VVC中的熵编码-JVET提案Q2002

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本文详细介绍了视频编码标准VVC（Versatile Video Coding）中CABAC（Context-Adaptive Binary Arithmetic Coding）熵编码的改进。与HEVC相比，VVC的CABAC引擎不再依赖查找表，而是采用线性表示概率，并引入多假设概率更新模型以提高编码准确性。在变换系数编码方面，VVC对变换跳过残差和非跳过残差采用了独立的编码结构，同时调整了编码策略以限制每个像素的上下文编码bins数量。此外，变换系数的残差编码过程分为多个阶段，使用Golomb-Rice编码和旁路编码。这些改变旨在提高编码效率和压缩性能。

3.6 熵编码
在VVC 中，与HEVC中的设计相比，CABAC包含以下主要变化：

CABAC 核心引擎
将变换块和变换跳过块的残差编码结构分开
变换系数的上下文建模

3.6.1 CABAC 核心引擎
HEVC中的CABAC引擎在64个不同代表性概率状态之间使用基于表格的概率转换过程。在HEVC中，表示编码引擎状态的范围ivlCurrRange在计算新的间隔范围之前量化到一组4个值。 HEVC状态转换可以使用包含所有64x4x8 bit的预计算值的表格来实现，以近似于ivlCurrRange * pLPS（pStateIdx）的值，其中pLPS是最小概率符号（LPS）和pStateIdx是当前的状态的索引。
在HEVC中，解码判决可以使用预先计算的LUT来实现。首先，使用LUT获取ivlLpsRange，如下所示。然后，ivlLpsRange用于更新ivlCurrRange并计算输出binVal。
在这里插入图片描述
在VVC中，概率由概率索引pStateIdx线性表示。因此，所有的计算都可以用方程来完成，而不需要进行查找表操作。为了提高概率估计的准确性，采用了多假设概率更新模型。在二进制算术编码器的区间细分中使用的pStateIdx是两个概率pStateIdx0和pStateIdx1的组合。这两个概率与每个上下文模型相关联，并且以不同的adaptation rates独立地更新。每个上下文模型的pStateIdx0和pStateIdx1的adaptation rates基于相关联的bins的统计被预先训练。概率估计pStateIdx是来自这两个假设的估计的平均值。
图45示出了用于在VVC中解码单个二进制决定的流程图。