JP2005527911A5 - - Google Patents

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例外を処理する方法であって、
演算処理をループで行い、
前記演算処理をループで行う間に、前記例外を識別し、
前記演算処理をループで行う間に、前記例外を格納し、
前記例外を前記ループから分けて処理することを特徴とする方法。 A method of handling exceptions,
Perform arithmetic processing in a loop,
While performing the arithmetic processing in a loop, identify the exception,
While performing the arithmetic processing in a loop, store the exception,
Processing the exception separately from the loop. 前記演算処理が、無効数字を含むことを特徴とする、請求項１記載の方法。   The method according to claim 1, wherein the arithmetic processing includes an invalid number. 前記計算に関する演算が、複数個のゼロを計数することを含むことを特徴とする、請求項２記載の方法。   The method of claim 2, wherein the computation-related operation includes counting a plurality of zeros. 前記計算に関する演算が、クリッピングとサチュレーティングの少なくとも一つを含むことを特徴とする、請求項１記載の方法。   The method according to claim 1, wherein the calculation-related operation includes at least one of clipping and saturating. 前記例外が、有効数字を含むことを特徴とする、請求項１記載の方法。   The method of claim 1, wherein the exception includes significant digits. 前記例外が、ゼロでないデータを含むことを特徴とする、請求項５記載の方法。   6. The method of claim 5, wherein the exception includes non-zero data. 前記演算処理を、変換モジュールを利用して少なくとも部分的に行うことを特徴とする、請求項１記載の方法。   The method according to claim 1, wherein the arithmetic processing is performed at least partially using a conversion module. 前記演算処理を、量子化モジュールを利用して少なくとも部分的に行うことを特徴とする、請求項１記載の方法。   The method according to claim 1, wherein the arithmetic processing is performed at least partially using a quantization module. 前記演算処理を、エントロピコードモジュールを利用して少なくとも部分的に行うことを特徴とする、請求項１記載の方法。   The method according to claim 1, wherein the arithmetic processing is performed at least partially using an entropy code module. 前記格納が、例外を処理するために要求される格納データを含むことを特徴とする、請求項１記載の方法。   The method of claim 1, wherein the storage includes storage data required to handle an exception. 前記処理を、データを圧縮するために実行することを特徴とする、請求項１記載の方法。   The method of claim 1, wherein the process is performed to compress data. 前記データを、逆相関変換を用いて圧縮することを特徴とする、請求項１１記載の方法。   The method of claim 11, wherein the data is compressed using inverse correlation transform. 前記データを、ウェーブレット変換を用いて圧縮することを特徴とする、請求項１１記載の方法。   The method of claim 11, wherein the data is compressed using a wavelet transform. 前記データを、離散的コサイン変換を用いて圧縮することを特徴とする、請求項１１記載の方法。   12. The method of claim 11, wherein the data is compressed using a discrete cosine transform. 例外を処理するコンピュータプログラムプロダクトであって、
演算処理をループで行うコンピュータコードと、
前記演算処理をループで行う間に、前記例外を識別するコンピュータコードと、
前記演算処理をループで行う間に、前記例外を格納するコンピュータコードと、
前記例外を前記ループから分けて処理するコンピュータコードとを具えることを特徴とするコンピュータプログラムプロダクト。 A computer program product for handling exceptions,
Computer code that performs arithmetic processing in a loop;
Computer code for identifying the exception while performing the arithmetic processing in a loop;
Computer code for storing the exception while performing the arithmetic processing in a loop;
Computer program product comprising computer code for processing the exception separately from the loop. 例外を処理するシステムであって、
変換モジュール、量子化モジュール及びエントロピコードモジュールからなる群から選択した少なくとも一つのデータ圧縮モジュールを具え、
前記少なくとも一つのデータ圧縮モジュールが、演算処理をループで行い、前記演算処理をループで行う間に、前記例外を識別し、前記演算処理をループで行う間に、前記例外を格納し、前記例外を前記ループから分けて処理するように適合されたことを特徴とするシステム。 A system for handling exceptions,
Comprising at least one data compression module selected from the group consisting of a transformation module, a quantization module and an entropy code module;
The at least one data compression module performs arithmetic processing in a loop, identifies the exception while performing the arithmetic processing in a loop, stores the exception while performing the arithmetic processing in a loop, and stores the exception Adapted to process separately from the loop. 可変モジュールを具えることを特徴とするコーダ。   A coder comprising a variable module. 前記モジュールが、圧縮アルゴリズムと関連した確率分布曲線の急勾配を反映することを特徴とする、請求項１７記載のコーダ。   The coder of claim 17, wherein the module reflects a steep slope of a probability distribution curve associated with a compression algorithm. 前記モジュールが、確率分布の負の指数を有することを特徴とする、請求項１８記載のコーダ。   19. A coder according to claim 18, characterized in that the module has a negative exponent of probability distribution. 前記確率分布がコーデックに適合することを特徴とする、請求項１８記載のコーダ。   19. A coder according to claim 18, characterized in that the probability distribution matches a codec. 前記コーデックが、所定のパフォーマンスレベルを与えられた、最小限の計算上の複雑性を利用するために設計されることを特徴とする、請求項１８記載のコーダ。   19. A coder according to claim 18, characterized in that the codec is designed to take advantage of minimal computational complexity given a predetermined performance level. 前記モジュールが、データの前回の一式のコンテキストに依存することを特徴とする、請求項１７記載のコーダ。   18. A coder according to claim 17, characterized in that the module relies on a previous set of contexts of data. 前記モジュールが、実行長の関数に従う増加を回避することを特徴とする、請求項１７記載のコーダ。   18. A coder according to claim 17, characterized in that the module avoids an increase according to a function of execution length. 前記実行長が、シーケンスで複数の同一ビットを有することを特徴とする、請求項２３記載のコーダ。   24. The coder according to claim 23, wherein the execution length comprises a plurality of identical bits in a sequence. 前記コーダが、エントロピコードを有することを特徴とする、請求項１７記載のコーダ。   The coder of claim 17, wherein the coder has an entropy code. 可変モジュールを具えることを特徴とするデコーダ。   A decoder comprising a variable module. 圧縮アルゴリズムと関連した確率分布曲線の急勾配を反映することを特徴とする、請求項２６記載のデコーダ。   27. The decoder according to claim 26, characterized by reflecting the steepness of the probability distribution curve associated with the compression algorithm. 前記モジュールが、確率分布の負の指数を有することを特徴とする、請求項２７記載のデコーダ。   28. The decoder of claim 27, wherein the module has a negative exponent of probability distribution. 前記確率分布がコーデックに適合することを特徴とする、請求項２７記載のデコーダ。   28. Decoder according to claim 27, characterized in that the probability distribution is adapted to a codec. 前記コーデックが、所定のパフォーマンスレベルを与えられた、最小限の計算上の複雑性を利用するために設計されることを特徴とする、請求項２７記載のデコーダ。   28. A decoder according to claim 27, characterized in that the codec is designed to take advantage of minimal computational complexity given a predetermined performance level. 前記モジュールが、データの前回の一式のコンテキストに依存することを特徴とする、請求項２６記載のデコーダ。   27. A decoder according to claim 26, characterized in that the module relies on a previous set of contexts of data. 前記モジュールが、実行長の関数に従う増加を回避することを特徴とする、請求項２６記載のデコーダ。   27. A decoder according to claim 26, characterized in that the module avoids an increase according to a function of execution length. 前記実行長が、シーケンスで複数の同一ビットを有することを特徴とする、請求項３２記載のデコーダ。   The decoder according to claim 32, wherein the execution length comprises a plurality of identical bits in a sequence. 前記デコーダが、エントロピコードを有することを特徴とする、請求項２６記載のコーダ。   27. The coder of claim 26, wherein the decoder comprises an entropy code. 圧縮アルゴリズムと関連した確率分布曲線の急勾配を反映し、かつ、実行長とともに増加しない可変モジュールを具えるコーデックを用いる方法。   A method using a codec that includes a variable module that reflects the steepness of a probability distribution curve associated with a compression algorithm and does not increase with execution length. ビデオデータを圧縮する方法であって、
予め設定された第一のレートでフレームのルミネセンスデータをアップデートし、
前記予め設定された第一のレート未満である予め設定された第二のレートでフレームのクロミナンスデータをアップデートすることを特徴とする方法。 A method of compressing video data,
Update the luminescence data of the frame at the first preset rate,
Updating the chrominance data of a frame at a second preset rate that is less than the first preset rate. 前記クロミナンスデータの一以上の周波数帯域を除外することを特徴とする、請求項３６記載の方法。   38. The method of claim 36, wherein one or more frequency bands of the chrominance data are excluded. 前記一以上の周波数帯域を、フィルタを用いて除外することを特徴とする、請求項３７記載の方法。   38. The method of claim 37, wherein the one or more frequency bands are excluded using a filter. 前記フィルタがウェーブレットフィルタを有することを特徴とする、請求項３８記載の方法。   40. The method of claim 38, wherein the filter comprises a wavelet filter. さらに、ビデオデータの圧縮解除の際に前記クロミナンスデータの除外された部分を補完することを特徴とする、請求項３７記載の方法。   38. The method of claim 37, further comprising complementing the excluded portion of the chrominance data when decompressing the video data. ビデオデータを圧縮するコンピュータプログラムプロダクトであって、
予め設定された第一のレートでフレームのルミネセンスデータをアップデートするコンピュータコードと、
前記予め設定された第一のレート未満である予め設定された第二のレートでフレームのクロミナンスデータをアップデートするコンピュータコードとを具えることを特徴とするコンピュータプログラムプロダクト。 A computer program product for compressing video data,
Computer code for updating the luminescence data of the frame at a first preset rate;
A computer program product comprising: computer code for updating chrominance data of a frame at a second preset rate that is less than the first preset rate. 前記クロミナンスデータの一以上の周波数帯域を除外することを特徴とする、請求項４１記載のコンピュータプログラムプロダクト。   42. The computer program product of claim 41, wherein one or more frequency bands of the chrominance data are excluded. 前記一以上の周波数帯域を、フィルタを用いて除外することを特徴とする、請求項４２記載のコンピュータプログラムプロダクト。   43. The computer program product of claim 42, wherein the one or more frequency bands are excluded using a filter. 前記フィルタがウェーブレットフィルタを有することを特徴とする、請求項４３記載のコンピュータプログラムプロダクト。   44. The computer program product of claim 43, wherein the filter comprises a wavelet filter. さらに、ビデオデータの圧縮解除の際に前記クロミナンスデータの除外された部分を補完することを特徴とする、請求項４２記載のコンピュータプログラム。   43. The computer program according to claim 42, further comprising complementing the excluded portion of the chrominance data when decompressing the video data. ビデオデータを圧縮する方法であって、
ビデオデータを圧縮し、
前記圧縮されたデータで停止情報を挿入し、
前記停止情報を、前記ビデオデータがその再生中に停止された場合に用いることを特徴とする方法。 A method of compressing video data,
Compress the video data,
Insert stop information with the compressed data,
The method of using the stop information when the video data is stopped during its playback. 前記停止情報を、再生されたビデオデータの質を向上させるために用いることを特徴とする、請求項４６記載の方法。   The method according to claim 46, characterized in that the stop information is used to improve the quality of the reproduced video data. 前記停止情報が、高解像度フレームを有することを特徴とする、請求項４７記載の方法。   48. The method of claim 47, wherein the stop information comprises a high resolution frame. 前記停止情報が、高解像度フレームを構成するために用いることができるデータを有することを特徴とする、請求項４７記載の方法。   48. The method of claim 47, wherein the stop information comprises data that can be used to construct a high resolution frame. 前記可変モジュールが、-log2(delta)を有し、deltaを２の累乗の負の積分としたことを特徴とする請求項３５記載の方法。   36. The method of claim 35, wherein the variable module has -log2 (delta), and delta is a negative integral of power of two. 前記コーデックが、
ａ）m及びnが整数であり、deltaが２の累乗の負の積分である場合の
delta(context)=2-m 0<m≦n
に従う動的制約と、
ｂ）(1-delta((2*context mod2k)+mps(context)))が前回読まれた記号が最も起こりそうであるということを与える最もあり得る記号を読む近似的な確率である場合の
(1-delta(context))≦(1-delta((2*context mod2k)+mps(context)))
に従う単調制約とを利用することを特徴とする請求項３５記載の方法。 The codec
a) when m and n are integers and delta is a negative integral of a power of 2.
delta (context) = 2 -m 0 <m ≦ n
Dynamic constraints that obey
b) if (1-delta ((2 * context mod2 k ) + mps (context))) is an approximate probability of reading the most likely symbol giving that the last read symbol is most likely of
(1-delta (context)) ≤ (1-delta ((2 * context mod2 k ) + mps (context)))
36. The method of claim 35, wherein monotonic constraints according to
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