熵編碼的區(qū)域上下文研究和二進制化改進.pdf

1、超高清視頻的應用正逐漸在移動通訊、網絡多媒體等中廣泛推廣。為了適應該種應用，國際標準HEVC正式發(fā)布。該標準在H.264/AVC的基礎上進一步發(fā)展了熵編碼在視頻編碼中的應用，加入了更多方向的上下文預測和二進制化方法Truncated Rice等其他新的算法。
　　為了使上下文模型更利于對圖像的概率分布進行估計和加強熵編碼的自適應性，進一步提高視頻的壓縮效率，本文將對編碼系統(tǒng)的上下文建模過程以及編碼過程的二進制化過程進行研究和改進。

2、
　　編碼系統(tǒng)的建模過程采用一定的上下文模型對信源的概率分布進行估計。經典的上文模型算法諸如上下文樹加權、部分串匹配預測等，應用到多維上下文模型時，上下文集合的個數往往呈雙指數遞增。這加大了算法的復雜度，影響了應用的實時性。
　　本文采用非連續(xù)性的上下文對視頻數據進行壓縮。以當前像素為中心，在每個上下文中，按照折線距離大小進行排序，相同折線距離的元素個數作為指數，按照折線距離越小，底數越大的原則，計算每種折線距離的冪。這些冪

3、的乘積即為當前上下文的歸一化系數。這樣的歸一化系數即兼顧折線距離大小，又兼顧了不同折線距離的元素個數的差異對預測準確性的影響。
　　通過對H.264/AVC部分測試序列采用區(qū)域性非連續(xù)上下文的建模過程進行壓縮，壓縮率相較于以往的上下文壓縮算法有較大的提高。
　　在編碼過程中，算術編碼最為接近理論熵，但是乘法運算影響了應用的實時性。為減少符點數乘法運算，二進制算術編碼采用查表的方式計算概率狀態(tài)遷移。下一個狀態(tài)的概率為當前狀態(tài)概

4、率乘以固定的伸縮因子，伸縮因子越小則狀態(tài)個數越多，精度越好。但當符號的局部概率小于最小狀態(tài)概率或者大于最大狀態(tài)概率，則會產生編碼冗余?；谧赃m應上下文的二進制算術編碼的二進制化方法是靜態(tài)的，沒有根據語法元素的出現次數動態(tài)調整二進制化 Bin的長度，導致上述編碼冗余可能被符號局部概率過大或者過小而進一步擴大。
　　本文在每編碼一個符號時，將其對應的二進制化二叉樹葉子結點的頻度加一，在樹遍歷的回溯過程中，逐級更新頻度，檢查是否符合霍夫