[发明专利]点预测中定期更新点矢量的值的数据编码解码方法及装置

说明书

本发明公开了点预测中定期更新点矢量的值的数据编码解码方法及装置，其技术方案要点是：所述数据编码方法至少包括以下步骤：至少输入一个整压缩单元的原始数据；至少对所述整压缩单元进行点预测编码，在点预测编码过程中，当一个常现位置及其点矢量被一个当前等数值串所使用时，如果满足预定条件，则至少执行以下步骤中的操作；至少按照预定规则选择所述等数值串上的一个元素，如果选择成功，则至少将所述点矢量的位置坐标更新为所述元素的位置坐标。本发明所述提供的数据编码解码方法点矢量的新位置，通常在点矢量的原位置之后，才离开和超出不断移动中的参考范围，常现位置及其点矢量就更长久地留在参考范围内，提高了点预测的编码效率。

技术领域

本发明涉及数据解码、编码技术领域，尤其涉及到点预测中定期更新点矢量的值的数据编码解码方法及装置。

背景技术

随着人类社会进入人工智能、大数据、虚拟现实、增强现实、混合现实、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通讯的时代，对各种数据，包括大数据、图像数据、视频数 据、以及各种新形态的数据，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。

数据集是由数据元素(例如：字节、比特、像素、像素分量、空间采样点、变换域系数)组成的集合。

对数据集进行编码或解码(简称为编解码)时，通常将数据元素按照预定规则排序即规定前后顺序，依前后顺 序进行编解码。

对排列成一定空间(一维、二维、或多维)形状的数据集(例如：一个一维数据队列、一个二维数据文件、一 帧图像、一个视频序列、一个变换域、一个变换块、多个变换块、一个三维场景、一个持续变化的三维场景的序列)， 特别是二维或以上数据集进行数据压缩的编码(以及相应的解码)时，一般将此数据集划分成若干具有预定形状和/ 或大小(即元素数目)的压缩子集，以压缩子集为单位，以预定的顺序，一个压缩子集接着一个压缩子集地依次进 行编码或者解码。

在对一个压缩子集进行编码或者解码时，通常将此压缩子集划分成若干具有预定形状和/或大小(即元素数目) 的最大压缩单元，以最大压缩单元为单位，以预定的顺序，一个最大压缩单元接着一个最大压缩单元地依次进行编 码或者解码。从左向右排列成一行的最大压缩单元组成最大压缩单元行。

在一个最大压缩单元内，还把此最大压缩单元进一步划分成若干具有预定形状和/或大小(即元素数目)的子单 元，称为整压缩单元，以整压缩单元为单位，以预定的顺序，一个一个整压缩单元地进行编码或者解码。

简而言之，以上过程最终将数据集划分成若干具有预定形状和/或大小(即元素数目)的子集，称为整压缩单元， 以整压缩单元为单位，以预定的顺序，一个一个整压缩单元地进行编码或者解码。

在任一时刻，正在编码或者解码中的压缩子集称为当前压缩子集。正在编码或者解码中的最大压缩单元称为当 前最大压缩单元。正在编码或者解码中的最大压缩单元行称为当前最大压缩单元行。正在编码或者解码中的整压缩 单元称为当前整压缩单元。正在编码或者解码中的数据元素(有时也简称为元素)称为当前编码数据元素或者当前 解码数据元素，统称为当前数据元素，简称为当前元素。元素由N个分量(通常1≤N≤5)组成，因此数据集、压 缩子集、最大压缩单元和整压缩单元也都由N个分量组成。元素的分量也称为分量元素。

例如，压缩子集是一帧图像，其元素即像素排列成矩形形状，具有3840(宽度)x2160(高度)的大小(分辨 率)，由3个分量组成：G(绿色)分量，B(蓝色)分量，R(红色)分量或Y(亮度)分量，U(Cb色度)分量，V (Cr色度)分量。一帧图像被划分为128x128大小的最大压缩单元。每个最大压缩单元又进一步被划分成从4x4到 64x64的大小各异的正方形或矩形的整压缩单元。