基于最大概率符号的二进制位串编译转让专利
申请号 : CN201880035986.2
文献号 : CN110692244B
文献日 : 2021-03-30
发明人 : 尤哈·佩卡·曼尼嫩
申请人 : 谷歌有限责任公司
摘要 :
权利要求 :
1.一种用于确定要用来对二值化视频数据进行编码的比特数的方法,所述方法包括:接收表示所述二值化视频数据的二进制位串,所述二进制位串包括各自存储符号的二进制位;
确定存储在所述二进制位串的每个二进制位中的符号是否是能够用于对所述二值化视频数据进行编码的概率模型的最大概率符号;
响应于确定存储在所述二进制位串的每个二进制位中的符号是所述最大概率符号,基于所述二进制位串的大小来更新所述概率模型以确定要用来对所述二值化视频数据进行编码的第一比特数;以及
在基于所述二进制位串的大小来更新所述概率模型以确定要用来对所述二值化视频数据进行编码的第一比特数之后,使用所述第一比特数来将所述二值化视频数据编码到比特流。
2.根据权利要求1所述的方法,其中,基于所述二进制位串的大小来更新所述概率模型以确定要用来对所述二值化视频数据进行编码的所述第一比特数包括:根据存储在所述二进制位串的二进制位中的连续二进制位中的符号是所述最大概率符号的概率来更新所述最大概率符号的初始概率,所述最大概率符号的所述初始概率反映存储在所述二进制位串的第一二进制位中的符号是所述最大概率符号的概率;以及基于所述最大概率符号的最终概率来计算所述第一比特数,所述最大概率符号的最终概率是基于所述更新来确定的。
3.根据权利要求2所述的方法,还包括:基于所述二进制位串的大小和所述最大概率符号的所述初始概率来生成查找表,所述查找表包括与所述二进制位串的二进制位中的多个二进制位相对应并且与存储在所述二进制位串的二进制位中的连续二进制位中的符号是所述最大概率符号的概率相关联的元素,
其中,所述元素中的第一元素与所述二进制位串的第一二进制位相对应并且与所述最大概率符号的所述初始概率相关联,所述元素中的最后元素与所述二进制位串的最后二进制位相对应并且与所述最大概率符号的所述最终概率相关联,以及其中,根据存储在所述二进制位串的二进制位中的所述连续二进制位中的符号是所述最大概率符号的概率来更新所述最大概率符号的所述初始概率包括使用所述查找表。
4.根据权利要求2所述的方法,其中,基于所述最大概率符号的所述最终概率来计算所述第一比特数包括:
将所述二进制位串的大小和根据所述最大概率符号的所述最终概率来对所述最大概率符号进行编码所需要的比特数相乘。
5.根据权利要求1所述的方法,其中,存储在多个二进制位中的每个二进制位中的符号是所述概率模型的最小概率符号,其中,所述方法进一步包括基于所述二进制位串的存储不是所述最大概率符号的符号的二进制位的数目来更新所述概率模型以确定要用来对所述二值化视频数据进行编码的第二比特数,包括:更新所述最小概率符号的概率和所述最大概率符号的概率,所述最小概率符号的概率根据存储在所述二进制位串的二进制位中的多个二进制位中的符号是所述最小概率符号的概率被更新,所述最大概率符号的概率根据存储在所述二进制位串的二进制位中的多个二进制位中的符号是所述最大概率符号的概率被更新;以及基于经更新的所述最小概率符号的概率和经更新的所述最大概率符号的概率来计算所述第二比特数。
6.根据权利要求5所述的方法,其中,更新所述最小概率符号的概率和所述最大概率符号的概率包括:
确定基于存储在多个二进制位中的可识别二进制位中的符号来更新所述最小概率符号的概率使所述最小概率符号的概率大于所述最大概率符号的概率,其中,在所述最小概率符号的概率变得大于所述最大概率符号的概率时,切换所述最大概率符号和所述最小概率符号,以反映所述最小概率符号是新的最大概率符号并且所述最大概率符号是新的最小概率符号。
7.根据权利要求6所述的方法,其中,基于经更新的所述最小概率符号的概率和经更新的所述最大概率符号的概率来计算所述第二比特数包括:针对在所述二进制位串的第一二进制位处开始并在紧接在所述二进制位串的可识别二进制位之前的二进制位处结束的所述二进制位串的第一部分来计算第一比特值,所述第一比特值基于在所述更新完成之后的所述最大概率符号的最终概率;
针对在所述二进制位串的所述可识别二进制位处开始并在所述二进制位串的最后二进制位处结束的所述二进制位串的第二部分来计算第二比特值,所述第二比特值基于在所述更新完成之后的新的最大概率符号的最终概率;以及将所述第二比特数计算为所述第一比特值和所述第二比特值的和。
8.根据权利要求1所述的方法,其中,所述二进制位串包括第一部分和第二部分,其中,所述第二部分包括所述二进制位串的最后二进制位,并且所述第一部分包括所述二进制位串的每个其它二进制位,其中,存储在所述最后二进制位中的符号与存储在所述二进制位串的每个其它二进制位中的符号不同,其中,确定存储在所述二进制位串的每个二进制位中的所述符号是否是能够用于对所述二值化视频数据进行编码的所述概率模型的最大概率符号包括:
确定存储在所述二进制位串的所述第一部分的每个二进制位中的所述符号是否是所述最大概率符号。
9.根据权利要求1所述的方法,其中,所述二值化视频数据被用于指示针对一个或多个视频块的显著性图或系数等级中的一个。
10.根据权利要求1所述的方法,所述方法包括:响应于确定存储在所述二进制位串的每个二进制位中的符号不是所述最大概率符号,基于存储不是所述最大概率符号的符号的所述二进制位串的二进制位的数目来更新所述概率模型以确定要用来对所述二值化视频数据进行编码的第二比特数;以及在基于存储不是所述最大概率符号的符号的所述二进制位串的二进制位数来更新所述概率模型以确定要用来对所述二值化视频数据进行编码的第二比特数之后,使用所述第二比特数来编码所述二值化视频数据。
11.一种用于确定要用来对二值化视频数据进行编码的比特数的装置,所述装置包括:处理器,所述处理器被配置成执行存储在非暂时性存储介质中的指令以:接收表示所述二值化视频数据的二进制位串,所述二进制位串包括各自存储符号的二进制位;
确定存储在所述二进制位串的每个二进制位中的所述符号是否是能够用于对所述二值化视频数据进行编码的概率模型的最大概率符号;
响应于确定存储在所述二进制位串的每个二进制位中的符号是所述最大概率符号:基于所述二进制位串的大小来更新所述概率模型,以确定要用来对所述二值化视频数据进行编码的第一比特数;并且
使用所述第一比特数来将所述二值化视频数据编码到比特流;以及响应于确定存储在所述二进制位串的每个二进制位中的符号不是所述最大概率符号:基于所述二进制位串的存储不是所述最大概率符号的符号的二进制位的数目来更新所述概率模型,以确定要用来对所述二值化视频数据进行编码的第二比特数;并且使用所述第二比特数来将所述二值化视频数据编码到所述比特流。
12.根据权利要求11所述的装置,其中,用于基于所述二进制位串的大小来更新所述概率模型以确定要用来对所述二值化视频数据进行编码的所述第一比特数的指令包括用于以下的指令:
根据存储在所述二进制位串的二进制位中的连续二进制位中的符号是所述最大概率符号的概率来更新所述最大概率符号的初始概率,所述最大概率符号的所述初始概率反映存储在所述二进制位串的第一二进制位中的符号是所述最大概率符号的概率;并且基于所述最大概率符号的最终概率来计算所述第一比特数,所述最大概率符号的所述最终概率是基于对所述最大概率符号的初始概率的更新来确定的。
13.根据权利要求12所述的装置,其中,所述处理器被配置成执行存储在非暂时性存储介质中的指令以:
基于所述二进制位串的大小和所述最大概率符号的所述初始概率来生成查找表,所述查找表包括与所述二进制位串的二进制位中的多个二进制位相对应并且与存储在所述二进制位串的二进制位中的所述连续二进制位中的符号是所述最大概率符号的概率相关联的元素,
其中,所述元素中的第一元素与所述二进制位串的第一二进制位相对应并且与所述最大概率符号的所述初始概率相关联,所述元素中的最后元素与所述二进制位串的最后二进制位相对应并且与所述最大概率符号的所述最终概率相关联,以及其中,用于根据存储在所述二进制位串的二进制位中的所述连续二进制位中的符号是所述最大概率符号的概率来更新所述最大概率符号的所述初始概率的指令包括用于使用所述查找表的指令。
14.根据权利要求12所述的装置,其中,用于基于所述最大概率符号的所述最终概率来计算所述第一比特数的指令包括用于以下的指令:基于对存储在所述二进制位串的每个二进制位中的符号进行编码所需要的比特的和来确定所述最大概率符号的所述最终概率。
15.根据权利要求11所述的装置,其中,存储在多个二进制位中的每个二进制位中的符号是所述概率模型的最小概率符号,其中,用于基于所述二进制位串的存储不是所述最大概率符号的符号的二进制位的数目来更新所述概率模型以确定要用来对所述二值化视频数据进行编码的所述第二比特数的指令包括用于以下的指令:更新所述最小概率符号的概率和所述最大概率符号的概率,所述最小概率符号的概率根据存储在所述二进制位串的二进制位中的多个二进制位中的符号是所述最小概率符号的概率被更新,所述最大概率符号的概率根据存储在所述二进制位串的二进制位中的多个二进制位中的符号是所述最大概率符号的概率被更新;并且基于经更新的所述最小概率符号的概率和经更新的所述最大概率符号的概率来计算所述第二比特数。
16.根据权利要求15所述的装置,其中,用于更新所述最小概率符号的概率和所述最大概率符号的概率的指令包括用于以下的指令:确定基于存储在多个二进制位中的可识别二进制位中的符号来更新所述最小概率符号的概率使所述最小概率符号的概率大于所述最大概率符号的概率,其中,在所述最小概率符号的概率变得大于所述最大概率符号的概率时,切换所述最大概率符号和所述最小概率符号,以反映所述最小概率符号是新的最大概率符号并且所述最大概率符号是新的最小概率符号。
17.根据权利要求16所述的装置,其中,用于基于经更新的所述最小概率符号的概率和经更新的所述最大概率符号的概率来计算所述第二比特数的指令包括用于以下的指令:针对在所述二进制位串的第一二进制位处开始并在紧接在所述二进制位串的可识别二进制位之前的二进制位处结束的所述二进制位串的第一部分来计算第一比特值,所述第一比特值基于在所述更新完成之后的所述最大概率符号的最终概率;
针对在所述二进制位串的可识别二进制位处开始并在所述二进制位串的最后二进制位处结束的所述二进制位串的第二部分来计算第二比特值,所述第二比特值基于在所述更新完成之后的新的最大概率符号的最终概率;并且将所述第二比特数计算为所述第一比特值和所述第二比特值的和。
18.根据权利要求11所述的装置,其中,所述二进制位串包括第一部分和第二部分,其中,所述第二部分包括所述二进制位串的最后二进制位并且所述第一部分包括所述二进制位串的每个其它二进制位,其中,存储在所述最后二进制位中的符号与存储在所述二进制位串的每个其它二进制位中的符号不同,其中,用于确定存储在所述二进制位串的每个二进制位中的符号是否是能够用于对所述二值化视频数据进行编码的所述概率模型的最大概率符号的指令包括用于以下的指令:确定存储在所述二进制位串的所述第一部分的每个二进制位中的符号是否是所述最大概率符号。
19.根据权利要求11所述的装置,其中,所述二值化视频数据被用于指示针对一个或多个视频块的显著性图或系数等级中的一个。
20.一种用于确定要用来对二值化视频数据进行编码的比特数的方法,所述方法包括:接收表示所述二值化视频数据的二进制位串,所述二进制位串包括各自存储符号的二进制位;
在单个时钟周期中,响应于确定所述二进制位串的每个二进制位中存储的符号是最大概率符号,基于所述二进制位串的大小来更新能够用于对所述二值化视频数据进行编码的概率模型,或响应于确定所述二进制位串的每个二进制位中存储的符号不是最大概率符号,基于所述二进制位串的存储不是所述概率模型的最大概率符号的符号的二进制位的数目来更新能够用于对所述二值化视频数据进行编码的概率模型,经更新的概率模型反映要用来对所述二值化视频数据进行编码的比特数;以及在更新所述概率模型之后,使用所述比特数来将所述二值化视频数据编码到比特流。
说明书 :
基于最大概率符号的二进制位串编译
背景技术
能够包含大量数据并消耗用于处理、发送或者存储视频数据的计算设备的大量的计算或通
信资源。已提出各种方法来减少视频流中的数据的量,所述各种方法包括编码或解码技术。
发明内容
存储符号的二进制位。所述方法还包括将存储在所述二进制位中的一个二进制位中的所述
符号识别为当前符号。所述方法还包括确定所述当前符号是否是所述概率模型的最大概率
符号。所述方法还包括,响应于确定所述当前符号不是所述最大概率符号,更新所述概率中
的至少一个概率。所述概率包括与所述概率模型的最大概率符号相关联的第一概率和与所
述概率模型的最小概率符号相关联的第二概率。所述方法还包括,在更新所述概率之后,确
定所述第二概率是否大于所述第一概率。所述方法还包括,响应于确定所述第二概率大于
所述第一概率,切换所述最大概率符号和所述最小概率符号,以反映所述最小概率符号是
所述概率模型的新的最大概率符号并且反映所述最大概率符号是所述概率模型的新的最
小概率符号。所述方法还包括使用所述新的最大概率符号来确定要用来对所述二值化视频
数据进行编码的第一比特数。所述方法还包括使用所述第一比特数来将所述二值化视频数
据编码到比特流。
所述指令包括用于接收表示所述二值化视频数据的二进制位串的指令。所述二进制位串包
括各自存储符号的二进制位。所述指令还包括用于将存储在所述二进制位中的一个二进制
位中的所述符号识别为当前符号的指令。所述指令还包括用于确定所述当前符号是否是所
述概率模型的最大概率符号的指令。所述指令还包括用于进行如下操作的指令:响应于确
定所述当前符号不是所述最大概率符号,通过减小与所述概率模型的最大概率符号相关联
的第一概率并增加与所述概率模型的最小概率符号相关联的第二概率来更新所述概率。所
述指令还包括用于在更新所述概率之后确定所述第二概率是否大于所述第一概率的指令。
所述指令还包括进行如下操作的指令:响应于所述第二概率大于所述第一概率的确定:切
换所述最大概率符号和所述最小概率符号,以反映所述最小概率符号是所述概率模型的新
的最大概率符号并且反映所述最大概率符号是所述概率模型的新的最小概率符号,使用所
述新的最大概率符号来确定要用来对所述二值化视频数据进行编码的第一比特数,并且使
用所述第一比特数来将所述二值化视频数据编码到比特流。所述指令还包括进行如下操作
的指令:响应于确定所述第二概率不大于所述第一概率:基于所述第一概率或所述第二概
率中的至少一个概率来确定要用来对所述二值化视频数据进行编码的第二比特数,并且使
用所述第二比特数来将所述二值化视频数据编码到所述比特流。
存储符号的二进制位。所述方法还包括基于存储在所述二进制位中的一个二进制位中的当
前符号不是概率模型的最大概率符号的确定来更新能够用于对所述二值化视频数据进行
编码的概率模型。所述方法还包括确定所述经更新的概率模型是否反映:与所述最大概率
符号相比,存储在所述二进制位串的二进制位中的多个二进制位中的符号是所述概率模型
的最小概率符号的概率较大。所述方法还包括,在确定所述经更新的概率模型反映所述较
大概率之后,基于与所述最小概率符号相关联的概率来确定要用来对所述二值化视频数据
进行编码的第一比特数。所述方法还包括使用所述第一比特数来将所述二值化视频数据编
码到比特流。
所述指令包括用于接收表示所述二值化视频数据的二进制位串的指令,所述二进制位串包
括各自存储符号的二进制位。所述指令还包括用于在单个时钟周期中基于所述二进制位串
的大小或所述二进制位串的存储不是概率模型的最大概率符号的符号的二进制位的数目
来更新能够用于对所述二值化视频数据进行编码的概率模型,经更新的概率模型反映要用
来对所述二值化视频数据进行编码的比特数。所述指令还包括用于在更新所述概率模型之
后使用所述比特数来将所述二值化视频数据编码到所述比特流的指令。
附图说明
具体实施方式
以根据有限的信息重新创建源图像。典型的视频压缩和解压缩技术使用熵编译来进一步减
少将视频数据编码到比特流或者从比特流对视频数据进行解码所需要的比特数。例如,熵
编译可以包括使用算术编译等来减少在该数据被变换和量化之后需要编码到比特流的数
据的量。
率相关联。例如,对于三个符号的串AAB,该串的给定符号的值为A的概率是大约66%并且该
串的给定符号的值为B的概率是大约33%。待编码或解码的符号的值的概率分布能够被用
于减少待编码或解码的数据的量,诸如通过使用较少数目的比特来对较多可能的符号进行
编译并且使用较大数目的比特来对较少可能的符号进行编码。例如,如果已知串中的大多
数符号的值是A,则能够使用一比特的一小部分来对具有值A的每个符号进行编码,诸如而
不是通常被用于对值进行编码的1比特。
概率在每个二进制位被处理之后改变。例如,CABAC引擎能够基于存储在已经被处理的二进
制位中的符号值来调整存储在当前二进制位中的符号值的概率。因此,如果特定符号值的
长串被编译,则CABAC引擎能够调整该特定符号值的概率,以反映它比它最初更有可能出
现。
前编译的二进制位的依赖性将数据吞吐量限制为每时钟周期处理一个二进制位。假定单个
二进制位串可以包括大量的二进制位,并且对每个视频块来说可以有大量的二进制位串要
编码,则例如,对视频数据进行熵编译可能要花费较长时间。
值化视频数据的二进制位串的二进制位,以确定每个二进制位是否存储能够用于对二值化
视频数据进行编译的概率模型的最大概率符号。如果存储在二进制位串的每个二进制位中
的符号是最大概率符号,则基于二进制位串的大小来更新概率模型,以确定要用来对二值
化视频数据进行编译的第一比特数。然而,如果存储在二进制位串的每个二进制位中的符
号不是最大概率符号,则基于二进制位串的存储不是最大概率符号的二进制位的数目来更
新概率模型,以确定要用来对二值化视频数据进行编译的第二比特数。
概率符号时,概率模型的状态增加,使得最大概率符号的概率增加并且最小概率符号的概
率减小。在确定存储在当前二进制位中的符号是最小概率符号时,概率模型的状态减小,使
得最大概率符号的概率减小并且最小概率符号的概率增加。在处理二进制位串的最后二进
制位之后,与概率模型的最终状态相关联的比特数被用于确定要用来对二值化视频数据进
行编译的比特数。在至少一些情况下,因此能够在单个时钟周期中处理多个二进制位,从而
提高用于使用算术编译技术来对二值化视频数据进行编译的速度。
视频编码和解码系统100的简图。发送站102例如能够是具有诸如图2中描述的硬件的内部
配置的计算机。然而,发送站102的其它实现方式是可能的。例如,发送站102的处理能够被
分布在多个设备之间。
行解码。网络104能够是例如因特网。网络104也能够是局域网(LAN)、广域网(WAN)、虚拟专
用网(VPN)、蜂窝电话网络,或将视频流从发送站102转移到此示例中的接收站106的任何其
它手段。
在多个设备之间。
送到接收站106或具有存储器的任何其它设备。在一个实施方式中,接收站106(例如,经由
网络104、计算机总线和/或某个通信途径)接收经编码的视频流并且存储该视频流以用于
稍后解码。在示例实施方式中,实时传输协议(RTP)被用于通过网络104发送经编码的视频。
在另一实施方式中,可以使用除RTP以外的传输协议(例如,基于超文本转移协议的(基于
HTTP的)视频流协议)。
议参与者从视频会议服务器(例如,发送站102)接收经编码的视频比特流,以对他或她自己
的视频流进行解码和查看,并且进一步对其进行编码并将经编码的视频比特流发送到视频
会议服务器,以用于由其它参与者进行解码和查看。
设备的计算系统的形式,或者一个计算设备(例如,移动电话、平板计算机、膝上型计算机、
笔记本计算机、台式计算机等)的形式。
公开的实施方式能够利用如所示的一个处理器(例如,处理器202)来实践,但是能够通过使
用多于一个处理器来实现速度和效率方面的优势。
204能够包括由处理器202使用总线212来访问的代码和数据206。存储器204能够进一步包
括操作系统208和应用程序210,所述应用程序210包括许可处理器202执行本文中所述的技
术的至少一个程序。例如,应用程序210能够包括应用1至N,所述应用1至N进一步包括执行
本文所描的技术的视频编译应用。计算设备200还能够包括辅助存储装置214,其能够例如
是与移动计算设备一起使用的存储卡。因为视频通信会话可以包含大量信息,所以它们能
够被整个地或部分地存储在辅助存储装置214中并被按需加载到存储器204中以用于进行
处理。
器218能够经由总线212被耦合到处理器202。除了显示器218之外或作为显示器218的替代
方案,还能够提供许可用户对计算设备200进行编程或者以其它方式使用计算设备200的其
它输出设备。当输出设备是显示器或者包括显示器时,能够以各种方式(包括通过液晶显示
器(LCD)、阴极射线管(CRT)显示器或发光二极管(LED)显示器(诸如有机LED(OLED)显示
器))实现该显示器。
它图像感测设备220。图像感测设备220能够被定位成使得它被指向操作计算设备200的用
户。在示例中,图像感测设备220的位置和光轴能够被配置成使得视场包括与显示器218直
接相邻并且显示器218从中可见的区域。
声音感测设备222能够被定位成使得它被指向操作计算设备200的用户并且能够被配置成
接收由用户在该用户操作计算设备200的同时做出的声音,例如,语音或其它发言。
络耦合的多个机器(其中单独的机器能够具有一个或多个处理器)分布。存储器204能够跨
越多个机器(诸如基于网络的存储器或执行计算设备200的操作的多个机器中的存储器)分
布。尽管在这里被描绘为一条总线,但是计算设备200的总线212能够由多条总线组成。另
外,辅助存储装置214能够被直接耦合到计算设备200的其它组件或者能够经由网络访问,
并且能够包括诸如存储卡这样的集成单元或诸如多个存储卡这样的多个单元。因此能够按
照多种各样的配置来实现计算设备200。
视频序列302能够包括任何数目的相邻帧304。然后,能够将相邻帧304进一步细分成单独的
帧,例如,帧306。在下一个等级处,能够将帧306划分成一系列平面或区段308。例如,区段
308能够例如是许可并行处理的帧的子集。区段308也能够是可将视频数据分成单独的颜色
的帧的子集。例如,彩色视频数据的帧306能够包括辉度平面和两个色度平面。可以以不同
的分辨率对区段308进行采样。
素数据的一个或多个区段308的数据。块310还能够是任何其它适合的大小,诸如4x4个像
素、8x8个像素、16x8个像素、8x16个像素、16x16个像素或更大。除非另外指出,否则在本文
中能够以互换的方式使用术语块和宏块。
机软件程序能够包括机器指令,当由诸如处理器202这样的处理器执行所述机器指令时,所
述机器指令使发送站102以图4中描述的方式对视频数据进行编码。编码器400还能够作为
包括在例如发送站102中的专用硬件被实现。在一个特别期望的实施方式中,编码器400是
硬件编码器。
化级406和熵编码级408。编码器400还可以包括重建路径(通过虚连接线示出),以重建用于
对将来的块进行编码的帧。在图4中,编码器400具有在重建路径中执行各种功能的以下级:
去量化级410、逆变换级412、重建级414和环路滤波级416。编码器400的其它结构变型能够
被用于对视频流300进行编码。
测)来对各个块进行编码。在任何情况下,能够形成预测块。在内预测的情况下,预测块可以
由当前帧中的先前经编码和重建的样本形成。在间预测的情况下,预测块可以由一个或多
个先前构建的参考帧中的样本形成。
使用量化器值或量化等级来将变换系数转换成离散量子值,该离散量子值被称为量化变换
系数。例如,变换系数可以除以量化值并被截断。
器值等的语法元素)然后被输出到压缩比特流420。能够使用各种技术来格式化压缩比特流
420,所述各种技术诸如可变长度编译(VLC)或算术编译。压缩比特流420也能够被称为编码
视频流或编码视频比特流,并且将在本文中以可互换方式使用这些术语。
过程(在下面针对图5进行描述)期间进行的功能类似的功能,其包括在去量化级410处对量
化变换系数进行去量化以及在逆变换级412处对去量化变换系数进行逆变换以产生导数残
差块(也称作导数残差)。在重建级414处,能够将在内/间预测级402处预测的预测块添加到
导数残差以创建重建块。能够将环路滤波级416应用于重建块以减少诸如块效应这样的失
真。
号。在一些实施方式中,编码器能够使量化级406和去量化级410被组合在公共级中。
器指令,当由诸如处理器202这样的处理器执行所述机器指令时,所述机器指令使接收站
106以图5中所述的方式对视频数据进行解码。解码器500还能够用包括在例如发送站102或
接收站106中的硬件来实现。
级506、内/间预测级508、重建级510、环路滤波级512和去块滤波级514。解码器500的其它结
构变型能够被用于对压缩比特流420进行解码。
器值)对量化变换系数进行去量化,并且逆变换级506对去量化变换系数进行逆变换以产生
能够与在编码器400中由逆变换级412所创建的导数残差相同的导数残差。使用从压缩比特
流420解码的标头信息,解码器500能够使用内/间预测级508来创建与在编码器400中创建
的相同的预测块(例如,在内/间预测级402处)。
514被应用于重建块以减少块失真,并且结果作为视频流516输出。输出视频流516也能够被
称为解码视频流,并且将在本文中以可互换方式使用这些术语。解码器500的其它变型能够
被用于对压缩比特流420进行解码。在一些实施方式中,解码器500能够在没有去块滤波级
514的情况下产生输出视频流516。
开的步骤或操作能够各种次序和/或同时发生。附加地,可以使用本文未呈现和描述的其它
步骤或操作。此外,实现根据所公开的主题的技术可能不需要所有图示的步骤或操作。
如,软件程序能够包括机器可读指令,所述机器可读指令可被存储在诸如存储器204这样的
存储器或辅助存储装置214中,并且当由处理器(诸如处理器202)执行时,所述机器可读指
令可以使计算设备执行技术600。能够使用专用硬件或固件来实现技术600。例如,被配置成
执行技术600以对视频数据进行编码或解码的硬件组件。如上面所说明的,一些计算设备可
以具有多个存储器或处理器,并且能够使用多个处理器、存储器或以上两者来分发技术600
中描述的操作。
分。二值化视频数据可以表示变换块的量化的变换系数。那些量化变换系数被二值化,以将
量化变换系数值转换成二进制值符号。例如,可以将语法元素二值化成一个或多个二进制
值符号,所述一个或多个二进制值符号各自被存储在二进制位串的单独的二进制位中。可
以将二值化视频数据表示为码字,例如,一元码字、截断一元码字、指数哥伦布码字等。
以其它方式指代上下文或上下文模型,诸如H.264视频编译标准中所描述的。概率模型反映
存储在二进制位串的二进制位中的二进制值是‘1’还是‘0’的概率。诸如基于最近编译的二
值化视频数据或在空间上与待编译的当前二值化视频数据邻近(诸如在视频块内)的其它
二值化视频数据的概率,从多个可用的概率模型中选择概率模型。概率模型可以是被选择
用于对二进制位串的一个二进制位或多个二进制位进行编译的概率模型。
概率符号和最小概率符号。最大概率符号是最可能使用概率模型来编译的二进制值,然而
最小概率符号是最不可能使用概率模型来编译的二进制值。概率模型因此反映存储在二进
制位串的二进制位中的符号是最大概率符号的统计概率。
用概率模型的预处理步骤。确定存储在二进制位串的每个二进制位中的符号是否是最大概
率符号因此还能够包括选择概率模型并识别其最大概率符号。例如,可以使用不同的概率
模型来对一组运动矢量差与一组量化变换系数的关系进行编码。
制位串的大小来确定要用来对二值化视频数据进行编译的比特数包括基于二进制位串的
大小来更新概率模型。
变。例如,在处理当前二进制位之前,符号是概率模型的最大概率符号的概率可以反映需要
0.1538个比特来对最大概率符号进行编译。然而,响应于确定存储在当前二进制位中的符
号是最大概率符号,能够更新概率模型以增加根据该概率模型编译的符号是最大概率符号
的概率。结果,例如,可以更新符号是最大概率符号的概率,以反映现在需要0.1429个比特
来对最大概率符号进行编译。
位递增地更新概率。也就是说,如果每个二进制位被单独地处理,则将以其它方式进行的概
率模型的更新能够被组合,以基于二进制位大小(例如,基于存储在二进制位串的二进制位
中的最大概率符号的数目)来计算对最大概率符号进行编译所需要的比特数。在下面关于
图7描述用于基于二进制位串的大小来确定要用来对二值化视频数据进行编译的比特数的
实现方式和示例。
二值化视频数据进行编译的比特数。基于二进制位串的存储不是最大概率符号的符号的二
进制位的数目来确定要用来对二值化视频数据进行编译的比特数包括基于二进制位串的
存储不是最大概率符号的符号的二进制位的数目来更新概率模型。
进制位的数目来更新概率模型,以确定最大概率符号的新概率。例如,在处理当前二进制位
之前,符号是概率模型的最大概率符号的概率可以反映需要0.4675个比特来对最大概率符
号进行编译并且需要2个比特来对最小概率符号进行编译。然而,响应于确定存储在当前二
进制位中的符号不是最大概率符号,能够更新概率模型以增加根据概率模型编译的符号不
是最大概率符号的概率。结果,例如,可以更新符号是最大概率符号的概率,以反映现在需
要0.48个比特来对最大概率符号进行编译并且需要1.75个比特来对最小概率符号进行编
译。
符号,并且最大概率符号能够变成概率模型的新的最小概率符号。在下面关于图9描述用于
基于存储在二进制位串的二进制位中的最小概率符号的数目来确定要用来对二值化视频
数据进行编译的比特数的实施方式和示例。
频数据被编码到比特流的具有与基于二进制位串的大小而确定的比特数相等的大小的空
间。在另一示例中,在二进制位串的每个二进制位不存储最大概率符号的编码期间,二值化
视频数据被编码到比特流的具有与基于不存储最大概率符号的二进制位的数目而确定的
比特数相等的大小的空间。
最大概率符号和/或最小概率符号的数目来确定概率模型将处于的状态。技术600然后可以
包括访问访问一次查找表,以基于经更新的状态信息来确定要用来对二进制位串进行编译
的比特数。也就是说,因为根据同一概率模型来对二进制位串的每个二进制位进行编译并
且能够通过在编译之前更新概率模型来确定要用来对二进制位串进行编译的比特数,所以
可以需要少至一个时钟周期来对二进制位串进行编译。这可以特别是二进制位串的每个二
进制位存储相同的二进制值符号的情况。
制位串的二进制位的其余部分不同地处理该最后二进制位。例如,二进制位串的原始二进
制位(例如,各自存储最大概率符号或最小概率符号的二进制位)是二进制位串的第一部分
并且可以被称为前缀,而在末尾处的存储相反的符号的二进制位是二进制位串的第二部分
并且可以被称为后缀。
概率符号或最小概率符号)以及后缀是否存储相反的符号。如果是这样的话,则可以分别处
理前缀和后缀(例如,适用时,使用606或608处的操作)。在一些实施方式中,处理前缀可以
使最大概率符号和最小概率符号切换,例如,如在下面关于图10所描述的。在一些实施方式
中,处理后缀可以使最大概率符号和最小概率符号切换。在一些实施方式中,处理前缀可以
引起第一这样的较换,并且处理后缀可以引起第二这样的切换。
图能够诸如根据用于编码的扫描次序来指示对应变换块内的非零系数。变换块中的每个系
数通过存储二进制值符号的二进制位来表示。例如,当二进制位存储0时,通过该二进制位
表示的系数是零。然而,当二进制位存储1时,通过该二进制位表示的系数是非零。如果系数
是非零,则另一标志被用于指示该二进制位是否表示变换块的最后非零系数。
个系数。能够通过此逆映射来确定将被用于重要性映射编译的上下文以及每个上下文将被
使用的次数。
映Level是否是变换块中的最后的非零系数。针对给定(Run、Level)对来计算待使用以对每
个系数标志进行编译的比特数将使每个这样的标志被相继地处理,这是因为在这些对的各
项之间可能存在依赖性(例如,具有跨越用于变换块的多个系数索引共享上下文的性质)。
二进制位串包括存储值0的二进制位的前缀和存储值1的非零系数的二进制位的后缀。一个
这样的二进制位串可以例如是通过技术600处理的二进制位串。例如,能够执行技术600以
确定对变换块的显著性图的子集进行编译所需要的比特数。能够用于对用于显著性图的变
换块系数进行编译的N个上下文中的每一个上下文能够被存储在硬件寄存器中,以提高处
理性能。因此可以在N个周期中处理显著性图,其中N表示变换块中的非零系数的数目。
数等级。对于前缀,使用截断一元码,其表示从1到15的系数等级。对于后缀,使用指数哥伦
布码,其表示大于或等于16的系数等级。后缀通常在不使用概率建模作为旁路二进制位的
情况下被编码,并且因此,使用一个比特来编译。
能够并行处理第一二进制位和这些二进制位的其余部分。例如,能够将前缀的第一二进制
位分成二进制位串的第一部分,并且能够将前缀的剩余二进制位分成二进制位串的第二部
分。能够使用技术600来并行处理第一部分和第二部分,使得能够在一个时钟周期中处理整
个二进制位串。
技术700作为用于对二值化视频数据进行编译的技术的一部分来执行。例如,技术700能够
表示在图6中所示的技术600的606处所执行的操作。
技术600的604处做出的确定。这样,在一些实施方式中,能够从技术700中省略702处的确
定。
表包括与二进制位串的二进制位中的多个二进制位相对应的元素。这些元素与存储在二进
制位串的二进制位中的连续二进制位中的符号是最大概率符号的概率相关联。例如,查找
表的第一元素可以与二进制位串的第一二进制位相对应并且与最大概率符号的初始概率
(例如,反映存储在二进制位串的第一二进制位中的符号是最大概率符号的概率)相关联。
在另一示例中,查找表的最后元素可以与二进制位串的最后二进制位相对应,并且与最大
概率符号的最终概率(例如,反映存储在二进制位串的最后二进制位中的符号是最大概率
符号的概率)相关联。
找表可以被硬件组件的处理器每时钟周期访问一次或者被硬件组件以其它方式使用。可以
按照Q(4)表示法存储与查找表的元素相关联的比特数,例如,以处理比特数表示分数值的
情形。可以使用七个比特来将每个概率模型存储在存储器中,其中六个比特是为概率模型
的不同状态编号而保留的,并且第七比特是为该状态下的最大概率符号而保留的。
最大概率符号的概率能够包括根据存储在二进制位串的二进制位中的连续二进制位中的
符号是最大概率符号的概率来更新最大概率符号的初始概率。
值。对于具有各自存储最大概率符号的N个二进制位的二进制位串来说,在对N个二进制位
进行编译之后的最终状态是62及概率模型的初始状态加上N中的较小者。这样,能够识别用
于二进制位串的第N个二进制位的状态。用于第N个二进制位的状态反映二进制位串的第N
个二进制位是最大概率符号的概率(例如,最大概率符号的最终概率)。在下面关于图8描述
用于使用查找表的元素来更新概率模型的最大概率符号的概率的实施方式和示例。
够包括将二进制位串的大小和根据最大概率符号的最终概率来对最大概率符号进行编码
所需要的比特数相乘。也就是说,要用来对通过每个二进制位存储最大概率符号的二进制
位串所表示的二值化视频数据进行编译的比特数等于二进制位串中的二进制位的数目与
根据最大概率符号的最终概率(例如,根据由基于二进制位串的大小来更新概率模型产生
的概率模型的最终状态)来对最大概率符号进行编译所需要的比特数的乘积。
部分来执行。例如,技术800能够表示在图7中所示的技术700的704处执行的操作。
进制位最后处理的二进制位是二进制位串的第一二进制位,则存储在二进制位串的第二二
进制位中的符号被识别。识别存储在二进制位串的二进制位中的符号包括确定存储在该二
进制位中的符号是要用来对由二进制位串表示的二值化视频数据进行编译的概率模型的
最大概率符号还是该概率模型的最小概率符号。
的二进制位是最大概率符号的概率相关联的状态的值、该二进制位在二进制位串内的索
引、要用来针对元素基于与状态相关联的概率来对最大概率符号进行编译的比特数等。例
如,可以将查找表的元素定义为:
素的状态,BitsMPS是在状态S下对最大概率符号进行编译所需要的比特数,并且
BitsPerMPSString[N][S]是对从上到下并包括存储所识别的符号的二进制位的二进制位
串进行编译所需要的总比特数。
将与最大概率符号的概率相关联的状态增加一。这样,能够根据存储在二进制位串的连续
二进制位中的符号是最大概率符号的概率来更新概率模型的最大概率符号的概率。
将技术900作为用于对二值化视频数据进行编译的技术的一部分来执行。例如,技术900能
够表示在图6中所示的技术600的在608处执行的操作。
的概率。通过根据存储在当前二进制位中的符号是否是最小概率符号来减小概率模型的状
态更新最小概率符号的概率。例如,如果当前二进制位存储最小概率符号,则概率模型的状
态被减小一。
符号来增加概率模型的状态更新最大概率符号的概率。例如,如果当前二进制位存储最大
概率符号,则概率模型的状态被增加一。
够由执行更新的组件访问的其它存储器中。
每次更新之后做出此确定。替代地,能够在对其进行N次更新之后的结束时做出此确定。
和最小概率符号已切换包括比较最大概率符号和最小概率符号的概率(例如,在对其进行
更新之后),以确定最小概率符号的概率是否大于最大概率符号的概率。
率符号之后,如果在二进制位串中存在另外的二进制位待处理(例如,以使用以更新最大概
率符号和/或最小概率符号的概率),则技术900返回到902。在下面关于图10描述用于确定
基于存储在许多二进制位的可识别二进制位中的符号来更新最小概率符号的概率使最小
概率符号的概率大于最大概率符号的概率的实施方式和示例。
位串来更新最小概率符号和最大概率符号的概率之后,概率模型将处于最终状态。最终状
态将与对最大概率符号和最小概率符号中的每一个概率符号进行编译所需要的比特数相
关联。因此能够通过将第一值和第二值相加来计算比特数,其中第一值是对最大概率符号
进行编译所需要的比特数与存储在二进制位串中的最大概率符号的数目的乘积,并且其中
第二值是对最小概率符号进行编译所需要的比特数与二进制位串中的最小概率符号的数
目的乘积。
替代地包括扫描存储在二进制位串的二进制位中的一些或全部符号以确定是否存在将使
最大概率符号和最小概率符号切换的许多最小概率符号。
个最小概率符号中,直到确定会发生切换为止。替代地,能够将查询表访问次数与概率模型
的当前状态相比较,以基于存储在二进制位串中的最小概率符号的数目来确定是否会发生
切换。
理的二进制位相对应,并且第二部分与此后处理的二进制位相对应。例如,第一部分可以在
二进制位串的第一二进制位处开始,并且在紧接在二进制位串的存储当被处理时引起了切
换的符号的二进制位之前的二进制位处结束,或者替代地,在存储当被处理时导致切换的
符号的二进制位处结束。在另一示例中,第二部分可以在存储当被处理时导致切换的符号
的二进制位处开始,或者替代地,在紧接此之后的二进制位处开始,并且在二进制位串的最
后二进制位处结束。
比特值和/或第二比特值。然后能够将第一比特值和第二比特值相加在一起,以计算要用来
对二值化视频数据进行编译的比特数。
的一部分来执行。例如,技术1000能够表示在图9中所示的技术900的902和904处执行的操
作。
进制位最后处理的二进制位是二进制位串的第一二进制位,则存储在二进制位串的第二二
进制位中的符号被识别。在1004处,确定所识别的符号是要用来对通过二进制位串所表示
的二值化视频数据进行编译的概率模型的最大概率符号还是该概率模型的最小概率符号。
率能够包括诸如通过访问与概率模型相关联的查找表来增加概率模型的状态。
概率能够包括诸如通过访问与概率模型相关联的查找表来减小概率模型的状态。在1010
处,确定在1006或1008处的概率变化是否使最小概率符号的概率大于最大概率符号的概
率。
型的当前状态是1,使得最大概率符号的概率仅稍微大于最小概率符号的概率并且在1002
处识别的符号是最小概率符号,则概率模型的状态被减小到0,使得最大概率符号和最小概
率符号的概率变得相等,但是最大概率符号和最小概率符号不切换。
1002处识别的符号是最小概率符号,则最大概率符号和最小概率符号切换并且概率模型的
状态被增加到1。
的那样生成新查找表。例如,能够基于新的最大概率符号来定义元素以引用:针对该元素的
概率模型的状态、在该状态下对新的最大概率符号进行编译所需要的比特数、在该状态下
对新的最小概率符号进行编译所需要的比特数等,或其组合。
特流1104。熵编码组件1100可以例如表示用于执行图4中所示的熵编码级408的一个或多个
操作的组件。输入视频数据1102可以例如表示由图4中所示的量化级406所输出的变换系
数。压缩比特流1104可以例如表示图4中所示的压缩比特流420。
值符号的二值化视频数据中。例如,能够产生一系列二进制值的符号,以表示量化变换系
数、运动矢量方向等。
二进制位串的每个二进制位中的符号,以确定那些符号的值。二进制位串处理模块1108还
能够确定、选择或者以其它方式识别要用来对由二进制位串表示的二值化视频数据进行编
码的概率模型。例如,可以存在多个能够用于基于该数据的一个或多个上下文来对数据进
行编码的概率模型。
的概率模型。基于该更新,概率模型模块1110能够确定要用来对二值化视频数据进行编码
的比特数。二值化视频数据然后被编码到压缩比特流1104等于由概率模型模块1110所确定
的比特数的空间。
概率模型。在一些实施方式中,概率模型模块1110可以诸如向算术编译模块(未示出)输出
指示更新之后的概率模型的信息(例如,其最大概率符号和最小概率符号的概率、其最终状
态、在最终状态下与最大概率符号和最小概率符号中的每一个概率符号相关联的比特数
等)。算术编译模块能够处理从概率模型模块1110接收到的信息,以确定要用来对二值化视
频数据进行编码的比特数。
据1204。熵解码组件1200可以例如表示用于执行图5中所示的熵解码级502的一个或多个操
作的组件。压缩比特流1202可以例如表示图5中所示的压缩比特流420。输出视频数据1204
可以例如表示输出到图5中所示的去量化级504或内/间预测级508中的一个或多个的数据。
整个二进制位串进行解码。对整个二进制位串的符号进行解码能够包括确定二进制位串中
的最大概率符号的数目和二进制位串中的最小概率符号的数目。对符号进行解码还可以包
括确定、选择或者以其它方式识别要用来将符号解码到输出视频数据1204的概率模型。
该更新,概率模型模块1208能够确定要用来对二值化视频数据进行解码的比特数。然后使
用由概率模型模块1208确定的比特数来将二值化视频数据解码到输出视频数据1204。
型的数据。
括概率模型的状态的值、在该状态下对最大概率符号进行编译所需要的比特数以及在该状
态下对最小概率符号进行编译所需要的比特数。
中的数据。替代地,在另一示例中,这样的查找表可以仅包括表1300的一部分,诸如基于概
率模型的初始状态和概率模型被更新到的状态而定义的条目。
连续地处理则将使最大概率符号和最小概率符号切换的最小概率符号的数目。
换或任何其它处理或改变。
使用旨在以具体方式呈现构思。如本申请中所使用的,术语“或”旨在意指包括性“或”而不
是排他性“或”。也就是说,除非另外指定或者通过上下文另外清楚地指示,否则陈述“X包括
A或B”旨在意指其自然包含性排列中的任一种。也就是说,如果X包括A;X包括B;或者X包括A
和B两者,则在上述实例中的任一个下满足“X包括A或B”。此外,除非另外指定或者通过上下
文清楚地指示为针对单数形式,否则如本申请和所附权利要求书中所使用的冠词“一”和
“一个”通常应该被解释成意指“一个或多个”。此外,术语“实施方式”或术语“一个实施方
式”在整个本公开中的使用不旨在意指同一实施例或实施方式,除非被如此描述。
现。硬件能够包括例如计算机、知识产权(IP)核、专用集成电路(ASIC)、可编程逻辑阵列、光
学处理器、可编程逻辑控制器、微码、微控制器、服务器、微处理器、数字信号处理器或任何
其它适合的电路。在权利要求书中,术语“处理器”应该被理解为单独地或相结合地包含上
述硬件中的任一个硬件。术语“信号”和“数据”以可互换的方式使用。另外,发送站102和接
收站106的各部分不一定必须被以相同的方式实现。
法和/或指令中的任一种。此外或替代地,例如,能够利用专用计算机/处理器,所述专用计
算机/处理器能够包含用于实行本文中描述的方法、算法或指令中的任一种的其它硬件。
现接收站106。在此实例中,发送站102能够使用编码器400将内容编码成经编码的视频信号
并将该经编码的视频信号发送到通信设备。进而,通信设备然后能够使用解码器500来对经
编码的视频信号进行解码。替代地,通信设备能够对本地存储在通信设备上的内容(例如,
不由发送站102发送的内容)进行解码。其它适合的发送和接收实施方式的方案是可用的。
例如,接收站106能够是通常固定的个人计算机,而不是便携式通信设备,并且/或者包括编
码器400的设备也可以包括解码器500。
是例如能够有形地包含、存储、通讯或者传输程序以用于由任何处理器使用或者连同任何
处理器一起使用的任何设备。介质能够是例如电子、磁、光学、电磁或半导体设备。其它适合
的介质也是可用的。
存储符号的二进制位;将存储在所述二进制位中的一个二进制位中的所述符号识别为当前
符号;确定所述当前符号是否是所述概率模型的最大概率符号;响应于确定所述当前符号
不是所述最大概率符号,更新所述概率中的至少一个,所述概率包括与所述概率模型的最
大概率符号相关联的第一概率和与所述概率模型的最小概率符号相关联的第二概率;在更
新所述概率之后,确定所述第二概率是否大于所述第一概率;响应于确定所述第二概率大
于所述第一概率,切换所述最大概率符号和所述最小概率符号,以反映所述最小概率符号
是所述概率模型的新的最大概率符号并且反映所述最大概率符号是所述概率模型的新的
最小概率符号;使用所述新的最大概率符号来确定要用来对所述二值化视频数据进行编码
的第一比特数;以及使用所述第一比特数来将所述二值化视频数据编码到比特流。
概率并减小所述第二概率来更新所述概率之后,基于所述第一概率或所述第二概率中的至
少一个概率来确定要用来对所述二值化视频数据进行编码的第二比特数;以及使用所述第
二比特数来将所述二值化视频数据编码到所述比特流。
一个概率来确定要用来对所述二值化视频数据进行编码的第三比特数;以及使用所述第三
比特数来将所述二值化视频数据编码到所述比特流。
的第三概率来确定所述第一比特数,所述第三概率与所述概率模型的新的最大概率符号相
关联。
进制位处开始并在紧接在存储所述当前符号的所述二进制位中的一个二进制位之前的二
进制位处结束的所述二进制位串的第一部分来计算第一比特值,所述第一比特值基于在更
新所述概率之后的所述第一概率;针对在存储所述当前符号的所述二进制位中的一个二进
制位开始并在所述二进制位串的最后二进制位处结束的所述二进制位串的第二部分来计
算第二比特值,所述第二比特值基于在更新所述概率之后的所述第二概率;以及将所述第
一比特数计算为所述第一比特值和所述第二比特值的和。
述第二概率。
存储在所述二进制位串的二进制位中的多个二进制位中的所述符号是所述最小概率符号
的概率。
以:接收表示所述二值化视频数据的二进制位串,所述二进制位串包括各自存储符号的二
进制位;将存储在所述二进制位中的一个二进制位中的所述符号识别为当前符号;确定所
述当前符号是否是所述概率模型的最大概率符号;响应于确定所述当前符号不是所述最大
概率符号,通过减小与所述概率模型的最大概率符号相关联的第一概率并增加与所述概率
模型的最小概率符号相关联的第二概率来更新所述概率;在更新所述概率之后,确定所述
第二概率是否大于所述第一概率;响应于所述第二概率大于所述第一概率的确定:切换所
述最大概率符号和所述最小概率符号,以反映所述最小概率符号是所述概率模型的新的最
大概率符号并且反映所述最大概率符号是所述概率模型的新的最小概率符号;使用所述新
的最大概率符号来确定要用来对所述二值化视频数据进行编码的第一比特数;并且使用所
述第一比特数来将所述二值化视频数据编码到比特流;以及响应于所述第二概率不大于所
述第一概率的确定:基于所述第一概率或所述第二概率中的至少一个概率来确定要用来对
所述二值化视频数据进行编码的第二比特数;并且使用所述第二比特数来将所述二值化视
频数据编码到所述比特流。
来更新所述概率。
第二概率中的至少一个概率来确定要用来对所述二值化视频数据进行编码的第三比特数;
并且使用所述第三比特数来将所述二值化视频数据编码到所述比特流。
如下操作的指令:基于所述概率中的第三概率来确定所述第一比特数,所述第三概率与所
述概率模型的新的最大概率符号相关联。
指令:针对在所述二进制位串的第一二进制位处开始并在紧接在存储所述当前符号的所述
二进制位中的一个二进制位之前的二进制位处结束的所述二进制位串的第一部分来计算
第一比特值,所述第一比特值基于在更新所述概率之后的所述第一概率;针对在存储所述
当前符号的所述二进制位中的一个二进制位处开始并在所述二进制位串的最后二进制位
处结束的所述二进制位串的第二部分来计算第二比特值,所述第二比特值基于在更新所述
概率之后的所述第二概率;并且将所述第一比特数计算为所述第一比特值和所述第二比特
值的和。
所述第二概率反映存储在所述二进制位串的二进制位中的多个二进制位中的所述符号是
所述最小概率符号的概率。
存储符号的二进制位;基于存储在所述二进制位中的一个二进制位中的当前符号不是所述
概率模型的最大概率符号的确定来更新能够用于对所述二值化视频数据进行编码的概率
模型;确定经更新的概率模型是否反映:与所述最大概率符号相比,存储在所述二进制位串
的二进制位中的多个二进制位中的符号是所述概率模型的最小概率符号的概率较大;在确
定经更新的概率模型反映所述较大概率之后,基于与所述最小概率符号相关联的概率来确
定要用来对所述二值化视频数据进行编码的第一比特数;以及使用所述第一比特数来将所
述二值化视频数据编码到比特流。
反映所述最小概率符号是新的最大概率符号并且所述最大概率符号是新的最小概率符号。
最大概率符号相关联的概率来确定所述第一比特数。
中的下一个符号是所述新的最大概率符号的确定来更新与所述新的最大概率符号相关联
的所述概率,其中,基于与所述最小概率符号相关联的所述概率来确定要用来对所述二值
化视频数据进行编码的所述第一比特数包括使用经更新的与所述新的最大概率符号相关
联的概率。
数据进行编码的第二比特数;以及使用所述第二比特数来将所述二值化视频数据编码到比
特流。
被赋予如在法律许可下的最广泛解释,以便包含所有这样的修改和等同布置。