CAVLC和CABAC简介
CABAC/CAVLCin H.264
什么是熵编码?
熵编码压缩是一种无损压缩,其实现原理是使用新的编码来表示输入的数据,从而达到压缩的效果。常用的熵编码有游程编码,哈夫曼编码和CAVLC编码等。
CAVLC
计算非零系数(TotalCoeffs)和拖尾系数(TrailingOnes)的数目。
拖尾系数指值为+1/-1的系数,最大数目为3。如果超过3个,那么只有最后三个被视为拖尾系数。拖尾系数的数目被赋值到变量TrailingOnes。
非零系数包括所有的拖尾系数,其数目被赋值到变量TotalCoeffs)。计算nC(numberCurrent,当前块值)。
nC值由左边块的非零系数nA和上面块非零系数nB来确定,计算公式为:nC=round((nA+nB)/2);若nA存在nB不存在,则nC=nA;若nA不存在而nB存在,则nC=nB;若nA和nB都不存在,则nC=0。
nC值用于选择VLC编码表,如下图所示。这里体现了上下文相关(contextadaptive)的特性,例如当nC值较小即周围块的非零系数较少时,就会选择比较短的码,从而实现了数据压缩。
查表获得coff_token的编码。
根据之前编码和计算过程所得的变量TotalCoeffs、TrailingOnes和nC值可以查H.264标准附录CAVLC码表,即可得出coeff_token编码序列。
编码每个拖尾系数的符号,按zig-zag的逆序进行编码。
每个符号用1个bit位来表示,0表示“+”,1表示“—”。
当拖尾系数超过三个时只有最后三个被认定为拖尾系数,引词编码顺序为从后向前编码。编码除拖尾系数之外非零系数的level(Levels)。
每个非零系数的level包括sign和magnitude,扫描顺序是逆zig-zag序。
level的编码由前缀(level_prefix)和后缀(level_suffix)组成。前缀的长度在0到6之间,后缀的长度则可通过下面的步骤来确定:
将后缀初始化为0。(若非零系数的总数超过10且拖尾系数不到3,则初始化为1)。
编码频率最高(即按扫描序最后)的除拖尾系数之外的非零系数。
若这个系数的magnitude超过某个门槛值(threshold),则增加后缀的长度。下表是门槛值的列表:
编码最后一个非零系数之前0的个数(totalZeos)。
TotalZeros指的是在最后一个非零系数前零的数目,此非零系数指的是按照正向扫描的最后一个非零系数
根据TotalCoeffs值,H.264标准共提供了25个变长表格供查找,其中编码亮度数据时有15个表格供查找,编码色度DC2×2块(4:2:0格式)有3个表格、编码色度DC2×4块(4:2:2格式)有7个表格。编码每个系数前面0的数目(run_before)。
扫描顺序为zig-zag的逆序。
若∑[run_before]== total_zeros,则不需再计算run_before
扫描序中的最后一个元素不需要计算run_before
每个run_before的VLC编码取决于run_before自身及未编码的0的个数ZerosLeft。例如若ZerosLeft== 2,那么run_before只可能是0,1或2,因此使用两个bit即可表示。
CAVLC之手把手教你编码
转自:http://blog.csdn.net/sunshine1314/article/details/1685948
这篇博客使用实例对上述过程做了详细的说明,尤其是有关Levels的计算方面做了重要的补充。下面是全文的转载:
首先声明本文并不是我写的,文章来自本人同学(Sunrise),都是一起做的H264,比较了解,文章内容都是自己整理的,比较可信,因此整理到一起,我也偷个懒哈
再次声明:文中用的标准是BS的正式标准,如果大家发现序号不对,参考着改过来就是了!
编码过程:
假设有一个4*4数据块
{
0, 3, -1, 0,
0, -1, 1, 0,
1, 0, 0, 0,
0, 0, 0, 0
}
数据重排列:0,3,0,1,-1,-1,0,1,0……
CABAC
简介
CABAC(ContextAdaptive Binary Arithmatic Coding)也是 H.264/MPEG-4AVC中使用的熵编码算法。CABAC在不同的上下文环境中使用不同的概率模型来编码。其编码过程大致是这样:首先,将欲编码的符号用二进制bit表示;然后对于每个bit,编码器选择一个合适的概率模型,并通过相邻元素的信息来优化这个概率模型;最后,使用算术编码压缩数据。
CABAC编码详情
CABAC编码之所以能取得很高的压缩比,是因为:a)根据每一个语法元素的上下文来选取预测模型;b)使用本地的统计数据来估计概率;c)使用算术编码而不是变长编码。编码一个符号需要经过下面几步:
二值化。CABAC使用的算术编码是基于二进制的算术编码,因此非二进制形式的编码首先要转化为二进制的形式表示。
下面的2、3、4步
选择上下文模型。“上下文模型”是指对二值化后的符号中的bit位进行编码时使用的概率模型。概率模型与最近编码的符号相关,会有多个概率模型可供选择。
算术编码。算术编码器根据第2步选择的概率模型对每个bit进行编码。需要注意的是每个bit的子范围只有两个数:0和1。
更新预测模型。根据实际编码的值来更新所选择的预测模型。例如,如果所编码的二进制bit为1,则预测模型中的1计数要增加。
编码过程
下面将以mxdx为例解释编码过程,mxdx是motionvector difference in the x-direction的简写,通过宏块的子块之间运算获得。
二值化。对于|mvdx|<9的数,使用下表进行编码,超过9的数使用Exp-Golomb编码。在这里,我们称编码后的第一个bit为bin1,第二个bit为bin2,以此推之,可以得到bin3,bin4等。
为每个bin选择一个上下文模型。bin1可以在三个模型之间进行选择,选择的依据是相邻的两个mxdx的绝对值之和,ek:
ek = mxdxA+ mxdxB(A和B分别是当前块的上方块和左边块)
根据ek值从下表中为bin1选择上下文模型:
除bin1之外的其它bit的上下文模型的选择根据下表进行:
编码每个bin。所选的预测模型中有0和1的概率,从而为算术编码器提供了概率范围,算术编码器使用这个概率范围对此bin进行算术编码。
更新上下文模型。例如,若bin1使用上下文模型2,而bin1的值是1,那么上下文模型2中1的计数就要增加,1的概率和0的概率需要重新计算。当上下文模型中的总数超过门槛值后,0和1的计数就要除以某个值,从而使得新加入的0和1在模型中产生更大的影响。
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