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CN111107364A - 图像压缩方法、设备及系统 - Google Patents

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CN111107364A
CN111107364A CN201811261651.0A CN201811261651A CN111107364A CN 111107364 A CN111107364 A CN 111107364A CN 201811261651 A CN201811261651 A CN 201811261651A CN 111107364 A CN111107364 A CN 111107364A
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CN
China
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current
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prediction residual
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Prior art date
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Withdrawn
Application number
CN201811261651.0A
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田林海
岳庆冬
李雯
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Xian Keruisheng Innovative Technology Co Ltd
Xian Cresun Innovation Technology Co Ltd
Original Assignee
Xian Keruisheng Innovative Technology Co Ltd
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Filing date
Publication date
Application filed by Xian Keruisheng Innovative Technology Co Ltd filed Critical Xian Keruisheng Innovative Technology Co Ltd
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Abstract

本发明涉及一种图像压缩方法、设备及系统，包括：将图像划分为多个MB；对当前MB进行采样预测获取所述当前MB的第一预测残差；对所述当前MB进行分割预测获取所述当前MB的第二预测残差；将所述第一预测残差以及所述第二预测残差进行运算判断所述当前MB的最终预测模式；在码流中输出所述当前MB所述最终预测模式以及对应的预测残差。本发明对当前MB采取多种预测方式，对于复杂纹理区域可以提高图像编码压缩率，进一步降低预测的理论极限熵。

Description

图像压缩方法、设备及系统
技术领域
本发明涉及一种压缩技术领域，特别涉及一种图像压缩方法、设备及系统。
背景技术
随着计算机应用技术的不断提高和计算机网络的迅速发展，图形化用户界面，即图形用户接口(GraphicUserInterface，GUI)已经成为各种不同的计算设备所必不可少的功能。人们在基于网络进行文本、语音和视频交流时，计算机屏幕图像序列的数据量十分巨大，极易造成网络拥堵和传输延时。以17寸的液晶显示器为例，一帧桌面图像数据为1280×1024/24/8/1024/1024＝3.75MB，若以15帧/秒的速度截取图像序列，则1秒钟产生的数据为3.75*15＝56.25MB。这样的数据量在当前10M/100M甚至1000M的Internet网络上传输，都极易引起网络拥堵和传输延时。
因此，如何对计算机屏幕图像进行实时、有效的压缩、已成为技术发展的一个瓶颈。而现有技术的压缩标准，如联合图像专家小组(JointPhotographicExpertsGroup,JPEG)系列、H.26X系列和动态图像专家组-X(MovingPicturesExpertsGroup/MotionPicturesExpertsGroup-X,MPEG-X)系列等，是基于人类视觉的敏感特性和自然图像色调连续的特征而制定的。压缩主要由四个部分组成，包含：预测模块、量化模块、码控模块和熵编码模块。目前预测模块的算法主要分为两类，纹理相关预测和像素值相关预测。
现有的纹理相关预测方法中，采用单一的纹理预测方法，对于复杂纹理图像，其预测效果及预测效率较差，不能很好的降低理论极限熵。
发明内容
因此，为解决现有技术存在的技术缺陷和不足，本发明提出一种图像压缩方法、设备及系统。
具体地，本发明一个实施例提出的一种图像压缩方法，包括：
将图像划分为多个MB；
对当前MB进行采样预测获取所述当前MB的第一预测残差；
对所述当前MB进行分割预测获取所述当前MB的第二预测残差；
将所述第一预测残差以及所述第二预测残差进行运算判断所述当前MB的最终预测模式；
在码流中输出所述当前MB所述最终预测模式以及对应的预测残差。
在本发明的一个实施例中，对当前MB进行采样预测获取所述当前MB的第一预测残差，包括：
对当前MB进行多种采样；
对所述当前MB获取每种采样方式对应的每种预测残差；其中，所述当前MB的一种采样方式对应一种预测残差。
加权所述每种预测残差确定所述当前MB的第一预测残差。
10.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述当前MB进行分割预测获取所述当前MB的第二预测残差，包括：
S1、将所述当前MB按照多种分割方式分割为若干子MB；
S2、分别计算每种分割方式下所述当前MB的比特数；
S3、根据所述比特数确定所述当前MB的当前分割方式；
S4、计算在所述当前分割方式下所述若干子MB的第二预测残差；
S5、根据所述当前分割方式判断所述当前MB是否继续分割或者结束分割；
若判断出所述当前MB继续分割，则对所述当前分割方式下的所述若干子MB跳转到步骤S1；
反之，若判断出所述当前MB结束分割，则结束所述第二预测。
根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述多种分割方式包括水平分割、垂直分割、不分割。
本发明另一个实施例提出的一种图像压缩设备，包括：
划分模块，用于将图像划分为多个MB；
采样预测模块，连接所述划分模块，用于对当前MB进行采样预测获取所述当前MB的第一预测残差；
分割预测模块，连接所述划分模块，用于对所述当前MB进行分割预测获取所述当前MB的第二预测残差；
运算判断模块，连接所述采样预测模块以及所述分割预测模块，用于将所述第一预测残差以及所述第二预测残差进行运算判断所述当前MB的最终预测模式；
输出模块，连接所述运算判断模块，用于在码流中输出所述当前MB所述最终预测模式以及对应的预测残差。
在本发明的一个实施例中，所述采样预测模块包括：
采样单元，用于对当前MB进行多种采样；
获取单元，连接至所述采样单元，用于对所述当前MB获取每种采样方式对应的每种预测残差；其中，所述当前MB的一种采样方式对应一种预测残差；
第一预测残差确定单元，连接至所述获取单元，用于加权所述每种预测残差确定所述当前MB的第一预测残差。
在本发明的一个实施例中，所述分割预测模块包括：
分割单元，用于将所述当前MB按照多种分割方式分割为若干子MB；
第一计算单元，用于分别计算每种分割方式下所述当前MB的比特数；
分割方式确定单元，用于根据所述比特数确定所述当前MB的当前分割方式；
第二计算单元，用于计算在所述当前分割方式下所述若干子MB的第二预测残差；
判断单元，用于根据所述当前分割方式判断所述当前MB是否继续分割或者结束分割。
在本发明的一个实施例中，所述分割单元具体用于将所述当前MB按照水平分割、垂直分割、不分割方式分割为若干子MB。
本发明另一个实施例提出的一种图像传送系统，包括如任一上述实施例所述的图像压缩设备，以及与所述图像压缩设备连接的图像解压缩设备。
基于此，本发明具备如下优点：
1、本发明采用的采样预测与现有预测相比，当处理纹理较为复杂的压缩图像时，对处于当前待压缩图像纹理边界处的当前MB，根据纹理的渐变原理，通过当前MB自身的纹理特性自适应的获取预测残差，从而避免因周围MB与当前MB相关性较差，不能获取较小的预测残差，利用本发明的采样预测可以提高对复杂纹理区域求预测残差值的精度，进一步降低理论极限熵，增大带宽压缩率。
2、本发明采用的分割预测通过当前区域像素值间的相关性进行预测，利用本发明的算法对比水平划分、垂直划分、不划分三种情况的压缩数据量，选择对应最优的划分方式进行残差预测，以使初始的宏块和预测的宏块之间的差异最小而提高压缩效率并提高主观图片质量，对于复杂纹理图像处理时，预测效果好、处理效率高，且能够降低理论极限熵。
3、本发明将当前宏块利用多种预测获取预测残差，并将获取的预测残差进行运算，选取出最优的预测模式，对于复杂纹理区域可以提高图像编码压缩率，进一步降低预测的理论极限熵。
通过以下参考附图的详细说明，本发明的其它方面和特征变得明显。但是应当知道，该附图仅仅为解释的目的设计，而不是作为本发明的范围的限定，这是因为其应当参考附加的权利要求。还应当知道，除非另外指出，不必要依比例绘制附图，它们仅仅力图概念地说明此处描述的结构和流程。
附图说明
下面将结合附图，对本发明的具体实施方式进行详细的说明。
图1为本发明实施例提供的一种图像压缩方法流程示意图；
图2为本发明实施例提供的一种采样预测的采样方式示意图；
图3为本发明实施例提供的一种采样预测方法示意图；
图4为发明实施例提供的一种分割预测的分割示意图；
图5为发明实施例提供的一种图像压缩设备的示意图。
具体实施方式
为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图对本发明的具体实施方式做详细的说明。
实施例一
请参见图1，图1为本发明实施例提供的一种图像压缩方法流程示意图；本实施例对本发明提供的一种图像压缩方法进行详细描述，该图像压缩方法包括如下步骤：
步骤1、将图像划分为多个MB；
步骤2、对当前MB进行采样预测获取所述当前MB的第一预测残差；
步骤3、对所述当前MB进行分割预测获取所述当前MB的第二预测残差；
步骤4、将所述第一预测残差以及所述第二预测残差进行运算判断所述当前MB的最终预测模式；
步骤5、在码流中输出所述当前MB所述最终预测模式以及对应的预测残差。
进一步地，在本发明的一个具体实施例中，对于步骤2具体包括如下内容：
步骤21、定义当前MB的大小，
定义MB的大小为m*n个像素分量；
优选的，可以定义当前MB的大小为8*1个像素分量，16*1个像素分量，32*1个像素分量，64*1个像素分量；本实施例以当前MB的大小为16*1个像素分量为例说明，其它不同大小的MB同理。当前MB中的像素分量按照从0到15的序号从左至右依次排列，每一个序号位置对应一个像素分量。
步骤22、定义采样方式
根据当前MB中存在的纹理相关性，当前MB中的像素距离越近，当前MB的纹理渐变的一致性概率越高，反之当前MB中的像素距离越远，当前MB的纹理渐变的一致性概率越低，据此将当前MB中的像素分量进行等距离采样，可以选取多种等距离采样方式。
优选地，如图2所示，图2为本发明实施例提供的一种采样预测的采样方式示意图；本实施例将MB中的16*1个像素分量进行等距离采样，以全采样、1/2采样、1/4采样、1/8采样和1/16采样五种等距离采样方式举例说明，其它等距离采样方式同理，其中，
全采样是将当前MB中序号为0到15对应位置的16个像素分量全部进行采样；
1/2采样是将当前MB中序号为0、2、4、6、8、10、12、14、15对应位置的9个像素分量进行采样；
1/4采样是将当前MB中序号为0、4、8、12、15对应位置的5个像素分量进行采样；
1/8采样是将当前MB中序号为0、8、15对应位置的3个像素分量进行采样；
1/16采样是将当前MB中序号为0、15对应位置的2个像素分量进行采样。
步骤23、将步骤22中选取的多种等距离采样方式进行处理获取第一预测残差。
本实施例以一种等距离采样方式的处理过程为例进行说明，其他种类的等距离采样方式的处理过程相同。具体如下：
步骤231、如图3所示，图3为本发明实施例提供的一种采样预测方法示意图；设当前的等距离采样为1/4采样，将当前MB中的采样点与当前MB正上方相邻MB中垂直位置的点进行预测，求得预测残差，即将采样点的像素分量与当前MB正上方相邻MB中垂直位置点的像素分量相减，求得预测残差；
将当前MB中的非采样点，利用如下公式求得预测残差。
Resi＝(sample1-sample0)*(i+1)/(num+1)
其中，simple0和simple1为连续的采样点的像素分量重建值，i为非采样点索引，num为非采样点数量。
进一步地，像素分量重建值可以指的是已压缩编码MB解码端重建得到的像素分量值。
步骤232、采用步骤231中的等距离采样方式的处理过程获取当前MB所有像素分量的预测残差，同时将当前MB中所有像素分量的预测残差进行绝对值加权；
步骤233、重复步骤231～步骤233，将当前MB的多种等距离采样方式的预测残差进行绝对值加权，在本实施例中即获取当前MB的5种采样的5组预测残差绝对值加权值。
步骤224、将步骤233中获取的预测残差绝对值加权值最小值所对应的采样方式确定为当前MB的最终采样方式，对应的预测残差为第一预测残差。
步骤25、将当前MB的采样方式和第一预测残差写入码流。
进一步地，在本发明的一个具体实施例中，对于步骤3具体包括如下内容：
步骤31、确定当前MB的分割方式，将所述当前MB分割为若干子MB，其中，所述分割方式包括水平分割、垂直分割、不分割；参看图4，图4为发明实施例提供的一种分割预测的分割示意图，本发明采用自顶向下按顺序分割的方案，块大小为由大到小分割，逐一确定每个子MB的分割方式。
步骤32、分别计算每种分割方式下当前MB的比特数；
步骤33、将所述编码子块比特数最小值对应的分割方式作为所述当前MB的当前分割方式；
步骤34、计算所述当前MB在所述当前分割方式下的第二预测残差；
步骤35、将所述当前分割方式、所述第二预测残差、所述比特数最小值对应的原始像素写入码流中；
步骤36、当判断所述当前分割方式为水平分割或垂直分割时，对所述当前分割方式下分割的子MB分别执行步骤31；
步骤37、当判断所述当前分割方式为不分割时，结束对所述当前MB的分割。
在本发明实施例中，所述编码对象可以为一个64×64规格的图像宏块，也可以为一个64×64规格图像宏块的子图像宏块，更或者是具有更小尺寸规格的图像宏块的子宏块，例如，1/4、1/8、1/16或1/32的子样本。
当子宏块无法再被分割成更小的子宏块规格时，将所述分割方式的标识，以及所述编码后的残差数据写入码流中。具体在实际应用中，编码端和解码端都会预设一些图像宏块的尺寸规格，只有当图像宏块能被分割成这些规格时，或者说只有当图像宏块的尺寸规格大于这些预设的尺寸规格时，图像宏块才能被分割。
预测残差为每个像素分量分别减去像素最小值，得到该宏块所有像素分量的预测残差。
本实施例的分割预测方法通过当前区域像素值间的相关性进行预测，利用本发明的算法对比水平分割、垂直分割、不分割三种情况的压缩数据量，选择对应最优的分割方式进行残差预测，以使初始的宏块和预测的宏块之间的差异最小而提高压缩效率并提高主观图片质量，对于复杂纹理图像处理时，预测效果好、处理效率高，且能够降低理论极限熵。
在一个具体实施方式中，所述步骤32包括：
步骤3201、参看图4，采用水平分割方式，将子MB分为两个子MB，分别为上宏块11和下宏块12，其中所述上宏块11和下宏块12分别包括N个像素分量；
步骤3202、在所述上宏块像素分量中，得到所述上宏块像素分量的最大值和所述上宏块像素分量的最小值；
步骤3203、计算所述上宏块像素分量的最大值和所述上宏块像素分量的最小值的差值，并得到表示所述差值的上宏块最少比特数；
如果需要确定上宏块的第二预测残差，将该上宏块的N个像素分量，分别减去上宏块像素分量的最小值，得到该上宏块的所有像素分量的第二预测残差。
步骤3204、在所述下宏块像素分量中，得到所述下宏块像素分量的最大值和所述下宏块像素分量的最小值；
步骤3205、计算所述下宏块像素分量的最大值和所述下宏块像素分量的最小值的差值，并得到表示所述差值的下宏块最少比特数；
步骤3206、根据所述上宏块最少比特数、下宏块最少比特数得到水平分割方式下所述当前MB的比特数为：
SEGud＝N*BIT_MINup+N*BIT_MINdown+2*BITDEPTH，
其中，BIT_MINup为上宏块最少比特数，N*BIT_MINdown为下宏块最少比特数，BITDEPTH为原始数据的比特深度。
如果需要确定下宏块的第二预测残差，将该下宏块的N个像素分量，分别减去下宏块像素分量的最小值，得到该下宏块的所有像素分量的第二预测残差。
如果水平分割方式为最优方式，则最终输出上下宏块各N个第二预测残差数据、上下宏块中像素分量的最小值的原始像素，以及分割方式。
在一个具体实施方式中，所述步骤32包括：
步骤3211、采用垂直分割方式，参看图2，将子MB分为两个子MB，分别为左宏块21和右宏块22，其中所述左宏块和右宏块分别包括N个像素分量；
步骤3212、在所述左宏块像素分量中，得到所述左宏块像素分量的最大值和所述左宏块像素分量的最小值；
步骤3213、计算所述左宏块像素分量的最大值和所述左宏块像素分量的最小值的差值，并得到表示所述差值的左宏块最少比特数；
如果需要确定左宏块的第二预测残差，将该左宏块的N个像素分量，分别减去左宏块像素分量的最小值，得到该左宏块的所有像素分量的第二预测残差。
步骤3214、在所述右宏块像素分量中，得到所述右宏块像素分量的最大值和所述右宏块像素分量的最小值；
步骤3215、计算所述右宏块像素分量的最大值和所述右宏块像素分量的最小值的差值，并得到表示所述差值的右宏块最少比特数；
步骤3216、根据所述左宏块最少比特数、右宏块最少比特数得到垂直分割方式下所述当前MB比特数为：
SEGlr＝N*BIT_MINleft+N*BIT_MINright+2*BITDEPTH，
其中，BIT_MINleft为左宏块最少比特数，N*BIT_MINright为右宏块最少比特数，BITDEPTH为原始数据的比特深度。
如果需要确定右宏块的第二预测残差，将该右宏块的N个像素分量，分别减去右宏块像素分量的最小值，得到该右宏块的所有像素分量的第二预测残差。
如果垂直分割方式为最优方式，则最终输出左右宏块各N个第二预测残差数据、左右宏块中像素分量的最小值的原始像素，以及分割方式。
在一个具体实施方式中，所述步骤S2包括：
步骤3221、采用不分割方式，参看图4，编码子块01包括2N个像素分量；
步骤3222、得到所述当前MB中像素分量的最大值和所述当前MB中像素分量的最小值；
步骤3223、计算所述当前MB中像素分量的最大值和所述当前MB中像素分量的最小值的差值，得到表示所述差值的当前MB中最少比特数；
步骤3224、根据所述当前MB中最少比特数得到不分割方式下所述当前MB的比特数为：
SUB-SEG＝2N*BIT_MIN+BITDEPTH，
其中，BIT_MIN为当前MB最少比特数，BITDEPTH为原始数据的比特深度。
如果需要确定当前MB的第二预测残差，将该当前MB的2N个像素分量，分别减去当前MB像素分量的最小值，得到该当前MB的所有像素分量的第二预测残差。
如果不分割方式为最优方式，则最终输出当前MB的2N个第二预测残差数据、当前MB中像素分量的最小值的原始像素，以及分割方式。
进一步地，在本发明的一个具体实施例中，所述步骤4具体包括如下内容：
设定MB的大小为m*n；
利用采样预测获取的当前MB的第一预测残差以及分割预测获取的当前MB的第二预测残差分别计算残差绝对值和(sum of absolute difference,简称SAD)以及残差和(sum of difference，简称SD)，如下式所示：
Figure BDA0001844007280000131
Figure BDA0001844007280000132
其中，Res为当前宏块每个待预测像素分量的预测残差，ABS为取绝对值，m*n为当前宏块待预测像素分量的数量。
最终根据SAD和SD的情况，分不同的图像场景配置权重系数a1和a2，计算残差主观和(subjective difference，简称SUBD)，如下式所示：
SUBD＝a1×SAD+a2×SD
若为连续多帧且具有传导效应的场景，如H246参考值压缩，a2较大，a1较小；反之，a1较大，a2较小；进一步地，可以设定a1+a2＝1。
选取SUBD的最小值对应的预测方法为当前宏块最终的预测模式，采用该模式计算得到的预测残差为最终的预测残差。
进一步地，对于步骤5，可以包括在码流中传输当前MB确定的最终预测方式的附加标志位以及最终的预测残差。
实施例二
本实施例在上述实施例的基础上对本发明提供的一种图像压缩设备进行详细描述，如图5所示，图5为发明实施例提供的一种图像压缩设备的示意图，该设备包括：
划分模块51，用于将图像划分为多个MB；
采样预测模块52，连接所述划分模块51，用于对当前MB进行采样预测获取所述当前MB的第一预测残差；
分割预测模块53，连接所述划分模块51，用于对所述当前MB进行分割预测获取所述当前MB的第二预测残差；
运算判断模块54，连接所述采样预测模块52以及所述分割预测模块53，用于将所述第一预测残差以及所述第二预测残差进行运算判断所述当前MB的最终预测模式；
输出模块55，连接所述运算判断模块，用于在码流中输出所述当前MB所述最终预测模式以及对应的预测残差。
其中，所述采样预测模块包括：
采样单元521，用于对当前MB进行多种采样；
获取单元522，连接至所述采样单元，用于对所述当前MB获取每种采样方式对应的每种预测残差；其中，所述当前MB的一种采样方式对应一种预测残差；
第一预测残差确定单元523，连接至所述获取单元，用于加权所述每种预测残差确定所述当前MB的第一预测残差。
其中，所述分割预测模块包括：
分割单元531，用于将所述当前MB按照多种分割方式分割为若干子MB；
第一计算单元532，用于分别计算每种分割方式下所述当前MB的比特数；
分割方式确定单元533，用于根据所述比特数确定所述当前MB的当前分割方式；
第二计算单元534，用于计算在所述当前分割方式下所述若干子MB的第二预测残差；
判断单元535，用于根据所述当前分割方式判断所述当前MB是否继续分割或者结束分割。
其中，所述分割单元具体用于将所述当前MB按照水平分割、垂直分割、不分割方式分割为若干子MB。
本发明还提供一种图像传送系统，包括上述实施例所述的图像压缩设备，以及与所述图像压缩设备连接的图像解压缩设备。由于图像压缩设备对不同类型的图像MB采用不同的压缩规则进行压缩编码，从而实现了根据图像MB的纹理特征进行差异化的压缩处理，因此实现了图像的有效压缩。因此，通过该图像传送系统，能够实现高效、且高质量的混合图像传输。
综上所述，本文中应用了具体个例对本发明基于带宽压缩中自适应纹理渐变预测方法进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制，本发明的保护范围应以所附的权利要求为准。

Claims (9)

1.一种图像压缩方法，其特征在于，包括：
将图像划分为多个MB；
对当前MB进行采样预测获取所述当前MB的第一预测残差；
对所述当前MB进行分割预测获取所述当前MB的第二预测残差；
将所述第一预测残差以及所述第二预测残差进行运算判断所述当前MB的最终预测模式；
在码流中输出所述当前MB所述最终预测模式以及对应的预测残差。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对当前MB进行采样预测获取所述当前MB的第一预测残差，包括：
对当前MB进行多种采样；
对所述当前MB获取每种采样方式对应的每种预测残差；其中，所述当前MB的一种采样方式对应一种预测残差。
加权所述每种预测残差确定所述当前MB的第一预测残差。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述当前MB进行分割预测获取所述当前MB的第二预测残差，包括：
S1、将所述当前MB按照多种分割方式分割为若干子MB；
S2、分别计算每种分割方式下所述当前MB的比特数；
S3、根据所述比特数确定所述当前MB的当前分割方式；
S4、计算在所述当前分割方式下所述若干子MB的第二预测残差；
S5、根据所述当前分割方式判断所述当前MB是否继续分割或者结束分割；
若判断出所述当前MB继续分割，则对所述当前分割方式下的所述若干子MB跳转到步骤S1；
反之，若判断出所述当前MB结束分割，则结束所述第二预测。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述多种分割方式包括水平分割、垂直分割、不分割。
5.一种图像压缩设备，其特征在于，包括：
划分模块，用于将图像划分为多个MB；
采样预测模块，连接所述划分模块，用于对当前MB进行采样预测获取所述当前MB的第一预测残差；
分割预测模块，连接所述划分模块，用于对所述当前MB进行分割预测获取所述当前MB的第二预测残差；
运算判断模块，连接所述采样预测模块以及所述分割预测模块，用于将所述第一预测残差以及所述第二预测残差进行运算判断所述当前MB的最终预测模式；
输出模块，连接所述运算判断模块，用于在码流中输出所述当前MB所述最终预测模式以及对应的预测残差。
6.根据权利要求5所述的设备，其特征在于，所述采样预测模块包括：
采样单元，用于对当前MB进行多种采样；
获取单元，连接至所述采样单元，用于对所述当前MB获取每种采样方式对应的每种预测残差；其中，所述当前MB的一种采样方式对应一种预测残差；
第一预测残差确定单元，连接至所述获取单元，用于加权所述每种预测残差确定所述当前MB的第一预测残差。
7.根据权利要求5所述的设备，其特征在于，所述分割预测模块包括：
分割单元，用于将所述当前MB按照多种分割方式分割为若干子MB；
第一计算单元，用于分别计算每种分割方式下所述当前MB的比特数；
分割方式确定单元，用于根据所述比特数确定所述当前MB的当前分割方式；
第二计算单元，用于计算在所述当前分割方式下所述若干子MB的第二预测残差；
判断单元，用于根据所述当前分割方式判断所述当前MB是否继续分割或者结束分割。
8.根据权利要求7所述的设备，其特征在于，所述分割单元具体用于将所述当前MB按照水平分割、垂直分割、不分割方式分割为若干子MB。
9.一种图像传送系统，其特征在于，包括如权利要求5～8任一所述的图像压缩设备，以及与所述图像压缩设备连接的图像解压缩设备。
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