專利名稱：利用逐顏色分裂向調(diào)色板圖像提供熵約束顏色分裂的方法、系統(tǒng)和計算機程序產(chǎn)品的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及圖像數(shù)據(jù)的漸進編碼。
背景技術(shù)：
具有上千或上百萬顏色的圖片可以表示為真彩色圖像，以諸如BMP(位圖)和JPEG的格式來存儲針對每一個像素的確切顏色。相反， 僅包含少量(典型地最多為256)顏色的圖片能夠被更有效地存儲為色 圖(colormapped)圖像或調(diào)色板(palettized)圖像，像公知的GIF (圖 形交換格式)或PNG (便攜式網(wǎng)絡圖形)格式。大部分的網(wǎng)絡圖像具 有GIF或PNG格式。當通過低帶寬通信鏈路瀏覽調(diào)色板圖像時，例如通過無線鏈路或 撥號鏈路，該調(diào)色板圖像的漸進傳輸能夠支持快速瀏覽，因為其使用 戶能夠在接收到所有漸進編碼的圖像數(shù)據(jù)之前觀看該圖像的完整版本 (但分辨率低)。然而，即使GIF和PNG均支持交錯格式，該格式通過對圖像進行多通道編碼并在每個通道中跳過多個像素而漸進地細化圖 像分辨率，但是就每個像素的顏色信息漸進地細化為無損失恢復的嚴 格意義上來說，交錯的GIF和PNG不具有漸進格式。Rauschenbach在他的MCQ (移動可視化顏色量化格式)方法(U. Rauschenbach, "Compression of palettized images with progressive coding of the color information", in Proc SPIE Visual)中研究了針對調(diào) 色板圖像的顏色信息的漸進細化。Com7 2wm'can'ows "77^/ i7 2(2g"e /Vocaw/wg ('KC7尸74(90(9), Perth, Australia, 2000年6月，下文稱作[1]。與交錯GIF和PNG格式不同，MCQ 的顏色信息的細化是逐比特平面而進行的，并且允許以良好細節(jié)對形狀(例如文本)進行早期識別，通常是在對壓縮比特流的小部分進行解碼之后。盡管MCQ支持和分辨率細化形成對照的顏色信息的漸進細 化，然而其僅實現(xiàn)了與GIF或PNG格式可比較的壓縮率。為了提高壓 縮率并同時支持調(diào)色板圖像的漸進傳輸，Chen等人(X.Chen， S.Kwong, 禾口J.Feng， "A new compression scheme for color-quantized images",IEEE Transactions on Circuits and System for Video Technology，VoU2，No.l0,pp.904-908,Oct.2002,下文稱作[2])提出了一-種基于MCQ的新的顏色細化方案，而且Orc.hard和Bouman開創(chuàng)了基于 失真的分層分裂顏色量化算法(Orchard和Bouman， "Color quantization of images", T)yw5^c"ows 57g <2/ /￥ocesw>tg,Vol.39,No,12，pp.2677-2690，Dec.l991,下文稱作[3])。與逐比特平面地對 顏色信息進行細化的MCQ不同(比特平面的個數(shù)與調(diào)色板的顏色深度 相等)，Chen的算法逐顏色地對顏色進行進行細化。針對調(diào)色板圖像 的無損壓縮，[2]中提出的顏色分裂算法實現(xiàn)了相比于GIF或PNG格式 的大約30-40%的尺寸減小，而且還具有支持漸進傳輸?shù)牧己锰卣?。發(fā)明內(nèi)容根據(jù)本發(fā)明的實施例的方面，提供了一種使用數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)對具 有被分配給像素集的M個不同顏色的數(shù)字化彩色圖像進行漸進編碼的 方法，通過把所述M個不同顏色中的每一個分配給所述像素集中相關(guān) 聯(lián)的像素子集而提供所述數(shù)字化彩色圖像，所述方法包括(a)通過 提供至少一個起始葉節(jié)點來初始化樹結(jié)構(gòu)，所述起始葉節(jié)點包括來自 所述M個不同顏色的顏色集；(b)針對每一個起始葉節(jié)點，確定至少 一個代表顏色；以及(c)通過如下步驟增大所述樹結(jié)構(gòu)(i)基于相 關(guān)聯(lián)的可實現(xiàn)代價，選擇葉節(jié)點n變?yōu)榕c兩個新的葉節(jié)點相鏈接的非葉 節(jié)點n，其中所述相關(guān)聯(lián)的可實現(xiàn)代價通過如下步驟來確定1)確定由把所述葉節(jié)點變?yōu)榕c兩個新的葉節(jié)點相鏈接的非葉節(jié)點而產(chǎn)生的相 關(guān)聯(lián)的失真改變；2)確定由把所述葉節(jié)點變?yōu)榕c兩個新的葉節(jié)點相鏈 接的非葉節(jié)點而產(chǎn)生的相關(guān)聯(lián)的熵速率增加；以及，3)基于所述相關(guān) 聯(lián)的失真改變以及所述相關(guān)聯(lián)的熵速率增加，確定所述相關(guān)聯(lián)的可實現(xiàn)代價；(ii)通過把n中的每一個顏色分配給所述兩個新的葉節(jié)點之 一而創(chuàng)建兩個新的葉節(jié)點；(iii)針對所述兩個新的葉節(jié)點中的每一 個，確定代表顏色；以及(iv)對與葉節(jié)點n相關(guān)聯(lián)的索引信息、所述 兩個新的葉節(jié)點的代表顏色、以及與和所述兩個新的葉節(jié)點的兩個代 表顏色相對應的數(shù)字化彩色圖像的多個像素有關(guān)的信息進行編碼。根據(jù)本發(fā)明的實施例的方面，提供了一種由計算機使用的計算機 程序產(chǎn)品，對具有被分配給像素集的M個不同顏色的數(shù)字化彩色圖像 進行漸進編碼，通過把所述M個不同顏色中的每一個分配給所述像素 集中相關(guān)聯(lián)的像素子集而提供所述數(shù)字化彩色圖像，所述計算機程序 產(chǎn)品包括記錄介質(zhì)；以及所述記錄介質(zhì)上記錄的裝置，用于指揮計 算機系統(tǒng)執(zhí)行如下步驟(a)通過提供至少一個起始葉節(jié)點來初始化 樹結(jié)構(gòu)，所述起始葉節(jié)點包括來自所述M個不同顏色的顏色集；(b) 針對每一個起始葉節(jié)點，確定至少一個代表顏色；以及(C)通過如下 步驟增大所述樹結(jié)構(gòu)(i)基于相關(guān)聯(lián)的可實現(xiàn)代價，選擇葉節(jié)點n 變?yōu)榕c兩個新的葉節(jié)點相鏈接的非葉節(jié)點n，其中所述相關(guān)聯(lián)的可實現(xiàn) 代價通過如下步驟來確定1)確定由把所述葉節(jié)點變?yōu)榕c兩個新的 葉節(jié)點相鏈接的非葉節(jié)點而產(chǎn)生的相關(guān)聯(lián)的失真改變；2)確定由把所 述葉節(jié)點變?yōu)榕c兩個新的葉節(jié)點相鏈接的非葉節(jié)點而產(chǎn)生的相關(guān)聯(lián)的 熵速率增加；以及，3)基于所述相關(guān)聯(lián)的失真改變以及所述相關(guān)聯(lián)的 熵速率增加，確定所述相關(guān)聯(lián)的可實現(xiàn)代價；(ii)通過把n中的每一 個顏色分配給所述兩個新的葉節(jié)點之一而創(chuàng)建兩個新的葉節(jié)點； 針對所述兩個新的葉節(jié)點中的每一個，確定代表顏色；以及(iv)對 與葉節(jié)點n相關(guān)聯(lián)的索引信息、所述兩個新的葉節(jié)點的代表顏色、以及 與和所述兩個新的葉節(jié)點的兩個代表顏色相對應的數(shù)字化彩色圖像的 多個像素有關(guān)的信息進行編碼。根據(jù)本發(fā)明的另一實施例，提供了一種對具有被分配給像素集的 M個不同顏色的數(shù)字化彩色圖像進行漸進編碼的系統(tǒng)，通過把所述M 個不同顏色中的每一個分配給所述像素集中相關(guān)聯(lián)的像素子集而提供 所述數(shù)字化彩色圖像，所述系統(tǒng)包括記錄介質(zhì)；以及包括用于執(zhí)行 如下步驟的處理器的裝置(a)通過提供至少一個起始葉節(jié)點來初始化樹結(jié)構(gòu)，所述起始葉節(jié)點包括來自所述M個不同顏色的顏色集；(b) 針對每一個起始葉節(jié)點，確定至少一個代表顏色；以及(C)通過如下
步驟增大所述樹結(jié)構(gòu)(i)基于相關(guān)聯(lián)的可實現(xiàn)代價，選擇葉節(jié)點n變 為與兩個新的葉節(jié)點相鏈接的非葉節(jié)點n，其中所述相關(guān)聯(lián)的可實現(xiàn)代 價通過如下步驟來確定1)確定由把所述葉節(jié)點變?yōu)榕c兩個新的葉節(jié) 點相鏈接的非葉節(jié)點而產(chǎn)生的相關(guān)聯(lián)的失真改變；2)確定由把所述葉 節(jié)點變?yōu)榕c兩個新的葉節(jié)點相鏈接的非葉節(jié)點而產(chǎn)生的相關(guān)聯(lián)的熵速 率增加；以及，3)基于所述相關(guān)聯(lián)的失真改變以及所述相關(guān)聯(lián)的熵速 率增加，確定所述相關(guān)聯(lián)的可實現(xiàn)代價；(ii)通過把n中的每一個顏
色分配給所述兩個新的葉節(jié)點之一而創(chuàng)建兩個新的葉節(jié)點；(iii)針對 所述兩個新的葉節(jié)點中的每一個，確定代表顏色；以及(iv)對與葉 節(jié)點n相關(guān)聯(lián)的索引信息、所述兩個新的葉節(jié)點的代表顏色、以及與和 所述兩個新的葉節(jié)點的兩個代表顏色相對應的數(shù)字化彩色圖像的多個 像素有關(guān)的信息進行編碼。


為了更好地理解這里描述的各個實施例以及更加清楚地展示如 何實現(xiàn)這些實施例，僅作為示例來參考示出至少一個典型實施例的附 圖，其中
圖l在流程圖中示出了根據(jù)本發(fā)明實施例的方面用于在葉節(jié)點之 間利用逐顏色分裂對調(diào)色板圖像進行熵約束顏色分裂的總算法；
圖2在流程圖中示出了根據(jù)本發(fā)明實施例的另一方面用于在葉節(jié)
點之間利用逐顏色分裂對調(diào)色板圖像進行熵約束顏色分裂的總算法； 圖3在流程圖中示出了圖1和2中的方法的初始化子過程； 圖4在流程圖中示出了圖1中的方法的子過程的示例，其中葉節(jié)點
^ 圖5在流程圖中示出了圖2中的方法的子過程的示例，其中葉節(jié)點
被試驗性地分裂；
圖6在流程圖中示出了圖2中的方法的子過程，其中葉節(jié)點被永久 地分裂；圖7在流程圖中示出了圖1中的方法的子過程的變體，用于分裂葉 節(jié)點；
圖8在流程圖中示出了圖1中的方法中分裂葉節(jié)點的另一變體；
圖9在流程圖中示出了圖1和2中的方法的子過程，其中對新的代 表顏色進行漸迸編碼；
圖10在框圖中示出了根據(jù)本發(fā)明實施例的計算機系統(tǒng)；
圖11在框圖中更加詳細地示出了圖10中的計算機系統(tǒng)的處理器；
圖12a-d在圖表中示出了根據(jù)本發(fā)明實施例的方面對葉節(jié)點進行 漸進分裂以提供顏色數(shù)據(jù)的漸進編碼；
圖13是移動設備的典型實施例的框圖14是圖13中的移動設備的通信子系統(tǒng)組件的典型實施例的框
具體實施例方式
具有上千或上百萬顏色的圖片可以表示為真彩色圖像，以諸如 BMP(位圖)和JPEG的格式來存儲針對每一個像素的確切顏色。相反， 僅包含少量(典型地最多為256)顏色的圖片能夠被更有效地存儲為色 像或調(diào)色板圖像，像公知的GIF (圖形交換格式)或PNG (便攜 式網(wǎng)絡圖形)格式。大部分的網(wǎng)絡圖像具有GIF或PNG格式。
當通過低帶寬通信鏈路瀏覽調(diào)色板圖像時，例如通過無線鏈路或 撥號鏈路，該調(diào)色板圖像的漸進傳輸能夠支持快速瀏覽，因為其使用 戶能夠在接收到所有漸進編碼的圖像數(shù)據(jù)之前觀看該圖像的完整版本 (但分辨率低)。然而，即使GIF和PNG均支持交錯格式，該格式通過
對圖像進行多通道編碼并在每個通道中跳過多個像素而漸進地細化圖 像分辨率，但是就每個像素的顏色信息漸進地細化為無損失恢復的嚴 格意義上來說，交錯的GIF和PNG不具有漸進格式。
Rauschenbach在他的MCQ (移動可視化顏色量化格式)方法(U. Rauschenbach， "Compression of palettized images with progressive coding of the color information", in iVoc F&wa/ Cow附wm.ca"o;w
a"d/wage尸race^/"g (TC7尸2卯0」，Perth, Australia,June 2000，下文稱作中研究了針對調(diào)色板圖像的顏色信息的漸進細化。與交錯GIF和 PNG格式不同，MCQ的顏色信息的細化是逐比特平面而進行的，并且 允許以良好細節(jié)對形狀(例如文本)進行早期識別，通常是在對壓縮 比特流的小部分進行解碼之后。盡管MCQ支持和分辨率細化形成對照 的顏色信息的漸進細化，然而其僅實現(xiàn)了與GIF或PNG格式可比較的 壓縮率。為了提高壓縮率并同時支持調(diào)色板圖像的漸進傳輸，Chen等 人 (X.Chen， S.Kwong,禾卩J.Feng ， "A new compression scheme for color-quantized images",IEEE Transactions on Circuits and System for Video Technology，Vol,12,No.l0,pp.卯4-908,Oct.2002，下文稱作[2])提出 了 — 種基于MCQ的新的顏色細化方案，而且Orchard和Bouman開創(chuàng)了 基于失真的分層分裂顏色量化算法(Orchard和Bouman ， "Color quantization of images", T7wwac"'ora 5Vg加/ /Voce肌'wg,
Vol.39，No.l2，pp.2677-2690，Dec.l991,下文稱作[3])。與逐比特平面地對 顏色信息進行細化的MCQ不同(比特平面的個數(shù)與調(diào)色板的顏色深度 相等)，Chen的算法逐顏色地對顏色進行進行細化。針對調(diào)色板圖像 的無損壓縮，[2]中提出的顏色分裂算法實現(xiàn)了相比于GIF或PNG格式 的大約30-40%的尺寸減小，而且還具有支持漸進傳輸?shù)牧己锰卣?。?[3]中的顏色分裂算法僅基于失真標準來分裂代表顏色，而且 完全不考慮速率約束。另一方面，調(diào)色板圖像中的每一個顏色是3D矢 量。顏色量化或顏色分裂實質(zhì)上是矢量量化(VQ)問題(Y,Linde，A，Buzo， 禾卩R.Gray, "An algorithm for vector quantizer design", 『ra似.CommMm'ca"o"s, Vol.COM-28,No. 1 ,pp.84-95，Jan. 1980，下文稱作 [4])。由Chou等人提出的熵約束矢量量化(ECVQ)或有條件熵約束 矢量量化(CECVQ )( RChou,T丄ookabaugh,禾n R.Gray, "Entropy-constrained vector quantization", 7)'aw5"4cow&,5^eec/2'^7 5Vg"a/ /Voce肌'ng,Vol.37,No.l,pp.31-42,Jan.1989，下文稱作[5〗,以及 P.Chou禾口 T丄ookabaugh, "Conditional entropy constrained vector quantization",Proceeding ICASSP 1990,pp. 197-200,Apr. 1990,下文稱作 [6])可以將失真和熵速率(entropy rate)進行折衷。為了減小常規(guī)矢 量量化算法的復雜度并使其在實際應用中可行，已經(jīng)開發(fā)出樹結(jié)構(gòu)矢量量化(TSVQ)算法(A.Buzo,A.Gray，Jr.,R.Gray和J.Markel, "Speech coding based upon vector quantization", J五五五7>a;w.y4c'oi .,Speedy ^'g"a/尸raceM&g,Vol.ASSP-28，No.5,pp.562畫574,OcU980,下文稱作[7], E.Riskin禾口R.Gray, "A greedy tree growing algorithm for the design of variable rate vector quantizers", 7h3ra<3c"<9ra 5Vgwa/
Pwce^z'wg,Vol.39,No.ll,pp.2500-2507,Nov.1991,下文稱作[8],以及 M.Mahesh,W.Pearlman禾口 L丄u, "Variable-rate tree-structured vector quantizers", 7ha打s. /w/ormadow Theory, Vol.41, No.4, pp,917-930,
Jul.l995,下文稱作[9])。在該方法中，把ECVQ/CECVQ和TSVQ的理念 應用于基于二叉樹的顏色分裂情景，并開發(fā)出針對調(diào)色板圖像的四種 熵約束顏色分裂算法，其不僅導致漸進傳輸方案，而且在R-D (速率-失真)意義上能夠比[2]中的方案好得多。
本文檔的余下部分組織如下。文本部分首先描述無條件熵約束顏 色分裂問題，然后在實施例中提供了分別使用固定的拉格朗日乘數(shù)和 動態(tài)確定的拉格朗日乘數(shù)的兩種分裂算法。在部分ffl中，根據(jù)另一實 施例，描述了使用固定的拉格朗日乘數(shù)的逐像素有條件熵約束顏色分 裂算法。在部分IV中，根據(jù)另一實施例示出了逐顏色有條件熵約束顏 色分裂算法，其增加了如下約束原始圖像中具有相同顏色值的所有 像素能夠在分裂過程期間通過相同的代表顏色值進行更新。
II.無條件熵約束顏色分裂和[3]中使用二叉樹結(jié)構(gòu)(相比于線性結(jié)構(gòu)，二叉樹結(jié)構(gòu)能夠保 持顏色索引之間的更多相關(guān))來表示調(diào)色板圖像的顏色的關(guān)系，以便 劃分色圖，或等效地，在編碼過程期間漸進地分裂代表顏色。假定調(diào)
色板圖像的色圖為(:=^。^,..,^_1},其中1^是原始調(diào)色板圖像中不同
顏色的個數(shù)。每一個顏色矢量(或被稱作顏色條目)Ci對應于顏色值
(r,， &， b,)。把f (Cl)定義為Ci在給定圖像中出現(xiàn)的次數(shù)。目標是設 計基于二叉樹的顏色分裂算法，該算法能夠最小化受到無條件熵約束 的失真。該顏色分裂算法劃分色圖C或漸進地分裂C的代表顏色，直到 無損地重構(gòu)原始調(diào)色板圖像或達到用戶指定的目標顏色數(shù)。該劃分過程產(chǎn)生了動態(tài)的二叉樹，其每一個葉節(jié)點n對應于C的子集&，從而
c二u"^且^n^ =0，其中 且N是動態(tài)二叉樹的葉節(jié)點
總數(shù)。把qn表示為Sn的代表色，其被定義為&的質(zhì)心。這樣，動態(tài)二
叉樹連同q。給出了樹結(jié)構(gòu)的矢量量化器，使得隨著動態(tài)二
叉樹增大，當前的矢量量化器完全嵌入后續(xù)的高速率矢量量化器。關(guān) 鍵的問題是怎樣增大動態(tài)二叉樹。
從根節(jié)點(表示原始色圖c)開始，通過每次分裂期望的葉節(jié)點
而增大動態(tài)二叉樹。進行選擇和分裂期望的葉節(jié)點的過程，以最小化
拉格朗日代價
其中，D和R分別是在把一個葉節(jié)點分裂為兩個新的葉節(jié)點后與新創(chuàng)建 的動態(tài)二叉樹相對應的重構(gòu)的調(diào)色板圖像的失真和熵?？舍槍φ麄€分 裂過程中被分裂的或固定的每一個葉節(jié)點而動態(tài)地確定拉格朗日乘數(shù) X (表示針對失真的速率折衷)。在這部分中考慮這兩種情況。
設T^是具有N個葉節(jié)點的二叉樹，而T^,是通過把T^的葉節(jié)點n分 裂為兩個子節(jié)點n'和n"而從TK中產(chǎn)生的二叉樹。設J(c,u是當顏色條
目c, =^&,^)￡。被代表顏色^ =(,: ,會 ,^所替代時的顏色量化誤差。 具體地，
,o = lln ||2 = (" )2 + (g, - )2 + A - & )2(2)
這樣，把葉節(jié)點n分裂為n'和n"所引起的失真減小是
AZ\.鳴一A
其中DN和DN+)分別是與樹TN和,相對應的失真 ， qn'和qn"分別是Sn， 和Sn"的代表顏色。注意，&=S ,U&和&,m=0 。此外，設
是當把Sn劃分為S^和SJ寸其顏
瓜')
色索引落入Sn.和Sn"的像素的個數(shù)，且表示為瓜)=肌)+ /(&)。這樣，
從把葉節(jié)點n分裂為n'和n"所產(chǎn)生的無條件熵的增量可以被表示為
(4)
=凡
- i A, = -/(&,)l。g2(4^4) -/(S ,)l0g2(4^)其中RN和RNW分別是與樹TN和TKw相對應的熵。注意，在這個基于二
叉樹的顏色分裂中，當對葉節(jié)點n進行分裂時，AZ^,和A^都不取決于 其他葉節(jié)點。
可以向葉節(jié)點n的分裂應用迭代過程，以實現(xiàn)最小代價。把具有 固定X的無條件熵約束顏色分裂算法概括如下。
^有慮定義游無條/f蕭教i廯色分凝,法 步驟l-初始化
給定調(diào)色板圖像I和目標顏色數(shù)Nta，或目標速率R^get，獲得僅具 有根節(jié)點的二叉樹T,。與根節(jié)點相對應的代表顏色是原始色圖的質(zhì)心， 即
<formula>formula see original document page 21</formula> (5)
其中，S。^C且/(S。;^5;1/^。計算與SQ相關(guān)聯(lián)的簇(cluster)協(xié)方差 矩陣的主特征值，如[2]和[3]中所討論。設N4; R產(chǎn)0;且D^一，其
中(T2是C的方差。選擇收斂標準S并把根節(jié)點標為葉節(jié)點。
步驟2-找到對于分裂每一個葉節(jié)點的最小可實現(xiàn)代價 對于TN的每 一 個葉節(jié)點n ，使用如下步驟根據(jù)試驗性地 (tentatively)分裂n來找到最小可實現(xiàn)代價。 步歡7
把Jl初始化為Av+義.^。
對于每一個顏色c^&，基于有偏失真測量而把c,分配給葉節(jié)點n' 或n"。即，在如下條件成立時把c,分配給n':<formula>formula see original document page 21</formula>(6)
否則，把q分配給n"。注意，對于第一次迭代來說，n/(S,)和/(&,)是未知的。取而代之的是，第一次迭代使用[2]中描述的基于失 真的標準來分裂節(jié)點n。
計算葉節(jié)點n'和n"的新的代表顏色qn，和qn,，，作為在步驟2.2中獲得 的新的劃分Sn'和Sn"的質(zhì)心，并更新/(&,)和/0V)。使用(3)和(4) 來計算從當前分裂中得到的ADA,和Mw ，這導致新的代價
J二 =(D,. - ADA,) + A.(i A, +M,V)。如果k二 -人g〃 Q或Sn,或Sn,.中僅包
括一個顏色條目，則對n進行分裂所得到的最小可實現(xiàn)代價被看作 / 。否則，利用/"來取代/"，并轉(zhuǎn)到步驟2.2進行進一步的迭代。
步驟3-把Tw增大至T,
從所有葉節(jié)點中，找到實現(xiàn)最小代價的葉節(jié)點n ，即 ^w=argmin J二 。通過如下迭代過程對n進行分裂以獲得新的二叉樹
^J^初始化為D"A.iV ,救2
對于每一個顏色條目c,e&，基于有偏失真測量(6)而把c,分配 給葉節(jié)點n'或n"。注意，對于第一次迭代來說，(6)中的^，^..，/^ ,)和 /(SJ是未知的。取而代之的是，第一次迭代使用[2]中描述的基于失 真的標準來分裂節(jié)點n。
計算葉節(jié)點n'和n"的新的代表顏色^，和qn，，，作為在步驟3.2中獲得 的新的劃分Sn.和Sn，，的質(zhì)心，并更新/(&,)和/(SJ。使用(3)和(4)
來計算從當前分裂中得到的ADV和Ai ,.，這導致新的代價
4, = (A - A^) +義.(4 + Ai w)。如果k。w -人J / J。w S S或Sn，或Sn"中僅包括
一個顏色條目，則停止分裂葉節(jié)點n的迭代，把節(jié)點n擴展為兩個新的 葉節(jié)點，分別被標為n'和n"，并轉(zhuǎn)到步驟4。否貝ij，利用乙來取代人,,,,，并轉(zhuǎn)到步驟3.2進行進一步的迭代。
步驟4-漸進地傳輸(或僅是編碼，然后比如說進行存儲)顏色更 新比特
發(fā)出被分裂的節(jié)點索引(即n)、新的代表顏色(即qn,和qn，,)以及 針對其顏色落入Sn的像素的顏色更新比特。根據(jù)= & + mw更新總
比特速率。如果〃十7<^^或&,+ /<凡。，,，則根據(jù)/^,+1=^-A^v更新
新的失真；把N增大1;然后回到步驟2，以進行進一步的分裂。否則，
停止分裂和傳輸過程。
在上述分裂過程期間，算法l采用固定的人，其物理含義是失真-速率函數(shù)的斜率。另一種方法是使用可變的X并執(zhí)行分裂，以找到總失 真減小和速率增大之間的良好折衷。換句話說，當把Tw增大為T^,時， 旨在使人最大化，其中在tn中每一個葉節(jié)點處所有可能的迭代，并越 過Tw中所有的葉節(jié)點，
;l-乃w-A^ (7)
在Tw中的每一個葉節(jié)點處，通過迭代過程找到其最大可實現(xiàn)的X，這
與當對節(jié)點進行分裂時所使用的人類似。具體地，該分裂以假定x為零
而開始。找到針對這個M直的最小化(i)的兩個代表顏色。計算失真
的減小和速率的增大。新的"直是失真減小與速率增大之比?，F(xiàn)在，利
用這個新的M直來重新進行分裂。該迭代過程繼續(xù)，直到^不再增大。
然后，把收斂值看作這個葉節(jié)點處的最大可實現(xiàn)的人。待分裂的實際的
葉節(jié)點是tn的所有葉節(jié)點中給出最大收斂值的葉節(jié)點。下文的算法2 給出了詳細描述。
#法2:顧動態(tài)緣定微艦條鋪艦鵬分凝,法
步驟l-初始化
給定調(diào)色板圖像I和目標顏色數(shù)Nt，et或目標速率R^get，獲得僅具
有根節(jié)點的二叉樹Ti。與根節(jié)點相對應的代表顏色是可使用(5)來計算的色圖的質(zhì)心。設N4; R尸0;且^,=— 點標為葉節(jié)點。
選擇收斂標準S并把根節(jié)
步驟2-針對每一個新的葉節(jié)點，找到最大可實現(xiàn)的X
針對TN中每一個葉節(jié)點n，使用如下步l 可獲得的人，，好似對葉節(jié)點n進行分裂。
步敷J
設《=0，其中《中的^是迭代索引。 針對每一個顏色c,e&，基于有偏失真沐
、n的分裂中找到最大
把c.分配給有意向的
新的葉節(jié)點n'或n"。 g卩，在如下條件成立時把c,分配給n':
否則，把c,分配給n"。注意，對于第一次迭代來說，^和i,是未知的。
取而代之的是，第一次迭代使用[2]中描述的基于失真的分裂標準來分 裂葉節(jié)點n。備選地，針對第一次迭代，可以把^擾動為9 ,,^。即使
對于第一次迭代來說/(S",)和/X&)也是未知的，然而該算法工作良好，
因為針對第一次迭代假定《為零。
,激J
把葉節(jié)點n，和n"的新的代表顏色q^和qn，,分別更新為在步驟2.2中 獲得的新的劃分Sn,和Sn，,的質(zhì)心，并把/(&,)和/(&,)分別更新為其顏色
落入在步驟2.2中獲得的Sn,和Sn,，的像素的個數(shù)。使用(3)和(4)來
計算從當前分裂中產(chǎn)生的A化,和A&。如果
3
A凡
>足
則設尤
3 復
然后回到步驟2.2進行進一步的迭代。否則，把當前的《作為葉節(jié)點n 處的最大可實現(xiàn)疋 。
步驟3-把lN增大至T N+l
,的所有葉節(jié)點中，找到具有最大值4_的葉節(jié)點n，即&max =argmaX&max 。通過如下迭代過程對葉節(jié)點n進行分裂以獲得新的 二叉柯Tn十,。
把L初始化為A + u,
對于每一個顏色條目c,e&，基于所產(chǎn)生的拉格朗日代價而把c,分 配給有意向的新的葉節(jié)點n'或n"。g卩，在如下條件成立時把c,分配給n，
傘,D — &腿1og"^j) ^ "(c,,^.)- <隱—"5^) (9)
否則，把c,分配給節(jié)點n"。注意，對于第一次迭代來說，i, ， i,, ) 和/(&)是未知的。取而代之的是，第一次迭代使用[2]中描述的基于 失真的標準來分裂節(jié)點n。
把葉節(jié)點n'和n"的新的代表顏色q。，和qn，，分別更新為在步驟3.2中 獲得的新的劃分Sn，和Sn，，的質(zhì)心，并把/(&,0和/G9J分別更新為其顏色
落入在步驟3.2中獲得的Sn，和Sn，，的像素的個數(shù)。使用(3)和(4)來
計算從當前分裂中得到的AZ)W和，這導致新的代價
J歸,=(DA, - AZ)j + 、隨°如果i人w - J細,l〃。w S s '或Sn.或Sn,，中
僅包括一個顏色條目，則停止葉節(jié)點n的分裂的迭代，把節(jié)點n擴展為 兩個新的葉節(jié)點，分別被標為n'和n"，并轉(zhuǎn)到步驟4。否則，利用j
來取代J^，并轉(zhuǎn)到步驟3.2進行進一步的迭代。
步驟4-漸進地傳輸(或僅是編碼，然后比如說進行存儲)顏色更 新比特
發(fā)出被分裂的節(jié)點索引(即n)、新的代表顏色(即qn,和q,v')以及
針對其顏色落入Sn的像素的顏色更新比特。根據(jù)- ^ +M.V更新總 比特速率。如果^+7<凡。，或/ . .—;<4,，，則根據(jù)1\+1 =1),,^),,更新
新的失真；把N增大1;然后回到步驟2。否則，停止分裂和傳輸過程。III.有條件熵約束顏色分裂逐像素的分裂
在實際應用中，通常采用像在[2]中使用的基于上下文的算術(shù)編 碼，在算法1和2中的熵編碼階段中對更新比特進行編碼，以獲得高壓 縮的增益。然而在算法1和2中，所使用的速率約束是無條件熵。如果 可以使用有條件熵作為顏色分裂算法中的約束，則分裂過程中所使用 的熵可以更精確地與編碼階段中的熵相匹配。因此，可以獲得在速率-失真的意義上的更好結(jié)果。在這個部分中，將把具有固定的X的無條件 熵約束顏色分裂算法擴展到有條件熵約束的情景。
對于有條件熵約束顏色分裂，將考慮兩種單獨的情況。在下文中
分別將其稱為逐像素分裂和逐顏色分裂。逐像素分裂的含義是，在分
裂過程中，原始圖像中具有相同顏色的像素可以被映射到不同的葉節(jié)
點。換句話說，基于不同的上下文，在分裂過程中，原始圖像中具有
相同顏色的像素可以由不同的代表顏色進行更新。針對具有M個不同
顏色的調(diào)色板圖像來說，通常，即使原始的調(diào)色板圖像最后可以無損
地重構(gòu)，然而在M-l個節(jié)點分裂步驟之后，可能不會極好地重構(gòu)原始
圖像。另一方面，逐顏色分裂的含義是，在分裂過程中，原始圖像中
具有相同顏色的所有像素必須被映射到相同的節(jié)點。換句話說，在分
裂過程中，原始圖像中具有相同顏色的所有像素將會由相同的代表顏
色來更新。針對具有M個不同顏色的調(diào)色板圖像，在M-l個節(jié)點分裂
步驟之后，保證會極好地重構(gòu)原始圖像。在這個部分中，將會發(fā)展逐
像素有條件熵約束顏色分裂算法，并在部分IV中考慮逐顏色有條件熵
約束顏色分裂算法。在這兩種情況下，僅考慮使用固定的X。
無條件熵約束顏色分裂算法和有條件熵約束顏色分裂算法之間 的主要不同是(4)中所示的熵速率增大A&的計算以及(6)中所示
的有偏失真測量。為了在分裂過程期間計算有條件熵速率，為了進行 上下文建模，可以使用任意數(shù)目的相鄰像素。在下文中，僅計算以左 邊和上邊的像素為條件的有條件熵速率。向更多相鄰像素的擴展是直 接的。
如其名稱所示，逐像素有條件熵約束顏色分裂算法以逐像素的方 式更新顏色信息。設Cp是C中的像素p的原始顏色，并把^表示為分裂過程期間與葉節(jié)點n相對應的像素集。對于像素pe^，其左邊和上邊
的相鄰像素的代表顏色索引在當前重構(gòu)圖像中是u和v，把p映射到葉節(jié) 點n'導致上下文u和v之下的熵增大如下，
<formula>formula see original document page 27</formula>
其中/"(D和尺',CiV)分別是根據(jù)在前迭代在上下文u和v之下被映射
到葉節(jié)點n'或n"的像素的個數(shù)。類似地，把p映射到葉節(jié)點n"導致在上 下文u和v之下的熵增大如下，
<formula>formula see original document page 27</formula>
基于所產(chǎn)生的增大的拉格朗日代價，把每一個像素pe^單獨地 映射到葉節(jié)點n'或n"。逐像素有條件熵約束顏色分裂算法概括如下。
#瓶.^顏定微艇榮,絲/德教顏色分麥,法 步驟l-初始化
給定具有色圖C的調(diào)色板圖像I以及目標顏色個數(shù)NtMget或目標速 率Rt叫et，獲得僅具有根節(jié)點的二叉樹T,。把N初始化為1。設^=0且 計算代表顏色&和與根節(jié)點相關(guān)聯(lián)的簇協(xié)方差矩陣的主特征 值。選擇收斂標準S并把根節(jié)點標為葉節(jié)點。
步驟2-找到針對分裂每一個葉節(jié)點的最小可實現(xiàn)代價
對于lN的每一個葉節(jié)點n，使用如下步驟根據(jù)試驗性地分裂n來找
到最小可實現(xiàn)代價。 ,潔u
把^初始化為A+A.iV
對于每一個像素pe^，其左邊和上邊的相鄰像素的代表顏色在
當前重構(gòu)圖像中是u和v，基于有偏失真測量而把p映射到葉節(jié)點n'和 n"。即，在如下條件成立時把p映射到節(jié)點n':<formula>formula see original document page 28</formula>
否則，把p映射到節(jié)點n"。注意，對于第一次迭代來說，^,,^,// "和 是未知的。取而代之的是，第一次迭代使用基于失真的標準。
更新葉節(jié)點n ，和n"的新的代表顏色和^以及統(tǒng)計量,v (vp",)和 厶,， ,,)。使用(10)禾卩(11)來計算《,、'和// ";、計算A^和A^,，其 中
<formula>formula see original document page 28</formula> (13)以及<formula>formula see original document page 28</formula>(14)
這導致新的代價<formula>formula see original document page 28</formula>。如果<formula>formula see original document page 28</formula>
或者4V或^.中僅包括一個像素，則來自分裂n的最小可實現(xiàn)代價是 /"。否則，利用/"來取代/"，并回到步驟2.2以進行進一步的迭代。
步驟3-把lN增大至lN+i
從所有葉節(jié)點中，找到實現(xiàn)最小代價的葉節(jié)點n，即 通過如下迭代過程對n進行分裂以獲得新的二叉樹
TN+l o
把L初始化為A+義.i^。
對于每一個像素^e^，其左邊和上邊的相鄰像素的代表顏色在
當前重構(gòu)圖像中是u和v，使用有偏失真測量(12)而把p映射到葉節(jié)點 n'或n"。注意，對于第一次迭代來說，(12)中的n，/fy和^、'是未
知的。取而代之的是，第一次迭代使用基于失真的標準^更新葉節(jié)點n'和n"的新的代表顏色和《n 以及統(tǒng)計量二化,)和 / ,VCF,)。使用(10)和(11)來計算w和z/y。使用(13)和(14)
計算由當前分裂中產(chǎn)生的ADW和Ai w ，這導致新的代價 4， = (Z)A, - AZ)W) +義.(4 + )。如果I J。w -人，I / J。w Q或者甲，或中僅
包括一個像素，則停止分裂節(jié)點n的迭代，把節(jié)點n'和n"標為新的葉節(jié) 點，并到達步驟4。否則，利用/來取代/ ，并回到步驟3.2以進行
進一步的迭代。
步驟4-漸進地傳輸(或僅是編碼，然后比如說進行存儲)顏色更 新比特
發(fā)出被分裂的節(jié)點索引(g卩n)、新的代表顏色(即qn，和q^)以及 針對所有像素p e甲 的顏色更新比特。根據(jù)i A,+1 = &v + 更新總比特速 率。如果W+7 <^。酬或/ 屈<4，，則根據(jù)= DA; - ADW更新新的失真；
把N增大1;然后回到步驟2，以進行進一步的分裂。否則，停止分裂 和傳輸過程。
IV.有條件熵約束顏色分裂逐顏色分裂
逐像素分裂的含義是，通過不同的中間代表顏色，原始圖像中具 有相同顏色值的像素可以更新為其最終顏色。換句話說，在分裂過程 期間，原始圖像中具有相同顏色的像素可以被映射為不同節(jié)點。為了 確保原始圖像中的相同顏色在分裂過程期間由相同的代表顏色更新， 可以添加這樣的約束在分裂過程期間，原始圖像中具有相同顏色的 所有像素將被映射到相同的節(jié)點。這導致逐顏色有條件熵約束分裂算
法，將在這個部分中詳細描述。
在把葉節(jié)點n分裂為n'和n"期間，當前的重構(gòu)圖像中與顏色條目 c,e&相對應的像素可以具有不同的上下文u和v，其中每一個像素^ (Cp-c,)與(10)禾Q (11)中定義的熵巧"或/^ 相對應。把c,分配給n'
導致每像素熵增大為<formula>formula see original document page 30</formula>(15)
類似地，把c,分配給n"導致每像素熵增大為
<formula>formula see original document page 30</formula>(16) /(c,)
仍把每一個顏色條目c,e&映射到葉節(jié)點n'或n"，以最小化迭代過
程中所產(chǎn)生的拉格朗日代價。逐顏色有條件熵約束顏色分裂算法概括如下。
算法4:具有固定的l的逐顏色有條件熵約束顏色分裂算法 步驟l-初始化
給定具有色圖C的調(diào)色板圖像I以及目標顏色個數(shù)NtMget或目標速 率R加get，獲得僅具有根節(jié)點的二叉樹T,。設S。C且A^1。設i ,0且
D,=cr2。使用等式(5)計算So的代表顏色以及與So相關(guān)聯(lián)的簇協(xié)方差 矩陣的主特征值。選擇收斂標準s并把根節(jié)點標為葉節(jié)點。
步驟2-找到針對分裂每一個葉節(jié)點的最小可實現(xiàn)代價 對于Tw的每一個葉節(jié)點n，使用如下步驟根據(jù)試驗性地分裂n來找 到最小可實現(xiàn)代價。
把J二初始化為Z^,+A.i ,。
對于每一個顏色c,e&,基于有偏失真測量把c,分配給葉節(jié)點n'或 n"。 g卩，當滿足如下條件時把c,分配給n':
<formula>formula see original document page 30</formula>c: (17) 否則，把c,分配給n"。注意，對于第一次迭代來說，i,， ^,，
是未知的。取而代之的是，第一次迭代使用基于失真的標準。 步彩J更新葉節(jié)點n'和n"的新的代表顏色^.和《 .以及統(tǒng)計量("A,)和 尺,,(甲 ,,)。使用(15)和(16)來計算《,'和巧，然后使用(IO)和(11)。 使用(3)和(14)計算從當前分裂中產(chǎn)生的A^,和M、,，這導致新的
代價《Z(Df A^) + A.(^+Ma,)。如果kl-《，1〃Q或者Sn,或Sn" 中僅包括一個像素，則來自分裂n的最小可實現(xiàn)代價是/"。否則，利
" 附w
用/"來取代/"，并回到步驟2.2以進行進一步的迭代。 步驟3-把TN增大至T洲
從所有葉節(jié)點中，找到實現(xiàn)最小代價的葉節(jié)點n ,即 Jl^argmin《 。通過如下迭代過程對n進行分裂以獲得新的二叉樹
丁N+1 。
步歡J
把^初始化為A+義.^。
;寸于每一個顏色c,e&，使用有偏失真測量(17)把c,分配給葉節(jié) 點n'或n"。注意，對于第一次迭代來說，g ,， ^， /^和/f::是未知的。
取而代之的是，第一次迭代使用基于失真的標準。 ,熟J
更新葉節(jié)點n，和n"的新的代表顏色^,和^.以及統(tǒng)計量人,,(甲。,)和 4d,)。使用(15)和(16)來計算巧和《。使用(3)和(14)
計算由當前分裂中產(chǎn)生的ADA,和A7 A,，這導致新的代價 4,=("八'-肪.w) +義.(^+A^)。如果Kw-J腦"〃。w "或者、.或V中僅 包括一個像素，則停止分裂節(jié)點n的迭代，把節(jié)點n'和n"標為新的葉節(jié) 點，并到達步驟4。否則，利用Im來取代人w，并回到步驟3.2以進行
進一步的迭代。
步驟4-漸進地傳輸(或僅是編碼，然后比如說進行存儲)顏色更 新比特發(fā)出被分裂的節(jié)點索引(即n)、新的代表顏色(即qn.和qn，，)以及 針對其顏色落入S 的像素的顏色更新比特。根據(jù)= i v + MA;更新總 比特速率。如果A^〈A^，,或L^iC-，則根據(jù)D^,-D、,-AD,、,更新 新的失真；把N增大1;然后回到步驟2，以進行進一步的分裂。否則， 停止分裂和傳輸過程。
現(xiàn)在參考圖l，將描述算法l、 3和4的基本操作。算法l、 3和4都 采用了固定的拉格朗日乘數(shù)X，其代表失真和熵速率之間的折衷。過程 110示出了這三個算法共有的步驟。
過程110在步驟111處開始，并立即進行到步驟112，在此處對分裂 過程進行初始化。下文將參考圖3詳細描述步驟112。 一旦對分裂過程 進行了初始化，便在步驟113處選擇拉格朗日乘數(shù)X。然后，子過程127 的第一次迭代開始。
子過程127的每一次迭代通過如下步驟來分裂葉節(jié)點n:創(chuàng)建兩個 新的葉節(jié)點n'和n"，并漸進地對針對新的葉節(jié)點的新的代表顏色以及 與應當使用這些顏色對圖像中哪些像素進行更新有關(guān)的信息進行編 碼。 一旦對n進行分裂，則其變?yōu)榉侨~節(jié)點。
子過程127的第一個目的是確定必須對哪個葉節(jié)點進行分裂。這 在步驟114-118中完成。在步驟114，把葉節(jié)點索弓ln初始化為O。然后， 在步驟115，根據(jù)算法l、 3或4中的分裂過程對葉節(jié)點n (具有索弓ln的 葉節(jié)點)進行分裂。這些分裂過程中的每一個在下文分別參考圖4、 7 和8來分別詳細描述。這些過程中的每一個均包括根據(jù)相關(guān)聯(lián)的失真 改變以及相關(guān)聯(lián)的熵速率增加，確定把節(jié)點n分裂為兩個新的葉節(jié)點的 最小代價。 一旦完成葉節(jié)點n的分裂，則在步驟117，子過程127使用變 量N來確定樹結(jié)構(gòu)中的所有葉節(jié)點是否已經(jīng)被分裂，該變量N代表樹結(jié) 構(gòu)中葉節(jié)點的個數(shù)，其在下文參考圖3描述的過程310中的步驟314被初 始化。如果并非所有N個葉節(jié)點都被分裂，則在步驟116把葉節(jié)點索引 n加--，然后過程110返回步驟115，以繼續(xù)該分裂過程。 一旦樹結(jié)構(gòu)中 的所有葉節(jié)點都被分裂，則過程110繼續(xù)到步驟118。在步驟118，從所 有葉節(jié)點中選擇實現(xiàn)最低的最小代價的葉節(jié)點n。
一旦確定具有最低的最小代價的葉節(jié)點n，則在步驟119處，根據(jù)算法l、 3或4中的分裂過程對n進行分裂。這些分裂算法中的每一個均 在下文參考圖4、 7和8分別詳細描述。在這個過程期間，葉節(jié)點n變?yōu)?非葉節(jié)點，并創(chuàng)建兩個新的葉節(jié)點n'和n"。在步驟120，把葉節(jié)點n'和 n"標為新的葉節(jié)點。
在步驟121，把新的代表顏色連同顏色更新比特一起漸進地進行 編碼。下文將參考圖9詳細地描述步驟121。
在步驟122，通過把對n進行分裂前老的樹結(jié)構(gòu)的熵速率與把n分 裂為n'和n"所導致的熵的增量相加，來計算包括n'和n"的新的樹結(jié)構(gòu) 的熵速率。
在步驟123，可以把在步驟122計算的新的樹結(jié)構(gòu)的熵速率與下文 參考圖3描述的初始化過程期間設置的目標熵速率進行比較。備選地， 把與新的樹結(jié)構(gòu)中葉節(jié)點的個數(shù)相對應的代表顏色的個數(shù)與下文參考 圖3描述的初始化過程期間設置的目標顏色個數(shù)進行比較。如果新的熵 速率大于或等于目標熵速率，或如果新的樹結(jié)構(gòu)中的顏色的個數(shù)大于 或等于目標顏色個數(shù)，則過程110前進到步驟126并終止。否則，過程 110繼續(xù)到步驟124。
在步驟124，根據(jù)對節(jié)點n進行分裂前的樹結(jié)構(gòu)的失真與把節(jié)點n 分裂為葉節(jié)點n'和n"所導致的失真的減小的加和，計算新的樹結(jié)構(gòu)的 失真。然后，在步驟125，把樹結(jié)構(gòu)中的葉節(jié)點的個數(shù)N加一，該過程 返回步驟114，并且分裂過程繼續(xù)。
現(xiàn)在參考圖2，將會描述算法2的操作。過程210的功能與過程110 類似，除了過程210采用動態(tài)確定的拉格朗日乘數(shù)而不是過程110中那
樣的固定的拉格朗日乘數(shù)。
過程210從步驟211開始，并立即進行到步驟212，在此處對分裂 過程進行初始化。將參考圖3來詳細描述步驟212。然后，子過程227
的第一次迭代開始。
子過程227的每一次迭代通過如下步驟來分裂葉節(jié)點n:創(chuàng)建兩個
新的葉節(jié)點n'和n"，并漸進地對針對新的葉節(jié)點的新的代表顏色以及 與應當使用這些顏色對圖像中哪些像素進行更新有關(guān)的信息進行編 碼。 一旦對n進行分裂，則其變?yōu)榉侨~節(jié)點。子過程227的第一個目的是確定必須對哪個葉節(jié)點進行分裂。這 在步驟214-218中完成。在步驟214，把葉節(jié)點索引n初始化為0。然后， 在步驟215，根據(jù)算法2中的試驗性地分裂過程對葉節(jié)點n (具有索引n 的葉節(jié)點)試驗性地進行分裂。這個分裂過程在下文參考圖5來詳細描 述。試驗性地分裂過程包括確定每一個葉節(jié)點n的最大可實現(xiàn)拉格朗日 乘數(shù)L皿。 一旦完成葉節(jié)點n的試驗性地分裂，則在步驟217，該過程 使用變量N來確定樹結(jié)構(gòu)中的所有葉節(jié)點是否已經(jīng)被試驗性地分裂， 該變量N代表樹結(jié)構(gòu)中葉節(jié)點的個數(shù)，其在步驟314在下文參考圖3描 述的過程310中被初始化。如果并非所有N個葉節(jié)點都被試驗性地分 裂，則在步驟216遞增葉節(jié)點索引n，然后過程210返回步驟215，而且 試驗性地分裂過程繼續(xù)。 一旦樹結(jié)構(gòu)中的所有葉節(jié)點都被試驗性地分 裂，則過程210繼續(xù)到步驟218。在步驟218，選擇具有在步驟215中計 算出的最高的最大可實現(xiàn)拉格朗日乘數(shù)、,^的葉節(jié)點n。
一旦確定具有最高的最大可實現(xiàn)拉格朗日乘數(shù)、，J勺葉節(jié)點n， 則在步驟219處，根據(jù)算法2的永久分裂過程對n進行永久分裂。該永久 分裂算法在下文參考圖6詳細描述。在這個永久分裂過程期間，葉節(jié)點 n變?yōu)榉侨~節(jié)點，并創(chuàng)建兩個新的葉節(jié)點ri'和n"。在步驟220，把葉節(jié) 點n'和n"標為新的葉節(jié)點。
在步驟221，把新的代表顏色連同顏色更新比特一起漸進地進行 編碼。下文將參考圖9詳細地描述步驟221。
在步驟222,通過將針對在n被分裂前老的樹結(jié)構(gòu)的熵速率與將n 分裂為n'和n"所導致的熵的增量相加，來計算包括n'和n"的新的樹結(jié) 構(gòu)的熵速率。使用等式(4)來計算熵的增量。
在步驟223，可以把在步驟222計算的新的樹結(jié)構(gòu)的熵速率與下文 參考圖3描述的初始化過程期間設置的目標熵速率進行比較。備選地，
把與新的樹結(jié)構(gòu)中葉節(jié)點的個數(shù)相對應的代表顏色的個數(shù)與下文參考 圖3描述的初始化過程期間設置的目標顏色個數(shù)進行比較。如果新的熵
速率大于或等于目標熵速率，或如果新的樹結(jié)構(gòu)中的顏色的個數(shù)大于 或等于目標顏色個數(shù)，則過程210前進到步驟226并終止。否則，在步 驟224 ，根據(jù)對節(jié)點n進行分裂前的樹結(jié)構(gòu)的失真與把節(jié)點n分裂為葉節(jié)點n'和n"所導致的失真的減小的加和，計算新的樹結(jié)構(gòu)的失真。然后， 在步驟225，把樹結(jié)構(gòu)中的葉節(jié)點的個數(shù)N遞增，過程210返回步驟214， 并且分裂過程繼續(xù)。
現(xiàn)在參考圖3，描述分裂過程的初始化。過程310在步驟311開始， 并立即進行到步驟312。
在步驟312，指定目標顏色個數(shù)Nta一或目標熵速率Rtarget。在過程
110和210中的步驟123和223中將分別使用這些值來確定分裂過程何時
應當終止。
然后，初始化多個變量。在步驟313，使用等式(5)，根據(jù)圖像 的原始色圖的質(zhì)心，計算起始葉節(jié)點的初始代表顏色。在步驟314，把 樹結(jié)構(gòu)中葉節(jié)點的個數(shù)N初始化為1，并在步驟315把初始樹結(jié)構(gòu)的熵 速率初始化為O。在步驟316，把與初始樹結(jié)構(gòu)相關(guān)聯(lián)的失真設為圖像 的原始色圖的方差。在步驟317，選擇收斂標準s。過程410、 610、 710 和810中的步驟422、 622、 723和824分別使用該收斂準則來確定節(jié)點的 分裂過程何時應當終止。這些過程將在下文詳細描述。 一旦這些變量 已經(jīng)被初始化，則過程310繼續(xù)到步驟318并終止?，F(xiàn)在參考圖4，描述根據(jù)算法l的葉節(jié)點n的分裂過程。具體地， 過程410把n變換為非葉節(jié)點，創(chuàng)建兩個新的葉節(jié)點n'和n"，并把n中 的每一個顏色分配給n'或n"。把分配給節(jié)點n的顏色集表示為Sn。
過程410在步驟411開始，然后立即進行到步驟412。在步驟412， 把代價測量廣初始化為通過把當前樹結(jié)構(gòu)的失真與把當前樹結(jié)構(gòu)的
熵速率和過程110中的步驟113處選擇的拉格朗日乘數(shù)人相乘而獲得的
積相加而獲得的值。
在步驟413，把用于跟蹤子過程427的迭代次數(shù)的迭代索引t初始化 為0。在步驟414，使用迭代索引t確定這是否為子過程427的第一次迭 代(即1=0)。如果這是子過程427的第一次迭代，則在步驟415,基于 [2]中所描述的基于失真的標準而把n中的每一個顏色分配給n，或n"。在 子過程427的后續(xù)迭代中，其中UO，在步驟416處，基于等式(6)的 有偏失真測量，把n中的每一個顏色分配給n'或n"。
接下來，基于n'和n"來計算多個值。首先，在步驟417計算n'和n"的新的代表顏色^,和^〃。在步驟418，分別更新原始圖像中n'和n"中每
一個顏色的出現(xiàn)次數(shù)f(5J和ff&,;j。在步驟419，使用等式(3)來計算
把節(jié)點n分裂為n'和n"而產(chǎn)生的失真的減小zll)w。在步驟420，使用等
式(4)來計算把節(jié)點n分裂為n'和n"而產(chǎn)生的熵速率的增加zl/ w。最后，
在步驟421，分別使用在步驟419和420中計算的zlAv和zU^的值來計算 表示新的樹結(jié)構(gòu)的代價的代價測量/"。
在步驟422，使用在過程310的步驟317處選擇的收斂標準￡來確定 子過程427是否應當終止。如果最近的分裂所導致的代價改變(按照 /1和J""的差除以/:來計算)小于或等于收斂標準s，則不需要子
過程427的另一次迭代，而且過程410進行到步驟426并終止。否則，過 程410前進到步驟423。
在步驟423，分別檢查被分配給n'和n"的顏色集&.和&〃，以確定任 一集是否僅包括一個顏色。如果任一集&.或&.,確實僅包括一個顏色，
則過程410前進到步驟426并終止。如果&和&.均包括多于一個顏色， 則將通過在步驟424把迭代索引t加一、在步驟425處把/"設為/"的
值、并返回步驟414來重復子過程427。
現(xiàn)在參考圖5，描述根據(jù)算法2對葉節(jié)點n進行試驗性地分裂的過 程。具體地，如果n被分裂為兩個新的葉節(jié)點n'和n"并把n中的每一個 顏色分配給n'或n"，則過程510確定拉格朗日乘數(shù)、，-的最大值。把分 配給節(jié)點n的顏色集表示為Sn。
過程510從步驟511開始，并立即進行到步驟512。在步驟512，用 于跟蹤子過程527的迭代次數(shù)的迭代索引t被初始化為0。在步驟513， 把表示針對節(jié)點n以及子過程527的迭代t的動態(tài)確定的拉格朗日乘數(shù)
的《的值初始化為0。
在步驟514，使用迭代索引t來確定這是否為子過程527的第一次迭 代(即{=0)。如果這是子過程527的第一次迭代，則在步驟515,根據(jù) [2]中描述的基于失真的標準，把n中的每一個顏色分配給n'或n"。在子 過程527的后續(xù)迭代中，其中W0，在步驟516，基于等式(8.)的有偏 失真測量，把n中的每一個顏色分配給n'或n"。接下來，基于n'和n"來計算多個值。首先，在步驟517計算n'和n" 的新的代表顏色^和&〃。在步驟518，分別計算原始圖像中n'和n"中每 -一個顏色的出現(xiàn)次數(shù)f(^卩和f^.;j。在步驟519，使用等式(3)來計算 把節(jié)點n分裂為n'和n"而產(chǎn)生的失真的減小ADA,。在步驟520，使用等 式(4)來計算把節(jié)點n分裂為n'和n"而產(chǎn)生的熵速率的增加zli^。
在步驟521，把失真的減小」Av除以熵速率的增加zl7^，并與拉格
朗曰乘數(shù)《進行比較。如果ADw/眉w小于或等于《，則在步驟522處
把針對節(jié)點n的最大可實現(xiàn)拉格朗日乘數(shù)義w設為《，而且過程510
前進到步驟526并終止。如果ADw/」i^大于《，則過程510前進到步驟 523。
在步驟523，檢查分別被分配給n'和n"的顏色集&,和&,.，以確定任 一集是否僅包括一個顏色。如果任一集&或&確實僅包括一個顏色， 則過程510前進到步驟522，在步驟522處把針對節(jié)點n的最大可實現(xiàn)拉
格朗日乘數(shù)4自,設為疋，而且過程前進到步驟526并終止。如果&湘
^〃兩者均包括多于一個的顏色，則通過在步驟524處把迭代索引t加一、 在步驟525處將《設為ZlDw/zli w、并返回步驟514來重復子過程527。
現(xiàn)在參考圖6，描述根據(jù)算法2對葉節(jié)點n進行永久分裂的過程。 具體地，過程610把n變換為非葉節(jié)點，創(chuàng)建兩個新的葉節(jié)點n'和n"， 并把n中的每-一個顏色分配給n'或n"。把分配給節(jié)點n的顏色集表示為Sn。
過程610從步驟611開始，并立即進行到步驟612。在步驟612，把 代價測量/初始化為通過把當前樹結(jié)構(gòu)的失真DN與把當前樹結(jié)構(gòu)的
熵速率和過程210中的步驟218處確定的拉格朗日乘數(shù)A,^相乘而獲
得的積相加而獲得的值。
在步驟613，把用于跟蹤子過程627的迭代次數(shù)的迭代索引t初始化為0。在步驟614，使用迭代索引t確定這是否為子過程627的第一次迭 代(即1=0)。如果這是子過程627的第-一次迭代，則在步驟615，基于 [2]中所描述的基于失真的標準而把n中的每一個顏色分配給n'或n"。在 子過程627的后續(xù)迭代中，其中^0，在步驟616處，基于等式(9)的 有偏失真測量，把n中的每一個顏色分配給n'或n"。
接下來，基于n'和n"來計算多個值。首先，在步驟617計算n'和n" 的新的代表顏色^.和^..。在步驟618，分別計算原始圖像中n'和n"中每 一個顏色的出現(xiàn)次數(shù)f(^卩和"^^。在步驟619，使用等式(3)來計算 把節(jié)點n分裂為n'和n"而產(chǎn)生的失真的減小ADA,。在步驟620，使用等 式(4)來計算把節(jié)點n分裂為n'和n"而產(chǎn)生的熵速率的增加Ji^。最后，
在步驟621，分別使用在步驟619和620中計算的zlAv和Zli^的值來計算 表示新的樹結(jié)構(gòu)的代價的代價測量J 。
在步驟622，使用在過程310的步驟317處選擇的收斂標準s來確定
子過程627是否應當終止。如果最近的分裂所導致的代價改變(按照 /和/的差除以/來計算)小于或等于收斂標準s，則不需要子
過程627的另一次迭代，而且過程610進行到步驟626并終止。否則，過
程610前進到步驟623。
在步驟623，分別檢査被分配給n'和n"的顏色集&和&"，以確定任
一集是否僅包括一個顏色。如果任一集&或&.確實僅包括一個顏色，
則過程610前進到步驟626并終止。如果&.和&，,均包括多于一個顏色， 則將通過在步驟624把迭代索引t加一、在步驟625處把/設為/的
值、并返回步驟614來重復子過程627。
現(xiàn)在參考圖7，描述根據(jù)算法3的葉節(jié)點n的分裂過程。在這個過
程中，每一個葉節(jié)點n具有相應的像素集，以屮n來表示。過程710把n
變換為非葉節(jié)點，創(chuàng)建兩個新的葉節(jié)點n'和n"，并把甲 中的每一個像
素分配給n'或n"。
過程710從步驟711開始，并立即進行到步驟712。在步驟712.，把 成本測量/"初始化為通過把當前樹結(jié)構(gòu)的失真與把當前樹結(jié)構(gòu)的熵
速率和過程110中的步驟113處選擇的拉格朗日乘數(shù)X相乘而獲得的積
相加而獲得的值。在步驟713，把用于跟蹤子過程728的迭代次數(shù)的迭代索引t初始化 為0。在步驟714，使用迭代索引t確定這是否為子過程728的第一次迭 代(即t-0)。如果這是子過程728的第一次迭代，則在步驟715，基于 [2〗中所描述的基于失真的標準而把甲,中的每一個像素分配給n'或n"。
在子過程728的后續(xù)迭代中，其中U0，在步驟716處，基于等式(12) 的有偏失真測量，把v^中的每一個像素分配給n，或n"。
接下來，基于n'和n"來計算多個值。首先，在步驟717計算n，和n"
的新的代表顏色&和&〃。在步驟71S，對f"，J和K^"進行更新，
其中u和v是當前重構(gòu)圖像中像素p的左邊和上邊的相鄰像素的代表顏
色索引，而且^riV是在上下文u和v之下被映射到葉節(jié)點n的像素的
個數(shù)。在步驟719，分別使用等式(10)和(11)來計算在上下文u和v 之下把每一個peA映射到n，或n"的熵速率巧."和W,。在步驟720，使
用等式(13)來計算把節(jié)點n分裂為n'和n"而產(chǎn)生的失真的減小ZlZ)w。 在步驟721，使用考慮到在步驟719所計算的熵值的等式(14)來計算 把節(jié)點n分裂為n'和n"而產(chǎn)生的熵速率的增加Zli w。最后，在步驟722， 分別使用在步驟720和721中計算的ZlI)w和zli^的值來計算表示新的樹 結(jié)構(gòu)的代價的代價測量J"。
在步驟723，使用在過程310的步驟317處選擇的收斂標準s來確定
子過程728是否應當終止。如果最近的分裂所導致的代價改變(根據(jù) 廣和廣的差除以廣來計算)小于或等于收斂標準e，則不需要子
過程728的另一次迭代，而且過程710進行到步驟727并終止。否則，過 程710前進到步驟724。
在步驟724,分別檢查被分配給11，和11"的像素集甲 ,和甲 ,,，以確定
任一集是否僅包括一個像素。如果任一集甲 ,或甲 ,確實僅包括一個像
素，則過程710前進到步驟727并終止。如果^,和甲""均包括多于一個 像素，則將通過在步驟725把迭代索引t加一、在步驟7M處把j:設為
/"的值、并返回步驟714來重復子過程728。
現(xiàn)在參考圖8，描述根據(jù)算法4對葉節(jié)點n的分裂過程。在這個過 程中，每一個葉節(jié)點n具有相應的像素集(表示為Y")以及相應的顏 色集Sn。過程810把n變換為非葉節(jié)點，創(chuàng)建兩個新的葉節(jié)點n'和n"，并把n中的每一個顏色分配給n'或n"。
過程810從步驟811開始，并立即進行到步驟812。在步驟812，把 成本測量J:初始化為通過把當前樹結(jié)構(gòu)的失真與把當前樹結(jié)構(gòu)的熵
速率和過程110中的步驟113處選擇的拉格朗日乘數(shù)Mf乘而獲得的積
相加而獲得的值。
在步驟813，把用于跟蹤子過程829的迭代次數(shù)的迭代索引t初始化 為0。在步驟814，使用迭代索引t確定這是否為子過程829的第一次迭 代(即，O)。如果這是子過程829的第一次迭代，則在步驟815，基于 [2]中所描述的基于失真的標準而把n中的每一個顏色分配給n'或n"。在 子過程829的后續(xù)迭代中，其中UO，在步驟816處，基于等式(17) 所示的有偏失真測量，把n中的每一個顏色分配給n'或n"。
接下來，基于n'和ii"來計算多個值。首先，在步驟817計算n'和n" 的新的代表顏色^和^,。在步驟818，對LrfV和L,v，^進行更新，
其中f^riv是在上下文u和v之下被分配給葉節(jié)點n的像素的個數(shù)。在
步驟819，分別使用等式(10)和(11)來計算在上下文u和v之下把每 一個pe^映射到n，或n"的熵速率。在步驟820，使用等式(15)來計
算把。分配給n'所產(chǎn)生的每像素熵的增加，并使用等式(16)針對n"
進行相同的計算。在步驟821，使用等式(3)來計算把節(jié)點n分裂為n'
和n"而產(chǎn)生的失真的減小ZlAv,。在步驟822，使用考慮到在步驟819所
計算的熵值的等式(14)，來計算把節(jié)點n分裂為n，和n"而產(chǎn)生的熵速
率的增加Zl尺v。最后，在步驟823，分別使用在步驟821和822中計算的 ZlAv和Zli^的值來計算表示新的樹結(jié)構(gòu)的代價的代價測量。
" J ， *■/ n，
在步驟824，使用在過程310的步驟317處選擇的收斂標準s來確定
子過程829是否應當終止。如果最近的分裂所導致的代價改變(按照 廣和廣的差除以廣來計算)小于或等于收斂標準s，則不需要子
過程829的另一次迭代，而且過程810進行到步驟828并終止。否則，過 程810前進到步驟825。
在步驟825，分別檢查被分配給n'和n"的顏色集&鄰&'.，以確定任 一集是否僅包括一個顏色。如果任一集&或&.確實僅包括-一個顏色， 則過程810前進到步驟828并終止。如果^V和&〃均包括多于一個顏色，則將通過在步驟826把迭代索引t加一、在步驟827處把廠設為廣的
值、并返回步驟814來重復子過程829。
現(xiàn)在參考圖9，描述對新的代表顏色和顏色更新比特漸進地編碼 的過程910。
過程910從步驟911處開始，并立即進行到步驟912，在此處對節(jié) 點n (在過程110的步驟118處或在過程210的步驟218處被選擇為被分 裂)的節(jié)點索引進行編碼。在步驟913，對n'和n"的代表顏色^和^"
進行編碼。
在步驟914，把用于跟蹤子過程922當前所考慮的像素的像素索引 i初始化為0。然后，過程910進入子過程922的第一次迭代。
如果像素i或者來自與像素i相對應的原始顏色調(diào)色板的顏色沒有 被分配給節(jié)點n，則過程910前進到步驟919。如果像素i或者來自與像 素i相對應的原始顏色調(diào)色板的顏色已經(jīng)被分配給節(jié)點n，則過程910 前進到步驟916。在步驟916，過程910確定在過程110的步驟119或在過 程210的步驟219期間，像素i或者來自與像素i相對應的原始顏色調(diào)色 板的顏色是否被分配給n'或n"。如果像素i或者來自與像素i相對應的原 始顏色調(diào)色板的顏色被分配給n，，則與像素i相對應的顏色更新比特被 編碼為l。否則，像素i或者來自與像素i相對應的原始顏色調(diào)色板的顏 色--定被分配給了n"，則與像素i相對應的顏色更新比特被編碼為O。
然后，過程910前進到步驟919，在此處確定子過程922是否考慮 了原始圖像中的所有像素。如果不是，則在步驟920把像素索引i加一， 而且過程910返回步驟915。如果子過程922考慮了來自原始圖像的所有 像素，則過程910前進到步驟921并終止。
-一旦過程910完成，則可以使用編碼的信息來更新被分配給n的所 有像素(在算法3的情況下)或其顏色被分配給n的所有像素(在算法l、 2和4的情況下)的顏色。如果與像素p相關(guān)聯(lián)的顏色更新比特是l，那 么將會把p更新為當前重構(gòu)圖像中的代表顏色^.。如果與像素P相關(guān)聯(lián) 的顏色更新比特是O，則將會把p更新為當前重構(gòu)圖像中的代表顏色
參考圖io，示出了根據(jù)本發(fā)明的方面的計算機系統(tǒng)ioio的框圖。
41計算機系統(tǒng)1010包括用于存儲彩色圖像數(shù)據(jù)的存儲器1012、用于顯示 數(shù)字彩色圖像的監(jiān)視器1014、用于圖像處理并用于提供基于失真和熵 速率兩者的顏色數(shù)據(jù)漸進編碼的CPU 1016、以及用于對彩色圖像數(shù)據(jù) 進行編碼的編碼器1018。在對彩色圖像數(shù)據(jù)進行編碼后，編碼后的彩 色圖像數(shù)據(jù)可以被存儲，或經(jīng)由傳輸管道1020從計算機系統(tǒng)1010而發(fā) 送。
參考圖ll，更詳細地示出了圖10中的CPU 1016。具體地，如圖所 示，CPU1016包括樹管理模塊1122、失真量化器1124和熵速率量化器 1126。如圖所示，樹管理模塊1122鏈接到失真量化器1124和熵速率量 化器1126兩者。
在操作中，樹管理模塊1122可操作地對樹結(jié)構(gòu)執(zhí)行操作，例如通 過把初始葉節(jié)點(可以是根節(jié)點，或備選地是多個起始葉節(jié)點)之間 的顏色進行劃分而初始化樹結(jié)構(gòu)，隨后增大該樹結(jié)構(gòu)。如上所述，增 大樹結(jié)構(gòu)的過程是基于熵速率和失真兩者；因此，樹管理模塊1122可 以鏈接到失真量化器1124和熵速率量化器1126兩者。就是說，當選擇
待劃分的葉節(jié)點變?yōu)榕c兩個新的葉節(jié)點相聯(lián)系的非葉節(jié)點時，樹管理 模塊1122可以通過向由對原始葉節(jié)點進行分裂而產(chǎn)生的兩個新的葉節(jié)
點中的一個或另一個分配該葉節(jié)點中的顏色而以具體的葉節(jié)點進行實 驗。基于熵速率量化器1126和失真量化器1124所分別確定的熵速率和 失真，樹管理模塊1122可以針對預期父節(jié)點中的所有顏色的兩個新的 葉節(jié)點，確定這兩個新的葉節(jié)點之間具體的顏色分配。通過對多個或 所有的葉節(jié)點執(zhí)行這個操作，樹管理模塊1122可以確定待劃分的具體 葉節(jié)點和由該劃分所導致的兩個新的葉節(jié)點之間的顏色分配。樹管理 模塊1122也可以執(zhí)行其他功能，例如確定新的葉節(jié)點的代表顏色，以
及維持葉節(jié)點總數(shù)的運行數(shù)目。
根據(jù)上文所述的算法3，不同像素位置的相同顏色可以分配給不 同的葉節(jié)點，因為葉節(jié)點分配以逐像素為基礎而進行，由特定像素和 顏色對的上下文來確定。在實現(xiàn)算法3中，熵速率量化器1126和失真量 化器1124的操作與上文所述相似。具體地，無論其是被分配給一對新 的葉節(jié)點中特定的新的葉節(jié)點的是顏色還是像素，熵速率量化器都會確定由這個分配所導致的熵速率的邊際增加，而失真量化器確定失真
的任何改變。當然，如上所述，例如如何確定熵速率改變在算法3中是 不同的，因為這還取決于如何在各個新的葉節(jié)點之間分配相鄰像素。
參考圖12a-d，在一系列圖表中示出了用于提供顏色數(shù)據(jù)的漸進編 碼的葉節(jié)點漸進分裂過程。在圖12a的圖表中，僅提供了一個根節(jié)點 1200。這個根節(jié)點中包括原始數(shù)字化彩色圖像的M個不同顏色中的所 有顏色。在上文所述的本發(fā)明的方法的第一步驟中，根節(jié)點1200分裂 為兩個新的葉節(jié)點1202和1204。利用根節(jié)點11400的這個初始劃分，當 然，待劃分的特定葉節(jié)點不存在選擇，只有一個節(jié)點。然而，根節(jié)點 中所有M個不同顏色在新的葉節(jié)點1202和1204之間的分配共同地基于 上文所述的熵速率和失真標準。具體地，熵速率量化器1126可以確定 針對把特定顏色分配給新的葉節(jié)點1202和1204中任一者的熵速率的邊 際增加。類似地，失真量化器1124可以確定針對把該顏色分配給新的 葉節(jié)點1202和1204中每一個的新的失真測量。這樣，針對葉節(jié)點1202 和1204中的每一個，可以確定基于速率和失真兩者的相關(guān)聯(lián)的有偏失 真測量，而且可以把該顏色分配給葉節(jié)點1202和1204中具有較低的相
關(guān)聯(lián)的有偏失真測量的葉節(jié)點。
圖12b的圖表到圖12c的圖表的轉(zhuǎn)變更為復雜，因為在這個實例 中，存在兩個葉節(jié)點(葉節(jié)點1202和1204)以供在劃分之間進行選擇。 同樣，基于失真和熵速率兩者的考慮來決定對葉節(jié)點1202還是12(M進 行劃分。根據(jù)本發(fā)明的一些實施例(參見上文描述的算法l、 3和4)， 其中采用了固定的拉格朗日乘數(shù)，確定用于把葉節(jié)點變?yōu)榕c兩個新的 葉節(jié)點鏈接的非葉節(jié)點(劃分葉節(jié)點)的代價。然后，將對葉節(jié)點1202 和1204中具有較低代價的葉節(jié)點進行劃分。根據(jù)另一實施例(參見上 文描述的算法2)，針對每一個可能的葉節(jié)點，確定該折衷或拉格朗曰 乘數(shù)。然后，將會對葉節(jié)點1202和1204中獲得較大拉格朗日乘數(shù)(即，
失真減小和熵速率增大之間的最佳折衷)的葉節(jié)點進行劃分。
通常，由熵速率量化器1126和失真量化器1124來確定對葉節(jié)點 1202和1204中的每一個進行劃分的代價。就是說，熵速率量化器1126 可以確定由于把特定葉節(jié)點變?yōu)榕c兩個新的葉節(jié)點鏈接的非葉節(jié)點所產(chǎn)生的相關(guān)聯(lián)的熵速率的增加，而失真量化器1124可以確定由于把該 葉節(jié)點變?yōu)榉侨~節(jié)點所產(chǎn)生的相關(guān)聯(lián)的失真的改變。當然，在每一個 葉節(jié)點的情況下，當對新的葉節(jié)點之間不同的顏色分配進行測試時， 這也是迭代過程。 一旦針對葉節(jié)點1202和1204中的每一個確定了失真 和熵速率的相關(guān)聯(lián)的改變，那么如果失真和熵速率的改變之間的折衷 是固定的，則可以確定將要劃分的較佳的葉節(jié)點。在圖12c所示的示例 中，葉節(jié)點1202被分為兩個非葉節(jié)點1206和1208。在圖12c所示的節(jié)點 劃分過程中，剩余三個葉節(jié)點節(jié)點1204、 1206和1208。
如上所述，當然，拉格朗日乘數(shù)可能不是固定的。在這種情況下， 可以針對圖12b中的每一個葉節(jié)點1202和1204來確定拉格朗日乘數(shù)。然
后，可以對具有較大可實現(xiàn)拉格朗日乘數(shù)的葉節(jié)點進行劃分。
圖12c和圖12d之間的轉(zhuǎn)變中葉節(jié)點的劃分或樹的增大與圖12b和 12c之間的情形非常類似。在圖12c和12d這個稍后的轉(zhuǎn)變中，考慮進行 劃分的葉節(jié)點是葉節(jié)點1204、 1206和1208。在圖12d中，葉節(jié)點1206 已經(jīng)被劃分，從而創(chuàng)建出兩個新的葉節(jié)點1210和1212。結(jié)果，現(xiàn)在存 在4個葉節(jié)點1204、 1208、 1210和1212。這個葉節(jié)點的劃分過程可以繼 續(xù)進行，直到達到某個目標點。該目標點可以基于總的熵速率，或備 選地，可以基于由于最后的劃分所產(chǎn)生的葉節(jié)點的總數(shù)。例如，每當 對葉節(jié)點進行劃分時，存在相關(guān)聯(lián)的增加的熵速率。在某點上，與二 叉樹相關(guān)聯(lián)的總熵速率可能超過目標熵速率。此外，每當對葉節(jié)點進 行劃分時，葉節(jié)點的總數(shù)會增大一。在某點上，樹結(jié)構(gòu)中葉節(jié)點的新 的總數(shù)可能超過葉節(jié)點的某個目標個數(shù)。這個葉節(jié)點的目標個數(shù)可以 是M (原始數(shù)字化彩色圖像中的顏色的個數(shù))，使得可以針對逐顏色分 裂算法(即算法l、 2和4)完整地再現(xiàn)該原始數(shù)字化彩色圖像。備選地， 這個葉節(jié)點的目標個數(shù)可以小于M。在某些實施例中，當相關(guān)聯(lián)的總 熵速率超過目標熵速率時、或葉節(jié)點的總數(shù)超過葉節(jié)點的目標個數(shù)時， 樹增大的過程或葉節(jié)點的劃分過程停止。
根據(jù)本發(fā)明的實施例的方面，移動無線通信設備可以用于提供上 文所述的熵約束顏色分裂。下文描述的實施例通常涉及該移動無線通 信設備，此后稱作移動設備，其可以根據(jù)IT策略而配置。應當注意，術(shù)語IT策略通常是指IT策略規(guī)則的集合，其中IT策略規(guī)則可以被定義 為分組的或非分組的，以及全局的或是針對特定用戶的。術(shù)語分組、 非分組、全局、針對特定用戶將在下文中定義。適用的通信設備的示 例包括尋呼機、蜂窩電話、蜂窩智能電話、無線管理器.、個人數(shù)字助 理、計算機、膝上計算機、手持無線通信設備、啟用無線的筆記本計
移動設備是具有高級數(shù)據(jù)通信能力的雙向通信設備，包括通過收 發(fā)機站的網(wǎng)絡與其他移動設備或計算機系統(tǒng)進行通信的能力。移動設 備還可以具有允許語音通信的能力。取決于移動設備所提供的功能， 其可以被稱作數(shù)據(jù)消息收發(fā)設備、雙向?qū)ず魴C、具有數(shù)據(jù)消息收發(fā)能 力的蜂窩電話、無線因特網(wǎng)設備、或數(shù)據(jù)通信設備(具有或不具有電 話功能)。為了幫助讀者理解移動設備的結(jié)構(gòu)以及其如何與其他設備和 主機系統(tǒng)進行通信，現(xiàn)在將參考圖13和圖14。
首先參考圖13，示出了移動設備1300的典型實施例的框圖。移動 設備1300包括多個組件，例如控制移動設備BOO的全部操作的主處理 器1302。通過通信子系統(tǒng)1304來執(zhí)行包括數(shù)據(jù)和語音通信的通信功能。 通信子系統(tǒng)1304與無線網(wǎng)絡1400進行消息收發(fā)。在這個移動設備BOO 的典型實施例中，根據(jù)全球移動通信系統(tǒng)(GSM)和通用分組無線業(yè) 務(GPRS)的標準來配置通信子系統(tǒng)1304。 GSM/GPRS無線網(wǎng)絡得到 廣泛的使用，而且期望這些標準最終可以被GSM系統(tǒng)的增強型數(shù)據(jù)業(yè) 務(EDGE)和通用移動電信服務(UMTS)所取代。新的標準仍在制 定中，但可以確信的是它們與這里描述的網(wǎng)絡行為相似，而且本領(lǐng)域 的技術(shù)人員還可以理解的是，這里描述的實施例可以使用將來研發(fā)出 的任意其它適合的標準。把通信子系統(tǒng)1304與網(wǎng)絡1400相連的無線鏈 路表示一個或更多個不同的射頻(RF)信道，它們根據(jù)被規(guī)定用于 GSM/GPRS通信的己制定的協(xié)議而操作。利用更新的網(wǎng)絡協(xié)議，這些
信道能夠支持電路交換語音通信和分組交換數(shù)據(jù)通信兩者。
盡管在一個典型實施方式中與移動設備1300相關(guān)聯(lián)的無線網(wǎng)絡是
GSM/GPRS無線網(wǎng)絡，然而在變體實施方式中也可以使用其它與移動
設備1300相關(guān)的無線網(wǎng)絡。例如，可以采用的不同類型的無線網(wǎng)絡包括數(shù)據(jù)中心無線網(wǎng)絡、語音中心無線網(wǎng)絡以及能夠支持相同物理基站 上的語音和數(shù)據(jù)通信兩者的雙模網(wǎng)絡。組合的雙模網(wǎng)絡包括但不限于
碼分多址(CDMA)或CDMA 14000網(wǎng)絡、GSM/GPRS網(wǎng)絡(如上所 述)以及像EDGE和UMTS那樣的未來的第三代(3G)網(wǎng)絡。數(shù)據(jù)中 心網(wǎng)絡的 一 些較早的示例包括MobitexTM無線電網(wǎng)絡和DataTac 無線 電網(wǎng)絡。較早的語音中心數(shù)據(jù)網(wǎng)絡的示例包括像GSM和時分多址 (TDMA)系統(tǒng)那樣的個人通信系統(tǒng)(PCS)網(wǎng)絡。
主處理器1302還與附加的子系統(tǒng)進行交互，例如隨機存取存儲器 (RAM) 1306、閃速存儲器1308、顯示器1310、輔助輸入/輸出(I/O) 子系統(tǒng)1312、數(shù)據(jù)端口1314、鍵盤1316、揚聲器1318、麥克風1320、 短距離通信系統(tǒng)1322和其它設備子系統(tǒng)1324。
移動設備1300的一些子系統(tǒng)執(zhí)行與通信有關(guān)的功能，而其它子系 統(tǒng)可以提供"駐留"或在設備上功能。作為示例，顯示器1310和鍵盤1316 可以用于兩種與通信有關(guān)的功能，例如輸入在網(wǎng)絡1400上傳送的文本 消息、以及例如計算器或任務列表的設備駐留功能。
在完成所需的網(wǎng)絡注冊或激活過程后，移動設備1300可以在網(wǎng)絡 1400上發(fā)送和接收通信信號。網(wǎng)絡訪問與移動設備1300的用戶相關(guān)。 為了識別用戶，移動設備1300需要把SIM/RUIM卡1326 (即用戶身份 模塊或可移除用戶身份模塊)插入SIM/RUIM接口 1328以便和網(wǎng)絡進 行通信。SIM卡或RUIM 1326是一種常規(guī)的"智能卡"，其尤其可用于 識別移動設備1300的用戶并對移動設備1300進行個人化。如果沒有 SIM卡1326，那么移動設備1300不能夠完整可操作地與網(wǎng)絡1400進行 通信。通過把SIM卡/RUIM 1326插入SIM/RUIM接口 1328，用戶可以 訪問所有訂購的服務。服務可以包括網(wǎng)絡瀏覽和消息收發(fā)，例如電 子郵件、語音郵件、短消息服務(SMS)以及多媒體消息收發(fā)服務 (MMS)。更多高級服務可以包括銷售點、現(xiàn)場服務和銷售力量自 動化。SIM卡/RUIM 1326包括處理器和用于存儲信息的存儲器。 一旦 把SIM卡/RUIM 1326插入SIM/RUIM接口 1328，它就與主處理器1302 耦合。為了識別用戶，SIM卡/RUIM 1326包含一些用戶參數(shù)，例如國 際移動用戶身份(IMSI)。使用SIM卡/RUIM 1326的優(yōu)點是，用戶不必受到任意單一物理移動設備的束縛。SIM卡/RUIM 1326也可以存儲 額外的移動設備用戶信息，包括記事冊(或日歷)信息和最近的呼叫 信息。備選地，用戶身份信息還可以被編程到閃速存儲器1308中。
移動設備1300是電池供電的設備，包括用于容納一個或多個可充 電電池1330的電池接口 1332。在至少一些實施例中，電池1330可以是 具有嵌入式處理器的智能電池。電池接口 1332與穩(wěn)壓器(未示出)耦 合，穩(wěn)壓器有助于使電池1330向移動設備1300提供電源V+。盡管當前 技術(shù)使用電池，例如微燃料電池的未來技術(shù)可以向移動設備1300供電。 移動設備1300還包括操作系統(tǒng)1334和軟件組件1336至1346，其在 下文詳細描述。由主處理器1302執(zhí)行的操作系統(tǒng)1334和軟件組件1336 至1346典型地存儲在例如閃速存儲器1308的持久性存儲器中，其備選 地是只讀存儲器(ROM)或類似的存儲器元件(未示出)。本領(lǐng)域的 技術(shù)人員可以理解，操作系統(tǒng)1334和軟件組件1336至1346的部分(特 定的設備應用或其一部分)可以試驗性地加載到例如RAM 1306的易 失性存儲器中。如本領(lǐng)域的技術(shù)人員所公知，還可以包括其他軟件組 件。
控制基本設備操作的軟件應用1336的子集(包括數(shù)據(jù)和語音通信 應用)通常在移動設備1300的制造期間被安裝在移動設備1300上。其 他軟件應用包括消息應用1338，其可以是允許移動設備1300的用戶發(fā)
送和接收電子消息的任意適合的軟件程序。如本領(lǐng)域的技術(shù)人員所公 矢口，存在用于消息應用1338的各種備選。用戶已發(fā)送或接收的消息典 型地存儲在移動設備1300的閃速存儲器1308中，或移動設備1300中一
些其他適合的存儲元件中。在至少一些實施例中，已發(fā)送和接收的消 息中的一些可以遠離設備1300而存儲，例如存儲在移動設備i:300與之
進行通信的相關(guān)聯(lián)的主機系統(tǒng)的數(shù)據(jù)存儲器中。
軟件應用還可以包括設備狀態(tài)模塊1340、個人信息管理器(PIM)
1342、以及其他適合的模塊(未示出)。設備狀態(tài)模塊1340提供了持久 性，即設備狀態(tài)模塊1340確保重要的設備數(shù)據(jù)存儲在持久性存儲器中， 例如閃速存儲器1308中，從而當移動設備1300關(guān)閉或斷電時不會丟失數(shù)據(jù)。PIM 1342包括組織和管理用戶感興趣的數(shù)據(jù)項的功能，例如但不 限于電子郵件、聯(lián)系人、日歷事件、語音郵件、約會和任務項。PIM 應用具有通過無線網(wǎng)絡1400發(fā)送和接收數(shù)據(jù)項的能力。PIM數(shù)據(jù)項通 過無線網(wǎng)絡1400與存儲在主計算機系統(tǒng)和/或與主計算機系統(tǒng)相關(guān)聯(lián) 的設備用戶的相應數(shù)據(jù)項進行無縫集成、同步和更新。這個功能在移 動設備1300上建立了關(guān)于這些數(shù)據(jù)項的鏡像主計算機。這一點在主計
算機機系統(tǒng)是移動設備用戶的辦公室計算機系統(tǒng)的情況下尤其有利。
移動設備1300還包括連接模塊1344和IT策略模塊1346。連接模塊 1344實現(xiàn)了移動設備1300與無線基礎結(jié)構(gòu)和任意主機系統(tǒng)進行通信所 需的通信協(xié)議，例如企業(yè)系統(tǒng)，移動設備1300被授權(quán)與之進行接口連接。
連接模塊1344包括能夠與移動設備1300集成的一組API，以允許 移動設備1300使用與企業(yè)系統(tǒng)相關(guān)聯(lián)的任意數(shù)目的業(yè)務。連接模塊 1344允許移動設備1300與主機系統(tǒng)建立端對端的、安全的且得到驗證 的通信管道。連接模塊1344所提供訪問的應用子集可以用于把IT策略 命令從主機系統(tǒng)傳遞到移動設備1300。這可以無線或有線的方式來進 行。然后，可以把這些指令傳遞到IT策略模塊1346，以修改設備1300 的配置。備選地，在一些情況下，也可以通過有線連接來進行IT策略 更新。
IT策略模塊1346接收對IT策略進行編碼的IT策略數(shù)據(jù)。然后，IT 策略模塊1346確保IT策略數(shù)據(jù)得到移動設備1300的驗證。然后，可以 把IT策略數(shù)據(jù)以其原來的形式存儲在閃速存儲器1306中。在IT策略數(shù) 據(jù)被存儲后，IT策略模塊1346可以把全局通知發(fā)送至駐留在移動設備 1300上的所有應用。然后，IT策略可用的應用通過發(fā)送IT策略數(shù)據(jù)而 做出響應，以查找可用的IT策略規(guī)則。
IT策略模塊1346可以包括解析器(未示出)，該解析器可由應用 來使用，以讀取IT策略規(guī)則。對于在通知時沒有運行的應用，當執(zhí)行 該應用以確定新接收到的IT策略數(shù)據(jù)中是否存在任何有關(guān)的IT策略規(guī) 則時，可以調(diào)用解析器或IT策略模塊1346。
對支持IT策略中的規(guī)則的所有應用進行編碼，以獲知期望的數(shù)據(jù)類型。例如，針對"WEP用戶名稱"所設置的值已知為字符串；因此，
IT策略數(shù)據(jù)中與該規(guī)則相對應的值被解釋為字符串。作為另---個示例， 針對"設置最大口令嘗試"IT策略規(guī)則的設置已知為整數(shù)，因而IT策略 數(shù)據(jù)中與該規(guī)則相對應的值被解釋為整數(shù)。
在將IT策略規(guī)則應用于可用的應用或配置文件之后，IT策略模塊 1346向主機系統(tǒng)發(fā)回應答，以指示IT策略數(shù)據(jù)被接收并成功地被應用。
其他類型的軟件應用也可以被安裝在移動設備1300上。這些軟件 應用可以是第三方應用，其在移動設備1300的制造后添加。第三方應 用的示例包括游戲、計算器、實用工具等。
附加的應用程序可以通過無線網(wǎng)絡1400、輔助1/0子系統(tǒng)1312、數(shù) 據(jù)端口1314、短距離通信子系統(tǒng)1322或任意其它適合的子系統(tǒng)1324而 加載到移動設備1300上。這種應用程序安裝的靈活性增加了移動設備 1300的功能，并且可以提供增強的在設備上功能、與通信有關(guān)的功能 或兩者都有。例如，安全通信應用程序使得能夠使用移動設備1300來
執(zhí)行電子商務功能和其它這種金融交易。
數(shù)據(jù)端口1314使用戶能夠通過外部設備或軟件應用程序來設置首 選項，并通過向移動設備1300提供信息或軟件下載而擴展移動設備 1300的能力，這種擴展不是通過無線通信網(wǎng)絡而執(zhí)行。備選的下載路 徑例如可以用于通過直接而可靠的受信連接把加密密鑰加載到移動 設備1300上，以提供安全的設備通信。
數(shù)據(jù)端口1314可以是能夠?qū)崿F(xiàn)移動設備1300和另一計算設備之間 的數(shù)據(jù)通信的任意適合的端口。數(shù)據(jù)端口1314可以是串口或并口。在 —一些實例中，數(shù)據(jù)端口1314可以是USB端口，包括用于數(shù)據(jù)傳輸?shù)臄?shù) 據(jù)線和提供充電電流以對移動設備1300的電池1330進行充電的電源 線。
不需使用無線網(wǎng)絡1400，短距離通信子系統(tǒng)1322提供了移動設備 1300與不同系統(tǒng)或設備之間的通信。例如，子系統(tǒng)1322可以包括用于 短距離通信的紅外設備以及相關(guān)的電路和組件。短距離通信的示例可 以包括由紅外數(shù)據(jù)協(xié)會(IrDA)、藍牙研制的標準，以及由IEEE研制 的802.11標準族。在使用中，例如文本消息、電子郵件消息或下載的網(wǎng)頁的已接收
信號可以由通信子系統(tǒng)1304進行處理，并輸入到主處理器1302。然后， 主處理器1302對已接收信號進行處理，以向顯示器1310或備選地向輔 助I/0子系統(tǒng)1312輸出。用戶還可以使用鍵盤1316、顯示器1310以及可 能的輔助I/0子系統(tǒng)1312來構(gòu)成例如電子郵件消息的數(shù)據(jù)項。輔助子系 統(tǒng)1312可以包括例如如下設備觸摸屏、鼠標、跟蹤球、紅外指紋檢 測器或具有動態(tài)按鈕能力的滾輪。鍵盤1316優(yōu)選地是字母數(shù)字鍵盤和/ 或電話型小鍵盤。然而，也可以使用其他類型的鍵盤。所構(gòu)成的數(shù)據(jù) 項可以經(jīng)通信子系統(tǒng)1304在無線網(wǎng)絡1400上傳輸。
對于語音通信，移動設備1300的全部操作本質(zhì)上是類似的，除了 已接收信號將會輸出到揚聲器1318且將要發(fā)送的信號由麥克風1320產(chǎn)
生。例如語音消息記錄子系統(tǒng)的備選語音或音頻i/o子系統(tǒng)也可以在移
動設備1300上實現(xiàn)。盡管語音或音頻信號輸出主要由揚聲器1318來完 成，然而顯示器1310也可以用于提供額外的信息，例如呼叫方的身份、 語音呼叫的持續(xù)時間或與語音呼叫有關(guān)的其它信息。
現(xiàn)在參考圖14，示出了通信子系統(tǒng)組件1304的典型框圖。通信子 系統(tǒng)1304包括接收機1350、發(fā)射機1352、 一個或多個嵌入式或內(nèi)部天 線元件1354、 1356、本地振蕩器(LO) 1358以及例如數(shù)字信號處理器 (DSP)的處理模塊1360。通信子系統(tǒng)1304的具體設計取決于移動設 備1300與之操作的通信網(wǎng)絡1400。因此，應當理解的是，圖14所示的
設計僅作為一個示例。
天線1354通過無線網(wǎng)絡1400接收到的信號被輸入接收機1350，接
收機1350可以執(zhí)行一般的接收機功能，例如信號放大、下變頻、濾波、 信道選擇以及模數(shù)(A/D)轉(zhuǎn)換。對已接收信號進行A/D轉(zhuǎn)換允許在 DSP 1360中執(zhí)行更為復雜的通信功能，例如解調(diào)和解碼。以類似的方 式，DSP 1360對所要發(fā)送的信號進行處理，包括調(diào)制和編碼。把這些 經(jīng)過DSP處理的信號輸入發(fā)射機1352進行數(shù)模(D/A)轉(zhuǎn)換、上變頻 逆、濾波、放大并通過天線1356在無線網(wǎng)絡1400上發(fā)送。DSP 1360不 僅對通信信號進行處理，而且還提供了接收機和發(fā)射機的控制。例如， 通過DSP 1360中實現(xiàn)的自動增益控制算法，可以自適應地控制施加到接收機1350和發(fā)射機1352中的通信信號的增益。
移動設備1300與無線網(wǎng)絡1400之間的無線鏈路可以包含移動設備 1300與無線網(wǎng)絡1400之間使用的一個或多個不同的信道(典型地為不 同的RF信道)以及相關(guān)協(xié)議。RF信道是必須被保存的有限資源，典型 地是因為移動設備1300的全部帶寬和有限的電池電力的限制。
當移動設備1300完全可操作時，僅當發(fā)射機1352向無線網(wǎng)絡1400 進行發(fā)送時才激活(key)或開啟發(fā)射機1352，其它時間關(guān)閉發(fā)射機1352 以保存資源。類似地，在指定的時間周期中，周期性地關(guān)閉接收機1350 以保存電力，直到需要接收機1350接收信號或信息(如果存在的話) 為止。
本專利文獻的公開內(nèi)容的一部分包含受版權(quán)保護的材料。版權(quán)所 有者不反對對專利和商標局專利文件或記錄的專利文獻或?qū)＠_內(nèi) 容中任意一項進行復制再現(xiàn)，但保留其他所有版權(quán)。
本發(fā)明的其他變體和修改是可能的。例如，本領(lǐng)域的技術(shù)人員可 以理解，本發(fā)明的實施例的方面也可以存儲在適合的記錄介質(zhì)上的指 令來體現(xiàn)，該指令可以隨后用于配置計算機系統(tǒng)以實現(xiàn)本發(fā)明的實施 例。所有這種修改或變體均被看作落入由所附權(quán)利要求限定的本發(fā)明 的范圍。
權(quán)利要求
1、一種使用數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)對具有被分配給像素集的M個不同顏色的數(shù)字化彩色圖像進行漸進編碼的方法，通過把所述M個不同顏色中的每一個分配給所述像素集中相關(guān)聯(lián)的像素子集而提供所述數(shù)字化彩色圖像，所述方法包括(a)通過提供至少一個起始葉節(jié)點來初始化樹結(jié)構(gòu)，所述起始葉節(jié)點包括來自所述M個不同顏色的顏色集；(b)針對每一個起始葉節(jié)點，確定至少一個代表顏色；以及(c)通過如下步驟增大所述樹結(jié)構(gòu)(i)基于相關(guān)聯(lián)的可實現(xiàn)代價，選擇葉節(jié)點n變?yōu)榕c兩個新的葉節(jié)點相鏈接的非葉節(jié)點n，其中所述相關(guān)聯(lián)的可實現(xiàn)代價通過如下步驟來確定確定由把所述葉節(jié)點變?yōu)榕c兩個新的葉節(jié)點相鏈接的非葉節(jié)點而產(chǎn)生的相關(guān)聯(lián)的失真改變；確定由把所述葉節(jié)點變?yōu)榕c兩個新的葉節(jié)點相鏈接的非葉節(jié)點而產(chǎn)生的相關(guān)聯(lián)的熵速率增加；以及，基于所述相關(guān)聯(lián)的失真改變以及所述相關(guān)聯(lián)的熵速率增加，確定所述相關(guān)聯(lián)的可實現(xiàn)代價；(ii)通過把n中的每一個顏色分配給所述兩個新的葉節(jié)點之一而創(chuàng)建所述兩個新的葉節(jié)點；(iii)針對所述兩個新的葉節(jié)點中的每一個，確定代表顏色；以及(iv)對與葉節(jié)點n相關(guān)聯(lián)的索引信息、所述兩個新的葉節(jié)點的代表顏色、以及與和所述兩個新的葉節(jié)點的兩個代表顏色相對應的數(shù)字化彩色圖像的多個像素有關(guān)的信息進行編碼。
2、 根據(jù)權(quán)利要求l所述的方法，其中，所述至少一個起始葉節(jié)點 是所述樹結(jié)構(gòu)的根節(jié)點，而且所述根節(jié)點的顏色集包括所有M個不同
3、 根據(jù)權(quán)利要求l所述的方法，其中，所述至少一個起始葉節(jié)點 包括包含了所述M個不同顏色的多個不相交子集的多個起始葉節(jié)點，其中，顏色的每一個不相交子集包括在所述多個起始節(jié)點中唯一一個 起始葉節(jié)點中。
4、 根據(jù)權(quán)利要求l所述的方法，其中，步驟(C)還包括 確定以下至少一項(A)相關(guān)聯(lián)的增加的熵速率，所述相關(guān)聯(lián)的增加的熵速率通過把葉節(jié)點n中的每一個顏色分配給兩個新的葉節(jié)點 之一，將葉節(jié)點n變?yōu)榕c兩個新的葉節(jié)點相鏈接的非葉節(jié)點n而產(chǎn)生， 以及(B)葉節(jié)點的新的總數(shù)，所述葉節(jié)點的新的總數(shù)由將葉節(jié)點n變 為與兩個新的葉節(jié)點相鏈接的非葉節(jié)點n而產(chǎn)生；如果確定了相關(guān)聯(lián)的增加的熵速率，則若所述相關(guān)聯(lián)的增加的熵 速率小于目標熵速率，便重復步驟(c);以及如果確定了葉節(jié)點的新的總數(shù)，則若所述葉節(jié)點的新的總數(shù)小于 葉節(jié)點的目標個數(shù)，便重復步驟(c)。
5、 根據(jù)權(quán)利要求l所述的方法，其中，所述確定葉節(jié)點的代表顏 色的步驟包括針對葉節(jié)點中的每一個顏色，確定數(shù)字化彩色圖像中具有該顏色 的相關(guān)聯(lián)的像素子集中的像素的個數(shù)；以及基于葉節(jié)點中的所有顏色以及與葉節(jié)點中每一個顏色相關(guān)聯(lián)的 像素子集中的像素個數(shù)，確定葉節(jié)點中所有顏色的質(zhì)心。
6、 根據(jù)權(quán)利要求l所述的方法，其中，所述步驟(c) (U)包括 通過如下步驟來把n中的每一個顏色分配給兩個新的葉節(jié)點之一針對兩個新的葉節(jié)點中的每一個，確定涉及到把顏色分配給新的 葉節(jié)點的速率和失真的相關(guān)聯(lián)的有偏失真測量，并把n中的顏色分配給 具有較低的相關(guān)聯(lián)的有偏失真測量的新的葉節(jié)點。
7、 根據(jù)權(quán)利要求6所述的方法，其中，針對兩個新的葉節(jié)點中的 每一個，通過如下步驟來確定相關(guān)聯(lián)的有偏失真測量確定由向新的葉節(jié)點分配顏色而產(chǎn)生的相關(guān)聯(lián)的失真改變； 確定由向新的葉節(jié)點分配顏色而產(chǎn)生的相關(guān)聯(lián)的熵速率增加；以及基于相關(guān)聯(lián)的失真改變和相關(guān)聯(lián)的熵速率增加，計算相關(guān)聯(lián)的有 偏失真測量。
8、 根據(jù)權(quán)利要求l所述的方法，還包括基于每一個起始節(jié)點的所述至少一個代表顏色，初始化較低分辨 率的圖像；其中，步驟(C) (iv)還包括根據(jù)步驟(c) (ii)中把n中的顏色向兩個新的葉節(jié)點之一的分配，確定與兩個新的葉節(jié)點的兩個代表顏色相對應的數(shù)字化彩色圖像的多個像素的信息比特；以及使用算術(shù)編碼，基于較低分辨率的圖像對信息比特進行編碼。
9、 根據(jù)權(quán)利要求l所述的方法，其中，步驟(C) (i)包括 針對每一個葉節(jié)點，確定把該葉節(jié)點變?yōu)榕c兩個新的葉節(jié)點相鏈接的非葉節(jié)點的相關(guān)聯(lián)的可實現(xiàn)代價；以及基于針對該葉節(jié)點的相關(guān)聯(lián)的可實現(xiàn)代價與針對至少一個其他 葉節(jié)點的相關(guān)聯(lián)的可實現(xiàn)代價的比較，來選擇葉節(jié)點。
10、 根據(jù)權(quán)利要求9所述的方法，其中，步驟(C) (i)包括針對每一個葉節(jié)點，確定針對所選葉節(jié)點的相關(guān)聯(lián)的可實現(xiàn)代價是否小 于針對其他葉節(jié)點中的每一個的相關(guān)聯(lián)的可實現(xiàn)代價。
11、 根據(jù)權(quán)利要求10所述的方法，其中，步驟(C) (i)包括針 對每一個葉節(jié)點，基于把相關(guān)聯(lián)的失真改變與通過將相關(guān)聯(lián)的熵速率 增加和乘數(shù)相乘所獲得的乘積相加，來確定相關(guān)聯(lián)的可實現(xiàn)代價。
12、 根據(jù)權(quán)利要求ll所述的方法，其中，所述乘數(shù)是固定的拉格朗日乘數(shù)。
13、 根據(jù)權(quán)利要求10所述的方法，其中，步驟(C) (i)包括針 對每一個葉節(jié)點，通過如下步驟來確定相關(guān)聯(lián)的可實現(xiàn)代價確定由把葉節(jié)點變?yōu)榕c兩個新的葉節(jié)點相鏈接的非葉節(jié)點而產(chǎn) 生的相關(guān)聯(lián)的熵速率增加和相關(guān)聯(lián)的失真減小之間的相關(guān)聯(lián)的可實現(xiàn) 折衷；以及基于相關(guān)聯(lián)的可實現(xiàn)折衷、相關(guān)聯(lián)的熵速率增加以及相關(guān)聯(lián)的失真減小，來確定相關(guān)聯(lián)的可實現(xiàn)代價。
14、 根據(jù)權(quán)利要求7所述的方法，其中，針對兩個新的葉節(jié)點中 的每一個，所述確定由向新的葉節(jié)點分配顏色而產(chǎn)生的相關(guān)聯(lián)的熵速率增加的步驟包括針對該顏色的像素子集中的每一個像素，確定相鄰像素集，其中，相鄰像素集中的每一個像素與該像素鄰接；基于所述相鄰像素集，確定針對該像素的熵速率增加；以及 基于針對該顏色的像素子集中的所有像素的熵速率增加，確定由向新的葉節(jié)點分配該顏色而產(chǎn)生的相關(guān)聯(lián)的熵速率增加。
15、 一種由計算機使用的計算機程序產(chǎn)品，對具有被分配給像素 集的M個不同顏色的數(shù)字化彩色圖像進行漸進編碼，通過把所述M個 不同顏色中的每一個分配給所述像素集中相關(guān)聯(lián)的像素子集而提供所 述數(shù)字化彩色圖像，所述計算機程序產(chǎn)品包括記錄介質(zhì)；以及所述記錄介質(zhì)上記錄的裝置，用于指揮計算機系統(tǒng)執(zhí)行如下步驟(a) 通過提供至少一個起始葉節(jié)點來初始化樹結(jié)構(gòu)，所述起始 葉節(jié)點包括來自所述M個不同顏色的顏色集；(b) 針對每一個起始葉節(jié)點，確定至少一個代表顏色；以及 (C)通過如下步驟增大所述樹結(jié)構(gòu)(i) 基于相關(guān)聯(lián)的可實現(xiàn)代價，選擇葉節(jié)點n變?yōu)榕c兩個新 的葉節(jié)點相鏈接的非葉節(jié)點n，其中所述相關(guān)聯(lián)的可實現(xiàn)代價通過如下 步驟來確定確定由把所述葉節(jié)點變?yōu)榕c兩個新的葉節(jié)點相鏈接的 非葉節(jié)點而產(chǎn)生的相關(guān)聯(lián)的失真改變；確定由把所述葉節(jié)點變?yōu)榕c兩個新的葉節(jié)點相鏈接的 非葉節(jié)點而產(chǎn)生的相關(guān)聯(lián)的熵速率增加；以及，基于所述相關(guān)聯(lián)的失真改變以及所述相關(guān)聯(lián)的熵速率 增加，確定所述相關(guān)聯(lián)的可實現(xiàn)代價；(ii) 通過把n中的每一個顏色分配給所述兩個新的葉節(jié)點之一而創(chuàng)建所述兩個新的葉節(jié)點；(iii)針對所述兩個新的葉節(jié)點中的每一個，確定代表顏色；以及. (iv)對與葉節(jié)點n相關(guān)聯(lián)的索引信息、所述兩個新的葉節(jié)點的代表顏色、以及與和所述兩個新的葉節(jié)點的兩個代表顏色相對應的 數(shù)字化彩色圖像的多個像素有關(guān)的信息進行編碼。
16、 根據(jù)權(quán)利要求15所述的計算機程序產(chǎn)品，其中，所述至少一個起始葉節(jié)點是所述樹結(jié)構(gòu)的根節(jié)點，而且所述根節(jié)點的顏色集包括 所有M個不同顏色。
17、 根據(jù)權(quán)利要求15所述的計算機程序產(chǎn)品，其中，所述至少一 個起始葉節(jié)點包括包含了所述M個不同顏色的多個不相交子集的多個起始葉節(jié)點，其中，顏色的每一個不相交子集包括在所述多個起始節(jié) 點中唯——個起始葉節(jié)點中。
18、 根據(jù)權(quán)利要求15所述的計算機程序產(chǎn)品，其中，步驟(c)還包括確定以下至少一項(A)相關(guān)聯(lián)的增加的熵速率，所述相關(guān)聯(lián)的增加的熵速率通過把葉節(jié)點n中的每一個顏色分配給兩個新的葉節(jié)點 之一，將葉節(jié)點n變?yōu)榕c兩個新的葉節(jié)點相鏈接的非葉節(jié)點n而產(chǎn)生， 以及(B)葉節(jié)點的新的總數(shù)，所述葉節(jié)點的新的總數(shù)由將葉節(jié)點n變 為與兩個新的葉節(jié)點相鏈接的非葉節(jié)點n而產(chǎn)生；如果確定了相關(guān)聯(lián)的增加的熵速率，則若所述相關(guān)聯(lián)的增加的熵 速率小于目標熵速率，便重復步驟(c,);以及如果確定了葉節(jié)點的新的總數(shù)，則若所述葉節(jié)點的新的總數(shù)小于 葉節(jié)點的目標個數(shù)，便重復步驟(c)。熵速率
19、 根據(jù)權(quán)利要求15所述的計算機程序產(chǎn)品，其中，所述確定葉節(jié)點的代表顏色的步驟包括針對葉節(jié)點中的每一個顏色，確定數(shù)字化彩色圖像中具有該顏色的相關(guān)聯(lián)的像素子集中的像素的個數(shù)；以及基于葉節(jié)點中的所有顏色以及與葉節(jié)點中每一個顏色相關(guān)聯(lián)的 像素子集中的像素個數(shù)，確定葉節(jié)點中所有顏色的質(zhì)心。
20、 根據(jù)權(quán)利要求15所述的計算機程序產(chǎn)品，其中，所述步驟(c) (ii)包括通過如下步驟來把n中的每一個顏色分配給兩個新的葉節(jié)點之 一針對兩個新的葉節(jié)點中的每一個，確定涉及到把顏色分配給新的 葉節(jié)點的速率和失真的相關(guān)聯(lián)的有偏失真測量，并把n中的顏色分配給 具有較低的相關(guān)聯(lián)的有偏失真測量的新的葉節(jié)點。
21、 根據(jù)權(quán)利要求20所述的計算機程序產(chǎn)品，其中，針對兩個新 的葉節(jié)點中的每一個，通過如下步驟來確定相關(guān)聯(lián)的有偏失真測量確定由向新的葉節(jié)點分配顏色而產(chǎn)生的相關(guān)聯(lián)的失真改變； 確定由向新的葉節(jié)點分配顏色而產(chǎn)生的相關(guān)聯(lián)的熵速率增加；以及基于相關(guān)聯(lián)的失真改變和相關(guān)聯(lián)的熵速率增加，計算相關(guān)聯(lián)的有 偏失真測量。
22、 根據(jù)權(quán)利要求15所述的計算機程序產(chǎn)品，其中，所述記錄介 質(zhì)上記錄的指令還可操作地指揮計算機系統(tǒng)根據(jù)每一個起始節(jié)點的至 少一個代表顏色來初始化較低分辨率的圖像；而且步驟(c) (iv)還包括根據(jù)步驟(c) (ii)中把n中的顏色向兩個新的葉節(jié)點之一的 分配，確定與兩個新的葉節(jié)點的兩個代表顏色相對應的數(shù)字化彩色圖 像的多個像素的信息比特；以及使用算術(shù)編碼，基于較低分辨率的圖像對信息比特進行編碼。
23、 根據(jù)權(quán)利要求15所述的計算機程序產(chǎn)品，其中，步驟(c) (i)包括針對每一個葉節(jié)點，確定把該葉節(jié)點變?yōu)榕c兩個新的葉節(jié)點相鏈接的非葉節(jié)點的相關(guān)聯(lián)的可實現(xiàn)代價；以及基于針對該葉節(jié)點的相關(guān)聯(lián)的可實現(xiàn)代價與針對至少一個其他 葉節(jié)點的相關(guān)聯(lián)的可實現(xiàn)代價的比較，來選擇葉節(jié)點。
24、 根據(jù)權(quán)利要求23所述的計算機程序產(chǎn)品，其中，步驟(c) (i)包括針對每一個葉節(jié)點，確定針對所選葉節(jié)點的相關(guān)聯(lián)的可實現(xiàn)代價是否小于針對其他葉節(jié)點中的每一個的相關(guān)聯(lián)的可實現(xiàn)代價。
25、 根據(jù)權(quán)利要求24所述的計算機程序產(chǎn)品，其中，步驟(c) (i)包括針對每一個葉節(jié)點，基于把相關(guān)聯(lián)的失真改變與通過將相關(guān)聯(lián) 的熵速率增加和乘數(shù)相乘所獲得的乘積相加，來確定相關(guān)聯(lián)的可實現(xiàn)代價。
26、 根據(jù)權(quán)利要求25所述的計算機程序產(chǎn)品，其中，所述乘數(shù)是 固定的拉格朗日乘數(shù)。
27、 根據(jù)權(quán)利要求24所述的計算機程序產(chǎn)品，其中，步驟(c) G)包括針對每一個葉節(jié)點，通過如下步驟來確定相關(guān)聯(lián)的可實現(xiàn)代價 確定由把葉節(jié)點變?yōu)榕c兩個新的葉節(jié)點相鏈接的非葉節(jié)點而產(chǎn) 生的相關(guān)聯(lián)的熵速率增加和相關(guān)聯(lián)的失真減小之間的相關(guān)聯(lián)的可實現(xiàn) 折衷；以及基于相關(guān)聯(lián)的可實現(xiàn)折衷、相關(guān)聯(lián)的熵速率增加以及相關(guān)聯(lián)的失 真減小，來確定相關(guān)聯(lián)的可實現(xiàn)代價。
28、 根據(jù)權(quán)利要求21所述的計算機程序產(chǎn)品，其中，針對兩個新的葉節(jié)點中的每一個，所述確定由向新的葉節(jié)點分配顏色而產(chǎn)生的相關(guān)聯(lián)的熵速率增加的步驟包括針對該顏色的像素子集中的每一個像素，確定相鄰像素集，其中，相鄰像素集中的每一個像素與該像素鄰接；基于所述相鄰像素集，確定針對該像素的熵速率增加；以及 基于針對該顏色的像素子集中的所有像素的熵速率增加，確定由向新的葉節(jié)點分配該顏色而產(chǎn)生的相關(guān)聯(lián)的熵速率增加。
29、 一種對具有被分配給像素集的M個不同顏色的數(shù)字化彩色圖 像進行漸進編碼的系統(tǒng)，通過把所述M個不同顏色中的每-一個分配給 所述像素集中相關(guān)聯(lián)的像素子集而提供所述數(shù)字化彩色圖像，所述系統(tǒng)包括記錄介質(zhì)；以及包括用于執(zhí)行如下步驟的處理器的裝置(a)通過提供至少一個起始葉節(jié)點來初始化樹結(jié)構(gòu)，所述起始葉節(jié)點包括來自所述M個不同顏色的顏色集；(b)針對每一個起始葉節(jié)點，確定至少一個代表顏色；以及(C)通過如下步驟增大所述樹結(jié)構(gòu)(i)基于相關(guān)聯(lián)的可實現(xiàn)代價，選擇葉節(jié)點n變?yōu)榕c兩個新 的葉節(jié)點相鏈接的非葉節(jié)點n，其中所述相關(guān)聯(lián)的可實現(xiàn)代價通過如下 步驟來確定確定由把所述葉節(jié)點變?yōu)榕c兩個新的葉節(jié)點相鏈接的 非葉節(jié)點而產(chǎn)生的相關(guān)聯(lián)的失真改變；確定由把所述葉節(jié)點變?yōu)榕c兩個新的葉節(jié)點相鏈接的非葉節(jié)點而產(chǎn)生的相關(guān)聯(lián)的熵速率增加；以及，基于所述相關(guān)聯(lián)的失真改變以及所述相關(guān)聯(lián)的熵速率 增加，確定所述相關(guān)聯(lián)的可實現(xiàn)代價；GO通過把n中的每一個顏色分配給所述兩個新的葉節(jié)點之 一而創(chuàng)建所述兩個新的葉節(jié)點；(iii) 針對所述兩個新的葉節(jié)點中的每一個，確定代表顏色；以及(iv) 對與葉節(jié)點n相關(guān)聯(lián)的索引信息、所述兩個新的葉節(jié)點 的代表顏色、以及與和所述兩個新的葉節(jié)點的兩個代表顏色相對應的 數(shù)字化彩色圖像的多個像素有關(guān)的信息進行編碼。
30、 根據(jù)權(quán)利要求29所述的系統(tǒng)，其中，所述至少一個起始葉節(jié) 點是所述樹結(jié)構(gòu)的根節(jié)點，而且所述根節(jié)點的顏色集包括所有M個不 同顏色。
31、 根據(jù)權(quán)利要求29所述的系統(tǒng)，其中，所述至少一個起始葉節(jié) 點包括包含了所述M個不同顏色的多個不相交子集的多個起始葉節(jié) 點，其中，顏色的每一個不相交子集包括在所述多個起始節(jié)點中唯一 一個起始葉節(jié)點中。
32、 根據(jù)權(quán)利要求29所述的系統(tǒng)，其中，步驟(c)還包括 確定以下至少一項(A)相關(guān)聯(lián)的增加的熵速率，所述相關(guān)聯(lián)的增加的熵速率通過把葉節(jié)點n中的每一個顏色分配給兩個新的葉節(jié)點 之 一 ，將葉節(jié)點n變?yōu)榕c兩個新的葉節(jié)點相鏈接的非葉節(jié)點n而產(chǎn)生， 以及(B)葉節(jié)點的新的總數(shù)，所述葉節(jié)點的新的總數(shù)由將葉節(jié)點n變?yōu)榕c兩個新的葉節(jié)點相鏈接的非葉節(jié)點n而產(chǎn)生；如果確定了相關(guān)聯(lián)的增加的熵速率，則若所述相關(guān)聯(lián)的增加的熵速率小于目標熵速率，便重復步驟(C);以及如果確定了葉節(jié)點的新的總數(shù)，則若所述葉節(jié)點的新的總數(shù)小于 葉節(jié)點的目標個數(shù)，便重復步驟(c)。
33、 根據(jù)權(quán)利要求29所述的系統(tǒng)，其中，所述確定葉節(jié)點的代表 顏色的步驟包括針對葉節(jié)點中的每一個顏色，確定數(shù)字化彩色圖像中具有該顏色 的相關(guān)聯(lián)的像素子集中的像素的個數(shù)；以及基于葉節(jié)點中的所有顏色以及與葉節(jié)點中每一個顏色相關(guān)聯(lián)的 像素子集中的像素個數(shù)，確定葉節(jié)點中所有顏色的質(zhì)心。
34、 根據(jù)權(quán)利要求29所述的系統(tǒng)，其中，所述步驟(c) (ii)包括通過如下步驟來把n中的每一個顏色分配給兩個新的葉節(jié)點之 一針對兩個新的葉節(jié)點中的每一個，確定涉及到把顏色分配給新的 葉節(jié)點的速率和失真的相關(guān)聯(lián)的有偏失真測量，并把n中的顏色分配給具有較低的相關(guān)聯(lián)的有偏失真測量的新的葉節(jié)點。
35、 根據(jù)權(quán)利要求34所述的系統(tǒng)，其中，針對兩個新的葉節(jié)點中的每一個，通過如下步驟來確定相關(guān)聯(lián)的有偏失真測量-.確定由向新的葉節(jié)點分配顏色而產(chǎn)生的相關(guān)聯(lián)的失真改變；確定由向新的葉節(jié)點分配顏色而產(chǎn)生的相關(guān)聯(lián)的熵速率增加；以及基于相關(guān)聯(lián)的失真改變和相關(guān)聯(lián)的熵速率增加，計算相關(guān)聯(lián)的有 偏失真測量。
36、 根據(jù)權(quán)利要求29所述的系統(tǒng)，其中，所執(zhí)行的步驟還包括基于每一個起始節(jié)點的至少一個代表顏色， 初始化較低分辨率的圖像；以及步驟(c) (iv)還包括根據(jù)步驟(c) (ii)中把n中的顏色向兩個新的葉節(jié)點之一的 分配，確定與兩個新的葉節(jié)點的兩個代表顏色相對應的數(shù)字化彩色圖像的多個像素的信息比特；以及使用算術(shù)編碼，基于較低分辨率的圖像對信息比特進行編碼。
37、 根據(jù)權(quán)利要求29所述的系統(tǒng)，其中，步驟(c) (0包括 針對每一個葉節(jié)點，確定把該葉節(jié)點變?yōu)榕c兩個新的葉節(jié)點相鏈接的非葉節(jié)點的相關(guān)聯(lián)的可實現(xiàn)代價；以及基于針對該葉節(jié)點的相關(guān)聯(lián)的可實現(xiàn)代價與針對至少一個其他葉 節(jié)點的相關(guān)聯(lián)的可實現(xiàn)代價的比較，來選擇葉節(jié)點。
38、 根據(jù)權(quán)利要求37所述的系統(tǒng)，其中，步驟(c) (i)包括針對每一個葉節(jié)點，確定針對所選葉節(jié)點的相關(guān)聯(lián)的可實現(xiàn)代價是否小 于針對其他葉節(jié)點中的每一個的相關(guān)聯(lián)的可實現(xiàn)代價。
39、 根據(jù)權(quán)利要求38所述的系統(tǒng)，其中，步驟(c) G)包括針 對每一個葉節(jié)點，基于把相關(guān)聯(lián)的失真改變與通過將相關(guān)聯(lián)的熵速率增加和乘數(shù)相乘所獲得的乘積相加，來確定相關(guān)聯(lián)的可實現(xiàn)代價。
40、 根據(jù)權(quán)利要求39所述的系統(tǒng)，其中，所述乘數(shù)是固定的拉格朗日乘數(shù)。
41、 根據(jù)權(quán)利要求38所述的系統(tǒng)，其中，步驟(c) (i)包括針對每一個葉節(jié)點，通過如下步驟來確定相關(guān)聯(lián)的可實現(xiàn)代價確定由把葉節(jié)點變?yōu)榕c兩個新的葉節(jié)點相鏈接的非葉節(jié)點而產(chǎn) 生的相關(guān)聯(lián)的熵速率增加和相關(guān)聯(lián)的失真減小之間的相關(guān)聯(lián)的可實現(xiàn)折衷；以及基于相關(guān)聯(lián)的可實現(xiàn)折衷、相關(guān)聯(lián)的熵速率增加以及相關(guān)聯(lián)的失 真減小，來確定相關(guān)聯(lián)的可實現(xiàn)代價。
42、 根據(jù)權(quán)利要求35所述的系統(tǒng)，其中，針對兩個新的葉節(jié)點中 的每一個，所述確定向新的葉節(jié)點分配顏色而產(chǎn)生的相關(guān)聯(lián)的熵速率 增加的步驟包括針對該顏色的像素子集中的每一個像素，確定相鄰像素集，其中， 相鄰像素集中的每一個像素與該像素鄰接；基于所述相鄰像素集，確定針對該像素的熵速率增加；以及 基于針對該顏色的像素子集中的所有像素的熵速率增加，確定向新的葉節(jié)點分配顏色而產(chǎn)生的相關(guān)聯(lián)的熵速率增加。
43、 根據(jù)權(quán)利要求28所述的系統(tǒng)，其中，所述系統(tǒng)是移動無線設備。
44、 根據(jù)權(quán)利要求l所述的方法，還包括基于每一個起始節(jié)點的所述至少一個代表顏色，初始化已編碼的 圖像；其中，步驟(C)還包括通過附加在步驟(C) (iv)中獲得的已編碼比特，漸進地更新已編碼的圖像。
45、 根據(jù)權(quán)利要求15所述的計算機程序產(chǎn)品，其中 所述記錄介質(zhì)上記錄的指令還可操作地指揮計算機系統(tǒng)基于每一個起始節(jié)點的所述至少一個代表顏色而初始化已編碼的圖像；其中，步驟(c)還包括通過附加在步驟(c) (iv)中獲得的己編 碼比特，漸進地更新己編碼的圖像。
46、 根據(jù)權(quán)利要求29所述的系統(tǒng)，其中所執(zhí)行的步驟還包括基于每一個起始節(jié)點的所述至少一個代表 顏色，初始化已編碼的圖像；其中，步驟(c)還包括通過附加在步驟(c) (iv)中獲得的已編碼比特，漸進地更新已編碼的圖像。
全文摘要
提供了一種使用數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)對具有被分配給像素集的M個不同顏色的數(shù)字化彩色圖像進行漸進編碼的方法、系統(tǒng)和計算機程序產(chǎn)品，通過把所述M個不同顏色中的每一個分配給所述像素集中至少一個像素而提供所述數(shù)字化彩色圖像。這包括(a)初始化樹結(jié)構(gòu)；(b)確定每一個起始葉節(jié)點的至少一個代表顏色；以及(c)通過如下步驟增大所述樹結(jié)構(gòu)(i)基于相關(guān)聯(lián)的可實現(xiàn)代價，選擇葉節(jié)點n成為與兩個新的葉節(jié)點相鏈接的非葉節(jié)點n；(ii)通過把n中的每一個像素分配給兩個新的葉節(jié)點之一而創(chuàng)建兩個新的葉節(jié)點；(iii)確定兩個新的葉節(jié)點中每一個的代表顏色；以及(iv)對與葉節(jié)點n相關(guān)聯(lián)的索引信息進行編碼。
文檔編號G06T9/40GK101317197SQ200680035129
公開日2008年12月3日 申請日期2006年9月25日 優(yōu)先權(quán)日2005年9月23日
發(fā)明者楊恩輝, 王隆吉 申請人:噴流數(shù)據(jù)有限公司