[發明專利]一種圖像編碼、解碼的方法和裝置

有效

• 申請號: 201110345953.8
• 申請日: 2011-11-04
• 公開（公告）號: CN103096052A
• 公開（公告）日: 2013-05-08
• 發明（設計）人: 楊海濤;周建同
• 申請（專利權）人: 華為技術有限公司
• 主分類號: H04N7/26
• 分類號: H04N7/26;H04N7/50
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

1.一種圖像的編碼方法，其特征在于，所述編碼方法包括：

對圖像進行預測編碼；

對經過預測編碼的所述圖像進行變換編碼；

使用量化矩陣對變換編碼后的所述圖像進行量化編碼，所述量化矩陣是反映圖像量化步長信息的矩陣，所述量化矩陣包括M*N量化矩陣、N*M量化矩陣，所述N*M量化矩陣由所述M*N量化矩陣通過轉置得到；

對量化編碼后的所述圖像進行熵編碼，對所述M*N量化矩陣編碼，生成碼流。

2.根據權利要求1所述的編碼方法，其特征在于，所述N*M量化矩陣由所述M*N量化矩陣通過轉置得到包括：所述N*M量化矩陣是所述M*N量化矩陣的轉置矩陣。

3.根據權利要求1所述的編碼方法，其特征在于，所述N*M量化矩陣由所述M*N量化矩陣通過轉置得到包括：所述N*M量化矩陣通過所述M*N量化矩陣的轉置預測得到；所述對所述M*N量化矩陣編碼包括：根據所述N*M量化矩陣和所述M*N量化矩陣的轉置矩陣的差值計算得到N*M差異量化矩陣，對M*N量化矩陣和所述N*M差異量化矩陣進行熵編碼。

4.一種圖像的解碼方法，其特征在于，所述解碼方法包括：

對接收的碼流進行熵解碼，以得到圖像數據和量化矩陣，所述量化矩陣是反映圖像量化步長信息的矩陣，所述量化矩陣包括M*N量化矩陣；

由所述M*N量化矩陣通過轉置得到N*M量化矩陣；

使用所述M*N量化矩陣、所述N*M量化矩陣對經過熵解碼的圖像數據進行反量化；?

對經過反量化的圖像數據進行反變換；

對經過反變換的圖像數據進行預測補償，生成解碼圖像。

5.根據權利要求4所述的解碼方法，其特征在于，由所述M*N量化矩陣通過轉置得到N*M量化矩陣包括：所述N*M量化矩陣是M*N量化矩陣的轉置矩陣。

6.根據權利要求4所述的解碼方法，其特征在于，對接收的碼流進行熵解碼，以得到圖像數據和量化矩陣包括：對接收的碼流進行熵解碼，以得到圖像數據、量化矩陣和M*N差異量化矩陣；所述由所述M*N量化矩陣通過轉置得到N*M量化矩陣包括：由所述M*N量化矩陣的轉置矩陣和所述N*M差異量化矩陣的和得到所述N*M量化矩陣。

7.一種圖像的編碼方法，其特征在于，所述方法包括：

對圖像進行預測編碼；

對經過預測編碼的所述圖像進行變換編碼；

使用量化矩陣對變換編碼后的所述圖像進行量化編碼，所述量化矩陣是反映圖像量化步長信息的矩陣，所述量化矩陣包括M*N量化矩陣、P*Q量化矩陣，所述P*Q量化矩陣由所述M*N量化矩陣通過縮放得到；

對量化編碼后的所述圖像進行熵編碼，對所述M*N量化矩陣編碼，生成碼流。

8.根據權利要求7所述的方法，其特征在于，所述P*Q量化矩陣由所述M*N量化矩陣通過縮放得到包括：所述P*Q量化矩陣是所述量化矩陣的縮放后的矩陣。

9.根據權利要求7所述的方法，其特征在于，所述P*Q量化矩陣由所述M*N量化矩陣通過縮放得到包括：所述P*Q量化矩陣由所述M*N量化矩陣的縮放后的矩陣預測得到；所述對所述M*N量化矩陣編碼包括：根據所述P*Q量化矩陣和所述M*N量化矩陣的縮放矩陣的差值計算得到?P*Q差異量化矩陣，對M*N量化矩陣和所述P*Q差異量化矩陣進行編碼。

10.一種圖像的解碼方法，其特征在于：所述解碼方法包括：

對接收的碼流進行熵解碼，以得到圖像數據和量化矩陣，所述量化矩陣是反映圖像量化步長信息的矩陣，所述量化矩陣包括M*N量化矩陣；

由所述M*N量化矩陣通過縮放得到P*Q量化矩陣；

使用所述M*N量化矩陣、所述P*Q量化矩陣對經過熵解碼的圖像數據進行反量化；

對經過反量化的圖像數據進行反變換；

對經過反變換的圖像數據進行預測補償，生成解碼圖像。

11.根據權利要求10所述的解碼方法，其特征在于，由所述M*N量化矩陣通過縮放得到P*Q量化矩陣包括：所述P*Q量化矩陣是M*N量化矩陣的縮放矩陣。