CN1664862A - 图像编码和解码的方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种图像编码和解码的方法,能够提供高压缩率和高速编码。本发明的图像编码方法包括如下步骤:通过子取样,将输入图像分割为多个图像;计算前一像素与分割的图像的第一分割图像的差值,并计算第一区割图像与其他各分割图像的差值;以及对计算的差值进行编码。
Description
技术领域
本发明涉及一种图像处理***,具体的说,是涉及一种图像编码和解码的方法,能够提供高压缩率和高速解码。
背景技术
由于移动通讯终端的屏幕变得更大,图像功能增强;移动通讯终端的尺寸变得更小,并且分辨率趋向高质量。从而,每像素可显示的色彩的数目也随之增加。
最近提出了具有16位(bit)色彩(65,000色)和QVGA(320×240)的高分辨率的液晶显示器(Liquid crystal display:LCD)。用户界面(UserInterface:UI)已经从单一图像发展为三维图像或动画。由于强烈地需要用于存储UI图像的内存空间的扩展,人们正在积极研究UI图片的编解码器。
UI图片的编解码器首先需要较快的解码速度。当用户按下键时,绝大多数的UI图片必须立刻显示,以便用户不会因额外的解码时间的分配而感觉到延迟。通常解码和显示图像要在100ms以内。由于绝大多数终端不能通过低性能的CPU,例如ARM7、ARM8,控制UI,它们不能使用需要大量计算的编解码器(CODEC),如JPGE,因此使用作为原始数据的位图(BITMAP)。由于这种BITMAP为非压缩的,将占据很大的内存空间。
为了解决上述问题,提出了应用字典编码(dictionary basedcoding),例如LZW的方法。虽然通过字典编码可以快速对图像进行解码,但是压缩率却减小到原始数据的1/2到1/5。因此,广泛使用的是具有高速解码但压缩率低下的UI图片的CODEC。
移动通讯终端通常使用自然图像(例如,照片)以及简单的人工图像作为背景。
虽然使用字典编码的CODEC对于简单的人工图像具有一定压缩性能,但是自然图像只能压缩至1/2。
发明内容
因此,本发明针对图像编码和解码的方法,有效避免了由于现有技术的局限和缺陷而产生的一个或多个问题。
本发明的目的在于,提供一种图像编码和解码的方法,通过该方法,采用子取样和字典编码,可以对图像进行高速解码,而且自然图像也可以进行高压缩率编码。
在以下说明书中部分地阐述本发明的其它的优点、目的和特征,在理解以下内容后,这些优点、目的和特征部分地对于本领域普通技术人员部分的是显然的,或者可以由本发明的实践获得。通过撰写的说明书和权利要求以及附图所明确指出的结构,可以实现本发明的目的和优点。
为实现上述目的和其他优点并与本发明的效果一致,在此将作具体明显的阐述。本发明的一种图像编码的方法,包括如下步骤:通过子取样,将输入图像分割为多个图像;计算前一像素与分割图像的第一分割图像的差值,并计算第一分割图像与其他各分割图像的差值;对计算的差值进行编码。
本发明的另一方面,还提供了一种图像解码的方法,包括如下步骤:对多个编码的分割图像进行解码;计算解码的第一分割图像与前一像素的和,并计算第一分割图像与各其他分割图像的和;将计算的分割图像进行合并,得到原始图像。
可以理解,本发明的前述概括描述和下述具体描述是示范性的和说明性的,并且用于对所要求的本发明提供具体说明。
附图说明
为了进一步理解本发明,引用附图,并将其作为本申请的一部分,附图表示本发明的实施例,并与说明书一起对本发明的原理进行说明。附图中:
图1为表示根据本发明的优选实施例的图像编码方法的流程图。
图2为表示根据本发明优选实施例的原始图像的示意图。
图3A至3D为通过子取样,从图2的原始图像分割的图像的示意图。
图4A至4D为关于图3的分割图像的实际图像的示意图。
图5为表示根据本发明的优选实施例的图像解码方法的流程图。
图6为表示根据本发明的另一优选实施例的图像编码方法的流程图。
图7为表示根据本发明的优选实施例的图像解码方法的流程图。
具体实施方式
下面将结合附图对本发明的优选实施例作详细说明。尽可能图中相同或相近的部分,采用相同的附图标记。
图1为表示本发明的优选实施例的图像编码方法的流程图。
如图1所示,输入RGB图像(S11)。RGB图像包含R像素值、G像素值和B像素值。
输入的RGB图像重新调整为R、G和B图像(S12)。因此,R图像只包含R像素值,G像素只包含G像素值,B像素只包含B像素值。任何一个R、G和B图像的尺寸与RGB图像的尺寸相同。
通过子取样,分别将重新调整过的R、G和B图像分割为多个图像(S13)。
在此实施例中,将每个R、G和B图像分割为四个图像。即,将R图像分割为四个图像,G图像分割为四个图像,B图像也分割为四个图像。因此,每个被分割的图像的尺寸比R,G和B图像的尺寸变小了。
分割图像的过程将参照附图2及3A至3D进行说明。
图2为本发明优选实施例的原始图像的示意图。图3A至3D为通过子取样从图2所示原始图像分割的图像的示意图。
在图2中,描述了R,G和B图像之一。为了解释方便,假设如图2所示图像为R图像。如图2所示,R图像可以由64个像素构成。各个像素被分配一个数字,作以区分。
如图3A至3D所示,R图像可以通过子取样分割为四个图像。
图3A至3D分别显示了第一分割图像、第二分割图像、第三分割图像和第四分割图像。
因此,图2所示R图像调整为涉及四个像素(例如,像素1、2、9和10)的分割图像。
例如,在图2所示R图像中,像素1调整至图3A的第一分割图像,像素2调整到图3B的第二分割图像,像素9调整到图3C的第三分割图像,像素10调整到图3D的第四分割图像。
另外,图2所示R图像也调整为涉及另四个像素(例如,像素3,4,11,12)的分割图像。
例如,在图2所示的R图像中,像素3调整至图3A的第一分割图像,像素4调整至图3B的第二分割图像,像素11调整至图3C的第三分割图像,像素12调整至图3D的第四分割图像。
按照如上方式,通过子取样,将图2所示R图像调整为图3A至3D的分割图像。虽然将图像调整为四个分割图像,但是在必要的时候,可以将图像调整为八个分割图像。
第一分割图像由图2所示R图像的奇数行和奇数列的交叉点的像素构成;第二分割图像由图2所示R图像的奇数行和偶数列的交叉点的像素构成;第三分割图像由图2所示R图像的偶数行和奇数列的交叉点的像素构成;第四分割图像由图2所示R图像的偶数行和偶数列的交叉点的像素构成。
因此,分割图像的行和列减少到了R图像的1/2,像素数目减少到了1/4。就是说,分割图像由16像素构成,而R图像由64像素构成。
除R图像以外,G图像和B图像也分割为多个图像。
分割图像结束后,对第一分割图像进行解码。
也就是说,检查分割图像是否为第一分割图像(S14)。如果分割图像为第一分割图像,计算当前像素值与前一像素值之间的差值(S15)。在此,如图4A所示,为实际的第一分割图像。
由于第一像素值(例如,像素1的值)之前不存在像素值,将第一像素值保持作为第一差值。计算第二像素值(例如,像素3的值)与第一像素值之间的第二差值并将所获得的值置于第一像素值(第一差值)之后。同样,计算第三像素值(例如,像素5的值)与第二像素值之间的第三差值并将所获得的值置于第二差值之后。通过这种方式,计算第一分割图像的差值。
第一分割图像的差值全部计算后,使用字典编码进行编码(S16)。
例如,如果当前五个差值彼此相同,这五个差值先前存在,并且当前五个差值与先前的相同差值的距离为12像素,则该图像编码为(12,5)。即,其意义为与相距12像素的像素值,当前五个差值与五个连续的像素相同。因此,可以使用“12,5”解码当前五个差值。
将第一分割图像编码完成后,对第二至第四分割图像编码。
对第二至第四分割图像的编码过程相同。
对于第二分割图像,计算与第一分割图像相同位置的像素值的差值(S17)。
由于第一分割图像的尺寸与第二图像的尺寸相同,第一分割图像的像素与第二分割图像的像素相对应。
因此,计算处于第一和第二分割图像的相同位置的像素之间的差值。
在此,成行的两个像素和成列的两个像素中,第一像素被调整至第一分割图像,与第一像素临近的像素分别调整至第二至第四分割图像中。因而,第一分割图像和第二、三、四分割图像十分相似。
因此,第一分割图像和第二分割图像的差值可能差不多接近于零。
根据有关第二分割图像的差值,使用字典编码进行编码(S18)。
由于第一分割图像和第二至第四分割图像十分相似,更高的压缩率是可能的。
第三和第四分割图像通过步骤S17、S18进行编码。
在此,图4B至4D为第二至第四分割图像的差值。如图4B至4D所示,第二至第四分割图像的差值几乎接近于零。因而,图像由几乎没有意义的图像构成。即使通过编码将这些图像中删除,在将相应图像随后解码时,也不会产生影响。
将R图像的全部分割图像编码后,再通过步骤S13至S18,将G和B图像编码。
即,检查是否重新调整的图像(例如,R,G和B图像)被编码。如果存在未压缩的重新调整的图像,继续进行编码。如果已经将全部的重新调整的图像编码,则进程结束(S19)。
图5为本发明优选实施例的图像解码方法的流程图。
如图5所示,使用字典解码,将各个R,G和B图像的分割图像解码(S22)。
例如,使用字典编码,分别将R图像的四个分割图像,G图像的四个分割图像和B图像的四个分割图像解码。
由于在图1中,各R,G和B图像的分割图像被编码,因此,各图像的编码的分割图像被解码。
下面将对R图像中的四个分割图像的解码进行详细说明。应该注意,下述过程也适用于G和B图像。
检查解码的分割图像是否为第一分割图像(S23),对于第一分割图像,计算当前像素值与前一像素值的和(S24)。
对于第一分割图像,由于没有第一像素值之前的像素值,解码的第一像素值保持其本身。计算第二像素值与第一像素值的第二和,并排列在第一像素值之后。计算第三像素值与第二和的第三和,并排列在第二像素值之后。以这种方式,计算第一分割图像的各像素值之间的和。
全部计算第一分割图像的和后,计算第二分割图像的和。然后计算第三和第四分割图像的和。
即,对于第二分割图像,计算当前像素值与第一分割图像处于相同位置的像素值的和(S25)。对第二分割图像的全部像素值进行这一过程。
然后,对第三和第四分割图像进行步骤S25。
检查是否完成对R图像的全部分割图像的和计算(S26)。如果没有完成,执行步骤S23和S25。如果完成对全部分割图像的和计算,则进程执行下一步骤。
如果完成了对全部分割图像的和计算,则将四个分割图像合并,生成R图像(S27)。
通过上述过程也生成G和B图像。
从而,在屏幕上显示生成的RGB图像。
如果生成的图像不是RGB图像,而是YCbCr图像,还包括将YCbCr图像转换成RGB图像的过程。
虽然分别通过字典编码和字典解码进行编码和解码,也可以通过可变长度编码(Variable length coding:VLC)和可变长度解码(Variablelength decoding:VLD)进行编码和解码。
即,根据本发明,可以通过字典编码、VLC或其结合的方法进行编码,并通过字典解码、VLD或其结合的方法进行解码。
上述说明涉及无损压缩方法。即,不对图1和5的编码和解码方法进行量化(quantization)。按照无损编码和解码方法,图像可以没有损失地解码为原始图像。然而,由于无损编码和解码的方法不进行量化,因此压缩率下降同样多。
下面将对通过有损压缩增大压缩率的方法进行说明。
图6为图像根据本发明另一优选实施例的编码方法的的流程图。
如图6所示,输入RGB图像(S31)。进行由RGB至YCbCr的彩色空间转换(S32)。由于彩色空间转换是共知的,不对其做详细说明。在YCbCr图像中,每个像素表达一个Y值(亮度值),而由一行的两个像素和一列的两个像素组成的四个像素表达一个Cb值和一个Cr值(色度值)。
因此,Y图像的像素值的数目与RGB图像相同,但是Cb图像和Cr图像的像素值的数目为RGB图像的1/4。因而,每个Cb图像和Cr图像的大小减小到RGB图像的1/4,因此,同比提高压缩率。由于对于人眼,Cb图像和Cr图像并不敏感,甚至在它们被编码和解码时人们几乎不能感觉到。
YCbCr图像重新调整为Y,Cb和Cr图像(S33),并通过子取样,将每个图像分割为多个图像(S34)。在此实施例中,Y,Cb和Cr图像分别被分割为四个图像。
首先,检查输入图像是否为Y图像的第一分割图像(S35)。如果输入的是Y图像的第一分割图像,计算当前像素和前一像素之间的差值,并进行量化(S36,S37)。
然后,通过字典编码将量化的第一分割图像编码(S38)。
其中,如果输入的图像不是Y图像的第一分割图像,即,如果输入的图像是第二,第三或第四图像,则计算与第一分割图像处于相同位置的像素的差值并进行量化(S39,S40)。
通过字典编码,将量化的第二至第四分割图像编码(S41)。
检查是否已经对全部重新调整的图像(Y,Cb和Cr图像)编码(S42)。如果存在没有进行编码的图像,则按照步骤S35至S41将Cb和Cr图像的分割图像编码。
如果所有重新调整的图像都编码,则编码结束。
如此,通过进一步进行色彩空间转换和量化,可以更加增大压缩率。
图7为按照本发明的另一优选实施例的图像编码方法的流程图。
如图7所示,输入编码的Y,Cb和Cr分割图像(S51)。
然后,使用字典解码,将编码的Y,Cb和Cr的分割图像解码(S52)。
检查输入图像是否为Y图像的第一分割图像(S53)。如果输入的是Y图像的第一分割图像,则计算当前像素值与前一像素值的和(S54)。
对于第一分割图像,由于第一像素值之前不存在像素值,解码后的第一像素值保持其本身。计算第二像素值与第一像素值的第二和,并排列在第一像素值之后。计算第三像素值与第二和的第三和数,并排列在第二像素值之后。以这种方式,计算第一分割图像的各像素值的和。
对分割图像进行反量化(S55)。
在计算全部第一分割图像的和后,计算第二分割图像的和。然后计算第三和第四分割图像的和。
即,对于第二分割图像,计算当前像素值和与第一分割图像处于相同位置的像素值的和(S56)。对第二分割图像的全部像素值进行这一过程。
然后,对分割图像进行反量化(S57)。
如果步骤56和57对第二分割图像的操作完成,则对第三和第四分割图像重复步骤56和57进行操作。
检查是否对全部Y图像的分割图像完成的反量化(S58)。如果没有完成,则执行步骤S53,S56和S57。如果完成了对全部Y图像的分割图像的反量化,则执行下一步骤。
如果完成了对所有分割图像的反量化,则将四个分割图像合并,生成Y图像(S59)。
也通过上述过程生成G和B图像。通过这种方式,进行由YCbCr至RGB的彩色空间转换,在屏幕上显示RGB图像。
虽然分别通过字典编码和字典解码进行编码和解码,也可以通过可变长度编码(VLC)和可变长度解码(VLD)进行编码和解码。
即,根据本发明,可以通过字典编码、VLC或其结合的方法进行编码,并通过字典解码、VLD或其结合的方法进行解码。
以这种方式,本发明可以通过进行进一步的彩色空间转换和量化,提高压缩率。
而且,通过采用子取样和字典编码,可以对图像高速解码,也可以对自然图像进行高压缩率编码。
本领域技术人员可以看到,可以对本发明进行多样的变更以及修改。因此,本项发明应覆盖落入所附的权利要求和其等价范围的本发明的变更以及修改。
Claims (10)
1、一种图像编码的方法,包括如下步骤:
通过子取样,将输入图像分割为多个图像;
计算前一像素与分割的图像的第一分割图像之间的差值,并计算第一分割图像与其他各分割图像的差值;
对计算的差值进行编码。
2、按照权利要求1所述的图像编码的方法,其中所述多个分割图像包括:
第一分割图像,由位于输入图像的奇数行和奇数列的交叉点的像素构成;
第二分割图像,由位于输入图像的奇数行和偶数列的交叉点的像素构成;
第三分割图像,由位于输入图像的偶数行和奇数列的交叉点的像素构成;
第四分割图像,由位于输入图像的偶数行和偶数列的交叉点的像素构成。
3、按照权利要求1所述的图像编码方法,其特征在于,所述多个分割图像根据输入图像的彩色分量分离。
4、按照权利要求1所述的图像编码方法,其特征在于,使用字典编码、可变长度编码(VLC)或其组合中的任何一种进行编码。
5、按照权利要求1所述的图像编码方法,其特征在于,如果输入图像为RGB图像,则进行从RGB图像到YCbCr图像的彩色空间转换。
6、按照权利要求1所述的图像编码方法,其特征在于,还包括如下步骤:在对计算的差值编码之前,对计算的差值进行量化。
7、一种图像解码的方法,包括如下步骤:
解码多个编码的分割图像;
计算解码的第一分割图像与解码的分割图像的前一像素的和,并计算第一分割图像与其他各分割图像的和;
将计算的分割图像进行合并,得到原始图像。
8、按照权利要求7所述的图像解码方法,其特征在于,使用字典解码、可变长度解码(VLD)或其组合中的任何一种进行解码。
9、按照权利要求7所述的图像解码方法,其特征在于,如果输入图像为YCbCr图像,则进行从YCbCr图像到RGB图像的色彩空间转换。
10、按照权利要求7所述的图像解码方法,其特征在于,还包括如下步骤:在对计算的分割图像合并之前,对计算的分割图像进行反量化。
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