CN102238387A - 一种视频熵编码、熵解码方法、装置及介质 - Google Patents

一种视频熵编码、熵解码方法、装置及介质 Download PDF

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Abstract

本发明属于视频熵编解码领域，公开一种视频视频熵编码、熵解码方法、装置及介质，所示熵编码方法包括，获取待编码块中的待编码语法元素；将所述待编码语法元素转化为编码索引；将所述编码索引转化为码字数值；根据码字编码规则对所述码字数值进行编码，获取最终码字。本发明通过引入编码索引和有规则变长/定长编码方法，全新设计了各个语法元素码表，由编码索引实现快速的码表检索，消除了传统变长码表需要占用较大的内存空间和需逐位遍历操作，在保障编码效率的前提下，极大提高了移动终端设备上熵解码操作的实现复杂度，适用于硬件资源受限的便携式终端。

Description

一种视频熵编码、熵解码方法、装置及介质
技术领域
本发明涉及视频编码技术领域，尤其涉及一种视频熵编码、熵解码方法、装置及介质。
背景技术
视频压缩国际标准诸如MPEG-x和H.26x等都是基于块的混合压缩算法，通过运动估计/运动补偿消除视频时间冗余，对差值图像进行离散余弦变换变换消除空间冗余，对量化后的系数进行熵编码消除统计冗余。熵编解码是视频编码的重要组成部分，熵编码的对象是视频编码算法中各种功能模块生成的一系列语法元素，其目的是有效地去除数据的统计冗余。这些语法元素可分类两类：残差系数语法元素和非残差系数语法元素。残差系数语法元素的信息量最大，是熵编码的处理重点，残差系数的语法元素通过扫描经过变换和量化处理后的块残差系数获得。非残差***的语法元素由如帧内预测、帧间预测和量化等视频编码环节生成并输入到熵编码模块进行处理的，非残差***的语法元素包括宏块类型、参考帧索引、量化参数、运动矢量残差、编码模型、帧内预测模式等。在视频编码中，宏块是视频编码的基本单元，宏块大小为16×16，每个宏块由4个4×4块组成，每个块由1个4×4亮度块和2个色度块组成。
MPEG-1、H.261、MPEG-2、H.263、MPEG-4以及最新的H.264视频标准对块预测残差系数的编码方法分类如下：
(1)H.261、MPEG-1、MPEG-2标准的2D-VLC(Variable Length Coding)熵编码；
(2)H.263、MPEG-4标准的3D-VLC熵编码；
(3)H.264/AVC标准的基于上下文的自适应变长编码CAVL(Context-Based Adaptive Variable Length Coding，CAVLC)和基于上下文的二进制算术编码CABAC(Context-Based AdaptiveBinary Arithmetic Coding，CABAC)。
图像块的残差系数经过变换量化环节处理后，会得到一个二维残差系数，为了进一步进行处理，一般会采用扫描将二维系数转换为一维序列；对这个一维序列的表征方法有多种方式，不同的表征方法定义各自的语法元素；反之，采用语法元素可重构出一维序列。与这些语法元素相关的残差编码参数主要有：Level、Run以及数据结束符EOB(End of Block)等。通常熵编码先对预测变换量化后的系数进行Zigzag扫描进行预处理，把扫描中遇到的非零系数记为Level，一个非零系数前的连续零系数游程记为Run。
具体来说：2D-VLC熵编码采用残差系数的联合编码(Level，Run)数据对，并对EOB编码，EOB单独分配一个码字；3D-VLC熵编码器将数据结束信息整合到(Level，Run)数据对中，形成三维数据组(Level，Run，Last)，Last表示当前系数是否为块内最后一个系数，这样可以不用对结束标志符进行编码，并且发挥Level、Run和EOB的联合概率；H.264/AVC视频编码标准的CAVLC熵编码充分利用了上下文信息，通过建立多个码表对4×4块的残差信息进行了很好的优化，将Level、Run分开进行编码，取得了很好的编码效果。上述熵编码方法都是属于变长编码器，其编码基本原理仍然遵循哈夫曼(Huffman)编码原理，即大概率的符号分配短码字、小概率的符号分配长码字，从而达到平均码长最短的目的。H.264/AVC的CABAC熵编码属于算术编码器，算术编码的性能要优于变长编码，而且CABAC通过自适应的概率估计和更新以及二进制算术编码，更加逼近香农定理，编码效果更高，但其算法计算复杂度高，硬件实现要求复杂，是一种以软硬件的复杂度换取编码效率的提高。
可以看出，上述视频编码标准通过分析块预测残差系数不同状态下的概率统计分布，进行基于上下文的编码可以获得更高的编码效率。H.264/AVC标准中的CAVLC充分利用了残差系数不同状态下的概率统计分布，自适应地采用多个码表编码一个相应的语法元素，CAVLC是以目前已发布视频标准中编码效率最高的上下文自适应变长编码技术。对于移动视频等实时视频通信这类应用场合而言，熵编解码技术采用了指数哥伦布编码Exp-Golomb和CAVLC，指数哥伦布编码主要是针对运动矢量等非残差信息进行编码；CAVLC编码主要对于预测残差进行编码。指数哥伦布编码和CAVLC的编码都符合Huffman编码的基本思想：短码字表示高概率信息，长码字表示低概率信息。但指数哥伦布编码是一种基于符号概率统计进行的有规则变长编码；CAVLC在传统变长编码方法的基础上，通过引入内容自适应模型，定义了多组结构不同的码表，根据编码码字特征，动态的进行码表切换，提高编码效率。CAVLC的解码过程计算量过大，一方面，CAVLC解码必须从连续的比特流中分辨各个长度不同的码字，如采用全搜索算法需要遍历整个二叉树，需要进行多次读取和判断，因此查表过程耗费时间很多；另一方面，由于码字树很稀疏，码表的存储空间随着码字长度的增加成指数增长，但其中的绝大部分是空置的，没有得到有效利用。
H.264的熵编码通过良好的上下文自适应设计获得了很好的编码效率，但这些都是以过多码表为代价的，过多的码表意味着编解码操作需要更多的计算资源。特别是对移动视频业务***而言，由于便携式移动终端的计算硬件、电池功耗的有限资源等因素，高复杂度的视频熵解码实现还面临诸多问题：熵解码器的诸多码表需要通过查找表LUT(Look Up Table)结构实现，占用较大的内存空间，熵解码过程时往往需要逐位遍历查找表匹配码字，反复读写内存操作也会导致功耗的剧增。
发明内容
本发明实施例的目的在于提出一种视频熵编码方法，旨在解决现有技术传统变长码表占用较大的内存空间、需逐位遍历操作，熵编解码复杂度高的问题。
本发明实施例的方法是这样实现的，一种视频熵编码方法，所述方法包括：
获取待编码块中的待编码语法元素；
将所述待编码语法元素转化为编码索引；
将所述编码索引转化为码字数值；
根据码字编码规则对所述码字数值进行编码，获取最终码字。
本发明实施例的第二目的在于提出一种视频熵编码装置，所述装置包括：
编码语法元素获取模块，用于获取待编码块中的待编码语法元素；
第一转化模块，用于将所述待编码语法元素转化为编码索引；
第二转化模块，用于将所述编码索引转化为码字数值；所述将所述编码索引转化为码字数值的映射方式为概率统计分布映射或非概率统计分布映射；
第一码字获取模块，用于对所述码字数值根据码字编码规则进行编码，获取最终码字。
本发明实施例的第三目的在于提出一种记录介质，包括所述的视频熵编码方法的程序。
本发明实施例的第四目的在于提出一种视频熵解码方法，所述方法包括：
读取熵编码后的二进制比特流，根据码字编码规则进行计算，获取完整的二进制码字；
将所述二进制码字按照所述码字编码规则计算得出码字数值；
将所述码字数值转化为编码索引；
根据所述编码索引获取相应的语法元素。
本发明实施例的第五目的在于提出一种视频熵解码装置，所述装置包括：
完整码字获取模块，用于读取熵编码后的二进制比特流，根据码字编码规则进行计算，获取完整的二进制码字；
码字数值获取模块，用于将所述二进制码字按照所述码字编码规则计算得出码字数值；
第三转化模块，用于将所述码字数值转化为编码索引；
第二语法元素获取模块，用于根据编码索引获取相应的语法元素。
本发明实施例的第六目的在于提出一种记录介质，包括所述的视频熵解码方法的程序。
本发明的有益效果
本发明实施例通过获取待编码块中的待编码语法元素，将所述待编码语法元素转化为编码索引，将所述编码索引转化为码字数值，对所述码字数值进行有规则变长编码或定长编码，获取最终码字；本发明实施例的关键思想是通过有规则码字去匹配语法元素的上下文适应概率分布，通过引入编码索引来替换CAVLC的诸多码表设计，消除了传统变长码表需要占用较大的内存空间和需逐位遍历操作，在保障了编码效率前提下，极大降低了移动终端设备上熵编码和熵解码的实现复杂度，适用于硬件资源受限的便携式终端。
附图说明
图1是本发明实施例一种视频熵编码方法流程图；
图2是本发明实施例4×4亮度的预测残差块的Zigzag扫描顺序图；
图3本发明实施例一种视频熵编码装置结构示意图；
图4是本发明实施例一种视频熵解码方法流程图；
图5是本发明实施例一种视频熵解码装置结构示意图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图和实施例，对本发明进行进一步详细说明，为了便于说明，仅示出了与本发明实施例相关的部分。应当理解，此处所描写的具体实施例，仅仅用于解释本发明，并不用以限制本发明。
本发明实施例通过获取待编码块中的待编码语法元素，将所述待编码语法元素转化为编码索引，将所述编码索引转化为码字数值，对所述码字数值进行有规则变长编码或定长编码，获取最终码字；本发明实施例通过引入编码索引和有规则变长/定长编码方法，全新设计了各个语法元素码表，由编码索引实现快速的码表检索，消除了传统变长码表需要占用较大的内存空间和需逐位遍历操作，在保障编码效率的前提下，极大提高了移动终端设备上熵解码操作的实现复杂度，适用于硬件资源受限的便携式终。
实施例一
图1所示为本发明实施例一种视频熵编码方法流程图，所述方法包括以下步骤：
S101，获取待编码块中的待编码语法元素；
所述待编码语法元素包括：残差系数语法元素或非残差系数语法元素；
获取残差系数语法元素的方法如下：
A)对预测量化后的待编码块残差系数按照扫描顺序进行重排序，将二维残差系数排列成一维序列；
所述扫描顺序为Zigzag扫描重排序方法；
B)根据所述一维序列获取待编码块残差系数语法元素；
根据所述一维序列获取待编码块残差系数语法元素具体为：根据一维序列中残差系数的统计特征，获取相应的语法元素；相应的语法元素可以表征一维序列。
语法元素可以表征一维序列的所有信息，即只依赖语法元素重构出一维序列。但是，作为视频编码的熵编码部分，往往希望利用残差系数的统计特征，减少保存这些信息的位数。下面一示例说明：
示例：一个16元素的一维序列数据串：0，3，0，1，-1，-1，0，1，0，0，0，0，0，0，0，0。采用游程编码的思想：设0游程为run，非零系数为level，采用(run，level)游程对表示所述一位序列即为(1，3)，(1，1)，(0，-1)，(0，-1)，(1，1)和一个结束符EOB。可以看出要无损地保存16个一维序列残差信息，需要的信息位数为16×H(H为每一个系数保存需要的二进制位数)；而采用游程编码后，可以获得5个(run，level)游程对，如果定义游程对为语法元素，在不考虑游程对/语法元素的概率分布情况(等概率情况，熵值最大)时，给游程对中每个数据分配H位，所需的总共信息位为11×H，其中，结束符EOB分配H位)。因此，所需的位数要远少于原始序列保存所需位数。而且，实际上语法元素的概率分布是非概率分布，其熵值小于等概率的熵值，换句话说，可以用更少的位数保存所有数据。
如根据H.264、MPEG-2、MPEG-4编码标准对所述一维序列的语法元素获取方式可分为单数据方式、数据对方式或数据组方式；
通过单数据方式获取的残差系数语法元素包括：非零系数的数目TotalCoeffs、拖尾系数的数目TrailingOnes、非零系数前零的数目Total zeros、非零系数幅值Level和游程Run_before；
通过数据对方式获取的残差系数语法元素包括：(Level、Run)数据对和数据结束符；
通过数据组方式获取的残差系数语法元素包括：三维数据组(Level，Run，Last)；
所述非残差系数语法元素包括宏块类型、参考帧索引、量化参数、运动矢量残差、编码模型或帧内预测模式；
S102，将所述待编码语法元素转化为编码索引CodeIndex；
所述待编码语法元素包括：残差系数语法元素或非残差系数语法元素；
所述将待编码语法元素转化为编码索引的方法可以为概率统计分布映射方法或非概率统计分布映射方法；
将待编码语法元素转化为编码索引的概率统计分布映射方法，具体为：
A)，获取待编码块中的待编码语法元素的概率统计分布信息；所述概率统计分布信息是待编码语法元素的概率分布统计值；
具体为：
1)获取预测量化后的待编码块残差系数；
2)统计基于上下文模型的语法元素的概率统计分布值，作为所述待编码语法元素的概率统计分布值；
所述上下文模型是根据前后信息的相互依赖关系建立起来的联合概率。所述前后信息表示已处理数据单元和当前待处理数据单元，包括图像组、帧、片、块等数据粒度，本发明实施例中的前后信息是已处理块和当前待处理块；
所述数据相互依赖关系包括：a)相邻块之间的空间相关性；由于同一帧中相邻块往往具有很大程度的空间相关性，当前块的信息可以通过相邻块预测。b)语法元素之间本来具备的数学制约关系。在视频编码里，一般将上下文模型简称成上下文，其信息论理论在于：联合熵要小于信源熵之和，从而进一步提高压缩效率。
进一步地，还可以合并概率统计分布值接近的概率统计分布信息，得到合并后的语法元素的概率统计分布值，作为所述待编码语法元素的概率统计分布值。
B)，根据所述概率统计分布值对所述待编码语法元素进行概率排序；所述概率排序可以为升序或降序；
C)，建立所述待编码语法元素与编码索引的映射关系；
所述“建立语法元素和编码索引的概率统计分布映射”步骤中，建立非残差系数语法元素与编码索引的映射，可以是建立单个非残差系数语法元素与编码索引CodeIndex的映射，也可以是建立多个非残差系数语法元素与编码索引CodeIndex的映射的联合映射。
所述“建立多个非残差系数语法元素与编码索引CodeIndex的映射的联合映射”可以为综合多个非残差系数语法元素的联合概率分布情况来建立相应的非残差系数语法元素映射表，或对所述非残差系数的语法元素进行分组后综合编码。
进一步地，
将待编码语法元素中的非残差系数语法元素转化为编码索引的非概率统计分布映射方法包括无符号直接映射、有符号转化为符号映射或映射表方式：
(1)无符号直接映射。这种映射方式的语法元素包括宏块类型、参数帧索引等。
CodeNum＝CodeIndex＝v，v是非残差系数语法元素的数值
(2)有符号映射。这种映射方式的语法元素主要包括运动矢量差值、量化因子增量等。
CodeNum = CodeIndex = 2 | v | v &GreaterEqual; 0 2 | v | - 1 v < 0 , v是非残差系数语法元素的数值
(3)映射表。通过制定映射表规定非残差系数语法元素到第二编码索引CodeIndex的映射关系。主要用于块编码模式、帧内预测模式等参数的映射。
表7为本发明实施例4×4亮度块帧内预测模式和编码索引CodeIndex的映射表关系表，此表对单个非残差系数语法元素与编码索引进行映射。
表7
Figure BSA00000505155000082
S103：将所述编码索引CodeIndex转化为码字数值CodeNum；
所述将所述编码索引CodeIndex转化为码字数值CodeNum的映射方法可以为概率统计分布映射方法或非概率统计分布映射方法；
将所述编码索引CodeIndex转化为码字数值CodeNum的概率统计分布映射方法为：根据待编码语法元素的概率统计分布建立所述编码索引和码字数值的映射关系；其中，所述映射关系遵循平均码长最短原则，由待编码语法元素的概率指导映射的码字数值和码字：大概率码字数值分配短码字，小概率码字数值分配长码字；
将所述编码索引CodeIndex转化为码字数值CodeNum的非概率统计分布映射方法为：
将编码索引CodeIndex和码字数值CodeNum线性关联，即CodeIndex＝α×CodeNum+β(其中，α和β是整数)；或者通过制定映射表建立编码索引和码字数值的映射关系；
S 104：根据码字编码规则对所述码字数值CodeNum进行编码，获取最终码字；
所述码字编码规则可以为有规则变长编码或有规则定长编码；
所述码字具有规则的码字结构，所述码字数值CodeNum和码字CodeWord直接存在确定的数学关系，可以通过码字数值计算生成码字，也可由码字计算出码字数值；
所述有规则变长编码可以是不同阶数的哥伦布莱斯Golomb-Rice或指数哥伦布编码Exp-Golomb编码规则；Golomb-Rice和Exp-Golomb都属于哥伦布编码，所述阶数是哥伦布编码的参量，不同的阶数其编码公式不同。
所述码字为二进制格式，包括前缀和后缀部分，所述前缀一般由多个0加一个1开头；
本发明实施例列出哥伦布莱斯Golomb-Rice和指数哥伦布编码Exp-Golomb的部分编码结构，如表1所示为阶数k＝0、1、2、3时，Golomb-Rice的部分码字；表2所示为阶数k＝0，1，2，3时，Exp-Golomb编码的部分码字。
表1
Figure BSA00000505155000091
表2
Figure BSA00000505155000101
本发明实施例通过引入编码索引和有规则变长/定长编码方法，全新设计了各个语法元素码表，由编码索引实现快速的码表检索，有规则变长/定长编码无需保存实际二进制码字，消除了传统变长码表需要占用较大的内存空间和需逐位遍历操作，在保障编码效率的前提下，极大提高了移动终端设备上熵解码操作的实现复杂度，适用于硬件资源受限的便携式终端。
实施例二
以下是以采用H.264/AVC CAVLC熵编码对一个4×4亮度的预测残差块进行熵编码为例来详细描述本发明的实现过程。如图2所示为本发明实施例4×4亮度的预测残差块的Zigzag扫描顺序图，其中，方块中的数值表示亮度残差数值，箭头表示扫描的顺序。
4×4块的残差系数经过Zigzag顺序映射为一个16元素的一维序列：0，3，0，1，-1，-1，0，1，0，0，0，0，0，0，0，0。
如果采用H.264/AVC CAVLC熵编码需要编码的残差系数语法元素包括：
(a)非零系数的数目(TotalCoeffs)＝5和
拖尾系数的数目(TrailingOnes)＝3；
(b)非零系数前零的数目(Total_zeros)＝3；
(c)Level(i)＝1  i＝1，0；
(d)Run before(i)i＝4，3，2，1，0。
遵循CAVLC编码规则，可以得到压缩流：000010001110010111101101；其中，残差系数语法元素Coeff_token(非零系数的数目TotalCoeffs和拖尾系数的数目TrailingOnes)编码输出为0000100。
下面就对残差系数语法元素Coeff_token(非零系数的数目TotalCoeffs和拖尾系数的数目TrailingOnes)的编码为例，进一步说明本发明实施例提出的一种视频熵编码方法对所述残差系数语法元素Coeff_token的编码流程。
S201，扫描4×4亮度的预测残差块，获取待编码残差系数语法元素；
4×4亮度的预测残差块Zigzag顺序映射为一个16元素的数据串：0，3，0，1，-1，-1，0，1，0，0，0，0，0，0，0，0；
获取待编码残差系数语法元素包括：语法元素Coeff_token(非零系数的数目(TotalCoeffs)＝5和拖尾系数的数目(TrailingOnes)＝3)；
S202，将所述待编码残差系数语法元素转化为编码索引CodeIndex；
根据所述待编码残差系数语法元素Coeff_token的概率分布，从大到小进行排列，用编码索引CodeIndex来作为所述待编码残差系数语法元素(非零系数的数目TotalCoeffs和拖尾系数的数目TrailingOnes)的映射关系；
如表3所示为所述待编码残差系数语法元素Coeff_token与编码索引CodeIndex的映射关系表；
从表3中可以看出对于所述待编码残差系数语法元素Coeff_token，非零系数的数目(TotalCoeffs)＝5和拖尾系数的数目(TrailingOnes)＝3时，编码索引CodeIndex＝8。
表3
  TrailingOnes   TotalCoeff   CodeIndex
  0   0   0
  1   1   1
  2   2   2
  3   3   3
  0   1   4
  1   2   5
  3   4   6
  2   3   7
  3   5   8
  0   2   9
  1   3   10
  2   4   11
  3   6   12
  0   3   13
  1   4   14
  2   5   15
  3   7   16
  0   4   17
  1   5   18
  2   6   19
  3   8   20
  0   5   21
  1   6   22
  2   7   23
  3   9   24
  0   6   25
  1   7   26
  2   8   27
  3   10   28
  0   7   29
  1   8   30
  2   9   31
  0   8   32
  0   9   33
  1   9   34
  2   10   35
  3   11   36
  0   10   37
  1   10   38
  2   11   39
  3   12   40
  0   11   41
  1   11   42
  2   12   43
  3   13   44
  0   12   45
  1   12   46
  2   13   47
  3   14   48
  0   13   49
  1   14   50
  2   14   51
  3   15   52
  0   14   53
  1   15   54
  2   15   55
  3   16   56
  0   15   57
  1   16   58
  2   16   59
  0   16   60
  1   13   61
S203将所述编码索引CodeIndex转化为码字数值CodeNum；
本实施例已经根据待编码语法元素的概率统计分布和有规则的编码建立编码索引和码字数值的映射关系；本例采用Golomb-Rice编码规则，实际上，本实施例的这部分是查表操作，根据索引CodeIndex查表4，得到码字数值和有规则编码的参量(阶数等)。
如表4所示为编码索引CodeIndex和码字数值CodeNum的映射关系，从表4可看出，本发明实施例采用了k＝0，1，2，3四种阶数的Golomb-Rice码；
从表4可看出，本发明实施例中编码索引CodeIndex＝8时，相应的码字数值CodeNum＝22，阶数k＝2；
表4
Figure BSA00000505155000131
Figure BSA00000505155000141
S204，对所述码字数值CodeNum根据码字编码规则进行编码，获取最终码字；
根据码字数值和码字编码规则，可以通过码字数值计算生成码字；
本发明实施例采用变长编码方式2阶的Golomb-Rice，CodeNum＝22，根据Golomb-Rice编码规则可知输出为：00000110；
如表5所示为本发明实施例码字数值CodeNum和码字CodeWord(Golomb-Rice码)的映射关系表。
表5
Figure BSA00000505155000151
Figure BSA00000505155000161
本发明实施例通过引入编码索引和有规则变长/定长编码方法，全新设计了各个语法元素码表，由编码索引实现快速的码表检索，有规则变长/定长编码无需保存实际二进制码字，消除了传统变长码表需要占用较大的内存空间和需逐位遍历操作，在保障编码效率的前提下，极大提高了移动终端设备上熵解码操作的实现复杂度，适用于硬件资源受限的便携式终。
实施例三
图3所示为本发明实施例一种视频熵编码装置结构示意图，所述装置包括编码语法元素获取模块、第一转化模块、第二转化模块、码字获取模块。
编码语法元素获取模块，用于获取待编码块中的待编码语法元素；
所述待编码语法元素包括残差系数语法元素或非残差系数语法元素；
所述非残差系数语法元素包括宏块类型、参考帧索引、量化参数、运动矢量残差、编码模型或帧内预测模式；
第一转化模块，用于将所述待编码语法元素转化为编码索引；包括概率统计分布映射模块；
所述概率统计分布映射模块，用于获取待编码块中的待编码语法元素的概率统计分布信息，根据所述概率统计分布值对所述待编码语法元素进行概率排序，建立所述待编码语法元素与编码索引的映射关系；
进一步地，所述第一转化模块还包括非概率统计分布映射模块；
所述非概率统计分布映射模块，用于根据非概率统计分布映射方法将待编码语法元素中的非残差系数语法元素转化为编码索引；所述非概率统计分布映射方法包括无符号直接映射、有符号转化为符号映射或映射表方式；
第二转化模块，用于将所述编码索引转化为码字数值；所述将所述编码索引CodeIndex转化为码字数值CodeNum的映射方式可以为概率统计分布映射或非概率统计分布映射；
将所述编码索引CodeIndex转化为码字数值CodeNum的概率统计分布映射方式为：根据待编码语法元素的概率统计分布建立所述编码索引和码字数值的映射关系；其中，所述映射关系遵循平均码长最短原则，由待编码语法元素的概率指导映射的码字数值和码字：大概率码字数值分配短码字，小概率码字数值分配长码字；
将所述编码索引CodeIndex转化为码字数值CodeNum的非概率统计分布映射方式为：
将编码索引CodeIndex和码字数值CodeNum线性关联，即CodeIndex＝α×CodeNum+β(其中，α和β是整数)；或者根据通过制定映射表建立编码索引和码字数值的映射关系；
码字获取模块，用于根据码字编码规则对所述码字数值进行编码，获取最终码字；
所述码字编码规则可以为有规则变长编码或有规则定长编码；
所述码字具有规则的码字结构，所述码字数值CodeNum和码字CodeWord直接存在确定的数学关系，可以通过码字数值计算生成码字，也可由码字计算出码字数值；
所述有规则变长编码可以是不同阶数的哥伦布莱斯Golomb-Rice或指数哥伦布编码Exp-Golomb编码规则；所述阶数是哥伦布编码的参量，不同的阶数其编码公式不同；
所述码字为二进制格式，包括前缀和后缀部分，所述前缀一般由多个0加一个1开头；
本发明实施例通过引入编码索引和有规则变长/定长编码方法，全新设计了各个语法元素码表，由编码索引实现快速的码表检索，有规则变长/定长编码无需保存实际二进制码字，消除了传统变长码表需要占用较大的内存空间和需逐位遍历操作，在保障编码效率的前提下，极大提高了移动终端设备上熵解码操作的实现复杂度，适用于硬件资源受限的便携式终。
实施例四
一种记录介质，包括实施例1中所述的视频熵编码方法的程序，所述视频熵编码方法在实施例1中已详细描述，在此不再赘述。
实施例五
图4所示为本发明实施例一种视频熵解码方法流程图，所述方法包括以下步骤：
S501：读取熵编码后的二进制比特流，根据码字编码规则进行计算，获取完整的二进制码字CodeWord；
所述码字编码规则可以为有规则变长编码或有规则定长编码；
所述码字具有规则的码字结构，所述码字数值CodeNum和码字CodeWord直接存在确定的数学关系，可以通过码字数值计算生成码字，也可由码字计算出码字数值；
所述有规则变长编码可以是不同阶数的哥伦布莱斯Golomb-Rice或指数哥伦布编码Exp-Golomb编码规则；所述阶数是哥伦布编码的参量，不同的阶数其编码公式不同；
所述码字为二进制格式，包括前缀和后缀部分，所述前缀一般由多个0加一个1开头；
所述“读取熵编码后的二进制比特流，根据码字编码规则进行计算，获取完整的二进制码字CodeWord”
具体为：
A)读取熵编码后的二进制比特流；
B)获取所述二进制比特流中的第一个“1”之前“0”的个数，将所述个数作为码字结构中的前缀信息；
C)根据所述前缀信息和所述码字编码规则，获取完整的二进制码字；
例如：二进制比特流中码字的前缀的形式是1，01，001，0001，00001，000001，0000001，00000001，000000001，0000000001，00000000001，000000000001，0000000000001，00000000000001。解码时，一般采用首“1”检测器的方法，具体来说就是，将二进制比特流输入，首先对一串0加上一个1这样的序列进行检测并对0的个数进行计数。这样的检测器通常命名为首“1”检测器。检测到第一个“1”后，将前面0的个数赋值给变量M_prefix用于表征前缀信息，由此可得出变量M_prefix的值分别为0，1，2，3，4，5，6，7，8，9，10，11，12，13。
S502：将所述二进制码字CodeWord按照所述码字编码规则计算得出码字数值CodeNum；
S503：将所述码字数值CodeNum转化为编码索引CodeIndex；
所述将所述码字数值CodeNum转化为编码索引CodeIndex的映射方法可以为概率统计分布映射方法或非概率统计分布映射方法；
将所述码字数值CodeNum转化为编码索引CodeIndex的概率统计分布映射方法为：根据待编码语法元素的概率统计分布建立所述编码索引和码字数值的映射关系；其中，所述映射关系遵循平均码长最短原则，由待编码语法元素的概率指导映射的码字数值和码字：大概率码字数值分配短码字，小概率码字数值分配长码字；
将所述码字数值CodeNum转化为编码索引CodeIndex的非概率统计分布映射方法为：
将编码索引CodeIndex和码字数值CodeNum线性关联，即CodeIndex＝α×CodeNum+β(其中，α和β是整数)；或者通过制定映射表建立编码索引和码字数值的映射关系；
S504：根据编码索引Codeindex获取相应的语法元素；
所述待编码语法元素包括残差系数语法元素或非残差系数语法元素；
本发明实施例提供了一种低复杂度的熵解码方法，相比于H.264CAVLC列出上下文自适应所构建的多张VLC表格，本发明实施例只需控制编码索引CodeIndex和码字数值CodeNum间映射关系，就可以达到多张VLC表格的效果，且有规则变长/定长编码无需保存实际二进制码字CodewWord，保存码字数据和编码索引的内存要求比保存二进制码字CodeWord低，更加节省资源。
实施例六
以下是本发明实施例对熵编码后的二进制比特流，采用Golomb的编码规则进行熵解码获取语法元素Coeff_token的流程步骤：
S601，读取熵编码后的二进制比特流，根据Golomb的码字编码规则获取完整的二进制码字；
本发明实施例采用首“1”检测器对压缩比特流的码字进行读取，合法码字一般具有一串0加上一个1的前缀特征，这样可以检测到第一个“1”后，将前面0的个数赋值给所述变量M_prefix，再通过Golomb的编码规则，获得整个二进制码字；所述变量M_prefix用于表征码字结构中的前缀信息；
若熵编码后的二进制比特流为00000110xxxxx，通过检测所述二进制比特流，获取所述二进制比特流中的第一个“1”之前“0”的个数，所述“0”的个数为5，将5赋值给变量M_prefix，M_prefix＝5，根据Golomb-Rice的编码规则，确定阶数k＝2(4＜M_prefix＜＝9)，从而确定这个完整的码字形式是000001xx，长度为8，所以继续移位读取8位二进制串：00000110。
S602，根据Golomb-Rice的编码规则和阶数k＝2，算出码字数值CodeNum＝22；
S603，根据编码索引CodeIndex和码字数值CodeNum的映射关系表(如实施例2中表4所示)，得到当码字数值CodeNum＝22时，编码索引CodeIndex＝8
S604，根据残差系数语法元素Coeff token与编码索引Code Index的映射关系表(如实施例2中表3所示)，得到当编码索引Codeindex＝8时，获得相应的语法元素Coeff_token：非零系数的数目(TotalCoeffs)＝5和拖尾系数的数目(Trai lingOnes)＝3。
对比H.264CAVLC的解码过程，由于H.264码表码字没有规律，因此从压缩比特流按位读取后，都要遍历VLC表格，如果这是一个n比特的码字，这需要62n次读取对比变长码表VLC的数据，才能确认这个完整码字，例如码字为7比特，这就需啊哟7×62＝432次查表操作，这势必会耗费大量的计算资源，反复的读写操作也会增加功耗。本发明实施例提供了一种低复杂度的熵解码方法，相比于H.264CAVLC列出上下文自适应所构建的多张VLC表格，本发明实施例只需控制编码索引CodeIndex和码字数值CodeNum间映射关系，就可以达到多张VLC表格的效果，且有规则变长/定长编码无需保存实际二进制码字CodewWord，保存码字数据和编码索引的内存要求比保存二进制码字CodeWord低，更加节省资源。
实施例七
以下是本发明实施例对熵编码后的二进制比特流，采用Golomb的编码规则进行熵解码获取语法元素非零系数前零的数目Total_zeros的流程步骤：
表6(包括表6a和表6b)给出了本发明实施例语法元素Total_zeros、编码索引CodeIndex、和码字数值CodeNum的映射关系。
为方便解码，本发明实施例设定编码索引CodeIndex等于语法元素Total_zeros，采用Golomb-Ri ce码为编码规则。
S701，读取熵编码后的二进制比特流，根据Golomb-Rice的编码规则获取完整的二进制码字；
本发明实施例采用首“1”检测器对压缩比特流的码字进行读取，合法码字一般具有一串0加上一个1的前缀特征，这样可以检测到第一个“1”后，将前面0的个数赋值给变量M_prefix，在通过Golomb的编码规则，获得整个二进制码字；所述变量M_prefix用于表征码字结构中的前缀信息；
若熵编码后的二进制比特流为010110xxxxx，通过检测所述二进制比特流，获取所述二进制比特流中的第一个“1”之前“0”的个数，所述“0”的个数为1，将1赋值给变量M_prefix，M_prefix＝1，，根据Golomb-Rice的编码规则和阶数k＝2(TotalCoeffs等于5)，从而确定这个完整的码字形式是01xx，读取4位码字CodeWord：0101；
S702，根据Golomb-Rice的编码规则和阶数k＝2，根据算出码字数值CodeNum＝5；
S703，根据表6(a)的映射关系，得到当码字数值CodeNum＝5时，编码索引CodeIndex＝2；
S704，根据编码索引Codeindex＝2得到语法元素Total_zeros等于2；
本发明实施例设定编码索引CodeIndex等于语法元素Total_zeros，故根据编码索引的值可直接得出语法元素Total_zeros的值；
表6a语法元素Total_zeros、编码索引CodeIndex、和码字数值CodeNum的映射关系
Figure BSA00000505155000231
表6(b)语法元素Total_zeros、编码索引CodeIndex、和码字数值CodeNum的映射关系
Figure BSA00000505155000232
本发明实施例由于码字的有规则结构，可以快速地确定完整码字，而不需要传统变长码表的解码需要的逐位读取、遍历VLC表格的繁琐操作，降低了熵解码的计算复杂度，适合于资源受限的应用场合。这个码表可以进步结合首“1”检测法，对码字进行优化，例如000110是最长也是唯一这儿长度的码字，所以可以通过判定忽略数字“1”后的“0”，已达到进一步细化码字的效果，获得更好的压缩比。本发明实施例提供了一种低复杂度的熵解码方法，相比于H.264CAVLC列出上下文自适应所构建的多张VLC表格，本发明实施例只需控制编码索引CodeIndex和码字数值CodeNum间映射关系，就可以达到多张VLC表格的效果，且有规则变长/定长编码无需保存实际二进制码字CodewWord，保存码字数据和编码索引的内存要求比保存二进制码字CodeWord低，更加节省资源。
实施例八
图5所示为本发明实施例一种视频熵解码装置结构示意图，所述装置包括：完整码字获取模块、码字数值获取模块、第三转化模块、语法元素获取模块。
完整码字获取模块，包括二进制比特流读取模块、码字前缀信息获取模块和第二码字获取模块，用于读取熵编码后的二进制比特流，根据码字编码规则进行计算，获取完整的二进制码字；
所述码字编码规则可以为有规则变长编码或有规则定长编码；
所述有规则变长编码可以是不同阶数的哥伦布莱斯Golomb-Rice或指数哥伦布编码Exp-Golomb编码规则；所述阶数是哥伦布编码的参量，不同的阶数其编码公式不同；
所述码字为二进制格式，包括前缀和后缀部分，所述前缀一般由多个0加一个1开头；
二进制比特流读取模块，用于读取熵编码后的二进制比特流；
码字前缀信息获取模块，用于获取所述二进制比特流中的第一个“1”之前“0”的个数，将该个数作为码字结构中的前缀信息；
第二码字获取模块，用于根据所述根据所述前缀信息和所述码字编码规则，获取完整的二进制码字；
码字数值获取模块，用于将所述二进制码字按照所述码字编码规则计算得出码字数值；
第三转化模块，用于将所述码字数值转化为编码索引；
所述将所述码字数值CodeNum转化为编码索引CodeIndex的映射方式可以为概率统计分布映射方式或非概率统计分布映射方式；
将所述码字数值CodeNum转化为编码索引CodeIndex的概率统计分布映射方式为：根据待编码语法元素的概率统计分布建立所述编码索引和码字数值的映射关系；其中，所述映射关系遵循平均码长最短原则，由待编码语法元素的概率指导映射的码字数值和码字：大概率码字数值分配短码字，小概率码字数值分配长码字；
将所述码字数值CodeNum转化为编码索引CodeIndex的非概率统计分布映射方式为：
将编码索引CodeIndex和码字数值CodeNum线性关联，即CodeIndex＝α×CodeNum+β(其中，α和β是整数)；或者通过制定映射表建立编码索引和码字数值的映射关系；
第二语法元素获取模块，用于根据编码索引获取相应的语法元素；
本发明实施例提供了一种低复杂度的熵解码方法，相比于H.264CAVLC列出上下文自适应所构建的多张VLC表格，本发明实施例只需控制编码索引CodeIndex和码字数值CodeNum间映射关系，就可以达到多张VLC表格的效果，且有规则变长/定长编码无需保存实际二进制码字CodewWord，保存码字数据和编码索引的内存要求比保存二进制码字CodeWord低，更加节省资源。
实施例九
一种记录介质，包括实施例5中所述的视频熵解码方法的程序，所述视频熵解码方法在实施例5中已详细描述，在此不再赘述。
本领域的普通技术人员可以理解，实现上述实施例方法中的全部或部分步骤是可以通过程序指令相关硬件来完成的，所述的程序可以存储于一计算机可读取存储介质中，所述的存储介质可以为ROM、RAM、磁盘、光盘等。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (31)

1.一种视频熵编码方法，其特征在于，所述方法包括：
获取待编码块中的待编码语法元素；
将所述待编码语法元素转化为编码索引；
将所述编码索引转化为码字数值；
根据码字编码规则对所述码字数值进行编码，获取最终码字。
2.如权利要求1所述的视频熵编码方法，其特征在于，所述待编码语法元素包括：残差系数语法元素或非残差系数语法元素。
3.如权利要求2所述的视频熵编码方法，其特征在于，获取残差系数语法元素的方法如下：
对预测量化后的待编码块残差系数按照扫描顺序进行重排序，将二维残差系数排列成一维序列；
根据所述一维序列获取待编码块残差系数语法元素；
所述根据所述一维序列获取待编码块残差系数语法元素具体为：
根据一维序列中残差系数的统计特征，获取相应的语法元素。
4.如权利要求1所述的视频熵编码方法，其特征在于，所述将待编码语法元素转化为编码索引的方法为：概率统计分布映射方法或非概率统计分布映射方法。
5.如权利要求4所述的视频熵编码方法，其特征在于，
所述将待编码语法元素转化为编码索引的方法为概率统计分布映射方法具体为：
获取待编码块中的待编码语法元素的概率统计分布信息；所述概率统计分布信息是待编码语法元素的概率分布统计值；
根据所述概率统计分布值对所述待编码语法元素进行概率排序；
建立所述待编码语法元素与编码索引的映射关系；
所述将待编码语法元素转化为编码索引的方法为非概率统计分布映射方法包括：无符号直接映射、有符号转化为符号映射或映射表方式。
6.如权利要求4所述的视频熵编码方法，其特征在于，所述获取待编码块中的待编码语法元素的概率统计分布信息具体为：
获取预测量化后的块残差系数；
统计基于上下文模型的语法元素的概率统计分布值，作为所述待编码语法元素的概率统计分布值。
7.如权利要求6所述的视频熵编码方法，其特征在于，所述“统计基于上下文模型的语法元素的概率统计分布值，作为所述待编码语法元素的概率统计分布值”之后还包括：
合并概率统计分布值接近的概率统计分布信息，获取合并后的语法元素的概率统计分布值，作为所述待编码语法元素的概率统计分布值。
8.如权利要求4所述的视频熵编码方法，其特征在于，所述建立所述待编码语法元素与编码索引的映射关系中，建立非残差系数语法元素与编码索引的映射，为建立单个非残差系数语法元素与编码索引的映射，或/和建立多个非残差系数语法元素与编码索引的映射的联合映射。
9.如权利要求8所述的视频熵编码方法，其特征在于，所述“建立多个非残差系数语法元素与编码索引的映射的联合映射”为综合至少两个非残差系数语法元素的联合概率分布情况来建立相应的非残差系数语法元素映射表，或对所述非残差系数的语法元素进行分组后综合编码。
10.如权利要求1所述的视频熵编码方法，其特征在于，所述将所述编码索引转化为码字数值的映射方法为概率统计分布映射方法。
11.如权利要求10所述的视频熵编码方法，其特征在于，将所述编码索引转化为码字数值的概率统计分布映射方法为：根据待编码语法元素的概率统计分布建立所述编码索引和码字数值的映射关系。
12.如权利要求1所述的视频熵编码方法，其特征在于，所述将所述编码索引转化为码字数值的映射方法为非概率统计分布映射方法。
13.如权利要求12所述的视频熵编码方法，其特征在于，将所述编码索引转化为码字数值的非概率统计分布映射方法为：
将编码索引和码字数值线性关联，或通过制定映射表建立编码索引和码字数值的映射关系；
所述线性关联公式为：编码索引＝α×码字数值+β，其中，α和β是整数。
14.如权利要求1所述的视频熵编码方法，其特征在于，所述码字编码规则为有规则变长编码或有规则定长编码。
15.如权利要求14所述的视频熵编码方法，其特征在于，所述有规则变长编码包括不同阶数的哥伦布莱斯或指数哥伦布编码编码规则。
16.一种视频熵编码装置，其特征在于，所述装置包括：
编码语法元素获取模块，用于获取待编码块中的待编码语法元素；
第一转化模块，用于将所述待编码语法元素转化为编码索引；
第二转化模块，用于将所述编码索引转化为码字数值；所述将所述编码索引转化为码字数值的映射方式为概率统计分布映射或非概率统计分布映射；
第一码字获取模块，用于对所述码字数值根据码字编码规则进行编码，获取最终码字。
17.如权利要求16所述的视频熵编码装置，其特征在于，所述第一转化模块包括概率统计分布映射模块，
所述概率统计分布映射模块，用于获取待编码块中的待编码语法元素的概率统计分布信息，根据所述概率统计分布值对所述待编码语法元素进行概率排序，建立所述待编码语法元素与编码索引的映射关系。
18.如权利要求16所述的视频熵编码装置，其特征在于，所述第一转化模块进一步包括非概率统计分布映射模块，
所述非概率统计分布映射模块，用于根据非概率统计分布映射方法将待编码语法元素中的非残差系数语法元素转化为编码索引；所述非概率统计分布映射方法包括无符号直接映射、有符号转化为符号映射或映射表方式。
19.如权利要求16所述的视频熵编码装置，其特征在于，所述将所述编码索引转化为码字数值的映射方式为概率统计分布映射，将所述编码索引转化为码字数值的概率统计分布映射方式为：根据待编码语法元素的概率统计分布建立所述编码索引和码字数值的映射关系。
20.如权利要求16所述的视频熵编码装置，其特征在于，所述将所述编码索引转化为码字数值的映射方式为非概率统计分布映射，将所述编码索引转化为码字数值的非概率统计分布映射方式为：
将编码索引和码字数值线性关联，或通过制定映射表建立编码索引和码字数值的映射关系；
所述线性关联公式为：编码索引＝α×码字数值+β，其中，α和β是整数。
21.如权利要求16所述的视频熵编码装置，其特征在于，所述码字编码规则可以为有规则变长编码或有规则定长编码。
22.一种记录介质，包括权利要求1至15中任意一项所述的视频熵编码方法的程序。
23.一种视频熵解码方法，其特征在于，所述方法包括：
读取熵编码后的二进制比特流，根据码字编码规则进行计算，获取完整的二进制码字；
将所述二进制码字按照所述码字编码规则计算得出码字数值；
将所述码字数值转化为编码索引；
根据所述编码索引获取相应的语法元素。
24.如权利要求23所述的视频熵解码方法，其特征在于，所述“读取熵编码后的二进制比特流，根据码字编码规则进行计算，获取完整的二进制码字”具体为：
读取熵编码后的二进制比特流；
获取所述二进制比特流中的第一个“1”之前“0”的个数，将所述个数作为码字结构中的前缀信息；
根据所述前缀信息和所述码字编码规则，获取完整的二进制码字。
25.如权利要求23所述的视频熵解码方法，其特征在于，所述将所述码字数值转化为编码索引的映射方法为概率统计分布映射方法或非概率统计分布映射方法。
26.如权利要求25所述的视频熵解码方法，其特征在于，将所述码字数值转化为编码索引的概率统计分布映射方法为：根据待编码语法元素的概率统计分布建立所述编码索引和码字数值的映射关系；
将所述码字数值转化为编码索引的非概率统计分布映射方法为：
将编码索引和码字数值线性关联，或通过制定映射表建立编码索引和码字数值的映射关系；
所述线性关联公式为：编码索引＝α×码字数值+β，其中，α和β是整数。
27.一种视频熵解码装置，其特征在于，所述装置包括：
完整码字获取模块，包括二进制比特流读取模块、码字前缀信息获取模块和第二码字获取模块，用于读取熵编码后的二进制比特流，根据码字编码规则进行计算，获取完整的二进制码字；
码字数值获取模块，用于将所述二进制码字按照所述码字编码规则计算得出码字数值；
第三转化模块，用于将所述码字数值转化为编码索引；
第二语法元素获取模块，用于根据编码索引获取相应的语法元素。
28.如权利要求27所述的视频熵解码装置，其特征在于，
所述二进制比特流读取模块，用于读取熵编码后的二进制比特流；
所述码字前缀信息获取模块，用于获取所述二进制比特流中的第一个“1”之前“0”的个数，将该个数作为码字结构中的前缀信息；
所述第二码字获取模块，用于根据所述前缀信息和所述码字编码规则，获取完整的二进制码字。
29.如权利要求27所述的视频熵解码装置，其特征在于，所述将所述码字数值转化为编码索引的映射方式为概率统计分布映射方式或非概率统计分布映射方式。
30.如权利要求29所述的视频熵解码装置，其特征在于，将所述码字数值转化为编码索引的概率统计分布映射方式为：根据待编码语法元素的概率统计分布建立所述编码索引和码字数值的映射关系；
将所述码字数值转化为编码索引的非概率统计分布映射方式为：
将编码索引和码字数值线性关联，或通过制定映射表建立编码索引和码字数值的映射关系；
所述线性关联公式为：编码索引＝α×码字数值+β，其中，α和β是整数。
31.一种记录介质，包括权利要求23至26中任意一项所述的视频熵解码方法的程序。
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