[发明专利]一种三描述格型矢量量化预测边路解码方法

摘要

一种三描述格型矢量量化预测边路解码算法，涉及多描述编码领域。本发明通过利用小波变换图像编码中不同子带的不同相关性、以及现有多描述格型矢量量化索引分配方法下索引间的相关性，对只接收到三描述中的两个描述和一个描述这两种情况分别进行预测边路解码。本发明与现有技术方案相比的优点在于：充分利用了不同矢量间与相同矢量内部的索引相关性，使得两个描述和一个描述的两种边路解码情况下均能取得更好的图像解码质量。

主权项

1.一种三描述格型矢量量化预测边路解码方法，其特征在于图像经过二维小波变换以后，图像被分解成4种类型的子带，分别为:低低频子带LL、低高频子带LH、高低频子带HL、高高频子带HH；其中，存在着较强水平相关性和垂直相关性的数据保存在低低频子带LL子带中，存在着较强的水平相关性的数据保存在低高频子带LH中，存在着较强的垂直方向的相关性的数据保存在高低频子带HL中；若判断三描述未接收完整，则利用不同小波子带的相关性，进行解码计算；具体为：A、若丢失一个描述，将丢失的描述记为描述k1，接收到的两个描述记为描述k2和描述k3，其中k1,k2,k3∈{1,2,3}，所述解码方法如下：(1)在低低频子带LL子带中，位于图像位置(i,j)的矢量边路解码计算方法如下：(2)在低高频子带LH子带中，位于图像位置(i,j)的矢量边路解码计算方法如下：(3)在高低频子带HL子带中，位于图像位置(i,j)的矢量边路解码计算方法如下：(4)在高高频子带HH子带中，位于图像位置(i,j)的矢量边路解码计算方法如下：其中，x表示一个小波系数组成的矢量，矢量x(i,j)位于整幅图像的第i行和第j列；矢量x(i,j)量化后的细格点记为λ(i,j)，用λ_k'(i,j)表示该细格点经索引分配映射得到的第k个粗格点，此处k＝1,2,3，表示细格点λ(i,j)经索引分配映射得到的对应描述k_i的粗格点；将一个细格点映射到三个粗格点的索引分配映射函数用α()进行表示，相应的反映射函数记为α^‑1()；矢量x(i,j)的重建值用进行表示；B、若丢失两个描述，将丢失的两个描述记为k1和k2，接收到的描述记为描述k3，其中k1,k2,k3∈{1,2,3}，所述解码方法如下：(1)在低低频子带LL子带中，位于图像位置(i,j)的矢量边路解码计算方法如下：(2)在低高频子带LH子带中，位于图像位置(i,j)的矢量边路解码计算方法如下：(3)在高低频子带HL子带中，位于图像位置(i,j)的矢量边路解码计算方法如下：(4)在高高频子带HH子带中，位于图像位置(i,j)的矢量边路解码计算方法如下：