封存和激活越界等值串常现位置的数据编解码方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种封存和激活越界常现位置的点预测编码和点预测解码的方法及装置，在参考范围变动导致一个常现位置越界的时候，将该常现位置上的元素值暂时封存，放入一个越界常现位置解码元素缓存区；当该元素值重新在当前位置出现时，将封存的该常现位置重新激活，当前位置成为重新激活更新后的常现位置，取出封存的该元素值，放入更新后的常现位置即当前位置，重新成为参考元素，对应的点矢量也指向更新后的常现位置即当前位置。本发明专利技术适用于对数据进行有损压缩或无损压缩的编码和解码，适用于一维数据、二维或以上维度的数据的编码和解码。解码。

【技术实现步骤摘要】
封存和激活越界等值串常现位置的数据编解码方法及装置


[0001]本专利技术涉及一种对数据进行有损或无损压缩的编码及解码系统，特别是使用点预测进行压缩的编码方法及装置和解码方法及装置。

技术介绍

[0002]随着人类社会进入人工智能、大数据、虚拟现实、增强现实、混合现实、云计算、移动计算、云
‑
移动计算、超高清(4K)和特超高清(8K)视频图像分辨率、4G/5G通讯的时代，对各种数据，包括大数据、图像数据、视频数据、以及各种新形态的数据，进行超高压缩比和极高质量的数据压缩成为必不可少的技术。
[0003]数据集是由数据元素(例如：字节、比特、像素、像素分量、空间采样点、变换域系数)组成的集合。
[0004]对数据集进行编码或解码(简称为编解码)时，通常将数据元素按照预定规则排序即规定前后顺序，依前后顺序进行编解码。
[0005]对排列成一定空间(一维、二维、或多维)形状的数据集(例如：一个一维数据队列、一个二维数据文件、一帧图像、一个视频序列、一个变换域、一个变换块、多个变换块、一个三维场景、一个持续变化的三维场景的序列)，特别是二维或以上数据集进行数据压缩的编码(以及相应的解码)时，一般将此数据集划分成若干具有预定形状和/或大小(即元素数目)的压缩子集，以压缩子集为单位，以预定的顺序，一个压缩子集接着一个压缩子集地依次进行编码或者解码。
[0006]在对一个压缩子集进行编码或者解码时，通常将此压缩子集划分成若干具有预定形状和/或大小(即元素数目)的最大压缩单元，以最大压缩单元为单位，以预定的顺序，一个最大压缩单元接着一个最大压缩单元地依次进行编码或者解码。
[0007]在一个最大压缩单元内，还把此最大压缩单元进一步划分成若干具有预定形状和/或大小(即元素数目)的子单元，称为整压缩单元，以整压缩单元为单位，以预定的顺序，一个一个整压缩单元地进行编码或者解码。
[0008]简而言之，以上过程最终将数据集划分成若干具有预定形状和/或大小(即元素数目)的子集，称为整压缩单元，以整压缩单元为单位，以预定的顺序，一个一个整压缩单元地进行编码或者解码。
[0009]在任一时刻，正在编码或者解码中的压缩子集称为当前压缩子集。正在编码或者解码中的最大压缩单元称为当前最大压缩单元。正在编码或者解码中的整压缩单元称为当前整压缩单元。正在编码或者解码中的数据元素(有时也简称为元素)称为当前编码数据元素或者当前解码数据元素，统称为当前数据元素，简称为当前元素。元素由N个分量(通常1≤N≤5)组成，因此数据集、压缩子集、最大压缩单元和整压缩单元也都由N个分量组成。元素的分量也称为分量元素。
[0010]例如，压缩子集是一帧图像，其元素即像素排列成矩形形状，具有4096(宽度)x2048(高度)的大小(分辨率)，由3个分量组成：G(绿色)分量，B(蓝色)分量，R(红色)分量或
Y(亮度)分量，U(Cb色度)分量，V(Cr色度)分量。一帧图像被划分为128x128大小的最大压缩单元。每个最大压缩单元又进一步被划分成从4x4到64x64的大小各异的正方形或矩形的整压缩单元。
[0011]在数据集划分成压缩子集、最大压缩单元和整压缩单元的情形，对元素进行排序的一种预定规则是首先对压缩子集排序、继而对每个压缩子集内的最大压缩单元排序，然后对每个最大压缩单元内的整压缩单元排序，再对每个整压缩单元内的元素排序。
[0012]作为编码对象的多分量数据集和整压缩单元的各分量的采样率之间的关系通常用采样格式来表示。例如，对于包括计算机产生的含图形和文字的图像的一类二维数据元素的阵列，通常采用一种称为4:4:4(简称444)的采样格式，就是数据集的3个分量都具有同样的采样率和大小(即分量样值的数目)。对于包括摄像机摄取的自然图像和视频的另一类二维数据元素的阵列，通常采用一种称为4:2:0(简称420)的采样格式，就是具有矩形形状和3个分量的数据集(如图像或视频)的2个称为次分量的分量(D分量和E分量)的采样率和尺寸分别是另一个称为主分量的分量(F分量)的四分之一，也就是主分量与次分量之间具有4:1的下采样关系。在这种情形，一个D分量D[i][j]和一个E分量E[i][j]对应于四个(2
×
2个)F分量F[2i][2j]，F[2i+1][2j]，F[2i][2j+1]，F[2i+1][2j+1]。如果F分量的分辨率是2M
×
2N(水平2M个分量元素，垂直2N个分量元素)，即数据集的F分量是F＝{F[m][n]：m＝0～2M
‑
1，n＝0～2N
‑
1}，那么D分量和E分量的分辨率分别都是M
×
N(水平M个分量元素，垂直N个分量元素)，即数据集的D分量和E分量分别是D＝{D[m][n]：m＝0～M
‑
1，n＝0～N
‑
1}和E＝{E[m][n]：m＝0～M
‑
1，n＝0～N
‑
1}。在对次分量也需要较高质量的场合，则常常使用一种称为4:2:2(简称422)的采样格式，就是具有矩形形状和3个分量的数据集(如图像或视频)的2个次分量(D分量和E分量)的采样率和尺寸分别是另一个主分量(F分量)的二分之一，也就是主分量与次分量之间具有2:1的下采样关系。在这种情形，在数据集(如图像或视频)的一个方向(如水平方向)，一个D分量D[i][j]和一个E分量E[i][j]对应于两个(2
×
1个)F分量F[2i][j]和F[2i+1][j]。如果F分量的分辨率是2M
×
N，，即数据集的F分量是F＝{F[m][n]：m＝0～2M
‑
1，n＝0～N
‑
1}，那么D分量和E分量的分辨率分别都是M
×
N，即数据集的D分量和E分量分别是D＝{D[m][n]：m＝0～M
‑
1，n＝0～N
‑
1}和E＝{E[m][n]：m＝0～M
‑
1，n＝0～N
‑
1}。在采用YUV色彩格式的图像和视频中，以上所述F、D、E分量通常分别是Y、U、V分量。在采用RGB色彩格式的图像和视频中，以上所述F、D、E分量通常分别是G、B、R分量或G、R、B分量。在数据是图像或视频的场合，采样格式也常称为色度格式。
[0013]在数据集划分成整压缩单元的情形，排序的一种预定规则是首先对整压缩单元排序，再对每个整压缩单元内的元素排序。
[0014]数据压缩的一种有效手段是点预测。点预测将若干其数值经常重复出现于当前整压缩单元内或附近的已完成预定程度的编解码的数据元素在数据集内的位置，称为常现位置，以点矢量的形式存放在一个常现位置数组也称点预测数组或点矢量数组中。常现位置数组或其子集中存放的每个常现位置及其点矢量用一个索引也称点矢量地址来标明。常现位置上的数据元素作为参考元素或称预测元素或称匹配元素来使用。当前整压缩单元内的具本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种点预测的编码方法，其特征在于，至少包括下列步骤：1)将越界的常现位置上的元素值封存，放入一个越界常现位置元素缓存区，越界常现位置成为封存的常现位置；2)当封存的所述元素值重新在一个当前编码位置出现时，将封存的所述元素值重新激活，重新成为参考元素，将所述当前编码位置称为重现位置，将封存的所述常现位置重新激活，成为重新激活更新后的常现位置，从所述越界常现位置元素缓存区取出封存的所述元素值，放入所述重现位置，对应的点矢量也指向所述重现位置。2.一种点预测的编码装置，其特征在于，至少包括下列模块：封存模块：将越界的常现位置上的元素值封存，放入一个越界常现位置元素缓存区，越界常现位置成为封存的常现位置；激活模块：当封存的所述元素值重新在一个当前编码位置出现时，将封存的所述元素值重新激活，重新成为参考元素，将所述当前编码位置称为重现位置，将封存的所述常现位置重新激活，成为重新激活更新后的常现位置，从所述越界常现位置元素缓存区取出封存的所述元素值，放入所述重现位置，对应的点矢量也指向所述重现位置。3.一种点预测的解码方法，其特征在于，至少包括下列步骤：1)将越界的常现位置上的元素值封存，放入一个越界常现位置元素缓存区，越界常现位置成为封存的常现位置；2)当封存的所述元素值重新在一个当前解码位置出现时，将封存的所述元素值重新激活，重新成为参考元素，将所述当前解码位置称为重现位置，将封存的所述常现位置重新激活，成为重新激活更新后的常现位置，从所述越界常现位置元素缓存区取出封存的所述元素值，放入所述重现位置，对应的点矢量也指向所述重现位置。4.一种点预测的解码装置，其特征在于，至少包括下列模块：封存模块：将越界的常现位置上的元素值封存，放入一个越界常现位置元素缓存区，越界常现位置成为封存的常现位置；激活模块：当封存的所述元素值重新在一个当前解码位置出现时，将封存的所述元素值重新激活，重新成为参考元素，将所述当前解码位置称为重现位置，将封存的所述常现位置重新激活，成为重新激活更新后的常现位置，从所述越界常现位置元素缓存区取出封存的所述元素值，放入所述重现位置，对应的点矢量也指向所述重现位置。5.根据权利要求3或4所述的点预测的解码方法或解码装置，其特征在于，所述解码方法或装置中，在原始数据是包括图像、图像的序列、视频的二维数据元素的阵列或阵列的序列的情形下，点预测涉及的压缩子集包括图像、图像的子图像、片块tile、条带slice；点预测涉及的最大压缩单元包括片块tile、最大编码单元LCU、编码树单元CTU；点预测涉及的整压缩单元包括宏块、编码单元CU、CU的子区域、子编码单元SubCU、预测块、预测单元PU、PU的子区域、子预测单元SubPU、变换块、变换单元TU、TU的子区域、子变换单元SubTU。6.根据权利要求3或4所述的点预测的解码方法或解码装置，其特征在于，所述点预测涉及的扫描方式包括水平光栅扫描、水平来回扫描、垂直光栅扫描、垂直来回扫描。7.根据权利要求3或4所述的点预测的解码方法或解码装置，其特征在于，所述点预测
涉及的数据，是420采样格式的二维数据元素的阵列或阵列的序列；或者，是422采样格式的二维数据元素的阵列或阵列的序列；或者，是444采样格式的二维数据元素的阵列或阵列的序列。8.根据权利要求3或4所述的点预测的解码方法或解码装置，其特征在于，所述编码、解码方法或装置中，在原始数据是包括图像、图像的序列、视频的二维数据元素的阵列或阵列的序列的情形下，参考范围是预定的整数个最大压缩单元或者预定的整数个四分之一最大压缩单元；当参考范围发生变动，即按照预定规则增加一个新的最大压缩单元或者四分之一最大压缩单元并且删除一个旧的最大压缩单元或者四分之一最大压缩单元的时候，所述旧的最大压缩单元或者四分之一最大压缩单元中的常现位置都是越界的常现位置，将越界即超出变动后的参考范围的常现位置上的元素值封存，放入一个越界常现位置元素缓存区。9.根据权利要求3或4所述的点预测的解码方法或解码装置，其特征在于，所述编码、解码方法或装置中，在原始数据是包括图像、图像的序列、视频的二维数据元素的...

【专利技术属性】
技术研发人员：林涛，周开伦，赵利平，焦孟草，王淑慧，
申请(专利权)人：同济大学，
类型：发明
国别省市：