【H.264/AVC视频编解码技术详解】十三、熵编码算法(3):CAVLC原理

本文主要是介绍【H.264/AVC视频编解码技术详解】十三、熵编码算法(3):CAVLC原理,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

《H.264/AVC视频编解码技术详解》视频教程已经在“CSDN学院”上线,视频中详述了H.264的背景、标准协议和实现,并通过一个实战工程的形式对H.264的标准进行解析和实现,欢迎观看!

“纸上得来终觉浅,绝知此事要躬行”,只有自己按照标准文档以代码的形式操作一遍,才能对视频压缩编码标准的思想和方法有足够深刻的理解和体会!

链接地址:H.264/AVC视频编解码技术详解

GitHub代码地址:点击这里


上下文自适应的变长编码(Context-based Adaptive Variable Length Coding, CAVLC)

1. 引言

在前述的几章节的博文/视频中,我们已经了解到熵编码是利用信息的统计冗余进行数据压缩的无损编码方法,并且已经讨论过了熵编码的基本原理、H.264中使用的语法元素解析算法“指数哥伦布编码”的算法与实践:

  • 【H.264/AVC视频编解码技术详解】七、 熵编码算法(1):基础知识
  • 【H.264/AVC视频编解码技术详解】八、 熵编码算法(2):H.264中的熵编码基本方法、指数哥伦布编码

在我们已经实现的H.264码流结构(如NAL Unit、Slice Header等)的解析中,大多使用定长编码或者指数哥伦布编码实现。而例如预测残差等占据码流大量体积的数据则必须使用压缩率更高的算法,如CAVLC和CABAC等。前者是我们将在本文中讨论的内容,后者将在后续内容中详述。

2. CAVLC的基本原理

我们知道,CAVLC的全称叫做“上下文自适应的变长编码Context-based Adaptive Variable Length Coding”。所谓“上下文自适应”,说明了CAVLC算法不是像指数哥伦布编码那样采用固定的码流-码字映射的编码,而是一种动态编码的算法,因而压缩比远远超过固定变长编码UVLC等算法。

在H.264标准中,CAVLC主要用于预测残差的编码。在本系列第二篇博文中我们给出了H.264的编码流图,其中可知,熵编码的输入为帧内/帧间预测残差经过变换-量化后的系数矩阵。以4×4大小的系数矩阵为例,经过变换-量化后,矩阵通常呈现以下特性:

  1. 经过变换量化后的矩阵通常具有稀疏的特性,即矩阵中大多数的数据已0为主。CAVLC可以通过游程编码高效压缩连续的0系数串;
  2. 经过zig-zag扫描的系数矩阵的最高频非0系数通常是值为±1的数据串。CAVLC可以通过传递连续的+1或-1的长度来高效编码高频分量;
  3. 非零系数的幅值通常在靠近DC(即直流分量)部分较大,而在高频部分较小;
  4. 矩阵内非0系数的个数同相邻块相关;

鉴于上述的特性3和4,针对待编码的系数在系数矩阵中不同的位置,以及相邻块的有关信息,在编码时采用不同的码表进行编码。CAVLC的这种特性,体现了命名中的“上下文自适应”的方法。

3. CAVLC的编码流程

在CAVLC中,熵编码不是像哈夫曼编码等算法一样针对某一个码元进行编码,而是针对一个系数矩阵进行。假设我们希望对一个如下变换系数块进行CAVLC编码:

{3,	2, -1,	0,1,	0,	1,	0,-1,	0,	0,	0,0,	0,	0,	0,
}

对于一个4×4大小的变换系数矩阵进行CAVLC编码,首先需要对其进行扫描,将二维矩阵转化为一维数组。如前一节所讲,扫描按照zig-zag顺序进行,即按照如下顺序:
在这里插入图片描述

因此,扫描之后变换系数将进行重新排列,得到的结果为:

[3, 2, 1, -1, 0, -1, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]

在编码过程中需要注意以下重要的语法元素:

  • 非零系数的个数(TotalCoeffs):取值范围为[0, 16],即当前系数矩阵中包括多少个非0值的元素;
  • 拖尾系数的个数(TrailingOnes):取值范围为[0, 3],表示最高频的几个值为±1的系数的个数。拖尾系数最多不超过3个,若超出则只有最后3个被认为是拖尾系数,其他被作为普通的非0系数;
  • 拖尾系数的符号:以1 bit表示,0表示+,1表示-;
  • 当前块值(numberCurrent):用于选择编码码表,由上方和左侧的相邻块的非零系数个数计算得到。设当前块值为nC,上方相邻块非零系数个数为nA,左侧相邻块非零系数个数为nB,计算公式为nC = round((nA + nB)/2);对于色度的直流系数,nC = -1;
  • 普通非0系数的幅值(level):幅值的编码分为prefix和suffix两个部分进行编码。编码过程按照反序编码,即从最高频率非零系数开始。
  • 最后一个非0系数之前的0的个数(TotalZeros);
  • 每个非0系数之前0的个数(RunBefore):按照反序编码,即从最高频非零系数开始;对于最后一个非零系数(即最低频的非零系数)前的0的个数,以及没有剩余的0系数需要编码时,不需要再继续进行编码。

在上述各类型数据中,编码非零系数的level相对最为复杂。其主要过程为:

  1. 确定suffixLength的值:
    • suffixLength初始化:通常情况下初始化为0;当TotalCoeffs大于10且TrailingOnes小于3时,初始化为1;
    • 若已经编码好的非零系数大于阈值,则suffixLength加1;该阈值定义为3 << ( suffixLength − 1 );编码第一个level后,suffixLength应加1;
  2. 将有符号的Level值转换为无符号的levelCode:
    • 若level > 0,levelCode = (level << 1) - 2;
    • 若level < 0,levelCode = -(level << 1) - 1;
  3. 编码level_prefix:level_prefix的计算方法为:level_prefix = levelCode/(1 << suffixLength);level_prefix到码流的对应关系由9-6表示;
  4. 确定后缀的长度:后缀的长度levelSuffixSize通常情况下等于suffixLength,例外情况有:
    • level_prefix = 14时,suffixLength = 0, levelSuffixSize = 4;
    • level_prefix = 15时,levelSuffixSize = 12;
  5. 计算level_suffix的值:level_suffix = levelCode%(1 << suffixLength);
  6. 按照levelSuffixSize的长度编码level_suffix;

在上述的系数矩阵中,非零系数个数TotalCoeffs=6,拖尾系数个数TrailingOnes=3,最后一个非零系数之前0的个数TotalZeros=2;假设nC=0。

  1. 在H.264标准协议文档的表9-5中查得,coeff_token的值为0x00000100;
  2. 编码拖尾系数的符号,从高频到低频,拖尾系数符号为+、-、-,因此符号的码流为011
  3. 编码非零系数的幅值,三个普通非零系数分别为1、2、3;
    1. 编码1:suffixLength初始化为0;levelCode=0;level_prefix=0,查表得对应的码流为1;suffixLength=0,因此不对后缀编码;
    2. 编码2:suffixLength自增1等于1;levelCode=2;level_prefix=1,查表可知对应的码流为01;suffixLength=1,level_suffix=0,因此后缀码流为0
    3. 编码3:suffixLength不满足自增条件,依然为1;levelCode=4;level_prefix=2,查表可知对应的码流为001;suffixLength=1,level_suffix=0,因此后缀码流为0
    4. 综上所述,非零系数的幅值部分的码流为10100010
  4. 编码最后非零系数之前0的个数TotalZeros: TotalCoeffs=6,TotalZeros=2时,在表9-7中可知码流为111
  5. 编码每个非零系数前0的个数:从高频到低频,每个非零系数前0的总个数(zerosLeft)分别为2、1、0、0、0、0,每个非0系数前连续0的个数(run_before)分别为1、1、0、0、0、0。根据标准文档表9-10可得:
    • run_before=1,zerosLeft=2,对应码流为01
    • run_before=1,zerosLeft=1,对应码流为0
    • 所有的0系数都已经编码完成,无需再继续进行编码;

综上所述,整个4×4系数矩阵经过CAVLC编码之后,输出码流为:0000010001110100010111010。

这篇关于【H.264/AVC视频编解码技术详解】十三、熵编码算法(3):CAVLC原理的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/415370

相关文章

Spring Security基于数据库验证流程详解

Spring Security 校验流程图 相关解释说明(认真看哦) AbstractAuthenticationProcessingFilter 抽象类 /*** 调用 #requiresAuthentication(HttpServletRequest, HttpServletResponse) 决定是否需要进行验证操作。* 如果需要验证,则会调用 #attemptAuthentica

流媒体平台/视频监控/安防视频汇聚EasyCVR播放暂停后视频画面黑屏是什么原因?

视频智能分析/视频监控/安防监控综合管理系统EasyCVR视频汇聚融合平台,是TSINGSEE青犀视频垂直深耕音视频流媒体技术、AI智能技术领域的杰出成果。该平台以其强大的视频处理、汇聚与融合能力,在构建全栈视频监控系统中展现出了独特的优势。视频监控管理系统EasyCVR平台内置了强大的视频解码、转码、压缩等技术,能够处理多种视频流格式,并以多种格式(RTMP、RTSP、HTTP-FLV、WebS

不懂推荐算法也能设计推荐系统

本文以商业化应用推荐为例,告诉我们不懂推荐算法的产品,也能从产品侧出发, 设计出一款不错的推荐系统。 相信很多新手产品,看到算法二字,多是懵圈的。 什么排序算法、最短路径等都是相对传统的算法(注:传统是指科班出身的产品都会接触过)。但对于推荐算法,多数产品对着网上搜到的资源,都会无从下手。特别当某些推荐算法 和 “AI”扯上关系后,更是加大了理解的难度。 但,不了解推荐算法,就无法做推荐系

康拓展开(hash算法中会用到)

康拓展开是一个全排列到一个自然数的双射(也就是某个全排列与某个自然数一一对应) 公式: X=a[n]*(n-1)!+a[n-1]*(n-2)!+...+a[i]*(i-1)!+...+a[1]*0! 其中,a[i]为整数,并且0<=a[i]<i,1<=i<=n。(a[i]在不同应用中的含义不同); 典型应用: 计算当前排列在所有由小到大全排列中的顺序,也就是说求当前排列是第

深入探索协同过滤:从原理到推荐模块案例

文章目录 前言一、协同过滤1. 基于用户的协同过滤(UserCF)2. 基于物品的协同过滤(ItemCF)3. 相似度计算方法 二、相似度计算方法1. 欧氏距离2. 皮尔逊相关系数3. 杰卡德相似系数4. 余弦相似度 三、推荐模块案例1.基于文章的协同过滤推荐功能2.基于用户的协同过滤推荐功能 前言     在信息过载的时代,推荐系统成为连接用户与内容的桥梁。本文聚焦于

csu 1446 Problem J Modified LCS (扩展欧几里得算法的简单应用)

这是一道扩展欧几里得算法的简单应用题,这题是在湖南多校训练赛中队友ac的一道题,在比赛之后请教了队友,然后自己把它a掉 这也是自己独自做扩展欧几里得算法的题目 题意:把题意转变下就变成了:求d1*x - d2*y = f2 - f1的解,很明显用exgcd来解 下面介绍一下exgcd的一些知识点:求ax + by = c的解 一、首先求ax + by = gcd(a,b)的解 这个

综合安防管理平台LntonAIServer视频监控汇聚抖动检测算法优势

LntonAIServer视频质量诊断功能中的抖动检测是一个专门针对视频稳定性进行分析的功能。抖动通常是指视频帧之间的不必要运动,这种运动可能是由于摄像机的移动、传输中的错误或编解码问题导致的。抖动检测对于确保视频内容的平滑性和观看体验至关重要。 优势 1. 提高图像质量 - 清晰度提升:减少抖动,提高图像的清晰度和细节表现力,使得监控画面更加真实可信。 - 细节增强:在低光条件下,抖

OpenHarmony鸿蒙开发( Beta5.0)无感配网详解

1、简介 无感配网是指在设备联网过程中无需输入热点相关账号信息,即可快速实现设备配网,是一种兼顾高效性、可靠性和安全性的配网方式。 2、配网原理 2.1 通信原理 手机和智能设备之间的信息传递,利用特有的NAN协议实现。利用手机和智能设备之间的WiFi 感知订阅、发布能力,实现了数字管家应用和设备之间的发现。在完成设备间的认证和响应后,即可发送相关配网数据。同时还支持与常规Sof

【数据结构】——原来排序算法搞懂这些就行,轻松拿捏

前言:快速排序的实现最重要的是找基准值,下面让我们来了解如何实现找基准值 基准值的注释:在快排的过程中,每一次我们要取一个元素作为枢纽值,以这个数字来将序列划分为两部分。 在此我们采用三数取中法,也就是取左端、中间、右端三个数,然后进行排序,将中间数作为枢纽值。 快速排序实现主框架: //快速排序 void QuickSort(int* arr, int left, int rig

【专题】2024飞行汽车技术全景报告合集PDF分享(附原数据表)

原文链接: https://tecdat.cn/?p=37628 6月16日,小鹏汇天旅航者X2在北京大兴国际机场临空经济区完成首飞,这也是小鹏汇天的产品在京津冀地区进行的首次飞行。小鹏汇天方面还表示,公司准备量产,并计划今年四季度开启预售小鹏汇天分体式飞行汽车,探索分体式飞行汽车城际通勤。阅读原文,获取专题报告合集全文,解锁文末271份飞行汽车相关行业研究报告。 据悉,业内人士对飞行汽车行业