DE4224275C2 - Verfahren zur Verbesserung der Datenkompression in Datenkompressionsverfahren mit Transformationscodierung - Google Patents

Description

Das Verfahren dient der Verbesserung der Datenkompression und kann in allen digitalen Datenkompressionsverfahren mit Transformationscodierung eingesetzt werden.

Bei der digitalen Verarbeitung von Ton-, Bild- und anderen Signalen fallen oft sehr große Datenmengen an, deren Spei­ cherung oder Übertragung nicht oder nur mit unverhältnis­ mäßig hohem Aufwand möglich ist. Methoden der Signalver­ arbeitung, die es gestatten, die Menge dieser Daten zu verringern, ohne die in ihnen enthaltene Information all­ zusehr in Mitleidenschaft zu ziehen, haben deshalb eine große Bedeutung. Mit diesen Methoden wird die dem Daten­ material innewohnende Redundanz verringert. Die so er­ reichte Datenkompression ist um so wirksamer je voll­ ständiger die Redundanz beseitigt werden kann. Voraus­ setzung für die Speicherung von Bewegtbildsequenzen auf CD ist z. B. eine Kompression der Bilddaten um einen Faktor von etwa 1/150. In dem zu diesem Zweck unter dem Namen MPEG-1 entwickelten Verfahren werden die digitalisierten Fernsehbilder von ca. 165 Mbit/s auf 1.125 Mbit/s kom­ primiert, ohne daß große Einbußen in der Bildqualität zu bemerken sind. Für die Bildtelefonie stehen in der Regel sogar nur 64 kbit/s zur Verfügung.

Viele der bekannten Verfahren basieren, zumindest teil­ weise, auf der sogenannten Transformationscodierung. Dabei wird das zu komprimierende Signal in Abschnitte (bei der Bildverarbeitung auch in zweidimensionale Blöcke) aufge­ teilt, die dann unabhängig voneinander einer meist linearen Transformation unterzogen werden. Die Anzahl der Transfor­ mationskoeffizienten nach der Transformation ist dabei gleich der Anzahl von Eingangswerten. Wird für die Trans­ formation die Digitale-Cosinus-Transformation (DCT) ver­ wendet, entsprechen die Transformationskoeffizienten einer spektralen Zerlegung des zu verarbeitenden Signals. Für einen großen Teil möglicher Eingangsdaten, etwa ein- oder zweidimensionalen Datenstrukturen aus einem digitalisierten Videosignal oder Signalabschnitten aus einem digitalisier­ ten Sprachsignal gilt in der Regel, daß niedere spektrale Komponenten eine deutlich größere Energie besitzen als hochfrequente. Diese Eigenschaft verleiht der DCT und an­ deren Transformationen auch schon in bisherigen Anwendungen ihre guten Kompressionseigenschaften, da Koeffizienten, die hochfrequente Signalanteile repräsentieren, entweder über­ haupt nicht mehr oder mit deutlich geringerem Aufwand co­ diert werden können.

Die Güte der Kompressionseigenschaften von Transformationen lassen sich deshalb an ihrer Fähigkeit messen, einen möglichst großen Teil der Signalenergie in einer möglichst kleinen Anzahl von Koeffizienten zu bündeln. Das beschrie­ bene Verhalten verleiht den transformierten Datenstrukturen im Mittel eine typische Gestalt. Diese besteht in einem zu höheren spektralen Komponenten immer stärker werdenden Ab­ fall der Koeffizientenamplituden. Nach einer Transformation tritt auf diese Weise ein Teil der Redundanz des Signals zu Tage. In konventionellen Methoden wird diese zur Datenkom­ pression genutzt, indem, wie beschrieben, viele der hoch­ frequenten Koeffizienten mit nur geringem Aufwand an Daten­ rate codiert werden.

Ziel der Erfindung ist es, ein Verfahren zu entwickeln, das es ermöglicht, die oben beschriebene Redundanz sehr viel wirkungsvoller für die Datenkompression einzusetzen. Das erfindungsgemäße Verfahren beruht darauf, den "typi­ schen Anteil" an den Amplituden der Koeffizienten durch Vektorquantisierung möglichst weitgehend zu verringern.

Dafür ist zunächst zu beachten, daß dieser "typische An­ teil" nur in den Beträgen der Koeffizienten zutage tritt.

Das erfindungsgemäße Verfahren wird anhand eines Ausfüh­ rungsbeispiels näher erläutert. In Fig. 1 sind anhand eines Blockschemas die erfindungsgemäßen Arbeitsschritte und ihre Einordnung in das bestehende Datenkompressionsver­ fahren dargestellt.

Anhand von Fig. 1 ist ersichtlich, daß der den ein- oder mehrdimensionalen Transformationsteil des bestehenden Datenkompressionsverfahrens verlassende Datenstrom in einem ersten Arbeitsschritt einer Absolutwertbildung unterzogen wird.

Nach der Absolutwertbildung folgt eine Vektorquantisierung des Datenstromes, wobei die Größe der ein- oder mehrdimen­ sionalen Codebuchvektoren des Vektorquantisierers der Ver­ arbeitungslänge der ein- oder mehrdimensionalen Signalab­ schnitte der Transformation, bzw. bestimmten Teilen davon, entspricht.

Das Codebuch des Vektorquantisierers besteht aus einer im Prinzip beliebigen Anzahl von typischen transformierten Signalabschnitten oder festgelegten Teilen dieser Abschnit­ te. Bei der Vektorquantisierung wird dann aus der im Code­ buch enthaltenen Sammlung von typischen Mustern bzw. Vek­ toren derjenige Vektor herausgesucht, der dem zu verar­ beitenden Signalabschnitt am ähnlichsten ist. Die Struktur des Codebuches ist dabei im Prinzip nicht von Bedeutung. Als vorteilhaft erweist es sich jedoch, ein sogenanntes Tree-Codebuch zu verwenden, da dieses den nötigen Rechen­ aufwand deutlich reduziert.

Im Anschluß an die Vektorquantisierung wird der vektor­ quantisierte Datenstrom von dem Datenstrom subtrahiert, der der Absolutwertbildung unterzogen worden war.

Im Ergebnis der Subtraktion entsteht ein Datenstrom, der aus dem Differenzdatenstrom, den Vorzeichen der Daten vor der Absolutwertbildung und den vom Vektorquantisierer generierten Vektornummern besteht.

Der so erhaltene Differenzdatenstrom wird mit dem beste­ henden Datenkompressionsverfahren in bereits bekannter Art und Weise weiter verarbeitet. Nur wenn das bestehende Datenkompressionsverfahren eine Rückkopplungsschleife besitzt, in der Abschnitte des codierten Signals wieder rekonstruiert werden, um beispielsweise als Prädiktion für nachfolgende Signalabschnitte zu dienen, wird der Anteil des codierten Datenstromes, der die Vorzeichen und Vektor­ nummern enthält, noch innerhalb des bestehenden Datenkom­ pressionsverfahrens benötigt, um den Codierungsvorgang rückgängig zu machen und ein rekonstruiertes Signal erzeu­ gen zu können, das dem im Decoder gleicht.

Wenn nach der Vektorquantisierung die Differenz des trans­ formierten Signalabschnittes mit dem optimalen Codebuch­ vektor gebildet wurde, so werden im Mittel die Amplituden der Koeffizienten deutlich verringert sein. Der Codier­ aufwand, der in Verbindung mit einem bekannten Kompres­ sions-Algorithmus (wie z. B. dem Hybrid-DCT-Algorithmus MPEG-1 für die Bewegtbildcodierung bei 1.125 Mbit/s) bei Übertragung oder Speicherung des komprimierten Signals entsteht, kann dabei für die Koeffizienten mitunter um weit mehr als die Hälfte vermindert werden. Um das Signal voll­ ständig regenerieren zu können, müssen zusätzlich aller­ dings sowohl die Nummern der verwendeten Codebuchvektoren als auch die Vorzeichen aller Koeffizienten, die nach der Differenzbildung (und der vom zu beschreibenden Verfahren unabhängigen Quantisierung) noch ungleich Null sind, über­ tragen werden. Damit wird ein gewisser Teil der Ersparnis wieder zunichte gemacht. Die Gesamtersparnis kann bei einem Algorithmus wie z. B. MPEG-1 (im Intra-Mode) aber ohne wei­ teres bei 15-35% liegen. Als vorteilhaft erweist es sich, daß problematisches Datenmaterial, das bei der Codierung eine besonders hohe Datenmenge benötigt, durch das neue Verfahren besonders effizient weiter komprimiert wird.

Besonders bei großen Codebüchern macht die Codierung der Nummern der jeweils optimalen Vektoren, die für jeden codierten Signalabschnitt erforderlich ist, einen nicht unerheblichen Teil des zusätzlichen Kompressionsgewinns zunichte. Es sind viele Möglichkeiten denkbar, diesen Aufwand zu verringern. Neben einer einfachen Entropie­ codierung besteht z. B. die Möglichkeit, für eine größere Menge von transformierten Signalabschnitten (bei der Bild­ codierung z. B. für ein Bild oder Teilbild) unter einer beliebigen Menge von kleineren Codebüchern das für diese Signalabschnitte am besten geeignete in einer Vorauswahl zu selektieren. Das Kriterium für diese Vorauswahl könnte im einfachsten Fall z. B. die mittlere Energie oder die mitt­ lere Amplitude der betreffenden transformierten Signal­ abschnitte oder Teilen davon sein.

Eine weitere Möglichkeit zur besseren Ausgestaltung der Erfindung beruht darauf, für die Kompression eines trans­ formierten Signalabschnittes jeweils mehrere Codebücher zuzulassen. Ein bestimmtes Codebuch wäre dann jeweils auf bestimmte Koeffizienten des transformierten Signalab­ schnittes anzuwenden. Bei einer solchen Vorgehensweise bestehen mit Sicherheit starke statistische Abhängigkeiten zwischen den Nummern der jeweils für einen Signalabschnitt optimalen Codebuchvektoren, so daß mit einer geeigneten Kanalcodierung die notwendige Datenmenge für die Vektor­ nummern hier besonders stark reduziert werden könnte. Nicht notwendigerweise alle Koeffizienten müssen der Vektorquan­ tisierung unterzogen werden.

Weiterhin ist denkbar, die Indexnummer eines ausgewählten Codebuchveltors als eine Klassifizierung des entsprechenden transformierten Blockes anzusehen. So könnten auf einfache Weise etwa Blöcke gemäß ihrer Energie, ihres Hochfrequenz­ anteils oder anderer Kriterien klassifiziert werden. Die weitere Verarbeitung könnte dann auf die besondere Struktur der Blöcke abgestimmt werden. Beispielsweise könnte abhän­ gig von der durch einen Codebuchvektor gegebenen Klasse die Quantisierungsgenauigkeit variiert werden oder optimal an­ gepaßte "Variable Length Codes" für die Kanalcodierung ge­ wählt werden.

Claims (5)

1. Verfahren zur Verbesserung der Datenkompression in Da­ tenkompressionsverfahren mit Transformationscodierung, dadurch gekennzeichnet, daß der den ein- oder mehrdimensionalen Transformationsteil des bestehenden Datenkompressionsverfahrens verlassende Datenstrom einer Absolutwertbildung unterzogen wird, daß der so behandelte Datenstrom in einer solchen Weise einer Vektorquantisierung unterzogen wird, so daß die Größe der ein- oder mehrdimensionalen Codebuchvektoren des Vektorquantisierers der Verarbeitungslänge der ein- oder mehrdimensionalen Signalabschnitte der Transfor­ mation, bzw. bestimmten Teilen davon entsprechen, daß der vektorquantisierte Datenstrom von dem der Absolut­ wertbildung unterzogenen Datenstrom subtrahiert wird, daß der dem bestehenden Datenkompressionsverfahren zur weiteren Verarbeitung wieder zugeführte Datenstrom aus dem Differenzdatenstrom, den Vorzeichen der Daten vor der Absolutwertbildung und den vom Vektorquanti­ sierer generierten Vektornummern besteht.

2. Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, daß für einen größeren Teil des zu verarbeitenden Daten­ stromes, welcher aus mehreren jeweils einer Transfor­ mation entsprechenden ein- oder mehrdimensionalen Si­ gnalabschnitten besteht, jeweils ein optimal geeignetes Codebuch aus einer vorgegebenen Anzahl von Codebüchern ausgewählt wird, wobei die Wahl des Codebuches von einem im Voraus zu berechnenden Maß abhängt, das vor­ zugsweise aus der mittleren Energie oder der mittleren Amplitude bestimmter Transformations-Koeffizienten bzw. Gruppen von Transformations-Koeffizienten des zu verar­ beitenden Datenstromes bestimmt wird.

3. Verfahren nach Anspruch 1 und 2, dadurch gekenn­ zeichnet, daß Abschnitte des Datenstromes, die der Verarbeitungslänge der ein- oder mehrdimensionalen Signalabschnitte einer Transformation entsprechen, mit einer beliebigen Anzahl von Codebüchern so vektorquan­ tisiert werden, daß bestimmte Codebücher jeweils be­ stimmten Gruppen von Transformations-Koeffizienten innerhalb der oben genannten Signalabschnitte zugeord­ net sind.

4. Verfahren nach Anspruch 1, 2 und 3, dadurch gekenn­ zeichnet, daß das Differenzsignal nicht oder nur teilweise zum Datenstrom gehört, der dem bestehenden Datenkompressionsverfahren zur weiteren Verarbeitung wieder zugeführt wird.

5. Verfahren nach Anspruch 1, 2, 3 und 4, dadurch gekennzeichnet, daß zur optimierten klassenabhängigen Steuerung der weiteren Verarbeitungsschritte, die einem Signalabschnitt zugeordnete Codebuchvektor-Indexnummer zur Klassifizierung des betreffenden Signalabschnittes verwendet wird.