[发明专利]对于具有稀疏直方图的图像的嵌入式图形编码

说明书

相关申请的交叉引用

本申请要求2009年6月9日提交的序列号为61/185,557、标题为“Embedded Graphics Coding for Images with Sparse Histograms”的美国临时申请的优先权，这里通过引用将该申请全部并入。

关于受著作权保护的材料的公告

本专利文献中的一部分材料根据美国和其他国家的著作权法受著作权保护。著作权所有人不反对任何人对专利文献或专利公开进行复制再现，因为其出现在了美国专利商标局的公众可得文件或记录中，但是除此之外保留一切著作权权利。著作权所有人并不据此放弃其使本专利文献保持秘密的权利，包括但不限于其根据37C.F.R.§1.14的权利。

技术领域

本发明总地涉及数据压缩，更具体而言涉及用于具有稀疏直方图(sparse histogram)的图像的数据压缩。

背景技术

大多数图像压缩方案被设计用于“自然图像”，例如由数字相机拍摄的照片。对于自然图像，在相邻像素之间存在强相关性。因此，大多数图像压缩方案通过利用预测/变换或者这两者对像素进行去相关来工作。这导致了预测残差或变换系数的稀疏直方图。图1示出了在8×8离散余弦变换16之后的图像10的直方图12。如图1中所示，直方图12具有单个峰14，其位于0附近。应用量化(如果必要的话)，并且执行(经量化的)的预测残差或变换系数的熵编码。熵编码器一般是针对与图1所示的那些类似的分布设计的。换言之，如果分布具有显著不同的形状，则编码性能可能较差。

然而，也有大量的“非自然”图像需要压缩。这些图像经常包括图形或文本，图形或文本通常具有大动态范围、强对比度、尖锐边缘、强纹理和稀疏直方图。图2是这种“非自然图像”的示例。

传统的图像压缩算法通常不能很好地处理这些类型的图像。像素间相关性更弱，并且预测或变换不会像对自然图像那样提供稀疏分布。

解决这些图像的压缩的一种尝试被称为“直方图打包”(histogram packing)，其中编码器遍历整个图像，计算直方图，并且在压缩图像之前进行像素的非线性映射。压缩要求两遍处理，从而导致增大的存储器成本和更多的计算。比特流是不可缩放的，这意味着解码器为了对图像解码需要整个比特流。如果不重编码则不可能部分重建。

发明内容

公开了用于对具有稀疏直方图的图像进行压缩的过程。将图像划分成块，并且为每个块指派比特预算。转换块的像素并逐比特平面地对其进行编码，从最高有效比特平面(MSB)开始，朝着最低有效比特平面(LSB)进行。将块的像素分成群组。每个群组包含具有相同值的像素。如果群组中的像素在正被编码的比特平面中具有不同的值，则分割该群组。从MSB到LSB，处理每个比特平面中的群组。如果群组的所有成员在正被处理的当前比特平面都具有相同比特值，则编码器为该群组发送“0”，之后接着是该比特值。如果群组成员具有不同的值，则编码器分割该群组并且发送“1”，之后接着是该群组的每个像素的细化比特。