[发明专利]一种熵解码方法、装置

说明书

技术领域

本发明涉及视频编解码领域，尤其涉及一种熵解码方法、装置。

背景技术

视频编码技术作为多媒体通信中最重要的环节之一，有效地解决了海量数字视频数据的编码压缩问题，它是数字信息传输、存储、播放等环节的前提。目前主流的视频压缩国际标准主要有MPEG-x和H.26x等，这些视频编码算法都是基于块的混合编码方法，即通过运动估计和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可变长编码消除统计冗余。

2003年，ISO/IEC(动态图像专家组)的运动图像专家组(MPEG MovingPictures Experts Group/Motion Pictures Experts Group)与ITU-T(ITU-T for ITUTelecommunication Standardization Sector国际电信联盟远程通信标准化组织)的视频编码专家组(VCEG)联手制定了最新的视频编码标准H.264/AVC(集合H.263+和MPEG-4的优点联合推出的最新标准)，其主要目的是获得更高的编码效率和更好的网络亲和性。在相同重构图象质量下，与H.263+和MPEG-4ASP标准相比，节约50％的码流。H.264的高压缩性能是以高编解码复杂度为代价的。诸多新的编码算法被采用：帧内预测、多参考帧运动补偿、增强的熵编码、去方块滤波等。这导致了视频编解码的复杂性显著增大，庞大的运算量会造成严重的功耗，这些都对嵌入式平台的视频熵解码实现提出挑战。

在H.264/AVC标准中，残差数据经过整数变换、量化后被送往熵编码器进行编码。H.264采用了两大类熵编码方法：算术编码和可变长度编码。可变长编码又分为指数哥伦布编码Exp-Golomb和基于上下文的自适应变长编码CAVLC。指数哥伦布编码采用固定的编码规则对各种语法元素进行编码，如图像序列参数、图像层参数、片层参数、宏块类型、编码块类型等；而预测残差系数的编码需要根据熵编码模式来选择使用基于上下文的CAVLC自适应变长编码(Context-based Adaptive Variable Length Coding，自适应变长编码)或是基于上下文的二进制算术编码(Context-based Adaptive Binary Arithmetic Coding，CABAC)。H.264/AVC视频编码标准的CAVLC熵编码充分利用了上下文信息，通过建立多个码表自适应选择优化，取得了良好的编码效果。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。

对于移动视频等实时视频通信这类应用场合，熵编解码技术一般采用CAVLC编解码和指数哥伦布编解码。CAVLC仍采用了哈夫曼编码的思想依据字符出现概率来构造带权路径长度最小的二叉树从而实现平均码字长度最短，且各个符号编码的字头都是相异的，即任何一个符号的编码都不会成为另一个符号编码的前缀。CAVLC在传统变长编码方法的基础上，通过引入上下文的自适应模型，定义了多组码表，根据编码码字特征，动态的进行码表切换，因此，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。

传统的熵解码操作的主要步骤如下：读取接收到的二进制码流，然后逐位遍历查找表匹配码字，这需要反复查询变长码表，确定了完全匹配的码字，从而确定码字，根据码字在码表和相应语法元素的相应关系进行解码，获得相应语法元素的数值。但是，这也导致了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定的码字，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。

具体来看，这里的查找表操作主要涉及两个技术问题：1)如何确定变长的完整码字；2)由码字通过查表间接获得相应的语法元素。显然，要解决这两个技术问题，首先需要内存中保存着复杂的变长码表，其次，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。