专利名称：反量化图像的方法和设备以及解码图像的方法和设备的制作方法
技术领域：
本发明的示例性实施例涉及图像的反量化，更具体地，涉及一种能够在对图像进 行解码期间减小量化误差的对图像进行反量化的方法和设备以及一种使用所述对图像进 行反量化的方法和设备对图像进行解码的方法和设备。
背景技术：
通常，在诸如运动图像专家组(MPEG)和H. 26X的视频压缩标准中，通过包括对图 像数据进行预测、对图像数据进行变换、对图像数据进行量化和对图像数据进行编码的操 作来对图像数据进行压缩，从而产生比特流。在预测操作中，通过使用图像的空间相关性的帧内预测或使用图像的时间相关性 帧间预测来产生将被编码的图像数据的预测图像。在变换操作中，使用各种变换方法将作为在预测操作中产生的预测图像与原始图 像之间的差值的误差数据变换到变换域。变换方法的示例包括离散余弦变换(DCT)和小波 变换等。在量化操作中，根据目标比特流的大小适当地有损压缩由变换操作产生的变换系 数。基于有损压缩的大多数标准图像和视频编解码通过使用量化步长来执行量化和反量化 操作。在量化中，用输入值除以量化步长，并被四舍五入为整数，从而获得量化值。由于量 化值变为输入值的原始范围的1/(量化步长)的范围内的整数，故通过量化操作对信息进 行了有损压缩。所有有损压缩技术都包括量化操作，从而原始数据不能被完全恢复，但是可 提高压缩率。当量化被应用时，其后，对编码的图像进行解码，将量化步长与量化值相乘以执行 反量化。量化值变为原始值的范围的1/(量化步长)的范围内的整数，从而会在反量化值 与原始值之间产生被称为量化误差的误差。
发明内容
技术方案本发明的示例性实施例提供了一种对图像进行反量化的方法和设备，该方法和设 备通过改进反量化操作减小了通过反量化恢复的值与原始值之间的差值(即，量化误差)， 并提供了一种使用所述对图像进行反量化的方法和设备对图像进行解码的方法和设备。有益效果根据本发明的示例性实施例，通过改进反量化操作减小了量化误差。
图1是根据本发明实施例的用于对图像进行编码的设备的框图；图2是示出量化参数QP与量化步长之间的关系的图表；图3是根据本发明实施例的用于对图像进行解码的设备的框图4是图3的反量化单元的框图；图5是示出恢复的变换系数与量化误差之间的关系的图表；图6是示出根据本发明实施例的对图像进行反量化的方法的流程图。
具体实施例方式最优模式根据本发明的一方面，提供了一种对图像进行反量化的方法，所述方法包括从编 码的比特流提取通过对变换系数进行量化获得的量化系数；确定用于减小量化误差的量化 步长校正值，所述量化误差是通过对量化系数进行反量化获得的反量化系数与变换系数的 原始值之间的差值；以及使用第二量化步长值对量化系数进行反量化，所述第二量化步长 值是通过使用确定的量化步长校正值校正用于对量化系数进行反量化的第一量化步长值 而获得的。根据本发明的另一方面，提供了一种对图像进行反量化的设备，所述设备包括量 化步长校正值确定单元，确定用于减小量化误差的量化步长校正值，所述量化误差是通过 对从编码的比特流提取的量化系数进行反量化获得的反量化系数与变换系数的原始值之 间的差值；反量化执行单元，使用第二量化步长值对量化系数进行反量化，所述第二量化步 长值是通过使用确定的量化步长校正值校正用于对量化系数进行反量化的第一量化步长 值而获得的。根据本发明的一方面，提供了一种对图像进行解码的方法，所述方法包括对编码 的比特流执行熵解码并提取纹理(texture)数据的预测模式信息和量化系数；确定用于减 小量化误差的量化步长校正值，所述量化误差是通过对量化系数进行反量化获得的反量化 系数与变换系数的原始值之间的差值；使用第二量化步长值对量化系数进行反量化，从而 产生变换系数，所述第二量化步长值是通过使用确定的量化步长校正值校正用于对量化系 数进行反量化的第一量化步长值而获得的；对变换系数进行逆变换并产生残余；根据预测 模式信息执行预测并产生预测数据；以及将预测数据与残余相加并恢复图像。根据本发明的另一方面，提供了一种对图像进行解码的设备，所述设备包括熵解 码器，对编码的比特流执行熵解码并提取纹理数据的预测模式信息和量化系数；量化步长 校正值确定单元，确定用于减小量化误差的量化步长校正值，所述量化误差是通过对量化 系数进行反量化获得的反量化系数与变换系数的原始值之间的差值；反量化执行单元，使 用第二量化步长值对量化系数进行反量化，从而产生变换系数，所述第二量化步长值是通 过使用确定的量化步长校正值校正用于对量化系数进行反量化的第一量化步长值而获得 的；逆转换单元，对变换系数进行逆变换并产生残余数据；预测单元，根据预测模式信息执 行预测并产生预测数据；加法单元，将预测数据与残余数据相加并恢复图像。发明模式以下，将参照示出本发明的示例性实施例的附图来更完整地描述本发明。图1是根据本发明实施例的用于对图像进行编码的设备100的框图。参照图1，用于对图像进行编码的设备100包括运动预测单元102、运动补偿单元 104、帧内预测单元130、减法单元107、变换单元108、量化单元110、重排单元112、熵编码单 元114、反量化单元116、逆变换单元118、加法单元119、滤波器120和帧存储器122。
运动预测单元102和运动补偿单元104使用存储在帧存储器122中的先前帧，并 执行运动预测和运动补偿，从而产生帧间预测块。帧内预测单元130执行帧内预测以找到 当前帧中的当前输入块的预测块。在执行了帧间预测或帧内预测并且产生了将被当前块参照的预测块之后，减法单 元107从当前块减去预测块并产生残余块。为了去除空间相关，变换单元108将残余块变换到频域并输出变换系数。量化单 元110对变换系数执行量化以执行压缩(以下，将量化变换系数称为“量化系数”)。例如， 根据H. 264/先进视频编码(AVC)的量化被定义为下面的等式1。等式1Q_Coeff = sgn (Coeff) Ground[(Coeff)/Q_St印+Offset]这里，Coeff, Offset、Q_Step和Q_Coeff分别表示原始变换系数、偏移、量化步长 和量化的变换系数。另外，“round”表示将括号[]中包括的实数值与不大于该实数值并与 该实数值最接近的整数进行匹配的操作。此外，当括号中的Coeff值大于O时，Sgn(Coeff) 函数具有值1，当括号中的Coeff值小于O时，Sgn(Coeff)函数具有值_1。Off set可在编 码器和解码器中被设置为具有从O到1之间的相同实数值。参照等式1，量化单元110将变换系数除以预定的量化步长QJitep以执行量化， 从而输出量化系数。根据图像压缩标准，量化步长QJitep可具有由量化参数QP预定的值。 例如，在H. ^4/AVC中，量化步长Q_Mep具有由量化参数QP预定的值，如下表1所示。表 权利要求
1.一种对图像进行反量化的方法，所述方法包括 从编码的比特流提取量化系数；确定用于减小量化误差的量化步长校正值，所述量化误差包括通过对量化系数进行第 一反量化获得的反量化系数与变换系数的原始值之间的差值；以及使用第二量化步长值对量化系数进行第二反量化，所述第二量化步长值是通过校正用 于对量化系数进行第一反量化的第一量化步长值而获得的，所述第一量化步长值基于确定 的量化步长校正值被校正。
2.如权利要求1所述的方法，其中，确定量化步长校正值的步骤基于反量化系数与量 化误差之间的线性关系模型。
3.如权利要求1所述的方法，其中，量化步长校正值是与第一量化步长值相乘的权重。
4.如权利要求3所述的方法，其中，量化步长校正值是从1.03到1.04中的一个实数。
5.如权利要求1所述的方法，其中，在对量化系数进行第二反量化的步骤中，计算整 数，所述整数不大于通过将量化系数与第二量化步长值相乘并将相乘结果与预定的偏移相 加而获得的值。
6.一种对图像进行反量化的设备，所述设备包括量化步长校正值确定单元，确定用于减小量化误差的量化步长校正值，所述量化误差 包括通过对从编码的比特流提取的量化系数进行第一反量化获得的反量化系数与变换系 数的原始值之间的差值；和反量化执行单元，使用第二量化步长值对量化系数进行第二反量化，所述第二量化步 长值是通过校正用于对量化系数进行第一反量化的第一量化步长值而获得的，所述第一量 化步长值基于确定的量化步长校正值被校正。
7.如权利要求6所述的方法，其中，量化步长校正值确定单元基于反量化系数与量化 误差之间的线性关系模型来确定量化步长校正值。
8.如权利要求6所述的方法，其中，量化步长校正值是与第一量化步长值相乘的权重。
9.如权利要求8所述的方法，其中，量化步长校正值是从1.03到1.04中的一个实数。
10.如权利要求6所述的方法，其中，反量化执行单元计算整数，所述整数不大于通过 将量化系数与第二量化步长值相乘并将相乘结果与预定的偏移相加而获得的值。
11.一种对图像进行解码的方法，所述方法包括对编码的比特流进行熵解码并提取纹理数据的预测模式信息和量化系数； 确定用于减小量化误差的量化步长校正值，所述量化误差是通过对量化系数进行反量 化获得的反量化系数与变换系数的原始值之间的差值；使用第二量化步长值对量化系数进行反量化并产生变换系数，所述第二量化步长值是 通过校正用于对量化系数进行反量化的第一量化步长值而获得的，第一量化步长值基于确 定的量化步长校正值被校正；对变换系数进行逆变换并产生残余； 根据预测模式信息执行预测并产生预测数据；以及 将预测数据与残余相加以恢复图像。
12.—种对编码的图像进行解码的设备，所述设备包括熵解码器，对编码的比特流进行熵解码并提取纹理数据的预测模式信息和量化系数；量化步长校正值确定单元，确定用于减小量化误差的量化步长校正值，所述量化误差 是通过对量化系数进行第一反量化获得的反量化系数与变换系数的原始值之间的差值；反量化执行单元，使用第二量化步长值对量化系数进行第二反量化并产生变换系数， 所述第二量化步长值是通过校正用于对量化系数进行第一反量化的第一量化步长值而获 得的，所述第一量化步长值基于确定的量化步长校正值被校正； 逆变换单元，对变换系数进行逆变换并产生残余数据； 预测单元，根据预测模式信息执行预测并产生预测数据；和 加法单元，将预测数据与残余数据相加以恢复图像。
13.一种其上记录有用于执行权利要求1的方法的计算机可执行程序代码的记录介质。
14.一种其上记录有用于执行权利要求11的方法的计算机可执行程序代码的记录介质。
全文摘要
提供了一种用于对图像进行反量化的方法和设备，所述方法包括确定用于减小量化误差的量化步长校正值，所述量化误差是通过对量化系数进行反量化获得的反量化系数与变换系数的原始值之间的差值；以及使用第二量化步长值对量化系数进行反量化，所述第二量化步长值是通过使用确定的量化步长校正值校正用于对量化系数进行反量化的第一量化步长值而获得的。
文档编号H04N7/26GK102138326SQ200980134255
公开日2011年7月27日 申请日期2009年8月28日 优先权日2008年9月1日
发明者亚历山大·阿尔辛, 埃卡特瑞娜·涅斯捷罗夫, 埃琳娜·阿尔辛娜 申请人:三星电子株式会社