KR20070068397A - 다중 기술 엔트로피 코딩 시스템 및 방법 - Google Patents

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윌리엄 씨 린치
크라시미르 디 콜라로프
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드로플렛 테크놀로지 인코포레이티드
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Abstract

본 발명에 따른 기지의 또는 측정된 확률분포에 최적 일치를 갖는 시스템, 방법 및 컴퓨터 프로그램 제품은 지나치게 큰 룩업 테이블의 사용없이 데이터를 인코딩한다. 본 발명에 따르 구성된 인코더(201)는 2이상의 다른 인코딩 방법을 조합하여 사용한다. 일실시예에서, 룩업 테이블에 의한 허프만 코딩이 예컨대 지수함수적 골롬브 식을 사용함으로써 계산 생성과 조합된다. 가장 공통적으로 발생하는 요소들이 작은 허프만 테이블에서 찾아지는 반면에, 나머지 요소들은 식을 사용하여 코딩된다. 또 다른 실시예에서, 데이터는 2 이상의 식들을 사용하여 인코딩된다. 또 다른 실시예에서, 데이터는 하나 이상의 식들과 공동으로 다수의 테이블들을 사용하여 인코딩된다.
룩업 테이블, 엔트로피 코딩, 데이터 압축

Description

다중 기술 엔트로피 코딩 시스템 및 방법{Multiple Technique Entropy Coding System And Method}
본 발명은 발명의 명칭이 RATE CONTROL WITH VARIABLE SUBBAND QUANTIZATION인 2004년 9월21일자로 출원된 미국특허출원 제60/612,311호와, 발명의 명칭이 SPLIT TABLE ENTROPY CODING인 2004년 9월22일자로 출원된 미국특허출원 제60/612,652호와, 발명의 명칭이 PERMUTATION PROCRASTINATION인 2004년 9월22일자로 출원된 미국특허출원 제60/612,651호와, 발명의 명칭이 MOBILE IMAGING APPLICATION， DEVICE ARCHITECTURE， AND SERVICE PLATFORM ARCHITECTURE인 2004년 10월12일자로 출원된 미국특허출원 제60/618,558호와, 발명의 명칭이 VIDEO MONITORING APPLICATION， DEVICE ARCHITECTURES，AND SYSTEM ARCHITECTURE인 2004년 10월13일자로 출원된 미국특허출원 제60/618,938호와, 발명의 명칭이 MOBILE IMAGING APPLICATION， DEVICE ARCHITECTURES，AND SERVICE PLATFORM ARCHITECTURE AND SERVICES인 2005년 2월16일자로 출원된 미국특허출원 제60/654,058호의 우선권을 주장하며, 상기 참조문헌 각각은 전체가 본 명세서에 참조로 합체되어 있다.
본 출원은 발명의 명칭이 MULTIPLE CODEC-IMAGER SYSTEM AND METHOD인 2004년 9월16일자로 출원된 미국특허출원 제10/944,437호의 일부계속출원으로서 2005년 3월 19일자로 공개된 미국공개번호 제US2005/014752호와, 발명의 명칭이 SYSTEM， METHOD AND COMPUTER PROGRAM PRODUCT FOR IMAGE AND VIDEO TRANSCODlNG인 2003년 4월17일자로 출원된 미국특허출원 제10/418,649호의 일부계속출원으로서 2003년 11월 6일자로 공개된 미국공개번호 제US2003/0206597호와, 발명의 명칭이 WAVELET TRANSFORM SYSTEM， METHOD AND COMPUTER PROGRAM PR0DUCT인 2003년 4월17일자로 출원된 미국특허출원 제10/418,363호의 일부계속출원으로서 2003년 10월 23일자로 공개된 미국공개번호 제US2003/0198395호와, 발명의 명칭이 PILE-PROCESSING, SYSTEM AND METHOD FOR PARALLEL PROCESSORS인 2003년 5월28일자로 출원된 미국특허출원 제10/447,455호의 일부계속출원으로서 2003년 12월 11일자로 공개된 미국공개번호 제US2003/0229773호와, 발명의 명칭이 CHROMA TEMPORAL RATE REDUCTION AND HIGH-QUALITY PAUSE SYSTEM AND METHOD인 2003년 5월28일자로 출원된 미국특허출원 제10/447,514호의 일부계속출원으로서 2003년 12월 25일자로 공개된 미국공개번호 제US2003/0235340호와, 발명의 명칭이 SYSTEM AND METHOD FOR TEMPORAL OUT-OF-ORDER COMPRESSION AND MULTISOURCE COMPRESSION RATE CONTROL인 2004년 9월 29일자로 출원된 미국특허출원 제10/955,240의 일부계속출원으로서 2005년 5월 19일자로 공개된 미국공개번호 제US2005/105609호와, 발명의 명칭이 COMPRESSIION RATE CONTROL SYSTEM AND METHOD WITH VARIABLE SUBBAND PROCESSING(대리인 문서번호 No.74189-200301/US)인 2005년 9월 20일자로 출원된 미국특허출원의 일부계속출원으로서, 상기 참조문헌 각각은 전체가 본 명세서에 참조로 합체되어 있다. 본 출원은 또한 발명의 명칭이 MULTIPLE CODEC-IMAGER SYSTEM AND METHOD인 2004년 11월30일자로 발행된 미국특허 제6,825,780호와, 발명의 명칭이 SYSTEM AND METHOD FOR A DYADIC-MONOTONIC(DM) CODEC인 2005년 1월25일자로 발행된 미국특허 제6,847,317호 및 발명의 명칭이 PERMUTATION PROCRASTINATION(대리인 문서번호 No.74189-200501/US)인 2005년 9월21일자로 출원된 미국특허출원을 그 전체로서 참조로 포함한다.
본 발명은 데이터 압축에 관한 것으로, 보다 상세하게는 발생확률을 기초로 데이터 요소들을 효율적으로 인코딩하는 것에 관한 것이다.
직접적으로 디지털화된 스틸 이미지(still images)와 비디오는 많은 "비트들"을 필요로 한다. 따라서, 저장, 전송 및 기타 사용을 위해 이미지 및 비디오를 압축하는 것이 통상적이다. 대부분의 이미지 및 비디오 압축은 기본 구조를 공유하며 변형이 따른다. 기본구조는 도 1에 도시된 바와 같이 변환단계, 양자화(quantization)단계 및 엔트로피 코딩(entropy coding)단계의 3단계를 갖는다.
비디오 "코덱(codecs)"(압축기/압축해제기)은 이미지 품질, 프로세서 요건(즉, 비용/전력 소비), 및 압축비(즉, 최종적으로 발생되는 데이터 레이트(data rate))간에 평형을 이룸으로써 데이터 통신스트림에 필요한 데이터 레이트를 줄이는데 사용된다. 현재 이용가능한 압축 접근법은 트레이드-오프(trade-offs)의 다른 범위를 제공하고 복수의 코덱 프로파일들을 산출하며, 상기 각각의 프로파일은 특정 애플리케이션의 요건을 충족하도록 최적화된다.
비디오 압축기(video compressor)에서 변환단계의 의미는 사진 또는 시퀀스에서 국소적 유사성 및 패턴을 이용함으로써 가능한 한 압축형태로 소스 사진의 에 너지 또는 정보를 모으는 것이다. 압축은 "일반적" 입력부에 작동하도록 설계되어 있고 "랜덤(random)" 또는 "병적(pathological)" 입력을 압축하기 위한 장애를 무시한다.
MPEG-2와 같은 많은 이미지 압축과 비디오 압축방법은 변환단계로서 이산 코사인 변환(DCT, Discrete Cosine Transform)을 사용한다.
MPEG-4 구조와 같이 일부 몇몇 새로운 이미지 압축 및 비디오 압축방법들은 변환단계로서 다양한 웨이블릿 변환(wavelet transform)을 사용한다.
웨이블릿 변환은 데이터 세트에 대한 웨이블릿 필터 쌍들의 일차원으로 또는 그 이상으로 반복된 애플리케이션을 구비한다. 이미지 압축을 위해, 2D 웨이블릿 변환(수평 및 수직)이 사용될 수 있다. 비디오 데이터 스트림에 대해, 3D 웨이블릿 변환(수평, 수직 및 시간)이 사용될 수 있다.
종래 기술의 도 2는 현재 이용될 수 있는 다양한 압축 알고리즘들 중에 트레이드-오프의 예(100)를 도시한 것이다. 도시된 바와 같이, 이러한 압축 알고리즘은 웨이블릿 기반의 코덱(102)과 다양한 MPEG 비디오 분포 프로파일들을 포함하는 DCT 기반의 코덱(104)을 포함한다.
DCT 기반의 코덱 알고리즘에 반대되는 2D 및 3D 웨이블릿은 JPEG 위원회가 JPEG2000 스틸 이미지 표준용 웨이블릿 알고리즘을 채택하도록 촉구하는 플리징 이미지 품질(pleasing image quality)과 유연한 압축비(flexible compression ratio)로 인해 매우 주목되었다. 불행히도, 대부분의 웨이블릿 수단들은 DCT 대체물에 대해 많은 처리 능력(processing power)을 필요로 하는 매우 복잡한 알고리즘을 사용 한다. 또한, 웨이블릿은 3D 웨이블릿을 특히 어렵게 하는 시간 압축(temporal compression)에 대한 특유한 과제를 제시한다.
이러한 이유로, 웨이블릿은 MPEG과 같은 대용량 산업표준 코덱보다 비용경쟁력 있는 이점을 결코 제공하지 못하고 따라서 적합한 애플리케이션들에 대해서만 채택되었다. 따라서, 3대 주요시장 부분에 집중한 저전력 및 저비용으로 최적화된 3D 웨이블릿들의 사용으로 실행가능한 수단을 필요로 한다.
예컨대, 소형 비디오 카메라가 더 확산되고, 신호들을 디지털적으로 처리하는 이점이 명백해진다. 예컨대, 몇몇 국가에서 이동전화시장의 가장 빠른 성장 부분은 이미지와 비디오클립 능력을 갖는 전화기이다. 대부부의 디지털 스틸 카메라들은 비디오클립 특징을 갖는다. 이동무선 핸드셋 시장에서, 이들 스틸 사진들과 짧은 비디오 클립들의 전송은 장치 배터리로부터 심지어 더 큰 최대출력을 요구한다. 기존의 비디오 코딩표준과 디지털 신호 프로세서들은 배터리에 심지어 더 많은 부담을 가한다.
또 다른 새로운 애플리케이션은 시청자가 생방송 TV와 타임쉬프트(time-shift) 프로그래밍을 중단시키게 하는 개인영상 저장장치(personal video recorders, PVR)이다. 이들 장치는 디지털 하드디스크 저장장치를 사용하여 비디오를 기록하고, 케이블로부터 아날로그 비디오의 비디오 압축을 필요로 한다. 사진 속 사진(picture-in-picture) 및 기록 중 보기(watch-while-record)와 같은 특징들을 제공하기 위해, 이들 유닛들은 다중 비디오 압축 인코더를 필요로 한다.
또 다른 성장하는 애플리케이션 영역은 감시(surveillance) 및 보안 비디오 용 디지털 비디오 레코더(DVR, Digital Video Recorders)이다. 다시, 압축 인코딩은 입력 비디오의 각 채널이 저장되는 것을 필요로 한다. 편리하고, 융통성있는 디지털 네트워크 전송구조를 이용하기 위해, 비디오는 종종 카메라에서 디지털화된다. 더 오래된 멀티플렉싱 리코더 구조에도, 다중채널압축 인코더가 사용된다.
물론, 저전력 및 저비용을 위해 최적화된 상용으로 사용될 수 있는 압축구성에 의해 득을 보는 다른 무수한 시장들이 있다.
엔트로피 코딩(Entropy Coding)
엔트로피 코딩(참조문헌에서 "소스 코딩(source coding)"으로 또한 알려짐)의 목적은 일반적으로 메세지 또는 정보소스로부터 나중에 본래 메세지로 바람직하게는 본래와 정확하게 같게 다시 디코딩될 수 있는 단문메세지를 만드는 것이다. 일반적으로, 이는 지나치게 큰 코드북(codebook)에 있는 더 큰 블록이나 심지어 (이미지 또는 비디오 GOP와 같은) 전체 입력 메세지를 찾기 보다는 소스 메세지를 "심볼"로 나누고 상기 심볼단위(simbol-by-symbol)의 메세지를 처리 처리함으로써 행해진다.
고정된 크기의 입력 심볼들에 대해 작용하고 각각의 가변길이 비트 스트링에 대해 생성되는 엔트로피 코더의 클래스(class)는 참조문헌에서는 "블록 대 가변코더"로 알려져 있다.
심볼을 인코딩하는 2가지 일반적인 방식
인코딩하기 위해 입력 심볼이 주어지면, 인코딩하기 위한 한가지 방법은 인덱스로서 심볼을 취하고 "코드북(codebook)"이라는 테이블에서 찾는 것이다. 코드 북에서 발견된 엔트리(entry)가 심볼용으로 인코딩된 출력이다. 코드북은 일반적으로 모든 가능한 심볼에 대해 엔트리를 제공하기에 충분히 크다.
몇몇 수단에서, 테이블에 대한 단일의 랜덤 접근이 매우 빠르고 효율적이다. 그러나, 다른 수단에서, 큰 테이블에 대한 랜덤 접속은 (캐쉬 메모리 로딩으로 인해) 비교적 느리거나 (FPGA 또는 ASIC에서와 같이 온칩 메모리의 비용으로 인해) 비교적 고가이다.
심볼을 인코딩하는 두번째 일반적인 방식은 결과로서 인코딩된 출력을 생성하는 표현, 즉, 주로 이진수 비트 스트링에 대해 몇가지 계산 연산을 하는 것이다. 이런 식으로, 상기 출력은 큰 코드북 필요없이 생성된다.
몇몇 수단에서, 이러한 계산은 합당하게 빠르고 효율적이다. 그러나, 다른 수단에서, 계산의 다수 단계들이 필요할 수 있어 비교적 느려질 수 있다.
디코더는 심볼로 다시 디코딩되는 각각의 가변크기 비트 스트링(즉, 코드어(codeword))의 길이를 결정할 수 있어야 한다. 이는 일반적으로 어떠한 코드어도 임의의 다른 코드어의 접두사가 아닌 "허프만 접두사 특성(Huffman prefix property)"을 가지도록 코드어에 대해 조정함으로써 행해진다.
분포
상술한 바와 같은 엔트로피 코딩은 심볼들 간의 불균일 확률을 이용함으로써 작동한다. 심볼이 높은 발생확률을 갖는 경우(메세지 또는 소스에서 자주 발생한다는 것을 의미함), 짧은 코드어로 인코딩된다. 심볼이 낮은 발생확률을 갖는 경우(메세지 또는 소스에서 거의 발생하지 않는다는 것을 의미함), 긴 코드어로 인코딩 된다. 따라서, 많은 짧은 코드어와 몇가지 긴 코드어를 갖는 인코딩된 출력은 대개 입력보다 더 짧다.
샤논(Shannon)(C.E. Shannon, The Mathematical Theory of Communications, Bell System Technical Journal, 1948년 7월 및 10월)에 의해 설명한 바와 같이 최적의 인코딩은 소스 입력에 대응하는 심볼의 발생확률과 역 대수적으로 관련된 각각의 출력 코드어의 길이를 갖는다. 이는 주로 정확하게 달성되는 것이 아니라 인코더 설계가 그에 근사하도록 시도한다는 것이다.
따라서, 심볼의 확률분포는 유효한 엔트로피 코드를 설계하기 위해 알려지거나, 측정되거나, 근사되거나 추정된다.
몇몇 분포에 대해, 인코딩 계산법은 극소수의 단계들로 행해질 수 있는 한편, 다른 많은 단계들에 대해서는 양호한 인코딩을 계산하는 것이 요구된다.
비디오 압축 작업에서, 양자화된 계수들의 확률분포는 때때로 다루기 힘들다. 다르게 말하면, 상기 분포는 기지의 빠른 계산 인코딩을 갖는 분포가 아니라 가능한 값들의 수가 너무 커서 이용가능한 룩업 저장장치에 적합하지 않는 코드북을 필요로 한다.
따라서, 기지의 또는 측정된 확률분포에 최적으로 일치하며, 지나치게 큰 룩업 테이블을 필요로 하지 않는 인코딩 구성을 필요로 한다.
기지의 또는 측정된 확률분포에 최적 일치를 갖는 시스템, 방법 및 컴퓨터 프로그램 제품이 지나치게 큰 룩업 테이블의 사용없이 데이터를 인코딩하기 위해 개시되어 있다. 본 발명에 따르 구성된 인코더는 2이상의 다른 인코딩 방법을 조합하여 사용한다.
본 발명의 일태양에 따르면, 룩업 테이블에 의한 허프만 코딩(Huffman coding)은 예컨대 지수적 골롬브 수식(exponetial Golomb equation)을 사용함으로써 계산 코드어 생성과 조합된다. 가장 공통적으로 발생하는 요소들이 작은 허프만 테이블에서 찾아지는 반면에, 나머지 요소들은 상기 식을 사용하여 코딩된다. 이 구성은 간단한 계산된 코딩의 이점(즉, 어떠한 참조없이 즉시 계산)과 결합된 룩업 테이블에 의한 허프만 코딩의 이점(즉, 기지의 또는 측정된 확률분포에 대한 최적 일치)을 제공하는 한편, 전체 허프만 코딩의 단점(즉, 매우 큰 테이블 지원에 대한 필요성)을 방지한다.
본 발명의 또 다른 태양에 따르면, 데이터는 2 이상의 식들을 사용하여 인코딩된다. 하나의 식이 데이터 타입을 정확하게 맞추지 못하는 상황에서, 전체 데이터 확률분포를 더 잘 기술하기 위해 각각 데이터의 다른 부분에 대해 별개의 식들이 사용될 수 있다.
본 발명의 또 다른 태양에 따르면, 데이터는 하나 이상의 식들과 공동으로 다수의 테이블들을 사용하여 인코딩된다. 식들은 상기 식들이 정확하게 데이터 부분들의 확률분포를 기술하는 데이터의 부분들에 사용된다. 테이블은 에컨대 어떠한 빠른 계산 코딩이 알려지지 않은 식에서 갭을 메우도록 식들에 끼워질 수 있다.
도 1은 일실시예에 따른 압축/압축해제 데이터에 대한 프레임워크를 도시한 것이다.
도 2는 현재 이용될 수 있는 다양한 압축 알고리즘들 중에서 트레이드 오프의 예를 도시한 것이다.
도 1은 일실시예에 따른 압축/압축해제 데이터에 대한 프레임워크(200)를 도시한 것이다. 함께 "코덱"을 형성하는 코더부(201)와 디코더부(203)가 프레임워크(200)에 포함되어 있다. 코더부(201)는 파일(208)에 저장하기 위해 데이터를 압축하기 위한 변환모듈(202), 퀀타이저(quantizer)(204) 및 엔트로피 인코더(206)를 포함한다. 이러한 파일(208)의 압축해제를 실행하기 위해, 디코더부(203)는 사용(즉, 비디오 데이터의 경우에서 보기 등)을 위해 데이터를 압축해제하기 위한 엔트로피 디코더(210), 디퀀타이저(dequantizer)(212) 및 역변환모듈(214)을 포함한다. 사용시, 변환모듈(202)은 비상관화 처리(de-correlation)를 위해 (비디오 데이터의 경우) 복수의 픽셀의 가역변환, 종종, 선형변환을 수행한다. 다음, 퀀타이저(204)는 변환값들의 양자화에 영향을 끼치고 그런 후 엔트로피 인코더(206)가 양자화 변환계수의 엔트로피 코딩을 담당한다.
본 발명에 따라 구성된 인코더는 2 이상의 다른 인코딩 방법을 조합하여 사용한다. 몇몇 양자화된 비디오 데이터 분포들이 (입력소스에서 낮은 발생확률을 갖는) 큰 계수값에 대해 음지수(negative exponential)와 (입력소스에서 가장 자주 발생하는 최고 확률값인) 작은 계수값에 대한 작은 테이블에 의해 양호하게 근사된다. 따라서, 일태양에 따르면, 단지 작은 테이블만으로도 간단한 계산법과 두 기술 들(테이블 또는 계산) 중 어떤 것을 적용할지 선택하는 방법이 사용될 수 있다.
본 발명의 또 다른 태양에 따르면, 어떤 기술을 어떤 데이터 요소들 또는 심볼들에 적용할지의 선택은 간단한 크기 테스트일 수 있다. 이 예에서, 엔트로피 코딩되는 심볼들은 항상 1 내지 215-1범위에 있는 양수이다. 0값은 제외된다. 심볼은 고정된 상수 미만인지 여부에 대해 간단히 테스트된다. 상수 미만이면, 상수에 대한 동일 크기의 테이블이 사용된다. 상수 보다 크면, 계산법이 사용된다.
이 실시예에서 (빈번한) 작은 값에 대해, 룩업 테이블에 있는 허프만 코드어가 사용된다. (빈번하지 않은) 큰 값에 대해, 코드어는 예컨대 지수적 골롬브 타입의 수식을 사용하는 식으로 계산된다. 이러한 수단은 무엇이 인코딩되었는지에 대한 히스토리를 간직하지 않고도 심볼단위로 인코딩될 수 있다. 상수길이 심볼은 16비트로서 인코더에 입력되고 1비트(빈번한 값)에서 16비트(드문 값)까지 출력 길이내에서 변한다.
인코더의 각각의 2부분은 별도로 허프만 접두사 특성을 갖는다. 다르게 말하면, 인코더의 한 부분내에 있는 심볼에 사용된 어떠한 코드어도 상기 인코더의 동일 부분내에 있는 또 다른 심볼에 대한 코드어의 시작부와 같지 않다. 많은 애플리케이션들에 대해 일반적인 확률분포범위를 갖는, 상기 인코더의 2부분들에 대한 조합된 코드도 또한 허프만 접두사 특성을 가지므로, 한 코드어가 끝나고 다음 코드어가 시작되는 디코더에 나타내기 위해 어떠한 여분의 마커 비트(marker bits)도 코드어의 출력스트림에 필요로 하지 않는다.
예제 알고리즘1
이 예제 알고리즘은 이진수 표현으로 16비트 양수의 영이 아닌 정수인 심볼 S를 입력으로서 받아들인다. 비트스트링(bitstring) W를 출력으로서 생성한다.
단계 1.
S > 15, 단계 3으로 간다.
단계 2.
값 B와 길이 L을 찾기 위해 하기에 주어진 표 1에서 S를 찾는다.
W는 B의 하위 순위의 L 비트로 구성된다.
W를 출력 비트스트림에 첨부한다. 끝.
단계 3.
최좌측 '1'비트를 포함하여 시작하는 숫자 S+8에 있는 중요 비트를 카운트한다. 카운트 C를 호출한다.
단계 4.
W는 2C-1 비트로 구성된다: C-1 '0'비트 다음에 S+8의 C 중요 비트가 잇따른다.
W를 출력 비트스트림에 첨부한다. 끝.
예제 알고리즘 1에 대한 표1
심볼 L B 출력 비트스트림
1 1 1 1
2 3 2 010
3 3 3 011
4 5 4 00100
5 5 5 00101
6 5 6 00110
7 5 7 00111
8 6 7 000100
9 6 8 000101
10 6 9 000110
11 6 10 000111
12 8 11 00001000
13 8 12 00001001
14 8 13 00001010
15 8 14 00001011
비교를 위해, 아래에 표 2는 표 1이 사용되지 않은 경우 16미만의 심볼값들에 대해 상기 단계 3 및 단계 4(코드어의 계산 생성)에 의해 제공되었던 출력을 제공한다. 2개 테이블을 비교함으로써, 표 1의 허프만 테이블 접근을 사용함으로써 표 2의 계산 생성접근에 비하면 더 빈번한 심블로들 중 몇몇에 대해 더 짧은 코드어가 제공되는 것을 알 수 있다.
예제 알고리즘 2에 대한 표2
심볼 L B 출력 비트스트림
1 1 1 1
2 3 2 010
3 3 3 011
4 5 4 00100
5 5 5 00101
6 5 6 00110
7 5 7 00111
8 7 8 0001000
9 7 9 0001001
10 7 10 0001010
11 7 11 0001011
12 7 12 0001100
13 7 13 0001101
14 7 14 0001110
15 7 15 0001111
성능
이 예제 방법은 하기의 이유로 인해 일부 컴퓨터 플랫폼상에 실행될 때 고성능의 목표를 달성한다:
·가장 공통적인 케이스들에 대해 임의의 허프만 코드를 제공한다;
·측정될 때 확률분포의 일부를 최적으로 일치시키기 위해, 제한된 메모리내에 쉽게 맞는 작은 테이블만을 필요로 한다;
·공통적인 못한 케이스들에 대해 지수적 골롬브 코딩의 매우 간단한 계산을 사용한다;
·심볼이 무엇이든지 간에, 연산이 빠르다.
다양한 개선들이 본 발명의 상기 예시적인 수단에 의해 이루어질 수 있다. 예컨대, 엔트로피 코더가 신호된 숫자 심볼들 뿐만 아니라 상기 신호되지 않은(양수만) 심볼들을 인코딩하도록 변경될 수 있다. 이를 효율적으로 하기 위해, 표에 있는 각 L 엔트리는 1씩 증가되고, 신호 비트(sign bit)가 각 B 값에 첨부되며, 음의 심볼들에 대한 테이블 엔트리들이 포함된다. 아래 표 3은 예를 제공한다. 이 표에서, 더 빨리 직접 참조를 하게 하기 위해 심볼 0에 대한 엔트리가 있다. 이 0 심볼 엔트리는 사용되지 않는 더미 엔트리(dummy entry)이므로, 내용은 중요하지 않다.
상기 간단한 알고리즘은 알고리즘 2에서와 같이 이 경우에 대해 약간 변형된다.
예제 알고리즘 2
알고리즘은 이진수 표현(0값은 허용되지 않음)으로 16비트 정수인 심볼 S를 입력으로 받아들인다. 발생된 압축 비트스트림에 비트식으로 첨부하기 위해 비트 스트링 W를 출력으로서 생성한다.
단계 1.
S의 절대값이 15보다 크면, 단계 3으로 간다.
단계 2.
값 B와 길이 L을 찾기 위해 아래 표 3에서 S를 찾는다.
W는 B의 하위 순위의 L 비트로 구성된다.
W를 출력 비트스트림에 첨부한다. 끝.
단계 3.
최좌측 '1'비트를 포함하여 시작하는 숫자 S+8의 절대값에 있는 중요 비트를 카운트한다. 카운트 C를 호출한다.
단계 4.
W는 2C 비트로 구성된다: C-1 '0'비트 다음에, S+8의 절대값의 C 중요 비트 다음에, S의 신호 비트가 잇따른다.
W를 출력 비트스트림에 첨부한다. 끝.
예제 알고리즘 2에 대한 표3
심볼 L B 출력 비트스트링
-15 9 23 000010111
-14 9 21 000010101
-13 9 19 000010011
-12 9 17 000010001
-11 7 15 0001111
-10 7 13 0001101
-9 7 11 0001011
-8 7 9 0001001
-7 6 15 001111
-6 6 13 001101
-5 6 11 001011
-4 6 9 001001
-3 4 7 00111
-2 4 5 0101
-1 2 3 11
0 0 0 (사용되지 않음)
1 2 2 10
2 4 4 0100
3 4 6 0110
4 6 8 001000
5 6 10 001010
6 6 12 001100
7 6 14 001110
8 7 8 0001000
9 9 10 0001010
10 9 12 0001100
11 9 14 0001110
12 9 16 000010000
13 9 18 000010010
14 9 20 000010100
15 8 22 000010110
상기 예에서, (기지의 또는 측정된 확률분포에 대한 최적 일치인) 룩업 테이블에 의한 허프만 코딩의 이점은 전체 허프만 코딩의 단점(매우 큰 테이블)을 방지하는 한편 지수적 골롬브와 같이 간단한 계산(찾지 않고도 빠른 계산) 코딩의 이점과 조합될 수 있다. 여분의 비트를 출력에 도입하지 않고도 공통 케애스들에 대해 룩업 테이블에 신호 비트를 포함함으로써 신호된 심볼 데이터를 더 빨리 인코딩하는 방식을 설명하였다.
상술한 방식과 유사한 방식으로, 룩업 테이블과 계산 생성의 다양한 조합들이 이용될 수 있다. 예컨대, 2개의 다른 식들이 사용될 수 있고 각각의 식은 인코딩되는 심볼의 다른 서브세트에 적용된다. 이러한 조합을 사용한 이점은 하나의 기지의 식이 특정 데이터 타입의 확률분포와 잘 일치하지 않으나, 2이상의 식들의 조합이 더 잘 일치를 제공하는 것일 수 있다. 또 다른 이점은 간단한 식이 코딩의 전체 처리속도를 증가시키기 위해 많은 공통된 심볼들에 이용될 수 있다는 것일 수 있다.
동일한 일반적인 형태의 식이 각각의 다수의 식들에 사용될 수 있거나, 다른 타입의 식들이 조합될 수 있다. 본 발명에 따라 구성된 시스템에 이점적으로 사용될 수 있는 식 또는 처리의 다른 타입들 중 몇몇의 예로는 지수적 골롬브, 골롬브, 골롬브-라이스(Golomb-Rice)(또는 라이스-골롬브) 코드와 산술 코덱(arithmetic codec)을 포함한다. 비심볼단위 방식으로 동작하는 산술 코덱은 또한 (발명의 명칭이 System and Method for a Dyadic-Monotonic(DM) Codec이며 2005년 1월25일자로 간행된 미국특허 제6,847,317호에 기술된 바와 같은) 이진법 단조(DM. dyadic-monotonic) 코덱 및 CABAC과 같은 서브타입을 포함한다.
또 다른 실시예에서, 데이터는 하나 이상의 식들과 공동으로 다수의 테이블들을 사용하여 인코딩된다. 식들은 상기 식들이 정확하게 데이터 부분들의 확률분포를 기술하는 데이터의 부분들에 사용된다. 테이블들은 어떠한 빠른 계산 인코딩도 알려지지 않은 갭을 메우도록 상기 식들에 끼워질 수 있다.
이점적인 효율은 시스템이 인코딩을 위해 표현될 것으로 예상되는 식별 심볼들의 개수와 룩업 테이블내 식별 심볼들의 개수 간의 소정 관계를 제공하도록 설계되거나 제공할 때 인코더에서 얻어질 수 있음이 여러가지로 확인되었다. 추가적으로, 테이블이 엔트로피 코딩에서 일반적으로 처리되는 심볼들의 총 모집단(population)(또는 빈도)의 소정 퍼센트를 나타내는 복수의 식별 심볼들을 포함하도록 시스템이 설계되거나 제공할 때 이점이 얻어질 수 있다.
예컨대, 룩업 테이블과 적어도 하나의 식의 애플리케이션을 조합한 인코더의 소정 실시예들에서, 일반적으로 인코딩되는 식별 심볼들의 0 내지 50퍼센트를 나타내는 심볼들을 룩업 테이블에 제공하는 것이 이점임을 알았다. 이 개시를 위해, 이 퍼센트를 "테이블 식별 심볼 퍼센트(TDSP, table distinct symbol percentage)라 한다. 보다 상세하게, 인코딩을 위해 일반적으로 표현될 것으로 예상되는 식별 심볼들의 총 동일성(identity)에 대해 범위는 0 내지 30 퍼센트, 더 바람직하게는 0 내지 10 퍼센트, 더욱 바람직하게는 0 내지 3 퍼센트, 더욱더 바람직하게는 0 내지 1 퍼센트, 더더욱더 바람직하게는 0 내지 0.1 퍼센트, 가장 바람직하게는 0 내지 0.01 퍼센트일 수 있다.
추가로, 상기 테이블은 인코딩을 위해 일반적으로 표현되는 심볼들의 총 모집단(도는 빈도)의 100 내지 50 퍼센트를 집합적으로 구비하는 복수의 심볼들을 포함하도록 여러가지로 설계될 수 있다. 이 개시를 위해, 이 퍼센트를 "테이블 집합 빈도 퍼센트(TAFP, table aggregate frequency percentage)"라 한다. 보다 상세하게, 복수의 심볼들은 인코딩을 위해 일반적으로 표현되는 심볼들의 총 모집단(또는 빈도)의 100 내지 70 퍼센트, 더 바람직하게는 100 내지 80 퍼센트, 더욱 바람직하게는 100 내지 85 퍼센트, 더욱더 바람직하게는 100 내지 90 퍼센트, 가장 바람직하게는 100 내지 95 퍼센트일 수 있다.
예컨대, 본 발명에 따른 한 압축구성에서, 인코딩되는 식별 심볼들의 총 개수는 32,766개 심볼이다. 데이터내 고빈도가 인코더에 나타날 것으로 예상되는 15개 식별 심볼들을 나타내는 룩업 테이블이 제공된다. 따라서, 이들 15개 심볼들은 식별 심볼들의 총 개수의 약 0.046 퍼센트를 구비한다. 따라서, 이 실시예는 약 0.046 퍼센트의 테이블 식별 심볼 퍼센트를 갖는다. 그러나, 일반적인 동작에서 15개 심볼들이 인코딩을 위해 표현되는 집합적 심볼 발생의 약 90 퍼센트를 나타내는 것을 알 수 있다. 따라서, 이 실시예는 약 90 퍼센트의 테이블 집합 빈도 퍼센트를 갖는다. 그러므로, 15개 심볼들의 비교적 작은 테이블이 심볼들의 압도적인 대부분의 인코딩(인코딩을 위해 표현된 심볼들의 약 90%)을 처리할 수 있다.
추가로, 본 발명의 범위내에 복수의 룩업 테이블 또는 다른 테이블들을 사용하는 인코딩 기술을 제공하고 테이블 식별 심볼 퍼센트와 테이블 집합 빈도 퍼센트는 복수의 테이블의 조합을 기초로 계산되는 것이 고려된다.
본 발명의 또 다른 태양은 테이블 식별 심볼 퍼센트와 테이블 집합 빈도 퍼센트의 소정 조합들이 제공되는 적어도 하나의 룩업 테이블과 적어도 하나의 인코딩 식의 조합을 갖는 인코더를 제공하는 것을 포함한다. 예컨대, 이점적인 조합은 100 내지 70 퍼센트의 테이블 집한 빈도 퍼센트(TAFP)를 갖는 0 내지 5 퍼센트의 테이블 식별 심볼 퍼센트(TDSP)를 포함한다. 또 다른 이점적인 조합들이 아래 표 4에 도시되어 있다.
TDSP(퍼센트) TAFP(퍼센트)
0 에서 40 100 에서 50
0 에서 40 100 에서 60
0 에서 40 100 에서 70
0 에서 40 100 에서 80
0 에서 5 100 에서 50
0 에서 5 100 에서 60
0 에서 5 100 에서 70
0 에서 5 100 에서 80
0 에서 5 100 에서 90
0 에서 2 100 에서 50
0 에서 2 100 에서 60
0 에서 2 100 에서 70
0 에서 2 100 에서 80
0 에서 2 100 에서 90
0 에서 2 100 에서 50
0 에서 0.5 100 에서 60
0 에서 0.5 100 에서 70
0 에서 0.5 100 에서 80
0 에서 0.5 100 에서 90
0 에서 0.5 100 에서 95
0 에서 0.1 100 에서 50
0 에서 0.1 100 에서 60
0 에서 0.1 100 에서 70
0 에서 0.1 100 에서 80
0 에서 0.1 100 에서 90
0 에서 0.1 100 에서 95
0 에서 0.05 100 에서 50
0 에서 0.05 100 에서 60
0 에서 0.05 100 에서 70
0 에서 0.05 100 에서 80
0 에서 0.05 100 에서 90
0 에서 0.05 100 에서 95
상기는 본 발명의 바람직한 실시예들의 완전한 설명인 한편, 다양한 대안, 변형 및 균등물들도 사용될 수 있다. 따라서, 상기 설명은 특허청구범위에 의해 정의된 본 발명의 범위를 제한하는 것으로 고려되지 않아야 한다.
본 발명의 상세한 설명에 포함됨.

Claims (4)

  1. 병행하여 적어도 2개의 코딩 기술의 조합을 사용하여 들어오는 데이터스트림을 엔트로피 코딩(entropy coding)하는 단계를 포함하고, 상기 각각의 코딩 기술은 상기 데이터스트림의 다른 부분을 처리하는 데이터 압축방법.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 적어도 2개의 코딩 기술은 허프만 룩업 테이블(Huffman lookup table)과 계산 생성(computational generation)을 포함하는 데이터 압축방법.
  3. 제 2 항에 있어서,
    상기 계산 생성은 지수적 골롬브 타입(exponential Golomb type)인 데이터 압축방법.
  4. 제 2 항에 있어서,
    상기 들어오는 데이터스트림은 인코딩되는 일련의 심볼들을 구비하고, 각 심볼은 크기를 가지며, 고정된 상수 미만의 크기를 갖는 심볼들은 상기 허프만 룩업 테이블을 사용하여 코딩되고, 적어도 고정된 상수의 크기를 갖는 심볼들은 상기 계산 생성을 사용하여 코딩되는 데이터 압축방법.
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