用于熵编码和解码的方法和设备技术

该设备包括：发生器（１０５），其产生具有和信息矩阵的相关性以从信息矩阵编码的基准矩阵，分类器（１０３），其参考距第ｉ行／第ｊ列分量的距离分类在基准矩阵的第ｉ行／第ｊ列分量周围的矩阵分量，并产生距第ｉ行／第ｊ列分量距离相等的矩阵分量的集合；转换器（１０４），其将该集合中的矩阵分量转换为码元；计算器（１０１），其形成包括对应于该集合中矩阵分量的多个内部节点，和与码元具有一一对应关系的多个分支和多个叶节点的上下文树，将码元的序列和从上下文树的叶节点延伸到根节点的路径相关联，并计算信息矩阵的第ｉ行／第ｊ列分量的编码概率；和编码器（１０２），其根据编码概率算术地编码信息矩阵的第ｉ行／第ｊ列分量。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】
本专利技术涉及用于熵编码和解码的方法和设备。
技术介绍
在熵编码中，需要获得待编码的码元的编码概率。作为计算编码 概率的方法，提出了使用完全树(也被称为上下文树)的方法，其将过去的一维数据序列输出和从叶节点到根节点的路径相关联。在F. M.J. Willems， Y. M. Shtarkov和T. J. Tjalkens的"The Context Tree Weighting Method: Basic Properties", IEEE Trans. Inform. Theory, vol. 41， no. 3， pp. 653-664， 1995年5月中7〉开了该方法，其,皮称为 上下文树加权(CTW )算法。已知使用在该参考文件和T. Matsushima 和S. Hirasawa的"A Bayes Coding Algorithm for FSM Sources", Proc. Int. Symp.位于Information Theory pp. 388上，1995年9月中乂〉开 的编码概率计算方法，使得对于马尔可夫过程的一维数据序列输出可 以获得高编码效率。假定两个矩阵，即，给定作为待编码的码元的信息矩阵和基准矩 阵。在该情况中，作为熵编码的应用，可想到使用通过使用基准矩阵 的分量来编码和解码信息矩阵的分量的技术。当使用采用上下文树用 于以这种方式编码/解码矩阵分量的编码概率计算方法时，需要根据矩 阵之间的相关性设置从上下文树的叶节点到根节点的路径。例如，关 于作为信息矩阵和基准矩阵的视频序列中两个时间连续的帧的像素 级别，在信息矩阵的分量和基准矩阵的分量之间的相关性通常随着在 两个矩阵分量之间的距离的减小而增加。在该情况中，执行编码/解码， 同时将其中简单地以光栅扫描次序(即水平方向)布置基准矩阵的一 维数椐序列和从上下文树的叶节点到根节点的路径相关联，意味着执行编码/解码而不需要考虑感兴趣的信息矩阵的分量和以垂直方向布 置的基准矩阵的分量之间的相关性。在编码效率方面这不是优选的。
技术实现思路
.曰/的上下文树且允许通过使用该上下文树执行高效率熵编码和解码。根据本专利技术的第一方面，提供了一种熵编码方法，包括产生包 括来自信息矩阵的矩阵分量的基准矩阵，该基准矩阵被编码为具有和 信息矩阵的相关性；参考距第i行/第j列分量的距离，将基准矩阵的 第i行/第j列分量(其中i和j是任意整数)周围的一个范围内的矩 阵分量分类为分量集合，该分量集合各自包括距基准矩阵的第i行/ 第j列分量距离相等的矩阵分量；将属于每个分量集合的矩阵分量转 换为码元；形成包括根节点、对应于分量集合的多个内部节点、和与 码元具有——对应关系的多个分支和多个叶节点的上下文树；将通过 以基准矩阵的第i行/第j列分量和矩阵分量之间的距离的递减顺序排 列码元获得的序列和从上下文树的叶节点延伸到根节点的路径相关 联，并计算信息矩阵的第i行/第j列分量的编码概率为各个节点具有 的概率的加权和；和通过根据编码概率算术地编码信息矩阵的第i行/ 第j列分量产生码字。附图说明图1是示出根据实施例的熵编码设备的框图2是示出信息矩阵的实例的视图3是示出基准矩阵的实例的视图4是示出信息分类器中的分类的实例的视图5是示出上下文树形成过程的流程图6是示出上下文树的实例的视图7是示出了怎样将码元序列和图6中从上下文树的叶节点到根 节点的路径相关联的实例的视图；图8是示出了编码概率计算过程的流程图； 图9是示出了编码器中的熵编码过程的流程图； 图IO是根据实施例的熵解码设备的框图；且 图11是示出了解码器中的熵解码过程的流程图。具体实施例方式下面将描述本专利技术的实施例。 (熵编码设备)如图1所示，根据实施例的熵编码设备包括基准序列发生器105 ， 信息分类器103,信息转换器104，编码概率计算器101，和编码器 102。基准序列发生器105，编码概率计算器101和编码器102接收待 编码的信息矩阵11。基准序列发生器105是存储器，例如，其存储信息矩阵的编码分 量，并输出信息矩阵的已经编码的分量作为基准矩阵14。信息分类器 103根据预定规则，通过分类基准矩阵14的第i行/第j列分量(其中 i和j是任意整数)周围的预定范围内的分量形成集合15。在本说明 书中，信息矩阵11和基准矩阵14的分量也被称为矩阵分量。信息转 换器104根据预定操作将集合15的每个矩阵分量转换为码元16。编 码概率计算器101通过使用信息矩阵11的第i行/第j列分量和序列 17计算编码概率12,在序列17中，以在基准矩阵的第i行/第j列分 量和基准矩阵的相应分量之间的距离的递减顺序排列从信息转换器 104输出的码元16。编码器102才艮据例如由CTW算法计算的编码概 率，通过算术编码产生信息矩阵11的第i行/第j列分量的码字13。下面详细描述图1中熵编码设备的每个部件。假定信息矩阵ll和基准矩阵14都是V行xH列矩阵，且在第im 行/第jm列分量和在第is行/第js列分量之间的距离由下式给出V(im - is)2 + (jm - Js)2 (U)使得S和甲分别是信息矩阵11和基准矩阵14可取的值的集合，问 和，I分别是S和甲的元素数目，且N是等于或大于1的自然数的全集，在信息矩阵的第i行/第j列分量和基准矩阵14的集合15中的矩 阵分量之间的距离由下式给出V(i - is)2 + (j - js)2 (12)其中，is和js分别表示上述矩阵分量的行号和列号。基准序列发生器105产生信息矩阵11的已经编码的分量作为基 准矩阵14的分量。假定以光栅扫描次序编码信息矩阵11的分量。在 该情况中，基准序列发生器105根据预定规则，通过使用信息矩阵ll 的已经编码的分量，在对应于基准矩阵14的已经编码的分量的位置 产生分量。例如，如图2所示，当编码信息矩阵11的第i行/第j列分 量Xi，j时，如图2所示，基准序列发生器105产生如图3所示的基准 矩阵14的分量。信息分类器103参考到笫i行/第j列分量的距离，分类在基准矩 阵14的第i行/第j列分量周围预定范围内的分量，并且形成具有到 第i行/第j列分量的距离相等的分量的集合15。例如，如图4所示， 信息分类器103根据到第i行/第j列分量的距离1、 A和2，将基准 矩阵14的在第i行/第j-l列、第i-l行/第j列、第i-l行/第j+l列、 第i-l行/第j-l列、第i行/第j-2列、第i-2行/第j列分量范围内的分 量分类为三组，即，第i行/第j-l列分量和第i-l行/第j列分量的组 合，第i-l行/第j+l列分量和第i-l行/第j-l列分量的组合，和第i 行/第j-2列分量及第i-2行/第j列分量的组合。该设备使用预定常数用于第i行/第j-l列、第i-l行/第j列、第 i-l行/第j+l列、第i-l行/第j-l列、第i行/第j-2列、第i-2行/第j 列分量中的落在基准矩阵14的范围之外的分量。如果，例如，h， v GN， h〈0或h〉H,以及v〈0或v〉V,那么yv,h-O。信息转换器104根据预定操作将集合15的每个矩阵分量转换为 码元16。令Zr是通过转换由信息分类器103形成的集合15的包括离 第i行/第j列分量的第r最近分本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种熵编码方法，包括：　产生包括来自信息矩阵的矩阵分量的基准矩阵，该基准矩阵被编码为具有和信息矩阵的相关性；　参考距第ｉ行／第ｊ列分量的距离，将基准矩阵的第ｉ行／第ｊ列分量（其中ｉ和ｊ是任意整数）周围的一个范围内的矩阵分量分类为 分量集合，该分量集合各自包括距基准矩阵的第ｉ行／第ｊ列分量距离相等的矩阵分量；　将属于每个分量集合的矩阵分量转换为码元；　形成包括根节点、对应于分量集合的多个内部节点、和与码元具有一一对应关系的多个分支和多个叶节点的上下文树；　 　将通过以基准矩阵的第ｉ行／第ｊ列分量和矩阵分量之间的距离的递减顺序排列码元获得的序列和从上下文树的叶节点延伸到根节点的路径相关联，并计算信息矩阵的第ｉ行／第ｊ列分量的编码概率为各个节点具有的概率的加权和；和　通过根据编码概率算术 地编码信息矩阵的第ｉ行／第ｊ列分量产生码字。

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】...

【专利技术属性】
技术研发人员：安田豪毅，中條健，
申请(专利权)人：株式会社东芝，
类型：发明
国别省市：JP[日本]