[发明专利]图像压缩的编码方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种图像压缩的编码方法，且特别涉及一种利用网格码量化(Trellis coded quantization，TCQ)来进行图像压缩的编码方法。

背景技术

网格码量化是由网格码调制(trellis coded modulation，TCM)技术衍生而来的。由于网格码量化具有强大的压缩能力，因此近年来许多研究将网格码量化应用在各种编码技术中。例如图像压缩标准JEPG2000就是藉由网格码量化做为标量量化(scalar quantization)的另一种选择，来提升图像压缩的能力。此外，像是美国专利号US6535647所揭露一篇名称为“image encoder method”的专利案、以及美国专利号US6501860所揭露一篇名称为“digital signal codingand decoding based on subbands”的专利案，也都是采用网格码量化来进行编码技术。

顺应网格码量化所具有的强大压缩能力，Marcellin与Fischer也在1990年电气和电子工程师协会(IEEE，Institute of Electrical and Electronic Engineers)的通讯会刊第82页至第93页(Transactions on communications，pp.82～93)中发表了一篇名称为“trellis coded quantization of memoryless and Gauss-Markovsources”的论文。该现有技术利用如图1所示的网格图来进行编码技术，其中图1的每一节点用以表示状态S₀～S₃其中之一，每一分支路径上的a/b用以表示先前状态至目前状态的输入码/量化子集合。

在编码的过程中，该现有技术会先查询一码本(codebook)，以取得网格图中每一分支路径上量化子集合的量化值。之后，再依据所输入的消息源(sources)与每一分支路径上量化子集合的量化值，计算每一路径的总误差值。藉此，从多个路径中选取出一最小误差值路径作为消息源的编码路径，如图1的实线所示。最后，该现有技术再次藉由查询同一码本的动作，找出每一像素所对应的量化字码，取得消息源编码后的字码。

由上述现有技术可知，传统网格码量化只适用于频域(frequency domain)的编码方法。因为传统网格码量化在只利用一码本来进行量化编码的情况下，只能适合低关联性(correlation)的频域信号。反之，空间域(spatial domain)的编码方法在使用传统网格码量化的情况下，会促使量化编码的失真度提高进而影响编码过后的数据质量。换而言之，空间域的编码方法在使用传统网格码量化来增进压缩能力的情况下，将无法维持良好的压缩质量。

发明内容

本发明的目的是提供一种图像压缩的编码方法，藉由多个码本的建立以及动态查询多个码本的动作，提升图像压缩后的数据质量。

为达上述或是其他目的，本发明提出一种图像压缩的编码方法，用以将灰阶分辨率为K比特的像素，编码成L比特的字码，其中K为大于0的整数，L为整数且0＜L＜K。此编码方法包括下列步骤：首先，建立2^K个码本并提供一网格编码图。此网格编码图包括多个阶，且每一阶包括N个状态，其中上述多个状态分别表示为S₀～S_N-1，N为大于0的整数。之后，分别以第r-1阶中的所有状态为起始点，找出与第r阶中S_i相连的多个特定分支路径，其中S_i为第i状态，r为大于0的整数，i为整数且0≤i≤N-1。

接着，利用第r像素决定上述多个特定分支路径的量化子集合的量化值，以便利用第r像素与多个特定分支路径的量化子集合的量化值，决定第r阶中S_i的量化值与连接至S_i的存活路径。藉此，就可找出网格编码图的最小误差值路径，并依据最小误差值路径决策出每一像素所对应的字码。

在本发明的优选实施例中，当网格编码图包括f个量化子集合时，每一码本包括f个集合，且每一集合包括2^(L-1)个量化值，其中，每一集合对应一量化子集合，每一量化值对应一量化字码，f为大于0的整数。