RU2355127C2 - Предсказательное кодирование без потерь для изображений и видео - Google Patents

Предсказательное кодирование без потерь для изображений и видео Download PDF

Info

Publication number
RU2355127C2
RU2355127C2 RU2005111002/09A RU2005111002A RU2355127C2 RU 2355127 C2 RU2355127 C2 RU 2355127C2 RU 2005111002/09 A RU2005111002/09 A RU 2005111002/09A RU 2005111002 A RU2005111002 A RU 2005111002A RU 2355127 C2 RU2355127 C2 RU 2355127C2
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
dpcm
mode
macroblock
rlgr
coding
Prior art date
Application number
RU2005111002/09A
Other languages
English (en)
Other versions
RU2005111002A (ru
Inventor
Кунал МУКЕРДЖИ (US)
Кунал МУКЕРДЖИ
Original Assignee
Майкрософт Корпорейшн
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 Майкрософт Корпорейшн filed Critical Майкрософт Корпорейшн
Publication of RU2005111002A publication Critical patent/RU2005111002A/ru
Application granted granted Critical
Publication of RU2355127C2 publication Critical patent/RU2355127C2/ru

Links

Images

Classifications

    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04NPICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N19/00Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals
    • H04N19/10Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding
    • H04N19/134Methods 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
    • H04N19/136Incoming video signal characteristics or properties
    • H04N19/14Coding unit complexity, e.g. amount of activity or edge presence estimation
    • EFIXED CONSTRUCTIONS
    • E01CONSTRUCTION OF ROADS, RAILWAYS, OR BRIDGES
    • E01CCONSTRUCTION OF, OR SURFACES FOR, ROADS, SPORTS GROUNDS, OR THE LIKE; MACHINES OR AUXILIARY TOOLS FOR CONSTRUCTION OR REPAIR
    • E01C5/00Pavings made of prefabricated single units
    • E01C5/005Individual couplings or spacer elements for joining the prefabricated units
    • EFIXED CONSTRUCTIONS
    • E01CONSTRUCTION OF ROADS, RAILWAYS, OR BRIDGES
    • E01CCONSTRUCTION OF, OR SURFACES FOR, ROADS, SPORTS GROUNDS, OR THE LIKE; MACHINES OR AUXILIARY TOOLS FOR CONSTRUCTION OR REPAIR
    • E01C11/00Details of pavings
    • E01C11/22Gutters; Kerbs ; Surface drainage of streets, roads or like traffic areas
    • E01C11/224Surface drainage of streets
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04NPICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N19/00Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals
    • H04N19/10Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding
    • H04N19/102Methods 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
    • H04N19/103Selection of coding mode or of prediction mode
    • H04N19/105Selection of the reference unit for prediction within a chosen coding or prediction mode, e.g. adaptive choice of position and number of pixels used for prediction
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04NPICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N19/00Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals
    • H04N19/10Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding
    • H04N19/102Methods 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
    • H04N19/13Adaptive entropy coding, e.g. adaptive variable length coding [AVLC] or context adaptive binary arithmetic coding [CABAC]
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04NPICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N19/00Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals
    • H04N19/10Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding
    • H04N19/169Methods 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
    • H04N19/17Methods 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
    • H04N19/176Methods 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
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04NPICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N19/00Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals
    • H04N19/46Embedding additional information in the video signal during the compression process
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04NPICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N19/00Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals
    • H04N19/50Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using predictive coding
    • H04N19/593Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using predictive coding involving spatial prediction techniques
    • EFIXED CONSTRUCTIONS
    • E01CONSTRUCTION OF ROADS, RAILWAYS, OR BRIDGES
    • E01CCONSTRUCTION OF, OR SURFACES FOR, ROADS, SPORTS GROUNDS, OR THE LIKE; MACHINES OR AUXILIARY TOOLS FOR CONSTRUCTION OR REPAIR
    • E01C2201/00Paving elements
    • E01C2201/02Paving elements having fixed spacing features
    • EFIXED CONSTRUCTIONS
    • E01CONSTRUCTION OF ROADS, RAILWAYS, OR BRIDGES
    • E01CCONSTRUCTION OF, OR SURFACES FOR, ROADS, SPORTS GROUNDS, OR THE LIKE; MACHINES OR AUXILIARY TOOLS FOR CONSTRUCTION OR REPAIR
    • E01C2201/00Paving elements
    • E01C2201/20Drainage details

Abstract

Изобретение относится к кодированию без потерь для изображений и видео. Техническим результатом является создание эффективного способа энтропийного кодирования без потерь, несмотря на различие характеристик содержимого фотографических и графических изображений. Указанный результат достигается тем, что кодирование с предсказанием без потерь действует на основе макроблоков для совместимости с существующими кодеками изображения и видео и предусматривает выбор и применение одного из множественных доступных режимов дифференциальной импульсно-кодовой модуляции (ДИКМ) к отдельным макроблокам для создания остатков ДИКМ, имеющих более близкое к оптимальному распределение для энтропийного кодирования Голомба-Райса по длине серии. 5 н. и 14 з.п. ф-лы, 7 ил.

Description

Область применения изобретения
Изобретение относится к кодированию без потерь для изображений и видео.
Предпосылки изобретения
Кодирование изображений без потерь имеет большое количество важных приложений, включая высококачественную цифровую фотографию, фильмографию, графику и т.д. Оно также применяется к профессиональному кодированию видео для кодирования кадров видео с максимально возможной настройкой качества, т.е. без потерь. Изображения в этих приложениях могут иметь различные характеристики, что представляет трудности при разработке кодека изображения, имеющего общее применение в этих приложениях. Например, изображения в графике обычно имеют резкие края или переходы цвета (например, между цветами текста и фона, и на границах соседних форм), тогда как фотографические изображения обычно имеют непрерывный тон (т.е. непрерывное изменение цвета (например, в виде градиента) по изображению).
В силу различий в характеристиках изображения, наиболее общие кодеки изображения предназначены для сжатия либо фотографических (например, JPEG), либо графических (GIF) изображений. При сжатии фотографических изображений обычно используется декоррелирующее преобразование наподобие ДКП (дискретное конусное преобразование) или «вейвлетов», тогда как для сжатия графических изображений обычно используются кодеки на основе строк, например, LZ77 или LZ78. В общем случае, фотографические кодеки плохо работают с графикой, поскольку основная гипотеза локальной гладкости или смещения постоянного тока, которая лежит в основе методов преобразования, обычно не действует в графике. Напротив, графические кодеки плохо работают на фотографических изображениях, поскольку алфавит слишком велик для построения хорошего словаря. В результате, существующие кодеки изображения для фотографических изображений не способны ни легко взаимодействовать с кодеками изображения и видео, ни эффективно оперировать графическим содержимым.
Например, CALIC [описанный в X. Wu, N. Memon и K. Sayood, “A Context-Based Adaptive Lossless/Nearly-Lossless Coding Scheme For Continuous-Tone Images,” ISO, 1995], JPEG-LS [описанный в M.J. Weinberger и G. Seroussi, “The LOCO-I Lossless Image Compression Algorithm: Principles and Standardization into JPEG-LS,” IEEE Trans. Image Processing, т. 9, стр. 1309-1324, август 2000] и SPIHT [описанный в Said и W.A. Pearlman, “A New Fast And Efficient Image Codec Based On Set Partitioning In Hierarchical Trees,” IEEE Trans. On Circuits and Systems for Video Technology, т. 6, №. 6, стр. 243-250, июнь 1996] являются современными кодеками без потерь для фотографических изображений. Однако они не способны легко взаимодействовать с кодеками изображения и видео, и не работают эффективно с графическим содержимым. С другой стороны, GIF является современным кодеком графики без потерь. Однако, он тоже не работает с фотографическим содержимым, и его нелегко встроить в кодек видео. PTC [описанный в H.S. Malvar, “Fast Progressive Image Coding Without Wavelets,” стр. 243-252, DCC 2000] является кодеком на основе макроблоков, который легко интегрировать в кодеки изображения и/или видео. Однако он плохо работает с графическим содержимым. Кроме того, BTPC [описанный в J.A. Robinson, “Efficient General-Purpose Image Compression With Binary Tree Predictive Coding,” IEEE Transactions on Image Processing, т. 6, №. 4, апрель 1997] способен обрабатывать фотографические и графические изображения единообразно и с оптимизацией по скорости, но его сжатие далеко от того, что требуется.
Раскрытие изобретения
Предсказательное кодирование без потерь (ПКБП) призвано решать рассмотренную выше проблему обеспечения сжатия изображения без потерь, которое, в общем случае, применимо к разнообразным изображениям и видео. Проиллюстрированная здесь реализация ПКБП обеспечивает сжатие изображения без потерь для весьма разнообразного фотографического содержимого (изображений, видео, графики и пр.) с эффективностью сжатия, сравнимой с существующими кодеками изображения без потерь, и осуществляется сложностью во время среды выполнения, обеспечивающей большую скорость, чем большинство кодеков изображения без потерь.
Описанные здесь различные реализации предсказательного кодирования без потерь достигают этих результатов посредством комбинации, по меньшей мере, некоторых из следующих пунктов:
1. Действует в цветовом пространстве YCoCg. Это цветовое пространство повышает эффективность кодирования содержимого фотографического и графического изображения, и, кроме того, преобразование цветового пространства в/из распространенного представления цвета RGB (красный-зеленый-синий) может осуществляться с использованием быстрой, полностью целочисленной процедуры.
2. Действует на макроблоках. Это гарантирует, что предсказательное кодирование без потерь можно легко интегрировать в существующие кодеки изображения и видео, и что оно благоприятствует масштабируемым пространственно-временным реализациям в оборудовании и программном обеспечении, например, с использованием слоев.
3. Использует обширное множество предсказаний локальной, дифференциальной импульсно-кодовой модуляции (ДИКМ) на уровне макроблоков. Они предназначены для оптимальной декорреляции данных изображения из фотографических, а также графических источников, без помощи анормальных выборок или повторного сканирования изображения (см. J.A. Robinson, “Efficient General-Purpose Image Compression With Binary Tree Predictive Coding,” IEEE Transactions on Image Processing, т. 6, №. 4, апрель 1997; и X. Wu, N. Memon и K. Sayood, “A Context-Based Adaptive Lossless/Nearly-Lossless Coding Scheme For Continuous-Tone Images,” ISO, 1995). ДИКМ также способны порождать остатки, которые имеют двусторонние лапласовы распределения с нулевым смещением, поскольку они наилучшим образом кодируются методом энтропийного кодирования Голомба-Райса по длине серии (RLGR).
4. Использует метод Голомба-Райса длины серии (RLGR) для энтропийного кодирования различных распределений символов.
В одной реализации, где используется эта комбинация пунктов, предсказательное кодирование без потерь обеспечивает сжатие без потерь для всего фотографического содержимого (изображений, видео, а также графики), которое не только равно сжатию, обеспечиваемому CALIC, и больше, чем обеспечивают другие существующие форматы, включая JPEG-LS, PTC, BTPC и т.д., но также приводит к удвоению или более сжатия для большинства графического содержимого по сравнению с этими кодеками фотографического типа и обеспечивает сложность во время выполнения, которая вдвое или более быстрее, чем обеспечивают самые передовые современные кодеки фотографического типа.
Дополнительные признаки и преимущества изобретения явствуют из нижеследующего подробного описания вариантов осуществления, приведенного совместно с прилагаемыми чертежами.
Краткое описание чертежей
Фиг.1 - блок-схема кодера изображений, использующего предсказательное кодирование без потерь.
Фиг.2 - схема, изображающая макроблок и слоистую структуру предсказательного кодирования без потерь, используемого в кодере, показанном на фиг.1.
Фиг.3 - схема, изображающая окружение пикселя в макроблоке, на котором базируется предсказание ДИКМ в кодере, показанном на фиг.1.
Фиг.4 - схема, изображающая режимы предсказания ДИКМ, применяемые в предсказательном кодировании без потерь, используемом в кодере, показанном на фиг.1.
Фиг.5 - текст псевдокода процедуры кодирования для предсказательного кодирования без потерь, используемого в кодере, показанном на фиг.1.
Фиг.6 - блок-схема декодера изображений, использующего предсказательное кодирование без потерь.
Фиг.7 - блок-схема вычислительной среды, пригодной для реализации кодека ПКБП, представленного на фиг.1 и 6.
Подробное описание
Нижеследующее описание посвящено реализациям предсказательного кодирования без потерь, которое объединяет в себе некоторые или все из энтропийного кодирования Голомба-Райса по длине серии (RLGR), множественных режимов ДИКМ и структуры кодирования цветового пространства YCoCg и макроблока (МБ) для обеспечения эффективного и быстрого кодека, применимого к разнообразному содержимому изображения, включая фотографию (непрерывный тон), графику и видео.
1. Кодер ПКБП
Согласно фиг.1, иллюстративный пример кодера 100 изображений, который базируется на предсказательном кодировании без потерь (ПКБП), осуществляет кодирование или сжатие данных 105 изображения. Данные изображения, вводимые в кодер ПКБП, могут представлять собой данные изображения в любом из разнообразных форматов без сжатия. Например, обычный формат, обрабатываемый иллюстрируемым кодером изображений, представляет собой формат «красный-зеленый-синий» (RGB) данных изображения, кадр видео и т.д. Эти данные изображения в формате RGB обычно структурированы в виде двухмерной матрицы элементов изображения (пикселей), причем каждый пиксель представлен как цветовая выборка «красный-зеленый-синий» (RGB) изображения. Альтернативные реализации кодера изображений могут использовать другие входные форматы данных изображения. Следует также понимать, что этот кодер может входить в состав кодера видео для кодирования кадра в видеопоследовательности, с использованием предсказательного кодирования без потерь.
Кодер 100 изображений ПКБП обрабатывает эти данные изображения посредством набора процессов, который включает в себя преобразователь 110 цветового пространства, блок 120 макроблочного разбиения, модулятор 130 ДИКМ и энтропийный кодер 140 RLGR. Преобразователь 110 цветового пространства преобразует пиксели входных данных изображения из отображаемого представления цветового пространства в цветовое пространство YCoCg, что повышает эффективность кодирования. Блок 120 макроблочного разбиения разбивает изображение на макроблоки для совместимости с кодеками изображения и видео на макроблочной и слоистой основе. Кодер 130 ДИКМ выбирает и применяет один из множества доступных режимов предсказания ДИКМ к каждому отдельному макроблоку, в результате чего возникают остатки предсказания, имеющие распределение, пригодное для энтропийного кодирования RGR. Затем энтропийный кодер 140 RLGR кодирует остатки предсказания макроблока. В результате возникает представление данные изображения, закодированное в режиме ПКБП.
1.1 Преобразователь цветового пространства YCoCg
В частности, преобразователь 110 цветового пространства преобразует цветовой формат входных данных изображения в цветовое пространство YCoCg. Пиксели входных данных изображения обычно представлены в легко отображаемом формате цветового пространства, например в цветовом пространстве «красный-зеленый-синий» (RGB). Цветовое пространство YCoCg лучше подходит для пространственно-эффективного кодирования изображения. Как выяснилось, формат YCoCg пригоден как для фотографических, так и для графических изображений, и превосходит другие цветовые преобразования в отношении эффективности кодирования. В частности, цветовое пространство YCoCg без потерь дает улучшение на ~15% по сравнению с цветовым пространством RGB в кодировании ПКБП.
Преобразование цветового пространства из RGB в YCoCg производится до любого кодирования входных данных изображения в формате RGB. В этой иллюстративной реализации кодера 100 ПКБП, преобразователь 110 цветового пространства использует процесс преобразования из RGB в YCoCg, более подробно описанный в H.S. Malvar и G.J. Sullivan, “YCoCg-R: A Color Space With RGB Reversibility and Low Dynamic Range,” Joint Video Team of ISO/IEC MPEG & ITU-T VCEG Doc. JVT-1014, июль 2003, который обеспечивает возможность без потерь декоррелировать RGB в цветовое пространство YCoCg. Преобразование цветового пространства из RGB в YCoCg можно осуществить посредством прямого преобразования, заданного в следующем уравнении (1).
Figure 00000001
Декодер 600 (Фиг.6) может включать в себя блок преобразования в цветовое пространство RGB. Это преобразование использует обратную операцию, определенную в управнении (2)
Figure 00000002
Этапы подъема используются для получения прямого и обратного преобразования, что обеспечивает быстрые полностью целочисленные процедуры преобразования. Этапы подъема в прямом направлении заданы следующим образом:
Co=R-B;
x=B+ Co/2);
Cg=G-x;
Y=x+(Cg/2);
И в обратном направлении так:
x=Y-(Cg/2);
G=x+Cg;
B=x-(Co/2);
R=Co+B;
Можно видеть, что эти этапы подъема можно реализовать с полностью целочисленными сложениями, вычитаниями и сдвигами разряда, которые все выполняются чрезвычайно быстро.
1.2 Макроблочное кодирование
Блок 120 макроблочного разбиения разбивает изображение на макроблоки (МБ), как показано на фиг.2. В одной реализации кодера 100 изображений, МБ имеет размер 16x16 пикселей. В альтернативных реализациях можно использовать другие размеры макроблоков. Макроблочная структура облегчает практическое использование кодера изображений на основе ПКБП и облегчает его внедрение в популярные кодеки изображения, а также видео. Она также позволяет аппаратным и программным реализациям легко использовать слоистое кодирование, при котором закодированный битовый поток пакетизируется в слои. Слои обычно представляют собой некоторое целое число строк МБ. Это обеспечивает более гибкое пространство памяти и легкую приспособляемость к пространственно-временной масштабируемости (например, путем использования параллельных и многопоточных блоков выполнения).
Блок макроблочного разбиения разбивает каждую плоскость цветового пространства YCoCg на МБ и кодирует их по отдельности. Для каждого отдельного МБ кодер 100 изображений ПКБП кодирует следующие синтаксические элементы: режим ДИКМ, режим МБ и остатки ДИКМ.
Элемент «режим ДИКМ» указывает режим ДИКМ, выбранный модулятором 130 ДИКМ для декорреляции данных в этом МБ. В этой реализации модулятор ДИКМ выбирает из восьми возможных режимов ДИКМ, хотя в альтернативных реализациях кодера ПКБП можно использовать меньше или больше режимов ДИКМ. Блок макроблочного разбиения использует отдельный контекст RLGR для кодирования режима ДИКМ для МБ.
Для элемента «режим МБ» блок макроблочного разбиения использует два символьных алфавита с отдельным специализированным контекстом кодирования RLGR. Режим МБ сигнализирует одно из следующих двух событий: а) МБ кодирует значения ДИКМ; или b) МБ является «плоским» и потому пропускается. В последнем случае событие обрабатывается как ранний выход из кодирования/декодирования пикселей МБ как остатки ДИКМ, поскольку элемента «режим ДИКМ» достаточно для повторной генерации всех значений пикселя. Это кодирование плоского режима макроблока более подробно описано ниже.
Наконец, если МБ не пропущен, то остатки ДИКМ кодируются в сегменте МБ выходного потока, закодированного в режиме ПКБП.
1.3 Режимы ДИКМ
Модулятор 130 ДИКМ выбирает и применяет режим ДИКМ для текущего МБ, что позволяет более оптимально декоррелировать МБ для создания остатков ДИКМ, которые лучше сжимаются с помощью энтропийного кодирования RLGR. Энтропийное кодирование RLGR достигает лучшей эффективности кодирования, когда его входные значения имеют двустороннее лапласово распределение с нулевым смещением. Например, модулятор 130 ДИКМ в иллюстрируемом кодере на основе ПКБП может переключаться между восемью разными режимами ДИКМ для декорреляции каждого МБ. Альтернативные реализации могут включать в себя больше или меньше режимов ДИКМ. Эти различные режимы ДИКМ способны создавать остатки, имеющие это оптимальное распределение для различных пиксельных шаблонов МБ. Это позволяет эффективно кодировать различные основные направления краев, которые могут попадать в МБ.
Согласно фиг.3 различные режимы ДИКМ указывают, какие из соседей 300 пикселя используются для предсказания значения пикселя. В частности, значение каждого пикселя 310 макроблока прогнозируется для некоторой комбинации из одного или нескольких соседних пикселей 320-323. Разность, полученная вычитанием фактического значения пикселя из его предсказанного значения, является остаточным значением ДИКМ для этого пикселя. Восемь режимов ДИКМ в иллюстрируемом модуляторе 130 ДИКМ используют прогнозы, основанные на комбинациях соседних левого пикселя 320, верхнего левого пикселя 321, верхнего пикселя 322 и верхнего правого пикселя 323. Это позволяет применять режим ДИКМ в единичном, одностороннем проходе или сканировании по МБ (т.е. сканировании каждой строки пикселей слева направо, с верхней строки к нижней в МБ).
На фиг.4 изображены восемь режимов предсказания ДИКМ, используемых в иллюстрируемом модуляторе 130 ДИКМ. Эти режимы способны декоррелировать различные обычные пиксельные шаблоны в набор остатков, распределение символов которых лучше подходит для энтропийного кодирования RLGR. В частности, эти режимы предсказания ДИКМ таковы:
Режим 0: Это «сырой» режим ДИКМ или отсутствия режима, когда отдельные пиксели кодируются напрямую без какого-либо вычитания. Этот режим полезен для МБ случайного или «пятнистого» типа без какого-либо однородно хорошего предсказателя по МБ.
Режим 1: В этом режиме ДИКМ, значение пикселя вычитается из его соседа непосредственно слева. Этот режим полезен, когда главные края лежат вдоль горизонтали.
Режим 2: В этом режиме ДИКМ, значение пикселя вычитается из его соседа непосредственно сверху. Этот режим полезен, когда главные края лежат вдоль вертикали.
Режим 3: В этом режиме ДИКМ, значение вычитается из минимального из его левого и верхнего соседей или, альтернативно, из максимального из его левого и верхнего соседей. Этот режим ДИКМ полезен для диагональных краев рампы, проходящих через позицию текущего пикселя.
Режим 4: В этом режиме ДИКМ, значение вычитается из среднего для его верхнего и верхнего правого соседей. Этот режим ДИКМ полезен для диагональных краев рампы с разной ориентацией.
Режим 5: В этом режиме ДИКМ, значение вычитается из своего верхнего левого соседа. Этот режим ДИКМ полезен для диагональных полос, например, в графическом содержимом.
Режим 6: В этом режиме ДИКМ, модулятор 130 вычитает одно и то же значение из его левого соседа как разность между его верхним и верхним левым соседями. Этот режим полезен для полосчатых горизонтальных рамп.
Режим 7: В этом режиме ДИКМ, модулятор 130 вычитает среднее для левого и верхнего соседей. Это также полезно, когда в МБ преобладают диагональные края.
Модулятор ДИКМ тестирует каждый из режимов предсказания ДИКМ 1-7 (т.е. отличных от отсутствия режима ДИКМ, которое является режимом 0), чтобы выбрать, какой режим ДИКМ создает более сжимаемые остатки ДИКМ. Модулятор ДИКМ применяет соответствующие режимы ДИКМ и проверяет распределение символов для полученных остатков. Затем модулятор ДИКМ проверяет, какие остатки, порожденные режимом предсказания, имеют распределение, ближайшее к идеальному распределению для энтропийного кодирования RLGR. Модулятор ДИКМ также проверяет, достаточно ли близко ближайшее распределение к идеальному двустороннему лапласову распределению с нулевым смещением. Модулятор ДИКМ выбирает режим предсказания ДИКМ с ближайшим к идеалу распределением для макроблока, пока не будет достигнут порог достаточности. В противном случае, если режим предсказания ДИКМ с ближайшим к идеалу распределением не достигает порога достаточности, то модулятор ДИКМ выбирает отсутствие режима ДИКМ (режим 0) по умолчанию.
1.4 Кодирование плоского режима МБ
Согласно рассмотренному выше кодер 100 на основе ПКБП также может кодировать МБ в плоский режим МБ. Плоский режим МБ используется, когда все остатки ДИКМ, полученные в результате применения режима ДИКМ к МБ, равны нулю. При тестировании режимов ДИКМ для выбора режима ДИКМ для использования на МБ, модулятор ДИКМ также проверяет, создают ли тестируемый в данный момент режим ДИКМ только нулевые остатки ДИКМ для МБ. Определив, что режим ДИКМ порождает только нулевые остатки ДИКМ, кодер 100 на основе ПКБП кодирует МБ в плоский режим МБ - без необходимости тестировать другие режимы ДИКМ. При кодировании в плоский режим МБ кодер 100 на основе ПКБП может кодировать МБ в выходной битовый поток, как только режим МБ и режим ДИКМ (т.е. пропуская кодирование остатков ДИКМ). Кодирования плоского режима МБ и режима ДИКМ для МБ в выходной битовый поток достаточно для декодирования значений пикселей МБ. Поскольку остатки ДИКМ не кодируются, плоский режим МБ дает более высокую эффективность сжатия для кодирования МБ.
1.5 Множественные контексты кодирования Голомба-Райса по длине серии (RLGR)
Согласно фиг.1, режим МБ, режим ДИКМ и остатки ДИКМ, созданные модулятором 130 ДИКМ, подвергаются энтропийному кодированию с использованием кодирования RLGR в энтропийном кодере RLGR 140. Энтропийный кодер 140 RLGR в иллюстрируемом кодере 100 на основе ПКБП использует процесс кодирования Голомба-Райса по длине серии, описанный в H. Malvar, “Fast Progressive wavelet coding,” Proc. IEEE Data Compression Conference, Snowbird, UT, стр. 336-343, март-апрель 1999. Этот процесс кодирования RLGR не является истинно общим энтропийным кодером, например адаптивным арифметическим кодером. Кодирование RLGR делает предположение, что наиболее вероятный символ равен нулю. Поэтому если строка чисел с наиболее вероятным символом, не равным нулю, поступает в RLGR, то кодирование RLGR будет иметь низкую эффективность кодирования. Если его вход поступает из источника с распределением символов, близким к лапласову, то процесс кодирования RLGR будет кодировать эти данные очень хорошо, весьма близко к энтропии, и во многих случаях это будет лучше, чем адаптивное арифметическое кодирование. В кодере 100 на основе ПКБП режимы предсказания ДИКМ способны порождать двусторонние лапласовы распределения с нулевым смещением для целых чисел со знаком (для фотографических и графических изображений) обычного содержимого фотографических и графических изображений, на котором RLGR работает наилучшим образом.
Энтропийный кодер 140 RLGR в иллюстративном кодере на основе ПКБП использует отдельный контекст RLGR для каждого из: а) режима МБ (плоского или нет); b) режима ДИКМ; c) остаточных значений ДИКМ (двусторонние лапласовы распределения с нулевым смещением для целых чисел). В каждом из этих контекстов, энтропийный кодер RLGR осуществляет адаптивное двоичное кодирование Голомба-Райса по длине серии двоичной строки, сформированной значащими битами, происходящими из символов, кодируемых с помощью отдельного контекста, например остатков ДИКМ для контекста остаточных значений ДИКМ. Использование множественных контекстов RLGR для кодирования разных распределений символов повышает эффективность энтропийного кодирования. Это потому, что очень важно адаптироваться к каждому отдельному распределению и его уникальной асимметрии. Например, режимы МБ, скорее всего, не все являются плоскими. Соответственно, их распределение, скорее всего, отклоняется от плоского случая. Но было бы лучше, если бы содержимое было графическим, а не фотографическим. Выделение конкретного контекста RLGR позволяет адаптировать энтропийный кодер RLGR в кодере 100 на основе ПКБП к таким унимодальным распределениям с большей эффективностью. В альтернативных реализациях кодера на основе ПКБП можно использовать больше или меньше контекстов RLGR. Использование дополнительных отдельных контекстов RLGR для кодирования остатков ДИКМ в таких реализациях может обеспечивать повышенную эффективность энтропийного кодирования и препятствовать размыванию контекста, но, на практике, в иллюстрируемой реализации используются три отдельных контекста.
После энтропийного кодирования энтропийного кодера RLGR мультиплексор 150 битовых потоков компонуют данные для МБ, закодированные в режиме RLGR, в выходной битовый поток 195. В реализациях, использующих слоистое кодирование, мультиплексор битовых потоков компонует или пакетизирует закодированные МБ в слои.
1.6 Текст псевдокода
Кодирование ПКБП, осуществляемое в вышеописанном кодере 100 на основе ПКБП, приведено в тексте 500 псевдокода, показанном на фиг.5. В этом тексте псевдокода, входной параметр “ImageBand” представляет данные изображения из одной их координат цветового пространства, т.е. Y, Co или Cg. Этот процесс кодирования ПКБП применяется после преобразования цветового пространства изображения в цветовое пространство YCoCg.
2. Декодер ПКБП
Согласно фиг.6, декодер 600 изображений, основанный на предсказательном кодировании без потерь (ПКБП), осуществляет декодирование выходного битового потока 195, созданного из кодирования ПКБП кодером 100 изображений на основе ПКБП. В этом декодере 600 изображений на основе ПКБП демультиплексор 610 битового потока сначала разделяет отдельные закодированные МБ в битовом потоке и закодированный режим МБ, режим ДИКМ и остатки ДИКМ для этого МБ. Демультиплексор битового потока обеспечивает раздельные данные для декодера 620 RLGR.
Декодер 620 RLGR декодирует закодированные по RLGR режим МБ, режим ДИКМ и остатки ДИКМ для каждого МБ. Декодер 620 RLGR использует процесс декодирования RLGR, описанный в H. Malvar, “Fast Progressive wavelet coding,” Proc. IEEE Data Compression Conference, Snowbird, UT, стр. 336-343, март-апрель 1999. Затем декодер 620 RLGR выдает декодированные данные на демодулятор 630 ДИКМ.
Демодулятор 630 ДИКМ осуществляет обратный процесс над остатками ДИКМ для режима предсказания ДИКМ, который использовался для МБ и, таким образом, восстанавливает данные МБ. Для МБ, закодированного в плоский режим МБ, демодулятор 630 ДИКМ осуществляет обратный процесс для всех нулевых остатков для декодированного режима предсказания ДИКМ.
После применения обратного предсказания ДИКМ восстановитель 640 изображений повторно компонует МБ для восстановления изображения. Затем преобразователь 650 цветового пространства осуществляет обратное преобразование цветового пространства YCoCg для преобразования этих данных изображения обратно в изображение RGB. В некоторых реализациях это преобразование можно опустить, и изображение остается в формате цветового пространства YCoCg.
3. Вычислительная среда
Вышеописанный кодер 100 на основе ПКБП и/или декодер 600 (кодек ПКБП) можно реализовать на любом из различных устройств обработки изображения и видео и вычислительных устройств, включая компьютеры той или иной мощности (персональные, рабочие станции, серверы, карманные, портативные, планшетные или другие мобильные устройства), в распределенных вычислительных сетях и других веб-службах, и в устройствах записи/воспроизведения/приема/просмотра изображений и видео, в качестве нескольких общих примеров. Кодек на основе ПКБП может быть реализован в виде аппаратной схемы, а также в виде программного обеспечения 780 кодека, выполняющегося в компьютере или в другой вычислительной среде, например, показанной на фиг.7.
На фиг.7 проиллюстрирован обобщенный пример подходящего устройства обработки изображения/видео в вычислительной среде 700 (например, компьютера), в которой можно реализовать описанные способы. Эта среда 700 не призвана накладывать какие-либо ограничения на объем использования функциональных возможностей изобретения, поскольку настоящее изобретение можно реализовать в различных средах обработки изображения/видео общего назначения или специального назначения.
Согласно фиг.7 вычислительная среда 700 включает в себя, по меньшей мере, один блок 710 обработки и память 720. На фиг.7 эта наиболее базовая конфигурация 730 обведена пунктирной линией. Блок обработки 710 выполняет компьютерно-выполняемые команды и может быть реальным или виртуальным процессором. В многопроцессорной системе, множественные блоки обработки выполняют компьютерно-выполняемые команды для повышения мощности обработки. Память 720 может представлять собой энергозависимую память (например, регистры, кэш, ОЗУ), энергонезависимую память (например, ПЗУ, ЭППЗУ, флэш-память и т.д.) или некоторую их комбинацию. В памяти 720 хранится программное обеспечение 780, реализующее кодек на основе ПКБП.
Вычислительная среда может иметь дополнительные особенности. Например, вычислительная среда 700 включает в себя запоминающее устройство 740, одно или несколько устройств 750 ввода, одно или несколько устройств 760 вывода и одно или несколько средств 770 связи. Механизм взаимного соединения (не показан), например, шина, контроллер или сеть, соединяет между собой компоненты вычислительной среды 700. Обычно, программное обеспечение операционной системы (не показано) обеспечивает операционную среду для другого программного обеспечения, выполняющегося в вычислительной среде 700, и координирует действия компонентов вычислительной среды 700.
Запоминающее устройство 740 может быть сменным и стационарным и включает в себя магнитные диски, магнитные ленты или кассеты, CD-ROM, CD-RW, DVD или любой другой носитель, который можно использовать для хранения информации и к которым можно осуществлять доступ в вычислительной среде 700. В запоминающем устройстве 740 хранятся команды для программного обеспечения 780 кодека на основе ПКБП.
Устройство(а) 750 ввода (например, устройства, действующие как контрольная точка в архитектуре 100 взаимосвязи устройств) может представлять собой тактильное устройство ввода, например клавиатуру, мышь, перо или шаровой манипулятор, голосовое устройство ввода, сканирующее устройство или другое устройство, которое обеспечивает ввод в вычислительную среду 700. Для аудио устройством(ами) 750 ввода может быть звуковая карта или аналогичное устройство, которое принимает входной аудиосигнал в аналоговой или цифровой форме, или устройство чтения CD-ROM, которые подает выборки аудиосигнала в вычислительную среду. Устройство(а) 760 вывода может представлять собой дисплей, принтер, громкоговоритель, устройство записи CD или другое устройство, которое обеспечивает выходной сигнал вычислительной среды 700.
Средство(а) связи 770 обеспечивают связь по среде связи с другой вычислительной сущностью. Среда связи переносит информацию, например компьютерно-выполняемые команды, аудио/видеоинформацию или информацию другого типа или другие данные в виде сигнала, модулированного данными. Сигнал, модулированный данными, это сигнал, одна или несколько характеристик которого задается или изменяется таким образом, чтобы кодировать информацию в сигнале. В порядке примера, но не ограничения, среды связи включают в себя проводные или беспроводные технологии, реализованные посредством электрического, оптического, РЧ, инфракрасного, акустического или иного носителя.
Обработка макрорасширения и методы отображения могут быть описаны здесь в общем контексте компьютерно-считываемых сред. Компьютерно-считываемые среды могут представлять собой любые доступные среды, к которым можно осуществлять доступ в вычислительной среде. В порядке примера, но не ограничения, применительно к вычислительной среде 700, компьютерно-считываемые среды включают в себя память 720, запоминающее устройство 740, среды связи и комбинации любых вышеперечисленных элементов.
Способы могут быть описаны здесь в общем контексте компьютерно-выполняемых команд, например входящих в состав программных модулей, выполняющихся в вычислительной среде на целевом реальном или виртуальном процессоре. В общем случае, программные модули включают в себя процедуры, программы, библиотеки, объекты, классы, компоненты, структуры данных и т.д., которые выполняют определенные задачи или реализуют определенные абстрактные типы данных. Функциональные возможности программных модулей могут быть объединены или распределены между программными модулями в соответствии с нуждами различных вариантов осуществления. Компьютерно-выполняемые команды для программных модулей могут выполняться в локальной или распределенной вычислительной среде.
В целях представления, такие термины, как «определять», «генерировать», «регулировать» и «применять» используются в подробном описании для описания компьютерных операций в вычислительной среде. Эти термины являются абстракциями высокого уровня для операций, осуществляемых компьютером, и их не следует путать с действиями, осуществляемыми человеком. Фактические компьютерные операции, соответствующие этим терминам, варьируются в зависимости от реализации.
Ввиду большого количества возможных вариантов осуществления, к которым можно применять принципы нашего изобретения, мы заявляем в качестве нашего изобретения все такие варианты осуществления, которые отвечают объему и сущности нижеследующей формулы изобретения и ее эквивалентам.

Claims (19)

1. Способ кодирования без потерь информационных сред изображения и видео, содержащий этапы, на которых
разбивают входные данные изображения на блочные части,
для отдельной блочной части выбирают один из нескольких доступных режимов предсказания дифференциальной импульсно-кодовой модуляции (ДИКМ) для применения к блочной части, который, из доступных режимов предсказания ДИКМ, дает распределение символов, являющееся наиболее близким к оптимальному двустороннему несмещенному распределению символов энтропийного кодера Голомба-Райса по длине серии,
применяют выбранный режим предсказания ДИКМ к блочной части, и
подвергают энтропийному кодированию остатки ДИКМ для блочной части используя кодирование Голомба-Райса по длине серии; и
выводят кодированые остатки ДИКМ для блочной части в битовый поток.
2. Способ по п.1, дополнительно содержащий этап, на котором преобразуют входные данные изображения в формат цветового пространства YCoCg.
3. Способ по п.1, дополнительно содержащий этап, на котором кодируют режим предсказания ДИКМ и остатки ДИКМ с помощью отдельных контекстов кодирования Голомба-Райса по длине серии.
4. Способ по п.1, дополнительно содержащий этапы, на которых определяют, создает ли применение выбранного режима предсказания ДИКМ к блочной части только остатки ДИКМ с нулевым значением, и кодируют указание того, что блочная часть является плоской, вместо того, чтобы подвергать энтропийному кодированию остатки ДИКМ блочной части.
5. Способ по п.1, в котором на этапе выбора режима предсказания ДИКМ определяют, обеспечивает ли режим предсказания ДИКМ, наиболее близкое к оптимальному распределение символов для энтропийного кодирования, к оптимальному распределению символов для энтропийного кодирования, и если не достаточно близок, то не применяют никакого ДИКМ к макроблоку перед энтропийным кодированием.
6. Способ по п.1, в котором режимы предсказания ДИКМ содержат режимы, способные создавать оптимальное распределение символов для энтропийного кодирования для блочных частей, содержимое изображения которых, в основном, является горизонтальным главным краем, вертикальным главным краем, диагональными краями рампы, полосами и полосчатыми горизонтальными рампами.
7. Способ по п.1, в котором режимы предсказания ДИКМ содержат: первый режим, в котором значение пикселя вычитают из его левого соседнего пикселя, второй режим, в котором значение пикселя вычитают из его верхнего соседнего пикселя, третий режим, в котором значение пикселя вычитают из минимума или максимума его левого и верхнего соседних пикселей, четвертый режим, в котором значение пикселя вычитают из среднего для его верхнего и верхнего правого соседних пикселей, пятый режим, в котором значение пикселя вычитают из его верхнего левого соседнего пикселя, шестой режим, в котором разность между верхним и верхним левым соседними пикселями пикселя вычитают из его левого соседнего пикселя, и седьмой режим, в котором значение пикселя вычитают из среднего для левого и верхнего соседних пикселей пикселя.
8. Медиасистема, обеспечивающая предсказательное кодирование без потерь медиаконтенты изображения или видео, система содержит
процесс макроблочного разбиения для разбиения входных данных изображения на макроблоки,
многорежимный процесс дифференциальной импульсно-кодовой модуляции (ДИКМ), действующий на отдельном макроблоке входных данных изображения для выбора одного из множественных режимов предсказания ДИКМ, который создает остаточное распределение для макроблока, которое более точно совпадает с оптимальным двусторонним несмещенным распределением энтропийного кодирования Голомба-Райса по длине серии (RLGR), и применяет выбранный режим предсказания ДИКМ к макроблоку, и
процесс энтропийного кодирования для осуществления кодирования Голомба-Райса по длине серии для остатков ДИКМ макроблока.
9. Медиасистема по п.8, дополнительно содержащая процесс преобразования цветового пространства для преобразования входных данных изображения в формат цветового пространства YCoCg до кодирования.
10. Медиасистема по п.8, в которой режимы предсказания ДИКМ содержат режимы, способные создавать распределения, близкие к оптимальному распределению энтропийного кодирования RLGR для макроблоков, содержимое изображения которых, в основном, является горизонтальным главным краем, вертикальным главным краем, диагональными краями рампы, полосами и полосчатыми горизонтальными рампами.
11. Медиасистема по п.8, в которой режимы предсказания ДИКМ содержат: первый режим, в котором значение пикселя вычитают из его левого соседнего пикселя, второй режим, в котором значение пикселя вычитают из его верхнего соседнего пикселя, третий режим, в котором значение пикселя вычитают из минимума или максимума его левого и верхнего соседних пикселей, четвертый режим, в котором значение пикселя вычитают из среднего для его верхнего и верхнего правого соседних пикселей, пятый режим, в котором значение пикселя вычитают из его верхнего левого соседнего пикселя, шестой режим, в котором разность между верхним и верхним левым соседними пикселями пикселя вычитают из его левого соседнего пикселя, и седьмой режим, в котором значение пикселя вычитают из среднего для левого и верхнего соседних пикселей пикселя.
12. Компьютерно-считываемый носитель данных, на котором хранятся компьютерно-выполняемые программные команды, предназначенные, при выполнении в компьютерной медиасистеме обработки для осуществления способа кодирования данных изображения или видео, способ содержит этапы, на которых
преобразуют данные изображения в формат цветового пространства YCoCg,
разбивают данные изображения на макроблоки,
для макроблока данных изображения определяют, какой из группы доступных режимов предсказания ДИКМ создает остатки, ближайшие к оптимальному двустороннему несмещенному распределению для кодирования RLGR,
если этот определенный режим предсказания ДИКМ создает остатки, распределение которых достаточно близко к двустороннему несмещенному оптимальному распределению, применяют режим предсказания ДИКМ к макроблоку, и
подвергают энтропийному кодированию RLGR остатки макроблока.
13. Компьютерно-считываемый носитель данных по п.12, в котором способ дополнительно содержит этапы, на которых определяют, создает ли применение определенного режима предсказания ДИКМ к макроблоку плоские остатки, и если да, то кодируют макроблок как указание плоского режима макроблока без энтропийного кодирования RLGR остатков такого плоского макроблока.
14. Компьютерно-считываемый носитель данных по п.13, в котором способ дополнительно содержит этап, на котором подвергают энтропийному кодированию RLGR указание режима макроблока с использованием отдельного контекста кодирования RLGR вместо того, чтобы подвергать остатки энтропийному кодированию RLGR.
15. Компьютерно-считываемый носитель данных по п.13, в котором способ дополнительно содержит этапы, на которых определяют, создает ли режим предсказания ДИКМ, создающий остаточное распределение, ближайшее к оптимальному двустороннему несмещенному распределению, остаточное распределение, достаточно близкое к оптимальному двустороннему несмещенному распределению, и если недостаточно близкое, подвергают энтропийному кодированию RLGR макроблок без применения режима предсказания ДИКМ к макроблоку.
16. Способ декодирования данных изображения или видео, подвергнутых предсказательному кодированию без потерь, содержащий этапы, на которых
подвергают энтропийному декодированию RLGR режим макроблока, режим предсказания ДИКМ и кодированные двусторонним несмещенным энтропийным кодированием остатки ДИКМ для каждого из совокупности макроблоков с использованием отдельных контекстов кодирования RLGR,
если режим макроблока для макроблока является плоским режимом макроблока, декодируют пиксели макроблока с использованием демодуляции ДИКМ, которая является обратной к режиму предсказания ДИКМ для всех нулевых остатков, декодированному по RLGR,
в противном случае, если режим предсказания ДИКМ для макроблока является отсутствием режима предсказания ДИКМ, декодируют пиксели макроблока без демодуляции ДИКМ,
в противном случае демодулируют декодированные по двустороннему несмещенному RLGR остатки ДИКМ с использованием демодуляции ДИКМ, которая является обратной к режиму предсказания ДИКМ, декодированному по RLGR, и
компонуют макроблоки для формирования декодированных данных изображения.
17. Способ по п.16, содержащий этап, на котором преобразуют декодированные данные изображения из формата цветового пространства YCoCg в отображаемый формат цветового пространства.
18. Декодер изображения или видео, подвергнутого предсказательному кодированию без потерь, содержащий
энтропийный декодер по длине серии Голомба-Райса (RLGR), предназначенный для декодирования остатков ДИКМ и режима предсказания ДИКМ макроблока, закодированных по двустороннему несмещенному RLGR,
демодулятор ДИКМ для применения обратного режима предсказания ДИКМ к остаткам ДИКМ, закодированным по двустороннему несмещенному RLGR, и
перекомпоновщик макроблоков для компоновки макроблока с другими декодированными макроблоками для формирования данных восстановленного изображения.
19. Декодер изображения или видео, подвергнутого предсказательному кодированию без потерь, по п.18, содержащий обратный преобразователь YCoCg для преобразования восстановленного изображения из цветового пространства YCoCg в цветовое пространство, пригодное для отображения изображения.
RU2005111002/09A 2004-04-15 2005-04-14 Предсказательное кодирование без потерь для изображений и видео RU2355127C2 (ru)

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US10/826,842 US7689051B2 (en) 2004-04-15 2004-04-15 Predictive lossless coding of images and video
US10/826,842 2004-04-15

Publications (2)

Publication Number Publication Date
RU2005111002A RU2005111002A (ru) 2006-10-20
RU2355127C2 true RU2355127C2 (ru) 2009-05-10

Family

ID=34939157

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU2005111002/09A RU2355127C2 (ru) 2004-04-15 2005-04-14 Предсказательное кодирование без потерь для изображений и видео

Country Status (10)

Country Link
US (1) US7689051B2 (ru)
EP (1) EP1589769A1 (ru)
JP (1) JP2005333622A (ru)
KR (1) KR101122861B1 (ru)
CN (1) CN1684495B (ru)
AU (1) AU2005201366B2 (ru)
BR (1) BRPI0502092B1 (ru)
CA (1) CA2504536C (ru)
MX (1) MXPA05004100A (ru)
RU (1) RU2355127C2 (ru)

Cited By (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2450342C1 (ru) * 2011-08-01 2012-05-10 Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Южно-Российский государственный университет экономики и сервиса" (ФГБОУ ВПО "ЮРГУЭС") Устройство для восстановления изображений
RU2510957C1 (ru) * 2012-10-25 2014-04-10 Государственное казенное образовательное учреждение высшего профессионального образования Академия Федеральной службы охраны Российской Федерации (Академия ФСО России) Способ восстановления искаженных сжатых файлов
RU2562432C2 (ru) * 2010-11-26 2015-09-10 Нек Корпорейшн Устройство видеокодирования, устройство видеодекодирования, способ видеокодирования, способ видеодекодирования и программа
RU2573770C2 (ru) * 2014-06-17 2016-01-27 Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Вятский государственный университет" (ВятГУ) Способ сжатия изображений
RU2602986C2 (ru) * 2012-01-17 2016-11-20 Инфобридж Пте. Лтд. Способ применения краевого смещения
RU2612600C2 (ru) * 2013-01-30 2017-03-09 Интел Корпорейшн Способ контентно-адаптивного энтропийного кодирования данных о режимах и опорных типах для видео следующего поколения
RU2634214C1 (ru) * 2012-04-13 2017-10-24 Кэнон Кабусики Кайся Способ, устройство и система для кодирования и декодирования поднабора единиц преобразования кодированных видеоданных
RU2635064C2 (ru) * 2013-10-14 2017-11-08 ЭйджЭфАй Инновэйшн Инк. Способ остаточной дифференциальной импульсно-кодовой модуляции в целях расширения диапазона высокоэффективного кодирования видеоизображений (HEVC)

Families Citing this family (81)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7738554B2 (en) 2003-07-18 2010-06-15 Microsoft Corporation DC coefficient signaling at small quantization step sizes
US10554985B2 (en) 2003-07-18 2020-02-04 Microsoft Technology Licensing, Llc DC coefficient signaling at small quantization step sizes
US8218624B2 (en) 2003-07-18 2012-07-10 Microsoft Corporation Fractional quantization step sizes for high bit rates
US7801383B2 (en) 2004-05-15 2010-09-21 Microsoft Corporation Embedded scalar quantizers with arbitrary dead-zone ratios
JP4407472B2 (ja) * 2004-10-29 2010-02-03 ソニー株式会社 符号化及び復号装置並びに符号化及び復号方法
JP4453518B2 (ja) * 2004-10-29 2010-04-21 ソニー株式会社 符号化及び復号装置並びに符号化及び復号方法
US7015837B1 (en) * 2004-10-29 2006-03-21 Microsoft Corporation Lossless adaptive encoding and decoding of integer data
KR100763178B1 (ko) * 2005-03-04 2007-10-04 삼성전자주식회사 색 공간 스케일러블 비디오 코딩 및 디코딩 방법, 이를위한 장치
US8422546B2 (en) 2005-05-25 2013-04-16 Microsoft Corporation Adaptive video encoding using a perceptual model
US7974340B2 (en) 2006-04-07 2011-07-05 Microsoft Corporation Adaptive B-picture quantization control
US7995649B2 (en) 2006-04-07 2011-08-09 Microsoft Corporation Quantization adjustment based on texture level
US8503536B2 (en) 2006-04-07 2013-08-06 Microsoft Corporation Quantization adjustments for DC shift artifacts
US8130828B2 (en) 2006-04-07 2012-03-06 Microsoft Corporation Adjusting quantization to preserve non-zero AC coefficients
US8059721B2 (en) 2006-04-07 2011-11-15 Microsoft Corporation Estimating sample-domain distortion in the transform domain with rounding compensation
US8711925B2 (en) 2006-05-05 2014-04-29 Microsoft Corporation Flexible quantization
US8238424B2 (en) 2007-02-09 2012-08-07 Microsoft Corporation Complexity-based adaptive preprocessing for multiple-pass video compression
US8498335B2 (en) 2007-03-26 2013-07-30 Microsoft Corporation Adaptive deadzone size adjustment in quantization
US8243797B2 (en) 2007-03-30 2012-08-14 Microsoft Corporation Regions of interest for quality adjustments
US8442337B2 (en) 2007-04-18 2013-05-14 Microsoft Corporation Encoding adjustments for animation content
US8331438B2 (en) 2007-06-05 2012-12-11 Microsoft Corporation Adaptive selection of picture-level quantization parameters for predicted video pictures
JP4612716B2 (ja) * 2007-10-01 2011-01-12 シャープ株式会社 画像符号化装置、画像符号化方法、画像符復号化システム
KR101375663B1 (ko) * 2007-12-06 2014-04-03 삼성전자주식회사 영상을 계층적으로 부호화/복호화하는 방법 및 장치
US8542748B2 (en) 2008-03-28 2013-09-24 Sharp Laboratories Of America, Inc. Methods and systems for parallel video encoding and decoding
US8189933B2 (en) 2008-03-31 2012-05-29 Microsoft Corporation Classifying and controlling encoding quality for textured, dark smooth and smooth video content
US8897359B2 (en) 2008-06-03 2014-11-25 Microsoft Corporation Adaptive quantization for enhancement layer video coding
US8194977B2 (en) * 2008-12-09 2012-06-05 Microsoft Corporation Remote desktop protocol compression acceleration using single instruction, multiple dispatch instructions
CN102239640B (zh) * 2008-12-09 2015-01-07 日本电信电话株式会社 编码方法、解码方法、使用这些方法的装置
US8428128B2 (en) * 2008-12-30 2013-04-23 Korea Electronics Technology Institute Method for prediction coding using scalable video codec
TW201028018A (en) * 2009-01-07 2010-07-16 Ind Tech Res Inst Encoder, decoder, encoding method and decoding method
CN101489019B (zh) * 2009-01-22 2010-11-17 北京航空航天大学 一种无损位图的压缩与解压缩方法
CN101494718B (zh) * 2009-01-23 2011-02-09 逐点半导体(上海)有限公司 图像编码方法和装置
TWI387314B (zh) * 2009-03-10 2013-02-21 Univ Nat Central Image processing apparatus and method thereof
US8964851B2 (en) * 2009-06-09 2015-02-24 Sony Corporation Dual-mode compression of images and videos for reliable real-time transmission
US8457425B2 (en) * 2009-06-09 2013-06-04 Sony Corporation Embedded graphics coding for images with sparse histograms
IN2012DN03081A (ru) 2009-10-20 2015-07-31 Ericsson Telefon Ab L M
US8755619B2 (en) * 2009-11-19 2014-06-17 Samsung Electronics Co., Ltd. Method and apparatus for encoding and decoding image data using run of the image data
CN102870411B (zh) * 2010-01-08 2016-09-21 诺基亚技术有限公司 用于视频处理的装置、方法和计算机程序
CN102413323B (zh) * 2010-01-13 2014-03-12 中国移动通信集团广东有限公司中山分公司 一种基于h.264的视频压缩方法
CN102215385B (zh) * 2010-04-09 2014-03-19 中国科学院沈阳自动化研究所 一种图像实时无损压缩方法
US8638863B1 (en) 2010-05-18 2014-01-28 Google Inc. Apparatus and method for filtering video using extended edge-detection
CN102271251B (zh) * 2010-06-02 2013-01-16 华晶科技股份有限公司 无失真的图像压缩方法
CN102271252B (zh) * 2010-06-04 2013-10-16 华晶科技股份有限公司 具有可变量化参数的图像压缩方法
WO2012048053A2 (en) * 2010-10-05 2012-04-12 Massachusetts Institute Of Technology System and method for optimizing context-adaptive binary arithmetic coding
CA2816367C (en) * 2010-11-02 2018-02-20 I-CES (Innovative Compression Engineering Solutions) Method for compressing digital values of image, audio and/or video files.
JP5781313B2 (ja) * 2011-01-12 2015-09-16 株式会社Nttドコモ 画像予測符号化方法、画像予測符号化装置、画像予測符号化プログラム、画像予測復号方法、画像予測復号装置及び画像予測復号プログラム
US8767817B1 (en) 2011-04-07 2014-07-01 Google Inc. Apparatus and method for coding using parameterized equation
TWI463876B (zh) * 2011-05-17 2014-12-01 Alpha Imaging Technology Corp 影像壓縮方法
WO2013066267A1 (en) * 2011-10-31 2013-05-10 Nanyang Technological University Lossless image and video compression
US9781447B1 (en) 2012-06-21 2017-10-03 Google Inc. Correlation based inter-plane prediction encoding and decoding
DE102012211031B3 (de) * 2012-06-27 2013-11-28 Siemens Aktiengesellschaft Verfahren zur Codierung eines Datenstroms
JP6083973B2 (ja) * 2012-08-08 2017-02-22 株式会社メガチップス データ記憶制御装置およびデータ記憶方法
US9167268B1 (en) 2012-08-09 2015-10-20 Google Inc. Second-order orthogonal spatial intra prediction
US9344742B2 (en) 2012-08-10 2016-05-17 Google Inc. Transform-domain intra prediction
US9380298B1 (en) 2012-08-10 2016-06-28 Google Inc. Object-based intra-prediction
US9756346B2 (en) 2012-10-08 2017-09-05 Google Inc. Edge-selective intra coding
US9210432B2 (en) 2012-10-08 2015-12-08 Google Inc. Lossless inter-frame video coding
US9407915B2 (en) 2012-10-08 2016-08-02 Google Inc. Lossless video coding with sub-frame level optimal quantization values
US9369732B2 (en) 2012-10-08 2016-06-14 Google Inc. Lossless intra-prediction video coding
SG11201503398WA (en) 2012-10-31 2015-05-28 Univ Nanyang Tech Multi-screen media delivery systems and methods
US20140185928A1 (en) * 2012-12-28 2014-07-03 Shai Ben NUN Hardware-supported huffman coding of images
US9628790B1 (en) 2013-01-03 2017-04-18 Google Inc. Adaptive composite intra prediction for image and video compression
CN105009584B (zh) 2013-04-02 2018-09-25 明达半导体股份有限公司 视频处理方法及视频处理装置
KR101726572B1 (ko) * 2013-05-22 2017-04-13 세종대학교산학협력단 무손실 이미지 압축 및 복원 방법과 이를 수행하는 장치
US9210434B2 (en) 2013-06-12 2015-12-08 Microsoft Technology Licensing, Llc Screen map and standards-based progressive codec for screen content coding
US9247251B1 (en) 2013-07-26 2016-01-26 Google Inc. Right-edge extension for quad-tree intra-prediction
CN105612736B (zh) * 2013-09-30 2018-12-11 惠普发展公司,有限责任合伙企业 在图像的图形元素中编码信息
CN103793889B (zh) * 2014-02-24 2016-08-17 西安电子科技大学 基于字典学习和ppb算法的sar图像去斑方法
EP3565251B1 (en) * 2014-03-04 2020-09-16 Microsoft Technology Licensing, LLC Adaptive switching of color spaces
EP3114835B1 (en) 2014-03-04 2020-04-22 Microsoft Technology Licensing, LLC Encoding strategies for adaptive switching of color spaces
CA2940015C (en) 2014-03-27 2020-10-27 Microsoft Technology Licensing, Llc Adjusting quantization/scaling and inverse quantization/scaling when switching color spaces
US10687069B2 (en) 2014-10-08 2020-06-16 Microsoft Technology Licensing, Llc Adjustments to encoding and decoding when switching color spaces
US10142647B2 (en) 2014-11-13 2018-11-27 Google Llc Alternating block constrained decision mode coding
US9380303B1 (en) * 2015-03-18 2016-06-28 Sony Corporation Adding run-mode to block-based DPCM codec
CN106162168B (zh) * 2015-04-02 2019-09-17 北京君正集成电路股份有限公司 视频帧压缩方法及装置
CN108781299A (zh) * 2015-12-31 2018-11-09 联发科技股份有限公司 用于视频和图像编解码的预测二叉树结构的方法和装置
CN110674796B (zh) 2016-11-18 2022-05-03 格兰菲智能科技有限公司 纹理砖解压缩方法
CN109788290A (zh) * 2017-11-13 2019-05-21 慧荣科技股份有限公司 影像处理装置及利用帧内预测的无损影像压缩方法
CN110049323B (zh) 2018-01-17 2021-09-07 华为技术有限公司 编码方法、解码方法和装置
CN110662087B (zh) 2018-06-30 2021-05-11 华为技术有限公司 点云编解码方法和编解码器
FR3088511B1 (fr) 2018-11-09 2021-05-28 Fond B Com Procede de decodage d’au moins une image, procede de codage, dispositifs, signal et programmes d’ordinateur correspondants.
US11375196B2 (en) * 2019-09-19 2022-06-28 Tencent America LLC Method of context modeling for entropy coding of transform coefficient flags with transform skip, and coding method with the same

Family Cites Families (42)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5043728A (en) * 1988-11-02 1991-08-27 Canon Kabushiki Kaisha Predictive coding device and predictive decoding device
US5881176A (en) * 1994-09-21 1999-03-09 Ricoh Corporation Compression and decompression with wavelet style and binary style including quantization by device-dependent parser
JP3749752B2 (ja) * 1995-03-24 2006-03-01 アイティーティー・マニュファクチャリング・エンタープライジズ・インコーポレーテッド ブロック適応型差分パルスコード変調システム
US6101282A (en) * 1995-06-22 2000-08-08 Canon Kabushiki Kaisha Apparatus and method for image data encoding
JP3689454B2 (ja) * 1995-06-22 2005-08-31 キヤノン株式会社 画像符号化装置及び方法
JP3618833B2 (ja) * 1995-07-14 2005-02-09 キヤノン株式会社 画像処理装置及び方法
US5680129A (en) * 1995-07-18 1997-10-21 Hewlett-Packard Company System and method for lossless image compression
US6483946B1 (en) * 1995-10-25 2002-11-19 Sarnoff Corporation Apparatus and method for encoding zerotrees generated by a wavelet-based coding technique
US6028963A (en) * 1996-06-17 2000-02-22 Canon Kabushiki Kaisha Image encoding based on judgement on prediction error
US6005622A (en) * 1996-09-20 1999-12-21 At&T Corp Video coder providing implicit or explicit prediction for image coding and intra coding of video
US6473533B1 (en) * 1996-10-25 2002-10-29 Fuji Xerox Co., Ltd. Image encoding apparatus and image decoding apparatus
US6621934B1 (en) * 1996-12-17 2003-09-16 Thomson Licensing S.A. Memory efficient compression apparatus in an image processing system
SE511186C2 (sv) * 1997-04-11 1999-08-16 Ericsson Telefon Ab L M Förfarande och anordning för att koda datasekvenser
US6272180B1 (en) * 1997-11-21 2001-08-07 Sharp Laboratories Of America, Inc. Compression and decompression of reference frames in a video decoder
US6731811B1 (en) * 1997-12-19 2004-05-04 Voicecraft, Inc. Scalable predictive coding method and apparatus
US6549671B1 (en) * 1998-02-19 2003-04-15 Matsushita Electric Industrial Co., Ltd. Picture data encoding apparatus with bit amount adjustment
US6236757B1 (en) * 1998-06-18 2001-05-22 Sharp Laboratories Of America, Inc. Joint coding method for images and videos with multiple arbitrarily shaped segments or objects
US6529633B1 (en) * 1998-09-16 2003-03-04 Texas Instruments Incorporated Parallel difference coding method for lossless compression and real time decompression
JP2000115783A (ja) * 1998-10-06 2000-04-21 Canon Inc 復号化装置及び方法
JP2000115782A (ja) * 1998-10-06 2000-04-21 Canon Inc 符号化装置及び方法及び記憶媒体
EP1188244B1 (en) * 1999-03-26 2004-11-10 Microsoft Corporation Lossless adaptive encoding of finite alphabet data
IL129203A (en) * 1999-03-28 2002-07-25 Univ Ramot System and method for compressing figures
WO2001006794A1 (en) * 1999-07-20 2001-01-25 Koninklijke Philips Electronics N.V. Encoding method for the compression of a video sequence
US6944350B2 (en) * 1999-12-17 2005-09-13 Utah State University Method for image coding by rate-distortion adaptive zerotree-based residual vector quantization and system for effecting same
US6633677B1 (en) * 1999-12-30 2003-10-14 Stmicroelectronics, Inc. Method and apparatus for processing an image in an image compression/decompression system that uses hierachical coding
US6654503B1 (en) * 2000-04-28 2003-11-25 Sun Microsystems, Inc. Block-based, adaptive, lossless image coder
US7260826B2 (en) * 2000-05-31 2007-08-21 Microsoft Corporation Resource allocation in multi-stream IP network for optimized quality of service
US6891974B1 (en) * 2001-01-08 2005-05-10 Microsoft Corporation System and method providing improved data compression via wavelet coefficient encoding
JP4644939B2 (ja) * 2001-01-17 2011-03-09 日本電気株式会社 動画像符号化装置および動画像符号化方法
WO2003003745A1 (en) * 2001-06-29 2003-01-09 Ntt Docomo, Inc. Image encoder, image decoder, image encoding method, and image decoding method
US7630563B2 (en) * 2001-07-19 2009-12-08 Qualcomm Incorporated System and method for decoding digital image and audio data in a lossless manner
US7006699B2 (en) * 2002-03-27 2006-02-28 Microsoft Corporation System and method for progressively transforming and coding digital data
US7277587B2 (en) * 2002-04-26 2007-10-02 Sharp Laboratories Of America, Inc. System and method for lossless video coding
US7016547B1 (en) * 2002-06-28 2006-03-21 Microsoft Corporation Adaptive entropy encoding/decoding for screen capture content
US7266247B2 (en) * 2002-09-30 2007-09-04 Samsung Electronics Co., Ltd. Image coding method and apparatus using spatial predictive coding of chrominance and image decoding method and apparatus
US7133452B1 (en) * 2003-02-24 2006-11-07 Vixs Systems, Inc. Method and system for transcoding video data
US7333544B2 (en) * 2003-07-16 2008-02-19 Samsung Electronics Co., Ltd. Lossless image encoding/decoding method and apparatus using inter-color plane prediction
US7015837B1 (en) * 2004-10-29 2006-03-21 Microsoft Corporation Lossless adaptive encoding and decoding of integer data
US6987468B1 (en) * 2004-10-29 2006-01-17 Microsoft Corporation Lossless adaptive encoding and decoding of integer data
TWI257771B (en) * 2005-08-08 2006-07-01 Lite On Technology Corp Method for print quality enhancement by lossless image compression (JPEG-LS) technology and system thereof
US20080008395A1 (en) * 2006-07-06 2008-01-10 Xiteng Liu Image compression based on union of DCT and wavelet transform
US8323102B2 (en) * 2006-10-06 2012-12-04 Cfph, Llc Remote play of a table game through a mobile device

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
MUKERJEE K. Decaying tree lossless coding for image and video, Data Compression Conference, 2004. Proceedings. DCC 2004 Snowbird, March 23-25 2004. MEMON N. et al. Recent Developments in Context-Based Predictive Techniques for Lossless Image Compression, The Computer Journal, Oxford University Press, vol.40, no.2/3, 1997, c.128-136. *

Cited By (24)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2644131C1 (ru) * 2010-11-26 2018-02-07 Нек Корпорейшн Устройство видеокодирования, устройство видеодекодирования, способ видеокодирования, способ видеодекодирования и программа
US11659189B2 (en) 2010-11-26 2023-05-23 Nec Corporation Video encoding device, video decoding device, video encoding method, video decoding method, and program
RU2562432C2 (ru) * 2010-11-26 2015-09-10 Нек Корпорейшн Устройство видеокодирования, устройство видеодекодирования, способ видеокодирования, способ видеодекодирования и программа
US11659188B2 (en) 2010-11-26 2023-05-23 Nec Corporation Video encoding device, video decoding device, video encoding method, video decoding method, and program
US11310510B2 (en) 2010-11-26 2022-04-19 Nec Corporation Video encoding device, video decoding device, video encoding method, video decoding method, and program
RU2606306C2 (ru) * 2010-11-26 2017-01-10 Нек Корпорейшн Устройство видеокодирования, устройство видеодекодирования, способ видеокодирования, способ видеодекодирования и программа
US10742991B2 (en) 2010-11-26 2020-08-11 Nec Corporation Video encoding device, video decoding device, video encoding method, video decoding method, and program
RU2633170C1 (ru) * 2010-11-26 2017-10-11 Нек Корпорейшн Устройство видеокодирования, устройство видеодекодирования, способ видеокодирования, способ видеодекодирования и программа
US10154267B2 (en) 2010-11-26 2018-12-11 Nec Corporation Video encoding device, video decoding device, video encoding method, video decoding method, and program
RU2647682C1 (ru) * 2010-11-26 2018-03-16 Нек Корпорейшн Устройство видеокодирования, устройство видеодекодирования, способ видеокодирования, способ видеодекодирования и программа
RU2450342C1 (ru) * 2011-08-01 2012-05-10 Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Южно-Российский государственный университет экономики и сервиса" (ФГБОУ ВПО "ЮРГУЭС") Устройство для восстановления изображений
RU2686819C2 (ru) * 2012-01-17 2019-04-30 Инфобридж Пте. Лтд. Способ применения краевого смещения
RU2686007C2 (ru) * 2012-01-17 2019-04-23 Инфобридж Пте. Лтд. Способ применения краевого смещения
RU2686008C2 (ru) * 2012-01-17 2019-04-23 Инфобридж Пте. Лтд. Способ применения краевого смещения
RU2686010C2 (ru) * 2012-01-17 2019-04-23 Инфобридж Пте. Лтд. Устройство применения краевого смещения
RU2602986C2 (ru) * 2012-01-17 2016-11-20 Инфобридж Пте. Лтд. Способ применения краевого смещения
RU2667715C1 (ru) * 2012-04-13 2018-09-24 Кэнон Кабусики Кайся Способ, устройство и система для кодирования и декодирования поднабора единиц преобразования кодированных видеоданных
RU2634214C1 (ru) * 2012-04-13 2017-10-24 Кэнон Кабусики Кайся Способ, устройство и система для кодирования и декодирования поднабора единиц преобразования кодированных видеоданных
US10873761B2 (en) 2012-04-13 2020-12-22 Canon Kabushiki Kaisha Method, apparatus and system for encoding and decoding a subset of transform units of encoded video data
RU2510957C1 (ru) * 2012-10-25 2014-04-10 Государственное казенное образовательное учреждение высшего профессионального образования Академия Федеральной службы охраны Российской Федерации (Академия ФСО России) Способ восстановления искаженных сжатых файлов
US9609330B2 (en) 2013-01-30 2017-03-28 Intel Corporation Content adaptive entropy coding of modes and reference types data for next generation video
RU2612600C2 (ru) * 2013-01-30 2017-03-09 Интел Корпорейшн Способ контентно-адаптивного энтропийного кодирования данных о режимах и опорных типах для видео следующего поколения
RU2635064C2 (ru) * 2013-10-14 2017-11-08 ЭйджЭфАй Инновэйшн Инк. Способ остаточной дифференциальной импульсно-кодовой модуляции в целях расширения диапазона высокоэффективного кодирования видеоизображений (HEVC)
RU2573770C2 (ru) * 2014-06-17 2016-01-27 Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Вятский государственный университет" (ВятГУ) Способ сжатия изображений

Also Published As

Publication number Publication date
AU2005201366B2 (en) 2010-02-18
KR20060045712A (ko) 2006-05-17
AU2005201366A1 (en) 2005-10-27
MXPA05004100A (es) 2005-10-19
CA2504536A1 (en) 2005-10-15
BRPI0502092B1 (pt) 2017-12-26
BRPI0502092A (pt) 2005-12-06
KR101122861B1 (ko) 2012-03-21
EP1589769A1 (en) 2005-10-26
US20050232501A1 (en) 2005-10-20
JP2005333622A (ja) 2005-12-02
CA2504536C (en) 2013-04-09
RU2005111002A (ru) 2006-10-20
CN1684495B (zh) 2010-12-29
US7689051B2 (en) 2010-03-30
CN1684495A (zh) 2005-10-19

Similar Documents

Publication Publication Date Title
RU2355127C2 (ru) Предсказательное кодирование без потерь для изображений и видео
US11277606B2 (en) Method for decoding a bitstream
KR100965703B1 (ko) 비디오를 인코딩 및 디코딩하기 위한 방법 및 하나 이상의 컴퓨터로 하여금 비디오를 디코딩하기 위한 방법을 수행하게 하는 컴퓨터 실행가능 명령어가 저장된 하나 이상의 컴퓨터 판독가능 매체
US20160234498A1 (en) Methods and systems for palette table coding
US7884742B2 (en) System and method for efficient compression of digital data
Srinivasan et al. HD Photo: a new image coding technology for digital photography
JP2022520944A (ja) 変換スキップモードとブロック差分パルスコード変調の改善された残差コーディング
TW201725905A (zh) 用於非4:4:4色度子採樣之顯示串流壓縮(dsc)之熵寫碼技術
CN113424541A (zh) 用于变换跳过模式和块差分脉冲编码调制的残差编解码
US9077960B2 (en) Non-zero coefficient block pattern coding
US20220303576A1 (en) Image encoding device, image decoding device and program
JP2021530124A (ja) ビデオサンプルの変換されたブロックを符号化および復号するための方法、装置、およびシステム
JP2022511883A (ja) ビデオ符号化用の方法及び装置
KR20070009494A (ko) 영상 데이터 부호화/복호화 방법 및 장치
JP2024019644A (ja) ビデオコーディングのための方法、装置及びプログラム
US20120170663A1 (en) Video processing
CN113678378A (zh) 用于减少用于变换系数有效标志的熵编解码的上下文模型的方法和装置
JPH06113291A (ja) 画像符号化及び復号化装置
WO2023138391A1 (zh) 系数解码方法、装置、图像解码器及电子设备
RU2783341C1 (ru) Способ и устройство для уменьшения количества контекстных моделей для энтропийного кодирования флага значимости коэффициента преобразования
JP2005328457A (ja) 動画像符号化装置、動画像復号化装置、コーデック装置、および、プログラム
Singh et al. Review of compression techniques
KR100495001B1 (ko) 이미지 압축 부호화 방법 및 시스템
CN116998156A (zh) 变换跳过的系数符号预测
KR100671998B1 (ko) 이동통신 단말기용 동영상 압축 방법

Legal Events

Date Code Title Description
PC41 Official registration of the transfer of exclusive right

Effective date: 20150306

MM4A The patent is invalid due to non-payment of fees

Effective date: 20180415