基于上下文的變長(zhǎng)編碼技術(shù)研究.pdf

1、隨著高分辨率數(shù)字廣播、高密度激光數(shù)字存儲(chǔ)媒體、無(wú)線(xiàn)寬帶多媒體通訊、互聯(lián)網(wǎng)寬帶流媒體等重大信息產(chǎn)業(yè)應(yīng)用需求的日益迫切，新一代高效視頻編碼技術(shù)及技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)已經(jīng)成為近年來(lái)學(xué)術(shù)界與工業(yè)界的研究熱點(diǎn)之一。本文針對(duì)以往視頻編碼中變長(zhǎng)編碼技術(shù)在編碼效率、友好實(shí)現(xiàn)特性、抗誤碼等方面的不足進(jìn)行了深入的研究，提出了具有高編碼效率、高吞吐率、抗誤碼性能顯著提高的三項(xiàng)變長(zhǎng)編碼技術(shù)，并探討了在實(shí)際應(yīng)用中復(fù)雜性可接受的前提下變長(zhǎng)編碼技術(shù)所能達(dá)到的編碼效率上限。其中，

2、所提出的基于上下文的二維變長(zhǎng)編碼技術(shù)C2DVLC已經(jīng)被國(guó)家AVS視頻標(biāo)準(zhǔn)采納。具體地，本論文的主要研究?jī)?nèi)容如下。
　　第一，以往變長(zhǎng)編碼技術(shù)由于缺少對(duì)DCT系數(shù)統(tǒng)計(jì)特性的挖掘與利用，因而編碼效率較低。針對(duì)這一問(wèn)題，本文對(duì)高分辨率視頻編碼中8x8 DCT系數(shù)的統(tǒng)計(jì)特性進(jìn)行了深入分析，提出了相應(yīng)的上下文建模方法，并進(jìn)而提出了基于上下文的二維變長(zhǎng)編碼技術(shù)C2DVLC。具體地，針對(duì)零系數(shù)游程Run與非零系數(shù)Level聯(lián)合概率分布的變化，C

3、2DVLC采用了多個(gè)上下文狀態(tài)以及多個(gè)2D-VLC碼表，通過(guò)上下文狀態(tài)以及碼表的自適應(yīng)切換實(shí)現(xiàn)對(duì)(Run Level）概率分布變化的匹配。其中，每個(gè)上下文狀態(tài)及其碼表被設(shè)計(jì)成與Run Level概率分布變化過(guò)程中的一個(gè)典型概率分布相對(duì)應(yīng)。C2DVLC根據(jù)已編碼Level幅值的最大值進(jìn)行上下文狀態(tài)以及碼表的切換，此操作可通過(guò)查表完成，實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單。C2DVLC采用Exponential-Golomb碼進(jìn)行編碼，這保證了多碼表只需較低的存儲(chǔ)空間

4、。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，在所測(cè)試視頻上，C2DVLC相比于2D-VLC碼率最高節(jié)省16.11％，碼率平均節(jié)省8.38%。C2DVLC已經(jīng)被國(guó)家視頻編碼標(biāo)準(zhǔn)AVS1-P2（GB/T20090.2）采納。
　　第二，變長(zhǎng)編碼中上下文建模的引入帶來(lái)了編碼效率的提高，但同時(shí)也導(dǎo)致解碼數(shù)據(jù)吞吐率的下降。吞吐率下降的原因在于目前的上下文建模屬于順序依賴(lài)上下文建模。順序依賴(lài)上下文建模中緊鄰符號(hào)之間的上下文依賴(lài)關(guān)系導(dǎo)致解碼端上下文建模與變長(zhǎng)碼解碼必須串行

5、執(zhí)行。為此，本文提出了層次依賴(lài)上下文建模。層次依賴(lài)上下文建模HDCM充分挖掘了DCT系數(shù)的統(tǒng)計(jì)特性以提高編碼效率，同時(shí)打破了緊鄰符號(hào)之間的上下文依賴(lài)關(guān)系，這使得上下文建模與變長(zhǎng)碼解碼的并行執(zhí)行成為可能。提出的基于層次依賴(lài)上下文建模的變長(zhǎng)編碼技術(shù)HDCMVLC采用HDCM建模與Golomb-Rice碼實(shí)現(xiàn)了DCT系數(shù)的高效編碼。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，在所測(cè)試視頻上，HDCMVLC具有與H.264/AVC CAVLC相當(dāng)?shù)木幋a效率，但解碼吞吐率最大

6、可提高86.12%。
　　第三，可逆變長(zhǎng)編碼是一種重要的抗誤碼編碼技術(shù)，但以往的可逆變長(zhǎng)編碼在誤碼率較高時(shí)其抗誤碼性能有限，同時(shí)由于缺少上下文建模而編碼效率較低。為此，本文提出了基于上下文的可逆變長(zhǎng)編碼技術(shù)CRVLC。CRVLC采用層次依賴(lài)上下文建模HDCM，可逆Golomb-Rice碼以及數(shù)據(jù)分割技術(shù)。HDCM不僅有效地挖掘了DCT系數(shù)的統(tǒng)計(jì)特性提高了編碼效率，同時(shí)在數(shù)據(jù)分割技術(shù)的配合下實(shí)現(xiàn)了逆向解碼中上下文建模的重建，從而使得

7、基于上下文的可逆變長(zhǎng)編碼的可逆解碼成為可能。所提出的數(shù)據(jù)分割技術(shù)帶來(lái)了抗誤碼性能的提高。CRVLC通過(guò)層次依賴(lài)上下文建模，可逆Golomb-Rice碼以及數(shù)據(jù)分割技術(shù)的相互配合，實(shí)現(xiàn)了高抗誤碼性能、高編碼效率的可逆變長(zhǎng)編碼。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，在所測(cè)試視頻上，CRVLC相比2D-RVLC抗誤碼性能最大可提高2.49dB，平均碼率節(jié)省4.21%。
　　第四，用于 DCT系數(shù)編碼的基于上下文的變長(zhǎng)編碼技術(shù)可獲得的最高編碼效率是什么，是一個(gè)非

8、常值得探討的問(wèn)題。本文設(shè)計(jì)了基于上下文的自適應(yīng)變長(zhǎng)編碼技術(shù)CBAVLC，其設(shè)計(jì)目標(biāo)是探尋在實(shí)際應(yīng)用中復(fù)雜性可接受的前提下基于上下文的變長(zhǎng)編碼技術(shù)可達(dá)到的最高編碼效率。為此，CBAVLC采用HDCM上下文建模。HDCM是一種基于先驗(yàn)知識(shí)的上下文建模方法，我們的分析認(rèn)為其建模性能是近優(yōu)的。特別地，CBAVLC采用自適應(yīng)編碼技術(shù)在線(xiàn)估計(jì)編碼進(jìn)行中每個(gè)上下文狀態(tài)下的概率分布，并據(jù)此選擇最優(yōu)的Golomb碼進(jìn)行編碼?？梢哉J(rèn)為，CBAVLC接近了在