RU2329536C2 - Способ и устройство для улучшения качества видеоизображения с низкой скоростью передачи битов - Google Patents

Способ и устройство для улучшения качества видеоизображения с низкой скоростью передачи битов Download PDF

Info

Publication number
RU2329536C2
RU2329536C2 RU2005131944/09A RU2005131944A RU2329536C2 RU 2329536 C2 RU2329536 C2 RU 2329536C2 RU 2005131944/09 A RU2005131944/09 A RU 2005131944/09A RU 2005131944 A RU2005131944 A RU 2005131944A RU 2329536 C2 RU2329536 C2 RU 2329536C2
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
subdivided
blocks
neighboring blocks
block
computer
Prior art date
Application number
RU2005131944/09A
Other languages
English (en)
Other versions
RU2005131944A (ru
Inventor
Виджа лакшми Р. РАВИИНДРАН (US)
Виджаялакшми Р. РАВИИНДРАН
Энн С. ИРВИН (US)
Энн С. Ирвин
Original Assignee
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 filed Critical Квэлкомм Инкорпорейтед
Publication of RU2005131944A publication Critical patent/RU2005131944A/ru
Application granted granted Critical
Publication of RU2329536C2 publication Critical patent/RU2329536C2/ru

Links

Images

Classifications

    • G06T5/70—
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T5/00—Image enhancement or restoration
    • G06T5/20—Image enhancement or restoration by the use of local operators
    • 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
    • H04N19/117—Filters, e.g. for pre-processing or post-processing
    • 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
    • H04N19/136—Incoming video signal characteristics or properties
    • H04N19/14—Coding unit complexity, e.g. amount of activity or edge presence estimation
    • 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
    • H04N19/80—Details of filtering operations specially adapted for video compression, e.g. for pixel interpolation
    • 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
    • H04N19/85—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using pre-processing or post-processing specially adapted for video compression
    • H04N19/86—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using pre-processing or post-processing specially adapted for video compression involving reduction of coding artifacts, e.g. of blockiness
    • 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
    • H04N19/96—Tree coding, e.g. quad-tree coding
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/20—Special algorithmic details
    • G06T2207/20021—Dividing image into blocks, subimages or windows

Abstract

Изобретение относится к сжатию видеоизображения, более конкретно к системам сжатия блоков изображений. Техническим результатом является повышение эффективности блочного сглаживания, используя краевую информацию. Предложен способ обработки изображений, содержащий определение того, являются ли два блока соседними блоками изображений, определение того, являются ли оба соседних блока подразделенными или не подразделенными, если два блока являются соседними блоками, выполнение фильтрации блочного сглаживания на одном или более краевых пикселях двух соседних блоков, если определено, что оба соседних блока не являются подразделенными. 4 н. и 29 з.п. ф-лы, 14 ил.

Description

ПЕРЕКРЕСТНАЯ ССЫЛКА НА РОДСТВЕННЫЕ ЗАЯВКИ
Приоритет настоящей заявки испрашивается в соответствии с предварительной заявкой № 60/456,030, озаглавленной «Способ и устройство для улучшения качества видеоизображения с низкой скоростью передачи битов», зарегистрированной 17 марта 2003 и назначенной правопреемником настоящей заявки и, таким образом, нарочито объединенной с настоящей заявкой посредством ссылок.
ОБЛАСТЬ ТЕХНИКИ, К КОТОРОЙ ОТНОСИТСЯ ИЗОБРЕТЕНИЕ
Изобретение относится, в общем, к сжатию данных, более конкретно к основанным на блоках системам сжатия.
УРОВЕНЬ ТЕХНИКИ
Кодирование с преобразованием является общей технологией сжатия изображения, которая делит изображение на подизображения или блоки для обработки. Основанное на блоках сжатие вносит артефакты между границами блоков, так как блоки кодируются независимо. Следовательно, преобразование не принимает во внимание корреляцию между границами блоков. Следовательно, технология обычно имеет следствием изображения с низкой скоростью передачи битов, которые подвергнуты сильному сжатию, но содержат сильные артефакты сжатия, такие как кубизация, шумы и размазанное движение.
В результате были предложены несколько алгоритмов последующей обработки для блочного сглаживания, чтобы уменьшить и/или устранить артефакты сжатия. Тем не менее, многие алгоритмы включают сложные вычисления и могут иметь следствием эффект полного размывания границ выходного изображения. Другие блочные фильтры не сохраняют эффективно краевую информацию и обычно трудно реализуются в аппаратном обеспечении. Следовательно, существует необходимость более простого и/или эффективного способа блочного сглаживания.
СУЩНОСТЬ ИЗОБРЕТЕНИЯ
Способ и устройство для обработки изображений, сжатых при использовании основанного на блоках сжатия, могут содержать: определение того, являются ли два блока соседними блоками; определение того, являются ли оба соседних блока подразделенными; выполнение фильтрации блочного сглаживания на одном или более краевых пикселях двух соседних блоков, если оба соседних блока не являются подразделенными. Определение того, являются ли оба соседних блока подразделенными, может содержать получение значений дисперсии для каждого из двух соседних блоков; сравнение значений дисперсии с первым пороговым значением; и определение того, являются ли оба соседних блока подразделенными, основываясь на сравнении значений дисперсии с первым пороговым значением. Альтернативно, определение того, являются ли оба соседних блока подразделенными, также может содержать получение присвоенного значения размера блока; и использование присвоенного значения размера блока, чтобы определить, являются ли два соседних значения подразделенными.
Способ и устройство могут дополнительно содержать определение того, является ли один из двух соседних блоков подразделенным, если оба соседних блока не являются подразделенными; использование первого фильтра блочного сглаживания на одном или более краевых пикселях двух соседних блоков, если один из двух соседних блоков является подразделенным; и использование второго фильтра блочного сглаживания на одном или более краевых пикселях двух соседних блоков, если ни один из двух соседних блоков не является подразделенным.
Способ и устройство могут дополнительно содержать получение одного или более значений различия для одного или более краевых пикселей двух соседних блоков, если ни один из двух соседних блоков не является подразделенным; сравнение одного или более значений различия со вторым пороговым значением; и выбор второго фильтра блочного сглаживания, основываясь на сравнении одного или более значений различия со вторым пороговым значением.
Получение одного или более значений различия может содержать получение значения различия между тремя краевыми пикселями двух соседних блоков; и выбор второго фильтра блочного сглаживания может содержать использование фильтра Гаусса, если, по меньшей мере, два из значений различия больше, чем второе пороговое значение.
КРАТКОЕ ОПИСАНИЕ ЧЕРТЕЖЕЙ
Различные воплощения будут подробно описаны со ссылкой на следующие чертежи, в которых одинаковые ссылочные позиции соответствуют одинаковым элементам, причем:
Фиг.1 является одним примером компрессора изображений;
Фиг.2 является одним примером декомпрессора изображений;
Фиг.3 показывает пример способа определения того, является ли блок подразделенным;
Фиг.4A-4D показывают примеры подразделения блока;
Фиг.5 показывает пример двух соседних блоков в изображении;
Фиг.6 показывает пример способа определения того, нужно ли использовать фильтр блочного сглаживания;
Фиг.7 показывает другой пример способа определения того, нужно ли использовать фильтр блочного сглаживания;
Фиг.8A-8D показывают расстановки ABSDCT для блока 16×16;
Фиг.9A и 9B показывают примеры присвоенных данных размера блока;
Фиг.10A и 10B показывают другие примеры присвоенных данных размера блока;
Фиг.11 показывает пример способа генерации присвоенных данных размера блока для ABSDCT;
Фиг.12 является таблицей, которая показывает различные пороговые значения дисперсий;
Фиг.13 показывает некоторые изменяемые определения; и
Фиг.14 показывает пример способа определения того, нужно ли использовать фильтр блочного сглаживания в системах, использующих ABSDCT.
ОСУЩЕСТВЛЕНИЕ ИЗОБРЕТЕНИЯ
В системах сжатия, использующих основанное на блоках Дискретное Косинусное Преобразование (DCT), поток данных делится на блоки пикселей и к ним применяется дискретное косинусное преобразование. Эта основанная на блоках обработка вносит блочные артефакты между границами блоков, так как преобразование не принимает во внимание корреляцию между границами блоков и так как каждый блок кодируется независимо.
Обычно в системах сжатия, использующих DCT, размер каждого блока данных является постоянным. Тем не менее, существуют технологии динамического сжатия изображения, которые могут предложить значительное сжатие, сохраняя качество сигналов изображения при использовании блоков с адаптивным размером и подблоков с закодированными при помощи DCT данными. Такие технологии будут называться DCT с изменяемым размером блока. Одним примером DCT с изменяемым размером блока является дискретное косинусное преобразование с адаптивным размером блока (ABSDCT), раскрытое в заявке США № 5021891, озаглавленной «Способ и Система Сжатия Изображения с Адаптивным Размером Блока». DCT технологии также раскрыты в заявке США № 5107345, озаглавленной «Способ и Система Сжатия Изображения с Адаптивным Размером Блока», и использование ABSDCT технологии в объединении с технологией Дискретного Преобразования Дерева Квадрантов обсуждается в заявке США № 5,452,104, озаглавленной «Способ и Система Сжатия Изображения с Адаптивным Размером Блока». Адаптивные размеры блоков выбираются, чтобы использовать избыточность информации в кадре данных изображения. ABSDCT будет описано ниже более подробно.
Воплощения, описанные ниже, уменьшают артефакты, допуская простой и эффективный способ блочного сглаживания, который может быть легко реализован в системах сжатия, использующих основанное на блоках DCT. Воплощения особенно эффективны в DCT с изменяемым размером блока.
В последующем описании даны конкретные подробности, чтобы обеспечить всестороннее понимание воплощений. Тем не менее, специалисты в данной области техники поймут, что воплощения могут быть выполнены без этих конкретных подробностей. Например, в блок-схемах могут быть показаны схемы для того, чтобы не затемнять воплощения ненужными подробностями. В других примерах хорошо известные схемы, структуры и технологии могут быть подробно показаны, чтобы не затемнять воплощения.
Также заметим, что воплощения могут быть описаны как процесс, который изображен в виде блок-схемы. Хотя блок-схема может описывать действия как последовательный процесс, многие из действий могут выполняться параллельно или одновременно. Дополнительно, порядок действий может быть переставлен. Процесс завершается, когда действия завершены. Процесс может соответствовать способу, функции, процедуре, стандартной подпрограмме, подпрограмме и т.д. Когда процесс соответствует функции, его остановка соответствует возвращению функции к вызывающей функции или главной функции.
Фиг.1 показывает пример компрессора 100 изображений, а Фиг.2 показывает пример декомпрессора 200 изображений, который симметричен компрессору 100 изображений. Компрессор 100 изображений содержит модуль 110 DCT с изменяемым размером блока (VBSDCT), модуль 120 квантования и модуль 130 кодирования с переменной длиной (VLC). Декомпрессор 200 изображений содержит модуль 210 декодирования с переменной длиной (VLD), модуль 220 обратного квантования и модуль 230 обратного VBSDCT. Декомпрессор 200 изображений дополнительно содержит модуль 240 фильтра блочного сглаживания, чтобы фильтровать края блока, если необходимо, и процессор 250, чтобы управлять модулем 240 фильтра блочного сглаживания.
Обычно, поток данных, вводимых в компрессор 100 изображений, состоит из кадров изображения. Кадр изображения может, в общем, быть разделен на кристаллы, причем кристалл может быть разделен на блоки данных, а блоки данных могут быть разделены на пиксели, которые являются наименьшими единицами изображения. Каждый кадр изображения включает целое число кристаллов, и каждый кристалл изображения представляет информацию об изображении для набора из n последовательных строк развертки, таких как 16 последовательных строк развертки. В таком случае, каждый блок данных соответствует 16×16 блоку пикселей в изображении кадра. Также, кадр может быть поделен на четное и нечетное число кристаллов, таким образом, образовывая четную половину кадра и нечетную половину кадра. Кроме того, пиксель изображения обычно может быть представлен в системе компонентов Красного, Зеленого и Голубого (RGB) цветов. Тем не менее, так как человеческий глаз более чувствителен к изменениям яркости и менее чувствителен к изменениям цветности, при сжатии видеоизображения обычно используется YCbCr цветовое пространство, чтобы представить пиксели изображения. YCbCr цветовое пространство является линейным преобразованием RGB компонент, где Y является компонентой цветности, а Cb и Cr являются компонентами цвета. Если кадр поделен на четные/нечетные кадры, кадр изображения будет состоять из трех четных половин кадра и трех нечетных половин кадра, соответствующих компонентам Y, Cb и Cr.
В вышеприведенном описании кристалл может представлять набор последовательных строк развертки, отличающихся от 16 последовательных строк развертки. Также, блок данных может являться n×m блоком, где n не равно m, если блок может быть подразделен. Кроме того, может быть использовано другое цветовое пространство с таким же или другим числом цветовых компонент, чтобы представить пиксель изображения. Тем не менее, ниже, с целью объяснения, будут использованы размер блока из 16×16 пикселей и YCbCr цветовое пространство.
Ссылаясь снова на Фиг.1: модуль 110 VBSDCT преобразует цифровую информацию об изображении из пространственной области в частотную область и генерирует DCT коэффициенты с соответствующей информацией о присвоенном размере блока (BSA). Модуль 110 VBSDCT делит и обрабатывает цифровую информацию об изображении в блоках и, если необходимо, в подблоках. Фиг.3 показывает один способ 300 определения того, является ли блок подразделенным. В способе 300 получают (310) значение дисперсии DCT блока. Дисперсию затем сравнивают с набором TBS пороговых значений для размера блока (320). Определяют, является ли блок подразделенным, основываясь на сравнении значения дисперсии с пороговым значением TBS. То есть, если значение дисперсии больше, чем TBS, тогда блок является подразделенным (330 и 340). В противном случае, блок не является подразделенным (350). Здесь аналогичный способ может быть использован для подблоков, чтобы определить, является ли подблок подразделенным. В таком случае, дисперсия сравнивается с набором пороговых значений для размера подблока.
BSA информация показывает как подразделен блок, если он является подразделенным. Например, BSA информация может показать, что 16×16 блок подразделен на четыре 8×8 блока, как на Фиг.4A, или, возможно, что 8×8 блок подразделен на четыре 4×4 блока, как на Фиг.4B. В других системах BSA информация может показать, что 16×16 блок подразделен на четыре 8×8 блока, как показано на Фиг.4C. Как показано, один из 8×8 блоков Фиг.4C подразделен на четыре 4×4 блока и дополнительно на четыре 2×2 блока, как показано также на Фиг.4C, основываясь на конфигурации системы и/или необходимости. Модуль 120 квантования затем квантует DCT коэффициенты, и VLC 130 сжимает квантованные DCT коэффициенты, используя технологию кодирования с переменной длиной.
В декомпрессоре 200 изображений модуль 210 VLD разворачивает сжатую информацию об изображении, модуль 220 квантования квантует в обратном порядке развернутую информацию об изображении и модуль 230 обратного VBSDCT преобразует квантованную информацию об изображении из пространственной области в частотную область, используя информацию о присвоенном размере блока. Процессор 250 определяет, являются ли два блока изображения соседними блоками, как показано на Фиг.5. Процессор 250 затем определяет, необходимо ли блочное сглаживание для двух соседних блоков, основываясь на количестве краевой активности блока или занятости. Если считается, что блочное сглаживание необходимо, один или более общих краевых пикселей двух соседних блоков фильтруются при помощи модуля 240 фильтра блочного сглаживания. После последующей обработки информация об изображении выводится на дисплей и/или сохраняется для представления.
Фиг.6 показывает способ 600 обработки изображений, сжатых при использовании основанного на блоках сжатия. В способе 600 определяют, являются ли оба соседних блока подразделенными (610). Здесь BSA информация может быть использована, чтобы определить, являются ли два соседних блока подразделенными. Если оба соседних блока не являются подразделенными, тогда на одном или более краевых пикселях двух соседних блоков используется фильтр блочного сглаживания (620).
Фиг.7 показывает другой способ 700 обработки изображений, сжатых при использовании основанного на блоках сжатия. В способе 700 определяют, являются ли оба соседних блока подразделенными (710). Если определено, что два соседних блока оба являются подразделенными, фильтр блочного сглаживания не используется. Тем не менее, если оба соседних блока не являются подразделенными, то есть, по меньшей мере, один из двух соседних блоков не является подразделенным, дополнительно определяют, является ли один из двух соседних блоков подразделенным (720). Если один из двух соседних блоков является подразделенным, тогда на одном или более пикселях двух соседних блоков используется фильтр блочного сглаживания (730). Здесь первый фильтр блочного сглаживания может являться двухточечным усредняющим фильтром, используемым на двух краевых пикселях двух соседних блоков. Если ни один из двух соседних блоков не является подразделенным, тогда на одном или более пикселях двух соседних блоков используется второй фильтр блочного сглаживания.
Более конкретно, получают значения различия между одним или более соответствующими краевыми пикселями двух соседних блоков (740). Значение различия представляет дисперсию вдоль границ блока, и оно может быть получено и/или выведено, используя различные технологии. Может быть получено простое различие первого порядка между двумя соответствующими соседними блоками. В других воплощениях может быть получено и использовано различие второго порядка. Одно или более значений различия сравнивают с пороговым значением TD (750). Основываясь на сравнении одного или более значений различия с пороговым значением TD, выбирают второй фильтр блочного сглаживания (760).
Пороговое значение TD обычно зависит от яркости и может быть заранее установлено для различных систем и/или различных типов изображений. В одном воплощении в качестве порогового значения может быть использовано среднее значение из средних значений двух соседних блоков. Альтернативно, пороговое значение TD может быть разностью средних значений двух соседних блоков. Пороговое значение TD может также быть оптимизировано, чтобы иметь дело с изменениями интенсивности в изображении, используя масштабный коэффициент α, который пропорционален степени контрастности следующим образом:
α = (μc - μn)/μn,
где μc является средним значением текущего блока, а μn является средним значением блока, содержащего краевые пиксели, используемые при получении значений различия.
Значение α лежит в диапазоне от 0 до 1.
Кроме того, в одном воплощении получают значения различия между тремя краевыми пикселями двух соседних блоков и сравнивают их с пороговым значением TD. Если, по меньшей мере, два из значений различия больше, чем TD, выбирается фильтр Гаусса. То есть, если три из трех значений различия больше, чем TD, используется шеститочечный фильтр Гаусса на шести краевых пикселях двух соседних блоков. Если два из трех значений различия больше, чем TD, тогда используется четырехточечный фильтр Гаусса на четырех краевых пикселях двух соседних блоков. Если одно из трех значений различия больше, чем TD, тогда используется усредняющий фильтр на двух краевых пикселях двух соседних блоков.
Ссылаясь снова на Фиг.2: процессор 250 может, следовательно, определить, необходимо ли блочное сглаживание. Как обсуждалось выше, процессор 250 может также выбрать, когда позволяет система, различные фильтры блочного сглаживания в зависимости от характеристик соседних блоков. Таким образом, модуль 240 фильтра блочного сглаживания содержит один или более типов фильтров, таких как усредняющий фильтр и/или фильтр Гаусса, но не ограничивается ими.
Кроме того, как обсуждалось выше, модуль 110 VBSDCT может быть реализован при помощи ABSDCT. Технологии сжатия, использующие ABSDCT, будут описаны ниже, используя размер блока, равный 16×16 пикселей. Обычно, каждая из компонент яркости и цветности передается на чередование блоков (не показано). В одном воплощении, как показано на Фигурах от 8A до 8D, 16×16 блок представлен для чередования блоков, которое упорядочивает образцы изображений в 16×16 блоках, чтобы создать блоки и составные подблоки данных для DCT анализа. Одно 16×16 DCT применяется для первой расстановки, четыре 8×8 DCTs применяются для второй расстановки, 16 4×4 DCTs применяются для третьей расстановки и 64 2×2 DCTs применяются для четвертой расстановки. DCT действие уменьшает пространственную избыточность, присущую источнику изображения. После выполнения DCT большая часть энергии сигнала изображения стремится к сосредоточению в нескольких DCT коэффициентах.
Для 16×16 блока и каждого подблока анализируют преобразованные коэффициенты, чтобы определить число битов, требуемых для кодирования блока или подблока. Затем выбирают блок или комбинацию подблоков, которая требует, по меньшей мере, нескольких битов для кодирования, чтобы представить сегмент изображения. Например, могут быть выбраны два 8×8 подблока, шесть 4×4 подблоков и восемь 2×2 подблоков, чтобы представить сегмент изображения. Выбранный блок или комбинация подблоков затем надлежащим образом упорядочиваются.
Преобразованные коэффициенты анализируют и выбирают блок или комбинацию подблоков, чтобы представить сегмент изображения. Таким образом, генерируют информацию о присвоенном размере блока, которая представляет присвоенный размер блока в n×n блоке. Для 16×16 блока данных ABSDCT технология генерирует данные, известные как PQR информация, которая представляет присвоенный размер блока в 16×16 блоке. PQR информация является данными с изменяемой битовой шириной, и она описывает до какой степени подразделяется 16×16 блок. R-бит PQR поля представляет, подразделен ли 16×16 блок на четыре 8×8 блока. Как показано на Фиг.9A, если R-бит равен «0», блок остается неразделенным. В этом случае дополнительная PQR информация не нужна, и PQR поле имеет только 1 бит. Если R-бит равен «1», тогда 16×16 блок подразделен на четыре 8×8 блока, как показано на Фиг.9B, и в PQR поле будут существовать, по меньшей мере, четыре дополнительных бита.
Дополнительные четыре бита называются «Q»-информация. Каждый Q-бит означает подразделение 8×8 блока на четыре 4×4 блока. Для каждого Q-бита, существуют еще четыре бита «P», чтобы указать, если любой из 4×4 блоков подразделен на 2×2. Следовательно, длина PQR данных может быть от 1 до 21 бита, в зависимости от присвоенного размера блока в 16×16 блоке. Если каждый 8×8 блок является подразделенным, тогда PQR информация будет иметь длину, равную 21 битам. Фиг.10A-В показывают некоторые примеры 16×16 блоков с соответствующими PQR данными.
Следовательно, каждый блок может быть подразделен на подблоки размеров 8×8, 4×4 и/или 2×2 в зависимости от критерия присваивания. Критерием подразделения n×n блока является дисперсия блока:
Figure 00000002
Блок пикселей размером n×n будет подразделен на 4 n/2×n/2 подблока, если дисперсия блока n×n блока превышает определенное пороговое значение. Здесь, среднее по блокам может иметь значения в диапазоне (0, 1023) для 10-битового изображения. Таким образом, изображение делится на 12 элементов, и для каждого элемента для каждой компоненты цвета используется набор пороговых значений. Также пороговые значения могут быть определены, основываясь на статистике, собранной с некоторого количества кадров изображений различных типов. Обычный набор пороговых значений показан на Фиг.12A-C.
Фиг.11 иллюстрирует примерный способ 1100 для генерации PQR информации для показанного 16×16 блока. Для каждого блока получают (1110) среднее значение и дисперсию V16. Дисперсию V16 сравнивают с подходящим пороговым значением T16 для соответствующего среднего значения (1115). Если дисперсия V16 не превышает пороговое значение T16, R значение PQR данных устанавливают на 0, и способ завершается (1120). В противном случае, R значение устанавливают на 1 (1125). Затем получают дисперсию V8(i), {i = 1...4}, для каждого из четырех 8×8 подблоков от 0 до 3, как показано на Фиг.9B, и каждую дисперсию V8(i) сравнивают с подходящим пороговым значением T16, чтобы определить Q значения для PQR данных (от 1130 до 1140). Если дисперсия V8(i) не больше, чем пороговое значение T8, соответствующее Q(i) устанавливают на 0 (1145). В противном случае, Q(i) значение устанавливают на 1 (1150). Затем получают дисперсию V4(j), {j = 1...4}, для каждого из четырех 4×4 подблоков каждого 8×8 блока, для которого Q(i) установлено на 1, и каждую дисперсию V4(j) сравнивают с подходящим пороговым значением T4, чтобы определить P значения для PQR данных (от 1155 до 1165). Если дисперсия V4(j) не больше, чем пороговое значение T4, соответствующее Q(j) устанавливают на 0 (1170). В противном случае, Q(j) значение устанавливают на 1 (1175).
Таким образом, PQR информация может быть сгенерирована и использована для блочного сглаживания изображений в декомпрессоре, таком как декомпрессор 200 изображений. PQR информация используется, чтобы определить краевое содержание изображения. Чем больше краевая информация в блоке, тем меньше размер блока и длиннее PQR код. Фиг.14 показывает примерный способ 1400 для обработки изображений, сжатых при использовании ABSDCT, а Фиг.15 показывает изменяемые определения, используемые в способе 1400.
При определении того, нужно ли использовать фильтр блочного сглаживания для двух соседних блоков, получают PQR информацию для каждого блока (1410). Если оба PQR бита больше чем 5 битов (1415), способ завершается. То есть определено, что оба блока являются подразделенными и что они содержат достаточную краевую информацию. В противном случае, если один из PQR битов больше чем 5 битов, на {x1, y1} используется двухточечный усредняющий фильтр (1420 и 1425). Если ни один из PQR битов не больше чем 5 битов, тогда получают (1430) значения d1, d2 и d3 различия. Если d1, d2 и d3 больше, чем пороговое значение TD, тогда на {x1, x2, x3, y1, y2, y3} используется шеститочечный фильтр Гаусса (1435 и 1440). Если d1 и d2 больше, чем пороговое значение TD, тогда на {x1, x2, y1, y2} используется четырехточечный фильтр Гаусса (1445 и 1450). Если d1 больше, чем пороговое значение TD, тогда на {x1, y1} используется двухточечный усредняющий фильтр (1455 и 1460).
В способе 1400 воплощение не ограничивается усредняющим фильтром и/или фильтром Гаусса. Вместо усредняющего фильтра и/или фильтра Гаусса могут использоваться другие фильтры.
Как показано, модуль фильтра блочного сглаживания может быть легко реализован в декомпрессоре. Следовательно, артефакты могут быть значительно ослаблены и может быть улучшено визуальное качество изображения. Заметим, что хотя показано, что модуль 240 фильтра блочного сглаживания реализован отдельно от модуля 230 обратного VBSDCT и от процессора 250, одна из этих компонент или комбинация модуля 240 фильтра блочного сглаживания, модуля 230 обратного VBSDCT и процессора 250 могут быть реализованы вместе.
Также, воплощения могут быть реализованы при помощи аппаратного обеспечения, программного обеспечения, программно-аппаратного обеспечения, промежуточного программного обеспечения, микрокоманд или любой их комбинации. При реализации в программном обеспечении, программно-аппаратном обеспечении, промежуточном программном обеспечении или микрокомандах, элементы воплощения являются программным кодом или сегментами кода, чтобы выполнить необходимые задачи, и могут быть сохранены в машиночитаемой среде (не показана). Сегмент кода может представлять процедуру, функцию, подпрограмму, программу, стандартную программу, стандартную подпрограмму, модуль, пакет программного обеспечения, класс или любую комбинацию команд, структур данных или оператора программы. Сегмент кода может быть объединен с другим сегментом кода или схемой аппаратного обеспечения при помощи передачи и/или приема информации, данных, аргументов, параметров или содержания памяти. Информация, аргументы, параметры, данные и т.д. могут быть переданы, направлены или отправлены через любое подходящее средство, включая совместное использование памяти, передачу сообщений, передачу маркера, сетевую передачу и т.д. Также, машиночитаемая среда может быть реализована в промышленном изделии для использования в компьютерной системе и может иметь средства в виде машиночитаемого кода, реализованные в машиночитаемой среде.
Дополнительно, хотя воплощения были описаны, используя DCT с изменяемым размером блока, технология блочного сглаживания, как описано выше, может быть также реализована в DCT с постоянным размером блока. В таких случаях, BSA информация генерируется, но не используется для действительного DCT. Вместо этого BSA информация используется в декомпрессоре изображений, чтобы определить, необходимо ли блочное сглаживание для двух соседних блоков.
Следует заметить, что вышеупомянутые воплощения являются только примерами и не должны истолковываться как ограничения изобретения. Описание воплощений предназначено для иллюстрации, и оно не ограничивает объем формулы изобретения. По существу, настоящие указания могут быть легко применены к другим типам устройств и многим альтернативам, модификациям и вариациям, которые станут очевидными для специалистов в данной области техники.

Claims (33)

1. Способ для обработки изображений, сжатых при использовании основанного на блоках сжатия, причем способ содержит:
определяют, являются ли два блока соседними блоками;
определяют, являются ли оба соседних блока подразделенными или не подразделенными, если определено, что два блока являются соседними блоками;
выполняют фильтрацию блочного сглаживания на одном или более краевых пикселях двух соседних блоков, если определено, что оба соседних блока не являются подразделенными.
2. Способ по п,1, в котором определение того, являются ли оба соседних блока подразделенными, содержит: получают значения дисперсии для каждого из двух соседних блоков; сравнивают значения дисперсии с первым пороговым значением; и определяют, являются ли оба соседних блока подразделенными, основываясь на сравнении значений дисперсии с первым пороговым значением.
3. Способ по п.1, в котором определение того, являются ли оба соседних блока подразделенными, содержит: получают присвоенное значение размера блока; и используют присвоенное значение размера блока, чтобы определить, являются ли два соседних значения подразделенными.
4. Способ по п.1, дополнительно содержащий этапы, на которых: определяют, является ли один из двух соседних блоков подразделенным, если оба соседних блока не являются подразделенными; используют первый фильтр блочного сглаживания на одном или более краевых пикселях двух соседних блоков, если один из двух соседних блоков является подразделенным; и используют второй фильтр блочного сглаживания на одном или более краевых пикселях двух соседних блоков, если ни один из двух соседних блоков не является подразделенным.
5. Способ по п.4, в котором использование второго фильтра блочного сглаживания содержит: использование двухточечного усредняющего фильтра на двух краевых пикселях двух соседних блоков.
6. Способ по п.4, дополнительно содержащий этапы, на которых: получают одно или более значений различия для одного или более краевых пикселей двух соседних блоков, если ни один из двух соседних блоков не является подразделенным; сравнивают одно или более значений различия со вторым пороговым значением; и выбирают второй фильтр блочного сглаживания, основываясь на сравнении одного или более значений различия со вторым пороговым значением.
7. Способ по п.6, в котором получение одного или более значений различия содержит: получают различие первого порядка между краевыми пикселями двух соседних блоков.
8. Способ по п.6, в котором получение одного или более значений различия содержит: получают различие второго порядка между краевыми пикселями двух соседних блоков.
9. Способ по п.6, в котором получение одного или более значений различия содержит: получают значения различия между тремя краевыми пикселями двух соседних блоков; и причем выбор второго фильтра блочного сглаживания содержит: используют фильтр Гаусса, если, по меньшей мере, два из значений различия больше, чем второе пороговое значение.
10. Способ по п.9, в котором использование фильтра Гаусса содержит: используют шеститочечный фильтр Гаусса на шести краевых пикселях двух соседних блоков, если значения различия больше, чем второе пороговое значение.
11. Способ по п.9, в котором использование фильтра Гаусса содержит: используют четырехточечный фильтр Гаусса на четырех краевых пикселях двух соседних блоков, если два из значений различия больше, чем второе пороговое значение.
12. Способ по п.9, в котором выбор второго фильтра блочного сглаживания дополнительно содержит: используют усредняющий фильтр на двух краевых пикселях двух соседних блоков, если одно из значений различия больше, чем второе пороговое значение.
13. Устройство для обработки изображений, сжатых при использовании основанного на блоках сжатия, причем устройство содержит:
средство для определения того, являются ли два блока соседними блоками;
средство для определения того, являются ли оба соседних блока подразделенными или не подразделенными, если определено, что два блока являются соседними блоками;
средство для фильтрации на одном или более краевых пикселях двух соседних блоков, если определено, что оба соседних блока не являются подразделенными.
14. Устройство по п.13, в котором средство для определения того, являются ли оба соседних блока подразделенными, содержит: средство для получения значения дисперсии для каждого из двух соседних блоков; средство для сравнения значений дисперсии с первым пороговым значением; и средство для определения того, являются ли оба соседних блока подразделенными, основываясь на сравнении значений дисперсии с первым пороговым значением.
15. Устройство по п.13, в котором средство для определения того, являются ли оба соседних блока подразделенными, содержит: средство для получения присвоенного значения размера блока; и средство для использования присвоенного значения размера блока, чтобы определить, являются ли два соседних значения подразделенными.
16. Устройство по п.13, дополнительно содержащее: средство для определения того, является ли один из двух соседних блоков подразделенным, если оба соседних блока не являются подразделенными; средство для использования первого фильтра блочного сглаживания на одном или более краевых пикселях двух соседних блоков, если один из двух соседних блоков является подразделенным; и средство для использования второго фильтра блочного сглаживания на одном или более краевых пикселях двух соседних блоков, если ни один из двух соседних блоков не является подразделенным.
17. Устройство по п.16, дополнительно содержащее: средство для получения одного или более значений различия для одного или более краевых пикселей двух соседних блоков, если ни один из двух соседних блоков не является подразделенным; средство для сравнения одного или более значений различия со вторым пороговым значением; и средство для выбора второго фильтра блочного сглаживания, основываясь на сравнении одного или более значений различия со вторым пороговым значением.
18. Устройство по п.17, в котором средство для получения одного или более значений различия содержит: средство для получения значений различия между тремя краевыми пикселями двух соседних блоков; и причем средство для выбора второго фильтра блочного сглаживания содержит: средство для использования фильтра Гаусса, если, по меньшей мере, два из значений различия больше, чем второе пороговое значение.
19. Устройство по п.18, в котором средство для использования фильтра Гаусса содержит: средство для использования шеститочечного фильтра Гаусса на шести краевых пикселях двух соседних блоков, если значения различия больше, чем второе пороговое значение.
20. Устройство по п.18, в котором средство для использования фильтра Гаусса содержит: средство для использования четырехточечного фильтра Гаусса на четырех краевых пикселях двух соседних блоков, если два из значений различия больше, чем второе пороговое значение.
21. Устройство по п.18, в котором средство для выбора второго фильтра блочного сглаживания дополнительно содержит: средство для использования усредняющего фильтра на двух краевых пикселях двух соседних блоков, если одно из значений различия больше, чем второе пороговое значение.
22. Машиночитаемый носитель информации, содержащий машиночитаемый код, при использовании которого в компьютерной системе, реализующей основанную на блоках систему сжатия изображений, осуществляют способ обработки изображений, сжатых при использовании основанного на блоках сжатия, и содержащий:
программный модуль в виде машиночитаемого кода, для определения того, являются ли два блока соседними блоками;
программный модуль в виде машиночитаемого кода, для определения того, являются ли оба соседних блока подразделенными или не подразделенными, если определено, что два блока являются соседними блоками;
программный модуль в виде машиночитаемого кода, для фильтрации на одном или более краевых пикселях двух соседних блоков, если определено, что оба соседних блока не являются подразделенными.
23. Машиночитаемый носитель информации по п.22, в котором средства в виде машиночитаемого кода для определения того, являются ли оба соседних блока подразделенными, содержат: средства в виде машиночитаемого кода, реализованные в упомянутой машиночитаемой среде, для получения значения дисперсии для каждого из двух соседних блоков; средства в виде машиночитаемого кода, реализованные в упомянутой машиночитаемой среде, для сравнения значений дисперсии с первым пороговым значением; и средства в виде машиночитаемого кода, реализованные в упомянутой машиночитаемой среде, для определения того, являются ли оба соседних блока подразделенными, основываясь на сравнении значений дисперсии с первым пороговым значением.
24. Машиночитаемый носитель информации по п.22, в котором средства в виде машиночитаемого кода для определения того, являются ли оба соседних блока подразделенными, содержат: средства в виде машиночитаемого кода, реализованные в упомянутой машиночитаемой среде, для получения присвоенного значения размера блока; и средства в виде машиночитаемого кода, реализованные в упомянутой машиночитаемой среде, для использования присвоенного значения размера блока, чтобы определить, являются ли два соседних значения подразделенными.
25. Машиночитаемый носитель информации по п.22, дополнительно содержащий: средства в виде машиночитаемого кода, реализованные в упомянутой машиночитаемой среде, для определения того, является ли один из двух соседних блоков подразделенным, если оба соседних блока не являются подразделенными; средства в виде машиночитаемого кода, реализованные в упомянутой машиночитаемой среде, для использования первого фильтра блочного сглаживания на одном или более краевых пикселях двух соседних блоков, если один из двух соседних блоков является подразделенным; и средства в виде машиночитаемого кода, реализованные в упомянутой машиночитаемой среде, для использования второго фильтра блочного сглаживания на одном или более краевых пикселях двух соседних блоков, если ни один из двух соседних блоков не является подразделенным.
26. Машиночитаемый носитель информации по п.25, дополнительно содержащий: средства в виде машиночитаемого кода, реализованные в упомянутой машиночитаемой среде, для получения одного или более значений различия для одного или более краевых пикселей двух соседних блоков, если ни один из двух соседних блоков не является подразделенным; средства в виде машиночитаемого кода, реализованные в упомянутой машиночитаемой среде, для сравнения одного или более значений различия со вторым пороговым значением; и средства в виде машиночитаемого кода, реализованные в упомянутой машиночитаемой среде, для выбора второго фильтра блочного сглаживания, основываясь на сравнении одного или более значений различия со вторым пороговым значением.
27. Машиночитаемый носитель информации по п.2б, в котором средства в виде машиночитаемого кода для получения одного или более значений различия содержат: средства в виде машиночитаемого кода, реализованные в упомянутой машиночитаемой среде, для получения значений различия между тремя краевыми пикселями двух соседних блоков; и причем коды для выбора второго фильтра блочного сглаживания содержат: средства в виде машиночитаемого кода, реализованные в упомянутой машиночитаемой среде, для использования фильтра Гаусса, если, по меньшей мере, два из значений различия больше, чем второе пороговое значение.
28. Машиночитаемый носитель информации по п.27, в котором средства в виде машиночитаемого кода для использования фильтра Гаусса содержат:
средства в виде машиночитаемого кода, реализованные в упомянутой машиночитаемой среде, для использования шеститочечного фильтра Гаусса на шести краевых пикселях двух соседних блоков, если значения различия больше, чем второе пороговое значение.
29. Машиночитаемый носитель информации по п.27, в котором средства в виде машиночитаемого кода для использования фильтра Гаусса содержат:
средства в виде машиночитаемого кода, реализованные в упомянутой машиночитаемой среде, для использования четырехточечного фильтра Гаусса на четырех краевых пикселях двух соседних блоков, если два из значений различия больше, чем второе пороговое значение.
30. Машиночитаемый носитель информации по п.27, в котором средства в виде машиночитаемого кода для выбора второго фильтра блочного сглаживания дополнительно содержат: средства в виде машиночитаемого кода, реализованные в упомянутой машиночитаемой среде, для использования усредняющего фильтра на двух краевых пикселях двух соседних блоков, если одно из значений различия больше, чем второе пороговое значение.
31. Устройство для обработки изображений, сжатых при использовании основанного на блоках сжатия, причем устройство содержит:
процессор, сконфигурированный с возможностью определения того, являются ли два блока соседними блоками, и определения того, являются ли два соседних блока подразделенными или не подразделенными, если определено, что два блока являются соседними блоками;
фильтр блочного сглаживания, сконфигурированный с возможностью фильтрации на одном или более краевых пикселях двух соседних блоков, если определено, что, по меньшей мере, один из двух соседних блоков не является подразделенным.
32. Устройство по п.31, в котором процессор определяет, подразделены ли два соседних блока при использовании информации о присвоенном размере блока.
33. Устройство по п.31, в котором процессор определяет, подразделены ли два соседних блока, основываясь на значениях дисперсии для каждого блока.
RU2005131944/09A 2003-03-17 2004-03-17 Способ и устройство для улучшения качества видеоизображения с низкой скоростью передачи битов RU2329536C2 (ru)

Applications Claiming Priority (4)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US45603003P 2003-03-17 2003-03-17
US60/456,030 2003-03-17
US10/802,285 US7995849B2 (en) 2003-03-17 2004-03-16 Method and apparatus for improving video quality of low bit-rate video
US10/802,285 2004-03-16

Related Child Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU2008102829/09A Division RU2008102829A (ru) 2003-03-17 2008-01-24 Способ и устройство для улучшения качества видеоизображения с низкой скоростью передачи битов

Publications (2)

Publication Number Publication Date
RU2005131944A RU2005131944A (ru) 2006-03-20
RU2329536C2 true RU2329536C2 (ru) 2008-07-20

Family

ID=33032713

Family Applications (2)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU2005131944/09A RU2329536C2 (ru) 2003-03-17 2004-03-17 Способ и устройство для улучшения качества видеоизображения с низкой скоростью передачи битов
RU2008102829/09A RU2008102829A (ru) 2003-03-17 2008-01-24 Способ и устройство для улучшения качества видеоизображения с низкой скоростью передачи битов

Family Applications After (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU2008102829/09A RU2008102829A (ru) 2003-03-17 2008-01-24 Способ и устройство для улучшения качества видеоизображения с низкой скоростью передачи битов

Country Status (14)

Country Link
US (1) US7995849B2 (ru)
EP (1) EP1606764B1 (ru)
JP (1) JP4546461B2 (ru)
KR (1) KR100983996B1 (ru)
AU (1) AU2004220878C1 (ru)
BR (1) BRPI0408394A (ru)
CA (1) CA2519451A1 (ru)
EG (1) EG23831A (ru)
HK (1) HK1087227A1 (ru)
MX (1) MXPA05009965A (ru)
NO (1) NO20054734L (ru)
NZ (1) NZ542483A (ru)
RU (2) RU2329536C2 (ru)
WO (1) WO2004084123A1 (ru)

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2499360C2 (ru) * 2008-10-22 2013-11-20 Ниппон Телеграф Энд Телефон Корпорейшн Способ удаления блочности, устройство для удаления блочности, программа для удаления блочности и машиночитаемый носитель записи, записываемый посредством этой программы
RU2553103C2 (ru) * 2012-08-13 2015-06-10 Гурулоджик Микросистемс Ой Способ кодирования, кодер, программный продукт и программное приложение для мобильного устройства беспроводной связи
RU2575412C2 (ru) * 2011-06-13 2016-02-20 Квэлкомм Инкорпорейтед Заполнение краевых пикселов неинформативными символами для внутреннего предсказания при кодировании видеосигнала
RU2580056C2 (ru) * 2010-05-18 2016-04-10 Сони Корпорейшн Устройство и способ обработки изображений

Families Citing this family (35)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7724827B2 (en) 2003-09-07 2010-05-25 Microsoft Corporation Multi-layer run level encoding and decoding
US7636490B2 (en) * 2004-08-09 2009-12-22 Broadcom Corporation Deblocking filter process with local buffers
JP4747975B2 (ja) * 2006-07-14 2011-08-17 ソニー株式会社 画像処理装置および方法、プログラム、並びに、記録媒体
US8582658B2 (en) * 2007-05-11 2013-11-12 Raritan Americas, Inc. Methods for adaptive video quality enhancement
JP4824705B2 (ja) * 2008-01-08 2011-11-30 日本電信電話株式会社 画像符号化方法、画像復号方法、画像符号化装置、画像復号装置、画像符号化プログラム、画像復号プログラムおよびそれら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
US20100272191A1 (en) * 2008-01-14 2010-10-28 Camilo Chang Dorea Methods and apparatus for de-artifact filtering using multi-lattice sparsity-based filtering
EP2312853A1 (en) * 2008-07-03 2011-04-20 Sharp Kabushiki Kaisha Filter device
US8325796B2 (en) * 2008-09-11 2012-12-04 Google Inc. System and method for video coding using adaptive segmentation
JP5344238B2 (ja) 2009-07-31 2013-11-20 ソニー株式会社 画像符号化装置および方法、記録媒体、並びにプログラム
KR101703327B1 (ko) * 2010-01-14 2017-02-06 삼성전자 주식회사 계층적 데이터 단위의 패턴 정보를 이용하는 비디오 부호화 방법과 그 장치, 및 비디오 복호화 방법과 그 장치
KR20110112168A (ko) * 2010-04-05 2011-10-12 삼성전자주식회사 내부 비트뎁스 확장에 기반한 비디오 부호화 방법 및 그 장치, 내부 비트뎁스 확장에 기반한 비디오 복호화 방법 및 그 장치
AU2015200251B2 (en) * 2010-04-05 2015-12-03 Samsung Electronics Co., Ltd. Method and apparatus for encoding video by using transformation index, and method and apparatus for decoding video by using transformation index
US9369736B2 (en) 2010-04-05 2016-06-14 Samsung Electronics Co., Ltd. Low complexity entropy-encoding/decoding method and apparatus
WO2011126282A2 (en) 2010-04-05 2011-10-13 Samsung Electronics Co., Ltd. Method and apparatus for encoding video by using transformation index, and method and apparatus for decoding video by using transformation index
JP2011223302A (ja) 2010-04-09 2011-11-04 Sony Corp 画像処理装置と画像処理方法
US8488890B1 (en) * 2010-06-11 2013-07-16 Nvidia Corporation Partial coverage layers for color compression
KR20110138098A (ko) * 2010-06-18 2011-12-26 삼성전자주식회사 영상 인트라 예측 방법 및 장치 및 그를 적용한 영상 디코딩 방법 및 장치
US20120082225A1 (en) * 2010-10-01 2012-04-05 Qualcomm Incorporated Selective indication of transform sizes
US8787443B2 (en) 2010-10-05 2014-07-22 Microsoft Corporation Content adaptive deblocking during video encoding and decoding
US8639053B2 (en) 2011-01-18 2014-01-28 Dimension, Inc. Methods and systems for up-scaling a standard definition (SD) video to high definition (HD) quality
JPWO2012120840A1 (ja) * 2011-03-07 2014-07-17 パナソニック株式会社 画像復号方法、画像符号化方法、画像復号装置および画像符号化装置
US9042458B2 (en) 2011-04-01 2015-05-26 Microsoft Technology Licensing, Llc Multi-threaded implementations of deblock filtering
US9154799B2 (en) 2011-04-07 2015-10-06 Google Inc. Encoding and decoding motion via image segmentation
US9338476B2 (en) 2011-05-12 2016-05-10 Qualcomm Incorporated Filtering blockiness artifacts for video coding
EP3001684A3 (en) 2011-06-28 2016-07-20 Sony Corporation Image processing device and image processing method
US8964833B2 (en) 2011-07-19 2015-02-24 Qualcomm Incorporated Deblocking of non-square blocks for video coding
TWI554974B (zh) * 2011-12-14 2016-10-21 國立交通大學 用於光學斷層掃描之影像處理單元
US9262670B2 (en) 2012-02-10 2016-02-16 Google Inc. Adaptive region of interest
US9258389B2 (en) 2012-08-13 2016-02-09 Gurulogic Microsystems Oy Encoder and method
US10333547B2 (en) 2012-08-13 2019-06-25 Gurologic Microsystems Oy Encoder and method for encoding input data using a plurality of different transformations or combinations of transformations
US20140254659A1 (en) 2013-03-11 2014-09-11 Mediatek Inc. Video coding method using at least evaluated visual quality and related video coding apparatus
US9392272B1 (en) 2014-06-02 2016-07-12 Google Inc. Video coding using adaptive source variance based partitioning
US9578324B1 (en) 2014-06-27 2017-02-21 Google Inc. Video coding using statistical-based spatially differentiated partitioning
US10735725B2 (en) 2016-09-14 2020-08-04 Microsoft Technology Licensing, Llc Boundary-intersection-based deblock filtering
US10876899B2 (en) 2017-12-18 2020-12-29 MP High Tech Solutions Pty Ltd Apparatus and method to adjust sensitivity in measuring electromagnetic radiation using micro mirrors

Family Cites Families (54)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPS62222783A (ja) 1986-03-24 1987-09-30 Kokusai Denshin Denwa Co Ltd <Kdd> 動画像の高能率符号化方式
JPH0366228A (ja) 1989-08-04 1991-03-20 Matsushita Electric Ind Co Ltd ブロック符号化装置と復号化装置
US5107345A (en) * 1990-02-27 1992-04-21 Qualcomm Incorporated Adaptive block size image compression method and system
US5021891A (en) 1990-02-27 1991-06-04 Qualcomm, Inc. Adaptive block size image compression method and system
FR2659232B1 (fr) 1990-03-09 1994-10-14 Boehringer Ingelheim France Utilisation du 2-diethylaminoethanol et de ses sels vis-a-vis de la demence et de la predemence seniles.
JPH04970A (ja) * 1990-04-18 1992-01-06 Fuji Photo Film Co Ltd 画像信号復号再生装置
EP0514663A3 (en) 1991-05-24 1993-07-14 International Business Machines Corporation An apparatus and method for motion video encoding employing an adaptive quantizer
CA2110264C (en) * 1991-06-04 2002-05-28 Chong U. Lee Adaptive block size image compression method and system
US5454051A (en) * 1991-08-05 1995-09-26 Eastman Kodak Company Method of reducing block artifacts created by block transform compression algorithms
JP3165296B2 (ja) * 1992-12-25 2001-05-14 三菱電機株式会社 フレーム間符号化処理方式及びフレーム間符号化処理方法及び符号化制御方式
JP3178140B2 (ja) 1993-02-08 2001-06-18 松下電器産業株式会社 画像データ圧縮装置
JP2933457B2 (ja) 1993-02-18 1999-08-16 日本電気株式会社 ウェーブレット変換符号化方法
US5515388A (en) 1993-03-19 1996-05-07 Sony Corporation Apparatus and method for preventing repetitive random errors in transform coefficients representing a motion picture signal
JPH07146927A (ja) 1993-11-22 1995-06-06 Matsushita Electric Ind Co Ltd 画像ファイル装置
US6031937A (en) * 1994-05-19 2000-02-29 Next Software, Inc. Method and apparatus for video compression using block and wavelet techniques
JPH0823539A (ja) 1994-07-11 1996-01-23 Nippon Hoso Kyokai <Nhk> 高能率符号化におけるトランスコーダ装置
US5889561A (en) 1994-11-04 1999-03-30 Rca Thomson Licensing Corporation Method and apparatus for scaling a compressed video bitstream
JPH08205140A (ja) * 1995-01-31 1996-08-09 Canon Inc 画像圧縮装置
ZA9610721B (en) * 1995-12-21 1998-06-19 Cornell Res Foundation Inc Grapevine leafroll virus proteins and their uses.
US6256349B1 (en) 1995-12-28 2001-07-03 Sony Corporation Picture signal encoding method and apparatus, picture signal transmitting method, picture signal decoding method and apparatus and recording medium
US5982441A (en) * 1996-01-12 1999-11-09 Iterated Systems, Inc. System and method for representing a video sequence
JPH09230894A (ja) 1996-02-20 1997-09-05 Shogo Nakamura 音声圧縮伸張装置及び音声圧縮伸張方法
US5982434A (en) 1996-03-22 1999-11-09 Sony Corporation Image signal coding method and device thereof, image signal decoding method and device thereof, and recording medium
US5748792A (en) * 1996-08-13 1998-05-05 Polaroid Corporation Large kernel filtering using a fixed-size block processor
KR100297830B1 (ko) 1996-11-09 2001-08-07 윤종용 영상단위별 비트발생량 조절 장치 및 방법
JPH10107644A (ja) 1996-09-26 1998-04-24 Sony Corp 量子化装置および方法、並びに、符号化装置および方法
JPH10200892A (ja) 1997-01-10 1998-07-31 Mitsubishi Electric Corp 画像符号化装置
CA2226241A1 (en) 1997-01-30 1998-07-30 Amy Ruth Reibman Multiple description coding communication system
US6188799B1 (en) * 1997-02-07 2001-02-13 Matsushita Electric Industrial Co., Ltd. Method and apparatus for removing noise in still and moving pictures
FI106071B (fi) * 1997-03-13 2000-11-15 Nokia Mobile Phones Ltd Mukautuva suodatin
US6111913A (en) 1997-05-20 2000-08-29 International Business Machines Corporation Macroblock bit regulation schemes for video encoder
KR100244290B1 (ko) * 1997-09-09 2000-02-01 구자홍 저속 전송에서의 동영상을 위한 디블록킹 필터링 방법
KR100269125B1 (ko) * 1997-10-25 2000-10-16 윤덕용 양자화효과감소를위한영상데이터후처리방법및장치
US6385345B1 (en) 1998-03-31 2002-05-07 Sharp Laboratories Of America, Inc. Method and apparatus for selecting image data to skip when encoding digital video
WO1999059344A1 (en) 1998-05-12 1999-11-18 Sgs-Thomson Microelectronics Asia Pacific (Pte) Ltd. Conditional masking for video encoder
US6094631A (en) 1998-07-09 2000-07-25 Winbond Electronics Corp. Method of signal compression
AU717480B2 (en) 1998-08-01 2000-03-30 Korea Advanced Institute Of Science And Technology Loop-filtering method for image data and apparatus therefor
US6529638B1 (en) 1999-02-01 2003-03-04 Sharp Laboratories Of America, Inc. Block boundary artifact reduction for block-based image compression
US7548851B1 (en) 1999-10-12 2009-06-16 Jack Lau Digital multimedia jukebox
US6480547B1 (en) 1999-10-15 2002-11-12 Koninklijke Philips Electronics N.V. System and method for encoding and decoding the residual signal for fine granular scalable video
US6529634B1 (en) * 1999-11-08 2003-03-04 Qualcomm, Inc. Contrast sensitive variance based adaptive block size DCT image compression
JP4441839B2 (ja) 2000-08-17 2010-03-31 ソニー株式会社 統計多重システム、統計多重制御装置および統計多重方法
JP2002176359A (ja) 2000-12-06 2002-06-21 Canon Inc 情報処理装置及びその制御方法、情報処理システム、コンピュータ可読メモリ
AU2002323591A1 (en) * 2001-09-05 2003-03-18 Emblaze Systems Ltd. Method for reducing blocking artifacts
WO2003026350A2 (en) * 2001-09-14 2003-03-27 The Regents Of The University Of Michigan Audio distributor
US9042445B2 (en) * 2001-09-24 2015-05-26 Broadcom Corporation Method for deblocking field-frame video
CN101448162B (zh) * 2001-12-17 2013-01-02 微软公司 处理视频图像的方法
US6907079B2 (en) 2002-05-01 2005-06-14 Thomson Licensing S.A. Deblocking filter conditioned on pixel brightness
US7227998B2 (en) 2002-06-11 2007-06-05 Canon Kabushiki Kaisha Image processing apparatus, control method of the same, computer program, and computer-readable storage medium
US6950473B2 (en) 2002-06-21 2005-09-27 Seiko Epson Corporation Hybrid technique for reducing blocking and ringing artifacts in low-bit-rate coding
US20030235250A1 (en) * 2002-06-24 2003-12-25 Ankur Varma Video deblocking
KR101051903B1 (ko) 2002-11-15 2011-07-26 퀄컴 인코포레이티드 다중 디스크립션 인코딩용 장치 및 방법
US20040179608A1 (en) 2003-02-27 2004-09-16 Intel Corporation Multiple-description coding methods and apparatus
US7430336B2 (en) 2004-05-06 2008-09-30 Qualcomm Incorporated Method and apparatus for image enhancement for low bit rate video compression

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2499360C2 (ru) * 2008-10-22 2013-11-20 Ниппон Телеграф Энд Телефон Корпорейшн Способ удаления блочности, устройство для удаления блочности, программа для удаления блочности и машиночитаемый носитель записи, записываемый посредством этой программы
RU2580056C2 (ru) * 2010-05-18 2016-04-10 Сони Корпорейшн Устройство и способ обработки изображений
RU2575412C2 (ru) * 2011-06-13 2016-02-20 Квэлкомм Инкорпорейтед Заполнение краевых пикселов неинформативными символами для внутреннего предсказания при кодировании видеосигнала
RU2553103C2 (ru) * 2012-08-13 2015-06-10 Гурулоджик Микросистемс Ой Способ кодирования, кодер, программный продукт и программное приложение для мобильного устройства беспроводной связи

Also Published As

Publication number Publication date
AU2004220878A1 (en) 2004-09-30
JP4546461B2 (ja) 2010-09-15
EG23831A (en) 2007-10-01
AU2004220878C1 (en) 2010-09-16
EP1606764B1 (en) 2019-05-08
EP1606764A1 (en) 2005-12-21
US7995849B2 (en) 2011-08-09
KR20050113660A (ko) 2005-12-02
US20040208392A1 (en) 2004-10-21
WO2004084123A1 (en) 2004-09-30
RU2008102829A (ru) 2009-07-27
BRPI0408394A (pt) 2006-04-18
AU2004220878B2 (en) 2010-01-21
EP1606764A4 (en) 2010-03-10
NO20054734D0 (no) 2005-10-14
HK1087227A1 (en) 2006-10-06
NO20054734L (no) 2005-12-07
KR100983996B1 (ko) 2010-09-28
CA2519451A1 (en) 2004-09-30
MXPA05009965A (es) 2005-12-14
NZ542483A (en) 2007-06-29
RU2005131944A (ru) 2006-03-20
JP2006521065A (ja) 2006-09-14

Similar Documents

Publication Publication Date Title
RU2329536C2 (ru) Способ и устройство для улучшения качества видеоизображения с низкой скоростью передачи битов
US6845180B2 (en) Predicting ringing artifacts in digital images
JP4870743B2 (ja) デジタルイメージに対する選択的なクロミナンスデシメーション
EP2299715A1 (en) Image coding method, image decoding method, image coding device, image decoding device, program, and integrated circuit
US20070053429A1 (en) Color video codec method and system
JP2006340345A (ja) ビデオから抽出された画像を強調する方法
US20220272384A1 (en) Image compression
US8315471B2 (en) Image processor
JP2004528791A (ja) インターフレーム符号化方法および装置
ZA200507507B (en) Method and apparatus for improving video quality of low bit-rate video
JPH06343169A (ja) 画像信号復号器
US20050129110A1 (en) Coding and decoding method and device
US20040105590A1 (en) Method for still image compressing using filter bank based on non-separable wavelet basis
Abd-Elhafiez et al. New efficient method for coding color images
Kingsbury 4F8 image coding course
Miremadi Lossy Image Compression
JPH0338185A (ja) 離散コサイン変換符号化方式
JP2001204017A (ja) 画像符号化装置
JPH04372074A (ja) ポストフィルタ
JP2006024222A (ja) 画像処理装置及び画像処理方法
JPH10191329A (ja) 画像復号化装置
Colbert Adaptive Block-based Image Coding with Pre-/post-filtering
JPH07203432A (ja) 画像圧縮装置および画像伸張装置
WO2006077550A2 (en) Image processor comprising a filter

Legal Events

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

Effective date: 20110318