据块分别作块内数据二维近似DCT变换和量化处理， 对量化后的变换系数作反量化和反变换处理，W反变换的结果作为预测值，由原始数据和 预测数据计算预测残差。
[0085] 具体实现时，为了获取用于表示行数据的不同频率分量的系数集合和预测残差值 集合，本发明实施例可W包括一种对颜色分量数据块进行变换和量化、反量化和反变换处 理的流程，具体包括如下步骤：
[0086] 需要说明的是，下面本发明实施例仍W8X8大小的颜色分量数据块为例进行说 明。
[0087] Sl:对输入的8 X 8大小的颜色分量数据块X作近似DCT变换。
[0088] 首先，按照如下公式一计算变换系数X ' ：
[0089] 公式一为:x，=AxT
[0090] 其中，A为如下的变换核矩阵，XT代表X的转置矩阵
[0092] 其次，按照如下公式二，对X '中的每个变换系数，进行缩小计算：
[0093] 公式二为:x ' i, j = (X ' i, j+ri) > > (M-1+B-8)
[0094] 其中，M = Iog2N，N是颜色分量数据块的大小，即N=8，因此，对本发明实施例而言M =3;而B是计算所使用的位深度，在本发明实施例中，可W假设B = 8"ri是一个用于圆整的 参数，在本发明实施例中，可W假设ri=l<<(M-化B-8)。
[00M]再次，按照如下公式S，计算变换系数Y:
[0096] 公式S为:Y=AX ' T
[0097] 其中，X'T代表X'的转置矩阵。
[0098] 最后，按照如下公式四，对Y中的每个变换系数，进行缩小计算：
[0099] 公式四为:Yi, j = (Yi, j+n) > > (M+6)
[0100] 其中，r2=l<<(M+5)。
[0101] S2:按照如下公式五，对上述变换系数进行量化处理。
[0102] 公式五为：
[0103] 其中，q是一个取决于Q值的参数，按如下表1确定：
[0104] 表1:按Q值确定的放大倍数q和P
[0106] 其中，。是一个用于圆整的参数，在本发明实施例中，可W假设
[0107] 其中，Q是一个控制量化后的系数大小范围的参数，在本发明实施例中，可W假设 对位深度为12的输入数据取29含Q ^ 36,并假设对位深度为16的输入取32含Q < 39。
[010引S3:按照如下公式六，对矩阵Zi, ^乍反量化计算：
[0109] 公式六为：
[0111] S4:对上述经反量化计算后的矩阵化,j作近似逆DCT变换。
[0112] 首先，按照如下公式屯，计算变换系数U' ：
[011引公式屯为:U'=ATu
[0114] 其中，AT代表A的转置矩阵。
[0115] 其次，按照如下公式八，对U'中的每个变换系数进行缩小计算：
[0116] 公式八为:U'ij =化'i,j+(l<<6))>>7
[0117] 再次，按照如下公式九，计算变换系数V:
[011引公式九为:V = U'A
[0119] 最后，按照如下公式十，对V矩阵中的每个元素进行缩小计算得到重建图像：
[0120] 公式十为：i'ij = (Vi,j+(i<<(ii-(B-8))))>>(12-(B-8))
[0121] S5:按照如下公式十一，计算预测残差。
[012^ 公式^^一为:EiJ = Ii,
[0123] 运样，本发明实施例通过上述步骤SI~S5,计算出量化处理后的变换系数作为第 一编码块，并将计算出的预测残差作为第二编码块。
[0124] 步骤303, W两个分量图像块量化后的变换系数作为一个第一编码块A，两个分量 图像的预测残差作为第二编码块B，两个编码块构成一个编码单元。
[0125] 具体实现时，在编码过程中，第一编码块A中变换系数的两个直流分量不作编码处 理，直接传输其原值。
[01%]首先，按照如下公式十二，将第一编码块A的其余部分和第二编码块B所包含的正 数和负数，映射成非负整数：
[0128] 其中，f是编码单元中映射处理之前的数据，g是编码单元中映射处理之后的数据。
[0129] 其次，将编码单元分解成层图像。
[0130] 在本发明实施例中，如果假设输入的颜色滤波矩阵图像位深度为12,则经上述步 骤302所处理后的每个数据在[0，2U-1 ]范围内。
[0131] 在本发明实施例中，如果假设输入的颜色滤波矩阵图像位深度为16,则经上述步 骤302所处理后的每个数据在[0，]范围内。
[0132] 举例来说，本发明实施例可W设定层图像的数目为3(即，N=3)，运样，编码块内的 所有像素的较低的若干位数据构成层图像LO，中间若干位数据构成层图像LI,最高若干位 数据构成层图像L2。
[0133] 需要说明的是，在本发明实施例中仅WN=3为例进行举例描述，当然，本发明实施 例不限于仅设定层图像的数目为3,当层图像的数目为1时，可W认为不进行层图像划分，当 层图像的数目大于1时，可W认为进行层图像划分且层图像的数目越大，计算精度越高。
[0134] 具体地，本发明实施例可W按照如下公式十S~公式十五，分别计算S个层图像：
[0135] 公式十^为：1^日(111,]1)=旨(111,]1)1]1〇(12^
[0136] 公式十四为：Li(m,n) = (g(m,n)>>b0)mod 2"
[0137] 公式十五为：L2(m,n) = g(m,n) > > (bO+bl)
[0138] 在上述公式十S~公式十五中，mod代表取余数运算，>>代表右移运算。对于位 深度为12的颜色滤波矩阵图像来说，本发明实施例中可W假设b0 = bl=4;对于位深度为16 的颜色滤波矩阵图像来说，本发明实施例中可W假设b0 = 5,并假设bl=6。
[0139] 步骤304,采用不同编码方案，对各层图像预测，分别估计出预测码流长度。
[0140] 具体实现时，本发明实施例可W采用=种编码模式进行预测，即行程编码、k阶指 数哥伦布编码和定长码。
[0141] 首先，对层图像Li估计行程编码的码流长度，其中，i = l，2,3。
[0142] 具体地，统计层图像中连续的零元素个数和非零元素的值，表示为如下形式的二 元组：（连续零的个数，非零元素值）。
[0143] 举例来说，可 W 将数据 0，12,23,0,0,0,5,0，表示成（1，12)，（0,23)，（3,5)，（0,0)。
[0144] 进一步的，可W在后续步骤中W二个字节表示上述二元组，其中一个字节表示零 元素的个数，另一个字节表示非零元素的值。
[0145] 举例来说，可W将（1，12)编码成两个字节，即：00000001,00001100。
[0146] 运样，由上述二元组的数目更便于估计每个层图像行程编码的码流长度，记作化。
[0147] 其次，对层图像Li估计k阶指数哥伦布编码的码流长度，其中，i = l，2,3。
[0148] 具体地，统计层图像的直方图化，按照如下公式十六，估计k阶指数哥伦布编码的 码流长度Be:
[0149] 公式十六为：
[0150] 其中，X-I是层图像最大的像素值，取决于层图像的位深度;在本发明实施例中，可 W假设f(x)4i〇g2(V2'+i)」丄，'」代表不大于y的整数;在本发明实施例中，可W假设k 二 0 O
[0151] 在本发明实施例中，k阶指数哥伦布编码的码字包括前缀和后缀二进制串两个部 分，那么，对于数据X，前缀部分为具有连续的t(x)个比特1后接一个比特0,后缀部分则Wk+ t(x)个比特表示数据x+2k(l-2tW)。
[0152] 举例来说，W5为例，0阶指数哥伦布编码的码字为:11010。
[0153] 步骤305,选择产生较小码流的编码模式对层图像进行编码。
[0154] 具体实现时，如果化小于等于Be,且小于等长编码时的数据量，则层图像采用行程 编码。
[0155] 如果Be小于化，且小于等长编码时的数据量，采用k阶指数哥伦布编码。
[0156] 如果化和Be中的较小值大于层图像数据不编码时的数据量，则层图像采用等长编 码，并直接保存由公式十立~公式十五的值。
[0157] 步骤306,封装各个编码单元的码流。
[0158] 具体实现时，为了使解码端能正确地解码经压缩的图像，除了编码产生的码流之 夕h还需记录每个层图像所使用的编码模式和码流长度信息。
[0159] 举例来说，本发明实施例可W对每个编码单元使用3个字节的头信息，每个字节对 应一个层图像，一个编码单元包含两个编码块，所W对应6字节的头信息。
[0160] 图4示出了本发明实施例中的一种编码单元的头信息的示意图，参照图4,对于位 深度为4比特的层图像，在等长编码的情况下一个编码块的码流长度为64字节，需要使用7 比特无符号数来表示。
[0161] 其中，字节0和字节1分别对应两个编码块的层图像L0,字节2和3分别对应两个编 码块的层图像Ll，字节4和5则分别对应两个编码块的层图像L2。
[0162] 并且，每个字节的最高位指示出对应层图像的编码模式，例如:其值为加寸，代表行 程编码;其值为1时，则为k阶指数哥伦布编码;其余的7位分别记录了层图像经编码后W字 节计的编码长度。若某个字节所有的比特为0，则对应的层图像采用等长编码。另外，如果编 码单元经编码后长度大于或等于不作编码时的长度，则置6字节的头信息为全零。相应地， 在编码数据部分逐个字节地保存编码单元的原始数据。
[0163] 运样，本发明实施例在利用上述方式保存编码单元的头信息之后，还需要保存编 码产生的码流，下面W举例的方式说明一种本发明实施例提供的码流数据的保存顺序及方 式。
[0164] 图5示出了本发明实施例中的一种编码单元的码流数据的保存顺序的示意图。
[0165] 如图5所示，在本发明实施例中，首先，本发明实施例分别保存第一编码