[发明专利]对图像的序列进行压缩的编码方法及装置、解码方法及装置

说明书

本发明提供了一种对图像的序列进行压缩的编码方法及装置、解码方法及装置，在数据集的取值范围中规定若干个（可能互有交集的）子范围，同时将数据集的定义域划分成多个子定义域，对于一个子定义域内的元素，其所对应的数据的取值被限制在一个子范围内，从而起到了减小实际的取值范围，提升编码效率的作用。

技术领域

本发明涉及一种对数据进行压缩的编码及解码（也称译码）系统，特别是对取值范围有限的数据集的编码及解码的方法和装置。

背景技术

随着人类社会进入大数据、云计算、移动计算、云-移动计算、超高清（4K）和特超高清（8K）视频图像分辨率、4G/5G通讯、虚拟现实的时代，对各种原始数据，包括大数据、图像数据、视频数据、音频数据、语音数据、神经网络数据，进行超高压缩比和极高质量的数据压缩成为必不可少的技术。

很大一类的数据压缩问题可以归结为对数据集Y = {y=f(x)：x ∈X }的压缩问题，其中，∈表示“属于”；集合X是Y或f的定义域，由所有的x组成， x称为X的一个元素；集合Y由所有的y=f(x)组成，y=f(x)称为Y的一个元素，通常是一个数值（一维即有一个分量的数值或多维即有多个分量的数值）或者等价于一个数值或者表示为一个数值；f是定义在X上的一种对应关系，也称对应法则或函数关系或简称函数，对X中的每一个x，都存在唯一的y=f(x)与x相对应。不同的x可能对应相同的y=f(x)，即x₁∈X，x₂∈X，x₁与x₂是X中不同的元素，但f(x₁)和f(x₂)有相等的数值。数据集Y的另一种等价的表示法是对每一个x ∈X都存在与x相对应的y=f(x) ∈Y。

对数据集Y的压缩问题实际上就是用尽可能少的比特数来表示Y的所有元素f(x)。记表示每个f(x)所消耗的比特数为b(x)，则表示Y的所有元素f(x)所需要消耗的总比特数B_total等于所有b(x)之和，即B_total = ∑_x∈Xb(x)，其中∑表示求和运算而∑的下标_x∈X表示对X中所有的x进行b(x)的求和运算。

数据集Y的元素（即数据）y的数值称为元素y所取的数值，简称为y的数值或取值。y所允许取到的互不相同的数值的全体组成Y的取值范围，记为R={r[k]：k = 0～K-1}，其中，当i ≠ j时，r[i] ≠ r[j]。显然，K是取值范围R的大小，即R的元素的个数。

b(x)和B_total都与Y的取值范围R的大小K有直接关联。例如，当K=2^b并且R的元素都用长度为b的定长二进制码（也就是位数即比特数等于b的二进制码）来表示的情形，所有的b(x)都等于b=log₂(K)，因此，B_total = N×b = N×log₂(K)，其中N是X中元素的个数。显然，当K增大时，B_total也将增大。由此可见，数据压缩的效果与数据的取值范围的大小有直接关联。

在现有技术中，在对一个数据集Y进行数据压缩时，其取值范围R是固定不变的，所以取值范围的大小K也是固定不变的。当K较大时，每编码或解码一个数据y，都要使用和消耗较多的比特数，使得编码效率的提高变得很困难。