[发明专利]减少在图象数据解码中产生的量化噪声的方法及解码装置

说明书

本发明总的来说涉及减少噪声的方法和图象解码装置，更具体地说涉及减少在编码图象数据的解码过程中产生的量化噪声的方法和基于该方法对编码的图象数据解码的装置。

当对各种信号例如，视频信号，音频信号等以数字信号进行传输，记录或重放时，通常利用压缩和解压缩技术来减少信息量，即位数。例如，如果利用从均匀分割的信号电平中选取的值来表示每个取样值的线性量化(均匀量化)用于对视频信号，音频信号等进行数字化而不采用任何压缩技术的话，要传输或记录/重放的信息量是非常大的。

因此，在广播，通信，信息记录/重放领域，这种压缩技术利用了人的视觉感受和听觉感受特性。例如，当信号有微小变化时，人的感觉对信号电平的改变是敏感的，而当信号具有较强的饱和时，对这种改变则不是同样敏感。这种特性可以用来减少每个取样值的信息量。而且，可以采用多个压缩信息的技术来促进高效率压缩技术在实际应用中的进步。

例如，在长度为一个小时的具有与VHS型录像机VTR重放的图象相近的图象质量的活动画面所含有的信息量为109G位。具有可与NTSC彩色电视机接收的图象相比的图象质量的一小时的活动画面所含的信息大约为360G位。因此，高效率的压缩技术的研究方面也着重于目的在于利用现有传输线或记录介质传输或记录/重放这种大量信息的研究。

已经提出的用于图象信息应用的可行的高效率的典型的压缩方法结合了三种不同的压缩技术来减少信息量。第一种技术利用在图象帧的内部的相关性(利用空间相关性压缩)，通过利用在自然图象中的相邻象素之间的高度相关性减少信息量。第二种技术通过利用在时间上排列的图象帧之间的相关性(利用时间相关性压缩)来减少信息量。第三种技术通过利用每个编码的出现的不同的概率来减少信息量。

作为通过利用图象帧内部相关性来压缩图象信息的技术(第一种技术)，已经又提出了各种技术。今年来，正交变换，例如K—L(Karhuncn—Loeve)变换，离散余弦变换(DCT)，离散付立叶变换，Walch—Hadamard变换也通常被采用。

例如，由在ISO(国际标准组织)之下建立的MPEG(活动图象专家组)提出的用于图象信息的高效率编码方法使用二维DCT。这些高效率编码方法(MPEG1和MPEG2)结合了帧内编码和帧间编码实现活动图象信息的高效率编码，同时利用运动补偿预示和帧间预示。正交变换被应用于通过将图象分成预定规格(M×N)的单元块而产生的块。在MPEG1和MPEG2中，具有8象素×8象素块规格的块被定义为单元块。

通过正交变换单元块得到的M×N正交变换系数(例如，在MPEG1和MPEG2中的64DCT变换系数)然后利用块量化步长(量化间隔)被量化。针对每个包括至少一个单元块的预定规格的区，该块量化步长被定义。例如，在MPEG1和MPEG2中，该预定规格区域称为宏块，对亮度信号V包括16×16象素的块，对每个彩色信号Cr和Cb包括8×8象素的块。具体地说，块量化步长被表示为({宏块的量化特性(宏块的量化比例)QS}×量化矩阵(8×8))。因此，宏块的量化特性随不同的宏块而变化。

基于块量化步长规格而量化的正交变换系数(即DCT系数)被分离成直流成分(DC成分)和交流成分(AC成分)。正交变换系数的直流成分被差分编码，正交变换系数的交流成分在Z型扫描之后被熵编码。这里，熵编码是一种利用可变长度编码方案的信息压缩技术，它利用每个编码的外观的不同的概率，就象在霍夫曼编码中的那种情况。

经变换和编码的图象数据以位流(一系列的位)进行传输。对经变换和编码的图象数据的解码操作是以与上述编码操作相反的方式进行的，以便产生输出的图象。但是，当量化过程被包含在整个编码过程中时，在输出图象中即出现量化噪声中造成的不可避免的量化误差。因此，当要经历编码处理的图象组成中包括的信息量大于传输率的能力时，量化噪声将降低图象质量。

通常，在低频成分中的量化误差是在输出图象中的块失真中造成的，使得在输出图象的每个块之间呈现无相关性。而且，在高频成分中的量化误差在边缘附近产生蚊式噪声(mosquito noise)，它是一种在输出图象中的具有环状外观的失真。