[发明专利]一种图像编码、解码的方法和装置

权利要求书

1.一种图像的编码方法，其特征在于，所述编码方法包括：

对图像进行预测编码；

对经过预测编码的所述图像进行变换编码；

使用量化矩阵对变换编码后的所述图像进行量化编码，所述量化矩阵是反映图像量化步长信息的矩阵，所述量化矩阵包括M*N量化矩阵、N*M量化矩阵，所述N*M量化矩阵由所述M*N量化矩阵通过转置得到；

对量化编码后的所述图像进行熵编码，对所述M*N量化矩阵编码，生成码流。

2.根据权利要求1所述的编码方法，其特征在于，所述N*M量化矩阵由所述M*N量化矩阵通过转置得到包括：所述N*M量化矩阵是所述M*N量化矩阵的转置矩阵。

3.根据权利要求1所述的编码方法，其特征在于，所述N*M量化矩阵由所述M*N量化矩阵通过转置得到包括：所述N*M量化矩阵通过所述M*N量化矩阵的转置预测得到；所述对所述M*N量化矩阵编码包括：根据所述N*M量化矩阵和所述M*N量化矩阵的转置矩阵的差值计算得到N*M差异量化矩阵，对M*N量化矩阵和所述N*M差异量化矩阵进行熵编码。

4.一种图像的解码方法，其特征在于，所述解码方法包括：

对接收的码流进行熵解码，以得到图像数据和量化矩阵，所述量化矩阵是反映图像量化步长信息的矩阵，所述量化矩阵包括M*N量化矩阵；

由所述M*N量化矩阵通过转置得到N*M量化矩阵；

使用所述M*N量化矩阵、所述N*M量化矩阵对经过熵解码的图像数据进行反量化； 

对经过反量化的图像数据进行反变换；

对经过反变换的图像数据进行预测补偿，生成解码图像。

5.根据权利要求4所述的解码方法，其特征在于，由所述M*N量化矩阵通过转置得到N*M量化矩阵包括：所述N*M量化矩阵是M*N量化矩阵的转置矩阵。

6.根据权利要求4所述的解码方法，其特征在于，对接收的码流进行熵解码，以得到图像数据和量化矩阵包括：对接收的码流进行熵解码，以得到图像数据、量化矩阵和M*N差异量化矩阵；所述由所述M*N量化矩阵通过转置得到N*M量化矩阵包括：由所述M*N量化矩阵的转置矩阵和所述N*M差异量化矩阵的和得到所述N*M量化矩阵。

7.一种图像的编码方法，其特征在于，所述方法包括：

对图像进行预测编码；

对经过预测编码的所述图像进行变换编码；

使用量化矩阵对变换编码后的所述图像进行量化编码，所述量化矩阵是反映图像量化步长信息的矩阵，所述量化矩阵包括M*N量化矩阵、P*Q量化矩阵，所述P*Q量化矩阵由所述M*N量化矩阵通过缩放得到；

对量化编码后的所述图像进行熵编码，对所述M*N量化矩阵编码，生成码流。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述P*Q量化矩阵由所述M*N量化矩阵通过缩放得到包括：所述P*Q量化矩阵是所述量化矩阵的缩放后的矩阵。

9.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述P*Q量化矩阵由所述M*N量化矩阵通过缩放得到包括：所述P*Q量化矩阵由所述M*N量化矩阵的缩放后的矩阵预测得到；所述对所述M*N量化矩阵编码包括：根据所述P*Q量化矩阵和所述M*N量化矩阵的缩放矩阵的差值计算得到 P*Q差异量化矩阵，对M*N量化矩阵和所述P*Q差异量化矩阵进行编码。

10.一种图像的解码方法，其特征在于：所述解码方法包括：

对接收的码流进行熵解码，以得到图像数据和量化矩阵，所述量化矩阵是反映图像量化步长信息的矩阵，所述量化矩阵包括M*N量化矩阵；

由所述M*N量化矩阵通过缩放得到P*Q量化矩阵；

使用所述M*N量化矩阵、所述P*Q量化矩阵对经过熵解码的图像数据进行反量化；

对经过反量化的图像数据进行反变换；

对经过反变换的图像数据进行预测补偿，生成解码图像。

11.根据权利要求10所述的解码方法，其特征在于，由所述M*N量化矩阵通过缩放得到P*Q量化矩阵包括：所述P*Q量化矩阵是M*N量化矩阵的缩放矩阵。