[强基固本-视频压缩] 第八章：上下文自适应二进制算术编码 第三部分

标题：Context-adaptive binary arithmetic coding. Part 3 链接：https://www.elecard.com/page/article_context_adaptive_binary_arithmetic_coding_3 整理人：何冰 内容摘要：本文是对 ELECARD Video Compression Book 第八章的翻译。

CABAC（上下文自适应二进制算术编码）这一名称本身就意味着 HEVC 使用二进制版本的算术编码，其中输入信息字母表仅由 0 和 1 两个字符组成。 为了区分表示编码结果的输出流比特和表示编码信息的二进制字符，我们使用 "bins "一词来指代这些字符。让我们看看在第 7 章图 2 至图 4 所示的流程图中，如果考虑到被编码信息的二进制性质，会有什么变化。

首先要注意的是，过去表示报文结束的 EOF 字符不再是字母表的一部分。在解码时需要知道信息的结束点，否则即使正确解码了整个信息，解码过程仍将继续。我们稍后将探讨如何在 HEVC 中传输信息结束点信息，现在只想指出需要实施一个传输该信息的程序。

如果要编码的信息中只有两个不同的字符，还会有什么变化？存储累积字符概率的数组

将只包含三个值：

=

。其中

是更有可能出现在信息中的字符的概率（如果我们从 20 个字符的信息 {b, a, b, b, b, b, b, b, b, b, b, a, b, b, b, b, b, b, b, EOF} 中剔除 EOF 字符，信息长度将变为 19 个字符，更有可能出现的字符 "b "的概率将等于 17/19 ）. 这意味着当前区间

将在编码过程中的每次迭代中被分成两部分。较大部分的长度由概率

决定，而较小部分的长度则由

决定. 数组

因此基本上退化为一个数字。这个数字可以是

，也可以是

。

在此之前，编码时要分割的区间在数轴上的位置是由区间端点

和

的位置决定的。显然，我们也可以用数字

来描述算术编码过程的当前状态（区间在数轴上的位置）其中

为区间长度。这就是 HEVC 所使用的描述方法。

现在，让我们把表征迭代分割时区间各部分之间比率的数字表示为

。 HEVC 标准符号中，

是待编码序列中最有可能的编码单元的值（0 或 1）、

是当前正在编码的编码单元的值、

是左间隔端点的位置（如前所述），以及

是当前区间长度。如果当前编码的编码单元的值等于

，则

和

的新值可以根据其当前值和

计算得：

如图 1 所示：

图 1 ：当

时，计算

和

。

如果当前编码的编码单元的值不等于

，则

和

的新值可以被表示为：

如图 2 所示：

图2

结果是一个略有更新的流程图（图 3），现在描述的是二进制算术编码。

图 3 ：二进制编码程序流程图

虽然二进制编码可以不修改重正化程序，但对它做一些小修改可以在一定程度上简化算法，节省计算量。使用新的符号

和

，重正化过程在一个 while

循环中执行，而如果同时

, 则编码位的值为 0。如果

, 则编码位的值为 1（为简单起见，我们仅在此说明；第 2 部分的图 2 和相关说明文字中详细描述了这一过程）。显然，当

，编码位的值也将完全确定。如果同时有

, 当前区间将被全包含在区间

, 因此编码比特值为 0 。如果

但是

，当前区间被全包含在区间

, 因此编码的比特值为1。修改后的重正化编码程序流程图如图 4 所示。

图 4 ：修改后的重正化编码程序流程图

现在让我们看看编码信息的二进制性质将如何改变解码过程。在这种情况下，算术解码程序包括将当前区间反复分割成两个部分，其长度分别与

和

成比例。每次迭代时，都要进行检查，以确定所产生的两个区间中哪一个包含了代表编码信息的二进制数。这就是当前区间。

让

成为一个变量，其中包含编码信息的几个比特（我们在此使用 HEVC 符号表示该变量）。如前所述，我们用当前区间的左端点

和长度

来描述它。解码过程如图 5 所示，图中显示了两次连续的迭代。在第一次迭代中，数字

（其在当前区间内的位置用圆圈表示）位于区间

内。因此，解码后的字节等于

。在第二次迭代中，数字

位于更小的区间内，解码后的字节等于 valMPS。

图 5 ：解码过程中的间隔分割

从上图可以看出，每次迭代的区间选择是通过比较

的值和区间

的右侧端点来确定的。当

位于与概率

相对应的较大区间内时，

会得到一个新值

，而

则保持不变。当

位于与概率

相对应的较小区间内时，左区间端点被重新定义为

，

得到一个新值

。请注意，在第二种情况下，我们可以通过给

赋值

来修改

，而不是修改

。现在，

的值所表征的不是代表编码信息的二进制数本身，而是该二进制数相对于当前区间左端点的位置。在这种情况下，解码过程中不再使用 L。在每次迭代时，我们只需比较

和

，就能决定哪个区间成为当前区间。解码算法的流程图如图 6 所示。

图6 ：解码算法流程图

为二进制编码重新定义

的含义也会导致重正化过程发生重大变化（简化）。当当前区间长度小于

时，将调用重正化程序。由于

现在是代表编码信息的数字与当前区间左端点之间的差值，重正化程序只需无条件地将

的值加倍，然后将编码信息中的一个比特添加到空闲的比特位置，从而提高

值的精度。 . 二进制解码过程中改进的重归一化算法流程图如图 7 所示。

图7 ：解码过程中的重正化算法流程图

这个流程图调用了一个名为 read_bit() 的函数，从它的名字就可以看出其目的：该函数从代表编码信息的比特流中读取下一位。它还使用了 C 语言中的符号"|"，表示位操作 OR。