计编码。使用基于运动补偿的时间域滤波来去除时间冗余，而使用空间变换来去除空间冗余。
需要传输介质来发送在去除数据冗余后生成的多媒体数据。传输性能依赖于传输媒体而不同。当前使用的传输媒体具有各种传输速率。例如，超高速率通信网络每秒钟可以发送几十兆比特的数据。而移动通信网络具有每秒384k比特的传输速率。
为了支持具有各种速度的传输媒体或者以适合于传输环境的速率发送多媒体数据，具有可分级性的数据编码方法可适合于多媒体环境。
可分级性表示使得解码器或预解码器根据诸如比特率、误差率和系统资源的条件来对单个压缩的比特流进行部分解码的特性。解码器或预解码器可以仅使用已经根据具有可分级性的方法进行编码的比特流的一部分来重构具有不同的画面质量、分辨率或帧速率的多媒体序列。
在运动图像专家组-21(MPEG-21)第13部分中，可分级视频编码正在标准化过程中。基于小波的空间变换方法被认为是标准可分级视频编码最强有力的候选。对于静止图像(此后称之为图像)来说，已经在实践中使用了联合图像专家组-2000(JPEG-2000)的基于小波的可分级图像编码方法。
只有少数的传统基于小波的视频/图像编码方法已经使能了感兴趣区域(ROI)功能。然而，诸如JPEG-2000的基于小波的图像编码使用铺瓦(tiling)方式的ROI功能。因此，对于空间变换，使用JPEG-2000的视频编码器可以被认为使用了ROI功能。
图1示意性地解释了传统可分级视频/图像编码系统的整体结构。编码器100可以被认为是视频/图像压缩装置，解码器200可以被认为是视频/图像解压缩装置。
编码器100对输入的视频/图像10进行编码，从而生成比特流20。
预解码器150可以根据提取条件，通过对从编码器100接收的比特流20进行不同分割而提取不同的比特流25，所述编码条件诸如比特率、分辨率或帧速率，其涉及与解码器200的通信环境或解码器200的机械性能有关。
解码器200根据所提取的比特流25而重构输出视频/图像30。可以由解码器200代替预解码器150来执行根据提取条件的比特流的提取，或者可以由解码器200和预解码器150二者共同执行。
图2解释了在JPEG-2000中使用的传统的铺瓦方法。
如图2所示，在铺瓦处理中，输入图像被划分为预定数量(例如，5×4)的瓦片。然后，对每一瓦片执行小波变换，从而生成小波系数。对小波系数执行嵌入量化，从而生成压缩的比特流。嵌入式零树小波(EZW)算法、多级树集合分裂(SPIHT)或嵌入式零块编码(EZBC)被用于嵌入量化。
图3是基于小波的可分级视频编码方法的流程图，其中，使用图2中所示的铺瓦方法对运动补偿残留进行压缩。
在步骤S110中，对输入的视频10执行运动估计。在步骤S120，使用从运动估计获得的运动矢量来执行时域滤波。在步骤S130，空间域(即由时域滤波导致的运动补偿残留帧)被分为多个瓦片或块T0，T1，...，Tn-1，Tn。
然后，在步骤S140到S143，对瓦片T0到Tn分别执行小波变换。对小波变换生成的小波系数进行分别量化，从而在步骤S150到S153生成比特流。在步骤S160中，将所生成的比特流组合成单个比特流20。
可以为关于每个瓦片生成的每个比特流分配适当数量的比特。当比特被适当地分配到图像内容时，可以提高整体性能。此外，当对特定瓦片分配更多的比特时，可以更好地改善ROI的质量。
发明内容
技术问题
传统的铺瓦方法主要有三个问题。
首先，因为对瓦片进行单独编码，所以在重构期间，在瓦片之中的边界上显著出现块效应。第二，因为没有利用瓦片之间的相似性，所以整体性能变差。第三，因为对于较小的瓦片来说小波变换并非有效，因此当瓦片尺寸较小时，性能变差。
技术方案
本发明提供了一种能够在基于小波对输入图像进行编码的方法中，在小波域中使用感兴趣区域(ROI)的方法和系统，从而改进了空间域中的传统铺瓦方法。
本发明也提供了一种用于使能ROI并缓解边界上的块效应的方法和系统。
根据本发明的一个方面，提供了一种压缩视频/图像的方法，包括：通过对输入图像执行小波变换而生成小波系数；根据小波系数之间的空间相关性而在小波块中重新排列小波系数；以及在每个小波块中对小波系数进行量化。
根据本发明的另一方面，提供了一种解压缩视频/图像的方法，包括：使用输入的比特流，根据空间相关性而获得在小波块中排列的小波系数；对单个的整体图像中的小波系数进行重新排列；以及对重新排列的小波系数进行变换，以在空间域中重构图像。
根据本发明的再一个方面，提供了一种压缩视频/图像的装置，包括：小波变换单元，用于通过对输入图像执行小波变换而生成小波系数；像素分组单元，用于根据小波系数之间的空间相关性而在小波块中重新排列小波系数；以及嵌入量化单元，用于对每个小波块中的小波系数进行量化。
根据本发明的还一个方面，提供了一种解压缩视频/图像的装置，包括：逆嵌入量化单元，用于使用输入的比特流，根据空间相关性而获得在小波块中排列的小波系数；逆像素分组单元，用于对在单个的整体图像中的小波块中排列的小波系数进行重新排列；以及逆小波变换单元，用于对重新排列的小波系数进行变换，以在空间域中重构图像。
附图说明
通过下面参照附图详细描述本发明的示意性实施例，本发明的上述和其他特征和优点将变得更加明显，其中：
图1是传统可分级视频/图像编码系统的整体结构的示意性概念图；
图2解释了在联合图像专家组-2000(JPEG-2000)中使用的传统铺瓦方法；
图3是其中使用传统铺瓦方法对运动补偿残留进行压缩的基于小波的可分级视频编码方法的流程图；
图4是根据本发明的实施例的编码器的框图；
图5解释了用于使用小波变换将输入图像或帧分解为子区的过程的示例；
图6是根据本发明的实施例的铺瓦处理的示意性概念图；
图7解释了像素分组的示例；
图8是根据本发明的实施例的预解码器的框图；
图9是根据本发明的实施例的解码器的框图；
图10是根据本发明的实施例的编码方法的流程图；
图11根据本发明的实施例的使用感兴趣区域(ROI)的方法的流程图；
图12是根据本发明的实施例的解码方法的流程图；
图13是传统嵌入量化的流程图；
图14是根据本发明的实施例的嵌入量化(即，在图10中所示的S250到S253)的流程图；以及
图15是根据本发明的实施例的用于执行编码、预解码或解码方法的系统的框图。
具体实施方式
在说明书全文中，术语“视频”表示运动画面，术语“图像”表示静止画面。术语“视频/图像”包括视频和图像。
现在将参照附图描述本发明的示意性实施例。然而，本发明可以以许多不同的形式实现，且不应将其理解为受限于这里所述的实施例。进一步，提供这些实施例以使得对于本领域技术人员来说，本公开是全面而完整的且全面涵盖了本发明的各种示意性实施例的范围。仅由所附的权利要求书来限定本发明的范围。在该说明书和附图中，类似的附图标记指代类似的元件。
图4是根据本发明实施例的编码器300的框图。编码器300包括划分单元301、运动估计单元302、时域滤波单元303、小波变换单元304、像素分组单元305、嵌入量化单元306以及比特流组合单元307。
划分单元301将输入视频10划分为基本编码单位，即画面组(GOP)。
运动估计单元302对每个GOP内包括的帧执行运动估计，从而得到运动矢量。可以使用诸如多级可变尺寸块匹配(HVSBM)的多级方法来实现运动估计。
时域滤波单元303使用运动估计单元302所获得的运动矢量在时间方向上将帧分解为低频和高频帧，从而降低时间冗余。
例如，将帧的平均值定义为低频分量，将两帧之间差的一半定义为高频分量。以GOP为单位对帧进行分解。可以通过比较两个帧中相同位置上的像素来将帧分解为低频和高频帧，而无需使用运动矢量。然而，不使用运动矢量的方法在降低时间冗余上没有使用运动矢量的方法有效。
换句话说，当第一帧的部分移动到第二帧时，可以用运动矢量来表示运动量。由于通过运动矢量来移动第一帧的部分，所以将第一帧的部分与相同位置的第二帧的部分进行比较，也就是说，对时间域运动进行了补偿。此后，将第一和第二帧分解为低频和高频帧。
可以使用运动补偿时域滤波(MCTF)进行时域滤波。
小波变换单元304对由时域滤波单元303去除了时间冗余的帧执行小波变换，从而将所述帧分解为低频和高频子区，从而得到对于各个低频和高频子区的小波系数。
图5解释了使用小波变换将输入图像或帧分解为子区的过程的示例。在两级中执行分解，即级别1和级别2。
分别存在三种类型的高频子区：水平、垂直和对角线方向。将低频子区、即在水平和垂直方向上都具有低频的子区表示为“LL”。三类高频子区、即水平高频子区、垂直高频子区以及水平和垂直高频子区分别表示为“LH”、“HL”和“HH”。对于低频子区再次进行分解。在图5中，括号中的数字表示小波变换级别。
返回参照图4，像素分组单元305根据空间相关性，对小波系数(或像素)进行重新排列，所述小波系数是在使用小波变换从输入图像中去除了空间冗余后获得的，从而生成预定数量的小波块。
与其中在空间域中对输入图像进行分割的、诸如JPEG-2000的传统技术不同，在本发明的示意性实施例中，对输入首先进行小波变换，然后将在小波域中具有空间相关性的像素分组到单个组中。通过与像素对应而分别重新排列小波系数来实现对像素的分组和重新排列。
其中将相关像素归为一组的组称为小波块(WB)。小波块用于在例如基于小波的视频编码中实现空间可分级性。
图7解释了像素分组的例子。在小波变换期间，小波块基本地通过如下进行构造：通过将单个像素集中于L区(例如，LL(3))并将与该单个像素具有相关性的像素集中于其他区中。当小波的级数是“n”时，ROI具有2n×2n个像素的尺寸。
当ROI较小时，可以实现详细的ROI控制，但是使用了太多的小波块，从而可能降低处理速度。为了克服这个问题，可以通过将多个像素集中到L区中来构造小波块。
换句话说，可以通过将多个像素中的相关的像素集中到L区(通常具有2×2、4×4或8×8的尺寸)而构造小波块。在这种情况下，与其中通过将一个像素集中到L区中并将相关像素集中到其他区中而构造小波块的情况相比，ROI不能被详细地设计。然而，可以减少小波块的数量，并能根据应用领域来适当地确定小波块的数量。
此后，将作为用于寻找具有空间相关性的像素的参照的L区中的至少一个像素称为“基本单位”。可以通过调节这样的基本单位的尺寸来不同地调节小波块的尺寸。
在空间域中，小波块对应于单个瓦片(或块)。然而，这种对应是不精确的，作为考虑瓦片边界周围的像素的空间相似性而执行的小波变换的结果，小波块具有相同的含义。
换句话说，因为小波变换在空间上提供了比空间域上更平滑的系数，所以与在铺瓦方法中不同，因为不同数量的比特而出现的块效应被分配给小波域中出现的每个小波块。因此，最后通过逆小波变换由解码器重构的图像不具有块效应，而是具有振铃(ringing)效应。从主观画面质量来看，具有振铃效应比具有块效应相对而言要好得多。
返回参照图7，除了包括基本单位的L区以外，在子区中作为基本单位的相同的相对位置上的像素与L区中的基本单位具有空间相关性。在图7中，将具有空间相关性的部分标示为斜线或方格图案。小波块WB0是基本单位和与基本单位具有空间相关性的部分的重新排列的集合。因此，如果对小波块WB0执行逆小波变换，则在空间域中与WB0对应的部分(左上部分1/16的区域)的图像可以被重构。
返回参照图4，嵌入量化单元306对在每个小波块中由像素分组单元305重新排列的小波系数执行嵌入量化。
嵌入式零树小波(EZW)算法、多级树集合分裂(SPIHT)或嵌入式零块编码(EZBC)可以被用于对每个小波块中的小波系数执行嵌入量化。因为这些用于嵌入量化的方法允许在本发明中使用的小波域中像素之间的空间关系被很好地利用，所以他们适合用于在本发明中执行的嵌入量化。
像素之间的空间关系被以树形描述。使用如下事实可以实现有效的编码，即：当树的根为0时，树的孩子为0的概率较高。当正在对与L区中的像素相关的像素进行扫描时，执行该算法。
为了实现可分级性，如下所述来执行嵌入量化：仅对具有比预定阈值大的值的像素进行编码，并且在编码完成之后要小于预定阈值，且重复该编码处理。
比特流组合单元307将嵌入量化单元306对于各个小波块生成的比特流组合为单个比特流20。
本发明可以被用于静止画面(即图像)和运动画面(即视频)。小波变换单元304、像素分组单元305、嵌入量化单元306和比特流组合单元307可以以与处理输入视频10相同的方式对输入图像15进行处理，从而生成比特流20。
图8是根据本发明的实施例的预解码器的框图。
即使当编码器300已经执行编码而没有考虑ROI时，预解码器350或代码转换机可以通过指派ROI或向ROI分配比其他区域更多的比特而生成新的比特流。实际上，通过对每个小波块截短比特流而实现新的比特流的生成。
预解码器350包括比特流分解单元351、比特率分配单元352、比特流提取单元353和比特流组合单元354。
比特流分解单元351将从编码器300接收的比特流20分解为对于各个小波块的比特流。
比特率分配单元352将比特率分配给每个分解的比特流。对于该操作，比特率分配单元352确定关于整个帧的目标比特率，并向被确定为比其他部分更重要的部分分配更高的比特率，使得所分配的比特率的总和变为目标比特率。
比特流提取单元353根据所分配的比特率截短比特流，从而提取新的比特流。
比特流组合单元354将比特流提取单元353提取的新的比特流组合为单个比特流25。
图9是根据本发明的实施例的解码器的框图。解码器400包括比特流分解单元410、逆嵌入量化单元420、像素分组单元430、逆小波变换单元440和逆时域滤波单元450。
除了用于获得运动矢量的运动估计操作之外，解码器400以与编码器300的操作相反的次序进行操作。解码器400可以仅仅接收和使用编码器300的运动估计单元302通过运动估计而得到的运动适量。因此，在逆次序中，不存在与运动估计对应的处理。
比特流分解单元410将从预解码器350接收的比特流25分解为对于各个小波块的比特流。对于直接从编码器300接收的比特流20，解码器400也执行与预解码器350对通过用于指派ROI的比特分配而生成的比特流25执行的操作相同的操作。
逆嵌入量化单元420执行与编码器300的嵌入量化单元306相反次序的操作。换句话说，在整个图像中重新排列以小波块为单位排列的小波系数。以与图6中所示的重新排列的次序相反的次序来执行该重建。
逆小波变换单元440对重新排列的小波系数进行变换，以在空间域中重构图像。在变换期间，根据逆小波变换对与每个GOP对应的小波系数进行变换，从而生成经时域(temporarily)滤波的帧。
逆时域滤波单元450使用逆小波变换单元440生成的帧和编码器300生成的运动矢量执行逆时域滤波，从而生成最后的输出视频30。
本发明的解码器可以被用于图像和视频。比特流分解单元410、逆嵌入量化单元420、像素分组单元430、逆小波变换单元440可以以与处理视频的比特流25相同的方式来处理从预解码器350接收的图像的比特流25，从而生成输出图像35。
在图4、8和9中所示的实施例中，单独实现编码器300、预解码器350和解码器400。然而，本发明不限于此，对于本领域技术人员来说明显的是，编码器300可以包括预解码器350，或者解码器400可以包括预解码器350。
图10是根据本发明的实施例的编码方法的流程图。
在步骤S210中，运动估计单元302对输入视频10执行运动估计，从而生成运动矢量。
在步骤S220中，时域滤波用于使用运动矢量，通过将帧分解为时间域方向上的低频和高频帧而去除时间冗余。
接下来，在步骤S230中，通过将其中已经去除了时间冗余的每个帧划分为低频和高频子区，并得到对于各个低频和高频子区的小波系数而执行小波变换。
在步骤S240中，通过根据空间相关性在小波块中对小波系数进行重新排列而执行像素分组，所述小波系数是通过去除空间冗余的小波变换而得到的。
在步骤S250到S253中，对每个小波块执行嵌入量化，从而为各个小波块生成比特流。稍后将参照图14详细描述嵌入量化。
最后，在步骤S260，将为各个小波块生成的比特流组合为单个比特流。
图10中所示的编码方法不限于运动画面，即视频。可以对输入图像15(即输入的静止画面)执行步骤S230到S260，从而生成静止画面的比特流20。
图11是根据本发明的实施例的在预解码器中使用ROI的方法的流程图。
在步骤S310，将从编码器300接收的比特流20分解为对于各个小波块的比特流。
在步骤S320到S323，为分解的比特流(即小波块WB)分别分配比特率。为了分配比特率，要确定目标比特率，并且向被确定为比其他部分更重要的部分分配更高的比特率，以使得所分配的比特率的总和为目标比特率。
接下来，在步骤S330到S333，根据所分配的比特率截短比特流，从而提取新的比特流。
然后，在步骤S340，将所提取的新的比特流组合为单个比特流25。
图12是根据本发明的实施例的解码方法的流程图。
在步骤S410中，将从预解码器350接收的比特流25分解为对于各个小波块的比特流。
在步骤S420到S423，对所分解的比特流单独执行逆嵌入量化，从而获得在小波块WB上排列的小波系数。
在步骤S430，通过对在小波块上排列的小波系数进行重新排列而执行逆像素分组，从而为单个的整个图像重建小波系数。
在步骤S440，对在整个图像上重新排列的小波系数执行逆小波变换，从而在空间域上重建一帧。
在步骤S450，使用从编码器300接收的重建的帧和运动矢量来执行逆时域滤波，从而生成最后的输出视频30。
当比特流25涉及图像信息而不是视频信息时，对比特流25执行步骤S410到S440，从而生成输出图像35。
图13是传统嵌入量化的流程图。传统的嵌入量化包括EZW、SPIHT、EZBC等。这些方法使用零树或零块。
在步骤S11中确定初始阈值。然后，在步骤S12，对L区中与单个像素具有空间相关性的像素进行扫描，且只对具有大于阈值的值的像素进行编码。应当注意，在小波域中的像素值表示小波系数。
然后，对L区中对另一像素具有空间相关性的像素重复步骤S12。这样，重复步骤S12，直到在步骤S13中处理了所有像素。接下来，在步骤S15中将阈值除以2，重复步骤S12到S14。当在步骤S14中阈值为0时，嵌入量化结束。
图14是根据本发明的实施例的嵌入量化(即图10中所示的S250到S253)的流程图。
在本发明中，如图7所示使用对于L区中像素的空间相关性，因此，可以容易地使用传统算法。换句话说，当阈值逐渐减小时，对一个小波块(即与基本单位具有空间相关性的分组的像素)执行编码，当阈值变为0时，对另一个小波块进行处理。如上所述，在本发明中使用了诸如EZW、EZBC或SPIHT的传统的嵌入量化，因此可以向图像编码方法中添加ROI功能。
在图14中解释了传统嵌入量化和本发明所使用的嵌入量化之间的差别。参照图14，在步骤S21中确定初始阈值。然后，在步骤S22中，对一个小波块中存在的像素(即，与L区中的基本单位具有空间相关性的像素)进行扫描，仅对具有比阈值大的值的像素进行编码。然后，在步骤S24中，将阈值除以2，并重复步骤S22。当在步骤S23中阈值变为0时，对另一个小波块执行步骤S22到S24，直到阈值变为0。这样，重复步骤S22到S24，直到在步骤S25中对所有小波块都进行了处理。
图15是根据本发明的实施例用于执行编码、预解码或解码方法的系统的框图。该系统可以是电视机(TV)、机顶盒、桌上电脑、膝上电脑或掌上电脑、个人数字助理(PDA)、或视频或图像存储装置(例如，录像机(VCR)或数字视频录像机(DVR))。另外，该系统可以是上述装置的组合或上述装置之一(其中该装置包括其中的另一装置的一部分)。该系统包括至少一个视频/图像源510、至少一个输入/输出单元520、处理器540、存储器550和显示单元530。
所述视频/图像源510可以是TV接收器、VCR或其他视频/图像存储装置。视频/图像源510可以表示至少一个网络连接，用于使用因特网、广域网(WAN)、局域网(LAN)、地面广播系统、有线网络、卫星通信网络、无线网络、电话网络等从服务器接收视频或图像。另外，视频/图像源510可以是网络的组合，或者是包括所述网络中的另一网络的一部分的一个网络。
输入/输出单元520、处理器540和存储器550通过通信介质560彼此通信。通信介质560可以是通信总线、通信网络或至少一个内部连接电路。从视频/图像源510接收的输入视频/图像数据可以被处理器540使用存储在存储器550中的至少一个软件程序来处理，或者其可以被处理器540执行，以生成提供给显示单元530的输出视频/图像。
具体而言，存储器550中存储的软件程序包括可分级的基于小波的CODEC(多媒体数字信号编解码器)，用于执行本发明的方法。该CODEC可以被存储在存储器550中，可以被从诸如致密盘只读存储器(CD-ROM)或软盘的存储介质中读取，或者可以通过各类网络从预定服务器上下载。
工业实用性
根据本发明的示意性实施例，可以显著降低当将图像分割为块以及使用ROI功能时出现的块效应。
另外，因为可以适当利用作为小波变换的特性的空间相似性，所以可以最小化由于ROI功能导致的性能损耗。
另外，因为首先对整个图像执行小波变换，然后对图像的分割块应用ROI功能，所以可以解决当所分割的块的尺寸减小时小波变换的效率也降低的传统问题。
虽然参照附图仅示出和描述了本发明的几个实施例，但是本领域技术人员应当明白，在不背离本发明的特征和精神的情况下，可以对这些元素做出更改。因此，应当明白，提供上述实施例仅仅是出于描述的角度，而不是为了对本发明的范围作任何限制。

Claims (28)

1.一种用于压缩视频或图像的方法，包括：
通过对输入图像执行小波变换而生成小波系数；
根据小波系数之间的空间相关性而在小波块中重新排列小波系数；以及
在每个小波块中对小波系数进行量化。
2.如权利要求1所述的方法，其中，所述视频或图像是静止画面。
3.如权利要求1所述的方法，其中，所述输入图像是从输入视频中去除了时间冗余而得到的帧。
4.如权利要求1所述的方法，其中，所述视频或图像是运动画面。
5.如权利要求1所述的方法，还包括根据每个小波块的重要程度向各个小波块分配不同的比特率。
6.如权利要求5所述的方法，其中，分配所述不同的比特率，以使得所分配的比特率总和变为目标比特率。
7.如权利要求5所述的方法，其中，基于与每个小波块对应的图像的复杂性而确定重要程度。
8.如权利要求1所述的方法，其中，重新排列小波系数包括：
在小波变换之后生成的子区中的最低的L区内选择预定数量的像素作为基本单位；以及
在小波块中对与每个基本单位具有空间相关性的小波系数进行重新排列。
9.如权利要求8所述的方法，其中，所述预定数量的像素是一个。
10.如权利要求1所述的方法，其中，使用嵌入量化来执行量化。
11.如权利要求10所述的方法，其中，对小波系数进行量化包括：
确定初始阈值；以及
对小波块中的所有小波系数进行扫描，且对大于初始阈值的小波系数进行编码。
12.如权利要求11所述的方法，其中，对小波系数进行量化还包括将初始阈值除以2，并使用进行了除法之后得到的新的阈值重复扫描和编码。
13.一种用于解压缩视频或图像的方法，包括：
使用输入的比特流，根据空间相关性而获得在小波块中排列的小波系数；
对单个的整体图像中的小波系数进行重新排列；以及
对重新排列的小波系数进行变换，以在空间域中重构图像。
14.如权利要求13所述的方法，还包括通过使用重构图像和运动矢量执行逆时域滤波而生成输出图像。
15.如权利要求13所述的方法，其中，所述视频或图像是静止画面。
16.如权利要求13所述的方法，其中，所述视频或图像是运动画面。
17.如权利要求13所述的方法，还包括在获得小波系数之前，通过根据每个小波块的重要程度向比特流中的小波块分配不同的比特率而生成输入比特流。
18.一种用于压缩视频或图像的装置，包括：
小波变换单元，用于通过对输入图像执行小波变换而生成小波系数；
像素分组单元，用于根据小波系数之间的空间相关性而在小波块中重新排列小波系数；以及
嵌入量化单元，用于对每个小波块中的小波系数进行量化。
19.如权利要求18所述的装置，其中，所述输入图像是从输入视频中去除了时间冗余而得到的帧。
20.如权利要求18所述的装置，还包括比特率分配单元，用于根据每个小波块的重要程度向各个小波块分配不同的比特率。
21.如权利要求20所述的装置，其中，所述比特率分配单元分配不同的比特率，以使得所分配的比特率总和变为目标比特率。
22.如权利要求20所述的装置，其中，基于与每个小波块对应的图像的复杂性而确定重要程度。
23.如权利要求18所述的装置，其中，所述像素分组单元在小波变换之后生成的子区中的最低的L区内选择预定数量的像素作为基本单位，并在小波块中对与每个基本单位具有空间相关性的小波系数进行重新排列。
24.如权利要求18所述的装置，其中，嵌入量化单元确定初始阈值，对小波块中的所有小波系数进行扫描，且对大于初始阈值的小波系数进行编码。
25.一种用于解压缩视频或图像的装置，包括：
逆嵌入量化单元，用于使用输入的比特流，根据空间相关性而获得在小波块中排列的小波系数；
逆像素分组单元，用于对在单个的整体图像中的小波块中排列的小波系数进行重新排列；以及
逆小波变换单元，用于对重新排列的小波系数进行变换，以在空间域中重构图像。
26.如权利要求25所述的装置，还包括逆时域滤波单元，用于通过使用重构图像和运动矢量执行逆时域滤波而生成输出图像。
27.如权利要求25所述的装置，还包括比特率分配单元，用于通过根据每个小波块的重要程度向预定比特流中的小波块分配不同的比特率而生成输入比特流。
28.一种其中记录有计算机可读程序的记录介质，该程序用于执行压缩视频或图像的方法，所述方法包括：
通过对输入图像执行小波变换而生成小波系数；
根据小波系数之间的空间相关性而在小波块中重新排列小波系数；以及
在每个小波块中对小波系数进行量化。
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