专利名称：面向高效视频编码hevc基于上下文的自适应算数编码方法
技术领域：
本发明属于视频编码的技术领域，具体地涉及一种面向高效视频编码HEVC(High efficiency video coding)基于上下文的自适应算数编码方法。
背景技术：
基于上下文的自适应算数编码(Context-based Adaptive Binary Arithmetic Coding，简称CABAC)是广泛应用于视频编码领域的熵编码方法，相比于另一广泛应用的 CAVLC(Context adaptive variable length coding，易于上下文的自适应变长编码)熵编码方法而言，编码效率更高，但是消耗更大。在新一代视频编码标准HEVC的编订中，CABAC 被用作高效模块(High Efficiency Module)的熵编码方法。现阶段的HEVC测试程序包中(最新版本是HM3. 0)，为了达到CABAC编码的高效， 研究人员设定了大量的上下文模型来进行编码。在对于变换后的NxN(NxN指的是图像块的大小，N是图像块的长和宽)图像块进行熵编码时，其应用CABAC编码方法的4类元素last flag,sig flag,one flag和abs flag分别使用了 104、100、60和60个不同的上下文模型。HEVC的CABAC上下文模型储存于三维上下文模型容器中，容器维度分别为x、y、z。 调用时使用3个参数，如a、b、c(a < X，b彡y，c彡ζ)，则调用到的上下文模型在容器中的线性位置为a*y*z+b*z+c0
发明内容
本发明的技术解决问题是克服现有技术的不足，提供一种在维持编码效率总体不变的条件下，减少应用的上下文模型个数，以节省系统资源的面向HEVC的基于上下文的自适应算数编码方法。本发明的技术解决方案是该面向高效视频编码HEVC基于上下文的自适应算数编码方法，HEVC基于上下文的自适应算数编码CABAC的4类元素last flag.sig flag.one flag和abs flag的上下文模型储存于三维上下文模型容器中，容器维度分别为x、y、z，调用时使用3个参数a、b、c(a< x，b ^y,c^ ζ)，调用到的上下文模型在容器中的线性位置为a*0Z+Mz+c，根据CABAC的编码特点和数理统计方法，对所述4类元素的上下文模型进行合并。由于根据CABAC的编码特点和数理统计方法，对所述4类元素的上下文模型进行合并，将上下文模型总共减少到130个，所以在维持编码效率总体不变的条件下，减少了应用的上下文模型个数，以节省系统资源。
图1示出了根据本发明的last flag的合并方案表；图加-2(1示出了根据本发明的sig flag的合并方案表；
图3示出了根据本发明的one flag的合并方案表；图4示出了根据本发明的abs flag的合并方案表；图5是One Flag在编码中30个不同上下文模型对应的待编码元素的0 1概率的图表；图6是对图5的统计结果进行步长为5%的均勻量化的图表；图7是对4类元素简化前后的对比明细表。
具体实施例方式该面向HM3. 0版本的HEVC的基于上下文的自适应算数编码方法，HEVC的基于上下文的自适应算数编码CABAC的4类元素last flag、sig flag、one flag和abs flag的上下文模型储存于三维上下文模型容器中，容器维度分别为x、y、z，调用时使用3个参数a、 b、c(a ζ)，调用到的上下文模型在容器中的线性位置为a*0Z+MZ+C，根据 CABAC的编码特点和数理统计方法，对所述4类元素的上下文模型进行合并。下面对本发明的技术方案做进一步的详细描述。1.关于 one flag原始的HM3.0当中应用于One Flag编码的上下文模型总共有60个，其中30个用来进行帧间编码帧的编码工作，另外30个用来进行帧内编码帧的编码，两者相互独立，通过上下文模型调用参数组(a，b，c)中b的取值来进行选择，而c的有效取值为W，29]共 30 个，a = 0。合并时包括以下步骤(1)通过对测试视频序列进行数理统计，得到one flag元素在编码中30个上下文模型对应的待编码元素的O 1概率，如图5所示(图5中横坐标为上下文模型的序列号， 也就是(a，b，c)中c的取值；纵坐标为该特定上下文模型对应待编码元素在整个编码过程中出现“1”的百分比概率)；(2)对步骤(1)的统计结果进行步长为5%的均勻量化，如图6所示(坐标意义同图1的)；(3)将概率近似的上下文模型予以合并30个上下文模型在具体编码时分为6组， 每组5个上下文模型，对于一个确定的图像块，应用1个上下文组进行编码；各组出现的次数差距大，涵盖编号靠后上下文模型的组的应用次数少于前面的组。合并方案如图3所示，当删除闲置的上下文模型后，关于One flag所应用的上下文总数由60个减少为30个。2.关于 last flagHM3.0中关于last flag的编码分为直角坐标χ、y两个方向，通过对原有上下文方案的数据统计特点进行分析，得到的下面的上下文合并方案在χ、y两个方向上方案是统一的。所有的合并都是基于三维上下文模式容器的第3维进行的，也就是只更改调用参数组(a，b，c)中的c来进行合并，c的有效取值为W，25]共沈个，具体合并方案见图1。当对last flag元素的上下文模型进行合并时，a是分组参数，b = 0或1，b是帧内或帧间编码的标志，如果是帧内编码取0，如果是帧间编码取l，c是0-25中的整数，包括以下步骤
(1)通过对测试视频序列进行数理统计，得到last Flag元素在编码中沈个上下文模型对应的待编码元素的0 1概率；(2)对步骤(1)的统计结果进行步长为5%的均勻量化；(3)将概率近似的上下文模型予以合并。在单一方向上原有的上下文模型数为52个0拉6)。当删除闲置的上下文模型后， 关于last flag所应用的上下文个数在χ、y两个方向上由104个减少为68个。3.关于 sig flagHM3.flag在具体应用时，根据参数调用组(a，b，c)中a的4种不同取值， 可以分为4个组来表示，每组实际应用的上下文模型个数是不同的。组0(a = 0)中，c的有效取值只有4个，为W，3]，组0的合并方案见图加。组 1 (a = 1)中，c的有效取值为
，共15个，组1的合并方案见图2b。组2 (a = 2)中，c 的有效取值为
，共16个，组2的合并方案见图2c。组3(a = 3)中，c的有效取值为
，共15个，组3的合并方案见图2d。当对sig flag元素的上下文模型进行合并时， b = 0或l，b是帧内或帧间编码的标志，a = 0时c是0-3中的整数，a = 1时c是0_14中的整数，a = 2时c是0-15中的整数，a = 3时c是0-14中的整数，包括以下步骤(1)通过对测试视频序列进行数理统计，得到sig flag元素在编码中50个上下文模型对应的待编码元素的0 1概率；(2)对步骤(1)的统计结果进行步长为5%的均勻量化；(3)将概率近似的上下文模型予以合并50个上下文模型在具体编码时对于一个确定的图像块，应用1个上下文组进行编码；各组出现的次数差距大，涵盖编号靠后上下文模型的组的应用次数少于前面的组。当删除闲置的上下文模型后，关于sig flag所应用的上下文个数由100个减少为 66个。4.关于 abs flagHM3. 0中关于abs flag的上下文模型组织结构与one flag十分类似，同样比较简单，其调用参数组(a，b，c)中a = 0，而c的取值为W，29]共30个，根据其特点，合并具体方案见图4。当对abs flag元素的上下文模型进行合并时，a = 0，b = 0或1，b是帧内或帧间编码的标志，c是0- 中的整数，包括以下步骤(1)通过对测试视频序列进行数理统计，得到abs flag元素在编码中30个上下文模型对应的待编码元素的0 1概率；(2)对步骤(1)的统计结果进行步长为5%的均勻量化；(3)将概率近似的上下文模型予以合并30个上下文模型在具体编码时分为6组， 每组5个上下文模型，对于一个确定的图像块，应用1个上下文组进行编码；各组出现的次数差距大，涵盖编号靠后上下文模型的组的应用次数少于前面的组当删除闲置的上下文模型后，关于abs flag所应用的上下文个数由60个减少为 30个。综上所述，本发明针对变换后的NxN图像块的熵编码进行了一系列上下文简化， 总共减少上下文模型个数130个，占总比例的40. 1%，具体明细见图7。以上所述，仅是本发明的较佳实施例，并非对本发明作任何形式上的限制，凡是依据本发明的技术实质对以上实施例所作的任何简单修改、等同变化与修饰，均仍属本发明技术方案的保护范围。
权利要求
1.面向高效视频编码HEVC基于上下文的自适应算数编码方法，HEVC基于上下文的自适应算数编码CABAC的4类元素last flag、sig flag、one flag和abs flag的上下文模型储存于三维上下文模型容器中，容器维度分别为χ、y、z，调用时使用3个参数a、b、c，其中a < x，b < y，c < z，调用到的上下文模型在容器中的线性位置为a*0Z+MZ+C，其特征在于根据CABAC的编码特点和数理统计方法，对所述4类元素的上下文模型进行合并。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于当对lastflag元素的上下文模型进行合并时，b = 0或1，b是帧内或帧间编码的标志，如果是帧内编码取0，如果是帧间编码取1， c是0-25中的整数，包括以下步骤(1)通过对测试视频序列进行数理统计，得到lastFlag元素在编码中沈个上下文模型对应的待编码元素的0 1概率；(2)对步骤(1)的统计结果进行步长为5%的均勻量化；(3)将概率近似的上下文模型予以合并。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于当对sigflag元素的上下文模型进行合并时，b = 0或1，b是帧内或帧间编码的标志，a = 0时c是0-3中的整数，a = 1时c是 0-14中的整数，a = 2时c是0-15中的整数，a = 3时c是0_14中的整数，包括以下步骤(1)通过对测试视频序列进行数理统计，得到sigflag元素在编码中50个上下文模型对应的待编码元素的0 1概率；(2)对步骤(1)的统计结果进行步长为5%的均勻量化；(3)将概率近似的上下文模型予以合并50个上下文模型在具体编码时对于一个确定的图像块，应用1个上下文组进行编码；各组出现的次数差距大，涵盖编号靠后上下文模型的组的应用次数少于前面的组。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于当对oneflag元素的上下文模型进行合并时，a = 0，b = 0或1，b是帧内或帧间编码的标志，c是0- 中的整数，包括以下步骤(1)通过对测试视频序列进行数理统计，得到oneflag元素在编码中30个上下文模型对应的待编码元素的0 1概率；(2)对步骤(1)的统计结果进行步长为5%的均勻量化；(3)将概率近似的上下文模型予以合并30个上下文模型在具体编码时分为6组，每组 5个上下文模型，对于一个确定的图像块，应用1个上下文组进行编码；各组出现的次数差距大，涵盖编号靠后上下文模型的组的应用次数少于前面的组。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于当对absflag元素的上下文模型进行合并时，a = 0，b = 0或1，b是帧内或帧间编码的标志，c是0- 中的整数，包括以下步骤(1)通过对测试视频序列进行数理统计，得到absflag元素在编码中30个上下文模型对应的待编码元素的0 1概率；(2)对步骤(1)的统计结果进行步长为5%的均勻量化；(3)将概率近似的上下文模型予以合并30个上下文模型在具体编码时分为6组，每组 5个上下文模型，对于一个确定的图像块，应用1个上下文组进行编码；各组出现的次数差距大，涵盖编号靠后上下文模型的组的应用次数少于前面的组。
全文摘要
公开了一种在维持编码效率总体不变的条件下，减少应用的上下文模型个数，以节省系统资源的面向高效视频编码HEVC基于上下文的自适应算数编码方法，HEVC的基于上下文的自适应算数编码CABAC的4类元素lastflag、sig flag、one flag和abs flag的上下文模型储存于三维上下文模型容器中，容器维度分别为x、y、z，调用时使用3个参数a、b、c(a≤x，b≤y，c≤z)，调用到的上下文模型在容器中的线性位置为a*y*z+b*z+c，根据CABAC的编码特点和数理统计方法，对所述4类元素的上下文模型进行合并。
文档编号H04N7/26GK102256125SQ20111020004
公开日2011年11月23日 申请日期2011年7月14日 优先权日2011年7月14日
发明者丁文鹏, 尹宝才, 施云慧, 车效音 申请人:北京工业大学