CN113746599A

CN113746599A - 编码方法、译码方法、终端、电子设备和存储介质

Info

Publication number: CN113746599A
Application number: CN202110973568.1A
Authority: CN
Inventors: 王杰林
Original assignee: Hunan Yaosheng Communication Technology Co ltd
Current assignee: Hunan Yaosheng Communication Technology Co ltd
Priority date: 2021-08-24
Filing date: 2021-08-24
Publication date: 2021-12-03
Anticipated expiration: 2041-08-24
Also published as: CN113746599B

Abstract

本发明公开了一种编码方法、译码方法、终端、电子设备和存储介质，现有的基于加权概率模型编码的权系数是以静态系数为主体编码方法，静态系数需要在已知全部数据和形态特征前提下计算得出，需要在编码前先统计数据中各符号的概率。在数据流中，由于无法确定数据实际的大小，因此无法使用现有的加权概率模型编码，为了改善上述缺陷，本发明的加权系数为动态权系数，其只与已经编码的符号概率有关，与全部数据无关，在编码时，不需要提前统计每个符号对应的概率，可在不确定数据实际大小的情况下实现编码，每输入一个符号则编码一个符号，可以随时终止编译码，及时终止则可自定义单次传输的数据包大小。

Description

编码方法、译码方法、终端、电子设备和存储介质

技术领域

本发明涉及数据编码技术领域，特别涉及一种编码方法、译码方法、终端、电子设备和存储介质。

背景技术

现有基于加权概率模型编码的权系数是以静态系数为主体编码方法，静态系数r需要在已知全部数据和形态特征前提下计算得出，需要在编码前先统计数据中各个符号的概率。

在数据流中，由于无法确定数据实际的大小，因此无法使用现有的加权概率模型编码。

发明内容

本发明旨在至少解决现有技术中存在的技术问题。本发明提供了一种编码方法、译码方法、终端、电子设备和存储介质。可在不确定数据实际大小的情况下实现编码，而且可自定义单次传输的数据包大小。

本发明的第一方面，提供了一种编码方法，所述编码方法包括：

获取为二进制序列的目标数据流；

编码所述目标数据流中的第i位符号x_i，直至所述目标数据流终止，获得编码所述目标数据流的最后一位符号后输出的编码结果；其中所述编码所述目标数据流中的第i位符号x_i，包括：当所述符号x_i为0，根据编码公式

编码所述符号x_i；当所述符号x_i为1，根据编码公式

和

编码所述符号x_i；其中所述

所述

所述

所述C₀表示编码所述符号x_i之前所述目标数据流中已经编码的总字符数中的符号0的个数，所述C₁表示编码所述符号x_i之前所述目标数据流中已经编码的总字符数中的符号1的个数，所述T表示编码所述符号x_i之前所述目标数据流中已经编码的总字符数，所述R_i和所述L_i表示编码变量。

本发明的第二方面，提供了一种编码方法，所述编码方法包括：

获取为二进制序列的目标数据流；

在所述目标数据流中增添数字水印；

编码所述符号x_i；当所述符号x_i为1，根据编码公式

和

编码所述符号x_i；其中所述

所述

所述

本发明的第三方面，提供了一种译码方法，所述译码方法包括：

获取目标译码序列V；

对所述V中的第i位符号y_i进行译码：当所述V<H，则

y_i＝0；当所述V≥H，则

_i＝1；其中所述

所述

所述

所述

所述C₀表示译码所述符号y_i之前所述V中已经译码的总字符数中的符号0的个数，所述C₁表示译码所述符号y_i之前所述V中已经译码的总字符数中的符号1的个数，所述T表示译码所述符号y_i之前所述V中已经译码的总字符数。

本发明的第四方面，提供了一种译码方法，所述译码方法包括：

获取目标译码序列V；

对所述V中的第i位符号y_i进行译码：当所述V<H，则

y_i＝0；当V≥H，则

_i＝1；其中，所述

所述

所述

所述

所述C₀表示译码所述符号y_i之前所述V中已经译码的总字符数中的符号0的个数，所述C₁表示译码所述符号y_i之前所述V中已经译码的总字符数中的符号1的个数，所述T表示译码所述符号y_i之前所述V中已经译码的总字符数；

当译码所述符号y_i的过程中，未检测到数字水印，则结束译码；否则，直至译码完所述V中的所有符号。

本发明的第五方面，提供了一种终端，包括：

数据流获取单元，用于获取为二进制序列的目标数据流；

数据流编码单元，用于编码所述目标数据流中的第i位符号x_i，直至所述目标数据流终止，获得编码所述目标数据流的最后一位符号后输出的编码结果；其中所述编码所述目标数据流中的第i位符号x_i，包括：当所述符号x_i为0，则根据编码公式

编码所述符号x_i；当所述符号x_i为1，则根据编码公式

和

编码所述符号x_i；其中所述

所述

所述

本发明的第六方面，提供了一种终端，包括：

译码序列获取单元，用于获取目标译码序列V；

译码序列译码单元，用于对所述V中的第i位符号y_i进行译码：当所述V<H，则

y_i＝0；当所述V≥H，则

_i＝1；其中所述

所述

所述

所述

本发明的第七方面，提供了一种电子设备，包括：存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现：如本发明的第一方面所述的编码方法和/或本发明的第二方面所述的编码方法和/或本发明的第三方面所述的译码方法和/或本发明的第四方面所述的译码方法。

本发明的第八方面，提供了一种计算机可读存储介质，存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令用于执行：如本发明的第一方面所述的编码方法和/或本发明的第二方面所述的编码方法和/或本发明的第三方面所述的译码方法和/或本发明的第四方面所述的译码方法。

根据本发明的实施例，至少具备以下有益效果：

现有的基于加权概率模型编码的权系数是以静态系数为主体编码方法，静态系数需要在已知全部数据和形态特征前提下计算得出，需要在编码前先统计数据中各符号的概率。在数据流中，由于无法确定数据实际的大小，因此无法使用现有的加权概率模型编码。

为了改善上述缺陷，本发明的加权系数为动态权系数，其只与已经编码的符号概率有关，与全部数据无关，在编码时，不需要提前统计每个符号对应的概率，可在不确定数据实际大小的情况下实现编码，每输入一个符号则编码一个符号，可以随时终止编译码，及时终止则可自定义单次传输的数据包大小。在数据搬迁和数据流领域性能优于现有的基于加权概率模型编码方案。

本发明的附加方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本发明的实践了解到。

附图说明

本发明的上述和/或附加的方面和优点从结合下面附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：

图1为序列X的加权分布函数示意图；

图2为序列X的加权分布函数另一组示意图；

图3为本发明实施例提供的一种数据处理系统的结构示意图；

图4为本发明实施例提供的一种数据流编码方法的流程示意图；

图5为本发明实施例提供的一种数据流译码方法的流程示意图；

图6为本发明实施例提供的一种编码端的结构示意图；

图7为本发明实施例提供的一种译码端的结构示意图。

具体实施方式

下面详细描述本发明的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，仅用于解释本发明，而不能理解为对本发明的限制。

在介绍本发明实施例之前，先介绍本发明的原理：

第一、加权概率和加权概率模型。

令X＝{x₁,x₂,…,x_n}是有限个值或可数个可能值的随机过程。除非特别提醒，这个随机过程的可能值的集合都将记为非负整数的集合A＝{0,1,2,…,s}，即x_i∈A(i＝1,2,…,n)。于是对于A中一切数值有概率空间：

其中x∈A。由于随机过程必须转移到集合A中的某个数值，所以在任意时刻i有：

于是，任意时刻i累积分布函数F(a)可以用p(x)表示为：

F(a)＝∑_x≤ap(x) (3)

0≤F(a)≤1，a∈A。

定义1.1：加权概率质量函数为：

p(a)为的概率质量函数，0≤p(a)≤1，r为权系数，r是已知的正实数。显然，所有符号的加权概率之和为：

定义1.2：加权累积分布函数为：

F(a,r)＝rF(a)＝r∑_x≤ap(x) (6)

简称加权分布函数。

根据定义1.2，将序列X的加权分布函数记为F(X,r)。令n＝1时F(X,r)为：

F(X,r)＝rF(x₁)＝rF(x₁-1)+rp(x₁)

如图1所示：n＝2时，首先根据图1，选择x₁对应的区间[F(x₁-1,r),F(x₁,r))，由于F(x₁,r)＝F(x₁-1,r)+rp(x₁)，所以区间长度为

然后，将区间[F(x₁-1,r),F(x₁-1,r)+rp(x₁))的长度乘以权系数r，当r<1时，区间缩小；当r>1时区间扩大；当r＝1时区间不变。于是区间变成了[F(x₁-1,r),F(x₁-1,r)+r²p(x₁))，接着将r²p(x₁)按照式(1)中各符号的概率质量分割成k+1份，分割后符号0对应区间为[F(x₁-1,r),F(x₁-1,r)+r²p(x₁)p(0))；符号1对应的区间为[F(x₁-1,r)+r²p(x₁)p(0),F(x₁-1,r)+r²p(x₁)(p(0)+p(1)))；符号2对应的区间为[F(x₁-1,r)+r²p(x₁)(p(0)+p(1)),F(x₁-1,r)+r²p(x₁)(p(0)+p(1)+p(2)))，类推且F(x₁-1,r)＝rF(x₁-1)，得：

F(X,r)＝rF(x₁-1)+r²F(x₂)p(x₁)

＝rF(x₁-1)+r²F(x₂-1)p(x₁)+r²p(x₁)p(x₂)

此时，区间长度为r²p(x₁)p(x₂)。如图2所示。

类推，n＝3时：

F(X,r)＝rF(x₁-1)+r²F(x₂-1)p(x₁)+r³F(x₃)p(x₁)p(x₂)

＝rF(x₁-1)+r²F(x₂-1)p(x₁)+r³F(x₃-1)p(x₁)p(x₂)+r³p(x₁)p(x₂)p(x₃)

于是，令

类推可得：

将满足式(7)的加权分布函数的集合定义为加权概率模型，简称加权模型，记为{F(X,r)}。当X_i∈A＝{0,1}，则称{F(X,r)}为二元加权模型。令：

H_n＝F(X,r) (8)

因x_i必须取A中的值，所以p(x_i)≥0。显然式(8)(9)(10)为区间列，L_i，H_i是序列X在时刻i(i＝1,2,…,n)变量x_i对应的区间上下标，R_i＝H_i-L_i是区间的长度。{[L_n,H_n)}为定义在加权概率模型上的区间列。将式(8)(9)(10)用迭代式表达为：

显然，式(7)中r为已知实数，将式(7)称为静态加权模型。当r在时刻i等于已知函数值ω_i，即ω_i＝f(i)，f(i)为已知函数，于是系数序列为W＝{ω₁,ω₂,…,ω_n}，则式(7)可表达为：

满足式(12)的加权分布函数的集合称为动态加权模型。当ω₁＝ω₂＝…＝ω_n＝r时，F(X,W)＝F(X,r)。当ω₁＝ω₂＝…＝ω_n＝r＝1，则F(X,W)＝F(X,1)＝F(X)。

基于式(13)的迭代式为：

值得注意的是，式(14)包含上述三个公式。

现有基于加权概率模型编码的权系数是以静态系数为主体编码方法，静态系数r需要在已知全部数据和形态特征前提下计算得出，需要在编码前先统计数据中个符号的概率。但在数据流中，由于无法确定数据实际的大小，因此无法使用现有的加权概率模型编码。

第二、自适应加权概率模型。

符号x(x∈A)的计数值C_x的初始值为1，即C_x＝1。根据式(1)，令T为集合A中所有符号的计数值的总和，即：

于是T的初始值为s+1。设第i个待编码的符号为x_i，且x_i＝a(a∈A)。则编码时符号a的概率为：

然后根据定义1.1和定义1.2有：

因

所以根据式(7)有：

编码第i个符号x_i后，更新

和T，即

T＝T+1。将式(20)转化为迭代式如：

值得注意的是，式(21)包含上述三个公式。

例1：给定二进制伯努利序列X，X从i+1位置开始的3个符号分别为x_i+1＝0,x_i+2＝1,x_i+3＝0，其中符号0和符号1的概率为p(0)和p(1)，ω_i+1>1，ω_i+2>1，ω_i+3>1。设V＝L_i+3，当L_i+3<H_i+3∧L_i+3<H_i+2∧L_i+3<H_i+1∧L_i+3<H_i时，可通过V解码出y_i+1＝0,y_i+2＝1,y_i+3＝0。

例1中第i个符号编码后，已经编码了

个符号0和

个符号1，总的符号个数为

于是在编码第i+1个符号以前，符号0和符号1的概率分别为

因L_i和R_i在编码第i+1个符号以前也是已知的，所以式(21)可得的H_i+3和H_i+1为：

代入H_i+3≤H_i+1得：

令

c＝-1，可得：

显然，当0<≤r_max时，加权概率模型可无损编解码二进制序列。由于r_max随i变化，所以r_max是动态权系数。

于是，基于例1的数字水印的其中一种添加方法为：“在待编码的二进制信源中的每个符号1后增加一个符号0”。需要注意的是，这只是其中的一种添加方式。

通过上述添加方法，对待编码的二进制信源添加数字水印，然后进行自适应加权概率模型编码。当连续译码出两个及两个以上的符号1，则说明当前的数字水印被破坏。

实施例部分；

参照图3，本发明的一个实施例，提供了一种数据处理系统。系统包括编码端和译码端，编码端和译码端可以为具备数据处理功能的设备，例如电脑、工作站和服务器等，本发明不进行任何限制。编码端执行一种数字水印编码方法，译码端执行一种数字水印译码方法，需要注意的是，数字水印译码方法是数字水印编码方法的逆过程。

第一、编码端执行一种数字水印编码方法，主要包括以下步骤：

1)：初始化参数，R₀＝1，L₀＝0，p＝0，i＝1，C₀＝C₁＝1，T＝2，r_max＝1，a＝b＝0；

2)：符号0初始概率为

符号1初始概率为1-；

3)：

4)：

5)：输入第i个符号x_i；

6)：当x_i＝0，则

C₀＝C₀+1；

7)：当x_i＝1，则

C₁＝C₁+1，每个符号1后需增加一个符号0，所以转6)(需要注意的是，本实施例添加数字水印的方法是在每一个符号1后面增添一个符号0)；

8)：T＝T+1，i＝i+1；

9)：数据流尚未结束则重复3)到步骤9)，直至数据流结束；

10)：将L_i转换为二进制序列V(任何数据存储和传输，都是以最小单位bit为单位的，因此需要转换成二进制序列)，发送V和n(n＝i)；

11)：结束编码。

第二、译码端执行一种数字水印译码方法，包括以下步骤：

1)：初始化参数，R₀＝1，L₀＝0，p＝0，i＝1，C₀＝₁＝1，T＝2，r_max＝1，a＝b＝0，H＝0，s＝0；V和n为接收到且已知的数据，将V转换为实数(将二进制序列V转十进制)，y_i为解码出的第i个符号。

2)：符号0初始概率为

符号1初始概率为1-；

3)：

4)：

5)：

6)：当V<H且s＝0，则

C₀＝₀+1，s＝0，y_i＝0；

7)：当V<H且s＝1，则

C₀＝₀+1，s＝0，每个符号1后面的那个符号0可以被去除；

8)：当V≥H且s＝0，则

C₁＝C₁+1，y_i＝1；

9)：当V≥H且s＝1，则数字水印被篡改或破坏，结束译码；

10)：T＝T+1，i＝i+1；

11)：当i≤n，则重复3)到步骤11)；

12)：Y＝(y₁,y₂,…,y_n)为正确译码的数据；

13)：结束译码。

现有的基于加权概率模型编码的权系数是以静态系数为主体编码方法，静态系数r需要在已知全部数据和形态特征前提下计算得出，需要在编码前先统计数据中各符号的概率。在数据流中，由于无法确定数据实际的大小，因此无法使用现有的加权概率模型编码。

本方法的加权系数r_max为动态权系数，其只与已经编码的符号概率有关，与全部数据无关，在编码时，不需要提前统计每个符号对应的概率，可在不确定数据实际大小(数据流)的情况下实现编码，每输入一个符号则编码一个符号，可以随时终止编译码，及时终止则可自定义单次传输的数据包大小，例如TCP/IP数据包为512KB，而实际单次传输354KB，通过本方法可以在354KB时终止当前的数据包的水印编码。

参照图4，本发明的一个实施例，提供了一种数据流编码方法，方法包括以下步骤：

步骤S100、获取为二进制序列的目标数据流。

步骤S200、编码目标数据流中的第i位符号x_i，直至目标数据流终止，获得编码目标数据流的最后一位符号后输出的编码结果；其中编码目标数据流中的第i位符号x_i，包括：当符号x_i为0，根据编码公式

编码符号x_i；当符号x_i为1，根据编码公式

和

编码符号x_i；其中

C₀表示编码符号x_i之前目标数据流中已经编码的总字符数中的符号0的个数，C₁表示编码符号x_i之前目标数据流中已经编码的总字符数中的符号1的个数，T表示编码符号x_i之前目标数据流中已经编码的总字符数，R_i和L_i表示编码变量。

本方法实施例，至少具备以下有益效果：

为了改善上述缺陷，本方法的加权系数r_max为动态权系数，其只与已经编码的符号概率有关，与全部数据无关，在编码时，不需要提前统计每个符号对应的概率，可在不确定数据实际大小(数据流)的情况下实现编码，每输入一个符号则编码一个符号，可以随时终止编译码，及时终止则可自定义单次传输的数据包大小。

参照图5，本发明的一个实施例，提供了一种数据流译码方法，方法包括以下步骤：

步骤S300、获取目标译码序列V；

步骤S400、对V中的第i位符号y_i进行译码：当V<H，则

y_i＝0；当V≥H，则

_i＝1；其中

C₀表示译码符号y_i之前V中已经译码的总字符数中的符号0的个数，C₁表示译码符号y_i之前V中已经译码的总字符数中的符号1的个数，T表示译码符号y_i之前V中已经译码的总字符数。

需要说明的是，本实施例是上述数据流编码方法实施例对应的逆过程，两者是基于相同的发明构思，因此上述数据流编码方法实施例的相应内容同样适应于本方法实施例。

参照图6，本发明的一个实施例，提供了一种编码端，包括：数据流获取单元100和数据流编码单元200，其中：

数据流获取单元100用于获取为二进制序列的目标数据流。

数据流编码单元200用于编码目标数据流中的第i位符号x_i，直至目标数据流终止，获得编码目标数据流的最后一位符号后输出的编码结果；其中编码目标数据流中的第i位符号x_i，包括：当符号x_i为0，则根据编码公式

编码符号x_i；当符号x_i为1，则根据编码公式

和

编码符号x_i；其中

需要注意的是，本实施例与上述数据流编码方法实施例是基于相同的发明构思，因此上述数据流编码方法实施例的相应内容同样适应于本终端实施例。

参照图7，本发明的一个实施例，提供了一种译码端，包括：译码序列获取单元300和译码序列译码单元400，其中：

编码结果获取单元300用于获取目标译码序列V。

译码序列译码单元400用于对V中的第i位符号y_i进行译码：当V<H，则

y_i＝0；当V≥H，则

_i＝1；其中

本发明的一个实施例，提供了一种终端，该终端包括：存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序。

处理器和存储器可以通过总线或者其他方式连接。

存储器作为一种非暂态计算机可读存储介质，可用于存储非暂态软件程序以及非暂态性计算机可执行程序。此外，存储器可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非暂态存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非暂态固态存储器件。在一些实施方式中，存储器可选包括相对于处理器远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至该处理器。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。

需要说明的是，本实施例中的终端，可以应用为例如图1所示实施例中的编码端或者译码端，本实施例中的终端能够构成图1所示实施例中的系统架构的一部分，这些实施例均属于相同的发明构思，因此这些实施例具有相同的实现原理以及技术效果，此处不再详述。

实现上述实施例的数据流编码方法、数字水印编码方法、数据流译码方法和数字水印译码方法。上述实施例方法所需的非暂态软件程序以及指令存储在存储器中，当被处理器执行时，执行上述实施例方法，例如，执行以上描述的图4中的方法步骤S100至S200和图5中的方法步骤S300至S400。

以上所描述的终端实施例仅仅是示意性的，其中作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。

此外，本发明的一个实施例，提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质存储有计算机可执行指令，该计算机可执行指令被一个处理器或控制器执行，例如，被上述终端实施例中的一个处理器执行，可使得上述处理器执行上述实施例中的数据流编码方法、数字水印编码方法、数据流译码方法和数字水印译码方法，例如，执行以上描述的图4中的方法步骤S100至S200和图5中的方法步骤S300至S400。

本领域普通技术人员可以理解，上文中所公开方法中的全部或某些步骤、系统可以被实施为软件、固件、硬件及其适当的组合。某些物理组件或所有物理组件可以被实施为由处理器，如中央处理器、数字信号处理器或微处理器执行的软件，或者被实施为硬件，或者被实施为集成电路，如专用集成电路。这样的软件可以分布在计算机可读介质上，计算机可读介质可以包括计算机存储介质(或非暂时性介质)和通信介质(或暂时性介质)。如本领域普通技术人员公知的，术语计算机存储介质包括在用于存储信息(诸如计算机可读指令、数据结构、程序模块或其他数据)的任何方法或技术中实施的易失性和非易失性、可移除和不可移除介质。计算机存储介质包括但不限于RAM、ROM、EEPROM、闪存或其他存储器技术、CD-ROM、数字多功能盘(DVD)或其他光盘存储、磁盒、磁带、磁盘存储或其他磁存储装置、或者可以用于存储期望的信息并且可以被计算机访问的任何其他的介质。此外，本领域普通技术人员公知的是，通信介质通常包含计算机可读指令、数据结构、程序模块或者诸如载波或其他传输机制之类的调制数据信号中的其他数据，并且可包括任何信息递送介质。

尽管已经示出和描述了本发明的实施例，本领域的普通技术人员可以理解：在不脱离本发明的原理和宗旨的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由权利要求及其等同物限定。