CN110291793A - 上下文自适应二进制算术编解码中范围推导的方法和装置 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种使用基于上下文的自适应二进制算术编码器(CABAC)对编码符号进行熵编码的方法和设备。根据本发明，根据当前bin的二进制值的当前概率和与算术编码器的当前状态相关的当前范围，将CABAC编码或解码应用于当前编码符号的二进制数据的当前bin。取决于当前概率是否大于0.5，导出对应于反转当前概率或当前概率的LPS概率索引。导出范围索引以识别包含当前范围的一个范围区间。然后使用一个或多个数学运算导出LPS范围，该数学运算包括计算与LPS概率索引相关的第一值和与范围索引n相关的第二值的乘积。

Description

上下文自适应二进制算术编解码中范围推导的方法和装置

交叉引用

本申请的申请专利范围要求如下申请的优先权：2017年01月06日提出的申请号为62/443,012的美国临时专利。该美国临时专利申请通过引用整体并入本文。

技术领域

本发明涉及用于图像编解码和视频编解码的熵编解码技术。特别地，本发明涉及用于图像编解码和视频编解码的基于上下文的自适应二进制算术编解码器(Context-Based Adaptive binary Arithmetic Coder，CABAC)的范围推导。

背景技术

算数编解码被认为是有效的压缩方法之一，并且被广泛应用于包括JBIG、JPEG2000、H.264/AVC、高效视频编码(High-Efficiency Video Coding，HEVC)的编解码标准中。在H.264/AVC和HEVC测试模型版本16.0(HM-16.0)中，采用基于上下文的自适应二进制算术编解码作为视频编解码系统中的熵编解码工具。

如图1中所示，CABAC由三个部分组成：二值化单元110、上下文建模单元120以及二进制算法编解码单元130。在二值化的步骤中，每一个语法元素被单独地映像到二进制字符串(一个或多个bin(bin或者bins))。在上下文建模步骤中，为每个bin选择概率模型。对应的概率模型可能取决于预先编码的语法元素、bin索引以及辅助信息。在二值化和上下文模型分配之后，bin值和与其相关的模型一起被发送给二进制算术编码引擎。

二进制算数编解码是递归的间隔细分过程(recursive interval-subdividingprocedure)。输出比特流是编解码间隔的最终概率的指针。通过范围(range)和编解码间隔的下界(lower bound)(在下文的描述中被指定为“low”)来定义编解码间隔的概率T。范围是编解码间隔的可能范围(possible scope)。根据当前符号是否是最大概率符号(mostprobable symbol，MPS)或者最小概率符号(least probable symbol，LPS)，如等式(1)和等式(2)所示，下一个编解码间隔相应地更新为两个子间隔之一。

其中，rangeLPS是LPS编解码时的估计范围。

图2是二进算术编解码的概念的示意图。首先，概率范围(例如，range₀)是1且如概率标尺(probability scale)210所示的下界(例如，low₀)是0。如果第一符号是MPS符号，在概率标尺210的下半部分的指针可以用于发信通知MPS符号的事件。range₁被作为用于处理下一个符号的概率标尺220。此外，概率标尺220被分为两个部分，分别针对MPS和LPS。如果第二符号是LPS符号，rangeLPS₁被选择作为用于下一个符号的概率标尺230。每当新符号被编解码时，对应的范围变得更小。当范围变得太小时，范围可以被重整以形成具有更大范围的概率标尺240。

在现代算数编解码中，通常根据模型更新概率。例如，Marpe等人在技术出版物(“Context-Based Adaptive Binary Arithmetic Coding in the H.264/AVC VideoCompression Standard”，IEEE Transactions on Circuits and Systems for VideoTechnology，Vol.13，No.7，pp.620-636，July 2003)中，所描述的方法，其中使用了下文的公式：

pnew＝(1-α)·y+α·pold (3)

在上面的等式中，如果当前符号是大概率符号(MPS)则y等于0；否则，y等于1。该公式提供了用于最小概率符号(LPS)的概率的估计值。权重α根据以下等式推导：

α＝(min_prob/0.5)(1/state_number) (4)

其中，min_prob对应于CABAC的最小概率符号的最小概率，以及state_number对应于用于概率值估计的上下文的数量。

对于HEVC的CABAC，有64个概率状态。min_prob是0.01875，以及state_number是63。每个状态具有指示选择LPS的概率的概率值。通过以下递归方程为LPS推导出64个代表性概率值(representative probability value)，pσ∈[0.01875,0.5]：

P_σ＝α·P_σ-1for allσ＝1，…，63，

其中，α＝(0.01875/0.5)^1/63且p₀＝0.5 (5)

状态σ的rangeLPS的值由以下等式推导出：

rangeLPSσ＝RANGE×P_σ (6)

为了减少用于推导rangeLPS所需的计算，每一个范围值的rangeLPS的结果可以被预先计算并且被存储在查找表(lookup table，LUT)中。在H.264/AVC和HEVC中，如表1所示，采用4列预先计算rangeLPS表以缩小表尺寸。范围被分为四个部分。在每个部分中，每一个概率状态σ(pσ)的rangeLPS都被预先定义。换句话说，概率状态σ的rangeLPS被量化为四个值。根据范围所属的部分选择rangeLPS。

表1.

在表1中“>>”代表了右移操作。在JCTVC-F254(Alshin等人，Multi-parameterprobability up-date for CABAC，Joint Collaborative Team on Video Coding(JCT-VC)of ITU-T SG16WP3and ISO/IEC JTC1/SC29/WG11，6th Meeting:Torino，IT，14-22July，2011，Document:JCTVC-F254)中，Alshin等人公开了用于HEVC标准的CABAC的多参数概率更新。参数N＝1/(1–α)是对当前bin具有重大影响的预先编码的bin(例如，“窗口尺寸”)的数量的估计测量。参数N的选择决定了模型的灵敏度。一个灵敏的系统会对实际变化迅速做出反应。另一方面，较不灵敏的模型将不会对噪声和随机错误做出反应。这两个属性都是有用的但又是相互矛盾的。因此，Alshin等人公开了一种同时计算具有不同α_i的多个值的方法：

p_{i_new}＝(1-α_i)·y+α_i·p_{i_old} (7)

并且使用加权平均值作为下一个bin概率的预测：

p_new＝Σ(β_i·p_{i_new}) (8)

其中，β_i是与α_i相关的权重因子。

代替在AVC标准的CABAC中采用用于更新状态及相应的概率的状态转换查找表(m_aucNextStateMPS和m_aucNextStateLPS)，Alshin等人采用用于更新概率的无乘法公式的显式计算。假设概率p_i由从0到2^k(即p_i＝P_i/2^k)的整数P_i代表，以及α_i用1除以一个2的幂次的数(即α_i＝1/2^Mi)表示，用于概率更新的乘法公式可以被推导出如下：

P_i＝(Y>>M_i)+P–(P_i>>M_i). (9)

该公式预测了下一个bin将会为“1”的概率，其中如果最后一个编解码bin是“1”，则Y＝2^k。如果最后一个编解码bin是“0”，则Y＝0。并且“>>Mi”对应于向右移Mi比特的操作。

为了保持复杂度增加和性能改善之间的平衡，考虑用于概率估计的线性组合仅由两个参数组成：

P₀＝(Y>>4)+P₀–(P₀>>4)， (10)

P₁＝(Y>>7)+P₁–(P₀>>7)，以及 (11)

P＝(P₀+P₁+1)>>1。 (12)

对应于AVC CABAC的概率的浮点值总是小于或等于1/2。如果概率超过此限制，则LPS变为MPS以保持上述间隔内的概率。当MPS/LPS的概率大于0.5时，它需要MPS/LPS转换。Alshin等人提出将概率的允许水平(依据浮点值)提高到1以避免MPS/LPS切换。因此，推导出一个用于存储RangeOne或RangeZero的查找表(LUT)。

在VCEG-AZ07(Chen，等人，“Further improvements to HMKTA-1.0”,ITU-T VideoCoding Experts Group(VCEG)meeting,Warsaw,Poland,IT,19–26June 2015,Document:VCEG-AZ07)中，Chen等人提出使用单个参数CABAC。概率推导与JCTVC-F254相同，其使用等式(9)推导出为一或零的概率。对于每个上下文，只使用一个更新速度，这意味着对于每个上下文，只使用一个N。但是，不同的上下文可以使用不同的N。N的范围是从4到7，并且2比特变量用于指示特定上下文模型的概率更新速度。N值在编码器侧确定，并在比特流中发信通知。

在JCTVC-F254和VCEG-AZ07中，RangeOne或RangeZero的LUT是64列512行的表。LUT的输入是当前范围和当前概率。当前范围的有效范围是从256到510。当前范围被分成64个部分，其中每个部分包含4个当前范围值(例如256到259、260到263等)。范围的部分索引可以通过以下方式推导出：

rangeIdx＝(range>>2)–64，或者 (13)

rangeIdx＝(range>>2)&63 (14)

当前概率(P)的有效范围是从0到2^k–1。在JCTVC-F254和VCEG-AZ07中，k是15。当前概率被分成512个部分(section)，其中每个部分包含当前概率的64个值(例如0至63、64至127等)。概率的部分索引可以通过下列等式推导出：

probIdx＝(P>>6) (152)

例如，RangeOne值可以通过查表来推导出

RangeOne＝tableRangeOne[rangeIdx][probIdx] (16)

RangeOne表中的每个值由以下推导出

EntryValue＝Round(clip3(3,MinRange-3,MinRange*(probIdx+0.5)/M)),(17)

其中MinRange是推导的rangeIdx的最低范围值。clip3(X,Y,Z)将Z值限制在X到Y的范围内。Round是将值四舍五入为整数。

例如，rangeIdx＝0的范围部分是256至259，MinRange是256。MinRange可以由下列等式推导出

MinRange＝256+(rangeIdx<<2) (18)

M是(probIdx+1)的最大值。例如，在JCTVC-F254和VCEG-AZ07中，M为512。clip3(X,Y,Z)用于将Z值限制在X到Y的范围内。Round将该值四舍五入为整数。

在JCTVC-F254和VCEG-AZ07中，查找表的尺寸变得非常大。因此希望在不降低编解码性能或不显著增加计算复杂度的情况下克服该问题。

发明内容

本发明公开了使用基于上下文的自适应二进制算术编解码器对编码符号进行熵编解码的方法和装置。根据本发明，根据当前bin的二进制值的当前概率以及与上下文自适应算术编码或解码的当前状态相关的当前范围，将该上下文自适应算术编码或解码应用于当前编解码符号的二进制数据的该当前bin，其中该当前概率是根据该当前编码符号之前的一个或多个先前编码的符号生成的；根据该当前bin的该二进制值的该当前概率是否大于0.5来推导出对应于反转当前概率或该当前概率的最小概率符号概率索引推导出用于识别包含该当前范围的一个范围区间的范围索引；使用一个或多个数学运算来导出最小概率符号范围，包括计算与最小概率符号概率索引相关的第一值和与用于编码或解码该当前bin的二进制值的该范围索引有关的第二值的乘积。

在一个实施例中，如果该当前bin的该二进制值的该当前概率大于0.5，则最小概率符号概率被设置为等于(1-该当前概率)，否则，该最小概率符号概率被设置为等于该当前概率；并且基于指示包含该当前概率的一个概率区间的目标索引来确定最小概率符号概率索引。在另一实施例中，如果该当前bin的该当前bin值的该当前概率大于2^k-1或者大于或等于2^k-1，则将最小概率符号概率设置为等于(2k-该当前概率)，否则将该最小概率符号概率设置为等于该当前概率；并且最小概率符号概率索引被设置为等于(1+将该最小概率符号概率右移(k-n-1)个比特的结果)；并且其中该当前概率由k比特值表示，并且n是正整数。在又一个实施例中，如果该当前bin的该二进制值的当前概率大于2^k-1或大于或等于2^k-1，则将最小概率符号概率索引设置为等于(2ⁿ⁺¹-将该当前概率右移(k-n-1)个比特的结果)，否则，将最小概率符号概率索引设置为等于(1+该将当前概率右移(k-n-1)个比特的结果)。并且其中该当前概率由k比特值表示，并且n是一个正整数。在又一个实施例中，其中如果该当前bin的该二进制值的该当前概率大于2^k-1或大于或等于2^k-1，则将最小概率符号概率索引设置为等于(2ⁿ⁺¹-将该当前概率右移(k-n-1)个比特的结果)，否则，该最小概率符号概率索引被设置为等于1和将当前概率右移(k-n-1)个比特的结果中的最大值；并且其中该当前概率由k比特值表示，并且n是一个正整数。在又一个实施例中，该当前bin的二进制值的该当前概率大于2^k-1或大于或等于2^k-1，则将最小概率符号概率索引设置为等于(2ⁿ⁺¹-将该当前概率右移(k-n-1)个比特的结果-1)，否则，该最小概率符号概率索引被设置为等于1和将该当前概率右移(k-n-1)个比特的结果的最大值；并且其中该当前概率由k比特值表示，并且n是一个正整数。

该方法可以进一步包括从该当前范围推导出分别具有值1和值0的该当前区间的rangeOne值和rangeZero值，其中如果该当前bin的该二进制值的该当前概率大于0.5或大于或等于0.5，该rangeOne值设置为(该当前范围–该最小概率符号范围)，该rangeZero值设置为该最小概率符号范围；否则，将该rangeZero值设置为(该当前范围–该最小概率符号范围)，该rangeOne值设置为该最小概率符号范围。LPS范围可以通过将该最小概率符号概率索引和该范围索引相乘或通过将(该最小概率符号概率索引+1)和该范围索引相乘以获得乘法结果，并将该乘法结果右移x个比特来推导出该最小概率符号范围，其中x是一个正整数。可以通过将该最小概率符号概率索引和该范围索引相乘或通过将(该最小概率符号概率索引+1)和范围索引相乘以获得乘法结果，并且将(该乘法结果+偏移量)右移x个比特来推导出该最小概率符号范围，其中，x为正整数，该偏移量为正整数或与该范围索引或该当前范围对应的值。例如，x对应于(k-n-m-6)，并且其中该当前概率由k比特值表示，并且n和m是正整数。

当前概率由k比特值表示，并且该最小概率符号概率索引是使用包括将该当前概率右移(k-n-1)个比特的操作推导出的，其中n是正整数。当前概率由k比特值表示，并且取决于该当前概率是否大于2^k-1或者该当前概率是否大于或等于2^k-1，使用将该当前概率右移(k-n-1)个比特的结果或使用将该当前概率右移(k-n-1)个比特的反转结果推导出该最小概率符号概率索引，其中n是正整数。通过将该当前范围右移(q-m)个比特来导出该范围索引，其中q和m是正整数并且q大于m。

与该最小概率符号概率索引相关的该第一值对应于与该最小概率符号概率索引相关的概率区间的最小最小概率符号概率值、最大最小概率符号概率值或中间最小概率符号概率值。与该范围索引相关的该第二值对应于与该范围索引相关的范围区间的最小范围值、最大范围值或中间范围值。

在一个实施例中，最小概率符号范围的结果被存储在预定义的查找表中；并通过查表得出该最小概率符号范围；并且该预定义查找表的行索引和列索引分别对应于该最小概率符号概率索引和该范围索引。

附图说明

图1是基于上下文的自适应二进制算术编码的基本结构的示意图。

图2是二进制算术编码的概念的示意图，其中如概率標尺所指示的，最初概率范围(即，range₀)为1，并且下界(即，low₀)为0。

图3根据本发明一个实施例的基于上下文的自适应二进制算术编码流程示意图。

具体实施方式

以下描述是实施本发明的最佳预期模式。该描述是为了说明本发明的一般原理的目的而做出的，不应该被理解为限制性的。本发明的范围最好通过参考所附申请专利范围来确定。

在JCTVC-F254和VCEG-AZ07中，rangeOne表覆盖了从0.0到1.0的概率。JCTVC-F254的LUT是HEVC的LUT的144倍，这在硬件成本方面太大而无法实现。此外，由于RangeOne或RangeZero的条目值(entry value)是从MinRange(即，等式17)推导出的，所以如果使用降低采样的LUT，则编解码效率将急剧下降。

因此，建议仅存储从0.0到0.5的概率范围。另一半表中的值可以通过使用“range-rangeLPS”推导出。换句话说，如果概率范围处于另一半表中(即从0.5到1)，则LPS概率可以被反转(inverted)，使得可以使用存储的从0.0到0.5的概率范围。反转概率在本公开中是指(1-LPS概率)。rangeLPS表中的行数定义了概率的分辨率。例如，我们可以设计一个概率范围等于0.5到0.0的64行的rangeLPS表。每行代表1/64概率范围的rangeLPS。rangeLPS的值由(范围A)*(概率B)推导出。例如，表2显示了具有4列和64行的rangeLPS表。第一列表示在四个不同范围部分中从63/128至64/128概率范围内的rangeLPS。在表2中，范围A是范围Mid，概率B(Prob B)是概率最大(Prob Max)。rangeLPS的值由(范围中间)*(概率最大)推导出。表3展示了另一个值的推导方法，其rangeLPS由具有32x8的表中的(范围中间)*(概率最大)推导出。在JCTVC-F254和VCEG-AZ07中，对于表2，如果1的概率大于0.5(例如0.64)，则意味着零的概率为0.36(即0.36＝1.0-0.64)。由于0.36属于相应的范围(即47/128>0.36>46/128)，所以概率0.36(即，第18行)将用于找出rangeZero的范围。rangeOne可以由(范围–rangeZero)推导出。如表4所示，还可以使用(范围最小)*(概率最大)来推导出该表。

表2.

表3.

表4.

为了仅在小于0.5的概率范围内推导出或存储LPS状态，本发明的实施例在LPS概率大于0.5或LPS概率大于或等于0.5的情况下使用反转LPS概率。换言之，是否使用LPS概率或反转LPS概率(即(1-LPS概率))取决于LPS概率是否大于0.5或LPS概率是否大于或等于0.5。在一个用于推导RangeOne(或RangeZero)的实施例中，对于k比特概率(k-bitprobability)(2^k>P>0)，LPS概率可以根据probLPS＝(P>＝2^k-1)？2^k–1–P:P确定。表达式“x？y:z”表示如果x为TRUE或不等于0，则它评估为y的值；否则，它评估为z的值。probIdx被推导为probLPS>>(k-n-1)，其中rangeLPS表有2ⁿ行。rangeIdx被推导为(range>>(8–m))–(256>>m)或(range–256)>>(8–m))或(range>>(8–m))&(2^m–1)，其中rangeLPS表有2^m行。LPS范围根据rangeLPS＝rangeLPSTable[probIdx][rangeIdx]推导出。在一个实施例中，如果P大于或等于2^k-1(即，P的第k比特是1)，则RangeOne根据RangeOne＝范围-rangeLPS推导出，RangeZero根据RangeZero＝rangeLPS推导出；否则(即，P小于2^k-1)，RangeOne根据RangeOne＝rangeLPS推导出并且RangeZero根据RangeZero＝范围-rangeLPS推导出。在另一个实施例中，如果P大于2^k-1(即，P的第k元是1)，则RangeOne根据RangeOne＝范围-rangeLPS推导出，和RangeZero根据RangeZero＝rangeLPS推导出；否则(即，P等于或小于2^k-1)，RangeOne根据RangeOne＝rangeLPS推导出并且RangeZero根据RangeZero＝范围-rangeLPS推导出。

在JCTVC-F254和VCEG-AZ07的示例中，k是15，LPS概率根据probLPS＝(P>＝16384)？32767–P:P推导出，概率索引根据probIdx＝probLPS>>8推导出，范围索引根据rangeIdx＝(range>>6)&3推导出。如果P等于或大于16384，则RangeOne根据RangeOne＝范围–rangeLPS推导出以及RangeZero根据RangeZero＝rangeLPS推导出。否则(即P小于16384)，RangeOne根据RangeOne＝rangeLPS推导出，而RangeZero根据RangeZero＝范围-rangeLPS推导出。

可以通过计算(范围最小)*(概率最大)，(范围最小)*(概率中间)，(范围最小)*(概率最小)，(范围中间)*(概率最大)，(范围中间)*(概率中间)，(范围中间)*(概率最小)，(范围最大)*(概率中间)，(范围最大)*(范围中间)或(范围最大)*(概率最小)来推导出range LPS值。rangeLPS表中的条目值可以使用乘数来推导出。

例如，如果range LPS表根据(范围最小)*(概率最大)推导出，则可以通过使用公式推导出条目值。例如，对于k比特概率(2^k>P>0)，根据probLPS＝((P>＝2^k-1)？2^k–1–P:P确定LPS概率。probIdx可以推导为probLPS>>(k-n-1)，其中rangeLPS表有2ⁿ行。rangeIdx推导为(范围>>(8-m))，其中rangeLPS表具有2^m行。根据rangeLPS＝((probIdx+1)*rangeIdx)>>(k-n-m-6)推导出LPS范围。在一些其他实施例中，rangeIdx被推导为(范围>>(q-m))，其中rangeLPS表具有2^m行，范围的可用值的宽度是2^q(例如，HEVC中的范围的可用值的宽度约为28(≒510-256))，q和m是正整数且q大于m。

在JCTVC-F254和VCEG-AZ07的示例中，k是15，并且如果n是5并且m是3，则根据probLPS＝(P>＝16384)？32767–P:P,probIdx＝probLPS>>9，rangeIdx＝(范围>>5)确定LPS概率。根据rangeLPS＝((probIdx+1)*rangeIdx)>>1推导出LPS范围。如果P等于或大于16384，则RangeOne根据RangeOne＝范围–rangeLPS推导出而RangeZero根据RangeZero＝rangeLPS推导出。否则(即P小于16384)，RangeOne根据RangeOne＝rangeLPS推导出，而RangeZero根据RangeZero＝范围-rangeLPS推导出。

在另一个实施例中，可以通过使用公式来推导出条目值。例如，对于k比特概率(2^k>P>0)，概率索引根据probIdx＝(P>＝2^k-1)？2ⁿ⁺¹–(P>>(k-n-1)):(P>>(k-n-1))+1推导出，其中rangeLPS表具有2ⁿ行。rangeIdx推导为(范围>>(8-m))，其中rangeLPS表具有2^m行。根据rangeLPS＝(probIdx*rangeIdx)>>(k-n-m-6)推导出LPS范围。

在JCTVC-F254和VCEG-AZ07的示例中，k是15，并且如果n是5且m是3，则概率索引根据probIdx＝(P>＝16384)？64–(P>>9):(P>>9)+1推导出，范围索引根据rangeIdx＝(范围>>5)推导出。LPS范围根据rangeLPS＝(probIdx*rangeIdx)>>1推导出。如果P等于或大于16384，则RangeOne根据RangeOne＝范围–rangeLPS推导出以及RangeZero根据RangeZero＝rangeLPS推导出。否则(即P小于16384)，RangeOne根据RangeOne＝rangeLPS推导出，而RangeZero根据RangeZero＝范围-rangeLPS推导出。可以使用“5乘4”比特乘数来推导出(probIdx*rangeIdx)。

在另一个实施例中，如果rangeLPS表可以通过使用公式推导出。例如，对于k比特概率(2^k>P>0)，概率索引根据probIdx＝(P>＝2^k-1)？2ⁿ⁺¹–(P>>(k-n-1)):max(1,(P>>(k-n-1)))推导出或根据probIdx＝(P>＝2^k-1)？2ⁿ⁺¹–(P>>(k-n-1))-1:max(1,(P>>(k-n-1)))推导出，其中rangeLPS表具有2ⁿ行。rangeIdx推导为(范围>>(8-m))，其中rangeLPS表具有2^m行。LPS范围根据rangeLPS＝(probIdx*rangeIdx)>>(k-n-m-6)推导出。

在另一个实施例中，当推导出rangeLPS时可以添加偏移量。例如，对于k比特概率(2^k>P>0)，概率索引可以根据probIdx＝(P>＝2^k-1)？2ⁿ⁺¹–(P>>(k-n-1))–1:(P>>(k-n-1))推导出，其中rangeLPS表具有2ⁿ行。rangeIdx推导为(范围>>(8-m))，其中rangeLPS表具有2^m行。根据rangeLPS＝(probIdx*rangeIdx)>>(k-n-m-6)+(rangeIdx>>(k-n-m-5))，或rangeLPS＝(probIdx*rangeIdx)>>(k-n-m-6)+(rangeIdx>>(k-n-m-6))，或rangeLPS＝(probIdx*rangeIdx+偏移量)>>(k-n-m-6)，或rangeLPS＝(probIdx*rangeIdx+偏移量)>>(k-n-m-6)+偏移量，来推导出LPS范围，其中k、n和m是非负整数。

在另一个实施例中，可以添加偏移量以推导出probIdx和/或rangeIdx。例如，newProbIdx可以等于a*probIdx+b，其中a可以是1、2或任何整数，b可以是0、1、2或任何整数。newRangeIdx可以等于c*rangeIdx+d，其中c可以是1、2或任何整数，d可以是0、1、2或任何整数。rangeLPS可以等于(newProbIdx*newRangeIdx+e)>>f+g，其中e、f和g是非负整数。

例如，对于k比特概率(2^k>P>0)，概率索引可以根据probIdx＝(P>＝2^k-1)？2ⁿ⁺¹–(P>>(k-n-1)):(P>>(k-n-1))+1，或者probIdx＝(P>＝2^k-1)？2ⁿ⁺¹–(P>>(k-n-1))–1:(P>>(k-n-1))推导出。rangeIdx被推导为(范围>>(8-m))。LPS范围根据rangeLPS＝(probIdx*(2*rangeIdx+1))>>(k-n-m-5)推导出，其中k、n和m是非负整数。

在另一个示例中，对于k比特概率(2^k>P>0)，概率索引可以根据probIdx＝(P>＝2^{k -1})？2ⁿ⁺¹–(P>>(k-n-1)):(P>>(k-n-1))+1，或者probIdx＝(P>＝2^k-1)？2ⁿ⁺¹–(P>>(k-n-1))–1:(P>>(k-n-1))推导出。rangeIdx被推导为(范围>>(8-m))。LPS范围根据rangeLPS＝((2*probIdx-1)*(2*rangeIdx+1))>>(k-n-m-4)推导出。

在另一个示例中，对于k比特概率(2^k>P>0)，概率索引可以根据probIdx＝(P>＝2^{k -1})？2ⁿ⁺¹–(P>>(k-n-1)):(P>>(k-n-1))+1，或者probIdx＝(P>＝2^k-1)？2ⁿ⁺¹–(P>>(k-n-1))–1:(P>>(k-n-1))推导出。rangeIdx被推导为(范围>>(8-m))。LPS范围根据rangeLPS＝((2*probIdx+1)*(2*rangeIdx+1))>>(k-n-m-4)推导出。

在另一个示例中，对于k比特概率(2^k>P>0)，概率索引可以根据probIdx＝(P>＝2^{k -1})？2ⁿ⁺¹–(P>>(k-n-1)):(P>>(k-n-1))+1，或者probIdx＝(P>＝2^k-1)？2ⁿ⁺¹–(P>>(k-n-1))–1:(P>>(k-n-1))推导出。rangeIdx被推导为(范围>>(8-m))。LPS范围根据rangeLPS＝((2*probIdx+1)*rangeIdx)>>(k-n-m-5)推导出。

在另一个示例中，对于k比特概率(2^k>P>0)，概率索引可以根据probIdx＝(P>＝2^{k -1})？2ⁿ⁺¹–(P>>(k-n-1)):(P>>(k-n-1))+1，或者probIdx＝(P>＝2^k-1)？2ⁿ⁺¹–(P>>(k-n-1))–1:(P>>(k-n-1))推导出。rangeIdx被推导为(范围>>(8-m))。LPS范围根据rangeLPS＝((probIdx+1)*rangeIdx)>>(k-n-m-6)推导出。

注意，由于2^k-1在二进制表示中全部都是1，因此仅对P的k比特执行逐比特反转就可得到2^k-1-P。在硬件实现中，我们可以对于P的第k比特和P的第1到第k比特执行按比特异(bitwise exclusive)或(XOR)来推导出probLPS。

通常，rangeLPS可以通过包括乘以probIdx和rangeIdx的数学计算来推导出。当当前概率由k比特值表示时，取决于当前概率值是否大于或者等于或大于2^k-1，可以通过将当前bin的概率右移N个比特来推导出probIdx，其中N是正整数。rangeIdx是通过将当前范围右移M个比特得出的，其中M是正整数。

在一些实施方法中，LPS范围的结果被存储在预定义的查找表中；并通过查表得出LPS范围；其中查找表的行索引和列索引对应于LPS概率索引和范围索引。

在另一种实施方法中，我们可以复制rangeLPS表以减少计算复杂度。表5显示了表4的镜像表。这些条目被镜像在probIdx 31和32之间的边界中。通过使用这种rangeLPS表，probIdx可以直接由probIdx＝P>>(k-n)推导出，其中rangeLPS表有2ⁿ行。

例如，如果k是15、n是6、m是3则k＝15、n＝6、m＝3。概率索引根据probIdx＝P>>9,rangeIdx＝(range>>5)&7推导出。如果P等于或大于16384(即，P的第15比特是1)，则RangeOne根据RangeOne＝范围–rangeLPS推导出并且RangeZero根据RangeZero＝rangeLPS推导出。否则(即P小于16384)，RangeOne根据RangeOne＝rangeLPS推导出，而RangeZero根据RangeZero＝范围–rangeLPS推导出。

在表4和表5中，rangeLPS的条目值将不需要被限制为大于阈值。

表5.

图3是根据本发明一实施例的基于上下文的自适应二进制算术编解码的流程示意图。流程图中所示的步骤以及本申请中的其他流程图可以被实现为在编码器侧和/或解码器侧的一个或多个处理器(例如，一个或多个CPU)上可执行的程序代码。流程图中所示的步骤还可以基于诸如用于执行流程图中的步骤的一个或多个电子设备或处理器之类的硬件来实现。根据该实施例，在步骤310中，根据当前bin的二进制值的当前概率和与算数编解码器的当前状态相关联的当前范围，将上下文自适应算术编码或解码应用于当前编解码符号的二进制数据的当前bin，其中当前概率根据当前编码符号之前的一个或多个预先编码符号生成。对于视频编解码系统，编解码符号可对应于变换和量化的预测残差、用于帧间预测区块的运动信息和各种编码参数，例如编码模式。编码符号被二值化以生成二进制字符串。CABAC编码可以应用于二进制字符串。在步骤320中，根据当前bin的二进制值的当前概率是否大于0.5(或者如果当前概率由k比特值表示，则为2^k-1)来推导出对应于反转当前概率或当前概率的LPS概率索引。已经在本申请中公开了推导出LPS概率索引的各种方式。例如，如果当前bin的二进制值的当前概率大于0.5，则将LPS(最小概率符号)概率设置为等于(1-当前概率)，否则将LPS概率设置为等于当前概率；并且基于指示包含当前概率的一个概率间隔的目标索引来确定LPS概率索引。在步骤330中推导出用于识别包含当前范围的一个范围区间的范围索引。在本申请中已经公开了推导出范围索引的各种方式。例如，可以通过将当前概率右移(8-m)个比特来推导出范围索引，其中m是正整数。然后步骤340中，使用一个或多个数学运算推导出LPS范围，该数学运算包括计算与LPS概率索引相关的第一值和与LPS范围索引相关的第二值的乘积，以对当前bin的二进制值进行编码或解码。

所示的流程图旨在说明根据本发明的视频编码的示例。本领域技术人员可以对本发明的各个步骤进行修改、重新排列、拆分或组合，以不背离本发明的精神的条件下实现本发明。在本发明中，已经使用特定语法和语义来说明实现本发明的实施例的示例。本领域技术人员可以通过在不脱离本发明的精神的情况下用等同的语法和语义进行替换来实现本发明。

呈现以上描述是为了使本领域的普通技术人员能够实施在特定应用及其要求的环境中提供的本发明。对所描述的实施例的各种修改对于本领域的技术人员而言将是显而易见的，并且本文中定义的一般原理可以应用于其他实施例。因此，本发明并非旨在限于所示出和描述的特定实施例，而是应被赋予与本文公开的原理和新颖特征一致的最宽范围。在上面的详细描述中，为了提供对本发明的透彻理解，图示了各种具体细节。然而，本领域技术人员将会理解，可以在没有这些细节的条件下实践本发明。

以上描述的本发明的实施方式可在各种硬件、软件编码或两者组合中进行实施。例如，本发明的实施方式可为集成入视频压缩芯片的一个或多个电路或集成入视频压缩软件的程序代码，以执行上述过程。本发明的实施方式也可为在数据信号处理器(DigitalSignal Processor，DSP)中执行上述程序的程序代码。本发明也可涉及计算机处理器、数字信号处理器、微处理器或现场可程序设计门数组(Field Programmable Gate Array，FPGA)执行的多种功能。这些处理器可以用于通过执行定义本发明具体方法的机器可读软件代码或固件代码来执行根据本发明的特定任务。软件代码或固件代码可以用不同的程序设计语言和不同的格式或样式开发。软件代码也可以针对不同的目标平台进行编译。然而，根据本发明的软件代码的不同代码格式，样式和语言以及配置代码以执行任务的其他手段不会背离本发明的精神和范围。

在不脱离本发明精神或本质特征的情况下，可以其他特定形式实施本发明。描述示例被认为在所有方面仅是说明并且不是限制性的。因此，本发明的范围由申请专利范围指示，而非前面描述。所有在申请专利范围等同的方法与范围中的变化都属于本发明的涵盖范围。

Claims (23)

1.一种编解码符号的熵编解码的方法，包括：

根据当前bin的二进制值的当前概率以及与上下文自适应算术编码或解码的当前状态相关的当前范围，将该上下文自适应算术编码或解码应用于当前编解码符号的二进制数据的该当前bin，其中该当前概率是根据该当前编码符号之前的一个或多个先前编码的符号生成的；

根据该当前bin的该二进制值的该当前概率是否大于0.5来推导出对应于反转当前概率或该当前概率的最小概率符号概率索引；

推导出用于识别包含该当前范围的一个范围区间的范围索引；以及

使用一个或多个数学运算来导出最小概率符号范围，包括计算与最小概率符号概率索引相关的第一值和与用于编码或解码该当前bin的二进制值的该范围索引有关的第二值的乘积。

2.根据权利要求1所述之方法，其特征在于，如果该当前bin的该二进制值的该当前概率大于0.5，则最小概率符号概率被设置为等于(1-该当前概率)，否则，该最小概率符号概率被设置为等于该当前概率；并且基于指示包含该当前概率的一个概率区间的目标索引来确定最小概率符号概率索引。

3.根据权利要求1所述之方法，其特征在于，如果该当前bin的该二进制值的该当前概率大于2^k-1或者大于或等于2^k-1，则将最小概率符号概率设置为等于(2^k-该当前概率)，否则将该最小概率符号概率设置为等于该当前概率；并且最小概率符号概率索引被设置为等于(1+将该最小概率符号概率右移(k-n-1)个比特的结果)；并且其中该当前概率由k比特值表示，并且m和n是正整数。

4.根据权利要求1所述之方法，其特征在于，如果该当前bin的该二进制值的该当前概率大于2^k-1或大于或等于2^k-1，则将最小概率符号概率索引设置为等于(2ⁿ⁺¹-将该当前概率右移(k-n-1)个比特的结果)，否则，将该最小概率符号概率索引设置为等于(1+该将当前概率右移(k-n-1)个比特的结果)。并且其中该当前概率由k比特值表示，并且n是一个正整数。

5.根据权利要求1所述之方法，其特征在于，如果该当前bin的该二进制值的该当前概率大于2^k-1或大于或等于2^k-1，则将最小概率符号概率索引设置为等于(2ⁿ⁺¹-将该当前概率右移(k-n-1)个比特的结果)，否则，该最小概率符号概率索引被设置为等于1和将该当前概率右移(k-n-1)个比特的结果中的最大值；并且其中该当前概率由k比特值表示，并且n是一个正整数。

6.根据权利要求1所述之方法，其特征在于，如果该当前bin的该二进制值的该当前概率大于2^k-1或大于或等于2^k-1，则将最小概率符号概率索引设置为等于(2ⁿ⁺¹-将该当前概率右移(k-n-1)个比特的结果-1)，否则，该最小概率符号概率索引被设置为等于1和将该当前概率右移(k-n-1)个比特的结果的最大值；并且其中该当前概率由k比特值表示，并且n是一个正整数。

7.根据权利要求1所述之方法，其特征在于，进一步包括：从该当前范围推导出分别具有值1和值0的该当前bin的rangeOne值和rangeZero值，其中如果该当前bin的该二进制值的该当前概率大于0.5或大于或等于0.5，该rangeOne值设置为(该当前范围–该最小概率符号范围)，该rangeZero值设置为该最小概率符号范围；否则，将该rangeZero值设置为(该当前范围–该最小概率符号范围)，该rangeOne值设置为该最小概率符号范围。

8.根据权利要求7所述之方法，其特征在于，通过将该最小概率符号概率索引和该范围索引相乘或通过将(该最小概率符号概率索引+1)和该范围索引相乘以获得乘法结果，并将该乘法结果右移x个比特来推导出该最小概率符号范围，其中x是一个正整数。

9.根据权利要求7所述之方法，其特征在于，通过将该最小概率符号概率索引和该范围索引相乘或通过将(该最小概率符号概率索引+1)和该范围索引相乘以获得乘法结果，并且将(该乘法结果+偏移量)右移x个比特来推导出该最小概率符号范围，其中，x为正整数，该偏移量为正整数或与该范围索引或该当前范围对应的值。

10.根据权利要求9所述之方法，其特征在于，x对应于(k-n-m-6)，并且其中该当前概率由k比特值表示，并且n和m是正整数。

11.根据权利要求1所述之方法，其特征在于，该当前概率由k比特值表示，并且该最小概率符号概率索引是使用包括将该当前概率右移(k-n-1)个比特的操作推导出的，其中n是正整数。

12.根据权利要求1所述之方法，其特征在于，该当前概率由k比特值表示，并且取决于该当前概率是否大于2^k-1或者该当前概率是否大于或等于2^k-1，使用将该当前概率右移(k-n-1)个比特的结果或使用将该当前概率右移(k-n-1)个比特的反转结果来推导出该最小概率符号概率索引，其中n是正整数。

13.根据权利要求12所述之方法，其特征在于，通过将该当前范围右移(q-m)个比特来导出该范围索引，其中q和m是正整数并且q大于m。

14.根据权利要求1所述之方法，其特征在于，与该最小概率符号概率索引相关的该第一值对应于与该最小概率符号概率索引相关的概率区间的最小最小概率符号概率值、最大最小概率符号概率值或中间最小概率符号概率值。

15.根据权利要求1所述之方法，其特征在于，与该范围索引相关的该第二值对应于与该范围索引相关的范围区间的最小范围值、最大范围值或中间范围值。

16.根据权利要求1所述之方法，其特征在于，最小概率符号范围的结果被存储在预定义的查找表中；并通过查表得出该最小概率符号范围；并且该预定义查找表的行索引和列索引分别对应于该最小概率符号概率索引和该范围索引。

17.一种用于图像或视频编码器或解码器的熵编解码设备，包括：

二进制算术编解码器，用于根据当前bin的二进制值的当前概率以及与该当前bin算数编解码器的状态相关的当前范围，将该上下文自适应算术编码或解码应用于当前编解码符号的二进制数据的该当前bin，其中该当前概率是根据该当前编码符号之前的一个或多个先前编码的符号生成的；以及

上下文模型单元，用于：

根据该当前bin的该二进制值的该当前概率是否大于0.5来推导出对应于反转当前概率或该当前概率的最小概率符号概率索引；

导出用于识别包含该当前范围的一个范围区间的范围索引；以及

使用一个或多个数学运算来导出最小概率符号范围，包括计算与最小概率符号概率索引相关的第一值和与用于编码或解码该当前bin的二进制值的该范围索引有关的第二值的乘积。

18.根据权利要求17所述之熵编解码设备，其特征在于，如果该当前bin的该二进制值的该当前概率大于0.5，则最小概率符号概率被设置为等于(1-该当前概率)，否则，该最小概率符号概率被设置为等于该当前概率；并且基于指示包含该当前概率的一个概率区间的目标索引来确定最小概率符号概率索引。

19.根据权利要求17所述之熵编解码设备，其特征在于，如果该当前bin的该二进制值的当前概率大于2^k-1或大于或等于2^k-1，则将最小概率符号概率索引设置为等于(2^k-该当前概率)，否则，将最小概率符号概率索引设置为等于(1+将该当前概率右移(k-n-1)个比特的结果)；其中该当前概率由k比特值表示，并且m和n是正整数。

20.根据权利要求17所述之熵编解码设备，其特征在于，

如果该当前bin的该二进制值的该当前概率大于2^k-1或大于或等于2^k-1，则将最小概率符号概率索引设置为等于(2ⁿ⁺¹-将该当前概率右移(k-n-1)个比特的结果)，否则，将该最小概率符号概率索引设置为等于(1+该将当前概率右移(k-n-1)个比特的结果)；并且其中该当前概率由k比特值表示，并且m和n是正整数。

21.根据权利要求17所述之熵编解码设备，其特征在于，如果该当前bin的该二进制值的该当前概率大于2^k-1或大于或等于2^k-1，则将最小概率符号概率索引设置为等于(2ⁿ⁺¹-将该当前概率右移(k-n-1)个比特的结果)，否则，该最小概率符号概率索引被设置为等于1和将该当前概率右移(k-n-1)个比特的结果中的最大值；并且其中该当前概率由k比特值表示，并且m和n是正整数。

22.根据权利要求17所述之熵编解码设备，其特征在于，如果该当前bin的该二进制值的该当前概率大于2^k-1或大于或等于2^k-1，则将最小概率符号概率索引设置为等于(2ⁿ⁺¹-将该当前概率右移(k-n-1)个比特的结果-1)，否则，该最小概率符号概率索引被设置为等于1和将该当前概率右移(k-n-1)个比特的结果的最大值；并且其中该当前概率由k比特值表示，并且m和n是正整数。

23.一种存储使装置的处理电路执行视频编解码方法的程序代码指令的非暂时性计算器可读介质，并且所述方法包括：

根据当前bin的二进制值的当前概率以及与上下文自适应算术编码或解码的当前状态相关的当前范围，将该上下文自适应算术编码或解码应用于当前编解码符号的二进制数据的该当前bin，其中该当前概率是根据该当前编码符号之前的一个或多个先前编码的符号生成的；

根据该当前bin的该二进制值的该当前概率是否大于0.5来推导出对应于反转当前概率或该当前概率的最小概率符号概率索引；

推导出用于识别包含该当前范围的一个范围区间的范围索引；以及

使用一个或多个数学运算来导出最小概率符号范围，包括计算与最小概率符号概率索引相关的第一值和与用于编码或解码该当前bin的二进制值的该范围索引有关的第二值的乘积。