[发明专利]一种图像编码、解码的方法和装置

说明书

技术领域

本发明属于通信领域，具体涉及到一种图像编码、解码的方法和装置。

背景技术

由于视频数据量巨大，在实际应用中，视频数据通常需要压缩编码处理。编码器通过预测、变换、量化和熵编码过程处理视频数据，以实现数据压缩生成视频码流。视频码流可用于存储或者网络传输。解码器通过熵解码、反量化、反变换、预测补偿对视频码流进行解码操作，以重建视频数据。

H.264编码技术通过使用量化矩阵(quantization matrix，QM)实现对信号压缩失真的精确控制。编码器根据当前图像内容给出一组适合当前编码图像的QM，然后将该QM编码写入码流。解码器收到带有QM信息的码流后，解码出QM信息，并利用该QM信息解码出图像。在H.264中，每帧图像最多可以有8组QM矩阵QMi，i＝1，2，...8。8组QM矩阵分别表示在4*4变换时，帧内预测的亮度Y、色度Cb、色度Cr和帧间预测的亮度Y、色度Cb、色度Cr六种QM；以及在8*8变换时，帧内预测和帧间预测的亮度Y两种QM。由于QM信息数据量较大，需要对QM信息进行压缩编码，以便减少用于表示QM信息的比特数量。H.264使用以下压缩方法，分别对6个4*4量化矩阵和2两个8*8量化矩阵进行编码，具体步骤如下：

第一步，对二维量化矩阵进行扫描操作，生成一维数据；

第二步，对一维数据进行DPCM编码；

第三步，将编码后的数据进行熵编码，写入码流。

以上方案中采用的变换和量化都是N*N的正方形矩阵，当采用非正方形变换和量化矩阵时，对于N*M的量化矩阵，按照以上量化矩阵压缩方法，需要很多比特表示量化矩阵，当应用带宽很小时，传输量化矩阵所用比特将严重影响编码图像的质量。

发明内容

本发明实施例提供了图像编码、解码的方法和装置，以减少码流的传输带宽。

本发明实施例提供了一种图像的编码方法，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。

本发明实施例提供了一种图像的解码方法，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。

本发明实施例提供了一种图像的编码装置，所述编码装置包括：预测编码模块，用于对图像进行预测编码；变换编码模块，用于对经过预测编码的所述图像进行变换编码；量化编码模块，用于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；熵编码模块，用于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。

本发明实施例提供了一种图像的解码装置，所述解码转置包括：熵解码单元，用于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；反量化单元，用于由所述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；反变换单元，用于对经过反量化的图像数据进行反变换；预测补偿单元，用于对经过反变换的图像数据进行预测补偿，生成解码图像。

本发明实施例有效地节省了编码量化矩阵所需的比特数量，提高了压缩效率。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明图像编码方法的一个实施例的流程图；

图2为本发明图像解码方法的一个实施例的流程图；

图3为本发明图像编码方法的又一个实施例的流程图；

图4为本发明图像解码方法的又一个实施例的流程图；