CN101132534A - 用于自适应块变换的基于上下文的自适应可变长度编码 - Google Patents

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Abstract

使用基于上下文的自适应VLC来对图像进行编码的方法和系统，其中变换系数被划分成具有4n×4m(其中n和m为大于或等于1的正整数)维度的块。以Z字形方式扫描每个块以产生长度为16n×m的排序系数矢量。在使用熵编码器对变换系数编码之前，以交织的方式对该排序的矢量进行子抽样以产生n×m个变换系数子抽样序列。

Description

用于自适应块变换的基于上下文的自适应可变长度编码
本申请是申请日为2003年8月19日、申请号为03823595.1并且发明名称为“用于自适应块变换的基于上下文的自适应可变长度编码”的申请的分案申请。
技术领域
本发明总体上涉及视频编码和压缩领域，尤其涉及基于上下文的自适应可变长度编码的方法和系统。
背景技术
典型的视频编码器将原始视频序列的每个帧划分成连续的矩形区域，这种矩形区域称为“块”。这些块以“帧内模式”(I模式)，或者“帧间模式”(P模式)编码。对于P模式，编码器首先在先前发送的“基准帧”中搜索与正在被编码的块相似的块，所述的“基准帧”由Fref表示。搜索一般限制到不超过距将被编码的块某个空间移位。在最佳匹配或“预测”已经被识别时，它以两维(2D)运动矢量(Δx，Δy)的形式表达，其中Δx是水平移位，而Δy是垂直移位。用该运动矢量连同基准帧一起构成一个预测块FPred：
FPred(x，y)＝Fref(x+Δx，y+Δy)
像素在帧中的位置由(x，y)表示。
对于以I模式编码的块，用空间预测从同一帧中先前编码的相邻块来形成预测块。对于I模式和P模式，预测误差，也就是正在编码的块和预测块之间的差，被表示成一些离散变换的一组加权基函数。变换一般基于8×8或4×4的块执行。加权变换系数随后被量化。量化引入了信息丢失，因此量化系数的精度比原始系数精度低。
量化变换系数和运动矢量为“语法元素”的例子。这些加上一些控制信息形成视频序列的完整的编码表示。在从编码器传送到解码器之前，对所有的语法元素进行熵编码，从而进一步减少表示它们所需的比特数目。熵编码是一种无损耗运算，其目的在于通过利用码元的分布特性(一些码元比其它码元更频繁地出现)，将需要用来表示发送或存储码元(在此情况下为语法元素)的比特数最小化。
视频编码器使用的一种熵编码方法为可变长度码(VLC)。VLC码字是一个比特(0和1)序列，它被分配给每个码元。该VLC被这样构造使得码字长度和由码字表示的码元出现的频繁程度相对应，例如，越频繁出现的码元由越短的VLC码字表示。此外，VLC应该如此构造，以使码字可唯一地被解码，即，如果解码器接收一个有限长度的有效比特序列，则必须只有一种可能的输入码元序列，它在编码时产生收到的比特序列。
为了正确地解码比特流，编码器和解码器必须使用同一组VLC码字和同样的码元分配。如上所述，为了使压缩最大化，应当将最短的VLC码字分配给最频繁出现的码元。然而，不同码元的频率(概率)取决于所编码的实际帧。在使用单组VLC码字并且码元恒定地分配给那些码字的情况下，码元在给定帧中的概率分布很可能与VLC所假设的概率不同，甚至贯穿整个序列的平均码元概率也不同。因此，使用单组VLC码字以及码元到那些码字的单一分配降低了编码效率。
为了克服这种困难使用了不同的适配方法。现在描述一种方法，它提供了合理的计算复杂度和良好的压缩和效率的折衷，并且它当前被用在现有技术的视频编码器中。对于一组码元，向编码器和解码器提供了多个规定VLC码字(VLC)的表来使用。选择用来对特定码元进行编码的表则取决于编码器和解码器都已知的信息，比如编码块的类型(I或P类型块)、被编码的分量(亮度或色度)、或量化参数(QP)值。所述性能取决于用于在VLC之间切换的参数表征码元统计特性的表现。
在解码器中，通过首先以与在编码器中同样的方式来构造预测，并且将压缩的预测误差加到预测中从而获得当前帧中的块。通过使用量化系数来加权变换基函数从而找到压缩的预测误差。重构帧和原始帧之间的差叫做重构误差。
可以通过调整在量化变换系数时使用的量化参数(QP)值来控制压缩比，即用来表示原始序列的比特数和用于表示压缩序列的比特数之比。压缩比还取决于所采用的熵编码方法。
在给定块中的系数用Z字形扫描来排序(扫描)，从而得出一个一维排序系数矢量。用于4×4块的一个示范性Z字形扫描在图1中示出。
Z字形扫描假设在运用2维(2D)变换之后，具有大多数能量(即较高值系数)的变换系数对应于低频变换函数并且处于块的左上边，如图1所示。因此，在通过Z字形扫描产生的系数矢量中，较大的系数极可能在矢量开始时出现。在量化之后，大多数低能量系数变得等于0之后。
能够进一步处理系数矢量以便每个非零系数由2个值来表示：游程(run)(矢量中非零值前面的连续零系数的数目)，和等级(1evel)(系数值)。
CAVLC(基于上下文的自适应VLC)是在JVT编码器中使用的编码变换系数的方法(“Joint Final Committee Draft(JFCD)of JointVideo Specification(ITU-T Rec.H.264|ISO/IEC 14496-10AVC”))。简言之，使用CAVLC对单个的4×4块编码包括5个步骤：
1.与“拖尾1(trailing ones)”相结合，对块中非零系数的总数进行编码。
将拖尾1的数目定义成当以倒序(即，图1中的15，14，13，12，11，......)读出系数矢量时，在遇到幅度大于1的系数之前遇到的幅度为1的系数的数目。用于编码该信息的VLC基于预测的非零系数数目，其中预测基于在先前编码的相邻块(左上块)中的非零系数数目。
2.对任意拖尾1的符号进行编码。
3.对拖尾1之外的非零系数的等级(幅度)进行编码。
4.对系数矢量中对处在最后一个非零系数前面的零值的数目进行编码，即对所有“游程”的总和进行编码。在编码该值时所使用的VLC取决于块中非零系数的总数，因为这两个值之间存在一定的关系。
5.从系数矢量中的最后一个非零值开始，对在每个非零系数之前出现的游程进行编码。
用于编码游程值的VLC是基于来自步骤(4)的游程总和选择的，并且游程的总数如此程度地编码。例如，如果一个块的“游程总和”为8，并且所编码的第一游程为6，那么所有的剩余游程必须为0，1，或2。因为可能的游程长度渐渐变短，所以选择更高效的VLC码来最小化表示游程所需的比特数目。
图2示出了一种典型的基于块的视频编码器。如图2中所示，视频服务器100包括一个前端单元10，它从视频源接收视频信号110，还包括一个视频多路复用编码器40。从视频源提供给输入110的每个未经压缩的视频帧以光栅扫描的顺序逐个宏块地被接收和处理。前端单元10包括一个编码控制管理器12在I模式和P模式之间切换，并且经由控制信号120和多路复用编码器40来执行定时协调，还包括一个DCT(离散余弦变换)变换模块16和量化器14，以提供量化的DCT系数。将量化的DCT系数122转送到多路复用编码器40。前端单元10还包括一个逆向量化器18和一个逆向变换单元20，以执行基于块的逆向离散余弦变换(IDCT)，前端单元10包括一个运动补偿预测和估计模块22，以减少视频序列中的时间冗余，并且为了误差预测和补偿的目的，提供预测差错帧。运动估计模块22还向到多路复用编码器40提供每个宏块的运动矢量124。多路复用编码器40典型地包括一个扫描模块42来执Z字形描述，以便为图像数据的每个块形成顺序矢量，还包括一个熵编码模块来用游程和等级参数指定非零量化DCT系数。游程和等级值进一步映射到二进制序列，每个二进制序列由上下文分配模块分配到所谓的“上下文”。上下文连同运动矢量一起被格式化成比特流140。基于上下文的编码器为本领域所公知。此外，变换模块116也可能是FFT(快速傅立叶变换)模块或DFT(离散傅立叶变换)模块，并且那个DCT有可能是DCT的近似。
图3示出了一个典型的解码器。如图所示，客户机200包括视频多路复用解码器60，它从编码器40接收编码的视频比特流140。解码器60在逐个宏块的基础上解码I模式帧。基于包括在比特流140中的VLC码字，解码器60中的系数提取模块62恢复游程和等级值，然后为宏块的每个块重构量化DCT系数阵列162。从编码的视频比特流140中提取与宏块相关联的已编码运动矢量信息。提取的运动矢量166和重构的量化DCT系数一起供给后端单元80。逆向量化器84为宏块的每个块逆向量化表示预测误差信息的量化DCT系数162，并将结果供给逆向变换器86。为了产生视频信号180，用编码控制管理器82提供的控制信息，得到宏块的每个块的重构预测误差值阵列。
当前，视频和静止图像通常在以块为单位的变换的帮助下编码到频域。这样的编码方法由联合视频工作组(JVT)在H.26L(或将来的H.264)标准中使用。在该方法中，图像首先被细分成规格为4×4像素的块，并且该块被变换成4×4矩阵变换系数。接着该系数通过沿Z字形路径扫描来排列，其中为了形成变换系数的排序(一个一维矢量)，低频系数在扫描中放在首位。图1的4×4变换系数矩阵将导致一个一维阵列或1，2，5，9，6，3，4，7，10，13，14，11，8，12，15，16序列。这是有利的，因为下列步骤是通过游程长度编码来对DCT系数量化值进行编码，其中概率更大的游程由短码(哈夫曼(Huffman)编码或算术编码)表示。以这种方式排列，在扫描结尾的许多系数通常以零结束。因此系数被高效地编码。已经知道可变长度编码意味着不是所有的码元都具有相同的长度(以比特计)。哈夫曼编码为可变长度编码的一种实例。算术编码稍微地不同，不同之处在于其包括一系列码元。因此，通常不可能描述一个码元的长度，如要求X比特。相反，特定码元系列将要求Y比特。为此“熵编码”或许是比“可变长度编码”更通用的术语。
上述的编码方案用来产生一个4×4像素的块变换。然而，在将变换系数划分成比4×4更大的块时，可包括基于上下文的自适应VLC(CAVLC)。例如，JVT编码器包括叫作“自适应块变换”(ABT)的特征，它对4×8，8×4和8×8的块执行变换。因此，不再能够使用为4×4块设计的编码方案。此问题的一种解决方案是将较大的块分裂成4×4规格的子块。
已经建议了现有的解决方案，其中系数的ABT块在空间域上被分成4×4块。8×8块作为例子示于图4，在JVT编码器中对该块使用扫描顺序之一。图5a-5c中示出同一个被划分成4个块的块。随后用4×4扫描对每个4×4块进行Z字形扫描，得到多个长度为16的矢量。接着这些长为16的矢量被传送到标准的4×4CAVLC算法。当示于图1的4×4扫描用于图5a-5c的4×4块时，得到如在图6a-6c中给出的矢量。
该现有的CAVLC算法关于系数矢量的内容做出某种假设。当违背这些假设时，CAVLC所使用的编码表(即，规定哪个码字用来描述哪个码元的表)就会“误配”。这意味着表中码字的长度不再准确地反映码元的概率，因此CAVLC的效率比校低。
作为现有方法的结果，在ABT块划分之后生成的每个4×4块具有与ABT变换中不同的频率相对应的系数。例如，图5a的4×4块包括低频信息(无论是水平的还是垂直的)并且因此包含大多数高幅度的系数。同样地，图5d的4×4块包括高频信息和低幅度系数。CAVLC算法假设较高幅度通常出现在矢量的开始，并且苛刻地假设较长的零游程通常在矢量的结尾出现。图5d的4×4块在统计上不象在图5a的4×4块中包括许多值，并且“远离中心(outlying)”的值可能具有与之相关联的长零游程。虽然图5d的4×4块可包括一个或两个非零系数，那些系数的位置与CAVLC所期望的位置不相匹配，并且随后那个块的编码需要不成比例的大数目比特。
CAVLC方法还假设相邻块具有相似数目的非零系数。对于具有相应于变换函数不同频率的系数的块，非零系数数目彻底改变。由于VLC表选择是基于其相邻块的非零系数的数目，这能够导致错误地选择用来编码给定块的非零系数数目的VLC表。
因此，就编码效率和量化精度而言，现有的块划分方案不是最佳的解决方案。
提供一种用于视频和图像编码的更有效的方法和系统是有利的并且合乎需要，这可以运用到具有一般规格为(4n)×(4m)的ABT块，其中n和m为大于或等于1的正整数。
发明内容
本发明的主要目的在于减少表示量化系数所需的比特数目，所述的量化系数是在应用大于4×4的块变换之后得到的。更准确地，本发明目的在于减少用来表示从4×8，8×4，或8×8变换之后得到系数所需的比特数目。此外，为了简化JVT编码器的设计并且使实现JVT的码所需要的存储器最小化，希望用为4×4块开发的CAVLC方法不作改变或者以最小的修改以用于编码4×8，8×4，或8×8块。
通过使用原始矢量以交织方式将大于4×4的块划分成多个4×4规格的子块，可以实现本发明目的。
因此，根据本发明的第一个方面，图像编码方法的特征在于：
从图像数据中形成至少一个变换系数块，扫描变换系数块来提供变换系数序列，以交织的方式在序列中对变换系数进行子抽样来提供多个变换系数子抽样序列，以及使用熵编码器对变换系数子抽样序列进行编码。
有利地，所述子抽样在所述编码之前或之后执行。
优选地，变换系数序列长度为16n×m，其中n和m为大于或等于1的正整数并且变换系数的每个子抽样序列长度为16。
根据本发明的第二个方面，提供一种用于图像编码的计算机程序，其中编码过程包括步骤：
从图像数据中形成至少一个变换系数块，和
扫描变换系数块来提供变换系数序列。该计算机程序的特征在于：
一种用于以交织方式对序列中的变换系数进行子抽样来提供多个变换系数子抽样序列的算法。
有利地，编码过程还包括使用熵编码器对变换系数子抽样序列进行编码的步骤。
可替换地，编码过程进一步包括在所述子抽样之前使用熵编码器对变换系数进行编码的步骤。
根据本发明的第三个方面，提供了一种用于接收图像数据并提供表示图像数据的比特流的图像编码器。该图像编码器的特征在于：
用于从该图像数据中形成至少一个变换系数块的装置，
用于扫描该变换系数块以从该块中形成排序的变换系数序列的装置，
为了形成变换系数的多个子抽样序列，对排序的变换系数序列进行子抽样的软件程序，
对变换系数子抽样序列进行熵编码以提供表示已编码变换系数的信号的装置，和
用于基于该信号提供比特流的装置。
根据本发明的第四个方面，提供了一种图像编码系统，包括一个服务器，用来指供表示图像数据的比特流，和一个客户机，用来基于该比特流重构图像数据，其中服务器的特征在于：
用来接收表示图像数据的信号接收机，
用来从该信号中形成至少一个变换系数块的装置，
用于扫描该变换系数块以从该块中形成排序的变换系数序列的装置，
为了形成变换系数的多个子抽样序列，对排序的变换系数序列进行子抽样的软件程序，
对变换系数子抽样序列进行熵编码以提供表示已编码变换系数的另外的信号的装置，和
用于基于该另外的信号提供比特流的装置。
附图说明
图1是用于4×4块的示范性Z字形扫描。
图2是示出典型视频服务器的框图，其利用基于块的变换编码和运动补偿预测。
图3是示出对应于图2的编码器的典型视频客户机的框图。
图4是8×8块的示范性Z字形扫描。
图5a是来自图4的8×8块的4×4子块。
图5b是来自图4的8×8块的另一个4×4子块。
图5c是来自图4的8×8块的又一个4×4子块。
图5d是来自图4的8×8块的第四个4×4子块。
图6a是根据图5a的4×4块，将被传送到4×4CAVLC算法的表示矢量的一维阵列。
图6b是根据图5b的4×4块，将被传送到4×4CAVLC算法的表示矢量的一维阵列。
图6c是根据图5c的4×4块，将被传送到4×4CAVLC算法的表示矢量的一维系数阵列。
图6d是根据图5d的4×4块，将被传送到4×4CAVLC算法的表示矢量的一维阵列。
图7是表示8×8块的排序系数序列的一维矢量。
图8a是根据本发明表示来自原始矢量的第一分段矢量的一维系数阵列。
图8b是根据本发明表示来自原始矢量的第二分段矢量的一维系数阵列。
图8c是根据本发明表示来自原始矢量的第三分段矢量的一维系数阵列。
图8d是根据本发明表示来自原始矢量的第四分段矢量的一维系数阵列。
图9是示出根据本发明的一个示范视频服务器的框图。
图10是示出根据本发明的对应于图9的视频编码器的视频客户机的框图。
图11a是从8×8块变换系数子抽样的4×4块。
图11b是从8×8块变换系数子抽样的另一个4×4块。
图11c是从8×8块变换系数子抽样的又一个4×4块。
图11d是从8×8块变换系数子抽样的第四个4×4块。
具体实施方式
根据本发明的块分段方法将变换系数ABT块(8×8块，4×8块或8×4块)分成4×4块，使用标准的4×4CAVLC算法对其进行编码。在4×4块之中的系数划分是根据系数的能量以确保在每个4×4块中的系数统计分布相似。系数的能量取决于它所对应的变换函数的频率，比如，能够由它在ABT块的Z字形扫描中的位置指示。这样划分的结果，不是所有选择到给定4×4块的系数在ABT块中都在空间上互相邻近。
本发明提出的方法对使用8×8、4×8或8×4变换产生的系数块操作，其已经以Z字形的模式(或任何其它模式)被扫描以产生排序的系数矢量。
如上所述，Z字形扫描的目的在于向系数矢量的起点装填非零系数。有效地，目的在于根据递减的能量(变化)来排列系数。如果能量通常递减，用于实现该目的的实际扫描对本发明而言是不重要的。
在Z字形扫描从而产生长度为N的排序的系数矢量(对于8×8块N为64，对于4×8或8×4块N为32)之后，本发明的算法将该矢量分段为N/16个较小矢量，每个长为16。通过在子抽样过程中，从长为N的系数矢量中每(N/16)个系数提取一个来形成各个这样的矢量。例如，如果排序的矢量包括了标记为c0，c1，c2，...，c63的系数，则长为16的第一分段矢量包括c0，c4，c8，c12，...，c60。长为16的第二分段矢量包括c1，c5，c9，c13，...，c61，对于第三和第四矢量依此类推。例如，如果排序的矢量由图7所示的64个系数的一维阵列表示，则长为16的第一、第二、第三和第四分段矢量分别在图8a-8d中示出。
在以所述方式获得长为16的子抽样矢量之后，使用标准4×4CAVLC算法对其进行编码。正如在CAVLC中所描述，对非零系数的编码依赖于相邻左上顶点4×4块(参见图8a到8d)的非零系数的数目。因此通过拆分ABT块生成的每个矢量被分配到通过空间上划分ABT块而生成的4×4块的一个空间位置。例如在本发明的方法对8×4块操作时，将第一矢量分配给较上面的4×4块，而将第二矢量被分配给靠下面的块。
在该方法中，根据本发明，每四个系数选择一个，如图8a-8d所示。最前面(“最显著的”)编号为0-4的四个系数中的一个系数被分配给每个4×4块。下一组4个系数(编号为4-7)中的一个系数被分配给每个4×4块。对剩下的四系数组重复同一模式。这具有“平衡”所得的每个4×4块中的能量总量的效果。根据我们的实验，与现有解决方案相比，该算法需要平均少3-5％的比特来表示给定的视频序列。
根据本发明，为了使用矢量分段方法来简化视频编码，能够使用图9所示的视频服务器102和图10所示的视频客户机202。根据本发明的编码器242和一般的编码器40(图2)之间的主要区别在于，多路复用编码器242包括交织分段单元48，用来以交织的方式将ABT块(一个4n×4m块，其中n，m为大于或等于1的正整数)分段成n×m个块，如图8a-8d所示。根据本发明，在扫描单元42产生长为N(N＝16n×m)的排序系数矢量之后，交织分段单元48中的具有算法的计算机软件用来将该排序矢量分段成n×m个较小的矢量，每个矢量的长度为16。每个这样的矢量通过从长度为N的排序系数矢量中每n×m个系数取一个系数而形成。因此，比特流142指示n×m个分段矢量的上下文。
同样，在客户机202的解码器262中有一个矢量装配单元66，其具有这样的计算机程序，该计算机程序带有用来将n×m个分段矢量中的系数重组成长度为N的排序矢量的算法。
应当指出，结合图8a-10所描述的算法是更为一般原理的特定实施例。有可能分配一个数字到长度为N的矢量中的每个位置，用来表示它与矢量中DC(或第一)项之间的“距离”。该值应当反映出在那个位置的系数的相对重要性。例如，在图1中，是先编码位置1还是位置2的选择几乎是任意的，因此，有可能给它们分配相同的“距离”或“成本(cost)”值。
然后，确保所有的块拥有相似特征(即，适于CAVLC编码器)就是一个最小化的问题。对于每个可能的分配模式，能够计算在每个4×4块中的系数的总“成本”，并且能够取出贯穿4×4块中的方差(variance)。使该方差最小化的分配模式将致使块具有最相似的统计特性。
算术上，如果P是分配模式集合，则我们想计算p的值，以便
σ 2 = min P σ p 2
其中 σ p 2 = var { Σ i 16 d 1 , i , . . . . Σ i 16 d N / 16 , i } , 并且di，j是在第j个分段矢量中的第i个系数的“成本”。如上所述，在此描述的分配模式是尝试使分段的块之间的“成本方差”最小化的一个实例。应当理解，如果自适应地选择分配模式，需要将关于编码器上使用的分配模式信息发送到解码器。可替换地，可以从在编码图像时所使用的其它参数中确定分配模式。在此，编码器和解码器必须使用相同的分配模式，因为如果不这样就不能正确地解码已编码图象。
应当指出，DC系数能够不同地编码和分别被编码。然而，为了确保现有的4×4CAVLC不变，该DC系数不会比3个最低频率的AC值处置得有任何不同。当在块中存在很少的系数时(例如，对于8×8块，4个4×4块中的三个为空)，分开处置DC系数最有可能带来好处。在此情况下，可能希望从非零值数目的预测中排除DC项。然而，益处通常不显著。
在扫描中，系数位置固有的距离/成本量度可以用来确定该系数被分配到哪个4×4块。例如，成本模式“0000111122223333...”能够用于这样的确定。可替换地，可以使用诸如“0111.42...”之类的笛卡尔距离。分配算法的效果在于以相等或近似相等的总成本建立块。同样，每个块的总成本的方差认为是相似性的量度。在扫描中选择用于下一个系数的块为具有目前为止分配给它的的系数的最低累积成本的块。
也有可能，在Z字形扫描之前，预定的子抽样过程用于将如图4所示的8×8块子抽样为如图11a-11d所示的四个“交织”子块。为了产生4个长度为16的排序矢量，则对那些子块施加Z字形扫描。同样，结果等同于图8a-8d所示的结果。因此，有可能提供一种图像编码方法，其包括步骤：
1.为图像数据形成至少一个变换系数块；
2.以预定的方式对该块中的变换系数进行子抽样，以提供多个变换系数子抽样块；
3.扫描该变换系数子抽样块，来提供多个变换系数子抽样序列，和
4.使用熵编码器对变换系数子抽样序列编码。
上文中描述的本发明的方法将对应于4×4块中的ABT变换的不同频率的系数分得更加均等。因此生成的4×4块具有与CAVLC编码器所期望的特性统计相似的特性，这导致编码效率增加。
因此，虽然已经参考其优选实施例描述了本发明，但是本领域普通技术人员应当理解，可以做出上述的以及其它各种形式上或者细节上的改变、省略和偏离，而不脱离本发明的范围。

Claims (2)

1.一种使用表示图像的图像数据进行图像编码的方法，其中从图像数据形成至少一个变换系数块，并且变换系数块被扫描以便提供位于该序列中多个位置的变换系数序列，其中该位置包括基准位置，以便所述多个位置中的每个位置相对于基准位置定义一个距离，所述方法的特征在于：
给每个距离分配一个成本值，
基于该成本值将该序列中的变换系数排列成多个子序列，以及
使用熵编码器对变换系数子序列进行编码。
2.根据权利要求1的方法，其中，每个子序列具有表示与所述每个子序列中的变换系数相关联的成本值之和的总成本，所述方法的特征在于，
所述排列适于使所述每个子序列的总成本和每个其它子序列的总成本之间的差达到最小。
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