[发明专利]基于区域的纹理编码方法及译码方法以及相应的系统

说明书

本发明涉及编码图象序列中的图象的方法，该方法包括以下步骤：

(A)把每一当前图象分割成为均匀区域；

(B)编码所述区域的轮廓；

(C)编码所述区域的纹理。

本发明还涉及相应的译码方法和实施所述编码及译码方法的系统。

本发明可被应用于甚低位速率视频编码的领域，尤其对正在形成的支持数字音-视频数据的通信、存取和处理的新方式的编码标准MPEG4有吸引力。

在最新的图象编码技术中，基于区域的那些图象编码技术似乎非常有前途。这些图象编码技术基本上依赖于三个步骤。首先，(根据彩色和/或运动)把图象分割成为均匀区域，以便获得对相邻区域的划分。然后传送区域的轮廓。在被称为纹理编码的最后步骤中传送彩色信息。

基于区域的纹理编码过程的目标是对图象划分的每一区域内的灰度电平或彩色信息进行编码。如图1简要地所示，通常首先对原始图象(ORIM)各区域内的象素执行变换(图1中的TR)，以便获得更加适合于被量化和被编码(例如允许在频率空间内表示纹理信息的离散余弦变换或允许获得在空间/频率平面内的系数的形状自适应子波变换)的系数。然后对这些系数进行量化(Q)，最后利用熵编码器(COD)产生位流并将位流传送给传输信道(TRCH)。也是如图1所示，在译码器侧执行逆操作(熵译码DEC，逆量化Q^-1，逆变换TR^-1)，以产生再现图象(RECIM)。

已证实在所有对变换系数进行量化的技术中，点阵矢量量化(Lattice vector quantization)(LVQ)在编码成本和计算时间之间有良好的拆衷。这种技术-例如在T.C.Chen发表于“IEEE-Transactions on Communications”38卷(1990年5月第5期)704-714页上的论文“利用几何分解的点阵矢量量化”中有所描述-被经常用来量化子波系数并已被建立在基于块的结构的框架上。矢量量化依赖于利用属于组成了一组再现矢量的样本(也被称为码本)的码字对象素块(以下称为“矢量”)进行的逼近：为了传送和/或存储起见，使称为索引的一个二进制码字与每一被考虑的数据矢量相关联。在接收和译码侧，矢量量化器则使码本的再现矢量与已被传送和/或已被存储的索引相关联。众所周知的LBG算法-被经常用来设计矢量量化码本，例如在Y.Linde等人发表于“IEEE-Transactions on Communications”第28卷(1980年1月第1期)84-95页上的论文“矢量量化器设计的算法”中对其有所描述-有两个缺点：由于对每一矢量都必需浏览整个码本来找出在距离方面为最好的码字，所以高位速率的码本的建立是复杂的，并且利用在大的码本内的码字来逼近矢量需要较长的处理时间。

为了克服这些缺点，可以使用然而具有良好系数的次最佳矢量量化，在这些次最佳矢量量化中，条目是点阵(这种量化被称为点阵矢量量化(Lattice Vector quantization)，即LVQ)。点阵是在n维空间内位于整数距离处的点的阵列，即点阵包括一组线性无关矢量的累积组合。例如，点阵D(n)定义如下：

其中a₁，a₂，……a_n是m维实欧几里德空间中的所述矢量，而x₁，x₂，…x_n是X的分量。

一些作者已提出了基于点阵D(n)的LVQ的快速量化算法：具有实坐标的矢量用两个最接近的整数矢量来逼近，码本内的码字是具有偶数和的码字。于是，即使对于大的码本也能够非常简单地搜索该码本内的码字。为了处理有限大小的码本，可以截断点阵(实际上只保留能量小于给定能量的矢量，以下把该给定能量称为“截断能量”，如图2中的TE)。此外，为了求得最小失真和位速率之间的最佳折衷，对点阵进行换算。为了编码矢量，利用换算因数r把它们投影在恒定能量的表面上或之内。称为拉普拉斯分布的锥形表面定义如下：

然后在编码侧执行以下主要步骤：

-截断点阵以便确定码本的尺寸；

-选择待编码源的最大能量；

-通过除以r＝最大能量/截断能量来把能量小于或等于最大能量的源矢量投影在截断点阵内；

-通过利用合适的归一化参数α对能量大于最大能量的源矢量进行换算来把它们投影在截断点阵的表面上，并将它们传送给译码器；

-将通过应用快速量化算法把已被确定的最接近点阵矢量的索引传送给译码器。