Geometric vector quantization

Details Geometric vector quantization Geometric vector quantization

H - Electricity

03

M

H03M 7/32 (2006.01) G06T 9/00 (2006.01) H03M 7/30 (2006.01) H04N 7/12 (2006.01) H04N 7/26 (2006.01) H04N 7/28 (2006.01) H04N 7/36 (2006.01)

Patent

CA 2087994

A geometric vector quantizer coding technique is illustrated in the context of a full motion video coder based on a three-dimensional sub-band framework. The original image data is decomposed into different spatial-temporalfrequency bands and based on the data in each band, different quantization strategies are applied to the bands. The lowest spatial-temporal frequency band is coded using a traditional three-dimensional switched predictor and optimum scaler quantizer.The non-dominant sub-bands are coded using the vector quantization approach to efficiently encode the images while appropriately exploiting the sparse, highly structured nature of the data to design the codebooks. Variable resolution is achieved using these techniques and no training is needed to establish or maintain the codebook. A fast codebook search technique is provided for identifying the optimal codebook vector for representing a block of input data. Examples of two and three level geometric vector quantizers are also provided.

L'invention est une méthode de codage à quantification vectorielle géométrique qui est illustrée par un codeur d'images vidéo animées utilisant une structure de sous-bande tridimensionnelle. Les données d'imagerie originelles sont décomposées en bandes de fréquences spatio-temporelles différentes et, selon les données contenues dans chacune de ces bandes, des stratégies de quantification différentes y sont utilisées. La bande de fréquences spatio-temporelles la plus basse est codée au moyen d'un prédicteur commuté tridimensionnel courant et d'un quantificateur à optimisation. Les sous-bandes non dominantes sont codées par quantification vectorielle pour obtenir un codage efficace des images tout en permettant d'exploiter de façon appropriée la nature très structurée des données clairsemées pour élaborer les tables de codage. On peut obtenir diverses résolution avec cette méthode et aucun apprentissage n'est nécessaire pour établir ou tenir à jour la table de codage. Une méthode d'exploration rapide de la table de codage est présentée pour identifier le vecteur de table de codage optimal servant à représenter un bloc de données. Des exemples de quantificateurs de vecteurs géométriques à deux et à trois niveaux sont également divulgués.

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