图像编码解码是数字图像处理中的关键环节，用于高效存储和传输图像数据。"图像编码解码装置"的发明详细描述了一种特定的图像编码方法，该方法涉及到多个步骤，旨在提高编码效率并降低图像数据的存储和传输需求。
减法步骤是图像编码过程的起点。这一阶段，编码器会将输入图像信号（101）与预测信号（181）相减，生成预测误差信号（111）。预测信号通常是基于相邻像素或已编码的邻近块的统计特性来预测当前块的值，这样做可以有效地减少图像中的冗余信息，因为相邻像素通常具有高度的相关性。
接下来是变换量化步骤。预测误差信号（111）被分解成变换单位（TU），然后进行正交变换，如离散余弦变换（DCT）或离散小波变换。变换的目的是将空间域的信号转换到频域，使得图像中的高频细节更容易被压缩。随后，对变换后的系数进行量化，这是一种非线性的过程，通过舍入或截断将连续的浮点系数转化为离散的整数值，进一步降低数据量。
编码步骤是核心部分，其中管理信息和量化系数（131）被组织成一个树状结构进行编码。这种树构造允许编码器以更高效的方式描述图像数据，尤其是对于具有复杂结构的图像区域。每个变换单位（TU）对应树构造的一个树叶节点，编码时，根据树叶节点的特性选择合适的编码策略。
在编码步骤中，树叶节点的处理方式对于编码效率至关重要。可能的方法包括熵编码，如哈夫曼编码或算术编码，这些编码技术可以根据每个树叶节点出现的概率进行优化，进一步压缩数据。编码器还会考虑树叶节点的上下文信息，以决定是否需要发送其对应的量化系数，这被称为上下文自适应二进制算术编码（CABAC）。
此外，专利中可能还涉及解码过程，即逆过程，包括解码、反量化和逆变换，以重构原始图像信号。解码器根据编码信息恢复量化系数，并进行逆变换和加法操作，将预测误差信号还原，最后加上预测信号得到解码图像。
这个发明提供了一种改进的图像编码解码装置，利用预测、变换、量化和树构造编码等技术，实现了高效且高质量的图像压缩。这种方法对于现代数字通信和多媒体应用，如视频会议、流媒体服务和高清电视等，具有重要的实用价值。
