[发明专利]解码器、编码器、解码方法、编码方法、介质和存储方法

权利要求书

1.一种用于解码包括视频的编码数据的数据流的解码器，所述解码器包括：

熵解码引擎，被配置为基于算术解码方案解码来自所述数据流的数据以获得符号序列，其中，相对于所述符号序列中的至少一个符号，所述熵解码引擎被配置为：

选择对应于所述至少一个符号的上下文，以及

基于所述算术解码方案使用所选择的上下文熵解码所述至少一个符号，其包括在熵解码的高效率模式下以第一更新速率更新与所选择的上下文相关的概率模型以及在熵解码的低复杂度模式下以比所述第一更新速率低的第二更新速率更新与所选择的上下文相关的所述概率模型；以及

重构器，被配置为基于使用所述符号序列的一部分解码的变换系数水平的变换块重构所述视频的至少一部分。

2.根据权利要求1所述的解码器，其中，基于所述符号序列的先前解码符号选择所述高效率模式。

3.根据权利要求1所述的解码器，其中，所述数据流被构成为连续部分，并且所述符号序列中的每个符号与多个符号类型中的相应的一个相关，其中，对于当前部分内的所述多个符号类型中的特定符号类型的符号，基于所述当前部分内的所述特定符号类型的所述符号序列的先前解码符号选择所述高效率模式。

4.根据权利要求1所述的解码器，其中，所述至少一个符号与多个符号类型中的一个相关，并且所述熵解码引擎被配置为基于与所述至少一个符号相关的符号类型的先前解码符号选择所述上下文。

5.根据权利要求1所述的解码器，其中，对于所述高效率模式，所述概率模型与具有第一概率状态精度的概率状态指数相关，而对于所述低复杂度模式所述概率模型与具有第二概率状态精度，所述第二概率状态精度低于所述第一概率状态精度。

6.根据权利要求1所述的解码器，其中，所述数据流包括与所述视频的颜色样本相关的信息。

7.根据权利要求1所述的解码器，其中，所述数据流包括与所述视频的深度图相关的信息。

8.一种用于将视频的数据编码至数据流的编码器，所述编码器包括：

熵编码引擎，被配置为基于算术编码方案编码符号序列，其中，相对于所述符号序列中的至少一个符号，所述熵编码引擎被配置为：

选择对应于所述至少一个符号的上下文，以及

基于所述算术编码方案使用所选择的上下文熵编码所述至少一个符号，其包括在熵解码的高效率模式下以第一更新速率更新与所选择的上下文相关的概率模型以及在熵解码的低复杂度模式下以比所述第一更新速率低的第二更新速率更新与所选择的上下文相关的所述概率模型；以及

数据插入器，被配置为将所编码的符号序列插入至所述数据流，其中，所述符号序列的一部分涉及变换系数水平的变换块。

9.根据权利要求8所述的编码器，其中，基于所述符号序列的先前编码符号选择所述高效率模式，并且独立于所述符号序列的任意先前编码符号选择所述低复杂度模式。

10.根据权利要求8所述的编码器，其中，所述数据流被构成为连续部分，并且所述符号序列中的每个符号与多个符号类型中的相应的一个相关，其中，对于当前部分内的所述多个符号类型的特定符号类型的符号，基于所述当前部分内的所述特定符号类型的所述符号序列的先前编码符号选择所述高效率模式。

11.根据权利要求8所述的编码器，其中，所述至少一个符号与多个符号类型中的一个相关，并且所述熵编码引擎被配置为基于与所述至少一个符号相关的符号类型的先前编码符号选择所述上下文。

12.根据权利要求8所述的编码器，其中，对于所述高效率模式，所述概率模型与具有第一概率状态精度的概率状态指数相关，而对于所述低复杂度模式，所述概率模型与具有第二概率状态精度的概率状态指数相关，所述第二概率状态精度低于所述第一概率状态精度。