[发明专利]编解码方法、装置、电子设备及存储介质

说明书

本公开提供了一种编解码方法、装置、电子设备及存储介质，涉及数据处理技术领域。该方法包括：根据待编码数据的最大值生成配置数据集；根据待编码数据与所述配置数据集内元素之间的大小关系，采用截断一元码对待编码数据进行二值化，得到第一二进制比特流和已编码数据base；根据base计算待编码数据的余数bias，对bias进行二值化，得到第二二进制比特流；依次输出第一二进制比特流和第二二进制比特流，以得到待编码数据对应的二进制比特流。本公开提供的一种编解码方法、装置、电子设备及存储介质，能够得到更短的二进制比特流，更多的MPS符号占比，提高压缩比，编码方式更简单。

背景技术

熵编码属于无损编码方法，哈夫曼编码属于熵编码的一种，但是需要保存码表，无法自适应数据的不同分布。基于上下文自适应的二进制算术编码可以较好的解决这个问题，被诸多标准如H.264采用。上下文自适应的二进制算术编码有三个关键部分，其一为数据的二值化，其二为上下文建模，其三为算术编解码，其中，数据的二值化是算术编码系统压缩效率的关键。

数据二值化是将待编码数据转换成0、1值串的表示形式，数据二值化是图像处理领域常用的数据处理和存储方法，如WebP图像编码格式中，采用二进制算术编码对最终的数据进行编码，能够减少数据中的冗余信息，需要将量化后的宏块数据通过二值化方法转换为0、1串的表示形式。

通常的，二值化的方式包括一元码(Unary)、截断一元码(Truncated Unary，TU)、k阶指数哥伦布编码(kth order Exp-Golomb，EGk)、定长编码(Fixed-Length，FL)等。在相关技术中，常规的二进制算术编码仅有MPS(Most Probability Symbol，出现概率高的符号)、LPS(Low Probality Symbol，出现概率低的符号)两种符号，而编码/解码时，必须明确每个符号处于何种语义中，明确接下来该如何编码/解码，因此必须常常利用某个符号的反转来表达阶段编码结束，也因此虽然一元码，指数哥伦布码存在更长的符号串。

然而，在多数情况下，低值出现的频度比高值出现的频度更高，即，在系统中1相对于2概率分布更大，而现有的k阶指数哥伦布编码，MPS符号占比少，MPS符号分配未达到最优，编码效率低。

需要说明的是，在上述背景技术部分公开的信息仅用于加强对本公开的背景的理解，因此可以包括不构成对本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。

发明内容

本公开提供一种编解码方法、装置、电子设备及存储介质，至少在一定程度上相关技术中提供的二值化方式编码效率不高的技术问题。

本公开的其他特性和优点将通过下面的详细描述变得显然，或部分地通过本公开的实践而习得。

根据本公开的一个方面，提供了一种编码方法，包括：

根据待编码数据的最大值生成配置数据集；

根据待编码数据与所述配置数据集内元素之间的大小关系，采用截断一元码对待编码数据进行二值化，输出第一二进制比特流；

对待编码数据的余数进行二值化，输出第二二进制比特流，以得到待编码数据对应的二进制比特流。

在一些实施例中，在所述输出第一二进制比特流之前，所述方法还包括：

若所述待编码数据为0，则判零码输出0，二进制算术编码结束；若所述待编码数据非0，则判零码输出1。

在一些实施例中，所述第一二进制比特流采用最大值为待编码数据的最大值与2的差值的截断一元码表示。

在一些实施例中，当待编码数据的最大值未知时，在所述根据待编码数据的最大值生成配置数据集之前，所述方法还包括：

计算所述待编码数据的最大值，所述第一二进制比特流采用固定比特长度编码待编码数据的最大值。