CABAC原理及其实现笔记资源-CSDN文库

H264

5星 · 超过95%的资源需积分: 50 63 浏览量 2013-07-24 13:26:35 上传评论收藏 748KB DOC 举报

资源推荐

资源详情

资源评论

Context-Based Adaptive Binary Arithmetic Coding in the H.264/AVC

简称 Cabac，H264 中的一种熵编码方式：基于上下文的自适应二进制算术编码

内容安排：1，介绍算术编码 2，介绍二进制算术编码 3 介绍 Cabac 及其一些实

用的实现方式（参考 JSVM 代码，也可以参考 JM） ---张新发

一，算术编码

算术编码是一种常用的变字长编码，它是利用信源概率分布特性、能够趋

近熵极限的编码方法。它与 Huffman 一样，也是对出现概率大的符号赋予短码，

对概率小的符号赋予长码。但它的编码过程与 Huffman 编码却不相同，而且在

信源概率分布比较均匀的情况下其编码效率高于 Huffman 编码。它和 Huffman

编码最大的区别在于它不是使用整数码。Huffman 码是用整数长度的码字来编

码的最佳方法，而算法编码是一种并不局限于整数长度码字的最佳编码方法。

算术编码是把各符号出现的概率表示在单位概率 [0，1] 区间之中，区间的宽度

代表概率值的大小。符号出现的概率越大对应于区间愈宽，可用较短码字表示；

符号出现概率越小对应于区间愈窄，需要较长码字表示。举例如下：

以符号为例

在算术编码中通常采用二进制分数表示概率，每个符号所对应的概率区间

都是半开区间，即该区间包括左端点，而不包括右端点，如 S1 对应 [0,

0.001)，S2 对应 [0.001, 0.01) 等。

算术编码产生的码字实际上是一个二进制数值的指针，指向所编的符号对

应的概率区间。

 符号序列 …… 的第一个符号 S3 用指向第 3 个子区间的指针来

代表，可以用这个区间内的任意一个小数来表示这个指针，这里约定这

个区间的左端点代表这个指针，因此得到第一个码字.011。

 后续的编码将在前面编码指向的子区间内进行，将 [.011, .111] 区间再按

概率大小划分为 4 份，第二个符号 S3 指向 .1001 (S3 区间的左端），输

出码字变为 .1001。

 然后，S3 对应的子区间又被划分为 4 份，开始对第三个符号 S2 进行编

码，…….

 两个参量：编码点（指针所指处）C 和区间宽度 A。

 初始状态

编码点（指针所指处）C = 0

区间宽度 A = 1.0

 新编码点 C = 原编码点 C ＋原区间 A×Pi

新区间 A = 原区间 A×pi

 序列 S3S3S2S4 …… 的编码过程：

 第 1 个符号 (S3): C = 0 + 1×.011 = .011

A = 1×.1 = .1

 第 2 个符号 (S3): C = .011 + .1×.011 = .1001

A = .1×.1 = .01

 第 3 个符号 (S2): C = .1001 + .01×.001 = .10011

A = .01×.01 = .0001

 第 4 个符号 (S4): C = .10011 + .0001×.111 = .1010011 （输出的码

字）

A = .0001×.001 = .0000001

解码过程

 算法解码采取与编码过程相反的步骤

 把接收到的码字串指向其对应的子区间，得到此子区间对应的符

号，即为解码后的符号。

 即从码字串中减去已解码符号的子区间的左端点的数值（累积概

率），

 并将差值除以该子区间的宽度（概率值），得到新的码字串。

 上述例子

 当收到字码串 (.1010011) 时，其指向子区间 [.011, .111]，对应于

S3，因此，得到第 1 个符号为 S3。

 新码字串：（.1010011 - .011) ÷ (.1) = 0.100011 ，新码字串仍然指

向子区间 [.011, .111]，因此，第 2 个符号仍为 S3。

 其它符号依次类推

二，二进制算术编码

二进制算术编码的输入的字符只有两种，如果信源字符集内包含有多个字

符，则先将这些字符经过一系列的二进判决，变成二进制字符串。

这两个符号构成的序列的编码与算术编码基本原理相同，仍是不断划分概

率子区间的递归过程。

在两个输入字符中，出现概率较大的为 MPS (More Probable Symbol)，MPS

的概率为 Pe；出现概率较小的为 LPS (Less Probable Symbol)，LPS 的概率为

Qe，Pe=1-Qe。

编码初始化子区间为 [0，1]，MPS 与 LPS 分配如图所示：

编码时，设置两个专用寄存器（C，A）

C 寄存器的值为编码点（指针所指处），初时化为 0

A 寄存器的值为子区间的宽度 (该宽度恰好是已输入符号串的概率)，初时化为 1

随着被编码数据源输入，C 和 A 的内容按以下编码规则修正：

当低概率符号 LPS 到来时：

C=C ， A=AQe

当高概率符号 MPS 到来时：

C=C + AQe ， A=Ape = A（1-Qe）

例: 信源符号序列 11011111

0 为 LPS Qe = 1/8 =（0.001）b

1 为 MPS Pe = 7/8 =（0.111）b

初始状态：C=0 (子区间起始位置) A=1 （子区间宽度）

1，第 1 个符号 1 为 MPS

C = C + AQe = 0 + 1 ´0.001 = 0.001

A = APe = 1 ´0.111 = 0.111

2，第 2 个符号 1 仍为 MPS

C=C+AQe = 0.001 + 0.111 ´0.001=0.001111

A=APe= 0.111 ´0.111 =0.110001

3，第 3 个符号 0 为 LPS

C=C=0.001111

A=A Qe = 0.110001 ´0.001 =0.000110001

4，继续下去……. 最后得

C= 0.010001111110111100000001

A= 0.000011001001000010111111

此时区间的尾为 C+A=0.010101000111111111000000，编码区间[C, C+A)

编码输出可以是最后一个编码区间中的任意小数值，但为了取得最好的编码效

率，选择的小数应有最短的比特长度。上面区间我们可取 0.0101,即输出为 0101

解码过程

按 Qe、Pe 分成两个子区间，判断被解码的码字落在哪个区间，并赋予对应符号。

设 c’ =（0.0101) b 是被解码的值，初始值 A=1 Qe = 0.001

当 c’ 落在 0-QeA 之间，解码符号为 D=0，则 C’ = C’， A = Qe A

当 c’ 落在 QeA-A 之间，解码符号为 D=1，则 C’ = C’-Qe A ，A = A（1-Qe）

1，c’ = 0.0101 落在 Qe A -A 之间，解码符号为 D = 1

c’ = c’-QeA = 0.0101 - 0.001 = 0.0011 ， A = A（1-Qe）= 0.111

2，c’= 0.0011 落在 Qe A -A 之间，解码符号为 D=1

c’=c’-QeA= 0.0011 -0.000111=0.000101 ， A=A （ 1-Qe ） = 0.111

´0.111=0.110001

剩余16页未读，继续阅读

评论收藏

内容反馈

子非鱼_s

2015-08-20

对于算术编码的理解很与帮助

天好蓝

粉丝: 44
资源: 26

CABAC原理及其实现笔记

cabac原理及其实现笔记.pdf

CABAC.zip_cabac_信源编码

一种CABAC解码引擎的芯片实现.pdf

cabac.rar_CABAC VHDL_cabac

cabac.zip_cabac

基于HEVC的CABAC二进制算术编码器的FPGA实现.pdf

CABAC.rar_cabac_cabac decoder_cabac vhdl_lion26w

cabac.rar_C Builder_CABAC C语言_cabac_解码 CABAC 源码

H．264／AVC中的CABAC编码技术.pdf

High Throughput CABAC Entropy Coding in HEVC

熵编码CABAC

新一代高效视频编码H.265HEVC原理、标准与实现 2014年版

基于matlab实现的上下文自适 应二进制算术编码(CABAC),.rar

h264_cabac_white_papers

基于FPGA的CABAC算术编码器设计.pdf

cabac.rar_cabac

播放器实现原理

H264中熵编码CABAC经典论文

通信与网络中的H.264解码器中CABAC硬件加速器的实现

HEVC中CABAC解码器的硬件设计与实现

CAVLC.rar_CABAC MATLAB_CABAC MATLAB_H.264_entropy coding_h.26

H.264学习笔记-JM源代码笔记

H.264熵编码CABAC经典文章与提案汇兑

JM代码阅读笔记共5篇

最新资源

基于matlab实现的上下文自适应二进制算术编码(CABAC),.rar