[发明专利]一种ANS分组编解码方法、计算机设备及存储介质

说明书

本发明提供了一种ANS分组编解码方法、计算机设备及存储介质，该方法包括ANS编码方法和ANS解码方法；编码时，设定一个编码位宽n，每个编码数字的位宽相等，设定一个阈值Thresh；按照自然顺序提取每一个符号，根据编码公式编码；根据分组规则及编码符号序列，在编码完成后得到若干个位宽为n的数字；解码时，依次提取每一个数字，按照解码公式，依次解析每一个符号；将所有子序列按照自然顺序拼接，得到整个符号序列；可以用小自然数编码子序列，由于子序列编码得到数字位宽一致，便于计算机处理。此外，由于各个自序列独立编码，不存在依赖关系，解码时可以并行解码。

技术领域

本发明涉及计算机技术领域，具体涉及一种ANS分组编解码方法、计算机设备及存储介质。

背景技术

熵编码(或熵编码)是一种无损数据压缩方案。熵编码的核心思想是通过用较少的位(bit)表示频繁出现的符号，用较多的位(bit)表示很少出现的元素。

哈夫曼编码和算术编码是两种最常见的熵编码方法。哈夫曼编码是DavidA.Huffman开发的一种熵编码技术。哈夫曼编码的算法原理简单，基于符号集的概率排序分配码长。哈夫曼编码总是使用整数位来表示一个符号，并且它分别对每个符号进行编码。因此哈夫曼码不能保证最佳的压缩效果。当所有符号的概率为2的负整数幂时，哈夫曼编码产生最佳结果。在哈夫曼码中，一个符号的每次出现总是被编码成相同的代码字。哈夫曼编码的优点为编码速率快。

由信息论可知，单个符号的理想码字长度仅仅由符号的出现概率决定：code-length(x)＝-log^p(x),如果一个符号的出现概率为0.4，那么理想的码字长度为1.32(-log^0.4).但是不幸的是，Huffman编码分配的码码字长度只能为整数。这也是Huffman编码算法的痛点。

算术编码可以解决Huffman编码的这个痛点，算术编码是另一种熵编码技术。它将输入数据编码为0到1之间的实数区间。随着输入被编码并且指定它所需的位数增加，该区间变得更小，与哈夫曼编码不同，算术编码使用几乎精确的概率，因此它实现了接近理论极限的压缩率。然而算术编码的算法原理也更复杂。而且编码效率很低(大致是Huffman编码的1/10)，在实时性要求较高的数据压缩领域，少有应用。

正是如此，近些年，好多学者都在寻找一个“压缩率接近算术编码，且编码效率接近Huffman编码”的新型算法.2009年，JarekDuda提出一种Asymmetric Numeral Systems(ANS,非对称数字系统).根据JarekDuda的说法，非对称数字系统实现了与算术编码相当的压缩率，同时具有与霍夫曼编码相似的处理速率。但是，受制于计算机数据处理的位宽，软硬件难以处理如此大的数字，限制了ANS的应用场景。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的在于提出一种ANS分组编解码方法、计算机设备及存储介质，通过改变ANS编码的实现形式，将整个符号序列按照一定的规则拆分成若干子序列，对子序列经ANS算法编码后生成若干数字，以解决背景技术中的技术问题。

基于上述目的，一方面，本发明提供了一种ANS分组编解码方法，包括ANS编码方法和ANS解码方法，其中，所述ANS编码方法包括以下步骤：

设定一个编码位宽n，每个编码数字的位宽相等，设定一个阈值Thresh，阈值Thresh与编码位宽n的关系为：thresh＝2ⁿ；

按照自然顺序提取每一个符号，根据编码公式编码；

根据分组规则及编码符号序列，在编码完成后得到若干个位宽为n的数字；

其中，所述ANS解码方法包括以下步骤：

依次提取每一个数字，按照解码公式，依次解析每一个符号；

将所有子序列按照自然顺序拼接，得到整个符号序列。