RU2010133239A - Квантование, основанное на моделировании искажения скорости передачи, для кодеров cabac - Google Patents

Квантование, основанное на моделировании искажения скорости передачи, для кодеров cabac Download PDF

Info

Publication number
RU2010133239A
RU2010133239A RU2010133239/07A RU2010133239A RU2010133239A RU 2010133239 A RU2010133239 A RU 2010133239A RU 2010133239/07 A RU2010133239/07 A RU 2010133239/07A RU 2010133239 A RU2010133239 A RU 2010133239A RU 2010133239 A RU2010133239 A RU 2010133239A
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
sets
quantized coefficients
coefficients
video block
value
Prior art date
Application number
RU2010133239/07A
Other languages
English (en)
Other versions
RU2475999C2 (ru
Inventor
Марта КАРЧЕВИЧ (US)
Марта КАРЧЕВИЧ
Е. Янь (Us)
Е. Янь
Original Assignee
Квэлкомм Инкорпорейтед (US)
Квэлкомм Инкорпорейтед
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Квэлкомм Инкорпорейтед (US), Квэлкомм Инкорпорейтед filed Critical Квэлкомм Инкорпорейтед (US)
Publication of RU2010133239A publication Critical patent/RU2010133239A/ru
Application granted granted Critical
Publication of RU2475999C2 publication Critical patent/RU2475999C2/ru

Links

Classifications

    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N19/00—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals
    • H04N19/10—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding
    • H04N19/102—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding characterised by the element, parameter or selection affected or controlled by the adaptive coding
    • H04N19/124—Quantisation
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N19/00—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals
    • H04N19/10—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding
    • H04N19/102—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding characterised by the element, parameter or selection affected or controlled by the adaptive coding
    • H04N19/13—Adaptive entropy coding, e.g. adaptive variable length coding [AVLC] or context adaptive binary arithmetic coding [CABAC]
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N19/00—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals
    • H04N19/10—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding
    • H04N19/102—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding characterised by the element, parameter or selection affected or controlled by the adaptive coding
    • H04N19/132—Sampling, masking or truncation of coding units, e.g. adaptive resampling, frame skipping, frame interpolation or high-frequency transform coefficient masking
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N19/00—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals
    • H04N19/10—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding
    • H04N19/134—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding characterised by the element, parameter or criterion affecting or controlling the adaptive coding
    • H04N19/146—Data rate or code amount at the encoder output
    • H04N19/147—Data rate or code amount at the encoder output according to rate distortion criteria
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N19/00—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals
    • H04N19/10—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding
    • H04N19/169—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding characterised by the coding unit, i.e. the structural portion or semantic portion of the video signal being the object or the subject of the adaptive coding
    • H04N19/17—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding characterised by the coding unit, i.e. the structural portion or semantic portion of the video signal being the object or the subject of the adaptive coding the unit being an image region, e.g. an object
    • H04N19/176—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding characterised by the coding unit, i.e. the structural portion or semantic portion of the video signal being the object or the subject of the adaptive coding the unit being an image region, e.g. an object the region being a block, e.g. a macroblock
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N19/00—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals
    • H04N19/10—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding
    • H04N19/169—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding characterised by the coding unit, i.e. the structural portion or semantic portion of the video signal being the object or the subject of the adaptive coding
    • H04N19/18—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding characterised by the coding unit, i.e. the structural portion or semantic portion of the video signal being the object or the subject of the adaptive coding the unit being a set of transform coefficients
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N19/00—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals
    • H04N19/10—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding
    • H04N19/189—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding characterised by the adaptation method, adaptation tool or adaptation type used for the adaptive coding
    • H04N19/19—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding characterised by the adaptation method, adaptation tool or adaptation type used for the adaptive coding using optimisation based on Lagrange multipliers
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N19/00—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals
    • H04N19/90—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using coding techniques not provided for in groups H04N19/10-H04N19/85, e.g. fractals
    • H04N19/91—Entropy coding, e.g. variable length coding [VLC] or arithmetic coding

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Compression Or Coding Systems Of Tv Signals (AREA)
  • Compression, Expansion, Code Conversion, And Decoders (AREA)

Abstract

1. Способ квантования коэффициентов блока видео для процесса кодирования видео, который поддерживает адаптивное двоичное арифметическое кодирование, основанное на контексте (CABAC), причем способ содержит этапы: ! генерирование множества наборов квантованных коэффициентов для блока видео, причем каждый из наборов квантованных коэффициентов определяется на основании предположения, что конкретный один из коэффициентов блока видео соответствует последнему ненулевому коэффициенту блока видео; ! оценку множества стоимостей, ассоциированных с кодированием блока видео с помощью CABAC, причем оцененные стоимости соответственно основываются на различных одних из наборов квантованных коэффициентов, причем оценка множества стоимостей содержит вычисление функций стоимости по Лагранжу, ассоциированных с моделью искажения скорости передачи, и где функции стоимости по Лагранжу определяют наборы стоимостей по Лагранжу индивидуального коэффициента, ассоциированных с каждым из квантованных коэффициентов в наборах квантованных коэффициентов; ! вычисление наборов стоимостей по Лагранжу индивидуального коэффициента, ассоциированных с квантованными коэффициентами в наборах квантованных коэффициентов для значений квантованных коэффициентов, равных значению нуля, минимальному значению и максимальному значению; и ! выбор заданного одного из наборов квантованных коэффициентов, ассоциированных с самой низкой одной из стоимостей, где конкретная стоимость, ассоциированная с выбранной одним из наборов квантованных коэффициентов, определяет самое низкое количество битов, ассоциированных с множеством стоимостей. ! 2

Claims (36)

1. Способ квантования коэффициентов блока видео для процесса кодирования видео, который поддерживает адаптивное двоичное арифметическое кодирование, основанное на контексте (CABAC), причем способ содержит этапы:
генерирование множества наборов квантованных коэффициентов для блока видео, причем каждый из наборов квантованных коэффициентов определяется на основании предположения, что конкретный один из коэффициентов блока видео соответствует последнему ненулевому коэффициенту блока видео;
оценку множества стоимостей, ассоциированных с кодированием блока видео с помощью CABAC, причем оцененные стоимости соответственно основываются на различных одних из наборов квантованных коэффициентов, причем оценка множества стоимостей содержит вычисление функций стоимости по Лагранжу, ассоциированных с моделью искажения скорости передачи, и где функции стоимости по Лагранжу определяют наборы стоимостей по Лагранжу индивидуального коэффициента, ассоциированных с каждым из квантованных коэффициентов в наборах квантованных коэффициентов;
вычисление наборов стоимостей по Лагранжу индивидуального коэффициента, ассоциированных с квантованными коэффициентами в наборах квантованных коэффициентов для значений квантованных коэффициентов, равных значению нуля, минимальному значению и максимальному значению; и
выбор заданного одного из наборов квантованных коэффициентов, ассоциированных с самой низкой одной из стоимостей, где конкретная стоимость, ассоциированная с выбранной одним из наборов квантованных коэффициентов, определяет самое низкое количество битов, ассоциированных с множеством стоимостей.
2. Способ по п.1, дополнительно содержащий вывод заданного одного из наборов квантованных коэффициентов.
3. Способ по п.2, дополнительно содержащий:
прием заданного одного из наборов квантованных коэффициентов;
выполнение CABAC в отношении заданного одного из наборов квантованных коэффициентов для статистического кодирования данного одного из наборов квантованных коэффициентов в битовый поток; и
вывод битового потока.
4. Способ по п.1, дополнительно содержащий сохранение значения, указывающего самое низкое количество битов, которое ассоциируется с конкретной стоимостью.
5. Способ по п.1, в котором минимальное значение основывается на абсолютном значении индивидуального одного из коэффициентов блока видео, параметре квантования и матрице квантования, и в котором максимальное значение содержит минимальное значение плюс один.
6. Способ по п.1, дополнительно содержащий для индивидуального одного из квантованных коэффициентов:
если индивидуальный один из квантованных коэффициентов является более близким к минимальному значению, чем к максимальному значению, то пропускается вычисление стоимости по Лагранжу индивидуального коэффициента, ассоциированной с индивидуальным одним из квантованных коэффициентов для значений, равных максимальному значению.
7. Способ по п.1, дополнительно содержащий этап:
если конкретный один из коэффициентов блока видео, соответствующий последнему ненулевому коэффициенту блока видео для одного из наборов квантованных коэффициентов, определяет значение, более близкое к минимальному значению, чем к максимальному значению, и если минимальное значение равно нулю, то пропускается оценка конкретной стоимости, ассоциированной с кодированием блока видео для этого одного из наборов квантованных коэффициентов.
8. Способ по п.1, дополнительно содержащий этап:
завершение оценки множества стоимостей, ассоциированных с конкретным одним из наборов, когда суммирование для определения конкретной стоимости по Лагранжу, ассоциированной с конкретным одним из наборов, начинает увеличиваться при уменьшении значений коэффициентов блока видео.
9. Считываемый компьютером носитель, содержащий команды, которые при выполнении вынуждают устройство квантовать коэффициенты блока видео в процессе кодирования видео, который поддерживает адаптивное двоичное арифметическое кодирование, основанное на контексте (CABAC), в котором команды вынуждают устройство:
генерировать множество наборов квантованных коэффициентов для блока видео, причем каждый из наборов квантованных коэффициентов определяется на основании предположения, что конкретный один из коэффициентов блока видео соответствует последнему ненулевому коэффициенту блока видео;
оценивать множество стоимостей, ассоциированных с кодированием блока видео с помощью CABAC, причем оцененные стоимости соответственно основываются на различных одних из наборов квантованных коэффициентов, при этом при оценке множества стоимостей команды вынуждают устройство вычислять функции стоимости по Лагранжу, ассоциированные с моделью искажения скорости передачи, и где функции стоимости по Лагранжу определяют наборы стоимостей по Лагранжу индивидуального коэффициента, ассоциированных с каждым из квантованных коэффициентов в наборах квантованных коэффициентов;
вычислять наборы стоимостей по Лагранжу индивидуального коэффициента, ассоциированных с квантованными коэффициентами в наборах квантованных коэффициентов для значений квантованных коэффициентов, равных значению нуля, минимальному значению и максимальному значению; и
выбирать заданный один из наборов квантованных коэффициентов, ассоциированных с самой низкой стоимостью, при этом конкретная стоимость, ассоциированная с выбранным одним из наборов квантованных коэффициентов, определяет самое низке количество битов, ассоциированных с множеством стоимостей.
10. Считываемый компьютером носитель по п.9, в котором команды вынуждают устройство:
выводить заданный один из наборов квантованных коэффициентов из модуля квантования.
11. Считываемый компьютером носитель по п.10, в котором команды вынуждают устройство:
принимать заданный один из наборов квантованных коэффициентов от модуля квантования,
выполнять CABAC в отношении заданного одного из наборов квантованных коэффициентов для статистического кодирования данного одного из наборов квантованных коэффициентов в битовый поток; и
выводить битовый поток из модуля CABAC.
12. Считываемый компьютером носитель по п.9, в котором команды вынуждают устройство сохранить значение, указывающее самое низкое количество битов, которое ассоциируется с конкретной стоимостью.
13. Считываемый компьютером носитель по п.9, в котором минимальное значение основывается на абсолютном значении индивидуального одного из коэффициентов блока видео, параметре квантования и матрице квантования, и в котором максимальное значение содержит минимальное значение плюс один.
14. Считываемый компьютером носитель по п.9, в котором для индивидуального одного из квантованных коэффициентов:
если этот индивидуальный один из квантованных коэффициентов является более близким к минимальному значению, чем к максимальному значению, то команды вынуждают устройство пропускать вычисление стоимости по Лагранжу индивидуального коэффициента, ассоциированной с индивидуальным одним из квантованных коэффициентов для значений, равных максимальному значению.
15. Считываемый компьютером носитель по п.9, в котором если конкретный один из коэффициентов блока видео, соответствующий последнему ненулевому коэффициенту блока видео для одного из наборов квантованных коэффициентов, определяет значение, более близкое к минимальному значению, чем к максимальному значению, и если минимальное значение равно нулю, то команды вынуждают устройство пропускать оценку конкретной стоимости, ассоциированной с кодированием блока видео для этого одного из наборов квантованных коэффициентов.
16. Считываемый компьютером носитель по п.9, в котором команды вынуждают устройство завершать оценку множества стоимостей, ассоциированных с конкретным одним из наборов, когда суммирование для определения конкретной стоимости по Лагранжу, ассоциированной с конкретным одним из наборов, начинает увеличиваться при уменьшении значений коэффициентов блока видео.
17. Устройство, сконфигурированное для квантования коэффициентов блока видео для процесса кодирования видео, который поддерживает адаптивное двоичное арифметическое кодирование, основанное на контексте (CABAC), причем устройство содержит:
модуль квантования, который:
генерирует множество наборов квантованных коэффициентов для блока видео, причем каждый из наборов квантованных коэффициентов определяется на основании предположения, что конкретный один из коэффициентов блока видео соответствует последнему ненулевому коэффициенту блока видео;
оценивает множество стоимостей, ассоциированных с кодированием блока видео с помощью CABAC, причем оцененные стоимости соответственно основываются на различных одних из наборов квантованных коэффициентов, при этом при оценке множества стоимостей модуль квантования вычисляет функции стоимости по Лагранжу, ассоциированные с моделью искажения скорости передачи, и где функции стоимости по Лагранжу определяют наборы стоимостей по Лагранжу индивидуального коэффициента, ассоциированных с каждым из квантованных коэффициентов в наборах квантованных коэффициентов;
вычисляет наборы стоимостей по Лагранжу индивидуального коэффициента, ассоциированных с квантованными коэффициентами в наборах квантованных коэффициентов для значений квантованных коэффициентов, равных значению нуля, минимальному значению и максимальному значению; и
выбирает заданный один из наборов квантованных коэффициентов, ассоциированных с самой низкой стоимостью, причем конкретная стоимость, ассоциированная с выбранным одним из наборов квантованных коэффициентов, определяет самое низке количество битов, ассоциированных с множеством стоимостей.
18. Устройство по п.17, в котором модуль квантования выводит данный один из наборов квантованных коэффициентов.
19. Устройство по п.18, дополнительно содержащее модуль CABAC, который:
принимает заданный один из наборов квантованных коэффициентов, выполняет CABAC в отношении заданного одного из наборов квантованных коэффициентов для статистического кодирования заданного одного из наборов квантованных коэффициентов в битовый поток; и выводит битовый поток.
20. Устройство по п.17, в котором модуль квантования хранит значение, указывающее самое низкое количество битов, которое ассоциируется с конкретной стоимостью.
21. Устройство по п.17, в котором минимальное значение основывается на абсолютном значении индивидуального одного из коэффициентов блока видео, параметре квантования и матрице квантования, и в котором максимальное значение содержит минимальное значение плюс один.
22. Устройство по п.17, в котором для индивидуального одного из квантованных коэффициентов:
если индивидуальный один из квантованных коэффициентов является более близким к минимальному значению, чем к максимальному значению, то модуль квантования пропускает вычисление стоимости по Лагранжу индивидуального коэффициента, ассоциированной с индивидуальным одним из квантованных коэффициентов для значений, равных максимальному значению.
23. Устройство по п.17, в котором если конкретный один из коэффициентов блока видео, соответствующий последнему ненулевому коэффициенту блока видео для одного из наборов квантованных коэффициентов, определяет значение, более близкое к минимальному значению, чем к максимальному значению, и если минимальное значение равно нулю, то модуль квантования пропускает оценку конкретной стоимости, ассоциированной с кодированием блока видео для этого одного из наборов квантованных коэффициентов.
24. Устройство по п.17, в котором модуль квантования:
завершает оценку множества стоимостей, ассоциированных с конкретным одним из наборов, когда суммирование для определения конкретной стоимости по Лагранжу, ассоциированной с конкретным одним из наборов, начинает увеличиваться при уменьшении значений коэффициентов блока видео.
25. Устройство по п.17, в котором устройство содержит одну или более схем, кристалл интегральной схемы (IC) или комплект IC.
26. Устройство, которое квантует коэффициенты блока видео для процесса кодирования видео, который поддерживает адаптивное двоичное арифметическое кодирование, основанное на контексте (CABAC), причем устройство содержит:
средство для генерирования множества наборов квантованных коэффициентов для блока видео, причем каждый из наборов квантованных коэффициентов определяется на основании предположения, что конкретный один из коэффициентов блока видео соответствует последнему ненулевому коэффициенту блока видео;
средство для оценки множества стоимостей, ассоциированных с кодированием блока видео с помощью CABAC, причем оцененные стоимости соответственно основываются на различных одних из наборов квантованных коэффициентов, при этом средство для оценки множества стоимостей содержит средство для вычисления функций стоимости по Лагранжу, ассоциированных с моделью искажения скорости передачи, и где функции стоимости по Лагранжу определяют наборы стоимостей по Лагранжу индивидуального коэффициента, ассоциированных с каждым из квантованных коэффициентов в наборах квантованных коэффициентов;
средство для вычисления наборов стоимостей по Лагранжу индивидуального коэффициента, ассоциированных с квантованными коэффициентами в наборах квантованных коэффициентов, для значений квантованных коэффициентов, равных значению нуля, минимальному значению и максимальному значению; и
средство для выбора заданного одного из наборов квантованных коэффициентов, ассоциированных с самой низкой стоимостью, где конкретная стоимость, ассоциированная с выбранной одной из наборов квантованных коэффициентов, определяет самое низке количество битов, ассоциированных с множеством стоимостей.
27. Устройство по п.26, дополнительно содержащее:
средство для вывода заданного одного из наборов квантованных коэффициентов.
28. Устройство по п.27, дополнительно содержащее:
средство для приема заданного одного из наборов квантованных коэффициентов,
средство для выполнения CABAC в отношении заданного одного из наборов квантованных коэффициентов для статистического кодирования заданного одного из наборов квантованных коэффициентов в битовый поток; и
средство для вывода битового потока.
29. Устройство по п.26, дополнительно содержащее средство для хранения значения, указывающего самое низкое количество битов, которое ассоциируется с конкретной стоимостью.
30. Устройство по п.26, в котором минимальное значение основывается на абсолютном значении индивидуального одного из коэффициентов блока видео, параметре квантования и матрице квантования, и в котором максимальное значение содержит минимальное значение плюс один.
31. Устройство по п.26, дополнительно содержащее для индивидуального одного из квантованных коэффициентов:
если индивидуальный один из квантованных коэффициентов является более близким к минимальному значению, чем к максимальному значению, средство для пропуска вычисления стоимости по Лагранжу индивидуального коэффициента, ассоциированной с индивидуальным одним из квантованных коэффициентов, для значений, равных максимальному значению.
32. Устройство по п.26, дополнительно содержащее:
если конкретный один из коэффициентов блока видео, соответствующий последнему ненулевому коэффициенту блока видео для одного из наборов квантованных коэффициентов, определяет значение, более близкое к минимальному значению, чем к максимальному значению, и если минимальное значение равно нулю, средство для пропуска оценки конкретной стоимости, ассоциированной с кодированием блока видео для этого одного из наборов квантованных коэффициентов.
33. Устройство по п.26, дополнительно содержащее:
средство для завершения оценки множества стоимостей, ассоциированных с конкретным одним из наборов, когда суммирование для определения конкретной стоимости по Лагранжу, ассоциированной с конкретным одним из наборов, начинает увеличиваться при уменьшении значений коэффициентов блока видео.
34. Устройство, сконфигурированное для квантования коэффициентов блока видео для процесса кодирования видео, который поддерживает адаптивное двоичное арифметическое кодирование, основанное на контексте (CABAC), причем устройство содержит модуль кодирования и передатчик, причем модуль кодирования включает в себя модуль квантования и модуль CABAC, причем модуль квантования:
генерирует множество наборов квантованных коэффициентов для блока видео, причем каждый из наборов квантованных коэффициентов определяется на основании предположения, что конкретный один из коэффициентов блока видео соответствует последнему ненулевому коэффициенту блока видео;
оценивает множество стоимостей, ассоциированных с кодированием блока видео с помощью CABAC, причем оцененные стоимости соответственно основываются на различных одних из наборов квантованных коэффициентов, при этом при оценке множества стоимостей модуль квантования вычисляет функции стоимости по Лагранжу, ассоциированные с моделью искажения скорости передачи, и где функции стоимости по Лагранжу определяют наборы стоимостей по Лагранжу индивидуального коэффициента, ассоциированных с каждым из квантованных коэффициентов в наборах квантованных коэффициентов;
вычисляет наборы стоимостей по Лагранжу индивидуального коэффициента, ассоциированных с квантованными коэффициентами в наборах квантованных коэффициентов для значений квантованных коэффициентов, равных значению нуля, минимальному значению и максимальному значению;
выбирает данный один из наборов квантованных коэффициентов, ассоциированных с самой низкой стоимостью, причем конкретная стоимость, ассоциированная с выбранным одним из наборов квантованных коэффициентов, определяет самое низке количество битов, ассоциированных с множеством стоимостей;
выводит заданный один из наборов квантованных коэффициентов;
и в котором модуль CABAC:
принимает заданный один из наборов квантованных коэффициентов, выполняет CABAC в отношении заданного одного из наборов квантованных коэффициентов для статистического кодирования данного одного из наборов квантованных коэффициентов в битовый поток и выводит битовый поток; и
в котором передатчик передает битовый поток.
35. Устройство по п.34, в котором устройство содержит устройство беспроводной связи.
36. Устройство по п.35, в котором устройство включает в себя модулятор, который модулирует битовый поток до того, как передатчик передаст битовый поток.
RU2010133239/07A 2008-01-08 2009-01-08 Квантование, основанное на моделировании искажения скорости передачи, для кодеров cabac RU2475999C2 (ru)

Applications Claiming Priority (7)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US1983008P 2008-01-08 2008-01-08
US61/019,830 2008-01-08
US3045408P 2008-02-21 2008-02-21
US61/030,454 2008-02-21
US12/340,205 US8891615B2 (en) 2008-01-08 2008-12-19 Quantization based on rate-distortion modeling for CABAC coders
US12/340,205 2008-12-19
PCT/US2009/030465 WO2009089370A1 (en) 2008-01-08 2009-01-08 Quantization based on rate-distortion modeling for cabac coders

Publications (2)

Publication Number Publication Date
RU2010133239A true RU2010133239A (ru) 2012-02-20
RU2475999C2 RU2475999C2 (ru) 2013-02-20

Family

ID=40844521

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU2010133239/07A RU2475999C2 (ru) 2008-01-08 2009-01-08 Квантование, основанное на моделировании искажения скорости передачи, для кодеров cabac

Country Status (10)

Country Link
US (1) US8891615B2 (ru)
EP (2) EP2824929A3 (ru)
JP (1) JP5290325B2 (ru)
KR (1) KR101177737B1 (ru)
CN (1) CN101911702B (ru)
BR (1) BRPI0907209A2 (ru)
CA (1) CA2709711C (ru)
RU (1) RU2475999C2 (ru)
TW (1) TWI457002B (ru)
WO (1) WO2009089370A1 (ru)

Families Citing this family (69)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US8891615B2 (en) 2008-01-08 2014-11-18 Qualcomm Incorporated Quantization based on rate-distortion modeling for CABAC coders
US9008171B2 (en) 2008-01-08 2015-04-14 Qualcomm Incorporated Two pass quantization for CABAC coders
KR101375668B1 (ko) * 2008-03-17 2014-03-18 삼성전자주식회사 변환 계수의 부호화, 복호화 방법 및 장치
US8902972B2 (en) 2008-04-11 2014-12-02 Qualcomm Incorporated Rate-distortion quantization for context-adaptive variable length coding (CAVLC)
US8218633B2 (en) * 2008-06-18 2012-07-10 Kiu Sha Management Limited Liability Company Bidirectionally decodable Wyner-Ziv video coding
KR20110027238A (ko) * 2009-09-10 2011-03-16 삼성전자주식회사 휴대용 단말기의 영상 데이터 처리 장치 및 방법
US20110125987A1 (en) * 2009-11-20 2011-05-26 Qualcomm Incorporated Dedicated Arithmetic Decoding Instruction
PT3435674T (pt) * 2010-04-13 2023-09-06 Ge Video Compression Llc Codificação de mapas de significância e blocos de coeficientes de transformada
CN102884792B (zh) 2010-05-12 2016-08-17 汤姆森许可贸易公司 用于统一显著图编码的方法和设备
KR101373814B1 (ko) * 2010-07-31 2014-03-18 엠앤케이홀딩스 주식회사 예측 블록 생성 장치
KR20130054408A (ko) 2010-10-05 2013-05-24 제너럴 인스트루먼트 코포레이션 지그재그 스캔에 의한 적응적 컨텍스트 모델 선택을 이용하는 코딩 및 디코딩
PL2628299T3 (pl) * 2010-10-14 2019-12-31 Interdigital Vc Holdings, Inc. Sposób i urządzenie do ulepszonego kodowania i dekodowania entropijnego
US9042440B2 (en) 2010-12-03 2015-05-26 Qualcomm Incorporated Coding the position of a last significant coefficient within a video block based on a scanning order for the block in video coding
US8976861B2 (en) * 2010-12-03 2015-03-10 Qualcomm Incorporated Separately coding the position of a last significant coefficient of a video block in video coding
US20120163456A1 (en) 2010-12-22 2012-06-28 Qualcomm Incorporated Using a most probable scanning order to efficiently code scanning order information for a video block in video coding
US8913662B2 (en) * 2011-01-06 2014-12-16 Qualcomm Incorporated Indicating intra-prediction mode selection for video coding using CABAC
US8755620B2 (en) 2011-01-12 2014-06-17 Panasonic Corporation Image coding method, image decoding method, image coding apparatus, image decoding apparatus, and image coding and decoding apparatus for performing arithmetic coding and/or arithmetic decoding
US8687904B2 (en) * 2011-01-14 2014-04-01 Panasonic Corporation Image coding method, image coding apparatus, image decoding method, image decoding apparatus, and image coding and decoding apparatus which include arithmetic coding or arithmetic decoding
US8891617B2 (en) * 2011-01-18 2014-11-18 Google Inc. Method and system for processing video data
US10075706B2 (en) * 2011-01-19 2018-09-11 Sun Patent Trust Image coding method, image decoding method, image coding apparatus, image decoding apparatus, and image coding and decoding apparatus
US8953690B2 (en) * 2011-02-16 2015-02-10 Google Technology Holdings LLC Method and system for processing video data
US9106913B2 (en) 2011-03-08 2015-08-11 Qualcomm Incorporated Coding of transform coefficients for video coding
US10397577B2 (en) 2011-03-08 2019-08-27 Velos Media, Llc Inverse scan order for significance map coding of transform coefficients in video coding
US8861599B2 (en) 2011-03-08 2014-10-14 Sony Corporation Context reduction for last transform position coding
US20120230396A1 (en) * 2011-03-11 2012-09-13 Mitsubishi Electric Research Laboratories, Inc. Method for Embedding Decoding Information in Quantized Transform Coefficients
US9379736B2 (en) * 2011-06-03 2016-06-28 Qualcomm Incorporated Context-adaptive coding video data
EP2725796A4 (en) * 2011-06-24 2014-11-12 Panasonic Ip Corp America PICTURE CODING METHOD, PICTURE DECODING METHOD, PICTURE CODING DEVICE, PICTURE DECODING DEVICE, AND PICTURE CODING / DECODING DEVICE
US9167253B2 (en) 2011-06-28 2015-10-20 Qualcomm Incorporated Derivation of the position in scan order of the last significant transform coefficient in video coding
DK2728866T3 (en) 2011-06-28 2019-03-18 Samsung Electronics Co Ltd DEVICE FOR DECODING VIDEO BY USING ARITHMETIC DECODING
KR102106534B1 (ko) * 2011-06-28 2020-05-04 삼성전자주식회사 엔트로피 부호화/복호화 방법 및 장치
BR112013003521B1 (pt) * 2011-07-18 2022-03-03 Sun Patent Trust Método de codificação de imagem, método de decodificação de imagem, aparelho de codificação de imagem, aparelho de decodificação de imagem e aparelho de codificação e decodificação de imagem
JP5976658B2 (ja) 2011-09-29 2016-08-24 シャープ株式会社 画像復号装置、画像復号方法および画像符号化装置
EP2763415B1 (en) * 2011-09-29 2020-04-15 Sharp Kabushiki Kaisha Image decoding apparatus for decoding partition information, image decoding method and image encoding apparatus
AU2011236109B2 (en) * 2011-10-18 2015-02-19 Canon Kabushiki Kaisha Method, apparatus and system for encoding and decoding the significance map for residual coefficients of a transform unit
US9584819B2 (en) 2011-10-24 2017-02-28 Qualcomm Incorporated Grouping of tiles for video coding
US8964849B2 (en) * 2011-11-01 2015-02-24 Blackberry Limited Multi-level significance maps for encoding and decoding
CN103563379B (zh) * 2011-11-07 2017-07-28 太阳专利托管公司 图像编码方法、图像解码方法、图像编码装置、图像解码装置及图像编码解码装置
CN103918273B (zh) 2011-11-08 2017-11-17 谷歌技术控股有限责任公司 确定用于变换系数的二进制码字的方法
US9270988B2 (en) 2011-11-08 2016-02-23 Google Technology Holdings LLC Method of determining binary codewords for transform coefficients
US9247257B1 (en) 2011-11-30 2016-01-26 Google Inc. Segmentation based entropy encoding and decoding
SG192171A1 (en) * 2011-12-21 2013-08-30 Panasonic Corp Image coding method, image decoding method, image coding apparatus and image decoding apparatus
US9191670B2 (en) * 2012-01-17 2015-11-17 Qualcomm Incorporated Throughput improvement for CABAC coefficient level coding
US20130188728A1 (en) 2012-01-20 2013-07-25 Sony Corporation Complexity reduction of significance map coding
CN105027560A (zh) 2012-01-21 2015-11-04 摩托罗拉移动有限责任公司 确定用于变换系数的二进制码字的方法
US9635358B2 (en) 2012-01-21 2017-04-25 Google Technology Holdings LLC Method of determining binary codewords for transform coefficients
CN103220509B (zh) * 2012-01-21 2017-12-15 中兴通讯股份有限公司 自适应控制算术编码bin数量的方法、编码器和解码器
US20130195200A1 (en) * 2012-01-28 2013-08-01 Research In Motion Limited Methods and devices for context modeling to enable modular processing
US9479780B2 (en) * 2012-02-01 2016-10-25 Google Technology Holdings LLC Simplification of significance map coding
EP3328086A1 (en) * 2012-02-04 2018-05-30 Google Technology Holdings LLC Devices and methods for context reduction in last significant coefficient position coding
US9237344B2 (en) * 2012-03-22 2016-01-12 Qualcomm Incorporated Deriving context for last position coding for video coding
CA2807382A1 (en) * 2012-04-16 2013-10-16 Research In Motion Limited Modified contexts for level coding of video data
US9774856B1 (en) 2012-07-02 2017-09-26 Google Inc. Adaptive stochastic entropy coding
BR112015015122A2 (pt) * 2012-12-27 2017-07-11 Nec Corp dispositivo de codificação de vídeo, método de codificação de vídeo e programa de codificação de vídeo
US9509998B1 (en) 2013-04-04 2016-11-29 Google Inc. Conditional predictive multi-symbol run-length coding
US10045033B2 (en) 2013-06-11 2018-08-07 Nec Corporation Video coding device, video coding method, and video coding program
US10264261B2 (en) * 2013-08-27 2019-04-16 Integrated Device Technology, Inc. Entropy encoding initialization for a block dependent upon an unencoded block
JP6197496B2 (ja) * 2013-08-30 2017-09-20 富士通株式会社 量子化装置、量子化方法および量子化プログラム
US9392288B2 (en) 2013-10-17 2016-07-12 Google Inc. Video coding using scatter-based scan tables
US9179151B2 (en) 2013-10-18 2015-11-03 Google Inc. Spatial proximity context entropy coding
US10313681B2 (en) * 2013-12-18 2019-06-04 Intel Corporation Techniques for rate-distortion optimization in video compression
US9432696B2 (en) 2014-03-17 2016-08-30 Qualcomm Incorporated Systems and methods for low complexity forward transforms using zeroed-out coefficients
US9516345B2 (en) 2014-03-17 2016-12-06 Qualcomm Incorporated Systems and methods for low complexity forward transforms using mesh-based calculations
US9948934B2 (en) * 2014-07-02 2018-04-17 Apple Inc. Estimating rate costs in video encoding operations using entropy encoding statistics
FR3024933A1 (fr) * 2014-08-12 2016-02-19 Orange Procede de codage et de decodage d'images, dispositif de codage et de decodage d'images et programmes d'ordinateur correspondants
US9762912B2 (en) * 2015-01-16 2017-09-12 Microsoft Technology Licensing, Llc Gradual updating using transform coefficients for encoding and decoding
US9781424B2 (en) 2015-01-19 2017-10-03 Google Inc. Efficient context handling in arithmetic coding
JP6476900B2 (ja) * 2015-01-21 2019-03-06 富士通株式会社 動画像符号化装置、動画像符号化方法及び動画像符号化用コンピュータプログラム
US9916415B2 (en) * 2016-04-11 2018-03-13 Globalfoundries Inc. Integrated circuit performance modeling that includes substrate-generated signal distortions
CN108322749B (zh) * 2018-03-15 2021-03-16 北京数码视讯科技股份有限公司 Rdoq的系数优化方法、rdoq的加速方法及装置

Family Cites Families (24)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2503706B2 (ja) 1990-01-19 1996-06-05 三菱電機株式会社 変換符号化方式
CA2118880A1 (en) * 1994-03-11 1995-09-12 Kannan Ramchandran Jpeg/mpeg decoder-compatible optimized thresholding for image and video signal compression
WO1996034495A2 (en) 1995-04-25 1996-10-31 Philips Electronics N.V. Device and method for coding video pictures
TW455821B (en) 1999-09-03 2001-09-21 Ind Tech Res Inst Signal process method and device
WO2003092169A1 (en) 2002-04-26 2003-11-06 Ntt Docomo, Inc. Signal encoding method, signal decoding method, signal encoding device, signal decoding device, signal encoding program, and signal decoding program
JP4037839B2 (ja) 2004-03-11 2008-01-23 株式会社東芝 画像符号化方法及び装置
JP4188878B2 (ja) 2004-06-07 2008-12-03 日本電信電話株式会社 動画像符号化方法，動画像符号化装置，動画像符号化プログラムおよびそのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体
EP1766783B1 (en) * 2004-07-14 2011-11-02 Slipstream Data Inc. Method, system and computer program product for optimization of data compression
KR100612015B1 (ko) 2004-07-22 2006-08-11 삼성전자주식회사 컨텍스트 적응형 이진 산술 부호화 방법 및 그 장치
JP4281667B2 (ja) 2004-10-25 2009-06-17 株式会社日立製作所 画像符号化装置
JP2006157881A (ja) 2004-11-08 2006-06-15 Toshiba Corp 可変長符号化装置及びその方法
US20060098733A1 (en) * 2004-11-08 2006-05-11 Kabushiki Kaisha Toshiba Variable-length coding device and method of the same
NO322043B1 (no) 2004-12-30 2006-08-07 Tandberg Telecom As Fremgangsmate for forenklet entropikoding
KR100746007B1 (ko) 2005-04-19 2007-08-06 삼성전자주식회사 엔트로피 코딩의 컨텍스트 모델을 적응적으로 선택하는방법 및 비디오 디코더
RU2336661C2 (ru) 2005-04-19 2008-10-20 Самсунг Электроникс Ко., Лтд. Способ и устройство адаптивного выбора контекстной модели для кодирования по энтропии
US8379721B2 (en) 2005-09-22 2013-02-19 Qualcomm Incorported Two pass rate control techniques for video coding using a min-max approach
JP5061122B2 (ja) 2006-01-09 2012-10-31 マティアス・ナロシュケ ハイブリッドなビデオ符号化における予測誤差の適応符号化
KR20070077059A (ko) * 2006-01-19 2007-07-25 삼성전자주식회사 엔트로피 부호화/복호화 방법 및 장치
US8401082B2 (en) * 2006-03-27 2013-03-19 Qualcomm Incorporated Methods and systems for refinement coefficient coding in video compression
CN100574434C (zh) * 2006-06-23 2009-12-23 深圳安凯微电子技术有限公司 一种图像压缩/解压缩方法和系统
US8582663B2 (en) * 2006-08-08 2013-11-12 Core Wireless Licensing S.A.R.L. Method, device, and system for multiplexing of video streams
KR101166732B1 (ko) 2007-05-04 2012-07-19 퀄컴 인코포레이티드 추정된 코딩 비용을 이용하는 비디오 코딩 모드 선택
US7957600B2 (en) * 2007-05-08 2011-06-07 Arris Group, Inc. Methods and systems for rate-distortion optimized quantization of transform blocks in block transform video coding
US8891615B2 (en) 2008-01-08 2014-11-18 Qualcomm Incorporated Quantization based on rate-distortion modeling for CABAC coders

Also Published As

Publication number Publication date
EP2243296A1 (en) 2010-10-27
KR20100102701A (ko) 2010-09-24
CA2709711A1 (en) 2009-07-16
TW201004354A (en) 2010-01-16
EP2243296B1 (en) 2017-03-01
RU2475999C2 (ru) 2013-02-20
CA2709711C (en) 2013-05-14
CN101911702A (zh) 2010-12-08
EP2824929A2 (en) 2015-01-14
KR101177737B1 (ko) 2012-08-28
EP2824929A3 (en) 2015-06-10
JP2011509642A (ja) 2011-03-24
TWI457002B (zh) 2014-10-11
WO2009089370A1 (en) 2009-07-16
BRPI0907209A2 (pt) 2015-07-14
US8891615B2 (en) 2014-11-18
CN101911702B (zh) 2012-07-25
JP5290325B2 (ja) 2013-09-18
US20090175332A1 (en) 2009-07-09

Similar Documents

Publication Publication Date Title
RU2010133239A (ru) Квантование, основанное на моделировании искажения скорости передачи, для кодеров cabac
RU2010138802A (ru) Двухпроходное квантование для кодеров, реализующих контекстно-зависимое адаптивное, двоичное арифметическое кодирование
RU2010145912A (ru) Квантование "скорость-искажение" для контекстно зависимого адаптивного кодирования с переменной длиной кодового слова (cavlc)
RU2217880C2 (ru) Адаптивное управление скоростью для сжатия цифрового видеосигнала
RU2014122321A (ru) Инициализация вероятностей и состояний контекстов для контекстно-адаптивного энтропийного кодирования
JP2015516761A5 (ru)
RU2008144373A (ru) Улучшенное кодирование мультимедийных данных
ATE410771T1 (de) Verfahren und vorrichtung zur robusten prädiktiven vektorquantisierung von parametern der linearen prädiktion in variabler bitraten- kodierung
JP2005515719A5 (ru)
SG161223A1 (en) Method and apparatus for vector quantizing of a spectral envelope representation
CN102334337A (zh) 选择性使用离散正余弦转换的编解码装置和方法
ATE509347T1 (de) Vorrichtung und verfahren zum codieren eines informationssignals
JP2004088468A5 (ru)
RU2012127421A (ru) Устройство и способ обработки изображения
ATE495630T1 (de) Statistische, adaptive videoratensteuerung
EP3069449B1 (en) Split gain shape vector coding
JP2020527884A5 (ru)
CN101938654A (zh) 一种变换系数的优化量化方法及装置
CN101472182B (zh) 视觉无损视频数据压缩
KR20110043684A (ko) 디지털 신호의 압축 또는 압축해제를 위한 방법, 시스템 및 장치
US20160049156A1 (en) Method for coding pulse vectors using statistical properties
CN101513072B (zh) 用于分析和经验混合编码失真建模的方法和装置
EP3180862B1 (en) Method for coding pulse vectors using statistical properties
CN106331706A (zh) 基于曲线拟合的率失真优化方法以及使用该方法的装置
Gao et al. Quality constrained compression using DWT-based image quality metric

Legal Events

Date Code Title Description
MM4A The patent is invalid due to non-payment of fees

Effective date: 20200109