JP7046325B2 - デジタルデータ圧縮のための方法及びデバイス - Google Patents

Description

発明は、係数のシーケンスを含む入力データセットを圧縮データセットに圧縮するための方法、及び前記圧縮データセットを展開するための方法に関する。発明は、また、圧縮データセット、並びにこの圧縮方法を実行するためのデバイス及び前記展開方法を実行するためのデバイスに関する。

データ圧縮は、通信チャネルの利用可能な帯域幅又は記憶媒体の容量よりも大きなビットレート又はサイズを必要とするデータを送信又は記憶する必要があるときに必要とされる。これは、データが相当量の冗長性及び送信の目的に支障を来すことなく除去され得るある程度の詳細を含むときに、可能である。圧縮は、データが圧縮－展開サイクルによって修正されず、よって放出器及び受信機において一致するときに、可逆であると言われる。しかしながら、それは、データの本来の特性に依存するため、可逆圧縮を保証することは通常はできない。可逆圧縮において、冗長性、及び巧妙な符号化のみによってそれを除去する能力が、ビットレート又はデータコストを十分減少させることに常に成功するとは限らない。このような場合、不可逆な圧縮方式が必要とされ、符号化器は、品質を犠牲にして必要な圧縮データセットのサイズを保証するために、データ内に含まれる情報を量子化によって減少させる。

文献ＳＭＰＴＥ Ｒｅｇｉｓｔｅｒｅｄ Ｄｉｓｃｌｏｓｕｒｅ Ｄｏｃｕｍｅｎｔ ＳＭＰＴＥ ＲＤＤ ３５：２０１６，２４ Ｍａｒｃｈ ２０１６，ｐａｇｅｓ １－５３，ＸＰ０５５３６６９９１は、ＴＩＣＯビデオ圧縮方式ビットストリーム、復号プロセス、及びビットストリームをＩＰネットワーク上にマッピングするための規定を説明する。このプロセスでは、残差が、１進符号化を用いて取得され、符号化される。

文献国際公開第０３／０９２２８６号パンフレットは、パラメータ値を符号語インデックスにマッピングするための適応方法及びシステムを説明する。この方法は、差又はパラメータを少なくとも第１のグループ及び第２のグループにソートするステップを必要とする。これは、符号化器及び復号器において追加のバッファリング及び処理を必要とする。これは、プロセスにレイテンシも追加する。

文献欧州特許出願公開第２７７３１２２Ａ１号明細書もまた、ＴＩＣＯビデオ圧縮方式に関連し、可逆データ圧縮のための方法及びデバイスを説明する。方法及びデバイスにおいて、前記データをｍビットのｎ個のワードのグループにグループ化し、各グループについて最大符号化ラインインデックス（ＧＣＬＩ）の値を検出し、ＧＣＬＩは、グループ内のワードのビットの中で最高重みの非ゼロビットのインデックスであり、各グループについてグループのワードの最低重みのＧＣＬＩビットを含む出力データセット及びＧＣＬＩの値を含むメタデータを生成する。この方法は、実施において非常に簡単であり、特に、データの多くが小さな値を有する場合に非常に効率的である。ＧＣＬＩの値は、０とｍとの間に含まれ、０は、グループの全てのワードがゼロであるとき、ｍは、グループ内の少なくとも１つのワードが重みのビットｍ＝１を有するときである。したがって、ＧＣＬＩの二値化は、［Ｌｏｇ_２（ｍ）］ビットを必要とする。［χ］は、ｘより大きい最小の整数である。この文献は、出力データセット内のＧＣＬＩをＧＣＬＩ値とＧＣＬＩの予測値との間の差によって置換する改善策も提案する。そうすることで、符号化されるべき値が小さいほど、１進符号化は、ＧＣＬＩの二値化よりもあまり空間を必要としない可能性がある。しかしながら、前記改善策を使用するときでさえ、ＧＣＬＩの符号化は、特に係数のうちの多くが０になるときに、圧縮データセット内のかなりの体積を表し得るように見える。さらに、圧縮データセットサイズがデータ予算を超え、且つ不可逆圧縮が実行されなければならないとき、この文献は、量子化の必要性に対処しない。したがって、実施が簡単で、ＧＣＬＩを含むメタデータを符号化するための空間をあまり必要とせず、量子化の問題に対処する、入力データセットを圧縮する方法が必要である。

上述した問題を解決することが、本発明の目的である。特に、低い複雑性を有する圧縮及び展開方法及びデバイスを提供することが、本発明の目的であり、メタデータに必要なデータ予算が、減少する。

発明は、独立請求項によって定義される。従属請求項は、有利な実施形態を定義する。

発明の第１の態様によれば、圧縮パラメータに従って、１つ又は複数の入力データセットであり、入力データセット又は各入力データセットが、Ｍ個の係数のシーケンスを含み、各係数が０と２^ｍ－１との間に含まれる大きさを符号化するｍビットを有する、１つ又は複数の入力データセットを、大きさ圧縮データセット及びメタデータ圧縮データセットをそれぞれが含む１つ又は複数の対応する圧縮データセットに圧縮する方法において、前記圧縮パラメータが、Ｍ、ｍ、ｎ、ｔ、量子化のタイプ、負優先又は正優先の何れかであるマッピングモード、入力データセットが表示画像を表す場合の表示画像の行及び列の数、画素のシーケンスが表示画像の無相関化変換である場合のサブバンドの行の数、水平予測又は垂直予測であり得る予測モード、予測子の初期値が決定される方法、エントロピー符号化モード、エントロピー符号化がライス符号化である場合のライス符号化のパラメータｋの値、及び境界モードを含んでもよく、
入力データセット又は各入力データセットについて、
Ａ．ｎ個の係数の１つ又は複数の連続グループに係数をグループ化するステップであって、グループ化因数ｎが、２以上であり、係数の各グループが、係数の異なる重みに対しｍ個の大きさビット平面を有する、グループ化するステップと、
Ｂ．係数の各グループｉについて、
ａ）最大符号化ラインインデックス（ＧＣＬＩ）の値を決定するステップであって、ＧＣＬＩ_ｉが、前記グループｉにおける係数の大きさのビットのうち最高重みの非ゼロビットのインデックスであり、インデックスが、最下位ビットについての１から最上位ビットについてのｍまでカウントされており、ＧＣＬＩが、係数の全てがゼロに等しいグループについて０である、決定するステップと、
ｂ）量子化係数が０から２^{（ｍ－ｔ）}－１の範囲に含まれるように、量子化を実行するステップであって、ｎ個の量子化係数を提供し、ｔが、量子化レベルである、実行するステップと、
ｃ）ＧＣＬＩ_ｉ≧ｔ＋１である場合、前記グループの各ビット平面について、量子化係数の重み１から重みＧＣＬＩ_ｉ－ｔを有するビット平面を、大きさ圧縮データセットにコピーするステップと、
ｄ）ＧＣＬＩ_ｉ≦ｔである場合に何も行わないステップと、
ｅ）係数の前記シーケンス内の先行係数の１つ又は複数のグループのＧＣＬＩの関数で、ＧＣＬＩ_ｉの予測子ｐｒｅｄ_ｉを計算するステップであって、係数の前記シーケンスの係数の最初のグループについて、予測子ｐｒｅｄ_ｉが、ｐｒｅｄ＿ｉｎｉｔに等しい、計算するステップと、
ｆ）残差ｒ_ｉ、
ｒ_ｉ＝ｍａｘ（ＧＣＬＩ_ｉ－ｔ，０）－ｍａｘ（ｐｒｅｄ_ｉ－ｔ，０）
を計算するステップと、
ｇ）残差ｒ_ｉを符号にマッピングするステップであって、
（１）ｒ_ｍｉｎ＝－ｍａｘ（ｐｒｅｄ_ｉ－ｔ，０）である、ＧＣＬＩｉの全ての可能な値についての残差の最小値であるｒ_ｍｉｎを計算するステップと、
（２）ｒ_ｍａｘ＝ｍａｘ（ｍ－ｍａｘ（ｐｒｅｄ_ｉ，ｔ），０）である、ＧＣＬＩｉの全ての可能な値についての残差の最大値であるｒ_ｍａｘを計算するステップと、
（３）負優先マッピングモードの場合、Ｃ_{ｆｉｒｓｔ}＝－１、正優先マッピングモードの場合、Ｃ_{ｆｉｒｓｔ}＝＋１を計算するステップと、
（４）－ 境界モードが「最小値による境界」である場合、トリガ＝｜ｒ_ｍｉｎ｜、
－ 境界モードが「最小値／最大値による境界」である場合、トリガ＝ＭＩＮ（｜ｒ_ｍｉｎ｜，ｒ_ｍａｘ）、
－ 境界モードが「最大値による境界」である場合、トリガ＝ｒ_ｍａｘ、
－ 境界モードが「境界なし」である場合、トリガ＝ｍ、
を計算するステップと、
（５）｜ｒ｜≦トリガである場合、
ｒ^＊Ｃｆｉｒｓｔ＞０のときに、Ｃ＝２^＊｜ｒ｜－１であり、
ｒ^＊Ｃｆｉｒｓｔ＞０でないときに、Ｃ＝２^＊｜ｒ｜であり、
｜ｒ｜≦トリガでない場合、Ｃ＝トリガ＋｜ｒ｜であるステップと、
を実行することによって前記マッピングが取得可能である、マッピングするステップと、
ｈ）符号Ｃのエントロピー符号化を提供するステップ、及び前記符号化をメタデータ圧縮データセット内にコピーするステップと、
を含む方法が、提供される。

好ましくは、前記エントロピー符号化はライス符号化であり、ｋ＝０、１、又は２である。より好ましくは、ｋ＝０である。

好ましくは、ｎは、８以下であるか、又は４に等しい。

前記量子化は、係数のグループのｔ個の最下位ビット平面を除去することによって有利に実行され得る。

前記入力データセットは、非無相関化入力データセットに対して無相関化変換を実行することによって取得され得る。

Ｍ個の係数の前記シーケンスが、画素の行及び列を含む表示画像の１つ若しくは複数の行の画素のシーケンス、又は画素の行及び列を含む表示画像の無相関化変換のサブバンドの１つ若しくは複数の行に対応し得る。

水平予測を用いた発明の実施形態によれば、ステップＢ．ｅ）において、ＧＣＬＩ_ｉの前記予測子ｐｒｅｄ_ｉは、係数のシーケンスにおける係数の前のグループのＧＣＬＩであり、係数のシーケンスにおける係数の第１のグループについてｐｒｅｄ＿ｉｎｉｔである。

垂直予測を用いた発明の実施形態によれば、ステップＢ．ｅ）において、ＧＣＬＩ_ｉの前記予測子ｐｒｅｄ_ｉは、ＧＣＬＩがｔよりも大きい場合に画素の前の行の同一列の画素のグループの前記ＧＣＬＩであり、前記ＧＣＬＩがｔ以下である場合に０であり、画素の最初の行の画素のグループについてｐｒｅｄ＿ｉｎｉｔである。

垂直予測を用いた発明の圧縮方法の好適な実施形態において、前記１つ又は複数の入力データセットは、少なくとも２つの入力データセットを含み、第１の入力データセットは、量子化レベルｔ_１を有し、第２の入力データセットは、量子化レベルｔ_２を有し、表示画像内で、第１の入力データセットの画素の最後の行は、第２の入力データセットの画素の最初の行の上にあり、第２の入力データセットの画素の最初の行の画素のグループについての予測子は、前記ＧＣＬＩ＞ｔ１の場合に第１の入力データセットの同一列内の画素の最後の行の画素のグループのＧＣＬＩに等しく、前記ＧＣＬＩ≦ｔ１の場合に０に等しい。

発明の第２の態様によれば、圧縮パラメータに従って、
同一の圧縮パラメータを用いて発明の第１の態様の方法によって取得可能な、エントロピー符号化符号ｃ_ｉのシーケンスを含むメタデータ圧縮データセットと、係数のビット平面を含む大きさ圧縮データセットと、をそれぞれが含む１つ又は複数の圧縮データセットを、係数のシーケンスをそれぞれが含む１つ又は複数の対応する展開データセットに展開する方法において、各係数が大きさを符号化するｍビットを有し、
ａ）予測子ｐｒｅｄ_ｉ’をｐｒｅｄ＿ｉｎｉｔに初期化するステップであって、
予測モードが垂直である場合に、ＧＣＬＩの行ｐｒｅｖ_ｉをｐｒｅｄ＿ｉｎｉｔに初期化するステップと、
ｂ）前記メタデータ圧縮データセットから符号ｃ_ｉを抽出するステップと、
ｃ）予測モードが垂直である場合に、ｐｒｅｄ_ｉ’＝ｐｒｅｖ_ｉを計算するステップと、
ｄ）前記符号ｃ_ｉに対応する残差ｒ_ｉを取得するステップであって、
（１）ｒ_ｍｉｎとｒ_ｍａｘとの間に含まれるｒの値全てについて、発明の第１の態様のステップＢ．ｇ）を実行して、表を提供するステップ、
（２）前記表から前記符号ｃｉ_ｉに対応する残差ｒ_ｉを取得するステップ
を実行することによって、対応関係が取得可能である、取得するステップと、
ｅ）前記符号に対応するグループについて記憶されるビット平面の数ｎ_ｂｐを計算するステップであって、ビット平面の前記数が、
ｎ_ｂｐ＝ｒ_ｉ＋ｐｒｅｄ_ｉ’
である、計算するステップと、
ｆ）前記ビット平面の数ｎ_ｂｐが０に等しい場合、展開データセット内で０においてｔ＋１からｍまで全てのビット平面を有するｎ個のｍビットワードのシーケンスを提供するステップと、
ｇ）前記ビット平面の数ｎ_ｂｐが０とは異なる場合、大きさ圧縮データセットからの後続のｎビットのビット平面から抽出されたｔ＋１からｔ＋ｎ_ｂｐのビット平面を有し、且つ０に等しいｔ＋１＋ｎｂｐからｍのビット平面を有するｎ個のｍビットワードのシーケンスを提供するステップと、
ｈ）予測モードが水平である場合に、ｐｒｅｄ_ｉ’をｎ_ｂｐで置換し、
予測モードが垂直である場合に、ｐｒｅｖ_ｉ＝ｎ_ｂｐを置換するステップと、
ｉ）メタデータ圧縮データセット内の全ての符号が使用されるまで、連続する符号及びビット平面についてステップｂ）からｇ）を繰り返すステップと、
を含む方法が提供される。
ステップｄ）において、残差ｒ_ｉは、ステップｄ（１）及びｄ（２）を実際に実行することによって、又は探索アルゴリズム若しくは数式などの他の等価な方法によって、実行され得る。

垂直予測を用いた発明の前記好適な実施形態に従って圧縮が実行されたときに、これらの２つ以上の入力データセットを展開するための方法において、第２のデータセットの最初の行について、第１のデータセットの最後の行について取得されたｐｒｅｖ_ｉの対応する値を、予測子ｐｒｅｄ_ｉ’として有利にとり得る。

発明の圧縮方法及び展開方法において、ｐｒｅｄ＿ｉｎｉｔは、０に等しくてもよく、又はｉｎｔ（ｍ／２）に等しくてもよい。

発明の第３の態様によれば、未圧縮のデータセットに対応する圧縮データセットにおいて、前記未圧縮のデータセットが、Ｍ個の係数のシーケンスを含み、各係数が、大きさを符号化するｍビットを有し、前記圧縮データセットが、発明の圧縮方法によって前記未圧縮のデータセットから取得可能であり、
・エントロピー符号化符号のシーケンスを含むメタデータ圧縮データセット、及び
・係数のビット平面を含む大きさ圧縮データセット
を含む圧縮データセットが提供される。

発明の第４の態様によれば、Ｍ個の係数のシーケンスを含む入力データセットであり、各係数が大きさを符号化するｍビットを有する入力データセットを、大きさ圧縮データセット、メタデータ圧縮データセットを含む圧縮データセットに圧縮するためのデバイスにおいて、発明の圧縮方法のステップを実行するように構成される、論理回路、ＡＳＩＣ、ＦＰＧＡ、ＧＰＵ、及びＣＰＵのうちの少なくとも１つを含むデバイスが提供される。

発明の第５の態様によれば、圧縮パラメータを表すデータを有する圧縮データセットであり、前記圧縮パラメータが、Ｍ、ｍ、ｎ、ｔの値、量子化のタイプ、負優先又は正優先の何れかであるマッピングモード、エントロピー符号化のタイプ、及び予測モードを含み、ライス符号化符号のシーケンスを含むメタデータ圧縮データセット、及び係数のビット平面を含む大きさ圧縮データセットを含む、圧縮データセットを、係数のシーケンスを含む展開データセットに展開するためのデバイスにおいて、各係数が、大きさを符号化するｍビットを有し、前記圧縮データセットが、発明の圧縮方法によって展開データセット内に取得可能であり、前記展開データセットが、Ｍ個の係数のシーケンスを含み、各係数が大きさを符号化するｍビットを有し、発明の展開方法のステップを実行するように構成される、論理回路、ＡＳＩＣ、ＦＰＧＡ、ＧＰＵ、及びＣＰＵのうちの少なくとも１つを含むデバイスが提供される。

図１は、発明の圧縮のためのデバイスと展開のためのデバイスとの間のデータフローの概略的表現である。 図２は、２つの入力データセット、及び２つのデータセットの境界において垂直予測がどのように実行されるか、量子化なしのＧＣＬＩの関数の残差を概略的に表現する。 図３は、量子化なしのＧＣＬＩの関数の残差を表すグラフである。 図４は、量子化ありのＧＣＬＩの関数の残差を表すグラフである。 図５は、｜ｒ_ｍｉｎ｜がｒ_ｍａｘより小さい場合に、負値優先及び正値優先のそれぞれをマッピングすることによって始まる、残差と符号との間のマッピングを表すグラフである。 図６は、｜ｒ_ｍｉｎ｜がｒ_ｍａｘより小さい場合に、負値優先及び正値優先のそれぞれをマッピングすることによって始まる、残差と符号との間のマッピングを表すグラフである。 図７は、｜ｒ_ｍｉｎ｜がｒ_ｍａｘより大きい場合に、負値優先及び正値優先のそれぞれをマッピングすることによって始まる、残差と符号との間のマッピングを表すグラフである。 図８は、｜ｒ_ｍｉｎ｜がｒ_ｍａｘより大きい場合に、負値優先及び正値優先のそれぞれをマッピングすることによって始まる、残差と符号との間のマッピングを表すグラフである。 図９は、異なる画像及び発明の異なる実施形態について得られる結果を示す。

図面の製図は、縮尺通りに描かれておらず、比例して描かれているものでもない。

図１は、発明の圧縮のためのデバイスと展開のためのデバイスとの間のデータフローの概略的表現である。入力データセットは、Ｍ個の係数のシーケンスを含んでもよく、それぞれが大きさを符号化するｍビットを有する。入力データセットは、いくつかの行及び列を有する表示画像、又は画像のウェーブレット変換のサブバンドなどの表示画像の変換を表し得る。圧縮のためのデバイスは、入力データセットを処理し、圧縮データセットを生成する。圧縮データセットは、大きさ圧縮データセット及びメタデータ圧縮データセットを含み得る。さらに、圧縮のためのデバイスは、圧縮パラメータのセットを生成し得る。これらの圧縮パラメータは、以下を含み得る。
－ Ｍ、入力データセット内の係数の数；
－ ｍ、入力データセットの係数の大きさにおけるビット数；
－ ｎ、グループ化因数；
－ ｔ、量子化レベル；
－ 量子化のタイプ；
－ マッピングモード、負優先又は正優先の何れかである；
－ 入力データセットが表示画像を表す場合、表示画像の行及び列の数；
－ 画素のシーケンスが表示画像の無相関化変換である場合に、行の数、及びサブバンド；
－ 予測モード、水平予測又は垂直予測であり得る；
－ 初期予測子 ｐｒｅｄ＿ｉｎｉｔ、先行ＧＣＬＩが予測子の決定に利用可能でないときに使用される；
－ 予測子の初期値が決定される方法；
－ エントロピー符号化モード；
－ エントロピー符号化がライス符号化である場合に、ライス符号化のパラメータｋの値；
－ 境界モード、以下のうちの１つである；
－ 最小値による境界；
－ 最小値／最大値による境界；
－ 最大値による境界；
－ 境界なし；
これらの圧縮パラメータは、圧縮のためのデバイスによって、及び展開のためのデバイスによって使用される。これらのパラメータのうちのいくつかが、圧縮デバイスから展開デバイスに通信されてもよく、又は圧縮デバイスと展開デバイスとの間で固定され、且つ事前に合意されてもよい。展開のためのデバイスは、入力データセットに類似する展開データセットを生成するが、量子化に起因してある程度の品質低下を伴う。

下記の表１は、Ｍ＝１２個の係数のシーケンスの例であり、各係数は、ｍ＝１５の大きさビットを有し、ｎ＝４個の係数の３つのグループにグループ化される。各グループについて、ＧＣＬＩが表される。ＧＣＬＩは、最大符号化ラインインデックスであり、即ち、前記グループ内の係数の大きさビットのうち、最高重みの非ゼロビットのインデックスである。この場合、係数のｔ＝４の最下位ビット平面が、切り捨てられ、即ち、量子化レベルｔ＝４である場合、簡易的な量子化が表される。

３つの連続するグループのＧＣＬＩは、８、７、及び３である。予測法を使用し、ＧＣＬＩを、式１、
ｒ_ｉ＝ＧＣＬＩ_ｉ－ｐｒｅｄ_ｉ（式１）
によって与えられる残差で置換する場合、符号化される、より小さな値を取得する。さらに、量子化が実行されるとき、データを復号するための展開デバイスによって必要とされる残差ｒ_ｉは、
ｒ_ｉ＝ｍａｘ（ＧＣＬＩ_ｉ－ｔ，０）－ｍａｘ（ｐｒｅｄ_ｉ－ｔ，０）（式２）
のように計算され得る。
式２による残差ｒ_ｉは、符号化される値を可能な限り小さく保ちながら、必要情報を復号器に提供する。予測子がシーケンス内の前のＧＣＬＩとされ（水平予測）、且つ例の最初のグループに先行するグループのＧＣＬＩが７であると仮定すると、残差ｒ_ｉは以下の通りである。

この例において分かるように、残差ｒ_ｉは、より小さな値である。送信されるビット平面の数ｎ_ｂｐ、即ち、表１内の破線より上のビット平面の数は、ＧＣＬＩ＞ｔのときＧＣＬＩ－ｔに等しく、ＧＣＬＩ≦ｔのとき０に等しい。

表３は、７つのＧＣＬＩを生成する７つのグループにグループ化された係数のシーケンスの取り扱いを示す例である。量子化レベルｔは、６である。符号化器において、最初のグループについての初期予測子は、ｐｒｅｄ＿ｉｎｉｔ＝０とされる。後続の予測子は、シーケンスＧＣＬＩ_ｉ－１内の前のグループのＧＣＬＩとされる。この予測モードは、汎用的な場合に適用し、入力データセットが画像を表し、且つ水平予測モードが使用されるときに適用する。残差ｒ_ｉは、式２に従って計算される。ｎ_ｂｐビット平面は、量子化された係数から大きさ圧縮データセットにコピーされる。残差のシーケンス及びビット平面が、復号器に提供される。
復号器において、最初のグループについての初期予測子は、符号化器と同じやり方でとられる（例では、ｐｒｅｄｉ＿ｉｎｉｔ＝０）。ビット平面の数ｎ_ｂｐは、式３を使用して計算される。
ｎ_ｂｐ＝ｒ_ｉ＋ｐｒｅｄ_ｉ’（式３）
後続グループについての予測子は、現在のグループのｎ_ｂｐとされ、それは、量子化された係数のＧＣＬＩに対応する。展開データセット係数のＧＣＬＩ’は、それらがヌルでないときにｎ_ｂｐ値にｔを加算することによって得られてもよく、それらがヌルであるときは、０値のままである。
見て分かるように、これらのＧＣＬＩ’は、入力データセットのＧＣＬＩがｔよりも大きい場合に入力データセットのＧＣＬＩに等しく、ＧＣＬＩ≦ｔである場合にゼロに等しい。その場合、全ての係数ビット平面が除去されて、復号器においてヌル係数をもたらすためである。

入力データセットが、画素の行及び列を含む表示画像の１つ若しくは複数の行の画素シーケンス、又は画素の行及び列を含む表示画像の無相関化変換のサブバンドの１つ若しくは複数の行に対応するとき、垂直予測が可能である。垂直予測が適切な結果をもたらすことが観察されている。
表４は、表３の例に類似であるが、垂直予測を適用する例を示す。ＧＣＬＩの行ｌは、前の行ｌ－１を考慮して処理される。予測子ｐｒｅｄ_ｉは、以下のように決定される。
ＧＣＬＩ_ｉ（ｌ－１）≦ｔの場合、ｐｒｅｄ_ｉ＝０、それ以外の場合、ｐｒｅｄ_ｉ＝ＧＣＬＩ_ｉ（ｌ－１）
残差は、式２に従って計算される。
復号器において、前の行（行ｌ－１）の量子化係数に対応するＧＣＬＩ’のセットは、行ｌの処理に使用するためのバッファに保持される。予測子ｐｒｅｄ’_ｉは、
ｐｒｅｄ’_ｉ＝ＧＣＬＩ’_ｉ（ｌ－１）（式４）
で計算され、ビット平面の数は、式３に従って計算される。現在の行についてのＧＣＬＩ’は、ビット平面の数ｎ_ｂｐ，ｉに等しく、後続行によって使用するために記憶される。データセットの最初の行について、値ｐｒｅｄ＿ｉｎｉｔに初期化される行が使用される。

入力データが画像を表し、２つ以上の入力データセットを含むとき、且つ第１のデータセットの最後の行が、第２のデータセットの最初の行のすぐ上にあるときに、これらの２つのデータセットは、前の段落で説明されたように、最初の行についての予測子の初期化を用いて、独立して処理され得る。しかしながら、発明の好適な実施形態において、第１のデータセットの最後の行が、第２のデータセットの最初の行についての予測子として使用されてもよい。第１のデータセットの量子化レベルｔ_１が、第２のデータセットの量子化レベルｔ_２とは異なるとき、特別な状況が発生する。図２は、第１のデータセットが量子化レベルｔ_１で量子化される状況を表す。第１のデータセットの最後の行（行ｌ－１）は、ＧＣＬＩ ｇ_１を有するグループ１１を含む。第２のデータセット２０は、ｇ_１のグループのすぐ下にＧＣＬＩ ｇ_２を有する最初の行（行ｌ）を含む。
表５は、第１のデータセットが量子化レベルｔ_１＝１０を有し、第２のデータセットが量子化レベルｔ_２＝６を有する例である。
表４の場合に対する差異は、符号化器において、予測子が、以下のように決定されることである。
ＧＣＬＩ_ｉ（ｌ－１）≦ｔ_１の場合、ｐｒｅｄ_ｉ＝０、それ以外の場合、ｐｒｅｄ_ｉ＝ＧＣＬＩ_ｉ（ｌ－１）（式５）
この場合、ｔ_１は、ｔの代わりに使用される。復号器において、予測子は、第１のデータセットの最後の行のｐｒｅｖ_ｉ要素からとられる。

図３は、量子化なしで、予測子ｐｒｅｄ＝２及びｐｒｅｄ＝８の２つの値について式１によって与えられる、ＧＣＬＩの関数における残差を表すグラフである。残差の可能な値の数は、ＧＣＬＩの値の数に等しい。予測子が、適切な予測子である場合、残差は、０に近いか、又は０に等しい。

図４は、量子化ありで、０と１５（又はより概略的には、ｍ）との間のＧＣＬＩの可能な値の関数における残差を表すグラフであり、式２によって与えられるように、量子化レベルｔが４に等しい。ｐｒｅｄ＝８の場合、残差は、－４に等しい下限ｒ_ｍｉｎを有する。ｐｒｅｄ＝２の場合、残差は、０に等しい下限ｒ_ｍｉｎを有する。上限ｒ_ｍａｘは、図３のものと同一であり、ｒ_ｍａｘ＝１３である。ｔ＝１、ｐｒｅｄ＝８の場合についてのグラフも、表されている。下限ｒ_ｍｉｎは、０であり、上限ｒ_ｍａｘは、５である。
残差の下限ｒ_ｍｉｎ及び上限ｒ_ｍａｘの概略的表現は、式、
ｒ_ｍｉｎ＝－ｍａｘ（ｐｒｅｄ_ｉ－ｔ，０）（式６）
及び
ｒ_ｍａｘ＝ｍａｘ（ｍ－ｍａｘ（ｐｒｅｄ_ｉ，ｔ），０）（式７）
によって与えられる。
量子化後の残差の値の範囲は、量子化なしの値の範囲に対して減少される。

発明によれば、残差の値は、負でない整数Ｃにマッピングされ得る。これは、図５、６、７、及び８上に示される。ｒ_ｍｉｎとｒ_ｍａｘとの間の残差が、値ｒ＝０をＣ＝０にマッピングすること、及び、次いでｒ＝－１をＣ＝１に、ｒ＝１をＣ＝２に、ｒ＝－２をＣ＝３にマッピングすることなどによって、負でない整数の範囲にマッピングされ得る。これは、図５～図８の四角印によって表される。図５及び図７において、負の値ｒ＝－１は、最初にＣ＝１にマッピングされる（負優先マッピング）。図６及び図８において、正の値ｒ＝１は、最初にＣ＝１にマッピングされる（正優先マッピング）。図５及び図６は、ｍ＝１５、ｐｒｅｄ＝８、及びｔ＝４の状況を表すグラフである。ｒ_ｍａｘの値は、ｒ_ｍｉｎの絶対値よりも大きい。ＧＣＬＩの可能な値は、０～１５の範囲内である。このようにして、ｒの最確値、即ち、０付近の値又はｒが、Ｃの最小値にマッピングされる。次いで、Ｃは、後述されるように、効率的に符号化され得る。図７及び図８は、ｍ＝１５、ｐｒｅｄ＝１２、及びｔ＝２の状況を表すグラフである。

発明の好適な実施形態によれば、負でない整数Ｃへの残差のマッピングは、ｒ_ｍａｘが｜ｒ_ｍｉｎ｜よりも大きいときに、Ｃの値の範囲が、ｒ_ｍｉｎより大きい残差を（２ずつ進めるのではなく）Ｃの連続値にマッピングすることによって減少され得ることを考慮に入れることによって、改善され得る。これは、「有界Ｃ」法と呼ばれ、丸印によって図５及び図６上に表される。Ｃの値は、負優先の場合（図５）についての最大値１４に代わって、及び正優先の場合（図６）についての最大値１３に代わって、最大値１１に到達する。図７及び図８上で丸印によって示されるように、ｒ_ｍａｘが、｜ｒ_ｍｉｎ｜より小さいときに、類似の結果が得られ得る。Ｃの値は、負優先の場合（図７）についての最大値１９に代わって、及び正優先の場合（図８）についての最大値２０に代わって、最大値１３に到達する。したがって、Ｃの最大値は、「有界Ｃ」法なしのＣの値に関して境界を有する。
「最小値による境界」オプションでは、トリガとｒ_ｍａｘとの間に含まれる残差についての符号Ｃの値が、もしあれば、「有界Ｃ」法なしのときよりも小さい。
「最大値による境界」オプションでは、－トリガとｒ_ｍｉｎとの間に含まれる残差についての符号Ｃの値が、もしあれば、「有界Ｃ」法なしのときよりも小さい。
「最小値／最大値による境界」オプションでは、－トリガとｒ_ｍｉｎとの間に含まれる残差についての符号Ｃの値がもしあれば、及び、トリガとｒ_ｍａｘとの間に含まれる残差についての符号Ｃの値がもしあれば、「有界Ｃ」法なしのときよりも小さい。

残差の範囲に対応する符号Ｃは、負優先又は正優先マッピングモードによれば、マッピングアルゴリズムの以下のステップを実行することによって取得され得る。
我々は、まず、２つの下記のパラメータを定義する。
負優先の場合、Ｃ_{ｆｉｒｓｔ}＝－１であり、正優先の場合、＋１である。
発明の「有界Ｃ」の改善策を使用するとき、以下のうちの１つである境界モードが選択される。
－ 最小値による境界
－ 最小値／最大値による境界
－ 最大値による境界
－ 境界なし
トリガは、以下のように決定される。
最小値による境界の場合、トリガ＝｜ｒ_ｍｉｎ｜
最小値／最大値による境界の場合、トリガ＝ＭＩＮ（｜ｒ_ｍｉｎ｜，ｒ_ｍａｘ）
最大値による境界の場合、トリガ＝ｒ_ｍａｘ
境界なしの場合、トリガ＝ｍ
符号Ｃは、次いで、以下のステップを実行することによって計算され得る。
｜ｒ｜≦トリガである場合、
ｒ^＊Ｃ_{ｆｉｒｓｔ}＞０のときに、
Ｃ＝２^＊｜ｒ｜－１、
ｒ^＊Ｃ_{ｆｉｒｓｔ}＞０でないときに、Ｃ＝２^＊｜ｒ｜
｜ｒ｜≦トリガでない場合、Ｃ＝トリガ＋｜ｒ｜
「負優先」オプションは、予測子よりも低い全ての値についてより短い符号を保証し、それが、量子化によって除去された全ての値を含むため、より興味深い。これは、図９に示され、図９において、「負優先」法の相対的利点が、「正優先」法より明確に優れている。
境界モード「最小値／最大値による境界」は、方法に結び付く境界モード「最小値による境界」を上回る著しい利点を供給せず、したがって、この実装が、ｒ_ｍａｘを考慮しないことによって利益を供給する場合、方法が安全に単純化され得る。
また、マッピングは、所定のルックアップテーブルから取得され得る。
逆マッピングは、全単射であり、したがって、その逆は、復号器において実行され得る。
下記の表６は、１から８までの８個の連続するＧＣＬＩ’の例を提供し、係数のグループについて、ｍ＝１５ビットに符号化される。量子化レベルは、ｔ＝４である。ｉ＝１についての初期予測子は、ｉｎｔ（ｍ／２）、即ち、７として選択されている。後続ＧＣＬＩ毎に、予測子は、前のＧＣＬＩであると決定されている。連続するＧＣＬＩ毎に、式２に従って残差ｒ_ｉが計算され、ｒ_ｍｉｎ及びｒ_ｍａｘは、式６及び７にそれぞれ従って決定されている。トリガの値は、異なるオプションに従って、各ＧＣＬＩについて計算されている。最後のラインにおいて、符号Ｃは、オプション「最小値による境界」及び負優先においてである。各ＧＣＬＩは、現在のＧＣＬＩの予測子ｐｒｅｄ_ｉに依存して、入力データセット内の他のＧＣＬＩから独立して処理される。

表７は、異なる境界モード及びマッピングモードに従って、８個の符号Ｃを符号化するために必要なビット数を与える。

太字の値は、表６に示される例に対応する。負優先が、より適切な結果をもたらすことが分かる。「最小値／最大値による境界」の境界モードは、より適切な結果をもたらすが、「最小値による境界」もまた、適切である。

符号化器において準備される情報、即ち、ビット平面及び残差を符号化する符号Ｃは、復号器が、受信された符号Ｃ及び再構築された予測子から、再構築のために大きさ圧縮データセットから抽出されるビット平面の数ｎ_ｂｐを決定し得るように、元の量子化されたデータセットである。残差を符号化するために符号化器において使用されるトリガは、復号器において必要とされず、メタデータ圧縮データセットにおいて送信されない。
復号器が、Ｃの値を受信し、前のステップから、又はｐｒｅｄ＿ｉｎｉｔから、ｐｒｅｄの値を有する。これらの２つの値から、復号器は、式６及び７それぞれに従って、ｒ_ｍｉｎ及びｒ_ｍａｘを計算し得る。マッピングモード及び境界モードの知識を有すると、復号器が、トリガを計算する。次いで、復号器は、マッピングアルゴリズムの上記ステップに従って、ｒ_ｍｉｎとｒ_ｍａｘとの間のｒの全ての値に対応する符号Ｃを計算し得る。これは、ｒ_ｍｉｎ及びｒ_ｍａｘの間のｒの値とＣの対応する値との間の対応関係を与える表を生成する。次いで、復号器は、この表におけるＣに対応する値としてｒの値を取得する。
表８の例において、符号Ｃ＝５が、７に等しい予測子、及び量子化レベルｔ＝４と共に受信された。ｒ_ｍｉｎ及びｒ_ｍａｘの値が計算されてもよく、ｒ_ｍｉｎとｒ_ｍａｘとの間の全ての可能な残差について表が構築される。これらの１１個のｒの値のそれぞれについての符号Ｃが計算され、表に挿入される。受信された符号Ｃ＝５の値は、そのとき、ｒの対応する値、ｒ＝－３を見つけるために表内を探索される。テーブル内の（二分）探索又は数式などの、符号Ｃの復号を実行するための他の等価な方法。

発明の方法において残差について取得される符号Ｃは、負でない整数である。予測子が正確な予測子である場合、残差は、小さな値となる。エントロピー符号化は、メタデータ内のＣを符号化するために使用される。Ｃについての好適なエントロピー符号化は、ライス符号化である。パラメータｋに依存した負でない整数Ｎのライス符号化は、以下の通りである。
－ Ｎを２^ｋで除算し、結果となる商が１進符号化される。
－ 除算の剰余が、ｋビットで２進符号化される。
０と１０との間のＮ、並びにｋ＝０、１、及び２についての例としての値が、下記の表において与えられる。

ｋ＝０の場合、Ｎ＝０についての符号の長さは、１ビットである。したがって、予測が正確であり、且つ値０が符号化される残差の中で頻繁にあるとき、値ｋ＝０が、発明の方法のための好適な値である。しかしながら、予測の正確性が完全ではない場合、より大きなＮの値が発生し、ｋ＝１又は２などのより大きなｋの値が、最適であり得る。その場合、Ｎの値が大きいほど、より少ないビットを必要とする。ライス符号化は、プレフィックス符号である。したがって、可能な符号のセット内の符号は、可能な符号のセット内の別の符号のプレフィックスではない。特殊なマーカーは、符号間に必要ではなく、復号器は、メタデータ圧縮データセットから連続的な符号を明確に抽出し得る。

量子化ステップは、０と２^ｍ－１との間の、係数の大きさの２^ｍ個の値のセットを、０と２^{（ｍ－ｔ）}－１との間の２^ｍ－ｔ個の値のセットに適用する。この量子化を実行するための簡略的な方法は、非量子化係数のｔ個の最低重みビットを除去することによる。しかしながら、他の量子化方法が、発明において使用されてもよい。

図９は、異なる画像及び発明の異なる実施形態について得られる結果を示す。１６個のテスト画像のそれぞれについて、棒グラフは、文献ＳＭＰＴＥ ＲＤＤ３５：２０１６などにおける、発明の符号化が使用されないが、残差が１進符号化を使用して符号化される方法に対するＰＳＮＲ（ピーク信号対雑音比）を示す。棒グラフは、
・負優先マッピングモードで｜ｒ_ｍｉｎ｜境界のみが使用される場合（ｍｉｎ＿ｎｅｇ１ｓｔ）、
・正優先マッピングモードで｜ｒ_ｍｉｎ｜境界のみが使用される場合（ｍｉｎ＿ｐｏｓ１ｓｔ）、
・負優先マッピングモードで｜ｒ_ｍｉｎ｜及びｒ_ｍａｘ両方の境界が使用される場合（ｍｉｎｍａｘ＿ｎｅｇ１ｓｔ）、
・正優先マッピングモードで｜ｒ_ｍｉｎ｜及びｒ_ｍａｘの両方の境界が使用される場合（ｍｉｎｍａｘ＿ｐｏｓ１ｓｔ）、
・負優先マッピングモードで｜ｒ_ｍｉｎ｜もｒ_ｍａｘも境界が使用されない場合（ｎｏ＿ｍｉｎｍａｘ）
を連続的に表す。
これらの結果は、｜ｒ_ｍｉｎ｜及びｒ_ｍａｘ両方の境界を使用することが、｜ｒ_ｍｉｎ｜境界のみを使用することに対して非常に小さな改善をもたらすことを示す。両方の場合において、負優先マッピングモードを使用することが、正優先マッピングモードを使用することよりも著しく良好である。

本明細書は、係数の大きさの処理に対処する。方法は、符号なし係数に適用する。方法は、入力データが符号あり係数を含むときも同様に適用する。これらの符号あり係数は、符号＋大きさとして符号化されてもよく、又は符号＋大きさ形式に変換されてもよい。グループの係数の符号ビットは、符号ビット平面としてグループ化され、符号ビット平面は、大きさビット平面と共に処理される。発明は、入力データセットを圧縮するための方法に関する。入力データセット内の係数は、係数のグループにグループ化され、各グループを表すために必要とされるビット平面の数、ＧＣＬＩが決定され、量子化が適用され、限定された数のビット平面を保持し、予測メカニズムが、残差を取得するためにＧＣＬＩに適用され、残差のエントロピー符号化が実行される。エントロピー符号化された残差及びビット平面は、メタデータにおいて最小コストで、復号器が量子化されたデータを再構築することを可能にし続ける。

Claims (15)

1. 圧縮パラメータに従って、１つ又は複数の入力データセットであり、前記入力データセット又は各入力データセットが、Ｍ個の係数のシーケンスを含み、各係数が０と２^ｍ－１との間に含まれる大きさを符号化するｍビットを有する、前記１つ又は複数の入力データセットを、大きさ圧縮データセット及びメタデータ圧縮データセットをそれぞれが含む１つ又は複数の対応する圧縮データセットに圧縮する方法において、前記圧縮パラメータが、Ｍ、ｍ、ｎ、ｔ、量子化のタイプ、負優先又は正優先の何れかであるマッピングモード、前記入力データセットが表示画像を表す場合の表示画像の行及び列の数、画素のシーケンスが表示画像を無相関化変換したものである場合のサブバンドの行の数、水平予測又は垂直予測であり得る予測モード、予測子の初期値が決定される方法、エントロピー符号化モード、前記エントロピー符号化がライス符号化である場合の前記ライス符号化のパラメータｋの値、及び「最小値による境界」、「最小値／最大値による境界」、「最大値による境界」、「境界なし」のうちの１つである境界モードを含み、
   前記入力データセット又は各入力データセットについて、
   Ａ．ｎ個の係数の１つ又は複数の連続グループに前記係数をグループ化するステップであって、グループ化因数ｎが、２以上であり、係数の各グループが、前記係数の異なる重みに対しｍ個の大きさビット平面を有する、グループ化するステップと、
   Ｂ．係数の各グループｉについて、
   ａ）最大符号化ラインインデックス（ＧＣＬＩ）の値を決定するステップであって、前記ＧＣＬＩ_ｉが、前記グループｉにおける前記係数の前記大きさの前記ビットのうち最高重みの非ゼロビットのインデックスであり、前記インデックスが、最下位ビットについての１から最上位ビットについてのｍまでカウントされており、前記ＧＣＬＩが、前記係数の全てがゼロに等しいグループについて０である、決定するステップと、
   ｂ）量子化係数が０から２^{（ｍ－ｔ）}－１の範囲に含まれるように、量子化を実行するステップであって、ｎ個の量子化係数を提供し、ｔが、量子化レベルである、実行するステップと、
   ｃ）ＧＣＬＩ_ｉ≧ｔ＋１である場合、前記グループの各ビット平面について、前記量子化係数の重み１から重みＧＣＬＩ_ｉ－ｔを有するビット平面を、前記大きさ圧縮データセットにコピーするステップと、
   ｄ）ＧＣＬＩ_ｉ≦ｔである場合に何も行わないステップと、
   ｅ）前記係数のシーケンス内の先行係数の１つ又は複数のグループのＧＣＬＩの関数で、ＧＣＬＩ_ｉの予測子ｐｒｅｄ_ｉを計算するステップであって、前記係数のシーケンスの係数の最初のグループについて、前記予測子ｐｒｅｄ_ｉが、ｐｒｅｄ＿ｉｎｉｔに等しい、計算するステップと、
   ｆ）残差ｒ_ｉ、
   ｒ_ｉ＝ｍａｘ（ＧＣＬＩ_ｉ－ｔ，０）－ｍａｘ（ｐｒｅｄ_ｉ－ｔ，０）
   を計算するステップであって、ｇ）及びｈ）の追加ステップを含むことを特徴とする、計算するステップと、
   ｇ）前記残差ｒ_ｉを符号にマッピングするステップであって、
   （１）ｒ_ｍｉｎ＝－ｍａｘ（ｐｒｅｄ_ｉ－ｔ，０）である、ＧＣＬＩ_ｉの全ての可能な値についての前記残差の最小値である前記ｒ_ｍｉｎを計算するステップと、
   （２）ｒ_ｍａｘ＝ｍａｘ（ｍ－ｍａｘ（ｐｒｅｄ_ｉ，ｔ），０）である、ＧＣＬＩ_ｉの全ての可能な値についての前記残差の最大値である前記ｒ_ｍａｘを計算するステップと、
   （３）－ マッピングモードが負優先の場合、Ｃ_{ｆｉｒｓｔ}＝－１、
   － マッピングモードが正優先の場合、Ｃ_{ｆｉｒｓｔ}＝＋１
   を計算するステップと、
   （４）－ 境界モードが「最小値による境界」である場合、トリガ＝｜ｒ_ｍｉｎ｜、
   － 境界モードが「最小値／最大値による境界」である場合、トリガ＝ＭＩＮ（｜ｒ_ｍｉｎ｜，ｒ_ｍａｘ）、
   － 境界モードが「最大値による境界」である場合、トリガ＝ｒ_ｍａｘ、
   － 境界モードが「境界なし」である場合、トリガ＝ｍ、
   を計算するステップと、
   （５）｜ｒ｜≦トリガである場合、
   ｒ^＊Ｃｆｉｒｓｔ＞０のときに、Ｃ＝２^＊｜ｒ｜－１であり、
   ｒ^＊Ｃｆｉｒｓｔ＞０でないときに、Ｃ＝２^＊｜ｒ｜であり、
   ｜ｒ｜≦トリガでない場合、Ｃ＝トリガ＋｜ｒ｜であるステップと、
   を実行することによって前記マッピングが取得される、マッピングするステップと、
   ｈ）前記エントロピー符号化モードによって前記符号Ｃのエントロピー符号化を提供するステップ、及び符号化された前記符合Ｃを前記メタデータ圧縮データセット内にコピーするステップと、
   を含むことを特徴とする方法。
2. 請求項１に記載の方法において、前記エントロピー符号化がライス符号化であり、ｋ＝０、１、又は２であることを特徴とする方法。
3. 請求項２に記載の方法において、ｋ＝０であることを特徴とする方法。
4. 請求項１乃至３の何れか１項に記載の方法において、ｎが、８以下であるか、又は４に等しいことを特徴とする方法。
5. 請求項１乃至４の何れか１項に記載の方法において、前記量子化が、前記係数のグループのｔ個の最下位ビット平面を除去することによって実行されることを特徴とする方法。
6. 請求項１乃至５の何れか１項に記載の方法において、前記入力データセットが、非無相関化入力データセットに対して無相関化変換を実行することによって取得されることを特徴とする方法。
7. 請求項１乃至６の何れか１項に記載の方法において、前記Ｍ個の係数のシーケンスが、画素の行及び列を含む表示画像の１つ若しくは複数の行の画素のシーケンス、又は画素の行及び列を含む表示画像の無相関化変換のサブバンドの１つ若しくは複数の行に対応することを特徴とする方法。
8. 請求項１乃至７の何れか１項に記載の方法において、ステップＢ．ｅ）において、前記ＧＣＬＩｉの予測子ｐｒｅｄｉが、係数のシーケンスにおける係数の前のグループの前記ＧＣＬＩであり、係数のシーケンスにおける係数の第１のグループについてｐｒｅｄ＿ｉｎｉｔであり、前記予測モードが、水平予測モードであることを特徴とする方法。
9. 請求項７に記載の方法において、ステップＢ．ｅ）において、前記ＧＣＬＩ_ｉの予測子ｐｒｅｄ_ｉが、前記ＧＣＬＩがｔよりも大きい場合に画素の前の行の同一列の画素の前記グループの前記ＧＣＬＩであり、前記ＧＣＬＩがｔ以下である場合に０であり、画素の最初の行の画素のグループについてｐｒｅｄ＿ｉｎｉｔであり、前記予測モードが、垂直予測モードであることを特徴とする方法。
10. 請求項９に記載の方法において、前記１つ又は複数の入力データセットが、少なくとも２つの入力データセットを含み、第１の入力データセットが、量子化レベルｔ_１を有し、第２の入力データセットが、量子化レベルｔ_２を有し、表示画像内で、前記第１の入力データセットの画素の最後の行が、前記第２の入力データセットの画素の最初の行の上にあり、
    前記第２の入力データセットの画素の前記最初の行の画素のグループについての前記予測子が、前記ＧＣＬＩ＞ｔ_１の場合に前記第１の入力データセットの同一列内の画素の前記最後の行の前記画素のグループの前記ＧＣＬＩに等しく、前記ＧＣＬＩ≦ｔ_１の場合に０に等しいことを特徴とする方法。
11. 圧縮パラメータに従って、請求項１乃至１０の何れか１項に記載の方法によって取得された、エントロピー符号化符号ｃｉのシーケンスを含むメタデータ圧縮データセットと、係数のビット平面を含む大きさ圧縮データセットと、をそれぞれが含む１つ又は複数の圧縮データセットを、圧縮に用いたものと同じ圧縮パラメータを用いて、係数のシーケンスをそれぞれが含む１つ又は複数の対応する展開データセットに展開する方法において、各係数が大きさを符号化するｍビットを有し、
    ａ）予測子ｐｒｅｄ_ｉ’をｐｒｅｄ＿ｉｎｉｔに初期化するステップであって、
    前記予測モードが垂直である場合に、ＧＣＬＩの行ｐｒｅｖ_ｉをｐｒｅｄ＿ｉｎｉｔに初期化するステップと、
    ｂ）前記メタデータ圧縮データセットから符号ｃ_ｉを抽出するステップと、
    ｃ）前記予測モードが垂直である場合に、
    ｐｒｅｄ_ｉ’＝ｐｒｅｖ_ｉ
    を計算するステップと、
    ｄ）前記符号ｃ_ｉに対応する残差ｒ_ｉを取得するステップであって、
    （１）ｒ_ｍｉｎとｒ_ｍａｘとの間に含まれるｒの値全てについて、請求項１のステップＢ．ｇ）を実行して、表を提供するステップ、
    （２）前記表から前記符号ｃｉ_ｉに対応する前記残差ｒ_ｉを取得するステップ
    を実行することによって、対応関係が取得される、取得するステップと、
    ｅ）前記符号に対応する前記グループについて記憶されるビット平面の数ｎ_ｂｐを計算するステップであって、前記ビット平面の数が、
    ｎ_ｂｐ＝ｒ_ｉ＋ｐｒｅｄ_ｉ’
    である、計算するステップと、
    ｆ）前記ビット平面の数ｎ_ｂｐが０に等しい場合、前記展開データセット内で０においてｔ＋１からｍまで全てのビット平面を有するｎ個のｍビットワードのシーケンスを提供するステップと、
    ｇ）前記ビット平面の数ｎ_ｂｐが０とは異なる場合、前記大きさ圧縮データセットからの後続のｎビットのビット平面から抽出されたｔ＋１からｔ＋ｎ_ｂｐのビット平面を有し、且つ０に等しいｔ＋１＋ｎｂｐからｍのビット平面を有するｎ個のｍビットワードのシーケンスを提供するステップと、
    ｈ）前記予測モードが水平である場合に、ｐｒｅｄ_ｉ’をｎ_ｂｐで置換し、
    前記予測モードが垂直である場合に、ｐｒｅｖ _ｉ をｎ _ｂｐ で置換するステップと、
    ｉ）前記メタデータ圧縮データセット内の全ての符号が使用されるまで、連続する符号及びビット平面についてステップｂ）からｇ）を繰り返すステップと、
    を含むことを特徴とする方法。
12. 請求項１１に記載の方法において、請求項１０に記載の方法により取得された２つ以上の圧縮データセットを展開するために、前記第２のデータセットの最初の行に対し、前記第１のデータセットの最後の行について取得されたｐｒｅｖｉの対応する値を予測子ｐｒｅｄｉ’とすることを特徴とする方法。
13. 請求項１乃至１２の何れか１項に記載の方法において、ｐｒｅｄ＿ｉｎｉｔが、０に等しいか、又はｉｎｔ（ｍ／２）に等しいことを特徴とする方法。
14. Ｍ個の係数のシーケンスを含む入力データセットであり、各係数が大きさを符号化するｍビットを有する前記入力データセットを、大きさ圧縮データセット、メタデータ圧縮データセットを含む圧縮データセットに圧縮するためのデバイスにおいて、請求項１乃至１０の何れか１項に記載の方法のステップを実行するように構成される、論理回路、ＡＳＩＣ、ＦＰＧＡ、ＧＰＵ、及びＣＰＵのうちの少なくとも１つを含むことを特徴とするデバイス。
15. 請求項１乃至１０のいずれか１項に記載の方法によって取得された圧縮データセットを、係数のシーケンスを含む展開データセットに展開するためのデバイスにおいて、前記圧縮データセットが、ライス符号化符号のシーケンスを含むメタデータ圧縮データセット、及び係数のビット平面を含む大きさ圧縮データセットを含み、各係数が、大きさを符号化するｍビットを有し、前記展開データセットが、Ｍ個の係数のシーケンスを含み、各係数が大きさを符号化するｍビットを有し、請求項１１または１２、もしくは請求項１１または１２を引用する請求項１３に記載の方法のステップを実行するように構成される、論理回路、ＡＳＩＣ、ＦＰＧＡ、ＧＰＵ、及びＣＰＵのうちの少なくとも１つを含むことを特徴とするデバイス。

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