[发明专利]用于对来自数字化图像序列的符号编码的方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种用于对来自数字化图像序列的符号编码的方法以及一种相应的解码方法。此外，本发明涉及一种用于执行该编码方法及解码方法的编码设备和解码设备。

背景技术

视频编码方法一般以两个处理过程来执行。首先，图像在视频流中以适当的方式借助于预测和变换被去相关。去相关步骤的结果是变换系数、运动矢量、其他编码信息等形式的符号。之后经常还接着对所产生的符号进行量化，由此提高压缩效率。在第二处理过程中，对所生成的符号进行无损耗的熵编码，其中在所生成的符号中的仍存在的冗余、也即所述符号的出现概率及其统计学上的彼此相关性被充分利用，以便从符号中产生具有数据流的尽可能短的总长度的尽可能短的代码字。

从现有技术中已知用于熵编码的不同方法。在VLC编码（VLC=Variable Length Coding，可变长度编码）情况下，每个所生成的符号被双射地映射到代码字上。在符号和相应的代码字之间的关系在此通过代码表、例如查找表来表示。

熵编码的另一常用的方法是算术编码。与符号被变换成代码字的VLC编码不同，在算术编码情况下从多个符号中生成单个代码字。在算术编码情况下，符号基于其频率优选地被映射到二进制数，使得获得相继的符号的二进制表示。

通常，熵编码方法基于以下原理：从出现的符号的频率中推导出一个或多个概率模型，基于所述概率模型产生短代码字，也即对于具有高频率的符号或符号序列，利用熵编码来生成比对于具有低频率的符号或符号序列更短的代码字。一般，熵编码方法基于上下文，也即区分符号的不同类型，所述符号的不同类型表示不同的信息。对于符号的不同类型，出现的符号的频率分开地在自己的上下文中并且从而基于自己的概率模型来处理。上下文在视频编码方法中必要时也可以与其他准则有关，例如图像区域的编码可以与图像中相邻的图像区域的编码决策有关。另外，熵编码方法经常自适应地被设计，也即概率模型基于出现的符号的变化频率在编码时相应地被匹配。

为了提高熵编码方法的编码速度，从现有技术中已知不同的方法。在视频编码标准H.264/AVC中，视频流的图像被分成所谓的切片，其中每个切片是图像的一部分，该部分可以完全与其他部分无关地被编码。也就是说，最初符号的生成以及基于熵编码对代码字的随后的生成均不具有在不同切片之间的相关性。因此，概率模型或上下文不越过切片被匹配。这导致更差的压缩效率。

从现有技术中另外已知将视频图像划分成所谓的熵切片（Entropy-Slice）（参见印刷品[2]）。与上述传统的切片不同，熵切片允许符号之间的相关性，例如内部预测。只有基于熵编码产生代码字是在各个熵切片之间无关的。通过使用熵切片，与传统的切片相比，压缩效率得以提高。尽管如此，还存在缺点，即对于不同的熵切片的符号使用不同的统计，这又减小了熵编码的效率。

在文献[1]中，描述了所谓的有序熵切片的概念，所述有序熵切片改善了上述熵切片的特性。在此，对于熵编码允许越过熵切片来形成上下文。因此考虑在熵切片之间的统计相关性并且由此改善编码效率。此外，图像中的各个宏块在编码时不逐行地被读入，而是以之字形（zickzack-f?rmig）来读入。这在图1A至1C中加以说明。这些图示出根据印刷品[1]读入宏块的不同变型，其中各个宏块作为相继的矩形被再现并且出于清晰性原因仅部分地用附图标记MB表示。图1A示出按行读入宏块，如通过垂直线L1所表明的。在考虑上下文的情况下——在该上下文中为了对宏块编码左侧、左上、右侧和右上的相邻的宏块必须是可用的，在该变型的情况下存在以下问题：不能并行地处理宏块的多个行。与此不同，在以之字形处理宏块时基于根据图1B的线L2能够实现每两行的并行处理，因为如果读入了第一行对的五个宏块，则已经可以开始在第三行中对后续熵切片的第一宏块进行编码。图1C示出以之字形读入宏块的另一变型，其中现在能够根据线L3实现每有序熵切片三个行的处理。