RU2727936C2 - Способ и устройство для быстрого и эффективного сжатия и распаковки изображений - Google Patents

Способ и устройство для быстрого и эффективного сжатия и распаковки изображений Download PDF

Info

Publication number
RU2727936C2
RU2727936C2 RU2018113995A RU2018113995A RU2727936C2 RU 2727936 C2 RU2727936 C2 RU 2727936C2 RU 2018113995 A RU2018113995 A RU 2018113995A RU 2018113995 A RU2018113995 A RU 2018113995A RU 2727936 C2 RU2727936 C2 RU 2727936C2
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
bit
bits
zeros
predetermined number
encoding
Prior art date
Application number
RU2018113995A
Other languages
English (en)
Other versions
RU2018113995A3 (ru
RU2018113995A (ru
Inventor
Бас ХУЛСКЕН
Original Assignee
Конинклейке Филипс Н.В.
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 Конинклейке Филипс Н.В. filed Critical Конинклейке Филипс Н.В.
Publication of RU2018113995A publication Critical patent/RU2018113995A/ru
Publication of RU2018113995A3 publication Critical patent/RU2018113995A3/ru
Application granted granted Critical
Publication of RU2727936C2 publication Critical patent/RU2727936C2/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
    • H04N19/60—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
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T9/00—Image coding
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N19/00—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals
    • H04N19/10—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding
    • H04N19/102—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding characterised by the element, parameter or selection affected or controlled by the adaptive coding
    • H04N19/13—Adaptive entropy coding, e.g. adaptive variable length coding [AVLC] or context adaptive binary arithmetic coding [CABAC]
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N19/00—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals
    • H04N19/10—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding
    • H04N19/169—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
    • H04N19/184—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 bits, e.g. of the compressed video stream
    • 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
    • H04N19/30—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using hierarchical techniques, e.g. scalability
    • H04N19/34—Scalability techniques involving progressive bit-plane based encoding of the enhancement layer, e.g. fine granular scalability [FGS]
    • 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
    • H04N19/63—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using transform coding using sub-band based transform, e.g. wavelets
    • 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
    • H04N19/63—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using transform coding using sub-band based transform, e.g. wavelets
    • H04N19/64—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using transform coding using sub-band based transform, e.g. wavelets characterised by ordering of coefficients or of bits for transmission
    • H04N19/647—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using transform coding using sub-band based transform, e.g. wavelets characterised by ordering of coefficients or of bits for transmission using significance based coding, e.g. Embedded Zerotrees of Wavelets [EZW] or Set Partitioning in Hierarchical Trees [SPIHT]
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N19/00—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals
    • H04N19/90—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using coding techniques not provided for in groups H04N19/10-H04N19/85, e.g. fractals
    • H04N19/93—Run-length coding

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Compression Of Band Width Or Redundancy In Fax (AREA)
  • Compression Or Coding Systems Of Tv Signals (AREA)

Abstract

Настоящее изобретение относится к сжатию и распаковке данных, в частности, для больших изображений. Техническим результатом является обеспечение быстрого и эффективного сжатия, предусматривающего динамический компромисс между использованием ширины полосы и качеством изображения. Указанный результат достигается за счет кодирования с преобразованием данных изображения для формирования визуального представления с использованием коэффициентов преобразования, сериализации битовых плоскостей визуального представления с использованием коэффициентов преобразования и оптимального префиксного кодирования битов в битовой плоскости для каждой битовой плоскости, имеющих общий локальный контекст, кодирования длинами серий последовательностей нулевых битов в битовой плоскости и сохранения коэффициентов, принятых после оптимального префиксного кодирования и кодирования динами серий нулей, начиная со знака и далее битами в порядке значимости, начиная со старшего значащего бита к далее к младшему значащему биту, в поисковой таблице в секции заголовка. 3 н. и 11 з.п. ф-лы, 3 ил.

Description

ОБЛАСТЬ ТЕХНИКИ
Настоящее изобретение относится к сжатию и распаковке данных, в частности, для больших изображений, пример, используемых в цифровых клинических лабораторных исследованиях.
УРОВЕНЬ ТЕХНИКИ
С прогрессом развития в обработке данных цифровых изображений было открыто все больше областей применения, каждая из которых имеет специфические для области требования для выполнения. В области цифровых клинических лабораторных исследований как иллюстративной области применения должны быть обработаны большие объемы данных, чтобы гарантировать необходимое разрешение для патологического анализа. Чтобы справиться с большими объемами данных, обычно невозможно обойтись без сжатия данных изображений. Традиционно были предложены и часто используются различные методики, такие как прогнозирующее кодирование и кодирование с использованием DCT (дискретного косинусного преобразования). В последние годы активно изучался и использовался способ сжатия информации, использующий вейвлет-преобразование, например, в формате JPEG2000.
Вейвлет-преобразование основано на подразделении на множество иерархических подполос, в котором подполоса разделяется в горизонтальном направлении, в вертикальном направлении и в диагональном направлении. Тогда разделение полосы вплоть до третьей иерархии приводит к десяти поддиапазонам, как показано на фиг. 1. В настоящем документе каждая из подполос 3LL, 3LH, 3НL и 3HH является подполосой самой младшей иерархии, каждая из подполос 2LH, 2HL и 2HH является подполосой следующей более высокой иерархии, и каждая из подполос 1LH, 1HL и 1HH является поддиапазоном самой старшей иерархии. Кроме того, LH является подполосой, подвергнутой низкочастотному фильтрованию в горизонтальном направлении и высокочастотному фильтрованию в вертикальном направлении, HL является подполосой, подвергнутой высокочастотному фильтрованию в горизонтальном направлении и низкочастотному фильтрованию в вертикальном направлении, и HH является подполосой, подвергнутой высокочастотному фильтрованию и в горизонтальном, и в вертикальном направлениях.
По сравнению с форматом JPEG, формат JPEG2000, использующий вейвлет-преобразование, приводит к менее характерному искажению и шуму, которые происходят от блочной структуры. Вейвлет-преобразование само по себе не имеет эффекта сжатия; следовательно, оно часто используется в сочетании с энтропийным кодированием, которое позволяет выполнять сжатие коэффициентов подполос. Методики сжатия данных в общем случае имеют дело с компромиссом между качеством данных и скоростью кодирования.
Формат JPEG, например, обеспечивает более низкое качество и не может быть простым образом выполнен без потерь. Усовершенствованные форматы сжатия, такие как JPEG2000, с другой стороны, являются довольно медленными по сравнению с форматом JPEG. Для таких приложений - но без ограничения - как цифровые клинические лабораторные исследования, желательным является сжатие изображений в реальном времени на готовых персональных компьютерах, чтобы дать возможность анализа пользователем "на лету". Формат JPEG2000 потребовал бы специально изготовленные кодеки аппаратного сжатия, чтобы дать возможность такого сжатия изображений в реальном времени.
СУЩНОСТЬ ИЗОБРЕТЕНИЯ
Задача настоящего изобретения состоит в том, чтобы обеспечить улучшенное сжатие изображений, дающее возможность быстрого и эффективного сжатия, предусматривая динамический компромисс между использованием ширины полосы и качеством изображения, что особенно важно для передачи изображений по сетям.
Задача решена посредством предмета, определенного в независимых пунктах формулы изобретения.
В первом аспекте изобретения обеспечен способ для кодирования данных изображения, способ содержащий этапы получения представления цифрового изображения данных изображения,
формирования сериализованных битовых плоскостей визуального представления; кодирование длинами серий последовательностей нулевых битов в каждой битовой плоскости посредством символа серии нулей и значения, указывающего длину серии нулей; оптимальное префиксное кодирование битов в каждой битовой плоскости, имеющих общий локальный контекст, и символа серии нулей, чтобы сформировать кодовые слова, причем локальный контекст задан предварительно определенным количеством соседних битов, и предварительно определенное количество соседних битов отображаются на символ байта;
сохранение кодовых слов последовательно для каждой закодированной битовой плоскости.
Изобретение основано на идее сериализации битовых плоскостей, представляющих конкретный бит соответствующего n-битного пиксельного представления, например, битовой плоскости для старшего значащего бита, за которой следует битовая плоскость следующего по значимости бита, и далее до битовой плоскости младшего значащего бита. Биты в каждой плоскости затем подвергаются кодированию длинами серий нулей и оптимальному префиксному кодированию. Полученные в результате кодовые слова затем выдаются в последовательном порядке. Ключевым аспектом, лежащим в основе подхода, является скорость и простота по сравнению с коэффициентом сжатия. Предложенный кодер приблизительно на 10% менее эффективен, чем сложный кодер битовых плоскостей, такой как используется в алгоритме EBCOT для формата JPEG2000. С другой стороны, он в 10 раз быстрее. Также он оптимизирован для реализации в специализированной интегральной схеме (ASIC) или программируемой пользователем вентильной матрице (FPGA). Кроме того, посредством сохранения указателей на соответствующие первые биты каждой битовой плоскости в заголовке соответствующего изображения в потоке данных возможна прогрессивная развертка изображения, например, формирование изображения с низким качеством без учета предопределенного количества младших значащих битовых плоскостей. Такая частичная распаковка данных изображения приводит к изображению с низким качеством, но не к испорченному изображению, что может являться достаточным в определенных ситуациях, например, для быстрого обзора. Таким образом, в предпочтительном варианте осуществления способ содержит обеспечение указателей на первый бит каждой сжатой битовой плоскости в битовом потоке в секции заголовка соответствующего изображения в битовом потоке.
В предпочтительном варианте осуществления количество битов, используемых для хранения количества нулевых битов в последовательностях нулевых битов, выбрано на основе оценки шаблона нулевых битов для соответствующего набора данных. Для малых серий нулей это может привести к отсутствию выполнения кодирования длинами серий нулей, и лишь к двум или более нулям. Большие серии могут быть разбиты на несколько меньших серий в зависимости от конкретного приложения и количества вхождений, например, нулевых шаблонов.
В предпочтительном варианте осуществления локальный контекст содержит соседние биты в N-мерном наборе данных, например, 2*2*2-битовую местную область в трехмерном наборе данных, таком как трехмерное преобразованное изображение.
В предпочтительном варианте осуществления, в котором предварительно заданное количество соседних битов, кратное 8 битам, является эффективным блоком вычисления. Например, если эффективный блок вычисления компьютера/микросхемы составляет 8 битов, количество битов в местной области устанавливается равным 8, чтобы иметь эффективную 8-битовую=1-байтовую таблицу символов.
В предпочтительном варианте осуществления способ дополнительно содержит маскирование битовой плоскости с только нулевыми коэффициентами посредством обеспечения соответствующей информации в секции заголовка полученного в результате битового потока.
В предпочтительном варианте осуществления получение представления цифрового изображения содержит кодирование с преобразованием данных изображения для формирования визуального представления посредством коэффициентов преобразования. Кодирование с преобразованием может содержать любое преобразование, которое приводит к соседним пикселям, которые являются коррелированными (например, вейвлеты, еджлеты ("маленькие грани", edgelets), брашлеты ("маленькие кисти", brushlets), косинусные пакеты и т.д.)
В предпочтительном варианте осуществления кодирование с преобразованием является кодированием с вейвлет-преобразованием. Коэффициенты, принятые от кодирования с вейвлет-преобразования, могут являться или не являться квантованными.
В другом аспекте изобретения обеспечено устройство для кодирования данных изображения, причем устройство выполнено с возможностью получать представление цифрового изображения данных изображения,
формировать сериализованные плоскости визуального представления;
выполнять кодирование длинами серий последовательностей нулевых битов в каждой битовой плоскости посредством символа серии нулей и значения, указывающего длину серии нулей;
выполнять оптимальное префиксное кодирование битов в каждой битовой плоскости, имеющих общий локальный контекст, и символа серии нулей, чтобы сформировать кодовые слова, причем локальный контекст задан предварительно определенным количеством соседних битов, и предварительно определенное количество соседних битов отображаются на символ байта;
выдавать кодовые слова последовательно для каждой закодированной битовой плоскости.
В дополнительном аспекте там способ для декодирования, содержащий:
получение указателей на первый бит каждой из множества сжатых битовых плоскостей, принадлежащих соответствующему изображению в битовом потоке, из секции заголовка битового потока; причем каждая битовая плоскость содержит длину серии нулей и подвергнутые префиксному кодированию данные, представляющие конкретный бит начального n-битового значения, представляющего пиксельное значение, декодирование предварительно заданного количества битовых плоскостей посредством применения префиксного декодирования и декодирования длинами серий к этим битовым плоскостям, требуемым для получения желаемого качества, с использованием указателей, содержащихся в секции заголовка, причем битовые плоскости декодируются в убывающем порядке от старшего значимого бита к младшему значимому биту, причем предварительно заданное количество меньше или равно количеству сжатых битовых плоскостей. Для изображения с более низким качеством, которое может быть достаточным для первого быстрого обзора, три младших значащих битовых плоскости могут быть опущены из декодирования изображения, поэтому полученное в результате изображение может быть обеспечено быстрее по сравнению с полным воссозданием.
В дополнительном аспекте изобретения обеспечена компьютерная программа, исполняемая в процессоре, компьютерная программа содержит средство программного кода для того, чтобы предписать процессору выполнять способ, определенный в способах в соответствии с приведенными выше аспектами изобретения, когда компьютерная программа исполняется в процессоре.
Следует понимать, что способ для кодирования данных изображения по п. 1, устройство по п. 8, способ для декодирования по п. 14 и компьютерная программа по п. 15 имеют подобные и/или идентичные предпочтительные варианты осуществления, в частности, как определено в зависимых пунктах формулы изобретения.
Следует понимать, что предпочтительный вариант осуществления настоящего изобретения также может представлять собой любую комбинацию зависимых пунктов формулы изобретения или приведенных выше вариантов осуществления с соответствующим независимым пунктом формулы изобретения.
Эти и другие аспекты изобретения будут очевидны из вариантов осуществления и разъяснены со ссылкой на варианты осуществления, описанные далее.
КРАТКОЕ ОПИСАНИЕ ЧЕРТЕЖЕЙ
Фиг. 1 иллюстрирует принцип вейвлет-кодирования.
Фиг. 2 показывает предпочтительный вариант осуществления настоящего изобретения.
Фиг. 3 показывает иллюстративный блок изображения потока данных в соответствии с предпочтительным вариантом осуществления настоящего изобретения.
ПОДРОБНОЕ ОПИСАНИЕ ВАРИАНТОВ ОСУЩЕСТВЛЕНИЯ
Фиг. 2 показывает вариант осуществления настоящего изобретения. Хотя вариант осуществления описан относительно сжатия коэффициентов вейвлет-преобразования, следует понимать, что вместо этого может использоваться любое другое кодированием с преобразованием, обычно применяемое в области кодирования изображений, например, дискретное косинусное преобразование (DCT).
Способ будет работать даже над закодированными без преобразования данными изображения. С использованием вейвлет-преобразования сериализация приведет к трем множествам подполос: HL - подполоса, подвергнутая высокочастотному фильтрованию в горизонтальном направлении и низкочастотному фильтрованию в вертикальном направлении, LH - подполоса, подвергнутая низкочастотному фильтрованию в горизонтальном направлении и высокочастотному фильтрованию в вертикальном направлении, и HH - подполоса, подвергнутая высокочастотному фильтрованию и в горизонтальном, и в вертикальном направлениях.
Коэффициенты, принятые после кодирования с преобразованием, являются сериализованными в битовой плоскости. Таким образом, вместо того, чтобы хранить пиксели (в этом случае представленные коэффициентами преобразования) как последовательные числа, коэффициенты хранятся как битовые плоскости, причем каждая битовая плоскость является набором битов, соответствующих заданной битовой позиции в каждом из двоичных чисел, представляющих пиксельный сигнал. Например, для 8-битного представления данных существует 8 битовых плоскостей. Первая битовая плоскость может содержать набор старших значащих битов (msb), за которым следует вторая битовая плоскость, содержащая следующий более младший значащий бит, и так далее, и восьмая битовая плоскость содержит младший значащий бит (lsb). В таком представлении первая битовая плоскость обычно дает самое грубое, но самое критическое приближение значений носителя. Чем выше номер битовой плоскости, тем меньше ее вклад в заключительный этап. Таким образом, добавление битовой плоскости дает более хорошее приближение.
Вместо того, чтобы использовать сложный кодер битовой плоскости, такой как EBCOT из формата JPEG2000, очень простой оптимальный префиксный кодер, например, кодер Хаффмана, используется для локального контекста битовой плоскости, например, как в этом примере, 4*2-битовой окружающей области (это проиллюстрировано на фиг. 2 ссылкой 100, указывающей на набор заштрихованных пикселей). Наличие битов, имеющих общий локальный контекст, может эффективно сжать шаблоны с отсутствием случайности в данных.
Например, битовые плоскости могут быть проанализированы на наличие серий нулей, которые могут быть закодированы длинами серий посредством замены соответствующих последовательностей нулевых битов символом серии нулей, за которым следует число, указывающее длину серии нулей. Предпочтительно кодирование сериями нулей действует на группы битов, которые являются нулевыми, имеющими такой же локальный контекст, как не нулевые биты (например, биты 4×2). Символ серии нулей и все другие биты в битовой плоскости, имеющей общее местоположение, затем подвергаются оптимальному префиксному кодированию. Таким образом, локальный контекст оставшихся (не нулевых) битов не разрушается посредством кодирования длинами серий нулей.
При этом оптимальный префиксный кодер не является очень эффективным для больших участков битов, которые являются нулевыми, что часто возникает в вейвлетных коэффициентах, дополнительное использование кодера длинами серий только нулей (подсчет количества последовательных нулей и его сохранение) значительно улучшает коэффициент сжатия.
На дальнейшем этапе сжатые коэффициенты (оптимальный префикс+закодированные длинами серий нулей) могут быть сохранены для каждой битовой плоскости в порядке значимости. Это означает, что в первой битовой плоскости будет сохранен знак, в следующей плоскости - старший значащий бит, в последней плоскости - младший значащий бит. Посредством сохранения соответствующей поисковой таблицы в заголовке для каждой сжатой битовой плоскости возможно прогрессивно распаковывать изображение. Быстрое формирование изображения с более низким качеством позволяется посредством игнорирования произвольного количества младших значащих битовых плоскостей.
Фиг. 3 показывает последовательность блоков изображений в соответствии с предпочтительным вариантом осуществления настоящего изобретения. В секции заголовка имеется предоставленная информация, относящаяся к битовой плоскости, поисковой таблицe и энтропийному кодеру (например, таблица кодирования Хаффмана), и факультативно к битовой маске в случае, если вся битовая плоскость имеет только нулевые записи. Для каждой из трех подполос, получающихся из вейвлет-кодирования, LH, HL и HH следуют за первой битовой плоскостью, относящейся к знаку n-битового представления коэффициента, затем следуют битовые плоскости для старших значащих битов, здесь бит 8, затем бит 7 для всех подполос и далее до бита 0.

Claims (25)

1. Способ для кодирования данных изображения, содержащий этапы, на которых:
получают представление цифрового изображения данных изображения,
формируют сериализованные битовые плоскости визуального представления;
выполняют кодирование длинами серий последовательностей нулевых битов в каждой битовой плоскости посредством символа серии нулей и значения, указывающего длину серии нулей;
выполняют оптимальное префиксное кодирование битов в каждой битовой плоскости, имеющих общий локальный контекст, и символа серии нулей, чтобы сформировать кодовые слова, причем локальный контекст задан предварительно определенным количеством соседних битов, и предварительно определенное количество соседних битов отображаются на символ байта;
выдают кодовые слова последовательно для каждой закодированной битовой плоскости.
2. Способ по п. 1, дополнительно содержащий этап, на котором:
обеспечивают указатели на первый бит каждой сжатой битовой плоскости в битовом потоке в секции заголовка соответствующего изображения в битовом потоке.
3. Способ по п. 1, в котором количество битов, используемых для хранения количества нулевых битов в последовательностях нулевых битов, выбрано на основе оценки шаблона нулевых битов для соответствующего набора данных и/или в котором локальный контекст содержит соседние биты в N-мерном наборе данных.
4. Способ по п. 1, в котором предварительно определенное количество соседних битов является кратным 8 битам.
5. Способ по п. 1, дополнительно содержащий этап, на котором маскируют битовую плоскость с только нулевыми битовыми записями посредством обеспечения соответствующей информации в секции заголовка, полученного в результате битового потока.
6. Способ по п. 1, в котором получение представления цифрового изображения содержит этап, на котором кодируют с преобразованием данные изображения для формирования визуального представления посредством коэффициентов преобразования.
7. Способ по п. 6, в котором кодирование с преобразованием представляет собой кодирование с вейвлет-преобразованием, и/или в котором коэффициенты, принятые от кодирования с вейвлет-преобразованием, являются квантованными.
8. Устройство для кодирования данных изображения, причем устройство выполнено с возможностью получать представление цифрового изображения данных изображения,
формировать сериализованные плоскости визуального представления;
выполнять кодирование длинами серий последовательностей нулевых битов в каждой битовой плоскости посредством символа серии нулей и значения, указывающего длину серии нулей;
выполнять оптимальное префиксное кодирование битов в каждой битовой плоскости, имеющих общий локальный контекст, и символа серии нулей, чтобы сформировать кодовые слова, причем локальный контекст задан предварительно определенным количеством соседних битов, и предварительно определенное количество соседних битов отображаются на символ байта;
выдавать кодовые слова последовательно для каждой закодированной битовой плоскости.
9. Устройство по п. 8, причем устройство выполнено с возможностью обеспечивать указатели на первый бит каждой сжатой битовой плоскости в битовом потоке в секции заголовка битового потока.
10. Устройство по п. 8, причем устройство выполнено с возможностью выбирать количество битов, используемых для хранения количества нулевых битов в последовательностях нулевых битов, выбранных на основе оценки шаблона нулевых битов для соответствующего набора данных, и/или причем локальный контекст содержит соседние биты в N-мерном наборе данных.
11. Устройство по п. 8, причем устройство выполнено с возможностью отображать предварительно заданное количество соседних битов на символ байта, причем предварительно заданное количество соседних битов установлено кратным 8 битам, и/или причем устройство выполнено с возможностью маскировать битовую плоскость с только нулевыми записями посредством обеспечения соответствующей информации в секции заголовка полученного в результате битового потока.
12. Устройство по п. 8, причем устройство выполнено с возможностью применять кодирование с преобразованием данных изображения для формирования визуального представления посредством коэффициентов преобразования.
13. Устройство по п. 12, в котором кодирование с преобразованием представляет собой кодирование с вейвлет-преобразованием, и/или причем коэффициенты, принятые от кодирования с преобразованием, являются квантованными.
14. Способ для декодирования данных изображения, способ содержит этапы, на которых:
получают указатели на первый бит каждой из множества сжатых битовых плоскостей, принадлежащих соответствующему изображению, в битовом потоке, из секции заголовка битового потока; причем каждая битовая плоскость содержит длину серии нулей и подвергнутые префиксному кодированию данные, представляющие конкретный бит начального n-битового значения, представляющего пиксельное значение, и декодируют предварительно заданное количество битовых плоскостей посредством применения префиксного декодирования и декодирования длинами серий к этим битовым плоскостям, определенным предварительно заданным количеством, с использованием указателей, содержащихся в секции заголовка, причем битовые плоскости декодируются в убывающем порядке от старшего значимого бита к младшему значимому биту, причем предварительно определенное количество меньше или равно количеству сжатых битовых плоскостей.
RU2018113995A 2015-09-18 2016-09-09 Способ и устройство для быстрого и эффективного сжатия и распаковки изображений RU2727936C2 (ru)

Applications Claiming Priority (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
EP15185781.0 2015-09-18
EP15185781 2015-09-18
PCT/EP2016/071262 WO2017046005A1 (en) 2015-09-18 2016-09-09 Method and apparatus for fast and efficient image compression and decompression

Publications (3)

Publication Number Publication Date
RU2018113995A RU2018113995A (ru) 2019-10-21
RU2018113995A3 RU2018113995A3 (ru) 2020-02-10
RU2727936C2 true RU2727936C2 (ru) 2020-07-27

Family

ID=54207303

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU2018113995A RU2727936C2 (ru) 2015-09-18 2016-09-09 Способ и устройство для быстрого и эффективного сжатия и распаковки изображений

Country Status (6)

Country Link
US (1) US10917663B2 (ru)
EP (1) EP3350993A1 (ru)
JP (1) JP6975137B2 (ru)
CN (1) CN108028928B (ru)
RU (1) RU2727936C2 (ru)
WO (1) WO2017046005A1 (ru)

Families Citing this family (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111316644B (zh) * 2019-02-21 2022-06-28 上海极清慧视科技有限公司 图像的编码方法、解码方法及所适用的设备、系统
CN117097906B (zh) * 2023-10-20 2023-12-26 河北天英软件科技有限公司 一种区域医疗资源高效利用的方法及系统

Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2000059116A1 (en) * 1999-03-26 2000-10-05 Microsoft Corporation Lossless adaptive encoding of finite alphabet data
US6229927B1 (en) * 1994-09-21 2001-05-08 Ricoh Company, Ltd. Reversible embedded wavelet system implementation
US6272180B1 (en) * 1997-11-21 2001-08-07 Sharp Laboratories Of America, Inc. Compression and decompression of reference frames in a video decoder
EP1250011A2 (en) * 2001-03-30 2002-10-16 Ricoh Company, Ltd. Context model access to memory based on run and skip counts
EP1429287A1 (en) * 1997-01-09 2004-06-16 Canon Kabushiki Kaisha Thumbnail manipulation, hierarchial coding/encoding and image based file browsing
US20080219575A1 (en) * 2003-12-17 2008-09-11 Andreas Wittenstein Method and apparatus for faster-than-real-time lossless compression and decompression of images
RU2526764C2 (ru) * 2009-01-22 2014-08-27 Нтт Докомо, Инк. Устройство, способ и программа для прогнозирующего кодирования изображений, устройство, способ и программа для прогнозирующего декодирования изображений и система и способ кодирования/декодирования

Family Cites Families (24)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP3159309B2 (ja) * 1989-09-27 2001-04-23 ソニー株式会社 映像信号符号化方法及び映像信号符号化装置
US5748786A (en) 1994-09-21 1998-05-05 Ricoh Company, Ltd. Apparatus for compression using reversible embedded wavelets
US5867602A (en) * 1994-09-21 1999-02-02 Ricoh Corporation Reversible wavelet transform and embedded codestream manipulation
US5881176A (en) * 1994-09-21 1999-03-09 Ricoh Corporation Compression and decompression with wavelet style and binary style including quantization by device-dependent parser
JP2000083256A (ja) * 1998-07-03 2000-03-21 Canon Inc 画像処理装置及び方法及び記憶媒体
US6195026B1 (en) 1998-09-14 2001-02-27 Intel Corporation MMX optimized data packing methodology for zero run length and variable length entropy encoding
US6263109B1 (en) 1998-09-25 2001-07-17 Hewlett-Packard Company Context-based ordering and coding of transform coefficient bit-planes for embedded bitstreams
US6980597B1 (en) 1998-12-04 2005-12-27 General Instrument Corporation Fine granularity scalability using bit plane coding of transform coefficients
JP2002281444A (ja) 2000-03-03 2002-09-27 Canon Inc 画像処理方法及び装置及び記憶媒体
EP1292153B1 (en) * 2001-08-29 2015-08-19 Canon Kabushiki Kaisha Image processing method and apparatus, computer program, and storage medium
EP1333679B1 (en) 2002-02-05 2004-04-14 Siemens Aktiengesellschaft Data compression
SE0303085D0 (sv) * 2003-11-18 2003-11-18 Scalado Ab Method for creating a compressed digital image representation and image representation format
JP2005229218A (ja) * 2004-02-10 2005-08-25 Sanyo Electric Co Ltd 画像復号装置
JP2006128759A (ja) 2004-10-26 2006-05-18 Matsushita Electric Ind Co Ltd 映像符号化装置、映像復号化装置、映像符号化方法及び映像復号化方法
JP4745865B2 (ja) * 2006-02-28 2011-08-10 富士通セミコンダクター株式会社 符号化装置および方法
JP4764749B2 (ja) * 2006-03-16 2011-09-07 株式会社リコー 画像復号装置、画像符号化装置、画像復号方法、及び、画像符号化方法
US8463061B2 (en) 2006-07-13 2013-06-11 Nec Corporation Encoding and decoding two-dimensional signal using a wavelet transform
US9807426B2 (en) * 2011-07-01 2017-10-31 Qualcomm Incorporated Applying non-square transforms to video data
US9948928B2 (en) * 2011-07-20 2018-04-17 Nxp Usa, Inc. Method and apparatus for encoding an image
CN102833546B (zh) * 2012-08-21 2015-03-04 中国科学院光电技术研究所 基于小波子带交织最优量化的高速图像压缩方法及装置
CN103581691B (zh) * 2013-11-14 2016-05-18 北京航空航天大学 一种面向稀疏系数的高效可并行图像编码方法
US9357237B2 (en) * 2014-10-28 2016-05-31 Sony Corporation Image processing system with bitstream reduction and method of operation thereof
GB2536026A (en) * 2015-03-05 2016-09-07 Nokia Technologies Oy Method and apparatus for encoding and decoding images
CN107852509A (zh) * 2015-07-17 2018-03-27 诺基亚技术有限公司 用于编码和解码图像的方法和装置

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6229927B1 (en) * 1994-09-21 2001-05-08 Ricoh Company, Ltd. Reversible embedded wavelet system implementation
EP1429287A1 (en) * 1997-01-09 2004-06-16 Canon Kabushiki Kaisha Thumbnail manipulation, hierarchial coding/encoding and image based file browsing
US6272180B1 (en) * 1997-11-21 2001-08-07 Sharp Laboratories Of America, Inc. Compression and decompression of reference frames in a video decoder
WO2000059116A1 (en) * 1999-03-26 2000-10-05 Microsoft Corporation Lossless adaptive encoding of finite alphabet data
EP1250011A2 (en) * 2001-03-30 2002-10-16 Ricoh Company, Ltd. Context model access to memory based on run and skip counts
US20080219575A1 (en) * 2003-12-17 2008-09-11 Andreas Wittenstein Method and apparatus for faster-than-real-time lossless compression and decompression of images
RU2526764C2 (ru) * 2009-01-22 2014-08-27 Нтт Докомо, Инк. Устройство, способ и программа для прогнозирующего кодирования изображений, устройство, способ и программа для прогнозирующего декодирования изображений и система и способ кодирования/декодирования

Also Published As

Publication number Publication date
RU2018113995A3 (ru) 2020-02-10
CN108028928A (zh) 2018-05-11
CN108028928B (zh) 2021-02-19
WO2017046005A1 (en) 2017-03-23
RU2018113995A (ru) 2019-10-21
US10917663B2 (en) 2021-02-09
JP2018527835A (ja) 2018-09-20
US20180255321A1 (en) 2018-09-06
EP3350993A1 (en) 2018-07-25
JP6975137B2 (ja) 2021-12-01

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP2008514142A (ja) 多重技術エントロピー符号化システム及び方法
PraveenKumar et al. Medical image compression using integer multi wavelets transform for telemedicine applications
Siddeq et al. Applied minimized matrix size algorithm on the transformed images by DCT and DWT used for image compression
Satone et al. A review of image compression techniques
Rojatkar et al. Image compression techniques: lossy and lossless
RU2727936C2 (ru) Способ и устройство для быстрого и эффективного сжатия и распаковки изображений
US9521431B2 (en) Method and a system for wavelet based processing
Bhammar et al. Survey of various image compression techniques
Siddeq Using Two Levels DWT with Limited Sequential Search Algorithm for Image Compression
Padmavati et al. DCT combined with fractal quadtree decomposition and Huffman coding for image compression
Bhatnagar et al. Image compression using dct based compressive sensing and vector quantization
JP2003101788A (ja) 復号方法、復号装置、画像処理装置、パケットヘッダ生成方法、パケットヘッダ生成装置
Cho et al. Low complexity resolution progressive image coding algorithm: progres (progressive resolution decompression)
Rasool et al. Wavelet-based image compression techniques: comparative analysis and performance evaluation
Wu et al. Comparisons of Threshold EZW and SPIHT Wavelets Based Image Compression Methods
JP2013187692A (ja) 画像処理装置及び画像処理方法
Van Waveren Real-time texture streaming & decompression
Sahooinst et al. Haar wavelet transform image compression using various run length encoding schemes
JP4111761B2 (ja) 画像処理装置
Wagh et al. Design & implementation of JPEG2000 encoder using VHDL
Subedar et al. An embedded scaling-based arbitrary shape region-of-interest coding method for JPEG2000
Hassen et al. The 5/3 and 9/7 wavelet filters study in a sub-bands image coding
Jayanthi et al. Multi Wavelet Based Image Compression for Tele-Medical Applications
CN1568011A (zh) 一种基于运动联合图像专家组的图像帧间增强方法
Jain et al. A image comparative study using DCT, fast Fourier, wavelet transforms and Huffman algorithm