RU2619908C2 - Гибкое квантование - Google Patents

Гибкое квантование Download PDF

Info

Publication number
RU2619908C2
RU2619908C2 RU2012156159A RU2012156159A RU2619908C2 RU 2619908 C2 RU2619908 C2 RU 2619908C2 RU 2012156159 A RU2012156159 A RU 2012156159A RU 2012156159 A RU2012156159 A RU 2012156159A RU 2619908 C2 RU2619908 C2 RU 2619908C2
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
quantization
quantization parameter
image data
digital image
coefficients
Prior art date
Application number
RU2012156159A
Other languages
English (en)
Other versions
RU2012156159A (ru
Inventor
Чэнцзе ТУ
Сридхар СРИНИВАСАН
Original Assignee
МАЙКРОСОФТ ТЕКНОЛОДЖИ ЛАЙСЕНСИНГ, ЭлЭлСи
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 ТЕКНОЛОДЖИ ЛАЙСЕНСИНГ, ЭлЭлСи filed Critical МАЙКРОСОФТ ТЕКНОЛОДЖИ ЛАЙСЕНСИНГ, ЭлЭлСи
Publication of RU2012156159A publication Critical patent/RU2012156159A/ru
Application granted granted Critical
Publication of RU2619908C2 publication Critical patent/RU2619908C2/ru

Links

Images

Classifications

    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N19/00—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals
    • H04N19/10—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding
    • H04N19/102—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding characterised by the element, parameter or selection affected or controlled by the adaptive coding
    • H04N19/124—Quantisation
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N19/00—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals
    • H04N19/10—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding
    • H04N19/102—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding characterised by the element, parameter or selection affected or controlled by the adaptive coding
    • H04N19/124—Quantisation
    • H04N19/126—Details of normalisation or weighting functions, e.g. normalisation matrices or variable uniform quantisers
    • 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
    • H04N19/46—Embedding additional information in the video signal during the compression process
    • 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
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N19/00—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals
    • H04N19/10—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding
    • H04N19/169—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding characterised by the coding unit, i.e. the structural portion or semantic portion of the video signal being the object or the subject of the adaptive coding
    • H04N19/17—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding characterised by the coding unit, i.e. the structural portion or semantic portion of the video signal being the object or the subject of the adaptive coding the unit being an image region, e.g. an object
    • H04N19/176—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding characterised by the coding unit, i.e. the structural portion or semantic portion of the video signal being the object or the subject of the adaptive coding the unit being an image region, e.g. an object the region being a block, e.g. a macroblock
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N19/00—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals
    • H04N19/10—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding
    • H04N19/169—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding characterised by the coding unit, i.e. the structural portion or semantic portion of the video signal being the object or the subject of the adaptive coding
    • H04N19/186—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding characterised by the coding unit, i.e. the structural portion or semantic portion of the video signal being the object or the subject of the adaptive coding the unit being a colour or a chrominance component
    • 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
    • H04N19/60—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using transform coding
    • H04N19/61—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using transform coding in combination with predictive coding

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Compression Or Coding Systems Of Tv Signals (AREA)
  • Compression, Expansion, Code Conversion, And Decoders (AREA)
  • Compression Of Band Width Or Redundancy In Fax (AREA)
  • Color Television Systems (AREA)

Abstract

Изобретение относится к кодированию цифровых мультимедийных данных с преобразованием. Техническим результатом является обеспечение гибкого квантования по различным измерениям кодированных цифровых мультимедийных данных. Предложенный цифровой мультимедийный кодер/декодер использует метод гибкого квантования, который предоставляет возможность изменять квантование по различным измерениям закодированных цифровых мультимедийных данных, включающим пространственные каналы, каналы частотных поддиапазонов и цветовые каналы. Кодек эффективно использует схему сигнализации для сигнализации различных перестановок комбинаций гибкого квантования для исходных сценариев использования. Когда выбор квантователя доступен, кодек эффективно кодирует текущий квантователь, определяя подмножество квантователей, и индексирует текущий квантователь из набора. 5 н. и 9 з.п. ф-лы, 15 ил.

Description

Уровень техники изобретения
1. Блочное, основанное на преобразовании, кодирование
Кодирование с преобразованием - это способ сжатия, используемый во многих системах сжатия звука, изображений и видео. Несжатое цифровое изображение и видео типично представляется или захватывается в виде дискретных выборок элементов или цветов картинки на позициях в кадре изображения или видео, скомпонованном в двумерной (2D) сетке. Это указывается ссылкой как представление изображения или видео в пространственной области. Например, типичный формат для изображений состоит из потока 24-битных дискретных выборок элементов цветной картинки, скомпонованных в виде сетки. Каждая дискретная выборка, среди прочего, является числом, представляющим цветовые компоненты на позиции пикселя в сетке в пределах цветового пространства, такого как RGB или YIQ, помимо прочих. Различные системы изображения и видео могут использовать различные цветовые, пространственные и временные разрешения дискретизации. Аналогично, цифровое аудио типично представляется как выбираемый по времени поток звуковых сигналов. Например, типичный звуковой формат состоит из потока 16-битных амплитудных дискретных выборок звукового сигнала, взятых с постоянными временными интервалами.
Несжатые цифровые сигналы звука, изображения и видео могут расходовать значительную запоминающую и пропускную способность. Кодирование с преобразованием уменьшает размер цифрового звука, изображений и видео посредством преобразования представления сигнала в пространственной области в представление в частотной области (или другой аналогичной области преобразования), а затем, уменьшения разрешения определенных, в целом менее воспринимаемых частотных компонентов представления в области преобразования. Это, как правило, производит гораздо менее воспринимаемое ухудшение цифрового сигнала в сравнении с уменьшением цветового или пространственного разрешения изображений или видео в пространственной области, или звука - во временной области.
Более конкретно, типичный блочный основанный на преобразовании кодек 100, показанный на фиг.1, делит пиксели несжатого цифрового изображения на двумерные блоки фиксированного размера (X1,...,Xn), при этом каждый блок, возможно, перекрывается другими блоками. Линейное преобразование 120-121, которое производит анализ пространственных частот, применяется к каждому блоку, который конвертирует разнесенные дискретные выборки в пределах блока в набор коэффициентов частот (или преобразования), обычно представляющих мощность цифрового сигнала в соответствующих полосах частот по блочному интервалу. Для сжатия коэффициенты преобразования могут быть избирательно квантованы 130 (т.е. уменьшены в разрешении, например, отбрасыванием наименее значимых битов значений коэффициентов или, в ином случае, преобразованием значений в числовом множестве с более высоким разрешением в более низкое разрешение), а также закодированы 130 энтропийно или c переменной длиной в сжатый поток данных. При декодировании коэффициенты преобразования обратно преобразуются 170-171, чтобы приблизительно восстановить исходный выбираемый по цвету/пространству сигнал изображения/видео (восстановленные блоки
Figure 00000001
,...
Figure 00000002
).
Блочное преобразование 120-121 может быть задано как математическая операция над вектором x размерности N. Более часто операцией является линейное умножение, генерирующее выход y=Mx области преобразования, M является матрицей преобразования. Когда входные данные имеют произвольную длину, они сегментируются на N-мерные векторы, а блочное преобразование применяется к каждому сегменту. В целях сжатия данных выбраны обратимые блочные преобразования. Другими словами, матрица M является обратимой. В многочисленных измерениях (например, для изображения и видео) блочные преобразования типично реализованы как раздельные операции. Матричное умножение применяется раздельно вдоль каждого измерения данных (т.е. как строк, так и столбцов).
Для сжатия коэффициенты преобразования (компоненты вектора y) могут быть выборочно квантованы (т.е. уменьшены по разрешению, например, отбрасыванием наименее значимых битов значений коэффициентов или, в ином случае, отображением значений в числовом множестве с более высоким разрешением в более низкое разрешение), а также закодированы энтропийно или c переменной длиной в сжатый поток данных.
При декодировании в декодере 150, инверсия этих операций (деквантование/энтропийное декодирование 160 и обратное блочное преобразование 170-171) применяется на стороне декодера 150, как показано на фиг.1. При восстановлении данных, обратная матрица M-1 (обратное преобразование 170-171) применяется в качестве множителя к данным области преобразования. При применении к данным области преобразования, обратное преобразование приближенно восстанавливает исходные цифровые мультимедийные данные временной области или пространственной области.
Во многих приложениях кодирования на основе блочного преобразования преобразование желательно обратимое, чтобы поддерживать сжатие, как с потерями, так и без потерь, в зависимости от коэффициента квантования. При отсутствии квантования (обычно представляемого как коэффициент квантования 1), например, кодек, использующий обратимое преобразование, может точно воспроизводить входные данные при декодировании. Тем не менее, требование обратимости в этих приложениях ограничивает выбор преобразований, на основе которых может быть разработан кодек.
Многие системы сжатия изображений и видео, такие как MPEG и Windows Media, помимо прочих, используют преобразования на основе дискретного косинусного преобразования (DCT). DCT, как известно, имеет подходящие свойства энергетического сжатия, что приводит к практически оптимальному сжатию данных. В этих системах сжатия обратное DCT (IDCT) используется в циклах восстановления как в кодере, так и в декодере системы сжатия для восстановления отдельных блоков изображений.
2. Квантование
Согласно одному возможному определению, квантование – это термин, используемый для приближения функции необратимого преобразования, обычно используемой для сжатия с потерями, в котором существует конкретное множество возможных выходящих значений, и каждый член множества возможных выходящих значений имеет ассоциированный набор входящих значений, который приводит к выбору этого конкретного выходящего значения. Разработано множество методик квантования, которые включают в себя скалярное или векторное, однородное или неоднородное, с или без зоны нечувствительности, и адаптивное или неадаптивное квантование.
Операция квантования является главным образом смещенным делением с помощью параметра QP квантования, которое выполняется в кодере. Операция обратного квантования или умножения является умножением на QP, выполняемым в декодере. Эти процессы вместе представляют собой потери данных исходного коэффициента преобразования, который выявляется как ошибки сжатия или искажение декодированного изображения. В упрощенном кодеке, определенное фиксированное значение QP может использоваться для всех коэффициентов преобразования в кадре. Тогда как это может быть приемлемым решением в некоторых случаях, есть несколько недостатков.
Зрительная система человека не является в равной степени чувствительной ко всем частотам, или ко всем пространственным позициям в кадре, или ко всем каналам сигнала яркости и цветности. Использование различных значений QP для различных коэффициентов может предоставить визуально превосходное кодирование даже с тем же или меньшим числом сжатых битов. Аналогично и система показателей других ошибок может быть соответствующим образом оптимизирована.
Управление скоростью или возможность кодера формировать сжатый файл желаемого размера нелегко осуществить с помощью единственного QP по всему кадру.
Следовательно, желательно разрешить кодеру изменять QP по изображению произвольным образом. Однако это означает, что фактическое значение QP, используемое для каждого разбиения данных, должно сигнализироваться в битовом потоке. Это приводит к огромным потерям, чтобы передать сигнальную информацию QP, что делает это на практике неподходящим. То, что желательно, это гибкое и еще экономичное по битам средство сигнализации QP, особенно для общих встречающихся сценариев.
Таким образом, квантование является исходным алгоритмом для большинства кодеков изображения и видео для управления качеством сжатого изображения и коэффициентом сжатия. Способы квантования, поддерживаемые большинством популярных кодеков, предоставляют новые признаки или меньшую гибкость или принимают на себя значительные служебные сигналы дополнительных битов. Часто кадр изображения или видео обычно квантуется равномерно, или с ограниченной возможностью изменять квантование по пространственным позициям. Этот недостаток гибкости причиняет вред качеству сжатия и мешает точному управлению скоростью "на лету". С другой стороны, некоторые кодеки предоставляют почти неограниченную свободу в поддержании способов квантования. Кодирование для использования сигнала различных квантователей принимает дополнительные биты в кодированных мультимедийных данных и может само по себе неблагоприятно влиять на эффективность сжатия. Кроме того, процесс создания совместимого декодера требует большого числа контрольных передач, формируемых с помощью всех возможных комбинаций способов квантователя, что может быть затруднительно.
Сущность изобретения
Последующее подробное описание представляет собой изменения метода гибкого квантования, который предоставляет возможность изменять квантование по различным измерениям кодированных цифровых мультимедийных данных. Например, один представительный вариант осуществления метода гибкого квантования может изменять квантования по трем измерениям: по (i) пространственным позициям, (ii) частотным поддиапазонам и (iii) цветовым каналам. Подробное описание дополнительно представляет способы для эффективной сигнализации гибкого квантования в кодированные цифровые мультимедийные данные. Преимуществом этого подхода к квантованию является то, что служебные сигналы, вытекающие из квантования связанной служебной информации, минимизируются для исходных сценариев использования, наряду с тем, что предоставляется максимальная гибкость, если это необходимо кодеру.
Эта сущность изобретения предусмотрена, чтобы ввести выбор понятий в упрощенной форме, которые дополнительно описаны ниже в подробном описании. Этой сущностью изобретения не подразумевается определять ключевые признаки или необходимые признаки заявленного объекта, ни подразумевается использовать ее как помощь в определении объема заявленного объекта. Дополнительные признаки и преимущества станут более очевидными из последующего подробного описания вариантов осуществления, которое продолжается со ссылками на сопроводительные чертежи.
Краткое описание чертежей
Фиг.1 - структурная схема традиционного основанного на блочном преобразовании кодека в предшествующем уровне техники.
Фиг.2 является блок-схемой характерного кодера, включающего кодирование образца блока.
Фиг.3 является блок-схемой характерного декодера, включающего кодирование образца блока.
Фиг.4 является таблицей, содержащей определение псевдокода для сигнализации квантователю DC согласно способу гибкого квантования.
Фиг.5 является таблицей, содержащей определение псевдокода для сигнализации квантователю нижних частот согласно методу гибкого квантования.
Фиг.6 является таблицей, содержащей определение псевдокода для сигнализации квантователю фильтра верхних частот согласно методу гибкого квантования.
Фиг.7 является таблицей, содержащей определение псевдокода для сигнализации квантователям на уровне кадра согласно методу гибкого квантования.
Фиг.8 является таблицей, содержащей определение псевдокода для сигнализации квантователям на уровне фрагмента изображения в пространственном режиме согласно методу гибкого квантования.
Фиг.9 является таблицей, содержащей определение псевдокода для сигнализации квантователям на уровне поддиапазона на уровне фрагмента изображения в частотном режиме согласно методу гибкого квантования.
Фиг.10 является таблицей, содержащей определение псевдокода для сигнализации квантователям на уровне поддиапазона фильтра нижних частот на уровне фрагмента изображения в частотном режиме согласно методу гибкого квантования.
Фиг.11 является таблицей, содержащей определение псевдокода для сигнализации квантователям на уровне поддиапазона фильтра верхних частот на уровне фрагмента изображения в частотном режиме согласно методу гибкого квантования.
Фиг.12 является таблицей, содержащей определение псевдокода для сигнализации квантователям на уровне макроблока в пространственном режиме согласно методу гибкого квантования.
Фиг.13 является таблицей, содержащей определение псевдокода для сигнализации квантователям фильтра нижних частот на уровне макроблока в частотном режиме согласно методу гибкого квантования.
Фиг.14 является таблицей, содержащей определение псевдокода для сигнализации квантователям фильтра верхних частот на уровне макроблока в частотном режиме согласно методу гибкого квантования.
Фиг.15 является структурной схемой соответствующей вычислительной среды для реализации кодера/декодера мультимедийных данных с гибким квантованием.
Подробное описание
Последующее описание относится к методам кодирования и декодирования, которые предусматривают эффективное гибкое квантование, которое может изменять квантование, используемое с пространственными, частотными и цветовыми измерениями (упоминаемые в данном документе как "гибкое квантование"). Последующее описание описывает примерную реализацию метода в контексте системы или кодека сжатия цифровых мультимедийных данных. Система цифровых мультимедийных данных кодирует цифровые мультимедийные данные в сжатую форму для передачи или хранения и декодирует данные для воспроизведения или другой обработки. Для целей иллюстрации эта примерная система сжатия, включающая это гибкое квантование, является изображением или системой сжатия видео. Альтернативно, метод также может быть включен в системы сжатия или кодеки для других двумерных данных. Метод гибкого квантования не требует, чтобы система сжатия цифрового мультимедиа кодировала сжатые цифровые мультимедийные данные в конкретном формате кодирования.
1. Кодер/декодер
Фиг.2 и 3 являются обобщенной схемой процессов, используемых в представленном кодере 200 и декодере 300 двухмерных (2D) данных. Схемы представляют собой обобщенную или упрощенную иллюстрацию системы сжатия, включающую кодер и декодер двумерных данных, которые реализуют кодирование по образцу блоков. В альтернативных системах сжатия использование кодирования по образцу блоков, дополнительное или меньшее число процессов, чем проиллюстрировано в репрезентативном кодере и декодере, может быть использовано для сжатия двумерных данных. Например, некоторые кодеры/декодеры также могут включать в себя цветовое преобразование, цветовые форматирования, масштабируемое кодирование, кодирование без потерь, режимы макроблока и т.д. Система сжатия (кодер и декодер) может обеспечивать кодирование без потерь и/или с потерями двумерных данных в зависимости от квантования, которое может быть основано на параметре квантования, изменяющемся от «без потерь» до «с потерями».
Кодер 200 двумерных данных вырабатывает сжатый битовый поток 220, который является более компактным представлением (для типичного ввода) 2D-данных 210, представленных в качестве входных данных кодеру. Например, входным сигналом 2D-данных может быть изображение, кадр видеопоследовательности или другие данные, имеющие два измерения. Кодер 2D-данных разделяет кадр входящих данных на блоки (проиллюстрировано в общем на фиг.2 как разбиение 230), которые на проиллюстрированном варианте осуществления являются непересекающимися блоками пикселей 4×4, которые создают обычный образец по плоскости кадра. Эти блоки сгруппированы в кластеры, называемые макроблоки, которые являются пикселями размером 16×16 в этом представительном кодере. В свою очередь, макроблоки сгруппированы в обычные структуры, называемые фрагментами изображений. Эти фрагменты изображений также создают обычный образец по изображению из условия, что фрагменты изображений в горизонтальной строке являются одинаковыми по высоте и выровнены, и фрагменты изображений в вертикальном столбце являются одинаковой ширины и выровнены. В представительном кодере фрагменты изображений могут быть любого произвольного размера, который кратен 16 в горизонтальном и/или вертикальном направлении. Альтернативные варианты осуществления кодера могут разделять изображения на блок, макроблок, фрагменты изображений или другие единицы иного размера и структуры.
К каждой границе между блоками применяется оператор 240 «прямого перекрытия», после которого каждый блок 4×4 преобразуется с использованием блочного преобразования 250. Это блочное преобразование 250 может быть обратимым безразмерным 2D-преобразованием, описанным заявкой на выдачу патента США, под авторством Сринивасана, №11/015,707, «Reversible Transform For Lossy And Lossless 2-D Data Compression» («Обратимое преобразование для сжатия 2-D-данных с потерями и без потерь»), зарегистрированной 17 декабря 2004 г. Оператор 240 перекрытия может быть обратимым оператором перекрытия, описанным заявкой на выдачу патента США №11/015,148, под авторством Ту и других, озаглавленной «Reversible Overlap Operator For Efficient Lossless Data Compression» («Обратимый оператор перекрытия для эффективного сжатия данных без потерь»), зарегистрированной 17 декабря 2004 г.; и заявка на выдачу патента США №11/035,991, под авторством Ту и других, озаглавленной «Reversible 2-Dimensional Pre-/Post-Filtering For Lapped Biorthogonal Transform» («Обратимая двухмерная предварительная/последующая фильтрация для перекрывающегося биортогонального преобразования»), зарегистрированной 14 января 2005 г. В качестве альтернативы, могут быть использованы дискретное косинусное преобразование или другие блочные преобразования и операторы перекрытия. Вслед за преобразованием, DC-коэффициент 260 каждого блока 4×4 преобразования подвергается аналогичной цепочке обработки (разбиению, прямому перекрытию, сопровождаемому блочным преобразованием 4×4). Результирующие DC-коэффициенты преобразования и АС-коэффициенты преобразования квантуются 270, кодируются 280 по энтропии и пакетируются 290.
Декодер выполняет обратную обработку. На стороне декодера биты коэффициентов преобразования извлекаются 310 из их соответственных пакетов, из которых декодируются 320 и деквантуются 330 сами коэффициенты. DC-коэффициенты 340 регенерируются посредством применения обратного преобразования, и плоскость DC-коэффициентов «инверсно перекрывается» с использованием подходящего сглаживающего оператора, применяемого по границам DC-блоков. В дальнейшем все данные регенерируются посредством применения обратного преобразования 350 4×4 к коэффициентам постоянного тока, и коэффициенты 342 переменного тока декодируются из потока битов. В заключение, границы блока в плоскостях результирующего изображения фильтруются 360 с обратным перекрытием. Это вырабатывает выходной сигнал восстановленных 2D-данных.
В примерной реализации кодер 200 (фиг.2) сжимает входное изображение в сжатый поток 220 битов (к примеру, файл), а декодер 300 (фиг.3) восстанавливает исходный ввод или его приближение на основе того, какое кодирование (с потерями или без потерь) используется. Процесс кодирования включает в себя применение прямого перекрывающегося преобразования (LT), описанного ниже, которое реализовано с помощью обратимой двумерной предварительной/пост-фильтрации, также более подробно описанной ниже. Процесс декодирования влечет за собой применение обратного перекрывающегося преобразования (ILT) с использованием обратимой двумерной предварительной/пост-фильтрации.
Проиллюстрированные LT и ILT являются инверсиями друг друга, в точном смысле, и поэтому вместе могут быть указываемы ссылкой как обратимое перекрывающееся преобразование. В качестве обратимого преобразования, пара LT/ILT может быть использована для сжатия изображений без потерь.
Входными данными 210, сжатыми проиллюстрированным кодером 200/декодером 300, могут быть изображения различных форматов цветов (к примеру, форматы цветных изображений RGB/YUV4:4:4 или YUV4:2:0). Типично, входное изображение всегда имеет компонент яркости (Y). Если оно является изображением RGB/YUV4:4:4,YUV4:2:2 или YUV4:2:0, изображение также имеет компоненты цветности, такие как компонент U и компонент V. Отдельные цветовые плоскости или компоненты изображения могут иметь различные пространственные разрешения. В случае входного изображения, например, в формате цвета YUV 4:2:0, компоненты U и V имеют половину ширины и высоты компонента Y.
Как описано выше, кодер 200 разбивает входное изображение или рисунок на макроблоки. В примерной реализации кодер 200 разбивает входное изображение на области 16×16 пикселей (называемые "макроблоки") в канале Y (которыми могут быть области 16×16, 16×8 или 8×8 в каналах U и V, в зависимости от формата цвета). Цветовая плоскость каждого макроблока разбита на зоны пикселей или блоки 4×4. Поэтому макроблок составляется для различных форматов цвета следующим образом для этой примерной реализации кодера:
1. Для изображения в градациях серого каждый макроблок содержит 16 блоков яркости (Y) 4×4.
2. Для изображения формата цвета YUV4:2:0 каждый макроблок содержит 16 блоков Y 4×4 и по 4 блока цветности (U и V) 4×4.
3. Для изображения формата цвета YUV4:2:2 каждый макроблок содержит 16 блоков Y 4×4 и по 8 блоков цветности (U и V) 4×4.
4. Для цветного изображения RGB или YUV4:4:4 каждый макроблок содержит 16 блоков каждого из каналов Y, U и V.
Соответственно, после преобразования макроблок в этом репрезентативном кодере 200/декодере 300 имеет три частотных поддиапазона: DC-поддиапазон (DC-макроблок), поддиапазон фильтра нижних частот (макроблок фильтра нижних частот) и поддиапазон фильтра верхних частот (макроблок фильтра верхних частот). В репрезентативной системе поддиапазоны фильтра нижних и/или верхних частот являются дополнительными в битовом потоке – эти поддиапазоны могут быть полностью исключены.
Кроме того, сжатые данные могут быть упакованы в битовый поток в один или два расположения: в пространственном порядке и частотном порядке. Для пространственного порядка различные поддиапазоны того же самого макроблока в пределах фрагмента изображения сгруппированы вместе и результирующий битовый поток каждого фрагмента изображения записывается в один пакет. Для частотного порядка аналогичный поддиапазон из различных макроблоков в пределах фрагмента изображения, которые группируются вместе и таким образом, битовый поток фрагмента изображения записывается в трех пакетах: DC-пакет, пакет фрагмента изображения фильтра низких частот и пакет фрагмента изображения фильтра верхних частот. Кроме того, могут существовать другие уровни данных.
Таким образом, для репрезентативной системы изображения организуются в следующих "измерениях":
Пространственное измерение: Кадр→Фрагмент изображения→Макроблок;
Частотное измерение: DC|фильтр низких частот|фильтр верхних частот; и
Измерение канала: Яркость|Цветность_0|Цветность_1...
(например, как Y|U|V).
Стрелки выше обозначают иерархию, в то время как вертикальные черты обозначают разбиение.
Хотя характерная система организует сжатые цифровые мультимедийные данные, частотные и канальные измерения, гибкий подход к квантованию, описанный в данном документе, может использоваться в альтернативных системах кодера/декодера, которые организуют свои данные с меньшими, дополнительными или другими измерениями. Например, подход гибкого квантования может использоваться для кодирования, используя большее число частотных диапазонов, другой формат цветовых каналов (например, YIQ, RGB и т.д.), дополнительные каналы изображений (например, для зрительного восприятия стерео или других многочисленных совокупностей камер).
2. Обзор гибкого квантования
В характерном кодере/декодере операция квантования является главным образом смещенным делением с помощью параметра QP квантования, который выполняется в кодере. Операция обратного квантования или умножения является умножением на QP, выполняемым в декодере. Однако альтернативные варианты осуществления гибкого квантования, описанного в данном документе, могут использовать другие формы квантования, включая одинаковые или неодинаковые, скалярные или векторные, с или без мертвой зоны и т.д. Эти процессы квантования/обратного квантования вместе представляют собой потери данных исходного коэффициента преобразования, который выявляется как ошибки сжатия или искажение декодированного изображения. В упрощенном кодеке, определенное фиксированное значение QP может использоваться для всех коэффициентов преобразования в кадре. Тогда как это может быть приемлемым решением в некоторых случаях, есть несколько недостатков.
Зрительная система человека не является в равной степени чувствительной ко всем частотам, или ко всем пространственным позициям в кадре, или ко всем каналам сигнала яркости и цветности. Использование различных значений QP для различных коэффициентов может предоставить визуально превосходное кодирование даже с тем же или меньшим числом сжатых битов. Аналогично и система показателей других ошибок может быть также соответствующим образом оптимизирована.
Управление скоростью или возможность кодера формировать сжатый файл желаемого размера нелегко осуществить с помощью единственного QP по всему кадру.
Следовательно, желательно разрешить кодеру изменять QP по изображению произвольным образом. Однако это означает, что фактическое значение QP, используемое для каждого разбиения данных (макроблок/фрагмент изображения/поддиапазон и т.д.), должно сигнализироваться в битовом потоке. Это приводит к огромным потерям, чтобы передать сигнальную информацию QP, что делает это на практике неподходящим. То, что желательно, это гибкое и еще экономичное по битам средство сигнализации QP, особенно для общих встречающихся сценариев.
Метод гибкого квантования, описанный в данном документе, предоставляет возможность изменять квантования с различными разбиениями или измерениями кодированных цифровых мультимедийных данных. Например, один вариант осуществления метода гибкого квантования в характерной системе кодера 200/декодера 300 может изменять квантование по трем измерениям: по (i) пространственным позициям, (ii) частотным поддиапазонам и (iii) цветовым каналам. Однако квантование может изменяться по меньшим, дополнительным или другим измерениям или разбиениям данных в других альтернативных вариантах осуществления метода гибкого квантования. Этот метод также включает в себя способы эффективно сигнализировать гибкое квантование в кодированные мультимедийные данные. Преимуществом этого подхода к квантованию является то, что служебные сигналы, вытекающие из квантования связанной служебной информации, минимизируются для исходных сценариев использования, наряду с тем, что предоставляется максимальная гибкость, если это необходимо кодеру.
Метод гибкого квантования предоставляет тонкое пространственное управление уровнем модульности квантования. В одном конкретном варианте осуществления гибкое квантование допускает управление по квантованию, используемому в кадре, фрагменте изображения или вниз, к макроблоку. Если кадр не квантован одинаково, тогда каждый фрагмент изображения может быть квантован одинаково; если фрагмент изображения не квантован одинаково, тогда каждый макроблок квантуется разным образом.
Гибкое квантование дополнительно допускает управление квантованием вместе с измерением частотного поддиапазона. В одном конкретном варианте осуществления гибкое квантование включает в себя режим поддиапазона для определения отношения квантования среди частотных поддиапазонов. Поддиапазоны могут квантоваться одинаково, или частично одинаково (поддиапазон фильтра нижних частот, используя квантователь DC-поддиапазона, и/или поддиапазон фильтра верхних частот, используя квантователь фильтра нижних частот), или независимо.
Гибкое квантование также допускает управление по квантованию, используемому вместе с измерением канала данных. В одном конкретном варианте осуществления гибкое квантование включает в себя режим канала для определения отношения квантования среди цветовых каналов. Каналы могут квантоваться одинаково, или частично одинаково (каналы сигнала цветности одинаково, но сигнала яркости независимо), или независимо.
Гибкое квантование, описанное в данном документе, также предоставляет методы для эффективной сигнализации в служебную информацию сжатых цифровых мультимедийных данных, комбинации вышеупомянутого управления квантованием по пространству, частотному поддиапазону и каналу, которые являются значимыми для исходных сценариев использования. Кроме того, методы гибкого квантования предусматривают способ для эффективного определения выбора квантователя с помощью индексирования из заданного подмножества возможных квантователей в цифровых мультимедийных данных.
3. Гибкое квантование в пространственном измерении
В пространственном измерении три варианта предоставляются с помощью метода гибкого квантования в характерном кодере/декодере:
- Целый кадр может быть кодирован, используя то же самое правило квантования.
- Кроме того, целый фрагмент изображения может быть кодирован, используя то же самое правило квантования, и различные фрагменты изображения в пределах кадра могут использовать различные правила квантования.
- Кроме того, каждый макроблок в пределах фрагмента изображения может быть кодирован, используя то же самое правило квантования, и различные макроблоки в пределах фрагмента изображения могут использовать различные правила квантования.
Одно средство сигнализации этих возможностей функционирует следующим образом: двоичный сигнал отсылается в битовый поток на уровне кадра, указывающего, является ли первая возможность истинной. Если нет, символ фиксированной длины отсылается в битовый поток в пределах каждого фрагмента изображения, указывая множество правил квантования, используемых для этого фрагмента изображения. Если фрагмент изображения использует более чем одно правило квантования, тогда символ переменной длины отсылается в пределах каждого макроблока в соответствующем фрагменте изображения, который указывает правило квантования, используемое макроблоком. Декодер интерпретирует битовый поток образом, согласующимся с кодером.
Характерный кодер 200/декодер 300 использует вариант вышеуказанной сигнализации. Двоичный сигнал, представленный исходным элементом синтаксиса, в данном документе отмеченный как "XXX_FRAME_UNIFORM", отсылается только на уровне кадра (где XXX является указателем места заполнения, определяющим конкретный частотный поддиапазон или измерение канала управления квантователя). На уровне фрагмента изображения множество отдельных правил квантователя отсылается в элементе синтаксиса уровня фрагмента изображения (XXX_QUANTIZERS) только, где элемент синтаксиса уровня кадра (XXX_FRAME_UNIFORM) является ложным. Если это множество равно единице, это означает, что существует только одно правило и, следовательно, все макроблоки во фрагменте изображения одинаково кодируются с помощью того же самого правила квантования (указывая вариант 2), и если нет, оно указывает вариант третьей возможности.
4. Гибкое квантование по частотным диапазонам
Для гибкого квантования по частотным диапазонам синтаксис битового потока характерного кодера 200/декодера 300 определяет два переключателя:
- Макроблок фильтра нижних частот использует то же самое правило квантования как DC-макроблок в той же самой пространственной позиции. Это соответствует элементу USE_DC__QUANTIZER синтаксиса.
- Макроблок фильтра верхних частот использует то же самое правило квантования как макроблок фильтра нижних частот в той же самой пространственной позиции. Это соответствует элементу USE_LP__QUANTIZER синтаксиса.
Эти переключатели дают возможность на уровне кадра, когда целый кадр использует то же самое правило квантования или, иначе, на уровне фрагмента изображения. Эти переключатели не дают возможность на уровне макроблока. Все макроблоки во фрагменте изображения, следовательно, подчиняются тем же самым правилам по частотным диапазонам. Двоичный символ отсылается для каждого из переключателей на соответствующем уровне (кадра или фрагмента изображения).
5. Гибкое квантование по каналам изображения
Для гибкого квантования по каналам синтаксис битового потока характерного кодера 200/декодера 300 допускает три варианта:
- Все каналы – яркость и цветность имеют то же самое правило квантования. Это указывается исходным элементом XXX_CH_MODE = CH_UNIFORM синтаксиса.
- Яркость следует за одним правилом квантования и все каналы сигнала цветности следуют за другим правилом квантования, указанным с помощью XXX_CH_MODE = CH_MIXED.
- Все каналы являются свободными для выбора различных правил квантования, указанных XXX_CH_MODE = CH_INDEPENDENT.
6. Комбинаторное гибкое квантование
Характерный кодер 200/декодер 300 использует синтаксис битового потока, заданного в таблицах кодов, показанных на фиг.4-14, которые могут эффективно кодировать конкретный выбор из гибких вариантов квантования по измерениям, рассмотренным выше. С помощью нескольких вариантов квантования, доступных по каждому из пространственных измерений, измерений частотных поддиапазонов и измерений канала, множество допущений доступных вариантов квантования является большим. В дополнение к сложности гибкое квантование по трем измерениям является тем обстоятельством, что битовый поток характерного кодера 200/декодера 300 может быть разбит в пространственном или частотном порядке. Тем не менее, это не изменяет доступные варианты квантования и только влияет на последовательное упорядочение сигналов. Синтаксис, определенный на фиг.4-14, предоставляет эффективное кодирование комбинаторных гибких правил квантования.
Некоторые явно выраженные признаки комбинаторных правил квантования как заданы в синтаксисе характерного кодера/декодера следующим образом.
DC квантование не допускает изменения на основе макроблоков. Это допускает различное кодирование квантованных DC-значений без необходимости выполнять операцию обратного масштабирования. Кодирование DC-диапазона фрагмента изображения с относительно небольшим квантователем даже, когда AC-диапазоны (фильтр нижних и верхних частот) кодируются с помощью изменяющегося квантования, значительно не влияет на скорость передачи битов.
С одного края шкалы все коэффициенты преобразования в кадре используют тот же самый параметр квантования. На другом краю шкалы правила квантования фильтра нижних и верхних частот для всех каналов допускаются для независимого изменения для каждого макроблока фрагмента изображения/кадра. Единственным ограничением является то, что каждое множество отдельных правил квантователя фильтра нижних и верхних частот (покрывая все каналы) ограничено до 16. Каждое подобное правило может определять независимые значения параметра квантования для каждого канала.
Между этими экстремальными значениями несколько комбинаций допускаются как задано таблицами синтаксиса, показанными на фиг.4-14.
7. Индексирование параметров квантователя
Конкретный параметр квантования (QP) в характерном кодере/декодере основан на гармонической шкале. 8-битовое значение индекса параметра квантователя (QPI) соответствует значению QP, которое может быть относительно большим. Второй уровень индексирования осуществляется так, чтобы QPI, изменяющиеся по макроблокам, могли быть кодированы эффективным образом.
Более конкретно кодер 200 может определять набор в битовом потоке, содержащийся между 1 и 16 "векторами" QPI. Каждый QPI-вектор состоит из одного или более QPI-значений, на основе которых выбирается XXX_CHANNEL_MODE. Такие наборы определяются для DC, поддиапазонов фильтра нижних и верхних частот, на основе переключателя частотного диапазона. Кроме того, набор DC имеет только один QPI-вектор, так как только один DC-квантователь допустим в канале фрагмента изображения. Кодирование этих наборов задается в таблицах, показанных на фиг.4-6.
Как показано в таблицах фиг.7-11, сигнализация множеств вектора QPI, частотных поддиапазонов фильтра нижних и верхних частот происходит следующим образом. На основе других режимов кодирования, количество элементов каждого множества (т.е. число QPI-векторов во множестве) указано для поддиапазонов фильтра нижних и верхних частот в начале следующего фрагмента изображения или кадра. Количество элементов DC-множества равно 1. В таблицах псевдокодов элемент синтаксиса, обозначающий количество элементов, отмечен как "XXX_QUANTIZERS". (В действительности XXX_QUANTIZERS – 1 отсылается в битовый поток.) Элементы синтаксиса, отмеченные "XXX_QUANTIZER" в таблицах, обозначают кодирование QPI-множвеств, что определяется в таблицах, показанных на фиг.4-6.
На уровне макроблока достаточно отослать только индекс QI желаемого QPI-вектора из QPI-множества. Таблицы на фиг.12-14 определяют синтаксис отправки QI на основе макроблов. Элемент синтаксиса, соответствующий QI, указан "XXX_QUANTIZER__INDEX". Код переменной длины используется для сигнализации QI. Сначала символ из одного бита отсылается, указывая, равно ли QI нулю или нет. Если нет, тогда код фиксированной длины, длины, заданной сотой (log2(XXX_QUANTIZERS - 1)) отсылается, указывая конкретное QI, отличное от нуля. Это разрешает эффективное кодирование правила квантования "по умолчанию" (QI=0) также небольшой длины с одним битом на макроблок. Когда XXX_QUANTIZERS равны 1, XXX_QUANTIZER_INDEX однозначно является нулевым и, следовательно, не нужно сигнализировать QI.
8. Расширения
Вышеуказанное описание гибкого квантования конкретно для его варианта осуществления в характерном кодере и декодере и синтаксисе. Тем не менее, принципы этого метода являются расширяемыми на другие системы мультимедийного цифрового сжатия и также форматов. Например, характерный кодер/декодер имеет только три частотных поддиапазона (DC, фильтр низких частот и фильтр верхних частот). Но в целом альтернативные варианты осуществления гибкого квантования могут быть расширены непосредственным образом на множество частотных поддиапазонов. Аналогично, альтернативные варианты осуществления гибкого квантования могут изменять квантователь на уровне более тонкой пространственной модульности, например, с помощью отправки информации индекса квантования (QI) на уровне подмакроблока (например, как блок). Многие расширения, лежащие в основе принципов метода гибкого квантования, возможны в той же самой структуре.
9. Вычислительная среда
Вышеописанные методы обработки для гибкого квантования могут быть реализованы любой из множества систем цифрового мультимедийного кодирования и/или декодирования, включая среди других примеров компьютеры (из различных конструктивов, включая сервер, настольный компьютер, портативный компьютер, карманное устройство и т.д.); цифровые мультимедийные устройства записи и проигрыватели; устройства захвата изображений и видео (например, камеры, сканеры и т.д.); коммуникационное оборудование (например, телефоны, мобильные телефоны, оборудование для организации и проведения конференций и т.д.); устройство отображения, печатающие или другие устройства для презентаций; и т.д. Методы гибкого квантования могут быть реализованы в аппаратной схеме, во встроенном программном обеспечении, управляющими цифровыми мультимедийными обрабатывающими аппаратными средствами, а также в коммуникационном программном обеспечении, выполняющемся в компьютере или другой вычислительной середе, например, как показано на фиг.15.
Фиг.15 иллюстрирует обобщенный пример пригодной вычислительной среды (1500), в которой описанные варианты осуществления могут быть реализованы. Вычислительная среда (1500) не предназначена, чтобы предлагать какое-либо ограничение на область использования или функциональность изобретения, поскольку настоящее изобретение может быть реализовано в различных вычислительных средах общего или специального назначения.
Со ссылкой на фиг.15, вычислительная среда (1500) включает в себя по меньшей мере один блок (1510) обработки и память (1520). На фиг.15 эта наиболее базовая конфигурация (1530) заключена в пределах пунктирной линии. Блок (1510) обработки исполняет машиноисполняемые инструкции и может быть реальным или виртуальным процессором. В многопроцессорной системе несколько блоков обработки исполняют машиноисполняемые инструкции, чтобы повысить возможности по обработке данных. Памятью (1520) может быть энергозависимая память (например, регистры, кэш, ОЗУ (оперативное запоминающее устройство, RAM), энергонезависимая память (например, ПЗУ (постоянное запоминающее устройство, ROM), ЭСППЗУ (электрически стираемое и программируемое ПЗУ, EEPROM), флэш-память и т.д.) или некоторое сочетание этих двух. Память (1520) сохраняет программное обеспечение (1580), реализующее описанное цифровое мультимедийное кодирование/декодироавание с методами гибкого преобразования.
Вычислительная среда может обладать дополнительными признаками. Например, вычислительная среда (1500) включает в себя хранилище (1540), одно или более устройств (1550) ввода, одно или более устройств (1560) вывода и одно или более соединений (1570) связи. Механизм взаимного соединения (не показан), такой как шина, контроллер или сеть, осуществляет взаимное соединение компонентов вычислительной среды (1500). Типично, программное обеспечение операционной системы (не показано) предоставляет рабочую среду для другого программного обеспечения, исполняемого в вычислительной среде (1500), и координирует деятельность компонентов вычислительной среды (1500).
Хранилище (1540) может быть съемным или несъемным и включает в себя магнитные диски, магнитные ленты или кассеты, CD-ROM (ПЗУ на компакт диске), CD-RW (перезаписываемый компакт диск), DVD (универсальный цифровой диск) или любой другой носитель, который может быть использован, чтобы сохранять информацию, и к которому можно осуществлять доступ в пределах вычислительной среды (1500). Хранилище (1540) сохраняет команды для программного обеспечения (1580), реализующего описанное цифровое мультимедийное кодирование/декодирование с методами гибкого квантования.
Устройством(ами) (1550) ввода может быть устройство сенсорного ввода, такое как клавиатура, мышь, перо или шаровой манипулятор, устройство голосового ввода, устройство сканирования или другое устройство, которое обеспечивает ввод в вычислительную среду (1500). Для звука устройством(ами) (1550) ввода может быть звуковая плата или аналогичное устройство, которое принимает звуковой входной сигнал в аналоговой или цифровой форме от микрофона или совокупности микрофонов, либо считыватель CD-ROM, который поставляет звуковые выборки в вычислительную среду. Устройством(ами) (1560) вывода может быть дисплей, принтер, динамик, устройство для записи CD-RW или другое устройство, которое обеспечивает вывод из вычислительной среды (1500).
Соединение(я) (1570) связи дает возможность связи через среду связи с другой вычислительной сущностью. Среда связи транспортирует информацию, такую как машиноисполняемые команды, сжатую звуковую и видеоинформацию или другие данные в модулированном информационном сигнале. Модулированным информационным сигналом является сигнал, который обладает одной или более характеристиками, установленными или изменяемыми таким образом, чтобы кодировать информацию в сигнале. В качестве примера, а не ограничения, среда связи включает в себя проводные или беспроводные технологии, реализованные с помощью электрической, оптической, радиочастотной (RF), инфракрасной, акустической или другой несущей.
Описанное цифровое мультимедийное кодирование/декодирование с методами гибкого квантования в материалах настоящей заявки могут быть описаны в общем контексте машиночитаемых носителей. Машиночитаемые носители - это любые имеющиеся в распоряжении носители, к которым может быть осуществлен доступ в вычислительной среде. В качестве примера, а не ограничения, касательно вычислительной среды (1500), машиночитаемые носители включают в себя память (1520), хранилище (1540), среду связи и сочетания любого из вышеприведенного.
Описанное цифровое мультимедийное кодирование/декодирование с методами гибкого квантования в материалах настоящей заявки могут быть описаны в общем контексте машиноисполняемых команд, таких как включенные в программные модули, являющиеся исполняемыми в вычислительной среде на целевом реальном или виртуальном процессоре. В целом, программные модули включают в себя подпрограммы, программы, библиотеки, объекты, классы, компоненты, структуры данных и т. д., которые выполняют конкретные задачи или реализуют конкретные абстрактные типы данных. Функциональные возможности программных модулей могут быть скомбинированы или разделены между программными модулями, как требуется в различных вариантах осуществления. Машиноисполняемые команды для программных модулей могут быть приведены в исполнение в локальной или распределенной вычислительной среде.
В целях представления подробное описание использует термины, наподобие «определять», «формировать», «настраивать» и «применять», чтобы описывать машинные операции в вычислительной среде. Эти термины являются высокоуровневыми абстракциями для операций, выполняемых компьютером, и не должны быть спутаны с действиями, выполняемыми человеком. Реальные машинные операции, соответствующие этим терминам, различаются в зависимости от реализации.
Ввиду множества возможных вариантов осуществления, к которым могут быть применены принципы нашего изобретения, мы заявляем в качестве изобретения все такие варианты осуществления, которые могут попадать в пределы объема и сущности последующей формулы изобретения и ее эквивалентов.

Claims (48)

1. Компьютерно-реализуемый способ декодирования цифрового мультимедиа, содержащий этапы, на которых:
принимают сжатые данные цифрового изображения, причем сжатые данные цифрового изображения разбиты вдоль более одного измерения;
определяют множественные наборы индексов параметров квантования из сигналов в сжатых данных цифрового изображения, при этом сжатые данные цифрового изображения квантованы по более одному измерению данных цифрового изображения, вдоль которого выполнено разбиение, причем эти сигналы указывают, изменяются ли индексы параметров квантования, используемые во время декодирования, по измерению, соответствующему диапазонам частот, и по измерению, соответствующему цветовым каналам, при этом индексы параметров квантования, доступные по измерению, соответствующему диапазонам частот, включают в себя, для заданного набора из упомянутых множественных наборов индексов параметров квантования, первый индекс параметра квантования для одного или более DC-компонентов, второй индекс параметра квантования для множества компонентов нижних частот и третий индекс параметра квантования для множества компонентов верхних частот;
для каждого из множества макроблоков сжатых данных цифрового изображения:
выбирают один из упомянутых множественных наборов индексов параметров квантования на основе значения, сообщаемого для этого макроблока, и
определяют один или более параметров квантования для выбранного набора индексов параметров квантования;
выполняют деквантование сжатых данных цифрового изображения в соответствии с упомянутыми определенными параметрами квантования;
применяют обратное блочное преобразование к блокам деквантованных данных цифрового изображения;
выводят несжатые данные цифрового изображения,
при этом: (а) упомянутое множество компонентов верхних частот представляют собой АС-коэффициенты из первых преобразований значений блоков макроблока, (b) упомянутое множество компонентов нижних частот представляют собой АС-коэффициенты из второго преобразования DC-коэффициентов из первых преобразований, и (с) упомянутые один или более DC-компонентов включают в себя DC-коэффициент из второго преобразования DC-коэффициентов из первых преобразований.
2. Способ по п. 1, в котором упомянутые сигналы дополнительно включают в себя (i) сигнал, указывающий, должны ли упомянутые компоненты нижних частот декодироваться с использованием первого индекса параметра квантования для DC-компонентов, и (ii) сигнал, указывающий, должны ли упомянутые компоненты верхних частот квантоваться с использованием второго индекса параметра квантования для компонентов нижних частот.
3. Способ по п. 1, в котором упомянутые сигналы дополнительно указывают, изменяются ли параметры квантования, используемые во время деквантования, по измерению, соответствующему цветовым каналам.
4. Способ по п. 1, в котором упомянутое определение параметров квантования дополнительно содержит определение того, следует ли задавать параметры DC квантования (а) одинаково для канала яркости и всех каналов цветности, (b) отдельно для (i) канала яркости и отдельно для (ii) всех каналов цветности или (с) независимо для канала яркости и каждого из каналов цветности.
5. Способ по п. 4, в котором упомянутое определение параметров квантования дополнительно содержит определение того, следует ли задавать параметры LP квантования, используя параметры DC квантования.
6. Компьютерное устройство, выполненное с возможностью обработки цифрового мультимедиа, содержащее:
по меньшей мере один процессор; и
один или более машиночитаемых носителей, на которых сохранены машиноисполняемые инструкции, которые при их исполнении по меньшей мере одним процессором предписывают компьютерному устройству:
принимать сжатые данные цифрового изображения, причем сжатые данные цифрового изображения разбиты вдоль более одного измерения;
определять множественные наборы индексов параметров квантования из сигналов в сжатых данных цифрового изображения, при этом сжатые данные цифрового изображения квантованы по более одному измерению данных цифрового изображения, вдоль которого выполнено разбиение, причем эти сигналы указывают, изменяются ли индексы параметров квантования, используемые во время декодирования, по измерению, соответствующему диапазонам частот, и по измерению, соответствующему цветовым каналам, при этом индексы параметров квантования, доступные по измерению, соответствующему диапазонам частот, включают в себя, для заданного набора из упомянутых множественных наборов индексов параметров квантования, первый индекс параметра квантования для одного или более DC-компонентов, второй индекс параметра квантования для множества компонентов нижних частот и третий индекс параметра квантования для множества компонентов верхних частот;
для каждого из множества макроблоков сжатых данных цифрового изображения:
выбирать один из упомянутых множественных наборов индексов параметров квантования на основе значения, сообщаемого для этого макроблока, и
определять один или более параметров квантования для выбранного набора индексов параметров квантования;
выполнять деквантование сжатых данных цифрового изображения в соответствии с упомянутыми определенными параметрами квантования;
применять обратное блочное преобразование к блокам деквантованных данных цифрового изображения;
выводить несжатые данные цифрового изображения, при этом: (а) упомянутое множество компонентов верхних частот представляют собой АС-коэффициенты из первых преобразований значений блоков макроблока, (b) упомянутое множество компонентов нижних частот представляют собой АС-коэффициенты из второго преобразования DC-коэффициентов из первых преобразований, и (с) упомянутые один или более DC-компонентов включают в себя DC-коэффициент из второго преобразования DC-коэффициентов из первых преобразований.
7. Машиночитаемый носитель, на котором сохранен программный код для предписания устройству обработки цифрового мультимедиа выполнять способ обработки данных цифрового мультимедиа в соответствии с кодеком, содержащий этапы, на которых:
выбирают комбинации доступных режимов квантования, которые должны быть применены к данным цифрового мультимедиа, при этом доступные режимы квантования включают в себя по меньшей мере первый режим квантования, в котором для коэффициентов нижних частот используется тот же квантователь, что и для DC-коэффициента, и второй режим квантования, в котором для коэффициентов верхних частот используется тот же квантователь, что и для коэффициентов нижних частот, при этом о первом режиме квантования сообщают посредством первого элемента синтаксиса, а о втором режиме квантования сообщают посредством второго элемента синтаксиса;
применяют двустадийное преобразование к блокам данных цифрового мультимедиа;
квантуют данные цифрового мультимедиа согласно выбранным комбинациям режимов квантования;
кодируют квантованные данные цифрового мультимедиа в сжатый поток данных;
сообщают о выбранных комбинациях режимов квантования в сжатом потоке данных, причем сжатый поток данных включает в себя упомянутые первый элемент синтаксиса и второй элемент синтаксиса,
при этом коэффициенты верхних частот представляют собой АС коэффициенты из первых преобразований значений блоков, а коэффициенты нижних частот представляют собой АС коэффициенты из второго преобразования DC-коэффициентов из первых преобразований.
8. Машиночитаемый носитель по п. 7, при этом доступные режимы квантования дополнительно содержат режим для одинакового квантования на каждый кадр данных цифрового мультимедиа, режим для одинакового квантования на каждый фрагмент данных цифрового мультимедиа и режим для независимого квантования каждого макроблока данных цифрового мультимедиа.
9. Машиночитаемый носитель по п. 7, при этом доступные режимы квантования дополнительно содержат режим для одинакового квантования по цветовым каналам данных цифрового мультимедиа, режим для частично одинакового квантования по цветовым каналам данных цифрового мультимедиа и режим для независимого квантования цветовых каналов данных цифрового мультимедиа.
10. Машиночитаемый носитель по п. 7, в котором способ дополнительно содержит этапы, на которых задают набор доступных квантователей и указывают текущий квантователь посредством индексации по отношению к этому набору.
11. Машиночитаемый носитель, на котором сохранен программный код для предписания устройству обработки цифрового мультимедиа выполнять способ декодирования цифрового мультимедиа по п. 1.
12. Машиночитаемый носитель, на котором сохранен программный код для предписания устройству обработки цифрового мультимедиа выполнять способ обработки данных цифрового мультимедиа в соответствии с кодеком, содержащий этапы, на которых:
принимают сжатые данные цифрового изображения;
определяют множественные наборы индексов параметров квантования из сигналов в сжатых данных цифрового изображения, причем эти сигналы указывают, изменяются ли индексы параметров квантования, используемые во время декодирования, по измерению, соответствующему диапазонам частот, и по измерению, соответствующему цветовым каналам, при этом индексы параметров квантования, доступные по измерению, соответствующему диапазонам частот, включают в себя, для заданного набора из упомянутых множественных наборов индексов параметров квантования, первый индекс параметра квантования для одного или более DC-компонентов, второй индекс параметра квантования для множества компонентов нижних частот и третий индекс параметра квантования для множества компонентов верхних частот;
для каждого из множества макроблоков сжатых данных цифрового изображения:
выбирают один из упомянутых множественных наборов индексов параметров квантования на основе значения, сообщаемого для этого макроблока, и
определяют один или более параметров квантования для выбранного набора индексов параметров квантования;
выполняют деквантование сжатых данных цифрового изображения в соответствии с упомянутыми определенными параметрами квантования;
применяют обратное блочное преобразование к блокам деквантованных данных цифрового изображения;
выводят несжатые данные цифрового изображения,
при этом: (а) упомянутое множество компонентов верхних частот представляют собой АС-коэффициенты из первых преобразований значений блоков макроблока, (b) упомянутое множество компонентов нижних частот представляют собой АС-коэффициенты из второго преобразования DC-коэффициентов из первых преобразований, и (с) упомянутые один или более DC-компонентов включают в себя DC-коэффициент из второго преобразования DC-коэффициентов из первых преобразований.
13. Машиночитаемый носитель по п. 12, при этом упомянутые сигналы дополнительно указывают, изменяются ли параметры квантования, используемые во время деквантования, по измерению, соответствующему цветовым каналам, при этом упомянутое определение параметров квантования содержит определение того, следует ли задавать параметры DC квантования (а) одинаково для канала яркости и всех каналов цветности, (b) отдельно для (i) канала яркости и отдельно для (ii) всех каналов цветности или (с) независимо для канала яркости и каждого из каналов цветности.
14. Машиночитаемый носитель по п. 13, при этом упомянутое определение параметров квантования дополнительно содержит определение того, следует ли задавать параметры LP квантования, используя параметры DC квантования.
RU2012156159A 2006-05-05 2012-12-24 Гибкое квантование RU2619908C2 (ru)

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US11/418,690 2006-05-05
US11/418,690 US8711925B2 (en) 2006-05-05 2006-05-05 Flexible quantization

Related Parent Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU2008143599/07A Division RU2476000C2 (ru) 2006-05-05 2007-05-04 Гибкое квантование

Publications (2)

Publication Number Publication Date
RU2012156159A RU2012156159A (ru) 2014-06-27
RU2619908C2 true RU2619908C2 (ru) 2017-05-19

Family

ID=38661156

Family Applications (2)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU2008143599/07A RU2476000C2 (ru) 2006-05-05 2007-05-04 Гибкое квантование
RU2012156159A RU2619908C2 (ru) 2006-05-05 2012-12-24 Гибкое квантование

Family Applications Before (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU2008143599/07A RU2476000C2 (ru) 2006-05-05 2007-05-04 Гибкое квантование

Country Status (13)

Country Link
US (11) US8711925B2 (ru)
EP (1) EP2016773B1 (ru)
JP (4) JP5385781B2 (ru)
KR (1) KR101477302B1 (ru)
CN (5) CN105915906A (ru)
AU (1) AU2007248524B2 (ru)
BR (1) BRPI0710704B1 (ru)
CA (1) CA2647332C (ru)
HK (2) HK1179084A1 (ru)
IL (2) IL194133A (ru)
MX (1) MX2008013647A (ru)
RU (2) RU2476000C2 (ru)
WO (1) WO2007130580A2 (ru)

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US11962806B2 (en) 2019-03-11 2024-04-16 Canon Kabushiki Kaisha Image decoding apparatus, image decoding method, and storage medium
US12075049B2 (en) 2019-03-11 2024-08-27 Canon Kabushiki Kaisha Image decoding apparatus, image decoding method, and storage medium

Families Citing this family (61)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US8422546B2 (en) * 2005-05-25 2013-04-16 Microsoft Corporation Adaptive video encoding using a perceptual model
EP1995967A4 (en) 2006-03-16 2009-11-11 Huawei Tech Co Ltd METHOD AND APPARATUS FOR ADAPTIVE QUANTIFICATION IN AN ENCODING PROCEDURE
US7974340B2 (en) 2006-04-07 2011-07-05 Microsoft Corporation Adaptive B-picture quantization control
US8059721B2 (en) 2006-04-07 2011-11-15 Microsoft Corporation Estimating sample-domain distortion in the transform domain with rounding compensation
US8130828B2 (en) 2006-04-07 2012-03-06 Microsoft Corporation Adjusting quantization to preserve non-zero AC coefficients
US8503536B2 (en) 2006-04-07 2013-08-06 Microsoft Corporation Quantization adjustments for DC shift artifacts
US7995649B2 (en) 2006-04-07 2011-08-09 Microsoft Corporation Quantization adjustment based on texture level
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
US8204327B2 (en) * 2007-10-01 2012-06-19 Cisco Technology, Inc. Context adaptive hybrid variable length coding
US8265162B2 (en) 2007-10-01 2012-09-11 Cisco Technology, Inc. Context adaptive position and amplitude coding of coefficients for video compression
US8527265B2 (en) * 2007-10-22 2013-09-03 Qualcomm Incorporated Low-complexity encoding/decoding of quantized MDCT spectrum in scalable speech and audio codecs
US8559499B2 (en) * 2007-10-26 2013-10-15 Zoran (France) S.A. Frame buffer compression for video processing devices
EP2229782A2 (en) * 2008-01-14 2010-09-22 Thomson Licensing Methods and apparatus for de-artifact filtering using multi-lattice sparsity-based filtering
KR101446771B1 (ko) * 2008-01-30 2014-10-06 삼성전자주식회사 영상 부호화장치 및 영상 복호화장치
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
JP5136470B2 (ja) * 2009-03-06 2013-02-06 富士通株式会社 動画像符号化装置及び動画像符号化方法
US8588295B2 (en) * 2009-03-09 2013-11-19 Mediatek Inc. Methods and electronic devices for quantization and de-quantization
CN105120265B (zh) * 2009-08-12 2019-01-29 汤姆森特许公司 用于改进的帧内色度编码和解码的方法及装置
US20110298891A1 (en) * 2010-06-04 2011-12-08 Iowa State University Research Foundation, Inc. Composite phase-shifting algorithm for 3-d shape compression
JP2012169708A (ja) * 2011-02-09 2012-09-06 Sony Corp 映像信号処理装置、映像信号処理方法およびプログラム
US9363509B2 (en) * 2011-03-03 2016-06-07 Electronics And Telecommunications Research Institute Method for determining color difference component quantization parameter and device using the method
WO2012118359A2 (ko) 2011-03-03 2012-09-07 한국전자통신연구원 색차 성분 양자화 매개 변수 결정 방법 및 이러한 방법을 사용하는 장치
JP5648123B2 (ja) * 2011-04-20 2015-01-07 パナソニック インテレクチュアル プロパティ コーポレーション オブアメリカＰａｎａｓｏｎｉｃ Ｉｎｔｅｌｌｅｃｔｕａｌ Ｐｒｏｐｅｒｔｙ Ｃｏｒｐｏｒａｔｉｏｎ ｏｆ Ａｍｅｒｉｃａ 音声音響符号化装置、音声音響復号装置、およびこれらの方法
US9854275B2 (en) 2011-06-25 2017-12-26 Qualcomm Incorporated Quantization in video coding
US20140280075A1 (en) * 2011-08-26 2014-09-18 Hewlett-Packard Development Company, L.P. Multidimension clusters for data partitioning
CN103096052B (zh) 2011-11-04 2015-11-25 华为技术有限公司 一种图像编码、解码的方法和装置
EP2805492B1 (en) * 2012-01-19 2018-11-14 VID SCALE, Inc. System and method of video coding quantization and dynamic range control
EP3432583B1 (en) * 2012-02-29 2020-04-01 Sony Corporation Image processing device and method
GB2501552A (en) * 2012-04-26 2013-10-30 Sony Corp Video Data Encoding / Decoding with Different Max Chrominance Quantisation Steps for 4:2:2 and 4:4:4 Format
JP5950157B2 (ja) * 2012-05-18 2016-07-13 ソニー株式会社 画像処理装置および方法、並びに、プログラム
CN103428523B (zh) * 2012-05-22 2015-07-08 华为技术有限公司 评估视频质量的方法和装置
US8873892B2 (en) * 2012-08-21 2014-10-28 Cognex Corporation Trainable handheld optical character recognition systems and methods
US9445109B2 (en) * 2012-10-16 2016-09-13 Microsoft Technology Licensing, Llc Color adaptation in video coding
US9277214B2 (en) * 2013-02-15 2016-03-01 Cisco Technology, Inc. Sub-picture hierarchical QP coding
GB2512826B (en) * 2013-04-05 2017-05-10 Canon Kk Method and device for determining the value of a quantization parameter
WO2014205730A1 (zh) * 2013-06-27 2014-12-31 北京大学深圳研究生院 Avs视频压缩编码方法及编码器
US9794565B2 (en) * 2013-08-26 2017-10-17 Thomson Licensing Bit allocation scheme for repetitive structure discovery based 3D model compression
SE538512C2 (sv) * 2014-11-26 2016-08-30 Kelicomp Ab Improved compression and encryption of a file
US10298942B1 (en) * 2015-04-06 2019-05-21 Zpeg, Inc. Method and apparatus to process video sequences in transform space
US20160316220A1 (en) * 2015-04-21 2016-10-27 Microsoft Technology Licensing, Llc Video encoder management strategies
US10356408B2 (en) * 2015-11-27 2019-07-16 Canon Kabushiki Kaisha Image encoding apparatus and method of controlling the same
US10944976B2 (en) * 2016-07-22 2021-03-09 Sharp Kabushiki Kaisha Systems and methods for coding video data using adaptive component scaling
EP3349451A1 (en) * 2017-01-11 2018-07-18 Thomson Licensing Method and apparatus for selecting a coding mode used for encoding/decoding a residual block
JP6986868B2 (ja) * 2017-06-19 2021-12-22 キヤノン株式会社 画像符号化装置、画像復号装置、画像符号化方法、画像復号方法、プログラム
EP3461133B1 (en) * 2017-07-05 2023-11-22 OneSubsea IP UK Limited Data compression for communication in subsea oil and gas systems
US10368071B2 (en) * 2017-11-03 2019-07-30 Arm Limited Encoding data arrays
CN112020860B (zh) * 2018-02-26 2022-09-02 弗劳恩霍夫应用研究促进协会 用于选择性量化参数传输的编码器、解码器和其方法
US11670101B2 (en) * 2018-03-16 2023-06-06 Inveox Gmbh Automated identification, orientation and sample detection of a sample container
WO2019191218A1 (en) * 2018-03-30 2019-10-03 Interdigital Vc Holdings, Inc. Chroma quantization parameter adjustment in video encoding and decoding
GB2575121B (en) 2018-06-29 2022-12-28 Imagination Tech Ltd Guaranteed data compression
EP4346205A3 (en) * 2019-04-26 2024-04-24 Huawei Technologies Co., Ltd. Method and apparatus for signaling of mapping function of chroma quantization parameter
US11757814B2 (en) * 2019-04-28 2023-09-12 Isaac Ellsworth Media sharing application
GB2586517B (en) * 2019-08-23 2022-06-15 Imagination Tech Ltd Methods and decompression units for decompressing a compressed block of image data
US11626983B1 (en) * 2019-09-10 2023-04-11 Wells Fargo Bank, N.A. Systems and methods for post-quantum cryptography optimization
GB2599893A (en) * 2020-10-06 2022-04-20 Murata Manufacturing Co Isolated DC-DC converter

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2127962C1 (ru) * 1994-01-12 1999-03-20 Самсунг Электроникс Ко., Лтд. Способ и устройство для кодирования изображения
WO1999025121A1 (en) * 1997-11-07 1999-05-20 Pipe Dream, Inc. Method for compressing and decompressing motion video
US20020118748A1 (en) * 2000-06-27 2002-08-29 Hideki Inomata Picture coding apparatus, and picture coding method
US20050036699A1 (en) * 2003-07-18 2005-02-17 Microsoft Corporation Adaptive multiple quantization
WO2005076614A1 (en) * 2004-01-30 2005-08-18 Matsushita Electric Industrial Co., Ltd. Moving picture coding method and moving picture decoding method

Family Cites Families (473)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
USRE17095E (en) 1922-10-19 1928-10-02 small
GB897363A (en) 1958-08-13 1962-05-23 Harries Television Res Ltd Improvements in or relating to display devices
GB1218015A (en) 1967-03-13 1971-01-06 Nat Res Dev Improvements in or relating to systems for transmitting television signals
US4460924A (en) 1978-04-19 1984-07-17 Quanticon Inc. Dither quantized signalling for color television
US4334244A (en) 1980-07-28 1982-06-08 Magnavox Government And Industrial Electronics Company Adaptive image enhancement system
FR2532138B1 (fr) * 1982-08-20 1986-10-10 Thomson Csf Procede de compression de debit de donnees successivement transmises entre un emetteur et un recepteur de television et systeme mettant en oeuvre le procede
FR2562364B1 (fr) 1984-04-03 1987-06-19 Thomson Csf Procede et systeme de compression de debit de donnees numeriques transmises entre un emetteur et un recepteur de television
CA1327074C (en) 1985-02-28 1994-02-15 Tokumichi Murakami Interframe adaptive vector quantization encoding apparatus and video encoding transmission apparatus
EP0250533B1 (en) 1985-12-24 1993-01-27 British Broadcasting Corporation Method of coding a video signal for transmission in a restricted bandwidth
US4760461A (en) 1986-02-28 1988-07-26 Kabushiki Kaisha Toshiba Binary data compression and expansion processing apparatus
DE3735349A1 (de) * 1986-10-18 1988-04-28 Toshiba Kawasaki Kk Bildpresservorrichtung
JP2783534B2 (ja) * 1986-11-13 1998-08-06 キヤノン株式会社 符号化装置
NL8700565A (nl) 1987-03-10 1988-10-03 Philips Nv Televisiesysteem waarin aan een transformatiekodering onderworpen gedigitaliseerde beeldsignalen worden overgebracht van een kodeerstation naar een dekodeerstation.
US4774574A (en) 1987-06-02 1988-09-27 Eastman Kodak Company Adaptive block transform image coding method and apparatus
US6563875B2 (en) * 1987-12-30 2003-05-13 Thomson Licensing S.A. Adaptive method of encoding and decoding a series of pictures by transformation, and devices for implementing this method
CA1333420C (en) 1988-02-29 1994-12-06 Tokumichi Murakami Vector quantizer
JPH0666948B2 (ja) 1988-02-29 1994-08-24 三菱電機株式会社 フレーム間ベクトル量子化符号化復号化装置
US4821119A (en) * 1988-05-04 1989-04-11 Bell Communications Research, Inc. Method and apparatus for low bit-rate interframe video coding
US4965830A (en) 1989-01-17 1990-10-23 Unisys Corp. Apparatus for estimating distortion resulting from compressing digital data
JPH0832047B2 (ja) 1989-04-28 1996-03-27 日本ビクター株式会社 予測符号化装置
US5179442A (en) * 1989-06-02 1993-01-12 North American Philips Corporation Method and apparatus for digitally processing a high definition television augmentation signal
US5128758A (en) 1989-06-02 1992-07-07 North American Philips Corporation Method and apparatus for digitally processing a high definition television augmentation signal
US5241395A (en) 1989-08-07 1993-08-31 Bell Communications Research, Inc. Adaptive transform coding using variable block size
GB8918559D0 (en) 1989-08-15 1989-09-27 British Telecomm Video filter
JPH0828875B2 (ja) 1989-08-21 1996-03-21 三菱電機株式会社 符号化装置および復号化装置
US5144426A (en) 1989-10-13 1992-09-01 Matsushita Electric Industrial Co., Ltd. Motion compensated prediction interframe coding system
US5210623A (en) 1989-12-21 1993-05-11 Eastman Kodak Company Apparatus and method for quantizing and/or reconstructing multi-dimensional digital image signals
JP2841765B2 (ja) 1990-07-13 1998-12-24 日本電気株式会社 適応ビット割当て方法及び装置
JP3069363B2 (ja) * 1990-07-20 2000-07-24 株式会社日立製作所 動画像符号化方法、動画像符号化装置、データ記録装置およびデータ通信装置
US5146324A (en) 1990-07-31 1992-09-08 Ampex Corporation Data compression using a feedforward quantization estimator
US5303058A (en) * 1990-10-22 1994-04-12 Fujitsu Limited Data processing apparatus for compressing and reconstructing image data
JPH0813138B2 (ja) 1990-11-28 1996-02-07 松下電器産業株式会社 画像符号化装置
US5136377A (en) 1990-12-11 1992-08-04 At&T Bell Laboratories Adaptive non-linear quantizer
US5625714A (en) 1991-01-10 1997-04-29 Olympus Optical Co., Ltd. Image signal decoding device capable of removing block distortion with simple structure
JP3187852B2 (ja) 1991-02-08 2001-07-16 ソニー株式会社 高能率符号化方法
US5333212A (en) 1991-03-04 1994-07-26 Storm Technology Image compression technique with regionally selective compression ratio
US5317672A (en) 1991-03-05 1994-05-31 Picturetel Corporation Variable bit rate speech encoder
JP3278187B2 (ja) 1991-03-14 2002-04-30 三菱電機株式会社 動き適応型輝度信号色信号分離フィルタ
US5611038A (en) 1991-04-17 1997-03-11 Shaw; Venson M. Audio/video transceiver provided with a device for reconfiguration of incompatibly received or transmitted video and audio information
EP0514688A2 (en) 1991-05-21 1992-11-25 International Business Machines Corporation Generalized shape autocorrelation for shape acquisition and recognition
EP0514663A3 (en) * 1991-05-24 1993-07-14 International Business Machines Corporation An apparatus and method for motion video encoding employing an adaptive quantizer
DE69222766T2 (de) 1991-06-04 1998-05-07 Qualcomm, Inc., San Diego, Calif. System zur adaptiven kompression der blockgrössen eines bildes
JP3152765B2 (ja) 1991-10-31 2001-04-03 株式会社東芝 画像符号化装置
TW241350B (ru) 1991-11-07 1995-02-21 Rca Thomson Licensing Corp
US5231484A (en) 1991-11-08 1993-07-27 International Business Machines Corporation Motion video compression system with adaptive bit allocation and quantization
US5253058A (en) 1992-04-01 1993-10-12 Bell Communications Research, Inc. Efficient coding scheme for multilevel video transmission
JP3245977B2 (ja) 1992-06-30 2002-01-15 ソニー株式会社 ディジタル画像信号の伝送装置
KR0132895B1 (ko) 1992-07-24 1998-10-01 강진구 적응 양자화 기능을 갖는 영상압축 및 신장방법과 그 장치
GB9216659D0 (en) 1992-08-05 1992-09-16 Gerzon Michael A Subtractively dithered digital waveform coding system
JPH0686264A (ja) 1992-08-31 1994-03-25 Hitachi Ltd 可変速度画像符号化方式
JP3348310B2 (ja) 1992-09-28 2002-11-20 ソニー株式会社 動画像符号化方法および動画像符号化装置
US5663763A (en) 1992-10-29 1997-09-02 Sony Corp. Picture signal encoding method and apparatus and picture signal decoding method and apparatus
KR0166722B1 (ko) 1992-11-30 1999-03-20 윤종용 부호화 및 복호화방법 및 그 장치
JP3406336B2 (ja) * 1992-12-15 2003-05-12 ソニー株式会社 画像符号化装置、画像符号化方法、画像復号化装置、および画像復号化方法
US5467134A (en) 1992-12-22 1995-11-14 Microsoft Corporation Method and system for compressing video data
US5544286A (en) 1993-01-29 1996-08-06 Microsoft Corporation Digital video data compression technique
TW224553B (en) * 1993-03-01 1994-06-01 Sony Co Ltd Method and apparatus for inverse discrete consine transform and coding/decoding of moving picture
US5412429A (en) 1993-03-11 1995-05-02 The United States Of America As Represented By The Administrator Of The National Aeronautics And Space Administration Picture data compression coder using subband/transform coding with a Lempel-Ziv-based coder
US5510785A (en) * 1993-03-19 1996-04-23 Sony Corporation Method of coding a digital signal, method of generating a coding table, coding apparatus and coding method
US5861921A (en) 1993-03-29 1999-01-19 Canon Kabushiki Kaisha Controlling quantization parameters based on code amount
JPH06296275A (ja) 1993-04-08 1994-10-21 Sony Corp 画像信号符号化方法及び画像信号符号化装置
KR960010196B1 (ko) 1993-06-04 1996-07-26 배순훈 인간의 시각특성을 이용한 디씨(dc) 변환계수 양자화기
US5880775A (en) * 1993-08-16 1999-03-09 Videofaxx, Inc. Method and apparatus for detecting changes in a video display
GB2281465B (en) 1993-08-27 1997-06-04 Sony Uk Ltd Image data compression
US5509089A (en) 1993-09-09 1996-04-16 Intel Corporation Method and system for encoding images using temporal filtering
US5724097A (en) * 1993-10-18 1998-03-03 Mitsubishi Denki Kabushiki Kaisha Adaptive quantization of video based on edge detection
US6104751A (en) 1993-10-29 2000-08-15 Sgs-Thomson Microelectronics S.A. Apparatus and method for decompressing high definition pictures
BE1007807A3 (nl) * 1993-11-30 1995-10-24 Philips Electronics Nv Inrichting voor het coderen van een videosignaal.
US5828786A (en) 1993-12-02 1998-10-27 General Instrument Corporation Analyzer and methods for detecting and processing video data types in a video data stream
JP3224465B2 (ja) 1993-12-22 2001-10-29 シャープ株式会社 画像符号化装置
US5537440A (en) 1994-01-07 1996-07-16 Motorola, Inc. Efficient transcoding device and method
US5587708A (en) 1994-01-19 1996-12-24 Industrial Technology Research Institute Division technique unified quantizer-dequantizer
US5592226A (en) 1994-01-26 1997-01-07 Btg Usa Inc. Method and apparatus for video data compression using temporally adaptive motion interpolation
JP3197420B2 (ja) 1994-01-31 2001-08-13 三菱電機株式会社 画像符号化装置
JPH07250327A (ja) 1994-03-08 1995-09-26 Matsushita Electric Ind Co Ltd 画像符号化方法
US5654760A (en) 1994-03-30 1997-08-05 Sony Corporation Selection of quantization step size in accordance with predicted quantization noise
US5649083A (en) 1994-04-15 1997-07-15 Hewlett-Packard Company System and method for dithering and quantizing image data to optimize visual quality of a color recovered image
CN1127562A (zh) 1994-04-22 1996-07-24 索尼公司 视频信号编码方法及设备和视频信号译码设备
KR0148154B1 (ko) 1994-06-15 1998-09-15 김광호 움직임크기에 따른 동영상데이타의 부호화방법 및 장치
JP3954656B2 (ja) * 1994-09-29 2007-08-08 ソニー株式会社 画像符号化装置及び方法
US5604856A (en) 1994-10-13 1997-02-18 Microsoft Corporation Motion compensated noise reduction method and system for computer generated images
US5802213A (en) 1994-10-18 1998-09-01 Intel Corporation Encoding video signals using local quantization levels
US6026190A (en) 1994-10-31 2000-02-15 Intel Corporation Image signal encoding with variable low-pass filter
US5539469A (en) 1994-12-30 1996-07-23 Daewoo Electronics Co., Ltd. Apparatus for determining motion vectors through the use of an adaptive median filtering technique
JP2738325B2 (ja) 1995-01-24 1998-04-08 日本電気株式会社 動き補償フレーム間予測装置
US5724456A (en) * 1995-03-31 1998-03-03 Polaroid Corporation Brightness adjustment of images using digital scene analysis
US5623424A (en) * 1995-05-08 1997-04-22 Kabushiki Kaisha Toshiba Rate-controlled digital video editing method and system which controls bit allocation of a video encoder by varying quantization levels
US5781788A (en) 1995-05-08 1998-07-14 Avc Technology, Inc. Full duplex single clip video codec
US5835149A (en) 1995-06-06 1998-11-10 Intel Corporation Bit allocation in a coded video sequence
JPH08336139A (ja) 1995-06-08 1996-12-17 Casio Comput Co Ltd 画像データ処理装置および量子化方法
US5926209A (en) 1995-07-14 1999-07-20 Sensormatic Electronics Corporation Video camera apparatus with compression system responsive to video camera adjustment
US5793371A (en) * 1995-08-04 1998-08-11 Sun Microsystems, Inc. Method and apparatus for geometric compression of three-dimensional graphics data
KR100304660B1 (ko) * 1995-09-22 2001-11-22 윤종용 누적에러처리를통한비디오신호부호화방법및부호화기
US5970173A (en) 1995-10-05 1999-10-19 Microsoft Corporation Image compression and affine transformation for image motion compensation
CA2187044C (en) 1995-10-06 2003-07-01 Vishal Markandey Method to reduce perceptual contouring in display systems
US5835495A (en) 1995-10-11 1998-11-10 Microsoft Corporation System and method for scaleable streamed audio transmission over a network
US5819035A (en) 1995-10-20 1998-10-06 Matsushita Electric Industrial Co., Ltd. Post-filter for removing ringing artifacts of DCT coding
US6160846A (en) 1995-10-25 2000-12-12 Sarnoff Corporation Apparatus and method for optimizing the rate control in a coding system
US6571019B1 (en) 1995-10-26 2003-05-27 Hyundai Curitel, Inc Apparatus and method of encoding/decoding a coded block pattern
US5926791A (en) 1995-10-26 1999-07-20 Sony Corporation Recursively splitting the low-frequency band with successively fewer filter taps in methods and apparatuses for sub-band encoding, decoding, and encoding and decoding
WO1997021302A1 (en) 1995-12-08 1997-06-12 Trustees Of Dartmouth College Fast lossy internet image transmission apparatus and methods
US5761088A (en) 1995-12-18 1998-06-02 Philips Electronics North America Corporation Method and apparatus for channel identification using incomplete or noisy information
US5878166A (en) * 1995-12-26 1999-03-02 C-Cube Microsystems Field frame macroblock encoding decision
JP3067628B2 (ja) 1996-01-19 2000-07-17 日本電気株式会社 画像符号化装置
US5799113A (en) 1996-01-19 1998-08-25 Microsoft Corporation Method for expanding contracted video images
US5835145A (en) 1996-01-19 1998-11-10 Lsi Logic Corporation Conversion system using programmable tables for compressing transform coefficients
US5787203A (en) 1996-01-19 1998-07-28 Microsoft Corporation Method and system for filtering compressed video images
US5731837A (en) * 1996-01-25 1998-03-24 Thomson Multimedia, S.A. Quantization circuitry as for video signal compression systems
US6957350B1 (en) * 1996-01-30 2005-10-18 Dolby Laboratories Licensing Corporation Encrypted and watermarked temporal and resolution layering in advanced television
JP3521596B2 (ja) 1996-01-30 2004-04-19 ソニー株式会社 信号符号化方法
US5682152A (en) * 1996-03-19 1997-10-28 Johnson-Grace Company Data compression using adaptive bit allocation and hybrid lossless entropy encoding
US5786856A (en) 1996-03-19 1998-07-28 International Business Machines Method for adaptive quantization by multiplication of luminance pixel blocks by a modified, frequency ordered hadamard matrix
US5764814A (en) 1996-03-22 1998-06-09 Microsoft Corporation Representation and encoding of general arbitrary shapes
US5764803A (en) 1996-04-03 1998-06-09 Lucent Technologies Inc. Motion-adaptive modelling of scene content for very low bit rate model-assisted coding of video sequences
US5850482A (en) 1996-04-17 1998-12-15 Mcdonnell Douglas Corporation Error resilient method and apparatus for entropy coding
US5739861A (en) * 1996-05-06 1998-04-14 Music; John D. Differential order video encoding system
US5815097A (en) 1996-05-23 1998-09-29 Ricoh Co. Ltd. Method and apparatus for spatially embedded coding
CN1183769C (zh) 1996-05-28 2005-01-05 松下电器产业株式会社 图像预测编码/解码装置和方法以及记录媒体
US5809178A (en) 1996-06-11 1998-09-15 Apple Computer, Inc. Elimination of visible quantizing artifacts in a digital image utilizing a critical noise/quantizing factor
US6865291B1 (en) * 1996-06-24 2005-03-08 Andrew Michael Zador Method apparatus and system for compressing data that wavelet decomposes by color plane and then divides by magnitude range non-dc terms between a scalar quantizer and a vector quantizer
CA2208950A1 (en) 1996-07-03 1998-01-03 Xuemin Chen Rate control for stereoscopic digital video encoding
KR100242637B1 (ko) * 1996-07-06 2000-02-01 윤종용 동보상된 영상의 블록화효과 및 링잉노이즈 감소를 위한 루프필터링방법
WO1998009436A1 (en) * 1996-08-30 1998-03-05 Sony Corporation Device, method, and medium for recording still picture and animation
FR2753330B1 (fr) 1996-09-06 1998-11-27 Thomson Multimedia Sa Procede de quantification pour codage video
US6348945B1 (en) * 1996-09-06 2002-02-19 Sony Corporation Method and device for encoding data
KR100297830B1 (ko) 1996-11-09 2001-08-07 윤종용 영상단위별 비트발생량 조절 장치 및 방법
US6233017B1 (en) * 1996-09-16 2001-05-15 Microsoft Corporation Multimedia compression system with adaptive block sizes
GB2317525B (en) * 1996-09-20 2000-11-08 Nokia Mobile Phones Ltd A video coding system
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
JP3934712B2 (ja) 1996-09-27 2007-06-20 日本ビクター株式会社 映像信号符号化方法及び装置
KR100303685B1 (ko) * 1996-09-30 2001-09-24 송문섭 영상 예측부호화 장치 및 그 방법
GB2318472B (en) 1996-10-09 2000-11-15 Sony Uk Ltd Processing encoded signals
KR100198788B1 (ko) * 1996-12-09 1999-06-15 정선종 차동 펄스 부호 변조기를 포함한 양자화/역양자화 회로
JP4032446B2 (ja) 1996-12-12 2008-01-16 ソニー株式会社 映像データ圧縮装置およびその方法
KR100355324B1 (ko) 1996-12-12 2002-11-18 마쯔시다덴기산교 가부시키가이샤 화상부호화장치및화상복호화장치
JPH10174103A (ja) * 1996-12-13 1998-06-26 Matsushita Electric Ind Co Ltd 画像符号化装置、符号化画像記録媒体、画像復号化装置、画像符号化方法、および符号化画像伝送方法
US6243497B1 (en) 1997-02-12 2001-06-05 Sarnoff Corporation Apparatus and method for optimizing the rate control in a coding system
US5969764A (en) 1997-02-14 1999-10-19 Mitsubishi Electric Information Technology Center America, Inc. Adaptive video coding method
US6347116B1 (en) * 1997-02-14 2002-02-12 At&T Corp. Non-linear quantizer for video coding
DE69838639T2 (de) 1997-02-14 2008-08-28 Nippon Telegraph And Telephone Corp. Prädiktives kodierungs- und dekodierungsverfahren für dynamische bilder
US6373894B1 (en) * 1997-02-18 2002-04-16 Sarnoff Corporation Method and apparatus for recovering quantized coefficients
US6118817A (en) 1997-03-14 2000-09-12 Microsoft Corporation Digital video signal encoder and encoding method having adjustable quantization
US6115420A (en) 1997-03-14 2000-09-05 Microsoft Corporation Digital video signal encoder and encoding method
US5844613A (en) 1997-03-17 1998-12-01 Microsoft Corporation Global motion estimator for motion video signal encoding
US6633611B2 (en) * 1997-04-24 2003-10-14 Mitsubishi Denki Kabushiki Kaisha Method and apparatus for region-based moving image encoding and decoding
US6058215A (en) 1997-04-30 2000-05-02 Ricoh Company, Ltd. Reversible DCT for lossless-lossy compression
US5959693A (en) 1997-05-07 1999-09-28 General Instrument Corporation Pixel adaptive noise reduction filter for digital video
US6088392A (en) 1997-05-30 2000-07-11 Lucent Technologies Inc. Bit rate coder for differential quantization
JP3617253B2 (ja) 1997-06-03 2005-02-02 富士ゼロックス株式会社 画像符号化装置および方法
FI107496B (fi) 1997-07-18 2001-08-15 Nokia Mobile Phones Ltd Kuvan kompressointi
JPH1141610A (ja) 1997-07-24 1999-02-12 Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> 可変速度符号化制御方法及び装置
US6281942B1 (en) 1997-08-11 2001-08-28 Microsoft Corporation Spatial and temporal filtering mechanism for digital motion video signals
KR100244290B1 (ko) 1997-09-09 2000-02-01 구자홍 저속 전송에서의 동영상을 위한 디블록킹 필터링 방법
US6091777A (en) 1997-09-18 2000-07-18 Cubic Video Technologies, Inc. Continuously adaptive digital video compression system and method for a web streamer
AU1062999A (en) * 1997-09-29 1999-04-23 Rockwell Semiconductor Systems, Inc. System and method for compressing images using multi-threshold wavelet coding
US6295379B1 (en) 1997-09-29 2001-09-25 Intel Corporation DPCM image compression with plural quantization table levels
KR100511693B1 (ko) * 1997-10-23 2005-09-02 미쓰비시덴키 가부시키가이샤 화상 복호화 장치
US6493385B1 (en) 1997-10-23 2002-12-10 Mitsubishi Denki Kabushiki Kaisha Image encoding method, image encoder, image decoding method, and image decoder
JP4531871B2 (ja) 1997-10-30 2010-08-25 富士通セミコンダクター株式会社 画像情報処理装置及び符号装置
US6731811B1 (en) 1997-12-19 2004-05-04 Voicecraft, Inc. Scalable predictive coding method and apparatus
US6873368B1 (en) 1997-12-23 2005-03-29 Thomson Licensing Sa. Low noise encoding and decoding method
KR100243430B1 (ko) 1997-12-31 2000-02-01 구자홍 적응형 양자화 제어방법
US6275527B1 (en) * 1998-01-14 2001-08-14 Conexant Systems, Inc. Pre-quantization in motion compensated video coding
US6654417B1 (en) 1998-01-26 2003-11-25 Stmicroelectronics Asia Pacific Pte. Ltd. One-pass variable bit rate moving pictures encoding
CA2260578C (en) 1998-01-27 2003-01-14 At&T Corp. Method and apparatus for encoding video shape and texture information
JP3462066B2 (ja) 1998-01-29 2003-11-05 株式会社東芝 Ａｄｐｃｍ圧縮装置、ａｄｐｃｍ伸長装置及びａｄｐｃｍ圧縮伸長装置
US6360017B1 (en) * 1998-03-05 2002-03-19 Lucent Technologies Inc. Perceptual-based spatio-temporal segmentation for motion estimation
US6249614B1 (en) 1998-03-06 2001-06-19 Alaris, Inc. Video compression and decompression using dynamic quantization and/or encoding
KR100281463B1 (ko) 1998-03-14 2001-02-01 전주범 물체 기반 부호화 시스템의 보조 정보 부호화 장치
TW501022B (en) 1998-03-16 2002-09-01 Mitsubishi Electric Corp Moving picture coding system
US6278735B1 (en) 1998-03-19 2001-08-21 International Business Machines Corporation Real-time single pass variable bit rate control strategy and encoder
US6125147A (en) 1998-05-07 2000-09-26 Motorola, Inc. Method and apparatus for reducing breathing artifacts in compressed video
US6115689A (en) 1998-05-27 2000-09-05 Microsoft Corporation Scalable audio coder and decoder
US6285774B1 (en) 1998-06-08 2001-09-04 Digital Video Express, L.P. System and methodology for tracing to a source of unauthorized copying of prerecorded proprietary material, such as movies
US7313318B2 (en) * 1998-06-17 2007-12-25 Victor Company Of Japan, Limited Video signal encoding and recording apparatus with variable transmission rate
US6212232B1 (en) * 1998-06-18 2001-04-03 Compaq Computer Corporation Rate control and bit allocation for low bit rate video communication applications
JP2000013794A (ja) 1998-06-23 2000-01-14 Mitsubishi Electric Corp 動画像符号化装置、動画像符号化方法、動画像復号装置、および動画像復号方法
US6411651B1 (en) 1998-06-26 2002-06-25 Compaq Information Technologies Group, L.P. Method and system for distributed video compression in personal computer architecture
US6275614B1 (en) 1998-06-26 2001-08-14 Sarnoff Corporation Method and apparatus for block classification and adaptive bit allocation
US20020001412A1 (en) 1998-07-21 2002-01-03 Hewlett-Packard Company System for variable quantization in jpeg for compound documents
AU717480B2 (en) 1998-08-01 2000-03-30 Korea Advanced Institute Of Science And Technology Loop-filtering method for image data and apparatus therefor
US6389171B1 (en) 1998-08-14 2002-05-14 Apple Computer, Inc. Method and apparatus for a digital video cassette (DVC) decode system
US6219838B1 (en) 1998-08-24 2001-04-17 Sharewave, Inc. Dithering logic for the display of video information
KR100281967B1 (ko) 1998-08-31 2001-02-15 전주범 공간 상관성을 이용한 영상 부호화 장치 및 그 방법
US6380985B1 (en) 1998-09-14 2002-04-30 Webtv Networks, Inc. Resizing and anti-flicker filtering in reduced-size video images
US6256423B1 (en) 1998-09-18 2001-07-03 Sarnoff Corporation Intra-frame quantizer selection for video compression
US6546049B1 (en) * 1998-10-05 2003-04-08 Sarnoff Corporation Parameterized quantization matrix adaptation for video encoding
US6256422B1 (en) 1998-11-04 2001-07-03 International Business Machines Corporation Transform-domain correction of real-domain errors
US6393155B1 (en) 1998-11-04 2002-05-21 International Business Machines Corporation Error reduction in transformed digital data
AU743246B2 (en) 1998-11-04 2002-01-24 Mitsubishi Denki Kabushiki Kaisha Image decoder and image encoder
US6584154B1 (en) 1998-11-26 2003-06-24 Oki Electric Industry Co., Ltd. Moving-picture coding and decoding method and apparatus with reduced computational cost
US6418166B1 (en) 1998-11-30 2002-07-09 Microsoft Corporation Motion estimation and block matching pattern
US6983018B1 (en) * 1998-11-30 2006-01-03 Microsoft Corporation Efficient motion vector coding for video compression
US6223162B1 (en) * 1998-12-14 2001-04-24 Microsoft Corporation Multi-level run length coding for frequency-domain audio coding
US6473534B1 (en) 1999-01-06 2002-10-29 Hewlett-Packard Company Multiplier-free implementation of DCT used in image and video processing and compression
US6760482B1 (en) 1999-02-19 2004-07-06 Unisearch Limited Method for visual optimisation of embedded block codes to exploit visual masking phenomena
US6473409B1 (en) 1999-02-26 2002-10-29 Microsoft Corp. Adaptive filtering system and method for adaptively canceling echoes and reducing noise in digital signals
CA2280662A1 (en) 1999-05-21 2000-11-21 Joe Toth Media server with multi-dimensional scalable data compression
US6370502B1 (en) * 1999-05-27 2002-04-09 America Online, Inc. Method and system for reduction of quantization-induced block-discontinuities and general purpose audio codec
FR2794563B1 (fr) 1999-06-04 2002-08-16 Thomson Multimedia Sa Procede d'adressage de panneau d'affichage au plasma
US6625215B1 (en) 1999-06-07 2003-09-23 Lucent Technologies Inc. Methods and apparatus for context-based inter/intra coding mode selection
FI111764B (fi) 1999-06-10 2003-09-15 Nokia Corp Menetelmä ja järjestely kuvatiedon käsittelemiseksi
JP2001008215A (ja) 1999-06-24 2001-01-12 Victor Co Of Japan Ltd 動画像符号化装置及びその方法
US6490319B1 (en) 1999-06-22 2002-12-03 Intel Corporation Region of interest video coding
JP2001016594A (ja) 1999-06-29 2001-01-19 Hitachi Ltd 動画像の動き補償方法
US6263022B1 (en) 1999-07-06 2001-07-17 Philips Electronics North America Corp. System and method for fine granular scalable video with selective quality enhancement
WO2001006794A1 (en) * 1999-07-20 2001-01-25 Koninklijke Philips Electronics N.V. Encoding method for the compression of a video sequence
US6408026B1 (en) 1999-08-06 2002-06-18 Sony Corporation Deadzone quantization method and apparatus for image compression
FI107495B (fi) * 1999-08-13 2001-08-15 Nokia Multimedia Network Termi Menetelmä ja järjestely koodatun digitaalisen kuvabittivirran volyymin tai tahdin pienentämiseksi
JP2001136535A (ja) 1999-08-25 2001-05-18 Fuji Xerox Co Ltd 画像符号化装置および量子化特性決定装置
US6788740B1 (en) 1999-10-01 2004-09-07 Koninklijke Philips Electronics N.V. System and method for encoding and decoding enhancement layer data using base layer quantization data
JP4562051B2 (ja) 1999-11-30 2010-10-13 独立行政法人産業技術総合研究所 損耗センサ付き切削工具の信号処理装置および信号処理方法
US6693645B2 (en) * 1999-12-01 2004-02-17 Ivast, Inc. Optimized BIFS encoder
US6765962B1 (en) 1999-12-02 2004-07-20 Sarnoff Corporation Adaptive selection of quantization scales for video encoding
US6456744B1 (en) 1999-12-30 2002-09-24 Quikcat.Com, Inc. Method and apparatus for video compression using sequential frame cellular automata transforms
US6963609B2 (en) 2000-01-12 2005-11-08 Koninklijke Philips Electronics N.V. Image data compression
US6738423B1 (en) 2000-01-21 2004-05-18 Nokia Mobile Phones Ltd. Method for encoding and decoding video information, a motion compensated video encoder and a corresponding decoder
FI116819B (fi) 2000-01-21 2006-02-28 Nokia Corp Menetelmä kuvien lähettämiseksi ja kuvakooderi
US6600836B1 (en) 2000-01-28 2003-07-29 Qualcomm, Incorporated Quality based image compression
JP2001245303A (ja) 2000-02-29 2001-09-07 Toshiba Corp 動画像符号化装置および動画像符号化方法
US7035473B1 (en) 2000-03-01 2006-04-25 Sharp Laboratories Of America, Inc. Distortion-adaptive visual frequency weighting
JP4254017B2 (ja) * 2000-03-10 2009-04-15 ソニー株式会社 画像符号化装置及び方法
CN1366778A (zh) 2000-04-27 2002-08-28 皇家菲利浦电子有限公司 视频压缩
US7289154B2 (en) 2000-05-10 2007-10-30 Eastman Kodak Company Digital image processing method and apparatus for brightness adjustment of digital images
US6876703B2 (en) * 2000-05-11 2005-04-05 Ub Video Inc. Method and apparatus for video coding
US6747660B1 (en) 2000-05-12 2004-06-08 Microsoft Corporation Method and system for accelerating noise
US6873654B1 (en) * 2000-05-16 2005-03-29 Redrock Semiconductor, Inc Method and system for predictive control for live streaming video/audio media
JP2001358948A (ja) 2000-06-15 2001-12-26 Canon Inc 画像処理方法及び装置
US7023922B1 (en) 2000-06-21 2006-04-04 Microsoft Corporation Video coding system and method using 3-D discrete wavelet transform and entropy coding with motion information
US6593925B1 (en) 2000-06-22 2003-07-15 Microsoft Corporation Parameterized animation compression methods and arrangements
US20020021756A1 (en) * 2000-07-11 2002-02-21 Mediaflow, Llc. Video compression using adaptive selection of groups of frames, adaptive bit allocation, and adaptive replenishment
AU2001273510A1 (en) 2000-07-17 2002-01-30 Trustees Of Boston University Generalized lapped biorthogonal transform embedded inverse discrete cosine transform and low bit rate video sequence coding artifact removal
JP4256574B2 (ja) 2000-08-04 2009-04-22 富士通株式会社 画像信号符号化方法および画像信号符号化装置
JP3825615B2 (ja) 2000-08-11 2006-09-27 株式会社東芝 動画像符号化装置および動画像符号化方法およびプログラムを記録した媒体
JP3561485B2 (ja) 2000-08-18 2004-09-02 株式会社メディアグルー 符号化信号分離・合成装置、差分符号化信号生成装置、符号化信号分離・合成方法、差分符号化信号生成方法、符号化信号分離・合成プログラムを記録した媒体および差分符号化信号生成プログラムを記録した媒体
US6678422B1 (en) * 2000-08-30 2004-01-13 National Semiconductor Corporation Method and apparatus for image data compression with low memory requirement
US6834080B1 (en) * 2000-09-05 2004-12-21 Kabushiki Kaisha Toshiba Video encoding method and video encoding apparatus
US6748020B1 (en) 2000-10-25 2004-06-08 General Instrument Corporation Transcoder-multiplexer (transmux) software architecture
KR100355829B1 (ko) 2000-12-13 2002-10-19 엘지전자 주식회사 영상의 공간적 유사성을 이용한 ｄｐｃｍ 영상 부호화 장치
US7058127B2 (en) 2000-12-27 2006-06-06 International Business Machines Corporation Method and system for video transcoding
WO2002054777A1 (en) 2000-12-28 2002-07-11 Koninklijke Philips Electronics N.V. Mpeg-2 down-sampled video generation
US7072525B1 (en) 2001-02-16 2006-07-04 Yesvideo, Inc. Adaptive filtering of visual image using auxiliary image information
US6757429B2 (en) * 2001-02-21 2004-06-29 Boly Media Communications Inc. Method of compressing digital images
US8374237B2 (en) 2001-03-02 2013-02-12 Dolby Laboratories Licensing Corporation High precision encoding and decoding of video images
FR2822284B1 (fr) 2001-03-13 2004-01-02 Thomson Multimedia Sa Procede d'affichage d'images video sur panneau d'affichage a plasma et panneaux d'affichage a plasma correspondant
US6832005B2 (en) * 2001-03-23 2004-12-14 Microsoft Corporation Adaptive encoding and decoding of bi-level images
US6831947B2 (en) 2001-03-23 2004-12-14 Sharp Laboratories Of America, Inc. Adaptive quantization based on bit rate prediction and prediction error energy
WO2002080575A1 (en) 2001-03-29 2002-10-10 Sony Corporation Image processing apparatus, image processing method, image processing program, and recording medium
US6687294B2 (en) * 2001-04-27 2004-02-03 Koninklijke Philips Electronics N.V. Distortion quantizer model for video encoding
US7206453B2 (en) 2001-05-03 2007-04-17 Microsoft Corporation Dynamic filtering for lossy compression
US6882753B2 (en) * 2001-06-04 2005-04-19 Silicon Integrated Systems Corp. Adaptive quantization using code length in image compression
US6909745B1 (en) 2001-06-05 2005-06-21 At&T Corp. Content adaptive video encoder
US6704718B2 (en) * 2001-06-05 2004-03-09 Microsoft Corporation System and method for trainable nonlinear prediction of transform coefficients in data compression
US20030189980A1 (en) 2001-07-02 2003-10-09 Moonlight Cordless Ltd. Method and apparatus for motion estimation between video frames
KR100452317B1 (ko) * 2001-07-11 2004-10-12 삼성전자주식회사 포토리소그래피 공정시스템 및 그 방법
US6975680B2 (en) 2001-07-12 2005-12-13 Dolby Laboratories, Inc. Macroblock mode decision biasing for video compression systems
US20030112863A1 (en) * 2001-07-12 2003-06-19 Demos Gary A. Method and system for improving compressed image chroma information
US7042941B1 (en) 2001-07-17 2006-05-09 Vixs, Inc. Method and apparatus for controlling amount of quantization processing in an encoder
US7079692B2 (en) * 2001-07-24 2006-07-18 Koninklijke Philips Electronics N.V. Reduced complexity video decoding by reducing the IDCT computation in B-frames
US7801215B2 (en) 2001-07-24 2010-09-21 Sasken Communication Technologies Limited Motion estimation technique for digital video encoding applications
US6987889B1 (en) * 2001-08-10 2006-01-17 Polycom, Inc. System and method for dynamic perceptual coding of macroblocks in a video frame
US7110455B2 (en) 2001-08-14 2006-09-19 General Instrument Corporation Noise reduction pre-processor for digital video using previously generated motion vectors and adaptive spatial filtering
JP4392782B2 (ja) 2001-08-21 2010-01-06 Ｋｄｄｉ株式会社 低レート映像符号化における量子化制御方法
US6891889B2 (en) 2001-09-05 2005-05-10 Intel Corporation Signal to noise ratio optimization for video compression bit-rate control
US7440504B2 (en) 2001-09-24 2008-10-21 Broadcom Corporation Method and apparatus for performing deblocking filtering with interlace capability
US6977659B2 (en) 2001-10-11 2005-12-20 At & T Corp. Texture replacement in video sequences and images
US6992725B2 (en) 2001-10-22 2006-01-31 Nec Electronics America, Inc. Video data de-interlacing using perceptually-tuned interpolation scheme
US7107584B2 (en) 2001-10-23 2006-09-12 Microsoft Corporation Data alignment between native and non-native shared data structures
US6810083B2 (en) 2001-11-16 2004-10-26 Koninklijke Philips Electronics N.V. Method and system for estimating objective quality of compressed video data
KR100643453B1 (ko) 2001-11-17 2006-11-10 엘지전자 주식회사 오브젝트 기반 비트율 제어방법
US6993200B2 (en) 2001-11-20 2006-01-31 Sony Corporation System and method for effectively rendering high dynamic range images
CA2435757C (en) * 2001-11-29 2013-03-19 Matsushita Electric Industrial Co., Ltd. Video coding distortion removal method and apparatus using a filter
US7295609B2 (en) * 2001-11-30 2007-11-13 Sony Corporation Method and apparatus for coding image information, method and apparatus for decoding image information, method and apparatus for coding and decoding image information, and system of coding and transmitting image information
JP4254147B2 (ja) 2001-11-30 2009-04-15 ソニー株式会社 画像情報符号化方法及び装置、並びにプログラム及び記録媒体
CN101448162B (zh) 2001-12-17 2013-01-02 微软公司 处理视频图像的方法
WO2003053066A1 (en) 2001-12-17 2003-06-26 Microsoft Corporation Skip macroblock coding
US6763068B2 (en) 2001-12-28 2004-07-13 Nokia Corporation Method and apparatus for selecting macroblock quantization parameters in a video encoder
WO2003056839A1 (en) 2001-12-31 2003-07-10 Stmicroelectronics Asia Pacific Pte Ltd Video encoding
US6985529B1 (en) * 2002-01-07 2006-01-10 Apple Computer, Inc. Generation and use of masks in MPEG video encoding to indicate non-zero entries in transformed macroblocks
US20030128754A1 (en) 2002-01-09 2003-07-10 Hiroshi Akimoto Motion estimation method for control on the basis of scene analysis in video compression systems
US6647152B2 (en) 2002-01-25 2003-11-11 Thomson Licensing S.A. Method and system for contouring reduction
US20050105889A1 (en) 2002-03-22 2005-05-19 Conklin Gregory J. Video picture compression artifacts reduction via filtering and dithering
US7430303B2 (en) 2002-03-29 2008-09-30 Lockheed Martin Corporation Target detection method and system
US7116831B2 (en) 2002-04-10 2006-10-03 Microsoft Corporation Chrominance motion vector rounding
RU2322770C2 (ru) * 2002-04-23 2008-04-20 Нокиа Корпорейшн Способ и устройство для указания параметров квантователя в системе видеокодирования
WO2003091850A2 (en) 2002-04-26 2003-11-06 The Trustees Of Columbia University In The City Of New York Method and system for optimal video transcoding based on utility function descriptors
US7242713B2 (en) 2002-05-02 2007-07-10 Microsoft Corporation 2-D transforms for image and video coding
US7609767B2 (en) 2002-05-03 2009-10-27 Microsoft Corporation Signaling for fading compensation
US20030215011A1 (en) 2002-05-17 2003-11-20 General Instrument Corporation Method and apparatus for transcoding compressed video bitstreams
US7145948B2 (en) 2002-05-29 2006-12-05 Koninklijke Philips Electronics N.V. Entropy constrained scalar quantizer for a Laplace-Markov source
JP2004023288A (ja) 2002-06-13 2004-01-22 Kddi R & D Laboratories Inc 動画像符号化のための前処理方式
US6961376B2 (en) 2002-06-25 2005-11-01 General Instrument Corporation Methods and apparatus for rate control during dual pass encoding
US7280700B2 (en) 2002-07-05 2007-10-09 Microsoft Corporation Optimization techniques for data compression
US7599579B2 (en) * 2002-07-11 2009-10-06 Ge Medical Systems Global Technology Company, Llc Interpolated image filtering method and apparatus
JP2004056249A (ja) * 2002-07-17 2004-02-19 Sony Corp 符号化装置および方法、復号装置および方法、記録媒体、並びにプログラム
US6947045B1 (en) 2002-07-19 2005-09-20 At&T Corporation Coding of animated 3-D wireframe models for internet streaming applications: methods, systems and program products
US6975773B1 (en) 2002-07-30 2005-12-13 Qualcomm, Incorporated Parameter selection in data compression and decompression
US6891548B2 (en) * 2002-08-23 2005-05-10 Hewlett-Packard Development Company, L.P. System and method for calculating a texture-mapping gradient
US20060256867A1 (en) 2002-09-06 2006-11-16 Turaga Deepak S Content-adaptive multiple description motion compensation for improved efficiency and error resilience
US6795584B2 (en) 2002-10-03 2004-09-21 Nokia Corporation Context-based adaptive variable length coding for adaptive block transforms
US6807317B2 (en) 2002-10-25 2004-10-19 Motorola, Inc. Method and decoder system for reducing quantization effects of a decoded image
US7139437B2 (en) 2002-11-12 2006-11-21 Eastman Kodak Company Method and system for removing artifacts in compressed images
GB0228556D0 (en) * 2002-12-06 2003-01-15 British Telecomm Video quality measurement
US7099389B1 (en) 2002-12-10 2006-08-29 Tut Systems, Inc. Rate control with picture-based lookahead window
US8054880B2 (en) 2004-12-10 2011-11-08 Tut Systems, Inc. Parallel rate control for digital video encoder with multi-processor architecture and picture-based look-ahead window
JP4214771B2 (ja) 2002-12-12 2009-01-28 ソニー株式会社 画像処理装置およびその方法と符号化装置
KR20040058929A (ko) 2002-12-27 2004-07-05 삼성전자주식회사 Ｄｔｃ 기반의 개선된 동영상 부호화 방법 및 그 장치
KR100584552B1 (ko) 2003-01-14 2006-05-30 삼성전자주식회사 동영상 부호화 및 복호화 방법과 그 장치
US7212571B2 (en) 2003-01-31 2007-05-01 Seiko Epson Corporation Method and apparatus for DCT domain filtering for block based encoding
EP1445958A1 (en) 2003-02-05 2004-08-11 STMicroelectronics S.r.l. Quantization method and system, for instance for video MPEG applications, and computer program product therefor
KR100539923B1 (ko) 2003-02-10 2005-12-28 삼성전자주식회사 화상통화시 화자의 영상을 구분하여 차등적 부호화할 수있는 비디오 엔코더 및 이를 이용한 비디오신호의 압축방법
JP3984178B2 (ja) 2003-02-13 2007-10-03 日本電信電話株式会社 映像符号化方法、映像符号化装置、映像符号化プログラム及びそのプログラムを記録した記録媒体
US7227587B2 (en) 2003-03-05 2007-06-05 Broadcom Corporation System and method for three dimensional comb filtering
KR100977713B1 (ko) 2003-03-15 2010-08-24 삼성전자주식회사 영상신호의 글자 인식을 위한 전처리 장치 및 방법
SG140441A1 (en) 2003-03-17 2008-03-28 St Microelectronics Asia Decoder and method of decoding using pseudo two pass decoding and one pass encoding
KR20060105409A (ko) 2005-04-01 2006-10-11 엘지전자 주식회사 영상 신호의 스케일러블 인코딩 및 디코딩 방법
EP1465349A1 (en) 2003-03-31 2004-10-06 Interuniversitair Microelektronica Centrum Vzw Embedded multiple description scalar quantizers for progressive image transmission
CN1784904A (zh) 2003-05-06 2006-06-07 皇家飞利浦电子股份有限公司 使用基于块的自适应扫描顺序编码视频信息
GB2401502B (en) 2003-05-07 2007-02-14 British Broadcasting Corp Data processing
WO2005004335A2 (en) * 2003-06-25 2005-01-13 Georgia Tech Research Corporation Cauchy-distribution based coding system and method
US7512180B2 (en) 2003-06-25 2009-03-31 Microsoft Corporation Hierarchical data compression system and method for coding video data
US7200277B2 (en) * 2003-07-01 2007-04-03 Eastman Kodak Company Method for transcoding a JPEG2000 compressed image
US7194031B2 (en) * 2003-07-09 2007-03-20 Silicon Integrated Systems Corp. Rate control method with region of interesting support
US7426308B2 (en) * 2003-07-18 2008-09-16 Microsoft Corporation Intraframe and interframe interlace coding and decoding
US7738554B2 (en) * 2003-07-18 2010-06-15 Microsoft Corporation DC coefficient signaling at small quantization step sizes
US7343291B2 (en) * 2003-07-18 2008-03-11 Microsoft Corporation Multi-pass variable bitrate media encoding
US7602851B2 (en) * 2003-07-18 2009-10-13 Microsoft Corporation Intelligent differential quantization of video coding
US7609763B2 (en) * 2003-07-18 2009-10-27 Microsoft Corporation Advanced bi-directional predictive coding of video frames
JP4388771B2 (ja) * 2003-07-18 2009-12-24 三菱電機株式会社 動画像復号装置、および動画像復号方法
US8218624B2 (en) 2003-07-18 2012-07-10 Microsoft Corporation Fractional quantization step sizes for high bit rates
US7383180B2 (en) * 2003-07-18 2008-06-03 Microsoft Corporation Constant bitrate media encoding techniques
US20050013498A1 (en) * 2003-07-18 2005-01-20 Microsoft Corporation Coding of motion vector information
KR100520298B1 (ko) 2003-07-26 2005-10-13 삼성전자주식회사 디더링 방법 및 디더링 장치
US20050024487A1 (en) 2003-07-31 2005-02-03 William Chen Video codec system with real-time complexity adaptation and region-of-interest coding
US7158668B2 (en) 2003-08-01 2007-01-02 Microsoft Corporation Image processing using linear light values and other image processing improvements
KR100505699B1 (ko) * 2003-08-12 2005-08-03 삼성전자주식회사 실시간 가변 비트율 제어로 화질을 개선시키는 비디오인코더의 인코딩율 제어기, 이를 구비한 비디오 데이터전송 시스템 및 그 방법
TWI232681B (en) 2003-08-27 2005-05-11 Mediatek Inc Method of transforming one video output format into another video output format without degrading display quality
US7609762B2 (en) 2003-09-07 2009-10-27 Microsoft Corporation Signaling for entry point frames with predicted first field
US7724827B2 (en) * 2003-09-07 2010-05-25 Microsoft Corporation Multi-layer run level encoding and decoding
US7924921B2 (en) 2003-09-07 2011-04-12 Microsoft Corporation Signaling coding and display options in entry point headers
JP5280003B2 (ja) * 2003-09-07 2013-09-04 マイクロソフト コーポレーション 映像コーデックにおけるスライス層
WO2005036886A1 (en) 2003-10-13 2005-04-21 Koninklijke Philips Electronics N.V. Two-pass video encoding
US20050084013A1 (en) * 2003-10-15 2005-04-21 Limin Wang Frequency coefficient scanning paths
US8223844B2 (en) 2003-11-14 2012-07-17 Intel Corporation High frequency emphasis in decoding of encoded signals
US20050105612A1 (en) 2003-11-14 2005-05-19 Sung Chih-Ta S. Digital video stream decoding method and apparatus
JP4063205B2 (ja) 2003-11-20 2008-03-19 セイコーエプソン株式会社 画像データ圧縮装置及びエンコーダ
EP1536647A1 (en) 2003-11-26 2005-06-01 STMicroelectronics Limited A video decoding device
CN100342728C (zh) 2003-11-28 2007-10-10 联发科技股份有限公司 控制视频信号编码比特流的量化程度的方法与相关装置
EP1692872A1 (en) 2003-12-03 2006-08-23 Koninklijke Philips Electronics N.V. System and method for improved scalability support in mpeg-2 systems
KR20050061762A (ko) 2003-12-18 2005-06-23 학교법인 대양학원 부호화 모드 결정방법, 움직임 추정방법 및 부호화 장치
US7391809B2 (en) 2003-12-30 2008-06-24 Microsoft Corporation Scalable video transcoding
US7471845B2 (en) 2004-01-06 2008-12-30 Sharp Laboratories Of America, Inc. De-ringing filter
WO2005065030A2 (en) 2004-01-08 2005-07-21 Videocodes, Inc. Video compression device and a method for compressing video
KR100556340B1 (ko) 2004-01-13 2006-03-03 (주)씨앤에스 테크놀로지 영상 부호화 장치
EP1665133A4 (en) 2004-01-20 2009-05-13 Panasonic Corp IMAGE ENCODING METHOD, IMAGE DECODING METHOD, IMAGE ENCODING APPARATUS, IMAGE DECODING APPARATUS, AND CORRESPONDING PROGRAM
US20050190836A1 (en) * 2004-01-30 2005-09-01 Jiuhuai Lu Process for maximizing the effectiveness of quantization matrices in video codec systems
US7492820B2 (en) 2004-02-06 2009-02-17 Apple Inc. Rate control for video coder employing adaptive linear regression bits modeling
EP1564997A1 (en) 2004-02-12 2005-08-17 Matsushita Electric Industrial Co., Ltd. Encoding and decoding of video images based on a quantization with an adaptive dead-zone size
EP1718080A4 (en) 2004-02-20 2011-01-12 Nec Corp BILDCODE PROCESS, DEVICE AND CONTROL PROGRAM THEREFOR
JP4273996B2 (ja) 2004-02-23 2009-06-03 ソニー株式会社 画像符号化装置及び方法、並びに画像復号装置及び方法
JP2005260467A (ja) 2004-03-10 2005-09-22 Konica Minolta Opto Inc 画像処理装置
US8503542B2 (en) 2004-03-18 2013-08-06 Sony Corporation Methods and apparatus to reduce blocking noise and contouring effect in motion compensated compressed video
US7689051B2 (en) 2004-04-15 2010-03-30 Microsoft Corporation Predictive lossless coding of images and video
JP4476104B2 (ja) 2004-04-22 2010-06-09 三洋電機株式会社 符号化回路
US7801383B2 (en) 2004-05-15 2010-09-21 Microsoft Corporation Embedded scalar quantizers with arbitrary dead-zone ratios
US20050259729A1 (en) 2004-05-21 2005-11-24 Shijun Sun Video coding with quality scalability
US20050276493A1 (en) 2004-06-01 2005-12-15 Jun Xin Selecting macroblock coding modes for video encoding
US20060018522A1 (en) * 2004-06-14 2006-01-26 Fujifilm Software(California), Inc. System and method applying image-based face recognition for online profile browsing
US20070230565A1 (en) 2004-06-18 2007-10-04 Tourapis Alexandros M Method and Apparatus for Video Encoding Optimization
CN102595131B (zh) 2004-06-18 2015-02-04 汤姆逊许可公司 用于对图像块的视频信号数据进行编码的编码器
CN100588257C (zh) 2004-06-23 2010-02-03 新加坡科技研究局 采用栅格运动估计和补偿的可扩展视频编码
JP4594688B2 (ja) * 2004-06-29 2010-12-08 オリンパス株式会社 画像符号化処理方法、画像復号化処理方法、動画圧縮処理方法、動画伸張処理方法、画像符号化処理プログラム、画像符号化装置、画像復号化装置、画像符号化／復号化システム、拡張画像圧縮伸張処理システム
FR2872973A1 (fr) * 2004-07-06 2006-01-13 Thomson Licensing Sa Procede ou dispositif de codage d'une sequence d'images sources
US7606427B2 (en) 2004-07-08 2009-10-20 Qualcomm Incorporated Efficient rate control techniques for video encoding
KR100678949B1 (ko) * 2004-07-15 2007-02-06 삼성전자주식회사 비디오 코딩 및 디코딩 방법, 비디오 인코더 및 디코더
RU2377737C2 (ru) 2004-07-20 2009-12-27 Квэлкомм Инкорпорейтед Способ и устройство для преобразования с повышением частоты кадров с помощью кодера (ea-fruc) для сжатия видеоизображения
US7474316B2 (en) * 2004-08-17 2009-01-06 Sharp Laboratories Of America, Inc. Bit-depth extension of digital displays via the use of models of the impulse response of the visual system
US20060056508A1 (en) * 2004-09-03 2006-03-16 Phillippe Lafon Video coding rate control
WO2006031737A2 (en) * 2004-09-14 2006-03-23 Gary Demos High quality wide-range multi-layer compression coding system
DE102004059993B4 (de) * 2004-10-15 2006-08-31 Fraunhofer-Gesellschaft zur Förderung der angewandten Forschung e.V. Vorrichtung und Verfahren zum Erzeugen einer codierten Videosequenz unter Verwendung einer Zwischen-Schicht-Bewegungsdaten-Prädiktion sowie Computerprogramm und computerlesbares Medium
KR100679022B1 (ko) 2004-10-18 2007-02-05 삼성전자주식회사 계층간 필터링을 이용한 비디오 코딩 및 디코딩방법과,비디오 인코더 및 디코더
US20060098733A1 (en) 2004-11-08 2006-05-11 Kabushiki Kaisha Toshiba Variable-length coding device and method of the same
JP2006140758A (ja) 2004-11-12 2006-06-01 Toshiba Corp 動画像符号化方法、動画像符号化装置および動画像符号化プログラム
US20060104350A1 (en) 2004-11-12 2006-05-18 Sam Liu Multimedia encoder
CN101069432B (zh) 2004-12-02 2015-10-21 汤姆逊许可公司 用于视频编码器速率控制的量化参数的确定方法和设备
US7620103B2 (en) 2004-12-10 2009-11-17 Lsi Corporation Programmable quantization dead zone and threshold for standard-based H.264 and/or VC1 video encoding
US8031768B2 (en) 2004-12-15 2011-10-04 Maxim Integrated Products, Inc. System and method for performing optimized quantization via quantization re-scaling
US7136536B2 (en) 2004-12-22 2006-11-14 Telefonaktiebolaget L M Ericsson (Publ) Adaptive filter
EP1675402A1 (en) 2004-12-22 2006-06-28 Thomson Licensing Optimisation of a quantisation matrix for image and video coding
US7653129B2 (en) 2004-12-28 2010-01-26 General Instrument Corporation Method and apparatus for providing intra coding frame bit budget
US8325799B2 (en) 2004-12-28 2012-12-04 Nec Corporation Moving picture encoding method, device using the same, and computer program
US20080187042A1 (en) 2005-01-07 2008-08-07 Koninklijke Philips Electronics, N.V. Method of Processing a Video Signal Using Quantization Step Sizes Dynamically Based on Normal Flow
EP1839265A4 (en) 2005-01-14 2012-10-17 Iucf Hyu PROCESS FOR CODING AND DECODING TEXTURE COORDINATES IN THREE-DIMENSIONAL GRID INFORMATION FOR EFFECTIVE TEXTURE MAPPING
CN101111864A (zh) 2005-01-31 2008-01-23 皇家飞利浦电子股份有限公司 用于多分辨率图像滤波的金字塔式分解
US20060188014A1 (en) 2005-02-23 2006-08-24 Civanlar M R Video coding and adaptation by semantics-driven resolution control for transport and storage
US7724972B2 (en) 2005-03-01 2010-05-25 Qualcomm Incorporated Quality metric-biased region-of-interest coding for video telephony
KR100763178B1 (ko) 2005-03-04 2007-10-04 삼성전자주식회사 색 공간 스케일러블 비디오 코딩 및 디코딩 방법, 이를위한 장치
KR100728222B1 (ko) 2005-03-25 2007-06-13 한국전자통신연구원 공간영역에서의 완전한 스케일러빌리티를 위한 계층적 부호화/복호화 방법 및 장치
EP1878247A4 (en) 2005-04-01 2012-11-21 Lg Electronics Inc METHOD FOR SCALABLE CODING AND DECODING OF VIDEO SIGNAL
US8325797B2 (en) 2005-04-11 2012-12-04 Maxim Integrated Products, Inc. System and method of reduced-temporal-resolution update for video coding and quality control
US7876833B2 (en) 2005-04-11 2011-01-25 Sharp Laboratories Of America, Inc. Method and apparatus for adaptive up-scaling for spatially scalable coding
CN101120593A (zh) 2005-04-13 2008-02-06 诺基亚公司 可扩展性信息的编码、存储和信号发送
KR100763181B1 (ko) 2005-04-19 2007-10-05 삼성전자주식회사 기초계층과 향상계층의 데이터를 바탕으로 예측 정보를코딩하여 코딩율을 향상시키는 방법 및 장치
KR100746007B1 (ko) 2005-04-19 2007-08-06 삼성전자주식회사 엔트로피 코딩의 컨텍스트 모델을 적응적으로 선택하는방법 및 비디오 디코더
US7620252B2 (en) 2005-04-22 2009-11-17 Hewlett-Packard Development Company, L.P. System and method for compressing an image
US7657098B2 (en) 2005-05-02 2010-02-02 Samsung Electronics Co., Ltd. Method and apparatus for reducing mosquito noise in decoded video sequence
US7684632B2 (en) 2005-05-16 2010-03-23 Hewlett-Packard Development Company, L.P. Estimating image compression quantization parameter values
US8422546B2 (en) 2005-05-25 2013-04-16 Microsoft Corporation Adaptive video encoding using a perceptual model
DE102005025629A1 (de) 2005-06-03 2007-03-22 Micronas Gmbh Bildverarbeitungsverfahren zur Reduzierung von Blocking-Artefakten
JP5404038B2 (ja) * 2005-07-01 2014-01-29 ソニック ソリューションズ リミテッド ライアビリティー カンパニー マルチメディア信号エンコーディングに使用される方法、装置およびシステム
KR100667806B1 (ko) * 2005-07-07 2007-01-12 삼성전자주식회사 영상 부호화 및 복호화 방법 및 장치
US20070009042A1 (en) * 2005-07-08 2007-01-11 Robert Craig Video game system using pre-encoded macro-blocks in an I-frame
WO2007008286A1 (en) 2005-07-11 2007-01-18 Thomson Licensing Method and apparatus for macroblock adaptive inter-layer intra texture prediction
MX2008000906A (es) 2005-07-21 2008-03-18 Thomson Licensing Metodo y aparato para la prediccion ponderada para la codificacion escalable de video.
US20070147497A1 (en) 2005-07-21 2007-06-28 Nokia Corporation System and method for progressive quantization for scalable image and video coding
EP1746839A1 (en) 2005-07-22 2007-01-24 Thomson Licensing Method and apparatus for encoding video data
US20070025441A1 (en) 2005-07-28 2007-02-01 Nokia Corporation Method, module, device and system for rate control provision for video encoders capable of variable bit rate encoding
US8069466B2 (en) 2005-08-04 2011-11-29 Nds Limited Advanced digital TV system
US20070053603A1 (en) * 2005-09-08 2007-03-08 Monro Donald M Low complexity bases matching pursuits data coding and decoding
US8879635B2 (en) 2005-09-27 2014-11-04 Qualcomm Incorporated Methods and device for data alignment with time domain boundary
WO2007044556A2 (en) 2005-10-07 2007-04-19 Innovation Management Sciences, L.L.C. Method and apparatus for scalable video decoder using an enhancement stream
EP1775958A1 (en) 2005-10-14 2007-04-18 Thomson Licensing Method and apparatus for reconstructing the texture of a spatial enhancement-layer video picture
US7778476B2 (en) 2005-10-21 2010-08-17 Maxim Integrated Products, Inc. System and method for transform coding randomization
US8023569B2 (en) 2005-12-15 2011-09-20 Sharp Laboratories Of America, Inc. Methods and systems for block-based residual upsampling
US7889790B2 (en) * 2005-12-20 2011-02-15 Sharp Laboratories Of America, Inc. Method and apparatus for dynamically adjusting quantization offset values
KR100867995B1 (ko) 2006-01-07 2008-11-10 한국전자통신연구원 동영상 데이터 인코딩/디코딩 방법 및 그 장치
SI2192783T1 (sl) * 2006-01-09 2015-09-30 Matthias Narroschke Adaptivno kodiranje napake predikcije pri hibridnem video kodiranju
JP4795223B2 (ja) 2006-01-31 2011-10-19 キヤノン株式会社 画像処理装置
WO2007094100A1 (ja) 2006-02-13 2007-08-23 Kabushiki Kaisha Toshiba 動画像符号化／復号化方法及び装置並びにプログラム
JP4529919B2 (ja) 2006-02-28 2010-08-25 日本ビクター株式会社 適応量子化装置及び適応量子化プログラム
US8428136B2 (en) 2006-03-09 2013-04-23 Nec Corporation Dynamic image encoding method and device and program using the same
EP1995967A4 (en) 2006-03-16 2009-11-11 Huawei Tech Co Ltd METHOD AND APPARATUS FOR ADAPTIVE QUANTIFICATION IN AN ENCODING PROCEDURE
US8848789B2 (en) 2006-03-27 2014-09-30 Qualcomm Incorporated Method and system for coding and decoding information associated with video compression
US7995649B2 (en) 2006-04-07 2011-08-09 Microsoft Corporation Quantization adjustment based on texture level
US20070237237A1 (en) 2006-04-07 2007-10-11 Microsoft Corporation Gradient slope detection for video compression
JP2007281949A (ja) 2006-04-07 2007-10-25 Matsushita Electric Ind Co Ltd 画像符号化装置、画像符号化復号システム、画像符号化方法、および画像符号化復号方法
US8503536B2 (en) 2006-04-07 2013-08-06 Microsoft Corporation Quantization adjustments for DC shift artifacts
US7974340B2 (en) 2006-04-07 2011-07-05 Microsoft Corporation Adaptive B-picture quantization control
US8059721B2 (en) 2006-04-07 2011-11-15 Microsoft Corporation Estimating sample-domain distortion in the transform domain with rounding compensation
US8130828B2 (en) 2006-04-07 2012-03-06 Microsoft Corporation Adjusting quantization to preserve non-zero AC coefficients
JP4062711B2 (ja) 2006-04-17 2008-03-19 俊宏 南 動画像符号化装置
US8711925B2 (en) 2006-05-05 2014-04-29 Microsoft Corporation Flexible quantization
US20070268964A1 (en) 2006-05-22 2007-11-22 Microsoft Corporation Unit co-location-based motion estimation
EP1871113A1 (en) 2006-06-20 2007-12-26 THOMSON Licensing Method and apparatus for encoding video enhancement layer with multiresolution color scalability
JP4908943B2 (ja) 2006-06-23 2012-04-04 キヤノン株式会社 画像符号化装置及び画像符号化方法
US7885471B2 (en) * 2006-07-10 2011-02-08 Sharp Laboratories Of America, Inc. Methods and systems for maintenance and use of coded block pattern information
US7840078B2 (en) * 2006-07-10 2010-11-23 Sharp Laboratories Of America, Inc. Methods and systems for image processing control based on adjacent block characteristics
US8120660B2 (en) 2006-07-10 2012-02-21 Freescale Semiconductor, Inc. Image data up sampling
US8253752B2 (en) 2006-07-20 2012-08-28 Qualcomm Incorporated Method and apparatus for encoder assisted pre-processing
US8773494B2 (en) * 2006-08-29 2014-07-08 Microsoft Corporation Techniques for managing visual compositions for a multimedia conference call
JP2008099045A (ja) 2006-10-13 2008-04-24 Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> スケーラブル符号化方法，復号方法，これらの装置，およびこれらのプログラム並びにその記録媒体
US9014280B2 (en) 2006-10-13 2015-04-21 Qualcomm Incorporated Video coding with adaptive filtering for motion compensated prediction
US20080095235A1 (en) 2006-10-20 2008-04-24 Motorola, Inc. Method and apparatus for intra-frame spatial scalable video coding
JP4575344B2 (ja) 2006-10-24 2010-11-04 アップル インコーポレイテッド 縮小サイズまたはフルサイズでの再生を動的に選択的に行うための複数の独立した符号化チェーンを備えるビデオ符号化システム
US7885476B2 (en) 2006-12-14 2011-02-08 Sony Corporation System and method for effectively performing an adaptive encoding procedure
US8199812B2 (en) 2007-01-09 2012-06-12 Qualcomm Incorporated Adaptive upsampling for scalable video coding
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
US20080240257A1 (en) 2007-03-26 2008-10-02 Microsoft Corporation Using quantization bias that accounts for relations between transform bins and quantization bins
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
TW200845723A (en) 2007-04-23 2008-11-16 Thomson Licensing Method and apparatus for encoding video data, method and apparatus for decoding encoded video data and encoded video signal
US8331438B2 (en) 2007-06-05 2012-12-11 Microsoft Corporation Adaptive selection of picture-level quantization parameters for predicted video pictures
US7983496B2 (en) 2007-06-26 2011-07-19 Mitsubishi Electric Research Laboratories, Inc. Inverse tone mapping for bit-depth scalable image coding adapted to variable block sizes
US20090161756A1 (en) 2007-12-19 2009-06-25 Micron Technology, Inc. Method and apparatus for motion adaptive pre-filtering
US8160132B2 (en) 2008-02-15 2012-04-17 Microsoft Corporation Reducing key picture popping effects in video
US8542730B2 (en) 2008-02-22 2013-09-24 Qualcomm, Incorporated Fast macroblock delta QP decision
US8953673B2 (en) 2008-02-29 2015-02-10 Microsoft Corporation Scalable video coding and decoding with sample bit depth and chroma high-pass residual layers
US8189933B2 (en) 2008-03-31 2012-05-29 Microsoft Corporation Classifying and controlling encoding quality for textured, dark smooth and smooth video content
US9338475B2 (en) 2008-04-16 2016-05-10 Intel Corporation Tone mapping for bit-depth scalable video codec
US8897359B2 (en) 2008-06-03 2014-11-25 Microsoft Corporation Adaptive quantization for enhancement layer video coding
CA2807959C (en) * 2011-07-29 2018-06-12 Panasonic Corporation Video encoding method, video decoding method, video encoding apparatus, video decoding apparatus, and video encoding/decoding apparatus
US10218976B2 (en) * 2016-03-02 2019-02-26 MatrixView, Inc. Quantization matrices for compression of video

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2127962C1 (ru) * 1994-01-12 1999-03-20 Самсунг Электроникс Ко., Лтд. Способ и устройство для кодирования изображения
WO1999025121A1 (en) * 1997-11-07 1999-05-20 Pipe Dream, Inc. Method for compressing and decompressing motion video
US20020118748A1 (en) * 2000-06-27 2002-08-29 Hideki Inomata Picture coding apparatus, and picture coding method
US20050036699A1 (en) * 2003-07-18 2005-02-17 Microsoft Corporation Adaptive multiple quantization
WO2005076614A1 (en) * 2004-01-30 2005-08-18 Matsushita Electric Industrial Co., Ltd. Moving picture coding method and moving picture decoding method

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US11962806B2 (en) 2019-03-11 2024-04-16 Canon Kabushiki Kaisha Image decoding apparatus, image decoding method, and storage medium
US12075049B2 (en) 2019-03-11 2024-08-27 Canon Kabushiki Kaisha Image decoding apparatus, image decoding method, and storage medium

Also Published As

Publication number Publication date
BRPI0710704B1 (pt) 2020-09-29
US10602146B2 (en) 2020-03-24
US20070258518A1 (en) 2007-11-08
US20140233638A1 (en) 2014-08-21
CN105847826A (zh) 2016-08-10
CN105915906A (zh) 2016-08-31
US11778186B2 (en) 2023-10-03
JP2013153525A (ja) 2013-08-08
CN105847826B (zh) 2019-03-22
JP2009536506A (ja) 2009-10-08
RU2476000C2 (ru) 2013-02-20
US20120224627A1 (en) 2012-09-06
JP6054920B2 (ja) 2016-12-27
JP2017063486A (ja) 2017-03-30
JP2014209790A (ja) 2014-11-06
IL194133A (en) 2013-03-24
AU2007248524A1 (en) 2007-11-15
BRPI0710704A2 (pt) 2011-08-23
CA2647332C (en) 2017-03-21
CA2647332A1 (en) 2007-11-15
EP2016773B1 (en) 2021-03-31
CN102833545B (zh) 2016-08-17
US11343503B2 (en) 2022-05-24
CN105812815B (zh) 2019-03-08
JP5580447B2 (ja) 2014-08-27
US20180359475A1 (en) 2018-12-13
EP2016773A2 (en) 2009-01-21
US11843775B2 (en) 2023-12-12
US20220248022A1 (en) 2022-08-04
US8588298B2 (en) 2013-11-19
JP5385781B2 (ja) 2014-01-08
US8711925B2 (en) 2014-04-29
WO2007130580A2 (en) 2007-11-15
CN101438591B (zh) 2012-10-10
CN105812815A (zh) 2016-07-27
HK1179084A1 (zh) 2013-09-19
US8184694B2 (en) 2012-05-22
IL225132A (en) 2014-07-31
CN101438591A (zh) 2009-05-20
AU2007248524B2 (en) 2012-03-08
US9967561B2 (en) 2018-05-08
IL194133A0 (en) 2009-08-03
US20070258519A1 (en) 2007-11-08
RU2012156159A (ru) 2014-06-27
HK1133144A1 (en) 2010-03-12
RU2008143599A (ru) 2010-05-10
WO2007130580A3 (en) 2008-02-14
US20220248021A1 (en) 2022-08-04
US10958907B2 (en) 2021-03-23
CN102833545A (zh) 2012-12-19
MX2008013647A (es) 2008-11-04
EP2016773A4 (en) 2011-09-28
KR20090015037A (ko) 2009-02-11
US20220256154A1 (en) 2022-08-11
US11778187B2 (en) 2023-10-03
US20200221091A1 (en) 2020-07-09
US11863749B2 (en) 2024-01-02
US20220256153A1 (en) 2022-08-11
KR101477302B1 (ko) 2014-12-30
US20210185319A1 (en) 2021-06-17

Similar Documents

Publication Publication Date Title
RU2619908C2 (ru) Гибкое квантование
CA2618564C (en) Adaptive coding and decoding of wide-range coefficients
US8184710B2 (en) Adaptive truncation of transform coefficient data in a transform-based digital media codec
US20070036222A1 (en) Non-zero coefficient block pattern coding

Legal Events

Date Code Title Description
HZ9A Changing address for correspondence with an applicant