CABAC中的二值化方法

CABAC中的二值化方法

1.二值化的一般性要求

  1. 在对片进行编码的过程中,相应的二值化方案要满足快速精确的条件误差估计原则
  2. 二值化的结果要方便进行条件概率的计算以及后续的算术编码

2.为什么要进行二值化

对于传统的算术编码过程,如果不考虑上下文的影响,假设一共有m个元素,则在一开始需要计算m个元素的概率,这种情形对于0阶上下文自适应还勉强能使用,如果使用n阶的上下文自适应条件概率,则需要计算m^n个概率值,那么这个计算量就非常大了,不适合用来直接计算和编码。

3.二值化的一般方法

  • unary code 最简单的一种二值化实现方式,对于无符号整数x,且x>=0,那么unary code为”x”个1和一个0组成。
  • Truncated Unary Binarization Scheme 这种方法实际上是unary code的一种优化,同样对于无符号整数x,且0<=x<=S,当x小于S时,使用unary code,对于x=S,只使用”x”个1,不需要最后的0.
  • k阶指数哥伦布二值化方案EGK,这种方法对于每一个待二值化的x,首选需要计算lx=log2(x/2^k +1),并对lx向下取整,然后将lx按unarycode进行二值化;接下来计算x+2^k(1-2^lx)以及k+lx,使用k+lx位的定长对x+2^k(1-2^lx)进行二值化。举例说明如下,假设x=5,k=0,那么lx=2,k+lx=2,则二值化为11010.
  • 定长二值化方法,即使用固定的位数对整数值进行二值化

4.CABAC中使用的二值化方法

在CABCA中,将上面的两种或多种方法串联起来使用,第一种是使用4-bit的定长前缀来描述块的亮度编码方式加上S=2的TU对色度块的编码方式进行二值化。运动向量残差使用的是TU做前缀加EGK做后缀的二值化方式。

### HEVC中CABAC的实现位置及作用 #### 一、CABAC在HEVC中的应用范围 在高效率视频编码(HEVC)标准中,CABAC被广泛应用于熵编码阶段。其主要功能是对视频帧内的残差数据以及其他语法元素进行高效的压缩处理。具体而言,除了参数集、补充增强信息(SEI)、以及切片头(slice header)外,几乎所有其他的数据单元都会通过CABAC进行熵编码[^1]。 #### 二、概率模型及其自适应特性 CABAC的核心优势之一在于它能够动态调整用于表示符号的概率估计值。这意味着,在实际编码过程中,随着输入数据的变化,CABAC会不断更新内部使用的概率分布模型,从而更精确地反映当前待编码序列的特点。这种机制显著提高了编码效率,使得最终生成码流更加紧凑[^2]。 #### 三、初始化过程细节分析 为了启动整个CABAC引擎工作流程,需要先完成一系列必要的初始化操作。例如,`slopeIdx` 和 `offsetIdx` 的计算就是其中重要的一环。这两个索引变量分别由初始状态值经过位移运算得到,它们共同决定了后续概率表的选择逻辑[^3]。 #### 四、上下文建模的重要性 另一个提升性能的关键因素是引入了复杂的上下文建模技术。当对某个特定位置上的标志位(如 skip_flag)进行编码时,不仅考虑该点本身的属性特征,还会综合参考周围已知邻域范围内其它同类标记的状态信息来构建合适的统计环境背景。这样做的好处是可以进一步细化分类规则,进而获得更为精准的概率预测结果[^4]。 ```python def calculate_context(skip_flags): """ 计算给定skip_flags下的context index. 参数: skip_flags (list): 周围邻居节点的skip_flag列表 返回: int: 当前位置对应的最佳context index """ context_index = sum([flag << i for i, flag in enumerate(skip_flags[:5])]) return context_index % 8 # 示例简化版映射函数 ``` 上述伪代码展示了如何利用周边几个关键方向上先前已被成功编码过的skip_flag集合来推导出目标像素处适用的具体context编号。 --- ###
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值