Derartige Kompressionsverfahren sind insbesondere notwendig, um Videodaten über paketorientierte Datennetze zu transpor- tier, en, denn die Bandbreite von paketorientierten Datennetzen ist eng begrenzt. Es sind daher standardisierte Verfahren, wie beispielsweise MPEG-1, MPEG-2 und H. 26X entwickelt wor- den, mit denen sich Videodaten komprimieren lassen. Die stan- dardisierten Verfahren arbeiten mit der bewegungskompensie- renden Hybrid-Codierung, einer Kombination aus verlustloser Redundanzreduktion und verlustbehafteter Irrelevanzreduktion.

Am meisten trägt zur Kompression die sogenannte bewegungskom- pensierende Prädiktion bei. Die bewegungskompensierende Vor- hersage oder auch Prädiktion nutzt die Ähnlichkeit aufeinan- derfolgender Bilder aus, indem sie das aktuell zu codierende Bild aus bereits übertragenen Bildern vorhersagt. Da sich meist nur bestimmte Teile aufeinanderfolgender Bilder bewe- gen, zerlegt ein Codierer das aktuell zu codierende Bild in rechteckige Makroblöcke, die meist 8 x 8 oder 16 x 16 Bildpunkte groß sind. Für jeden dieser Makroblöcke sucht der Codierer aus den bereits übertragenen Bildern passende Makroblöcke heraus und berechnet deren Verschiebung zu den Makroblöcken des aktuell zu codierenden Bildes. Die Verschiebungen der Makroblöcke werden durch Bewegungsvektoren beschrieben, die vom Codierer anhand von Codetabellen codiert werden.

Da das aktuell zu codierende Bild nicht in jedem Fall durch die Verschiebung von Makroblöcken bereits übertragener Bilder

konstruiert werden kann, beispielsweise bei neu ins Bild kommenden Objekten, muss auch der Vorhersagefehler oder Prädiktionsfehler vom Codierer an den Decodierer übertragen werden. Dieser Prädiktionsfehler ergibt sich aus der Differenz zwischen dem tatsächlichen aktuell zu codierenden Bild und dem durch Verschieben der Makroblöcke aus vorhergehenden Bildern konstruierten Prädiktionsbild.

Da die Prädiktionsfehler benachbarter Bildpunkte in nicht oder nur schlecht prädizierbaren Bereichen korrelieren, wird zur weiteren Redundanzreduktion eine Transformation der Prä- diktionsfehler durchgeführt. Je nach Kompressionsverfahren kommen dabei verschiedene Transformationsverfahren zur Anwen- dung. Üblich sind beispielsweise die diskrete Wavelet-Trans- formation (DWT) oder die diskrete Cosinus-Transformation (DCT). Durch die diskrete Cosinus-Transformation wird jeder Makroblock aus 8 x 8 Bildpunkten in eine Matrix von 8 x 8 Spektralkoeffizienten transformiert. Dabei stellt der erste Koeffizient die mittlere Helligkeit des Blocks dar, weshalb diese auch als"Gleichanteil"oder"DC-Koeffizient"be- zeichnet wird. Die restlichen Koeffizienten spiegeln mit steigender Indexzahl höherfrequente Anteil der Helligkeits- verteilung wider und werden daher als"Wechselanteile"oder "AC-Koeffizienten"bezeichnet.

Um die erforderliche Datenrate weiter zu verringern, werden die Spektralkoeffizienten vor der weiteren Codierung quanti- siert. Wenn sich das Prädiktionsfehlersignal von Bildpunkt zu Bildpunkt nur langsam ändert, sind nach der Quantisierung die meisten hochfrequenten Spektralkoeffizienten gleich Null und müssen daher nicht übertragen werden.

Da nach der Transformation die meisten Spektralkoeffizienten Null sind, werden die Spektralkoeffizienten im weiteren Ver- lauf des Verfahrens durch Lauflängencodierung zusammengefasst und anschließend mit Hilfe einer Codetabelle mit Codeworten variabler Länge codiert.

Ausgehend von diesem Stand der Technik liegt der Erfindung die Aufgabe zugrunde, Verfahren zur Kompression und Dekom- pression von Videodaten anzugeben, die im Vergleich zu be- kannten Verfahren einen höheren Kompressionsgrad aufweisen.

Diese Aufgabe wird erfindungsgemäß durch ein Verfahren zur Kompression von Videodaten, bei dem die Videodaten eines Bil- des durch Bildsymbole dargestellt werden, mit folgenden Ver- fahrensschritten gelöst : - Auslesen von Bildsymbolen aus einem Bildspeicher ; - Sortieren der Bildsymbole mit Hilfe eines Kontextschalters auf verschiedene Codierzweige zu Bildsymbolgruppen, die jeweils unterschiedlichen Kontexten zugeordnet sind, wobei der Kontextschalter zu einem vorbestimmten Zeitpunkt in eine vorbestimmte Position gebracht und im folgenden in Abhängigkeit vom jeweiligen Kontext des zu übertragenden Bildsymbols betätigt wird ; - Entropiecodieren der Bildsymbolgruppen und Zusammensetzen der von den Codierzweigen ausgegebenen Daten zu einem komprimierten Videodatenstrom.

Diese Aufgabe wird ferner erfindungsgemäß durch ein Verfahren zur Dekompression eines komprimierten Videodatenstroms, bei dem Videodaten eines Bildes darstellende Bildsymbole aus dem Videodatenstrom extrahiert werden, mit den folgenden Verfah- rensschritten gelöst : - Aufteilen des Videodatenstroms in Bitstromsegemente, die jeweils einem Kontext zugeordnet sind ; - Entropiedecodieren der Bitstromsegmente zu Bildsymbolgruppen ; und - Übertragung der Bildsymbole in den auf verschieden Decodierzweige verteilten Bildsymbolgruppen über einen Kontextschalter in einen Bildspeicher, wobei der Kontextschalter zu einem vorbestimmten Zeitpunkt in einer vorbestimmten Stellung steht und im Folgenden in Abhängigkeit vom Kontext der Bildsymbole betätigt wird.

Dem Verfahren zur Kompression und Dekompression gemäß der Er- findung liegt die Erkenntnis zugrunde, dass die Auftritts- wahrscheinlichkeit eines Bildsymbols stark vom jeweiligen Kontext abhängen kann. Das Verfahren gemäß der Erfindung nützt diesen Umstand aus, indem die Bildsymbole in Abhängigkeit vom jeweiligen Kontext in die Codierzweige sortiert werden. Die auf die Codierzweige verteilten Bildsymbole können dann effektiv mit einem an die Häufigkeitsverteilung der Bildsymbole im jeweiligen Kontext angepassten Code mit variabler Wortlänge kodiert werden. Ein solcher Code wird nachfolgend auch als Entropiecode bezeichnet. Von besonderem Vorteil ist, dass dabei ein an die tatsächliche Häufigkeitsverteilung der Bildsymbole im jeweiligen Kontext angepasster Code verwendet werden kann.

Bei einer bevorzugten Ausführungsform der Erfindung werden binäre Symbole auf die Codierzweige verteilt und anschließend einer Lauflängencodierung unterzogen, bei der die Zahl von aufeinanderfolgenden gleichen Symbolen gezählt und durch eine dem Symbol zugeordnete Zahl codiert wird.

Diese Ausführungsform des Verfahren gemäß der Erfindung nützt den Umstand aus, dass in einem bestimmten Kontext eine große Zahl von gleichen Symbolen auftritt, die effektiv durch eine Lauflängencodierung komprimiert werden kann. Indem die Bildsymbole in Abhängigkeit vom jeweiligen Kontext in die Codierzweige sortiert werden, so das in den Codierzweigen Gruppen von Bildsymbolen vorhanden sind, die jeweils eine große Zahl gleicher Bildsymbole aufweisen, wird die Voraussetzung für eine effektive Lauflängencodierung geschaffen.

Bei einer weiteren bevorzugten Ausführungsform wird im jeweiligen Codierzweig oder Decodierzweig für den Code mit variabler Wortlänge ein analytisch berechenbarer Entropiecode verwendet, der während des Kompressions-oder

Dekompressionsvorgangs an die Häufigkeitsverteilung der Bildsymbole im jeweiligen Kontext angepasst wird.

Durch die Verwendung eines analytisch generierbaren Codes kann auf fest abgespeicherte Codetabellen, die für jeden möglichen Kontext einen angepassten Code beinhalten, verzichtet werden. Vielmehr lassen sich die verwendeten Entropiecodes leicht an die tatsächlich auftretenden Häufigkeitsverteilungen anpassen. Die genauen Anpassungen an die tatsächlich auftretenden Häufigkeitsverteilungen lassen eine effiziente Codierung der Bildsymbole zu, was die zur Übertragung erforderliche Bandbreite weiter reduziert.

Bei einer weiteren bevorzugten Ausführungsform wird der analytisch berechenbare Golomb-Code für die Codierung der Bildsymbole verwendet.

Der Golomb-Code eignet sich besonders für die fortlaufende Anpassung an die jeweilige Häufigkeitsverteilung der Bildsym- bole, da dieser Code in Abhängigkeit von einem einzigen Para- meter fortlaufend berechenbar und damit auf einfache Weise parametrierbar ist. Dieses Code bietet darüber hinaus den Vorteil, dass er im Gegensatz zur arithmetischen Codierung fehlertolerant ist.

Weitere Einzelheiten der Erfindung sind Gegenstand der abhängigen Ansprüche.

Nachfolgend wird die Erfindung im Einzelnen anhand der beige- fügten Zeichnung erläutert. Es zeigen : Figur 1 ein Blockdiagramm, das den Aufbau eines Codierers und den Ablauf des bei der Kompression verwendeten Verfahrens zeigt ; Figur 2 ein Diagramm, das die Bildsymbole eines Makroblocks eines Videobilds zeigt, in dem das zu übertragende

Bildsymbol und der zugehörige Kontext eingetragen sind ; Figur 3 ein Blockdiagramm einer kontextsensitiven Codiereinheit, das gleichzeitig den Ablauf des kontextsensitiven Codierens veranschaulicht ; Figur 4 ein Blockdiagramm mit dem Aufbau eines Decodierers, das gleichzeitig den Ablauf des Decodierverfahrens veranschaulicht ; Figur 5 ein Blockdiagramm einer kontextsensitiven Decodiereinheit, in dem auch der Ablauf des kontextsensitiven Decodierverfahrens dargestellt ist ; und Figur 6 ein Blockdiagramm eines abgewandelten Codierers.

Figur 1 zeigt einen Encoder oder Codierer 1, der nach dem Prinzip der bewegungskompensierenden Hybrid-Codierung arbeitet. Der Codierer 1 verfügt über einen Eingang 2, über den der Videodatenstrom dem Codierer 1 zugeführt wird.

Insbesondere werden über den Eingang 2 dem Codierer Videodaten einer Bildfolge zugeführt. Eine Bewegungsschätzeinheit 3 segmentiert ein aktuell zu codie- rendes Bild des Videodatenstroms in rechteckige Makroblöcke, die meist 8 x 8 oder 16 x 16 Bildpunkte groß sind. Für jeden dieser Makroblöcke sucht die Bewegungsschätzeinheit 3 aus den bereits übertragenen Bildern passende Makroblöcke heraus und berechnet deren Bewegungsvektoren. Die Bewegungsvektoren können dann mit Hilfe von herkömmlichen Codetabellen oder aber auch mit Hilfe einer nachfolgend näher beschriebenen, kontextsensitiven Codiereinheit 4 codiert und über einen Mul- tiplexer 5 in einen an einem Ausgang 6 ausgegebenen Bitstrom eingebettet werden. Die von der Bewegungsschätzeinheit 3 berechneten Bewegungsvektoren der Makroblöcke werden auch einem Bewegungskompensator 7 mitgeteilt, der ausgehend von

den in einem Bildspeicher 8 abgespeicherten, bereits übertragenen Bildern das sich durch die Verschiebung der Makroblöcke der bereits übertragenen Bildern ergebende Prädiktionsbild berechnet. Dieses Prädiktionsbild wird in einem Subtrahierer 9 von dem ursprünglichen Bild subtrahiert, um einen Vorhersagefehler zu erzeugen, der einem diskreten Cosinus-Transformator 10 mit nachfolgendem Quantisierer 11 zugeführt wird. Der Vorhersagefehler wird auch als Prädiktionsfehler oder als Textur bezeichnet. Der transformierte und quantisierte Vorhersagefehler wird an eine weitere, kontextsensitive Codiereinheit 4 weitergeleitet, die die transformierten und quantisierten Vorhersagefehlerdaten in Bitstromsegmente wandelt, die von dem Multiplexer 5 ausgelesen und in den am Ausgang 6 ausgegebenen Bitstrom eingebettet werden.

Durch die Verarbeitung im diskreten Cosinus-Transformator 10 werden die Makroblöcke mit beispielsweise 8 x 8 Bildpunkten als Matrix von 64 Spektralkoeffizienten dargestellt. Dabei enthält der erste Koeffizient die mittlere Helligkeit und wird deshalb auch als Gleichanteil oder DC-Koeffizient bezeichnet. Die restlichen Spektralkoeffizienten geben mit steigender Indexzahl höherfrequente Anteile der Helligkeits- verteilung wieder, weshalb sie als Wechselanteile oder AC- Koeffizienten bezeichnet werden. Durch den nachfolgenden Quantisierer 11 wird die Datenrate weiter verringert. Denn bei flächigen Elementen ändert sich der Vorhersagefehler von Bildpunkt zu Bildpunkt nur langsam, so dass nach der Verarbeitung im Quantisierer 11 die hochfrequenten Spektralkoeffizienten gleich Null sind und daher gar nicht erst übertragen werden müssen.

Der Quantisierer 11 berücksichtigt darüber hinaus auch psychovisuelle Effekte. Denn das menschliche Gehirn nimmt niederfrequente Bildkomponenten, nämlich flächenmäßig ausge- dehnte Bildkomponente, wesentlich deutlicher wahr als hoch- frequente Bildkomponente, nämlich Details. Daher werden die

hochfrequenten Spektralkoeffizienten gröber quantisiert als die niederfrequenten Spektralkoeffizienten.

Um die im Bildspeicher 8 abgelegten bereits übertragenen Bil- der nachzuführen, werden die Spektralkoeffizienten einem in- versen Quantisierer 12 und einem inversen diskreten Cosinus- Transformator 13 zugeführt und die so rekonstruierten Daten des Vorhersagefehlers auf das von dem Bewegungskompensator 7 erzeugte Prädiktionsbild in einem Addierer 14 aufaddiert. Das so erzeugte Bild entspricht demjenigen Bild, das beim Decodieren entsteht. Dieses Bild wird im Bildspeicher 8 abgelegt und dient der Bewegungsschätzeinheit 3 als Basis für die Berechnung der Bewegungsvektoren des folgenden Bildes.

Der Aufbau und die Funktion der kontextsensitiven Codiereinheit 4 wird nachfolgend anhand Figur 2 und 3 erläutert.

In Figur 2 dienen Variablen xl bis X64 zur Darstellung der vom Quantisierer 11 ausgegebenen Spektralkoeffizienten. Der Spektralkoeffizient xl stellt den Gleichanteil oder DC- Koeffizienten dar. Die Spektralkoeffizienten x8 und x57 sind die Spektralkoeffizienten, die jeweils die höchsten Bildfrequenzen in x-und y-Richtung zugeordnet sind. Der Spektralkoeffizient x64 entspricht der höchsten Bildfrequenz entlang der Bilddiagonalen. Falls die Codiereinheit 4 zur Codierung der Bewegungsvektoren verwendet wird, können die Variablen xi bis X64 auch verschiedene Verschiebevektoren darstellen.

Die vom diskreten Cosinus-Transformator erzeugten Spektralkoeffizienten sind idealerweise vollständig dekorreliert, d. h., benachbarte Spektralkoeffizienten sind voneinander statistisch unabhängig. Auch bei einer idealen Dekorrelation der Spektralkoeffizienten gilt dies jedoch nicht notwendigerweise für die einzelnen Bits in den Bitebenen der Spektralkoeffizienten. Hier existieren vielmehr

in hohem Maß statistische Abhängigkeiten. Dies beruht auf der Tatsache, dass die Spektralkoeffizienten im allgemeinen kleine Werte aufweisen, so dass im Berech der unteren, wenig signifikanten Bitebenen die logische 1 häufig vorhanden ist.

In Figur 2 ist zum Beispiel der Spektralkoeffizient xl9 hervorgehoben, dessen binärer Wert in einer bestimmten Bitebenen statistisch von den binären Werten der Spektralkoeffizienten einer Kontextgruppe 15 in der jeweiligen Bitebene abhängig ist. In Figur 2 wird die Kontextgruppe 15 von den binären Werten'der Spektralkoeffizienten xi bis X3, xg bis xll sowie xl7 und x, 8 in einer bestimmten Bitebene gebildet. Die Häufigkeitsverteilung der binären Werte für den Spektralkoeffizienten x, 9 in der jeweiligen Bitebene hängt statistisch von den binären Werten der benachbarten Spektralkoeffizienten in dieser Bitebene ab.

Im folgenden werden die Werte der Variablen xi als Bildsymbole bezeichnet. Die Gesamtheit der Bildsymbole bildet ein Alphabet. Eine bestimmte Wertekombination der Variablen in einer Kontextgruppe C wird im Folgenden kurz als Kontext bezeichnet.

Die in Figur 3 im Einzelnen dargestellte, kontextsensitive Codiereinheit 4 nutzt die statistische Abhängigkeit zwischen den Bildsymbolen und dem jeweiligen zugeordneten Kontext für eine effektive Codierung aus.

In der kontextsensitiven Codiereinheit 4 werden die Variablen xi durch einen Bitebenen-Scanner 16 in Bitebenen zerlegt. Die Bitebenen werden nacheinander beginnend mit der höchstwertigen Bitebene in einen Zwischenspeicher 17 übertragen. In diesem Fall gibt es somit nur zwei verschiedene Bildsymbole, nämlich die logische 0 und die logische 1.

Die Bildsymbole werden in einer vorbestimmten Reihenfolge seriell aus dem Zwischenspeicher 17 ausgelesen. Die aus dem Zwischenspeicher 17 ausgelesenen Bildsymbole werden mit Hilfe eines Kontextschalters 18 auf Codierzweige 19 sortiert. Der Kontextschalter 18 wird dabei von einem Kontextdiskriminator 20 gesteuert, der zu jedem Bildsymbol den zugehörigen Kontext bestimmt und für eine entsprechende Zuordnung der Bildsymbole zu den Codierzweigen 19 sorgt. Neben dem Kontextdiskriminator 20 ist auch eine Clustereinheit 21 vorhanden, die die Häufigkeitsverteilung der Bildsymbole in den jeweiligen Kontexten auswertet und bei einer Übereinstimmung von Häufigkeitsverteilungen der Bildsymbole in verschiedenen Kontexten den Kontextdiskriminator 20 dazu veranlasst, die hinsichtlich der Häufigkeitsverteilung der Bildsymbole übereinstimmenden Kontexte logisch zusammenzufassen und einem gemeinsamen Codierzweig 19 zuzuordnen.

Die einem der Codierzweige 19 zugeordneten Bildsymbole werden zunächst in einem Bildsymbolpuffer 22 gespeichert. Anschlie- ßend erfolgt die Umsetzung der Bildsymbole in Lauflängensymbole mit Hilfe eines Lauflängencodierers 23, der die Bildsymbole in Lauflängensymbole umwandelt. Falls die Häufigkeitsverteilung der Bildsymbole in Abhängigkeit vom jeweiligen Kontext von der Gleichverteilung abweicht, werden in den Codierzweigen 19 einige wenige Bildsymbole besonders häufig auftreten. Gleiche Bildsymbole können aber auf effektive Weise mit Hilfe des Lauflängencodierers 23 zu Lauflängensymbolen zusammengefasst werden. Bei der Lauflängencodierung werden aufeinanderfolgende gleiche Bildsymbole gezählt und durch die Auftrittszahl codiert. Die binäre Folge"000100"wird beispielsweise zu"302"codiert, wobei die"0"für die binäre"1"steht.

Im weiteren Verlauf werden die Lauflängensymbole durch einen Colomb-Codierer 24 in Codesymbole mit unterschiedlicher Codewortlänge umgewandelt. Der Golomb-Codes als solcher ist dem Fachmann bekannt und nicht Gegenstand der Anmeldung.

Die Golomb-Codierung ist für die Codierung der Lauflängensymbole besonders geeignet, da die Lauflängencodierung der binären Bildsymbole eine annährend geometrische Verteilung der Lauflängensymbole ergibt. Die Colomb-Codierung eignet sich besonders für diese Art der Verteilung.

Da die Häufigkeitsverteilung der Bildsymbole von der Clustereinheit 21 fortlaufend bestimmt wird, kann die Clustereinheit 21 die Golomb-Codierer 24 so steuern, dass der von den Golomb-Codierern 24 für die Codierung der Lauflängensymbole verwendete Golomb-Code an die Häufigkeitsverteilung der in einem bestimmten Kontext auftretenden Bildsymbole angepasst ist.

Auch in diesem Zusammenhang ist der Colomb-Code von besonderen Vorteil. Denn der Golomb-Code eignet sich besonders für eine an die sich ändernde Häufigkeitsverteilung der Bildsymbole in einem bestimmten Kontext angepasste Nachführung, da der Golomb-Code parametrierbar ist und mit Hilfe eines einzelnen Parameters an die sich ändernden Häufigkeitsverteilungen von Symbolen in einem Alphabet angepasst werden kann.

Die von den Golomb-Codierern 24 erzeugten Codesymbole werden als Bitstromsegmente in einem Bitstrompuffer 25 gespeichert.

Ein Multiplexer 26 setzt die Bitstromsegmente der einzelnen Codierzweige 19 zu einem einzigen Bitstromsegment zusammen, wobei die einzelnen Bitstromsegmente der Codierzweige 19 jeweils mit einem"Header"versehen sind, in dem die Länge des jeweiligen Bitstromsegments eingetragen ist.

Die Funktion des Multiplexers 26 kann auch vom Multiplexer 5 übernommen werden, der am Ausgang 6 einen komprimierten Vi-

deodatenstrom bereitstellt, in den die Informationen über die Verschiebevektoren und die Vorhersagefehlerdaten eingebettet sind.

Zusammenfassend können somit folgende im der kontextsensitiven Codiereinheit 4 ausgeführte Verfahrenschritte festgehalten werden : - Serielles Auslesen der Bildsymbole aus einem Bildspeicher 15 ; - Sortieren der Bildsymbole mit Hilfe eines Kontextschalters 18 auf verschiedene Codierzweige 19, die jeweils unterschiedlichen Kontexten zugeordnet sind, wobei der Kontextschalter 18 zu einem vorbestimmten Zeitpunkt in eine vorbestimmte Position gebracht und im folgenden in Abhängigkeit vom jeweiligen Kontext des zu übertragenden Bildsymbols betätigt wird ; - Lauflängencodierung der auf die Codierzweige 19 verteilten Bildsymbole zu Lauflängensymbole ; - Umsetzen der Lauflängensymbole mit Hilfe eines an die Entropie des jeweiligen Kontexts angepassten Entropiecodes in Codesymbole, die in einem Bitstromsegment zusammengefasst werden ; - Zusammensetzen der Bitstromsegmente durch den Multiplexer 26 zu einem komprimierten Videodatenstrom.

Bei einem weiteren nicht dargestellten Ausführungsbeispiel findet die Kontextauswahl nicht auf Bitebene, sondern unter den vollständigen Spektralkoeffizienten statt. Eine Kontextauswahl auf Ebene der vollständigen Spektralkoeffizienten ist dann sinnvoll, wenn aufgrund der Bildstatistik die Verarbeitung durch den diskreten Cosinus- Transformator 10 nicht die ideal dekorrelierende Transformation darstellt, so dass die Spektralkoeffizienten nicht vollständig dekorreliert sind.

In der Praxis ist die diskrete Cosinus-Transformation nicht die ideale dekorrelierende Transformation, so dass

statistische Abhängigkeiten zwischen den Spektralkoeffizienten bestehen, die durch das Sortieren nach Kontexten und eine nachfolgende Golomb-Codierung ausgenutzt werden können. In diesem Fall ist allerdings die erwähnte Lauflängencodierung nicht effektiv, da die vollständigen Spektralkoeffizienten eine große Zahl von Werten annehmen können, so dass sich ein äußerst umfangreiches Alphabet ergibt. Da in diesem Fall die in Abhängigkeit von den jeweiligen Kontexten betrachteten Auftrittshäufigkeiten der Bildsymbole annährend geometrischen Verteilungen folgen, ist eine Sortierung nach Kontexten und eine an den jeweiligen Kontext angepasste Colomb-Codierung durchaus sinnvoll.

Daneben ist es auch bei dekorrelierten Spektralkoeffizienten eines Makroblocks möglich, die Spektralkoeffizienten so zu sortieren, dass für die Auswahl der Kontextgruppe nur die Spektralkoeffizienten der gleichen Frequenz, zum Beispiel alle Spektralkoeffizienten x1, aus den benachbarten Makroblöcken betrachtet werden. Dadurch können statistische Abhängigkeiten zwischen den Spektralkoeffizienten hergestellt werden.

Im folgenden sei das zugehörige Decodierverfahren betrachtet.

Es versteht sich, dass ein Decodierverfahren entsprechende Verfahrensschritte aufweisen muss. Ein solches Decodierverfahren sei nachfolgend anhand der Figuren 4 und 5 erläutert.

In Figur 4 ist ein Decodierer 27 für den vom Codierer 1 er- zeugten Videodatenstrom dargestellt. Der Decodierer 27 emp- fängt den Videodatenstrom an einem Eingang 28, dem ein Demul- tiplexer 29 nachgeschaltet ist. Der Demultiplexer 29 führt die Information bezügliche der Verschiebevektoren über einen nachfolgend im Einzelnen beschriebenen kontextsensitiven Decoder 30 einem Bewegungskompensator 31 zu. Diejenigen Teile des Videodatenstroms, die Information zu den Vorhersagefehlern enthalten, werden einem weiteren

kontextsensitiven Decodiereinheit 30 zugeführt, die aus dem einlaufenden Bitstrom die Vorhersagefehlerdaten rekonstruiert. Die Vorhersagefehlerdaten werden einem inversen Quantisierer 32 und einem inversen diskreten Cosinus-Transformator 33 zugeführt und auf die vom Bewegungskompensator 31 gelieferten Daten in einem Addierer 34 aufaddiert und in einem Bildspeicher 35 abgelegt. Der Bildspeicher 35 ist schließlich mit einer Anzeigeeinheit 36 verbunden, in der die Videobilder angezeigt werden.

In Figur 5 ist die kontextsensitive Decodiereinheit 30 im Einzelnen dargestellt. Die kontextsensitive Decodiereinheit 30 weist eine Headerparser 37 auf, der die im Bitstrom ent- haltenen Headerinformationen ausliest und einen Demultiplexer 38 so steuert, dass die den einzelnen Kontexten zugeordneten Bitstromsegmente auf die Decodierzweige 39 verteilt werden.

Die Bitstromsegmente werden dabei zunächst in Bitstrompuffer 40 eingeschrieben und anschließend durch einen Golomb- Decodierer 41 in eine Folge von Lauflängensymbolen umgesetzt, die von einem Lauflängendecodierer 42 in die zugeordneten Bildsymbole gewandelt und in einen Bildsymbolpuffer 43 einge- schrieben werden. Von den Bildsymbolpuffern 43 aus werden die Bildsymbole über einen Kontextschalter 44 in einen Zwischen- speicher 45 ausgelesen, dem ein Bildkomposer 46 nachgeschaltet ist, in dem die Bitebenen wieder zusammengesetzt werden.

Zu Beginn der Übertragung vom Bildsymbolpuffer 43 in den Zwischenspeicher 45 befindet sich der Kontextschalter 44 in einer vorbestimmten Stellung. Im weiteren Verlauf des Auslesevorgangs wird der Kontextschalter 44 durch einen Kontextdiskriminator 47 gesteuert. Der Kontextdiskriminator 47 bestimmt aus den ausgelesenen Bildsymbolen den Kontext des auszulesenden Bildsymbols und schaltet den Kontextschalter 44 auf den jeweiligen Decodierzweig 39 um. Wie bei der kontextsensitiven Codiereinheit 4 ist auch bei der kontextsensitiven Decodiereinheit 30 eine Clustereinheit 48

vorhanden, die die Häufigkeitsverteilung der Bildsymbole auswertet und durch Steuern des Kontextdiskriminators 47 die Zuordnung der Kontexte zu den Decodierzweigen 39 bestimmt.

Außerdem steuert die Clustereinheit 48 die Golomb-Decodierer 41, indem die Clustereinheit 48 einen an die Häufigkeitsverteilung der Bildsymbole angepassten Golomb-Code auswählt. Die Regeln nach denen die Clustereinheit 48 arbeitet, müssen die gleichen sein wie die Regeln, nach denen die Clustereinheit 21 der kontextsensitiven Codiereinheit 4 arbeitet, damit der Kontextschalter 44 der kontextsensitiven Decodiereinheit 30 genau so wie der Kontextschalter 18 der kontextsensitiven Codiereinheit 4 betrieben wird.

Somit führt die kontextsensitive Decodiereinheit 30 folgende Verfahrensschritte aus : - Verteilen von Bitstromsegmenten des Videodatenstroms durch den Demultiplexer 38 auf Decodierzweige 39, die jeweils einem Bildsymbolkontext zugeordnet sind ; - Entropiedecodieren der Bitstromsegmente in Lauflängensymbole ; - Lauflängendecodieren der Lauflängensymbole in Videodaten eines Bildes darstellende Bildsymbole ; - Übertragung der Bildsymbole von den Decodierzweigen 39 über den Kontextschalter 44 in einen Bildspeicher 45, wobei der Kontextschalter 44 zu einem vorbestimmten Zeitpunkt in einer vorbestimmten Stellung steht und im Folgenden in Abhängigkeit vom Kontext der Bildsymbole betätigt wird.

In Figur 6 ist schließlich ein abgewandelter Codierer 49 dargestellt, bei dem die transformierten Vorhersage- fehlerdaten nicht unmittelbar nach dem Quantisierer 11, son- dern nach der kontextsensitiven Codiereinheit 4 abgegriffen und durch eine inverse kontextsensitive Codiereinheit 50, den inversen Quantisierer 12 und den inversen diskreten Cosinus- Transformator 13 rücktransformiert werden.

Abschließend sei angemerkt, dass das hier beschriebene Ver- fahren immer dann angewendet werden kann, wenn ein statisti- scher Zusammenhang zwischen Bildsymbolen und einem Kontext besteht. Die Bildsymbole können dabei einzelne Bits oder auch Gruppen von Bits in einer Bitebene oder über mehrere Bitebenen hinweg sein. Somit ist auch ein Clustern von Bildsymbolen möglich.

Ferner sei darauf hingewiesen, dass die hier beschriebenen Verfahren und Vorrichtungen zur Kompression und Dekompression von Videodatenströmen sowohl in Hardware als auch in Software realisiert werden können. Auch eine gemischte Ausführung ist denkbar.

Das hier beschriebene Verfahren ist prinzipiell unabhängig von der einer speziellen Datenquelle und kann daher über die Codierung einer Textur hinaus auch zur Codierung der Bewegungsvektoren oder sogar zur Codierung von administrativen Informationen verwendet werden.