TW201842771A - 用於顯示串流壓縮之中點預測誤差擴散 - Google Patents

用於顯示串流壓縮之中點預測誤差擴散 Download PDF

Info

Publication number
TW201842771A
TW201842771A TW107112611A TW107112611A TW201842771A TW 201842771 A TW201842771 A TW 201842771A TW 107112611 A TW107112611 A TW 107112611A TW 107112611 A TW107112611 A TW 107112611A TW 201842771 A TW201842771 A TW 201842771A
Authority
TW
Taiwan
Prior art keywords
sample
residual
modified
block
reconstructed
Prior art date
Application number
TW107112611A
Other languages
English (en)
Other versions
TWI699111B (zh
Inventor
納坦 海姆 雅各布森
伊克 伊奇茲揚
維賈伊拉加哈萬 提拉魯馬萊
瑞珍 雷克斯曼 喬許
Original Assignee
美商高通公司
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 美商高通公司 filed Critical 美商高通公司
Publication of TW201842771A publication Critical patent/TW201842771A/zh
Application granted granted Critical
Publication of TWI699111B publication Critical patent/TWI699111B/zh

Links

Classifications

    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N19/00—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals
    • H04N19/65—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using error resilience
    • 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
    • H04N19/103—Selection of coding mode or of prediction mode
    • H04N19/105—Selection of the reference unit for prediction within a chosen coding or prediction mode, e.g. adaptive choice of position and number of pixels used for prediction
    • 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
    • H04N19/134—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
    • H04N19/182—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 pixel
    • 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
    • H04N19/50—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using predictive coding
    • H04N19/503—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using predictive coding involving temporal prediction
    • H04N19/51—Motion estimation or motion compensation
    • H04N19/53—Multi-resolution motion estimation; Hierarchical motion estimation
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N19/00—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals
    • H04N19/50—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using predictive coding
    • H04N19/593—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using predictive coding involving spatial prediction techniques
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N19/00—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals
    • H04N19/80—Details of filtering operations specially adapted for video compression, e.g. for pixel interpolation
    • H04N19/82—Details of filtering operations specially adapted for video compression, e.g. for pixel interpolation involving filtering within a prediction loop
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N19/00—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals
    • H04N19/90—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using coding techniques not provided for in groups H04N19/10-H04N19/85, e.g. fractals
    • H04N19/91—Entropy coding, e.g. variable length coding [VLC] or arithmetic coding
    • 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
    • H04N19/98—Adaptive-dynamic-range coding [ADRC]

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Compression Or Coding Systems Of Tv Signals (AREA)

Abstract

本發明揭示一種內容壓縮的方法，該方法包括：接收包括至少一第一樣本及一第二樣本之一第一樣本區塊；計算該第一樣本區塊之一預測值；計算該預測值與該第一樣本之間的一殘差；量化該殘差以產生一經量化殘差；對該經量化殘差進行解量化以產生一經解量化殘差；使用該經解量化殘差及該預測值來重建構該第一樣本以產生一第一經重建構樣本；基於該第一樣本及該第一經重建構樣本而計算一誤差值；及藉由該誤差值修改該第二樣本。

Description

用於顯示串流壓縮之中點預測誤差擴散
本發明係關於視訊編碼中之誤差擴散。
數位內容能力可併入至廣泛範圍之裝置中，包括數位電視、數位直播系統、無線廣播系統、個人數位助理(PDA)、膝上型或桌上型電腦、平板電腦、電子書閱讀器、數位攝像機、數位記錄裝置、數位媒體播放器、視訊遊戲裝置、視訊遊戲主機、蜂巢式或衛星無線電話，所謂「智慧型電話」、視訊電話會議裝置、視訊串流化處理裝置及其類似者。鏈路，諸如顯示鏈路，可用於將來自來源(例如，儲存影像及/或視訊資料之記憶體)之內容傳送至顯示器。舉例而言，顯示鏈路可將機上盒連接至電視或將電腦連接至顯示器。 顯示鏈路之頻寬要求與顯示器之解析度成比例，且因此，高解析度顯示器自大頻寬顯示鏈路獲益。一些顯示鏈路不具有支援高解析度顯示器之頻寬。可使用視訊壓縮來降低頻寬要求使得可使用較低頻寬顯示鏈路來將數位視訊提供至較高解析度顯示器。可使用對像素資料之影像壓縮。然而，此等方法有時並非視覺無損，或實施習用顯示裝置可能為困難且昂貴的。 視訊電子標準協會(VESA)已研發顯示串流壓縮(DSC)作為顯示鏈路視訊壓縮的標準。顯示鏈路視訊壓縮技術(諸如，DSC)除其他外亦應提供視覺無損之圖片品質(亦即，圖片具有一定品質位準使得使用者無法辨識壓縮在作用中)。顯示鏈路視訊壓縮技術亦應提供用習用硬體即時實施為容易且不昂貴的方案。
大體而言，本發明描述用於對內容進行編碼的技術，包括視訊資料的編碼及解碼。本發明之技術可與任何視訊壓縮技術一起使用，無論是否與諸如DSC、VESA顯示壓縮-M(VDC-M)或其他內容寫碼標準的內容寫碼標準一致。舉例而言，本發明描述用於對用於傳輸的內容(例如，視訊資料)進行編碼的技術，諸如經由鏈路(例如，顯示器鏈路)傳輸。作為另一實例，本發明描述可用於根據固定比率視覺無損內容寫碼標準(例如，DSC或VDC-M)來增加內容的壓縮比率(例如，作為一個實例，自3：1至4：1)的技術。 在其他實例中，本發明描述了在諸如用於下一代DSC、VDC-M或其他視訊編解碼器的固定速率壓縮編解碼器中引入誤差擴散的技術。誤差擴散的引入可改良經受壓縮之隨機雜訊的表示。舉例而言，引入誤差擴散可在視覺上軟化影像中之雜訊，例如當誤差擴散被應用於具有高熵或最大熵的影像的區域時。在一些實例中，誤差擴散的引入可改良經受壓縮(例如，經受大量壓縮)之隨機雜訊的表示。本發明通篇描述其他可能實例益處。 在一個實例中，本發明描述了一種內容壓縮的方法，該方法包含：接收包括至少第一樣本及第二樣本之第一樣本區塊；計算第一樣本區塊之預測值；計算預測值與第一樣本之間的殘差；量化殘差以產生經量化殘差；對經量化殘差進行解量化以產生經解量化殘差；使用經解量化殘差及預測值來重建構第一樣本以產生第一經重建構樣本；基於第一樣本及第一經重建構樣本而計算誤差值；及藉由誤差值修改第二樣本。 在另一實例中，本發明描述了一種裝置，該裝置包含經組態以儲存內容之記憶體以及與該記憶體通信之一或多個處理器，其中該一或多個處理器經組態以進行以下操作：接收包括至少第一樣本及第二樣本之第一樣本區塊；計算第一樣本區塊之預測值；計算預測值與第一樣本之間的殘差；量化殘差以產生經量化殘差；對經量化殘差進行解量化以產生經解量化殘差；使用經解量化殘差及預測值來重建構第一樣本以產生第一經重建構樣本；基於第一樣本及第一經重建構樣本而計算誤差值；及藉由誤差值修改第二樣本。 在另一實例中，本發明描述一種設備，其包含：用於接收包括至少第一樣本及第二樣本之第一樣本區塊的構件；用於計算第一樣本區塊之預測值的構件；用於計算預測值與第一樣本之間的殘差的構件；用於量化殘差以產生經量化殘差的構件；用於對經量化殘差進行解量化以產生經解量化殘差的構件；用於使用經解量化殘差及預測值重建構第一樣本以產生第一經重建構樣本的構件；用於基於第一樣本及第一經重建構樣本而計算誤差值的構件；及用於藉由誤差值修改第二樣本的構件。 在另一實例中，本發明描述一種儲存指令之電腦可讀儲存媒體，指令在被執行時致使一或多個處理器進行以下操作：接收包括至少第一樣本及第二樣本之第一樣本區塊；計算第一樣本區塊之預測值；計算預測值與第一樣本之間的殘差；量化殘差以產生經量化殘差；對經量化殘差進行解量化以產生經解量化殘差；使用經解量化殘差及預測值重建構第一樣本以產生第一經重建構樣本；基於第一樣本及第一經重建構樣本而計算誤差值；及藉由誤差值修改第二樣本。 在下文隨附圖式及描述中闡明本發明之一或多個實例之細節。根據描述及圖式以及申請專利範圍將明瞭本發明之其他特徵、目的及優點。
本申請案主張於2017年4月12日申請之美國臨時申請案第62/484,847號之優先權，該案之全文以引用的方式併入本文中。 大體而言，本發明描述用於對內容進行編碼的技術，包括視訊資料的編碼及解碼。本發明之技術可與任何視訊壓縮技術一起使用，無論是否與諸如DSC、VESA顯示壓縮-M(VDC-M)或其他內容寫碼標準的內容寫碼標準一致。舉例而言，本發明描述用於對用於傳輸的內容(例如，視訊資料)進行編碼的技術，諸如經由鏈路(例如，顯示器鏈路)傳輸。作為另一實例，本發明描述可用於根據固定比率視覺無損內容寫碼標準(例如，DSC或VDC-M)來增加內容的壓縮比率(例如，作為一個實例，自3：1至4：1)的技術。 在其他實例中，本發明描述了在諸如用於下一代DSC、VDC-M或其他視訊編解碼器的固定速率壓縮編解碼器中引入誤差擴散的技術。誤差擴散的引入可改良經受壓縮之隨機雜訊的表示。舉例而言，引入誤差擴散可在視覺上軟化影像中之雜訊，例如當誤差擴散被應用於具有高熵或最大熵的影像的區域時。在一些實例中，誤差擴散的引入可改良經受壓縮(例如，經受大量壓縮)之隨機雜訊的表示。本發明通篇描述其他可能實例益處。 顯示串流壓縮技術的實例包括由視訊電子標準協會(VESA)最近完成的3：1壓縮比顯示串流壓縮(DSC)v1.0解決方案。DSC 1.0可能不足以推動未來的市場需求(例如，行動視場需求)，特別是對於諸如4K等高解析度顯示器。因此，為了滿足未來的需求，VESA發佈了CfT(呼叫技術)，旨在開發針對4：1及更高壓縮比的下一代DSC解決方案。回應於CfT，高通(Qualcomm)開發了內容寫碼器及測試模型(最初稱為高級顯示串流壓縮(ADSC)，但現在稱為VDC-M)。內容寫碼器可經組態以提供低成本、固定速率的視覺無損壓縮。測試模型可係指內容寫碼器可經組態以根據其寫碼資料的壓縮協定、演算法、標準或其類似者。 在本發明的實例中，DSC寫碼器可基於基於區塊之方法(具有區塊大小P×Q)來設計，且可經組態以使用複數個寫碼模式對內容(例如，視訊資料)進行寫碼。視訊資料之區塊的實例性寫碼模式可包括變換模式(例如，DCT、哈德瑪(Hadamard))、區塊預測模式、差動式脈衝碼調變(DPCM)模式、型樣模式、中點預測(MPP)模式，及/或中點預測回退(MPPF)模式。數個寫碼模式可用於寫碼器中以有效地壓縮不同類型之內容或影像。舉例而言，文本影像可藉由型樣模式(例如，區塊預測)被有效地壓縮，而自然影像可藉由變換模式被有效地壓縮。 在此等模式中，MPP存在於由高通開發之內容寫碼器中。在一些實例中，MPP模式可自中點值預測當前區塊中之每一樣本，該中點值可被稱為中點預測值或中點預測子。可首先使用量化器(例如，均勻純量量化器(USQ))來經量化殘差(例如，使用中點預測子預測的樣本與樣本之間的差異)，且接著使用每一樣本固定數目個位元進行編碼。在一些實例中，此模式可廣泛用於存在隨機雜訊，由於不存在要使用的空間相關性，所以不能使用變換或區塊預測模式有效地預測隨機雜訊。 在一些實例中，內容寫碼器可經組態以基於速率控制機制為多個編碼模式中的每個區塊選擇編碼模式，該速率控制機制旨在藉由考慮每個區塊的速率和失真來選擇每個區塊的最佳模式模式。速率控制機制由緩衝模型支援，且編解碼器之設計要求為緩衝器絕不不處於欠位(例如，在緩衝器中少於零個位元)或溢位(例如，緩衝器大小已增加超過所設定最大大小)。 中點預測回退(MPPF)模式為具有固定步長之MPP模式的變體，使得MPPF模式速率嚴格小於編碼器之平均區塊速率。本發明中與MPP模式相關的任何討論可使用相同的技術自然延伸至MPPF。隨機雜訊影像通常使用MPP及MPPF模式進行寫碼。因此，使用本發明之技術在此等模式中擴散誤差可改良使用此等模式編碼之內容的視覺品質。 在一些實例中，可使用誤差擴散來跟蹤影像中每一樣本的量化誤差，並將此誤差擴散到相鄰樣本，使得累積誤差被最小化。在一些實例中，誤差擴散可縮寫為「ED」。 如本文中所使用的，術語「內容」之實例例項可係指術語「視訊」或「影像」，且反之亦然。無論術語「內容」抑或「視訊」被用作形容詞、名詞或其他詞性，上述情形皆為真。舉例而言，對「內容寫碼器」之引用可包括對「視訊寫碼器」或「影像寫碼器」之引用，且對「視訊寫碼器」或「影像寫碼器」之引用可包括對「內容寫碼器」之引用。類似地，對「內容」之引用亦包括對「視訊」或「影像」之引用，且對「視訊」或「影像」之引用可包括對「內容」之引用。 如本文中所使用，「內容」係指任何類型之內容。舉例而言，「內容」可係指視訊內容、螢幕內容、影像內容、任何圖形內容或任何可顯示的內容。作為另一實例，「內容」可係指對應於視訊內容、螢幕內容、影像內容、任何圖形內容或任何可顯示內容之像素資料。舉例而言，影像包括複數個像素，其中每一像素具有取決於色彩空間之一或多個分量。因此可理解，對「像素資料」之引用可包括對任何內容之像素資料之引用。 如本文中所使用，「像素資料」可係指一或多個像素。該一或多個像素可包括一或多個分量值。舉例而言，RGB色彩空間中之像素可包括三個色彩分量：紅色分量值、綠色分量值及藍色分量值。在一些實例中，「樣本」可係指「像素」。在其他實例中，「樣本」可係指像素之分量。舉例而言，RGB色彩空間中之像素可包括三個樣本：紅色樣本、綠色樣本及藍色樣本。紅色樣本可為紅色分量值，綠色樣本可以是綠色分量值，且藍色樣本可為像素的藍色分量值。因此可理解，對樣本執行操作之提及可係指對像素之組件(例如，色彩組件)執行操作。 如本文中所使用，術語「視訊」可係指可以序列呈現之複數個影像。如本文中所使用的，術語「影像」可係指單個影像(例如，圖片)、一或多個影像、對應於視訊之複數個影像中之一或多個影像、不對應於視訊之複數個影像中之一或多個影像，對應於視訊之複數個影像(例如，對應於視訊之所有影像或對應於視訊的少於所有影像)，子部分(例如，子區塊)，單個影像之複數個子部分(例如，子區塊)，對應於複數個影像之複數個子部分(例如，子區塊)、影像資料、圖形資料或其類似者。在一些實例中，術語「圖片」可與「影像」互換。 如本文中所使用，術語「編碼」及「壓縮」可互換使用。類似地，術語「解碼」及「解壓縮」可互換使用。 如本文中所使用的，術語「鏈路」或「顯示鏈路」可係指有線或無線鏈路。在一些實例中，術語「鏈路」及「顯示鏈路」可為可互換的。在其他實例中，術語「鏈路」及「顯示鏈路」可能不可互換。在一些實例中，顯示鏈路可係指內容必須遵守顯示協定(其亦可被稱為顯示鏈路協定)的通信鏈路。顯示協定之一些實例包括HDMI協定、DisplayPort協定、MIPI DSI協定或其他通信協定。 圖1A為說明實例性內容寫碼系統100的方塊圖。內容寫碼系統100可包括處理單元1，處理單元1可經組態以實施本發明之一或多種技術。如圖1A所展示，處理單元1可包括內部記憶體3。處理單元1外部之記憶體，諸如所描繪之記憶體5，可由處理單元1存取。舉例而言，處理單元1可經由匯流排以通信方式耦接至記憶體5。在一些實例中，處理單元1可經由諸如匯流排9之通信媒體直接以通信方式耦接至記憶體5。在其他實例中，處理單元1可經由諸如匯流排之通信媒體間接地以通信方式耦接至記憶體5。舉例而言，處理單元1可直接地以通信方式耦接至另一組件(例如，不同處理單元)，該組件經由諸如匯流排之通信媒體直接以通信方式耦接至記憶體5。 在一些實例中，記憶體5可為系統記憶體，諸如可實施處理單元1之計算裝置之系統記憶體。在其他實例中，記憶體5可為另一處理單元或計算裝置內部之記憶體，諸如在圖1B中所展示之實例性內容寫碼系統100'中。在圖1B所展示之實例內容寫碼系統100'中，處理單元7可為與處理單元1不同之處理單元。本文中所描述之處理單元1可經組態以執行本文中所描述之一或多種技術。 在一些實例中，處理單元1可為顯示處理單元。在圖1B之實例中，處理單元7在一些實例中可為中央處理單元(CPU)、圖形處理單元(GPU)、視訊寫碼器、數位信號處理單元(DSP)或與處理單元1不同之任何其他處理單元(例如，任何其他內容產生處理單元)。 在圖1A及圖1B之實例中之任一者中，處理單元1可經組態以從諸如記憶體5之任何源接收內容。記憶體5可經組態以儲存內容。內容可為任何內容，諸如預先捕獲之內容，即時捕獲之內容(例如，記憶體5可為即時緩衝器)，電腦產生內容或任何其他內容。處理單元1可經組態以以像素資料之形式接收內容(例如，來自記憶體5)。否則描述，處理單元1可經組態以接收內容之像素資料。舉例而言，處理單元1可經組態以接收內容之一或多個像素之每一分量(例如，每一色彩分量)之值。RGB色彩空間中之像素可包括紅色分量之第一值、綠色分量之第二值以及藍色分量之第三值。 內部記憶體3及/或記憶體5可包括一或多個揮發性或非揮發性記憶體或儲存裝置。在一些實例中，內部記憶體3及/或記憶體5可包括隨機存取記憶體(RAM)、靜態RAM(SRAM)、動態RAM(DRAM)、可抹除可程式化ROM(EPROM)、電可抹除可程式化ROM(EEPROM)、快閃記憶體、磁性資料媒體或光儲存媒體或任何其他類型之記憶體。 根據一些實例，內部記憶體3及/或記憶體5可為非暫時性儲存媒體。術語「非暫時性」可指示儲存媒體不以載波或傳播信號體現之儲存媒體。然而，術語「非暫時性」不應被解釋為意味著內部記憶體3及/或系統記憶體5為不可移動或其內容為靜態的。作為一個實例，可將記憶體5自裝置2移除，且移動至另一裝置。作為另一實例，記憶體5可能不能自計算裝置2移除。 在一些實例中，處理單元1經整合至計算裝置之主板中。在一些實例中，處理單元1可存在於安裝在計算裝置之主板中之埠中之圖形卡上，或可以其他方式併入於經組態以與計算裝置相互操作之周邊裝置內。在一些實例中，處理單元1可為系統單晶片(SOC)上之處理模組。處理單元1可包括一或多個處理器，諸如一或多個微處理器、特殊應用積體電路(ASIC)、現場可程式化閘陣列(FPGA)、固定功能電路，可程式化處理器、算術邏輯單元(ALU)、數位信號處理器(DSP)、離散邏輯、軟體、硬體、韌體、其他等效積體或離散邏輯電路或其任何組合。當技術部分地以軟體實施時，處理單元1可將用於軟體之指令儲存在適合非暫時性電腦可讀媒體(例如，內部記憶體3)中且可在硬體中使用一或多個處理器來執行指令以執行本發明之技術。前述中之任何一種(包括硬體、軟體、硬體及軟體之組合等)可被認為係一或多個處理器。術語「處理器」可與「處理單元」互換。 處理單元1可包括一或多個處理器核心，使得處理單元1可被稱作為多核心處理器。在一些實例中，處理單元1可為專門硬體，其包括為處理單元1提供適用於圖形處理之大規模並行處理能力之積體及/或離散邏輯電路。在一些實例中，處理單元1可經組態以使用硬體、軟體或其組合來執行本文中所描述之一或多種技術。 在一些實例中，處理單元1可經組態以根據本文中所描述之一或多種技術來對內容進行編碼(例如壓縮)，諸如下文所論述之在圖1C中所展示之簡化實例中。在此等實例中，處理單元1可被稱為內容編碼器。在其他實例中，處理單元1可經組態以根據本文中所描述之一或多種技術對內容進行解碼(例如，解壓縮)。在此等實例中，處理單元1可被稱為內容解碼器。在其他實例中，可經組態以根據本文中所描述之一或多種技術對內容進行編碼及/或解碼。 圖1C為說明其中處理單元1可經組態以對像素資料進行編碼之實例的方塊圖。舉例而言，處理單元1可經組態以接收像素資料。處理單元1可經組態以將所接收到之像素資料儲存在內部記憶體3中，例如儲存在經分配於內部記憶體3中之緩衝器中。處理單元1可經組態以根據本文中所描述之一或多種技術在對像素資料進行編碼之前對所接收之像素資料執行一或多個處理(例如，色彩空間轉換)。處理單元1可經組態以對像素資料進行編碼(例如，如所接收到的像素資料或如進一步處理的像素資料)，且輸出經編碼像素資料。經編碼像素資料可呈位元串流之形式。位元串流可包括形成視訊資料及相關聯資料之經寫碼表示之位元序列。位元串流可具有固定速率。舉例而言，位元串流可具有固定速率以符合諸如高清晰度多媒體介面(HDMI)協定、DisplayPort協定或行動工業處理器介面(MIPI)顯示器串列介面(DSI)協定的通信協定。在一些實例中，固定速率可為由通信協定所允許之最大速率。在其他實例中，固定速率可為小於通信協定所允許之最大速率。 在對內容進行編碼之後，處理單元1可經組態以使經編碼像素資料被發送至顯示裝置。在一些實例中，處理單元1可經組態以經由鏈路(例如，符合顯示鏈路協定之顯示鏈路，諸如HDMI協定、DisplayPort協定、MIPI DSI協定或另一通信協定)將經編碼像素資料發送至顯示裝置。在其他實例中，處理單元1可經組態以將經編碼像素資料發送至傳輸器，其中傳輸器可經組態以經由顯示鏈路發送經編碼像素資料。否則描述，處理單元1可經組態以將經編碼像素資料直接或間接地輸出到顯示鏈路中。 繼而，所連接之顯示裝置可經組態以經由鏈路接收經編碼內容。顯示裝置可經組態以例如利用本文中所描述之內容解碼器對經編碼內容進行解碼，且將經解碼之內容呈現在顯示器上。在一些實例中，顯示裝置可經組態以在經由顯示器呈現經解碼內容之前對經解碼內容執行額外處理。 在一些實例中，處理單元1可經組態以根據中點預測(MPP)模式及/或中點預測回退(MPPF)模式對像素資料進行編碼。MPPF模式可為具有固定步長(亦即，固定步長對應於MPPF模式)之MPP模式的變體，使得MPPF模式速率小於編碼器(例如，處理單元1)之平均速率(例如，平均區塊速率)。根據MPP模式或MPPF模式，處理單元1可經組態以自中點值預測當前區塊之一或多個樣本。在一些實例中，可在存在隨機雜訊的情況下(例如，在區塊、圖塊或影像之樣本之間存在很少或沒有空間相關性的情況下)使用MPP模式，此係因為可能無法使用變換或區塊預測模式有效地預測隨機雜訊。 在一些實例中，處理單元1可經組態以結合如本文中所描述之一或多種編碼技術(例如，MPP模式或MPPF模式)對像素資料執行誤差擴散。舉例而言，處理單元1可經組態以判定一或多個樣本之量化誤差且可經組態以將量化誤差擴散成一或多個樣本。根據本文中所描述之技術擴散量化誤差可導致一或多個益處或改良，諸如累積誤差之減少或最小化，在解碼之後增強之內容品質(例如，改良在經解碼之後內容中之隨機雜訊之表示/感知品質)及/或增加的資料壓縮(例如，在一些實例中，將資料壓縮比自3：1增加至4：1)。 根據本文中所描述之技術，處理單元1可經組態以使用誤差擴散來執行中點預測(MPP)模式及中點預測回退(MPPF)模式編碼，以增強高壓縮位準處之隨機雜訊的感知品質。本文中所描述之技術可能對不包含隨機雜訊之內容具有最小影響。 圖2說明根據本文中所描述之技術的實例性寫碼區塊300。在一些實例中，寫碼區塊300可被稱為維度8×2之VDC-M區塊。亦即，寫碼區塊300可為8個樣本寬及2個樣本高。然而，任何大小寫碼區塊皆可與本發明之技術一起使用。在一些實例中，寫碼區塊300之值可為像素之色彩分量樣本值。舉例而言，當在RGB色彩空間中對像素進行寫碼時，寫碼區塊300中之值可為R、G或B樣本。在實例中，寫碼區塊300中之值可為亮度或色度樣本值，諸如對於YUV、YCrCb、YCoCg或使用亮度及色度採樣的其他色彩空間。本發明之技術可用於任何色彩空間中之任何色彩分量。 為了允許在硬體中並行實施且減少最糟狀況關鍵路徑，寫碼區塊300可被劃分為四個2×2子區塊302、304、306及308。如本文中所使用，可獨立地處理每一2×2子區塊。本文中所描述之技術可關於具有誤差擴散之MPP模式(MPP + ED)的實施實例。在其他實例中，本文中所描述之技術可關於具有誤差擴散之中點預測回退MPPF模式(MPPF + ED)的實施實例。下文更詳細論述之圖4及圖5為根據本文中所描述之技術的實施的兩個實例。圖4可為「完整」實施方案的實例，此係因為完整實施比「輕」實施具有更長的關鍵路徑(圖5中展示「輕」實施的實例)，但可提供經改良結果。 除了添加誤差擴散之外，本發明之MPP + ED模式亦可影響用於預測之中點值的計算。在MPP模式之一個實例實施中，處理單元1可計算當前8×2區塊之單個中點值(MP)且使用單個中點值來預測寫碼區塊300中之全部16個樣本。在MPP + ED模式中，處理單元1可經組態以在一些實例中針對來自相鄰樣本之每個2×2子區塊(例如，在先前的重建構線中，如在圖2中所展示)計算單獨的中點值。先前重建構線之樣本值(例如，寫碼區塊300之上的區塊中之像素之底部列)可被儲存在稱為列緩衝器之儲存器中。對於不在圖塊之第一行(NFLS)中之區塊，處理單元1可將針對每一2×2子區塊之中點預測子計算為來自先前重建構線正上方之兩個樣本之平均值。舉例而言，第一子區塊302之中點預測子為：MP =(X + Y + 1)＞＞ 1，其中X及Y為到各別2×2子區塊302之上相鄰樣本，其在下面參考圖2進一步描述，其中＞＞為按位右移。 對於圖框之第一行(FLS)內之區塊，處理單元1可將中點值計算為來自先前重建構區塊中之相同子區塊之四個樣本之平均值。在此狀況下，第一子區塊302之中點預測子將為：，其中表示來自先前重建構區塊之樣本，且其中＞＞為按位右移。作為實例，參考圖3，子區塊302之對應於、、以及的樣本將分別為先前重建構區塊302'之A4、B4、C4及D4。否則描述，子區塊302之中點預測子可被描述為：MP =(A4 + B4 + C4 + D4 + 2)＞＞ 2，其中A4、B4、C4及D4各自為先前重建構子區塊302'中之重建構樣本。下面將更全面地描述此實例情況。另外，對於圖塊內之第一區塊，MP可經初始化為等於動態範圍之一半的固定值，此係因為在此狀況下沒有參考樣本可用。 在一些實例中，本發明中所描述之誤差擴散技術可僅應用於編碼器側。在此等實例中，解碼器處之MPP模式之行為可與先前實施相同，因為所接收之經量化殘差將經解量化及重建構，而不執行任何額外步驟。 返回參考圖2，圖2說明具有實例大小之實例性寫碼區塊300。在圖2之實例中，寫碼區塊300具有8×2之大小。在一些實例中，處理單元1可經組態以將寫碼區塊300劃分成兩個或多於兩個子區塊。在圖2之實例中，處理單元1可將寫碼區塊300劃分為四個2×2子區塊，經展示為子區塊302、304、306及308。子區塊302包括樣本A、B、C及D。子區塊304包括樣本A1、B1、C1及D1。子區塊306包括樣本A2、B2、C2及D2。子區塊308包括樣本A3、B3、C3及D3。對應於子區塊中之每一個之樣本中之每一個可對應於對應像素之單個分量。因此應理解，可對對應於與圖2中所展示之樣本相關聯之像素之其他分量(若有)之樣本重複本文中所描述之技術。在其他實例中，處理單元1可經組態以判定對應於複數個像素中之第一分量之樣本缺乏或具有很少空間相關性且對應於複數個像素中之第二分量之樣本具有較高空間相關性。在此等實例中，處理單元1可經組態以對對應於第一分量之樣本而非對應於第二分量之樣本執行關於本文中所描述之誤差擴散的技術。 在寫碼區塊300上方展示為先前重建構之一行樣本，此意味著在寫碼區塊300上方展示之樣本線為重建構樣本。重建構樣本可能儲存在列緩衝器中。樣本X及Y為已重建構之樣本A及B的上相鄰樣本。類似地，樣本X1及Y1為樣本A1及B1之上相鄰樣本，等等。在一些實例中，處理單元1可經組態以獨立於其他子區塊來處理寫碼區塊300之每一子區塊。在一些實例中，處理單元1可經組態以與其他子區塊並行但獨立地處理寫碼區塊300之每一子區塊。 處理單元1可經組態以計算來自兩個或多於兩個相鄰樣本(諸如兩個上相鄰樣本)之每一子區塊之單獨中點預測子(有時被稱為中點值)。圖2說明其中寫碼區塊300不在例如圖塊之第一行中之實例。在此等實例中，每一2×2子區塊之中點預測子(MP)可為來自先前重建構線之直接在上方之兩個樣本(例如，上相鄰樣本)之平均值。舉例而言，處理單元1可經組態以如下計算子區塊302之中點預測子：MP =(X + Y + 1)＞＞ 1。類似地，處理單元1可經組態以如下計算子區塊304之中點預測子：對於其他子區塊，MP =(X1 + Y1 + 1)＞＞ 1，等等。 在其他實例中，寫碼區塊300可在例如圖塊之第一行內。在此等實例中，上相鄰樣本不可用(例如，因為不存在上相鄰樣本或因為上相鄰樣本由於例如處於不同圖框中而為無效目標)。在此等實例中，每一2×2子區塊之中點預測子(MP)可為來自先前重建構之寫碼區塊中之相同定位子區塊之四個樣本之平均值。否則描述，每一2×2子區塊之MP可為先前重建構寫碼區塊中相同位置中之子區塊的四個重建構樣本之平均值。舉例而言，參考圖3，處理單元1可經組態以如下計算子區塊302之中點預測子：此處，樣本上方之帽子表示樣本來自先前重建構區塊(即，樣本為重建構樣本)。圖3說明其中上相鄰樣本不可用於寫碼區塊300之編碼的實例。在圖3之實例中，寫碼區塊300及300'各自具有8×2之大小且兩者經展示為被劃分為四個2×2子區塊。寫碼區塊300與300'之間的顯著垂直線僅用於幫助展示寫碼區塊300'結束於何處以及寫碼區塊300開始於何處。在圖3之實例中，寫碼區塊300'為先前重建構寫碼區塊，意味著寫碼區塊300'之樣本已經被重建構。子區塊302之MP可為來自寫碼區塊300'中之相同定位子區塊(亦即，子區塊302')之四個樣本之平均值。類似地，子區塊304之MP可為來自寫碼區塊300'中之相同定位子區塊(亦即，子區塊304')之四個樣本之平均值。 在其他實例中，寫碼區塊300可為例如圖塊之第一寫碼區塊。在此等實例中，上相鄰樣本為不可用的(例如，因為不存在上相鄰樣本或者因為上相鄰樣本由於例如處於不同的圖塊中而為無效的目標)以及相同圖塊內的先前重建構區塊由於寫碼區塊300為圖塊中之第一寫碼區塊而將不可用於左邊(或在掃描方向上)。在此等實例中，中點預測子(MP)可等於動態範圍的一半，此係因為沒有參考樣本可用。動態範圍為用於樣本之可能值的數目。舉例而言，若樣本為RGB色彩空間中之8位元分量值，則樣本之值的範圍可在0到255內，意味著動態範圍為256。256的一半為128，此將意味著當寫碼區塊300是為圖塊中之第一寫碼區塊時，寫碼區塊300之每一子區塊的MP將為128。 在一些實例中，處理單元1可經組態以基於臨限值TED 判定是否根據本文中所描述技術對像素資料執行誤差擴散。舉例而言，處理單元1可經組態以基於臨限值TED 判定是否將與寫碼單元之子區塊的第一樣本相關聯之量化誤差擴散至相同子區塊之一或多個樣本。作為另一實例，處理單元1可經組態以基於臨限值TED 結合MPP模式或MPPF模式對像素資料執行誤差擴散。處理單元1可經組態以在針對當前分量(bitDepth-stepSize) ≤ TED 時執行誤差擴散，其中stepSize 表示MPP模式或MPPF模式之量化步長，且bitDepth 表示每個樣本之位元之數目。 在一些實例中，當前分量可係指當前寫碼區塊、當前樣本、當前色彩分量或其類似者。舉例而言，當針對當前組件(bitDepth-stepSize) ≤TED 時，處理單元1可經組態以如本文中所描述執行MPP + ED(全)、MPP + ED(輕)、MPPF + ED(全)或MPPF + ED(輕)。若(bitDepth-stepSize) ＞TED ，則可在無誤差擴散的情況下使用MPP模式或MPPF模式。在此實例中，處理單元1可經組態以將任何誤差項設定為零。上述情形可經進行以避免用於寫碼典型內容之峰值信雜比(PSNR)的任何降低。在一些實例中，臨限值TED 可等於3。在其他實例中，臨限值TED 可等於小於或大於3之值。 處理單元1可經組態以並行地對一或多個子區塊執行誤差擴散。將關於圖2及3中所展示之寫碼區塊300之子區塊302來描述誤差擴散。應理解，在其他實例中，子區塊302及/或寫碼區塊300的大小可不同。舉例而言，寫碼區塊大小可為8×2，其可被劃分成兩個4×2子區塊。取決於實例，處理單元1可經組態以將誤差擴散至子區塊之一或多個樣本中。 圖4說明相對於圖2及圖3中所描繪之子區塊302之誤差擴散的實例。在一些實例中，圖4可經描述為說明可包括2×2子區塊內之源樣本的順序處理的MPP + ED之完整實施實例。2×2子區塊大小被用作為實例。在其他實例中，本發明中所描述之完整實施可擴展到其他區塊大小，諸如4×2子區塊，其中8×2區塊被劃分成兩個4×2子區塊。選擇更大子區塊可改良高主觀效能，但會增加硬體實施中之關鍵路徑。因此，特定子區塊大小之選擇可取決於效能與關鍵路徑之間的折衷。 參考圖4，處理單元1可順序地處理子區塊302之每一樣本。圖4展示以下步驟： 1. 預測來自MP 之樣本A 、進行量化、重建構 2. 將誤差擴散至樣本B (B' )、C (C' ) 3. 預測來自MP 之樣本B' 、進行量化、重建構 4. 將誤差擴散至樣本C' (C'' )、D (D' ) 5. 預測來自MP 之樣本C'' 、進行量化、重建構 6. 將誤差擴散至樣本D' (D'' ) 7. 預測來自MP 之樣本D'' 、進行量化、重建構 在一些實例中，(Sample - Samplerec )可構成誤差項。在其他實例中，((Sample -Samplerec +1)＞＞1)可構成誤差項。在一些實例中，本文中所描述之任何誤差可帶正負號。在一些實例中，對於步驟1、3、5及7中之每一個，MP可為相同的，諸如當以每一子區塊為基礎計算MP時。 參考上述步驟1，處理單元1可經組態以預測來自用於子區塊之中點預測子之樣本A，從而產生預測樣本A。預測樣本A將與樣本A(即，源樣本A)區分開。舉例而言，預測樣本A可等於當前子區塊之中點預測子，其可被描述為Aprediction = MP。處理單元1可經組態以計算樣本A之殘差，意味著樣本A與預測樣本A之間的差異，其可被描述為Aresidual = (Asource - Aprediction )或其他合適的命名法，諸如Aresidual = (A - Aprediction )。處理單元1可經組態以量化樣本A之殘差。處理單元1可經組態以藉由例如對樣本A之殘差進行解量化且接著將子區塊之中點預測子添加至樣本A之經解量化殘差來自樣本A之經量化殘差重建構樣本A，從而產生經重建構樣本A。經重建構樣本A可被描述為樣本A之經解量化殘差加上子區塊之中點預測子。 在上述步驟2中，處理單元1可經組態以將與樣本A相關聯的誤差擴散至樣本B及C。在一些實例中，與樣本A相關聯之誤差可被定義為(A-Arec )，其中Arec 為經重建構樣本A。與樣本A相關聯的誤差可被稱為樣本A誤差。在一些實例中，處理單元1可經組態以將樣本A誤差均勻地分配至樣本B及C。舉例而言，處理單元1可經組態以將樣本A誤差(未修改)添加至樣本B及C。作為另一實例，處理單元1可經組態以將樣本A誤差除以值，其中該值在一些實例中可為該誤差被輸入至之樣本的數目(例如，在此實例中為兩個)。在一些實例中，此除法可表示為((A-Arec + 1)＞＞1)。在其他實例中，此除法可表示為((A-Arec )＞＞1)。在其他實例中，樣本A誤差可被除以的值可為固定值，而不管誤差被輸入多少個樣本。處理單元1可經組態以將經修改樣本A誤差添加至樣本B及C。 在其他實例中，處理單元1可經組態以將樣本A誤差不均勻地分配至樣本B及C。舉例而言，處理單元1可經組態以將一定百分比之樣本A誤差添加至樣本B，及將不同的一定百分比之樣本A誤差添加至樣本C。在一些實例中，處理單元1可經組態以基於樣本B與樣本A之間的差相對於樣本C與樣本A之間的差判定樣本A誤差至樣本B及C之不均勻擴散。 圖4在頂部列左起第二區塊中說明樣本A誤差(例如，經修改或未修改的樣本A誤差)至樣本B及C之擴散。樣本B'表示由樣本A誤差修改之樣本B。類似地，樣本C'表示由樣本A誤差修改之樣本C。 在上面之步驟3中，處理單元1可經組態以預測來自子區塊之中點預測子之樣本B'，從而產生經預測樣本B'。將預測樣本B'與樣本B'加以區分。舉例而言，預測樣本B'可等於當前子區塊之中點預測子，其可被描述為B'prediction = MP。處理單元1可經組態以計算樣本B'之殘差，意指樣本B'與經預測值B'之間的差，其可被描述為B'residual = (B' - B'prediction )。處理單元1可經組態以量化樣本B'之殘差。處理單元1可經組態以藉由例如對樣本B'之殘差進行解量化且接著將該子區塊之中點預測子加總至樣本B'之經解量化殘差相加來從樣本B'之經量化殘差中重建構樣本B'，從而產生經重建構樣本B'。重建構樣本B'可被描述為樣本B'之經解量化殘差加上子區塊之中點預測子。 在上述步驟4中，處理單元1可經組態以將與樣本B'相關聯的誤差擴散至樣本C'及D。在一些實例中，與樣本B'相關聯之誤差可被定義為(B' -B'rec )，其中B'rec 為經重建構樣本B'。與樣本B'相關聯的誤差可被稱為樣本B'誤差。在一些實例中，處理單元1可經組態以將樣本B'誤差均勻地分配至樣本C'及D。舉例而言，處理單元1可經組態以將樣本B'誤差(未修改)添加至樣本C'及D。作為另一實例，處理單元1可經組態以將樣本B'誤差除以值，其中該值可為該誤差被輸入至之樣本的數目(例如，在此實例中為兩個)。在一些實例中，此除法可表示為((B'- B'rec + 1)＞＞1)。在其他實例中，此除法可表示為((B'- B'rec )＞＞1)。在其他實例中，樣本B'誤差可被除以的值可為固定值，而不管誤差被輸入多少個樣本。處理單元1可經組態以將經修改之樣本B'誤差添加至樣本C'及D中。 在其他實例中，處理單元1可經組態以將樣本B'誤差不均勻地分配至樣本C'及D。舉例而言，處理單元1可經組態以將一定百分比之樣本B'誤差添加至樣本C'，及將不同的一定百分比之樣本B'誤差添加至樣本D。在一些實例中，處理單元1可經組態以基於樣本C'與樣本B'之間的差相對於樣本D與樣本B'之間的差判定樣本B'誤差至樣本C'及D之不均勻擴散。 圖4在右上區塊中說明樣本B'誤差(例如，經修改或未經修改的樣本B'誤差)至樣本C'及D的擴散。樣本C''表示由樣本B'誤差修改之樣本C'。類似地，樣本D'表示由樣本B'誤差修改之樣本D。 在上述步驟5中，處理單元1可經組態以預測來自子區塊之中點預測子之樣本C''，從而產生預測樣本C''。將預測樣本C''與樣本C''加以區分。舉例而言，預測樣本C''可等於當前子區塊之中點預測子，其可被描述為C''prediction = MP。處理單元1可經組態以計算樣本C''之殘差，意指樣本C''與經預測樣本C''之間的差，其可被描述為C''residual = (C'' - C''prediction )。處理單元1可經組態以量化樣本C''之殘差。處理單元1可經組態以藉由例如對樣本C''之殘差進行解量化且接著將該子區塊之中點預測子加總至樣本C''之經解量化殘差相加來從樣本C''之經量化殘差中重建構樣本C''，從而產生經重建構樣本C'''。重建構樣本C''可被描述為樣本C''的經解量化殘差加上子區塊的中點預測子。 在上述步驟6中，處理單元1可經組態以將與樣本C''相關聯之誤差擴散至樣本D'。在一些實例中，與樣本C''相關聯之誤差可被定義為(C''- C'' rec )，其中C''rec 為經重建構樣本C''。與樣本C''相關聯的誤差可被稱為樣本C''誤差。在一些實例中，處理單元1可經組態以將樣本C''誤差分佈到樣本D'。舉例而言，處理單元1可經組態以將樣本C''誤差(未修改)添加至樣本D'。作為另一實例，處理單元1可經組態以將樣本C''誤差除以值，其中該值在一些實例中可為誤差被輸入至的樣本的數目。在其他實例中，樣本C''誤差可被除以的值可為固定值，而不管誤差被輸入至多少個樣本。在一些實例中，固定值可為值2。此除法可表示為((C''- C''rec + 1)＞＞1)。在其他實例中，此除法可表示為((C''- C''rec )＞＞1)。處理單元1可經組態以將經修改樣本C''誤差添加至樣本D'。 在其他實例中，處理單元1可經組態以將樣本C''誤差不均勻地分佈到樣本D'。舉例而言，處理單元1可經組態以將一定百分比之樣本C''誤差添加至樣本D'。在一些實例中，處理單元1可經組態以基於樣本C''和樣本D'之間的差異來判定樣本C''誤差至樣本D'之不均勻擴散。 圖4在底部列左起第二區塊中說明樣本C''誤差(例如，經修改或未修改的樣本C''誤差)至樣本D'之擴散。類似地，樣本D''表示由樣本C''誤差修改之樣本D'。 在上述步驟7中，處理單元1可經組態以預測來自子區塊之中點預測子之樣本D''，從而產生預測樣本D''。將預測樣本D''與樣本D''加以區分。舉例而言，預測樣本D''可等於當前子區塊之中點預測子，其可被描述為D''prediction = MP。處理單元1可經組態以計算樣本D''之殘差，意指樣本D''與經預測樣本D''之間的差，其可被描述為D'residual = (D'' - D''prediction )。處理單元1可經組態以量化樣本D''之殘差。處理單元1可經組態以藉由例如對樣本D''之殘差進行解量化且接著將該子區塊之中點預測子加總至樣本D''之經解量化殘差相加來從樣本D''之經量化殘差中重建構樣本D''，從而產生經重建構樣本D''。重建構樣本D''可被描述為樣本D''之經解量化殘差加上子區塊之中點預測子。 圖5說明相對於圖2及圖3中所描繪之子區塊302之誤差擴散的另一實例。在一些實例中，可將圖4描述為說明MPP + ED之輕型實施實例。輕量級實施可為MPP + ED之較低複雜版本，此可實現硬體實施中之增加並行性。在一些實例中，此並行性可由每一2×2子區塊之兩條平行路徑提供。 相對於圖4中所說明之實例，圖5之實例可實現增加之並行性，此係因為子區塊302之每一樣本可未經依序處理。舉例而言，在2×2子區塊實例中，可在兩條平行路徑中處理每一子區塊。圖5展示以下步驟： 1. 平行路徑1 a. 預測來自MP之樣本A、進行量化、重建構 b. 將誤差(A-Arec )擴散至樣本B(B') c. 預測來自MP之樣本B'，進行量化，重建構 2. 平行路徑2 a. 預測來自MP之樣本C、進行量化、重建構 b. 將誤差(C-Crec )擴散至樣本D(D') c. 預測來自MP之樣本D'、進行量化、重建構 在一些實例中，針對在並行路徑1及2兩者下之步驟(a)及(c)中之每一個，MP可為相同的，諸如當以每一子區塊為基礎計算MP時。 參考在並行路徑1下上述步驟(a)，處理單元1可經組態以預測來自用於子區塊之中點預測子之樣本A，從而產生預測樣本A。預測樣本A將與樣本A(即，源樣本A)區分開。舉例而言，預測樣本A可等於當前子區塊之中點預測子，其可被描述為Aprediction = MP。處理單元1可經組態以計算樣本A之殘差，意味著樣本A與預測樣本A之間的差異，其可被描述為Aresidual = (Asource - Aprediction )或其他合適的命名法，諸如Aresidual = (A - Aprediction )。處理單元1可經組態以量化樣本A之殘差。處理單元1可經組態以藉由例如對樣本A之殘差進行解量化且接著將子區塊之中點預測子添加至樣本A之經解量化殘差來自樣本A之經量化殘差重建構樣本A，從而產生經重建構樣本A。經重建構樣本A可被描述為樣本A之經解量化殘差加上子區塊之中點預測子。 在並行路徑1之上述步驟(b)中，處理單元1可經組態以將與樣本A相關聯的誤差擴散至樣本B。在一些實例中，與樣本A相關聯之誤差可被定義為(A-Arec )，其中Arec 為經重建構樣本A。與樣本A相關聯的誤差可被稱為樣本A誤差。在一些實例中，處理單元1可經組態以將樣本A誤差分配至樣本B。舉例而言，處理單元1可經組態以將樣本A誤差(未修改)添加至樣本B。作為另一實例，處理單元1可經組態以將樣本A誤差除以值，其中該值在一些實例中可為該誤差被輸入至之樣本的數目。在其他實例中，樣本A誤差可被除以的值可為固定值，而不管誤差被輸入多少個樣本。在一些實例中，固定值可為值2。此除法可表示為((A-Arec + 1)＞＞1)。在其他實例中，此除法可表示為((A-Arec )＞＞1)。處理單元1可經組態以將經修改樣本A誤差添加至樣本B。 圖5在左起第二區塊中說明樣本A誤差(例如，經修改或未修改的樣本A誤差)至樣本B之擴散。樣本B'表示由樣本A誤差修改之樣本B。 在並行路徑1下之上述步驟(c)中，處理單元1可經組態以預測來自子區塊之中點預測子之樣本B'，從而產生經預測樣本B'。將預測樣本B'與樣本B'加以區分。舉例而言，預測樣本B'可等於當前子區塊之中點預測子，其可被描述為B'prediction = MP。處理單元1可經組態以計算樣本B'之殘差，意指樣本B'與經預測值B'之間的差，其可被描述為B'residual = (B' - B'prediction )。處理單元1可經組態以量化樣本B'之殘差。處理單元1可經組態以藉由例如對樣本B'之殘差進行解量化且接著將該子區塊之中點預測子加總至樣本B'之經解量化殘差相加來從樣本B'之經量化殘差中重建構樣本B'，從而產生經重建構樣本B'。重建構樣本B'可被描述為樣本B'之經解量化殘差加上子區塊之中點預測子。 參考在並行路徑2下上述步驟(a)，處理單元1可經組態以預測來自用於子區塊之中點預測子之樣本C，從而產生預測樣本C。預測樣本C將與樣本C(即，源樣本C)區分開。舉例而言，預測樣本C可等於當前子區塊之中點預測子，其可被描述為Cprediction = MP。處理單元1可經組態以計算樣本C之殘差，意味著樣本C與預測樣本C之間的差異，其可被描述為Cresidual = (Csource - Cprediction )或其他合適的命名法，諸如Cresidual = (C - Cprediction )。處理單元1可經組態以量化樣本C之殘差。處理單元1可經組態以藉由例如對樣本C之殘差進行解量化且接著將子區塊之中點預測子添加至樣本C之經解量化殘差來自樣本C之經量化殘差重建構樣本C，從而產生經重建構樣本C。經重建構樣本C可被描述為樣本C之經解量化殘差加上子區塊之中點預測子。 在並行路徑2之上述步驟(b)中，處理單元1可經組態以將與樣本C相關聯的誤差擴散至樣本D。在一些實例中，與樣本C相關聯之誤差可被定義為(C- Crec )，其中Crec 為經重建構樣本C。與樣本C相關聯的誤差可被稱為樣本C誤差。在一些實例中，處理單元1可經組態以將樣本C誤差分配至樣本D。舉例而言，處理單元1可經組態以將樣本C誤差(未修改)添加至樣本D。作為另一實例，處理單元1可經組態以將樣本C誤差除以值，其中該值在一些實例中可為該誤差被輸入至之樣本的數目。在其他實例中，樣本C誤差可被劃分的值可係固定值，而不管誤差被輸入多少個樣本。在一些實例中，固定值可為值2。此除法可表示為((C- Crec + 1)＞＞1)。在其他實例中，此除法可表示為((C- Crec )＞＞1)。處理單元1可經組態以將經修改樣本C誤差添加至樣本D。 圖5在左起第二區塊中說明樣本C誤差(例如，經修改或未修改的樣本C誤差)至樣本D之擴散。類似地，樣本D'表示由樣本C誤差修改之樣本D。 在並行路徑2下之上述步驟(c)中，處理單元1可經組態以預測來自子區塊之中點預測子之樣本D'，從而產生經預測樣本D'。將預測樣本D'與樣本D'加以區分。舉例而言，預測樣本D'可等於當前子區塊之中點預測子，其可被描述為D'prediction = MP。處理單元1可經組態以計算樣本D'之殘差，意指樣本B'與經預測樣本B'之間的差，其可被描述為D'residual = (D' - D'prediction )。處理單元1可經組態以量化樣本D'之殘差。處理單元1可經組態以藉由例如對樣本D'之殘差進行解量化且接著將該子區塊之中點預測子加總至樣本D'之經解量化殘差相加來從樣本D'之經量化殘差中重建構樣本D'，從而產生經重建構樣本D'。重建構樣本D'可被描述為樣本D'之經解量化殘差加上子區塊之中點預測子。 在一些實例中，寫碼區塊300可被分成更小子區塊(例如，2×1或1×2)。在此等實例中，處理單元1可經組態以計算八個MP(例如，每一子區塊一個)，且執行八個並行路徑(例如，每一子區塊一個)。處理單元1可經組態以按類似於關於圖5所描述之並行路徑1及2的方式在此等實例中執行每一並行路徑。舉例而言，雖然5可經描述為每子區塊具有兩條平行路徑，涉及2×1(或1×2子區塊)之實例可被描述為每子區塊具有平行路徑。雖然此等實例中之兩者皆具有八條並行路徑(例如，對於涉及8個2×1子區塊的實例，對於每一2×2子區塊的2條並行路徑達到相同數量的並行路徑)，但誤差擴散可能不同，此係因為MP可在此等實例中被不同地計算(例如，2×2子區塊之MP可能不同於可能另外組成2×2區塊之兩個2×1所計算的MP)。 圖6為說明可利用本發明之技術之實例性內容寫碼系統200的方塊圖。內容寫碼系統200在一些實例中可為內容寫碼系統100及/或內容寫碼系統100'的更詳細實例。如本文中所使用，術語「編碼器」可統稱為編碼器及/或解碼器。舉例而言，對「內容寫碼器」之引用可包括對內容寫碼器及/或內容解碼器之引用。類似地，如本文中所使用，術語「寫碼」可一般地係指編碼及/或解碼。 內容寫碼系統200之內容編碼器20及內容解碼器30表示可經組態以執行用於根據本發明中所描述之各種實例將誤差擴散至一或多個樣本中之一或多種技術之計算裝置(例如，處理單元)的實例。 如圖6中所展示，內容寫碼系統200包括源裝置12及目的地裝置14。源裝置12可經組態以產生經編碼內容。因此，源裝置12可被稱為內容編碼裝置或內容編碼設備。目的地裝置14可解碼由源裝置12產生之經編碼內容。因此，目的地裝置14可被稱為內容解碼裝置或內容解碼設備。在一些狀況中，源裝置12及目的地裝置14可為單獨中之，如所展示。在其他實例中，源裝置12及目的地裝置14可位於相同計算裝置上或為其部分。 源裝置12及目的地裝置14可包括廣泛範圍之裝置，包括桌上型電腦、行動計算裝置、筆記型(例如，膝上型)電腦、平板電腦、機上盒，諸如所謂「智慧型」電話之電話手機、電視機、攝影機、顯示裝置、數位媒體播放器、視訊遊戲控制台、增強實境裝置、虛擬實境裝置、可穿戴裝置、視訊串流化裝置，內容串流裝置，車載電腦，或其類似者。 目標地裝置14可經由鏈路16接收待解碼之經編碼視訊資料。鏈路16可包含能夠將經編碼內容自源裝置12移動至目的地裝置14之任何類型之媒體或裝置。在圖6之實例中，鏈路16可包含通信媒體以使得源裝置12能夠即時地將經編碼視訊資料直接發射至目的地裝置14。可根據通信標準(例如，無線通信協定)來調變經編碼內容，並將其傳輸至目的地裝置14。通信媒體可包含任何無線或有線通信媒體，諸如，射頻(RF)頻譜或一或多個實體傳輸線。通信媒體可形成基於封包之網路之部分，諸如區域網路、廣域網路或諸如網際網路之全球網路。通信媒體可包括路由器、交換機、基地台或可用於促進自源裝置12至目的地裝置14之通信之任何其他設備。在其他實例中，鏈路16可為源裝置12與目的地裝置14之間的點對點連接，諸如有線或無線顯示鏈路連接(例如，HDMI鏈路、DisplayPort鏈路、MIPI DSI鏈路或經由其經編碼內容可自源裝置12遍歷至目的地裝置14的另一鏈路。 在另一實例中，鏈路16可包括經組態以儲存由源裝置12產生的編碼內容之儲存媒體。在此實例中，目的地裝置14可經由例如磁碟存取或卡存取來存取儲存媒體。儲存媒體可包括各種本地存取之資料儲存媒體，諸如藍光光碟、DVD、CD-ROM、快閃記憶體，或用於儲存編碼內容之其他合適的數位儲存媒體。 在又一實例中，鏈路16可包含經組態以儲存由源裝置12產生之經編碼內容的檔案伺服器或另一中間儲存裝置。在此實例中，目的地裝置14可經由串流化或下載來存取儲存在檔案伺服器或其他中間儲存裝置處的經編碼內容。檔案伺服器可為能夠儲存經編碼內容且將該經編碼內容傳輸至目的地裝置14之一類型之伺服器。實例性檔案伺服器包括網頁伺服器(例如，用於網站)，檔案傳送協定(FTP)伺服器，網路附加儲存(NAS)裝置及本端磁碟機。 目的地裝置14可經由任何標準資料連接(諸如網際網路連接)來存取經編碼內容。實例性類型之資料連接可包含無線頻道(例如，Wi-Fi連接)、有線連接(例如，DSL、纜線數據機等等)或適用於儲存在檔案伺服器上之經編碼視訊資料的兩者的組合。來自檔案伺服器之經編碼內容之傳輸可為串流化傳輸，下載傳輸或其組合。 在圖6之實例中，源裝置12可包括內容源18、內容編碼器20及輸出介面22。在一些實例中，內容編碼器20可包括處理單元1，如本文中所描述。在此等實例中，內容編碼器20可為處理單元1，或可為亦包括除了處理單元1之外的組件之計算裝置。 在一些實例下，輸出介面22可包括調變器/解調變器(數據機)及/或傳輸器。內容源18可包括內容捕獲裝置(例如，攝影機、諸如視訊攝影機)、儲存先前捕獲內容之記憶體、儲存即時捕獲之內容的記憶體，內容饋送(例如，視訊饋送)介面以自內容提供器接收內容，及/或用於產生內容之電腦圖形系統，或此等內容源之組合。在一些實例中，內容源18可包括關於圖1A至圖1C所描述之內部記憶體3、記憶體5或處理單元7。 內容編碼器20可經組態以對來自內容源18之內容進行編碼。在一些實例中，源裝置12可經組態以經由輸出介面22將經編碼內容直接傳輸至目的地裝置14。在其他實例中，經編碼內容亦可被儲存至儲存媒體或檔案伺服器上以供稍後由目的地裝置14存取用於解碼及/或播放。 在圖6之實例中，目的地裝置14包括輸入介面28、內容解碼器30及顯示裝置32。在一些實例中，輸入介面28可包括接收器及/或數據機。輸入介面28可經組態以經由鏈路16接收經編碼內容。顯示裝置32可與目的地裝置14整合或可在目的地裝置14外部。通常，顯示裝置32可經組態以顯示經解碼內容。顯示裝置32可包含各種顯示裝置，諸如液晶顯示器(LCD)、等離子顯示器、有機發光二極體(OLED)顯示器或另一類型之顯示裝置。 內容編碼器及內容解碼器30各自可實施為各種合適電路中的任一者，諸如一或多個微處理器、特殊應用積體電路(ASIC)、現場可程式化閘陣列(FPGA)、算術邏輯單元(ALU)、數位信號處理器(DSP)、離散邏輯、軟體、硬體、韌體、其他等效積體或離散邏輯電路或其任何組合。若技術部分地以軟體實施時，裝置可將用於軟體之指令儲存在合適的非暫時性電腦可讀儲存媒體中且可在硬體中使用一或多個處理器來執行指令以執行本發明的技術。前述中之任何一種(包括硬體、軟體、硬體及軟體之組合等)可被認為係一或多個處理器。術語「處理器」可與「處理單元」互換。內容編碼器20及內容解碼器30中之每一者可包括在一或多個編碼器或解碼器中，其中之任一者可整合為組合式視訊編碼/解碼器(CODEC)之部分。 在一些實例中，內容編碼器20及內容解碼器30可經組態以根據諸如DSC之內容壓縮標準進行操作。內容編碼器20可經組態以對內容(例如，對應於內容之像素資料)進行編碼。在一些實例中，內容可包含一或多個影像。尤其在內容為具有複數個影像之視訊的實例中，影像可被稱為「圖框」。內容編碼器20可產生位元串流。位元串流可包括形成視訊資料之經寫碼表示之位元序列。 為了產生位元串流，內容編碼器20可經組態以對像素資料執行編碼操作。舉例而言，在內容編碼器20對影像執行編碼操作時，內容編碼器20可產生一系列經寫碼影像及相關聯資料。相關聯資料可包括寫碼參數(諸如量化參數(QP))集。為了產生編碼影像，內容編碼器20可將影像劃分成區塊(例如，寫碼區塊)及/或圖塊。區塊可為二維樣本陣列。在一些實例中，樣本可係指像素；且更具體地，對應於像素之一或多個分量的值。在一些實例中，圖塊中或影像中之每個區塊可具有8×2樣本之區塊大小(例如，8樣本長之2列樣本)。在其他實例中，區塊大小可不同於8×2。內容編碼器20可經組態以將一或多個區塊劃分成一或多個子區塊。子區塊之尺寸可能小於與其相關聯之區塊的尺寸。在區塊為8×2之實例中，內容編碼器20可經組態以將區塊劃分為四個子區塊(例如，四個2×2子區塊或八個子區塊(例如八個2×1或1×2子區塊))。 在一些實例中，寫碼參數可為一或多個樣本區塊定義寫碼模式。在一些實例中，寫碼模式可以區塊級，以圖塊級(例如，圖塊中之每一區塊可使用相同寫碼模式)，或在影像級(例如，影像之每一區塊可使用相同寫碼模式)。舉例而言，內容編碼器20可經組態以在區塊級、圖塊級或影像級選擇寫碼模式。可選擇寫碼模式(例如，藉由內容編碼器20)以便實現所要速率失真效能。在一些實例中，可用編碼模式可包括變換模式(例如，離散餘弦變換(DCT)模式、哈達瑪變換模式)、區塊預測模式、中點預測(MPP)模式及中點預測回退(MPPF)模式。 在一些實例中，視訊寫碼器20可將影像分割成複數個圖塊。圖塊中之每一個可包括影像中之空間上不同的區域，其可在沒有來自其他圖塊之信息的情況下被獨立編碼及/或解碼。在一些實例中，內容編碼器20可經組態以對內容進行編碼，使得與DSC一致，經分配以對每一片段進行編碼的目標位元可為基本恆定。作為編碼內容之一部分，內容編碼器20可對影像之每一區塊及/或子區塊執行編碼操作。當內容編碼器20對圖塊執行編碼操作時，內容編碼器20可產生與圖塊相關聯之編碼資料。與圖塊相關聯之編碼資料可被稱作「經寫碼圖塊」。 圖7為說明可實施根據本發明中所描述之態樣之技術之視訊編碼器20之實例的方塊圖。內容編碼器20可經重組態以執行本發明之技術中之一些或全部。在一些實例中，本發明中所描述之技術可在內容編碼器20之各種組件之共用。在一些實例中，另外或替代地，處理器(未展示)可經組態以執行本發明中所描述之技術之一些或全部。 出發闡釋之目的，本發明可描述在DSC寫碼之上下文中描述內容編碼器20。然而，本發明之技術可適用於其他寫碼標準或方法。 在圖7之實例中，內容編碼器20可包括複數個功能組件。視訊寫碼器20之功能組件可包括色彩空間轉換器105、緩衝器110、平坦度偵測器115、速率控制器120、預測器、量化器及重建構器組件125、列緩衝器130、索引色彩歷史記錄135，熵編碼器140、子串流多工器145及速率緩衝器150。在其他實例中，內容編碼器20可包括更多、更少或不同的功能組件。 色彩空間轉換器105可將輸入色彩空間轉換至用於寫碼實施中之色彩空間。舉例而言，在一項實例中，輸入像素資料之色彩空間可處於紅色、綠色及藍色(RGB)色彩空間且寫碼可實施於照度Y、色度綠色Cg及色度橙色Co (YCgCo)色彩空間中。可藉由包括移位及添加至視訊資料之方法來執行色彩空間轉換。應注意，其他色彩空間中之輸入像素資料可經處理，且亦可執行至其他色彩空間之轉換。 在相關態樣中，內容編碼器20可包括緩衝器110、列緩衝器130及/或速率緩衝器150。舉例而言，緩衝器110可在色彩空間轉換的像素資料被內容編碼器20的其他部分使用之前保存該色彩空間轉換的像素資料。在另一實例中，可將像素資料儲存在RGB色彩空間中，且可根據需要執行色彩空間轉換，此係因為色彩空間轉換的資料可能需要更多的位元。 速率緩衝器150可充當內容編碼器20 (其將在下文結合速率控制器120更詳細地描述)中之速率控制機構之部分。編碼每一區塊所花費之位元可實質上基於區塊之性質而高度變化。速率緩衝器150可使壓縮像素資料中之速率變化平滑。在一些實例中，可使用恆定位元率(CBR)緩衝器模型，其中以恆定位元位元率自緩衝器取出位元。在CBR緩衝器模型中，若視訊寫碼器20將過多位元添加至位元串流，則速率緩衝器150可溢位。另一方面，內容編碼器20必須添加足夠位元以便防止速率緩衝器150欠位。 在解碼器側，該等位元可以恆定位元率添加至內容解碼器30之速率緩衝器155(參見圖8，其在下文進一步詳細描述)，內容解碼器30可為每一區塊移除可變數目的位元。為確保恰當解碼，內容解碼器30之速率緩衝器155不應在解碼經壓縮位元流期間「欠位」或「溢位」。 在一些實例中，可基於表示當前在緩衝器中之位元之數目的BufferCurrentSize及表示速率緩衝器150之大小(亦即，在任何時間可儲存在速率緩衝器150中之最大位元數目)的BufferMaxSize之值而定義緩衝器完整性(BF)。BF可經計算為：BF =((BufferCurrentSize * 100)/ BufferMaxSize)。注意到，計算BF之此方法僅僅為例示性，且取決於特定實施或上下文，BF可以任意數目不同方式來計算。 平坦度偵測器115可偵測自像素資料中之複雜(亦即，非平坦)區域至像素資料中之平坦(亦即，簡單或統一)區域改變及/或反之亦然。舉例而言，複雜區域(例如，複雜寫碼區塊)可包括高頻分量且在像素之間具有很少或不具有空間相關性。作為另一實例，平坦區域(例如，平坦寫碼區塊)可包括低頻分量並且在像素之間具有高空間相關性。術語「複雜」及「平坦」可通常係指內容編碼器20對視訊資料之各別區進行編碼的困難。因此，如本文中所使用之術語「複雜」通常將像素資料之區描述為對內容編碼器20進行編碼較複雜，且可(例如)包括紋理像素資料、高空間頻率及/或對編碼複雜之其他特徵。如本文中所使用之術語「平坦」通常將像素資料之區域描述為對內容編碼器20進行編碼簡單且(例如)包括像素資料中之平滑梯度、低空間頻率，及/或對編碼簡單之其他特徵。自複雜區域至平坦區域之間的轉變可由內容編碼器20用於降低經編碼視訊資料中之量化假像。具體而言，速率控制器120及預測器、量化器及重建構組件125可在自識別自複雜至平坦區之轉變時降低此量化假像。類似地，自平坦區域至複雜區域之轉變可由內容編碼器20用來增加QP，以便降低對當前區塊進行寫碼所需之預期速率。 速率控制器120判定寫碼參數(例如，QP)集QP可由速率控制器120基於速率緩衝器150之緩衝完整性及像素資料之活動(例如，自複雜區域至平坦區域之轉變或反之亦然)而調整以便針對確保速率緩衝器150不溢位或欠位之目標速率使圖片品質最大化。速率控制器120亦針對像素資料之每一區塊選擇特定寫碼選項(例如，特定模式)以便實現最佳速率失真效能。速率控制器120使重建構影像之失真最小化使得其滿足速率約束，亦即，總實際寫碼率符合目標位元率。因此，速率控制器120之一個目的為判定一組寫碼參數，諸如QP值，(多個)寫碼模式等，以滿足對速率之瞬時及平均約束同時最大化速率失真效能。 預測器、量化器及重建構器組件125可執行內容編碼器20之至少三個編碼操作。預測器、量化器及重建構器組件125可以多種不同模式執行預測。一個實例預測模式為中值自適應預測之修改版本。中值自適應預測可由無損耗JPEG標準(JPEG-LS)來實施。可由預測器、量化器及重建構器組件125執行之中值自適應預測之修改版本可允許並行預測三個連續樣本值。 另一實例預測模式為區塊預測。在區塊預測中，自上面之線中或相同線中左側之先前經重建構像素預測樣本。在一些實例中，內容編碼器20及內容解碼器30可皆對經重建構像素執行完全相同搜索以判定區塊預測使用率，且因此判定區塊預測模式中無需發送任何位元。在其他實例中，內容編碼器20可在位元流中執行搜索及信號區塊預測向量，時代視訊解碼器30不需要執行單獨搜索。亦可實施中點預測模式，其中使用組件範圍之中點預測樣本。中點預測模式可使得能夠限定甚至最糟狀況樣本中之經壓縮像素資料所需要之位元之數目。 預測器，量化器及重建構器組件125亦執行量化。舉例而言，可經由2的冪量化器(其可使用移位器實施)來執行量化。應注意，可替代2的冪量化器實施其他量化技術。由預測器、量化器和重建構器組件125執行之量化可基於由速率控制器120判定之QP。最終，預測器、量化器及重建構組件125亦執行重建構，其包括將逆經量化殘差添加至預測值且確保結果不在有效樣本值範圍之外。 應注意，用以由預測器、量化器及重建構器組件125執行之預測、量化及重建構之上文所描述實例方法僅為說明性，且可實施其他方法。亦應注意，預測器、量化器及重建構器組件125可包括用於執行預測、量化及/或重建構之子組件。進一步應注意，預測、量化及/或重建構可由替代預測器、量化器及重建構器組件125之數個單獨編碼器組件執行。 線緩衝器130保持來自預測器、量化器及重建構器組件125之輸出使得預測器、量化器及重建構器組件125及索引色彩歷史記錄135可使用經緩衝像素資料。索引色彩歷史記錄135儲存最近所使用像素值。此等最近使用像素值可由內容編碼器20經由專用語法直接引用。 熵編碼器140基於索引色彩歷史記錄135及由平坦度偵測器115識別之平坦度轉換而對自預測器、量化器及重構器組件125接收之殘差資料(例如，預測殘差)及任何其他資料(例如，由預測器、量化器及重構器組件125識別之索引)進行編碼。在一些實例中，熵編碼器140可每子串流編碼器每時鐘對三個樣本進行編碼。子串流多工器145可基於無標頭封包多工方案而多工速率。此允許視訊解碼器30並行運行三個熵解碼器，促進每時鐘解碼三個像素。子串流多工器145可優化封包順序，使得封包可由內容解碼器30有效地解碼。應注意，可實施不同熵寫碼方法，此可有助於每時鐘(例如，2個像素/時鐘或4個像素/時鐘)的2的冪數個像素的解碼。 圖8為說明可實施根據本發明中所描述之態樣之技術之視訊解碼器30之實例的方塊圖。內容解碼器30可經重組態以執行本發明之技術中之一些或全部。在一些實例中，本發明中所描述之技術可在內容解碼器30之各種組件之共用。在一些實例中，另外或替代地，處理器(未展示)可經組態以執行本發明中所描述之技術之一些或全部。在一些實例中，內容解碼器30可不知道編碼資料是否使用誤差擴散技術(例如，MPP + ED(全)、MPP + ED(輕)、MPPF + ED(全)或MPPF + ED(輕)))進行編碼。在一些實例中，內容解碼器30可不經組態以執行本文中所描述之誤差擴散技術。 出於闡釋之目的，本發明描述在DSC寫碼內容脈絡中描述內容解碼器30。然而，本發明之技術可適用於其他寫碼標準或方法。 在圖8之實例中，內容解碼器30包括複數個功能組件。內容解碼器30之功能組件包括速率緩衝器155、子串流解多工器160、熵解碼器165、速率控制器170、預測器、量化器及重建構器組件175、索引色彩歷史記錄180、列緩衝器185，以及色彩空間轉換器190。內容解碼器30之所說明組件類似於上面結合圖7中之內容編碼器20所描述之對應組件。如此，內容解碼器30中之組件中之每一者可以類似於如上文所描述之內容編碼器20之對應組件之方式操作。內容解碼器30可輸出可由顯示裝置32顯示之經解碼像素資料(例如，輸出影像)。 圖9為說明本發明之實例性方法的流程圖。圖9之技術可藉由圖1A至圖1C之處理單元1來實施。在一些實例中，處理單元1可經組態為圖6之內容編碼器20。 在本發明之一個實例中，處理單元1可經組態以接收包括至少第一樣本及第二樣本之第一樣本區塊(900)。處理單元1可經進一步組態以計算第一樣本區塊之預測值(902)，且計算預測值與第一樣本之間的殘差(904)。處理單元1接著可量化殘差以產生經量化殘差(906)。 為了判定解碼之後的第一樣本之值，處理單元1可對經量化殘差進行解量化以產生經解量化殘差(908)，且使用經解量化殘差及預測值來重建構第一樣本以產生第一經重建構樣本(910)。處理單元1可進一步基於第一樣本及第一經重建構樣本而計算誤差值(912)且藉由誤差值修改第二樣本(914)。 圖9之技術係關於將量化誤差擴散至樣本區塊之至少一個其他樣本中。當然，與上述實例一致，可將誤差擴散至區塊之多於兩個樣本中，包括任何大小之區塊之所有樣本。 圖10A至圖10B說明使用本文中所描述技術測試影像的測試結果。舉例而言，圖10A及圖10B中所展示之測試結果展示與經重建構隨機雜訊測試影像相關聯之S-CIELAB差量E色彩誤差，經值格化成4個值格(展示其中三個)。要分析之最重要的值格是[8，∞)中之差量E，此係因為Δ-E值大於8之任何像素皆可被視為經重建構影像中之假影。如圖10A至圖10B中所展示，在使用本發明之誤差擴散技術(MPP + ED或MPP + ED Lite)時，差量E色彩誤差顯著減少。 除了圖10A至圖10B中所展示之客觀結果外，亦已使用滾動測試典範來主觀分析本文中所描述之誤差擴散技術。對於給定之源影像，使用以下步驟產生滾動測試： 1. 產生源影像之N個副本，其中每一副本皆移位增加數目個像素。亦即，圖框0為源影像、圖框1移位1x、圖框2移位2px，...，等等。 2. 壓縮並重建構N個源影像中之每一個，僅保留經重建構影像。 3. 以給定圖框速率(例如，30Hz或60Hz)播放重建構影像之序列 滾動測試證實所提出誤差擴散技術增加了隨機雜訊序列之視覺品質。 根據本發明，當上下文不另外指示時，術語「或」可被中斷為「及/或」。另外，雖然諸如「一或多個」或「至少一個」或其類似者之短語可能已經用於本文中所揭示之一些特徵，而非其他特徵；此語言未用於之特徵可被解釋為具有在上下文不另外指示之情況下具有此含義。 在一或多個實例中，本文中所描述之功能可以硬體、軟體、韌體或其任一組合來實施。舉例而言，儘管貫穿本發明已使用了術語「處理單元」，但應理解，此等處理單元可以硬體、軟體、韌體或其任何組合來實施。若任何功能、處理單元、本文中所描述之技術或其他模組以軟體實施，則可將功能、處理單元，本文中所描述之技術或其他模組作為一或多個指令或代碼儲存在電腦可讀媒體上或在其上傳輸。電腦可讀媒體可包括電腦數據儲存媒體及通信媒體兩者，包括促進將電腦程式自一個地方傳送至另一地方之任一媒體。以此方式，電腦可讀媒體通常可對應於(1)非暫時性的有形電腦可讀儲存媒體或(2)諸如信號或載波之通信媒體。資料儲存媒體可為可由一或多個電腦或一或多個處理器存取以擷取用於實施本發明中所描述之技術之指令、程式碼及/或資料結構之任何可用媒體。作為實例而非限制，此等電腦可讀媒體可包含RAM、ROM、EEPROM、CD-ROM或其他光碟儲存器、磁碟儲存器或其他磁儲存裝置。如本文中所使用，磁碟及光碟包括緊密光碟(CD)、雷射光碟、光學光碟、數位多功能光碟(DVD)、軟碟及藍光光碟，其中磁碟通常以磁性方式再生資料，而光碟藉由雷射以光學方式再生資料。上述各項之組合亦應包括在電腦可讀媒體之範疇內。電腦程式產品可包括電腦可讀媒體。 程式碼可由一或多個處理器執行，諸如一或多個數位信號處理器(DSP)、通用微處理器、特殊應用積體電路(ASIC)、算術邏輯單元(ALU)、場可程式化邏輯陣列(FPGA)或其他等效積體或離散邏輯電路。因此，如本文中所使用之術語「處理器」可係指前述結構或適於實施本文中所描述之技術之任何其他結構中之任一者。此外，技術可以一或多個電路或邏輯元件來完全實施。 本發明之技術可以廣泛各種器件或裝置(包括無線手機、積體電路(IC)或IC組(例如，晶片組))實施。各種組件、模組或單元在本發明中經描述以強調經組態以執行所揭示技術之裝置的功能態樣，而未必需要由不同硬體單元實現。確切而言，如上文所描述，各種單元可以任何硬體單元組合或藉由交互操作硬體單元(包括如上文所描述之一或多個處理器)的集合結合適合軟體及/或韌體提供。 已描述各種實例。此等及其他實例在以下申請專利範圍之範疇內。
1‧‧‧處理單元
3‧‧‧內部記憶體
5‧‧‧記憶體
7‧‧‧處理單元
9‧‧‧匯流排
12‧‧‧源裝置
14‧‧‧目的地裝置
16‧‧‧鏈路
18‧‧‧內容源
20‧‧‧內容編碼器
22‧‧‧輸出介面
28‧‧‧輸入介面
30‧‧‧內容解碼器
32‧‧‧顯示裝置
100‧‧‧內容寫碼系統
100'‧‧‧內容寫碼系統
105‧‧‧色彩空間轉換器
110‧‧‧緩衝器
115‧‧‧平坦度偵測器
120‧‧‧速率控制器
125‧‧‧預測器、量化器及重建構器組件
130‧‧‧列緩衝器
135‧‧‧索引色彩歷史記錄
140‧‧‧熵編碼器
145‧‧‧子串流多工器
150‧‧‧速率緩衝器
155‧‧‧速率緩衝器
160‧‧‧子串流解多工器
165‧‧‧熵解碼器
170‧‧‧速率控制器
175‧‧‧預測器、量化器及重建構器組件
180‧‧‧索引色彩歷史記錄
185‧‧‧列緩衝器
190‧‧‧色彩空間轉換器
200‧‧‧內容寫碼系統
300‧‧‧寫碼區塊
300'‧‧‧寫碼區塊
302‧‧‧第一子區塊
302'‧‧‧經重建構子區塊
304‧‧‧子區塊
304'‧‧‧子區塊
306‧‧‧子區塊
306'‧‧‧子區塊
308‧‧‧子區塊
308'‧‧‧子區塊
900‧‧‧流程
902‧‧‧步驟
904‧‧‧步驟
906‧‧‧步驟
908‧‧‧步驟
910‧‧‧步驟
912‧‧‧步驟
914‧‧‧步驟
A‧‧‧樣本
A1‧‧‧樣本
A2‧‧‧樣本
A3‧‧‧樣本
A4‧‧‧樣本
B‧‧‧樣本
B1‧‧‧樣本
B2‧‧‧樣本
B3‧‧‧樣本
B4‧‧‧樣本
B'‧‧‧樣本
C‧‧‧樣本
C1‧‧‧樣本
C2‧‧‧樣本
C3‧‧‧樣本
C4‧‧‧樣本
C'‧‧‧樣本
C''‧‧‧樣本
D‧‧‧樣本
D1‧‧‧樣本
D2‧‧‧樣本
D3‧‧‧樣本
D4‧‧‧樣本
D'‧‧‧樣本
D''‧‧‧樣本
X‧‧‧樣本
X1‧‧‧樣本
Y‧‧‧樣本
Y1‧‧‧樣本
圖1A至圖1C說明經組態以實施本發明之一或多種技術的實例性處理單元。 圖2說明根據本發明之技術的實例性寫碼區塊。 圖3說明根據本發明之技術的實例性寫碼區塊。 圖4說明根據本發明之技術的誤差擴散的實例。 圖5說明根據本發明之技術的誤差擴散的實例。 圖6為說明根據本發明之技術的實例性影像內容寫碼系統的方塊圖。 圖7為說明根據本發明之技術的影像內容編碼器的實例的方塊圖。 圖8為說明根據本發明之技術的影像內容解碼器的實例的方塊圖。 圖9為說明本發明之實例性方法的流程圖。 圖10A至圖10B說明使用本文中所描述技術測試影像的測試結果。

Claims (54)

  1. 一種內容壓縮之方法，該方法包含： 接收包括至少一第一樣本及一第二樣本之一第一樣本區塊； 計算該第一樣本區塊之一預測值； 計算該預測值與該第一樣本之間的一殘差； 量化該殘差以產生一經量化殘差； 對該經量化殘差進行解量化以產生一經解量化殘差； 使用該經解量化殘差及該預測值來重建構該第一樣本以產生一第一經重建構樣本； 基於該第一樣本及該第一經重建構樣本而計算一誤差值；及 藉由該誤差值修改該第二樣本。
  2. 如請求項1之方法，其進一步包含： 藉由計算該第一樣本與該第一經重建構樣本之間的差來計算該誤差值。
  3. 如請求項1之方法，其中該預測值為一中點預測子。
  4. 如請求項1之方法，其進一步包含： 根據一中點預測模式或一中點預測回退模式來計算第一區塊樣本之該預測值。
  5. 如請求項1之方法，其進一步包含： 在一位元串流中輸出該經量化殘差。
  6. 如請求項1之方法，其進一步包含： 計算該預測值與經修改之第二樣本之間的一第二殘差；及 量化該第二殘差以產生一第二經量化殘差。
  7. 如請求項6之方法，其進一步包含： 在位元串流中輸出該第二經量化殘差。
  8. 如請求項6之方法，其中該第一樣本區塊包括一第三樣本，該方法進一步包含： 對該第二經量化殘差進行解量化以產生一第二經解量化殘差；及 藉由該誤差值修改該第三樣本。
  9. 如請求項8之方法，其進一步包含： 使用該第二經解量化殘差及該預測值來重建構該經修改之第二樣本以產生一第二經重建構樣本； 基於該經修改之第二樣本及該第二經重建構樣本而計算一第二誤差值；及 藉由該第二誤差值修改經修改之第三樣本。
  10. 如請求項9之方法，其進一步包含： 計算該預測值與經修改兩次之第三樣本之間的一第三殘差；及 量化該第三殘差以產生一第三經量化殘差。
  11. 如請求項10之方法，其進一步包含： 在位元串流中輸出該第三經量化殘差。
  12. 如請求項11之方法，其進一步包含： 對該第三經量化殘差進行解量化以產生一第三經解量化殘差； 使用該第三經解量化殘差及該預測值來重建構該經修改兩次之第三樣本以產生一第三經重建構樣本；及 基於該經修改兩次之第三樣本及該第三重建構樣本而計算一第三誤差值。
  13. 如請求項12之方法，其中該第一樣本區塊包括一第四樣本，該方法進一步包含： 藉由該第二誤差值修改該第四樣本；及 藉由該第三誤差值修改經修改之第四樣本。
  14. 一種裝置，其包含： 一記憶體，其經組態以儲存內容；及 一或多個處理器，其與該記憶體通信，其中該一或多個處理器經組態以進行以下操作： 接收包括至少一第一樣本及一第二樣本之一第一樣本區塊； 計算該第一樣本區塊之一預測值； 計算該預測值與該第一樣本之間的一殘差； 量化該殘差以產生一經量化殘差； 對該經量化殘差進行解量化以產生一經解量化殘差； 使用該經解量化殘差及該預測值來重建構該第一樣本以產生一第一經重建構樣本； 基於該第一樣本及該第一經重建構樣本而計算一誤差值；及 藉由該誤差值修改該第二樣本。
  15. 如請求項14之裝置，其中該一或多個處理器經進一步組態以進行以下操作： 藉由計算該第一樣本與該第一經重建構樣本之間的差來計算該誤差值。
  16. 如請求項14之裝置，其中該預測值為一中點預測值子。
  17. 如請求項14之裝置，其中該一或多個處理器經進一步組態以進行以下操作： 根據一中點預測模式或一中點預測回退模式來計算第一區塊樣本之該預測值。
  18. 如請求項14之裝置，其中該一或多個處理器經進一步組態以進行以下操作： 在一位元串流中輸出該經量化殘差。
  19. 如請求項14之裝置，其中該一或多個處理器經進一步組態以進行以下操作： 計算該預測值與經修改之第二樣本之間的一第二殘差；及 量化該第二殘差以產生一第二經量化殘差。
  20. 如請求項19之裝置，其中該一或多個處理器經進一步組態以進行以下操作： 在位元串流中輸出該第二經量化殘差。
  21. 如請求項19之裝置，其中該第一樣本區塊包括一第三樣本，且其中該一或多個處理器經進一步組態以進行以下操作： 對該第二經量化殘差進行解量化以產生一第二經解量化殘差；及 藉由該誤差值修改該第三樣本。
  22. 如請求項21之裝置，其中該一或多個處理器經進一步組態以進行以下操作： 使用該第二經解量化殘差及該預測值來重建構該經修改之第二樣本以產生一第二經重建構樣本； 基於該經修改之第二樣本及該第二經重建構樣本而計算一第二誤差值；及 藉由該第二誤差值來修改經修改之第三樣本。
  23. 如請求項22之裝置，其中該一或多個處理器經進一步組態以進行以下操作： 計算該預測值與經修改兩次之第三樣本之間的一第三殘差；及 量化該第三殘差以產生一第三經量化殘差。
  24. 如請求項23之裝置，其中該一或多個處理器經進一步組態以進行以下操作： 在位元串流中輸出該第三經量化殘差。
  25. 如請求項24之裝置，其中該一或多個處理器經進一步組態以進行以下操作： 對該第三經量化殘差進行解量化以產生一第三經解量化殘差； 使用該第三經解量化殘差及該預測值來重建構該經修改兩次之第三樣本以產生一第三經重建構樣本；及 基於該經修改兩次之第三樣本及該第三經重建構樣本而計算一第三誤差值。
  26. 如請求項25之裝置，其中該第一樣本區塊包括一第四樣本，且其中該一或多個處理器經進一步組態以進行以下操作： 藉由該第二誤差值修改該第四樣本；及 藉由該第三誤差值修改經修改之第四樣本。
  27. 如請求項14之裝置，其進一步包含經組態以顯示經解碼內容之一顯示器。
  28. 如請求項14之裝置，其中該裝置包含一攝影機、一電腦、一行動裝置、一廣播接收器裝置或一機上盒中之一或多者。
  29. 一種設備，其包含： 用於接收包括至少一第一樣本及一第二樣本之一第一樣本區塊的構件； 用於計算該第一樣本區塊之一預測值的構件； 用於計算該預測值與該第一樣本之間的一殘差的構件； 用於量化該殘差以產生一經量化殘差的構件； 用於對該經量化殘差進行解量化以產生一經解量化殘差的構件； 用於使用該經解量化殘差及該預測值來重建構該第一樣本以產生一第一經重建構樣本的構件； 用於基於該第一樣本及該第一經重建構樣本而計算一誤差值的構件；及 用於藉由該誤差值修改該第二樣本的構件。
  30. 如請求項29之設備，其進一步包含： 用於藉由計算該第一樣本與該第一經重建構樣本之間的差來計算該誤差值的構件。
  31. 如請求項29之設備，其中該預測值為一中點預測子。
  32. 如請求項29之設備，其進一步包含： 用於根據一中點預測模式或一中點預測回退模式來計算第一區塊樣本之該預測值的構件。
  33. 如請求項29之設備，其進一步包含： 用於在一位元串流中輸出該經量化殘差的構件。
  34. 如請求項29之設備，其進一步包含： 用於計算該預測值與經修改之第二樣本之間的一第二殘差的構件；及 用於量化該第二殘差以產生一第二經量化殘差的構件。
  35. 如請求項34之設備，其進一步包含： 用於在位元串流中輸出該第二經量化殘差的構件。
  36. 如請求項34之設備，其中該第一樣本區塊包括一第三樣本，該設備進一步包含： 用於對該第二經量化殘差進行解量化以產生一第二經解量化殘差的構件；及 用於藉由該誤差值修改該第三樣本的構件。
  37. 如請求項36之設備，其進一步包含： 用於使用該第二經解量化殘差及該預測值來重建構該經修改之第二樣本以產生一第二經重建構樣本的構件； 用於基於該經修改之第二樣本及該第二經重建構樣本而計算一第二誤差值的構件；及 用於藉由該第二誤差值來修改經修改之第三樣本的構件。
  38. 如請求項37之設備，其進一步包含： 用於計算該預測值與經修改兩次之第三樣本之間的一第三殘差的構件；及 用於量化該第三殘差以產生一第三經量化殘差的構件。
  39. 如請求項38之設備，其進一步包含： 用於在位元串流中輸出該第三經量化殘差的構件。
  40. 如請求項39之設備，其進一步包含： 用於對該第三經量化殘差進行解量化以產生一第三經解量化殘差的構件； 用於使用該第三經解量化殘差及該預測值來重建構該經修改兩次之第三樣本以產生一第三經重建構樣本的構件；及 用於基於該經修改兩次之第三樣本及該第三經重建構樣本而計算一第三誤差值的構件。
  41. 如請求項40之設備，其中該第一樣本區塊包括一第四樣本，該設備進一步包含： 用於藉由該第二誤差值修改該第四樣本的構件；及 用於藉由該第三誤差值修改經修改之第四樣本的構件。
  42. 一種電腦可讀儲存媒體，其儲存指令，該等指令在被執行時致使一或多個處理器進行以下操作： 接收包括至少一第一樣本及一第二樣本之一第一樣本區塊； 計算該第一樣本區塊之一預測值； 計算該預測值與該第一樣本之間的一殘差； 量化該殘差以產生一經量化殘差； 對該經量化殘差進行解量化以產生一經解量化殘差； 使用該經解量化殘差及該預測值來重建構該第一樣本以產生一第一經重建構樣本； 基於該第一樣本及該第一經重建構樣本而計算一誤差值；及 藉由該誤差值修改該第二樣本。
  43. 如請求項42之電腦可讀儲存媒體，其中該等指令進一步致使該一或多個處理器進行以下操作： 藉由計算該第一樣本與該第一經重建構樣本之間的差來計算該誤差值。
  44. 如請求項42之電腦可讀儲存媒體，其中該預測值為一中點預測子。
  45. 如請求項42之電腦可讀儲存媒體，其中該等指令進一步致使該一或多個處理器進行以下操作： 根據一中點預測模式或一中點預測回退模式來計算第一區塊樣本之該預測值。
  46. 如請求項42之電腦可讀儲存媒體，其中該等指令進一步致使該一或多個處理器進行以下操作： 在一位元串流中輸出該經量化殘差。
  47. 如請求項42之電腦可讀儲存媒體，其中該等指令進一步致使該一或多個處理器進行以下操作： 計算該預測值與經修改之第二樣本之間的一第二殘差；及 量化該第二殘差以產生一第二經量化殘差。
  48. 如請求項47之電腦可讀儲存媒體，其中該等指令進一步致使該一或多個處理器進行以下操作： 在位元串流中輸出該第二經量化殘差。
  49. 如請求項47之電腦可讀儲存媒體，其中該第一樣本區塊包括一第三樣本，且其中該等指令進一步致使該一或多個處理器進行以下操作： 對該第二經量化殘差進行解量化以產生一第二經解量化殘差；及 藉由該誤差值修改該第三樣本。
  50. 如請求項49之電腦可讀儲存媒體，其中該等指令進一步致使該一或多個處理器進行以下操作： 使用該第二經解量化殘差及該預測值來重建構該經修改之第二樣本以產生一第二經重建構樣本； 基於該經修改之第二樣本及該第二經重建構樣本而計算一第二誤差值；及 藉由該第二誤差值來修改經修改之第三樣本。
  51. 如請求項50之電腦可讀儲存媒體，其中該等指令進一步致使該一或多個處理器進行以下操作： 計算該預測值與經修改兩次之第三樣本之間的一第三殘差；及 量化該第三殘差以產生一第三經量化殘差。
  52. 如請求項51之電腦可讀儲存媒體，其中該等指令進一步致使該一或多個處理器進行以下操作： 在位元串流中輸出該第三經量化殘差。
  53. 如請求項52之電腦可讀儲存媒體，其中該等指令進一步致使該一或多個處理器進行以下操作： 對該第三量化殘差進行解量化以產生一第三經解量化殘差； 使用該第三經解量化殘差及該預測值來重建構該經修改兩次之第三樣本以產生一第三經重建構樣本；及 基於該經修改兩次之第三樣本及該第三經重建構樣本而計算一第三誤差值。
  54. 如請求項53之電腦可讀儲存媒體，其中該第一樣本區塊包括一第四樣本，且其中該等指令進一步致使該一或多個處理器進行以下操作： 藉由該第二誤差值修改該第四樣本；及 藉由該第三誤差值修改經修改之第四樣本。
TW107112611A 2017-04-12 2018-04-12 用於顯示串流壓縮之中點預測誤差擴散 TWI699111B (zh)

Applications Claiming Priority (4)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US201762484847P 2017-04-12 2017-04-12
US62/484,847 2017-04-12
US15/950,504 2018-04-11
US15/950,504 US10567803B2 (en) 2017-04-12 2018-04-11 Midpoint prediction error diffusion for display stream compression

Publications (2)

Publication Number Publication Date
TW201842771A true TW201842771A (zh) 2018-12-01
TWI699111B TWI699111B (zh) 2020-07-11

Family

ID=63790488

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
TW107112611A TWI699111B (zh) 2017-04-12 2018-04-12 用於顯示串流壓縮之中點預測誤差擴散

Country Status (5)

Country Link
US (1) US10567803B2 (zh)
EP (1) EP3610648A1 (zh)
CN (1) CN110495176B (zh)
TW (1) TWI699111B (zh)
WO (1) WO2018191530A1 (zh)

Families Citing this family (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US10225561B2 (en) * 2015-10-08 2019-03-05 Mediatek Inc. Method and apparatus for syntax signaling in image and video compression
US10368073B2 (en) * 2015-12-07 2019-07-30 Qualcomm Incorporated Multi-region search range for block prediction mode for display stream compression (DSC)
US11776490B2 (en) 2018-02-27 2023-10-03 Nvidia Corporation Techniques for improving the color accuracy of light-emitting diodes in backlit liquid-crystal displays
US11043172B2 (en) 2018-02-27 2021-06-22 Nvidia Corporation Low-latency high-dynamic range liquid-crystal display device
US11238815B2 (en) 2018-02-27 2022-02-01 Nvidia Corporation Techniques for updating light-emitting diodes in synchrony with liquid-crystal display pixel refresh
US10909903B2 (en) * 2018-02-27 2021-02-02 Nvidia Corporation Parallel implementation of a dithering algorithm for high data rate display devices
US10607552B2 (en) 2018-02-27 2020-03-31 Nvidia Corporation Parallel pipelines for computing backlight illumination fields in high dynamic range display devices
US10547843B1 (en) * 2018-07-24 2020-01-28 Samsung Display Co., Ltd. Prefix coding method for high-throughput entropy coder in display interface compression
US20200365098A1 (en) * 2019-05-13 2020-11-19 Qualcomm Incorporated Packing of subpixel rendered data for display stream compression

Family Cites Families (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2004186934A (ja) 2002-12-03 2004-07-02 Fuji Xerox Co Ltd 画像処理システム、画像形成装置、画像処理方法、およびプログラム
US9813711B2 (en) * 2012-10-03 2017-11-07 Avago Technologies General Ip (Singapore) Pte. Ltd. Hybrid transform-based compression
US20140348240A1 (en) * 2013-05-22 2014-11-27 Qualcomm Incorporated Video coding using sample prediction among color components
MX360669B (es) * 2014-03-06 2018-11-13 Samsung Electronics Co Ltd Método de decodificación de imágenes y dispositivo para el mismo, y método de codificación de imágenes y dispositivo para el mismo.
US10244255B2 (en) 2015-04-13 2019-03-26 Qualcomm Incorporated Rate-constrained fallback mode for display stream compression
US20170085886A1 (en) 2015-09-18 2017-03-23 Qualcomm Incorporated Variable partition size for block prediction mode for display stream compression (dsc)
US10432936B2 (en) 2016-04-14 2019-10-01 Qualcomm Incorporated Apparatus and methods for perceptual quantization parameter (QP) weighting for display stream compression

Also Published As

Publication number Publication date
CN110495176A (zh) 2019-11-22
CN110495176B (zh) 2020-10-23
US10567803B2 (en) 2020-02-18
US20180302651A1 (en) 2018-10-18
TWI699111B (zh) 2020-07-11
WO2018191530A1 (en) 2018-10-18
EP3610648A1 (en) 2020-02-19

Similar Documents

Publication Publication Date Title
TWI699111B (zh) 用於顯示串流壓縮之中點預測誤差擴散
TWI533668B (zh) 影像資料壓縮與解壓縮方法以及使用該方法的顯示驅動裝置
KR101547434B1 (ko) 비트 예산에 기초한 이미지 데이터의 선택적 무손실-손실 압축
US9177393B2 (en) Mixed mode for frame buffer compression
US20170026659A1 (en) Partial Decoding For Arbitrary View Angle And Line Buffer Reduction For Virtual Reality Video
JP5550005B2 (ja) ランダムアクセス機能による画像圧縮方法
KR102120571B1 (ko) 넌-4:4:4 크로마 서브-샘플링의 디스플레이 스트림 압축 (dsc) 을 위한 엔트로피 코딩 기법들
US8634668B2 (en) Method of compression of digital images using a fixed number of bits per block
TW201729591A (zh) 於顯示流壓縮(dsc)中用於降低切片邊界視覺假象之系統及方法
JP6464192B2 (ja) ディスプレイストリーム圧縮（ｄｓｃ）のための平坦度検出のためのシステムおよび方法
US10511860B2 (en) Signal transforming method and device
JP2019522413A (ja) ディスプレイストリーム圧縮のためのサブストリーム多重化
US11528507B2 (en) Image encoding and decoding method, apparatus, and system, and storage medium to determine a transform core pair to effectively reduce encoding complexity
US20130235231A1 (en) Vector embedded graphics coding
JP2010098352A (ja) 画像情報符号化装置
Kim et al. Fixed-ratio compression of an RGBW image and its hardware implementation
JP2013506379A (ja) カラー画像のための結合スカラー埋め込みグラフィックス符号化
US10609411B1 (en) Cross color prediction for image/video compression
JP2018524932A (ja) サブ画素パッキングを使用したディスプレイストリーム圧縮画素フォーマット拡張
JP2024512914A (ja) マシンビジョンのためのビデオ符号化のための方法および装置
JP2018525901A (ja) ディスプレイストリーム圧縮における変換モード用ブロックサイズの変更
CN112204971A (zh) 视频图像编码方法、设备及可移动平台
CN115063327B (zh) 图像处理方法和装置、以及视频处理方法和装置
EP3026913A1 (en) Scalable encoding and decoding methods and corresponding devices with combined intraprediction and interlayer prediction
KR20240009176A (ko) 다중 슬라이스용 디스플레이 스트림 압축 디코더 시스템 및 그 방법