CN114079774A - 帧间预测信息的编解码方法及装置 - Google Patents
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Abstract
本申请实施例提供了一种帧间预测信息的编解码方法及装置，涉及视频编解码技术领域。该编码方法包括：对各增强型运动信息模式信息进行二值化，得到各增强型运动信息模式信息对应的二元符号串；为所述二元符号串中的二元符号建立概率模型；对当前预测单元中每个子块选中的增强型运动信息模式信息进行二值化，得到所述当前预测单元中每个子块对应的当前二元符号串；利用所述概率模型对所述当前二元符号串进行算术编码，并写入码流。本申请实施例通过针对不同的增强型运动信息模式信息选择不同的二值化方法，并选择相应的概率模型进行算术编码，从而有效地提高了熵编码/熵解码的编/解码效率。
Description
技术领域
本申请涉及视频编解码技术领域，具体而言，本申请涉及一种帧间预测信息的编解码方法及装置。
背景技术
熵编码技术已经广泛应用在标准图像压缩算法中，使用熵编码技术可以进一步提高图像的压缩比。常用的熵编码方法有：香农编码、霍夫曼编码和算术编码等。
在现有的视频编码标准中(例如：HEVC、AVS2、AVS3、VVC等)，都使用基于上下文的自适应二进制算术编码(Context-based adaptive binary arithmetic coding，CABAC)方法对语法元素首先二值化得到二元符号串，然后对二元符号串进行熵编码来进一步提高压缩率。
在AVS3第二阶段标准中提出了一种增强型运动信息导出方法，包括以下步骤：
第一步，确定第一阶段运动信息。
第二步，利用第一阶段运动信息寻找时域匹配块。
第三步，根据第一阶段运动信息和对其经过上下左右偏移后获得的运动信息，构建包含增强型运动信息模式信息的候选列表。
第四步，根据从码流中熵解码获得的增强型运动信息模式信息，确定子块运动信息。
基于第三步中构建的候选列表，对当前预测单元选择的增强型运动信息模式信息的熵编码方法是：首先使用截断二元码进行二值化，对索引值0～4分别使用1～4个二元符号(对应bin索引值0～3)；然后对各由bin索引的二元符号建立概率模型，即对于各增强型运动信息模式(索引值0～3)分别使用1～4个概率模型。
根据香农信息论原理，只有当增强型运动信息模式索引值为3和4的选中概率远远小于索引值为1和2时，利用截断二元码二值化方法才可以获得较好的熵编码压缩效率。
然而，经发明人研究发现：对于大多数视频序列而言，增强型运动信息模式索引值1～4的选中概率基本平均。
因此，现有的二值化方法并不能达到较好的熵编码压缩效率，而且，当增强型运动信息模式索引值为3和4时，需要对4个二元符号的概率模型进行概率更新，这会使得熵编码和熵解码的计算复杂度较高，而且二元符号串的吞吐量也不够高。
发明内容
本申请的目的旨在至少能解决上述的技术缺陷之一，特别是熵编码和熵解码的计算复杂度较高，而二元符号串的吞吐量不够高的技术缺陷。
第一方面，提供了一种帧间预测信息的编码方法，包括：
对各增强型运动信息模式信息进行二值化，得到各增强型运动信息模式信息对应的二元符号串；
为所述二元符号串中的二元符号建立概率模型；
对当前预测单元中每个子块选中的增强型运动信息模式信息进行二值化，得到所述当前预测单元中每个子块对应的当前二元符号串；
利用所述概率模型对所述当前二元符号串进行算术编码，并写入码流；
其中，对各增强型运动信息模式信息进行二值化，包括：
当增强型运动信息模式信息为第一阶段运动信息时，对增强型运动信息模式信息二值化后的二元符号串为1位二元符号且为第一预定值；
当增强型运动信息模式信息为将所述第一阶段运动信息经过上、下、左、右偏移后的运动信息之一时，对增强型运动信息模式信息二值化后的二元符号串为3位二元符号，且第一位二元符号为与所述第一预定值不同的第二预定值。
在一个实施例中，所述当增强运动信息模式信息为将所述第一阶段运动信息经过上、下、左、右偏移后的运动信息之一时，对增强型运动信息模式信息二值化后的二元符号串为3位二元符号，且第一位二元符号为与所述第一预定值不同的第二预定值，包括：
将增强型运动信息模式信息为将所述第一阶段运动信息经过水平右移后的运动信息，与增强型运动信息模式信息为将所述第一阶段运动信息经过水平左移后的运动信息，二值化后的第二位二元符号相同；
将增强型运动信息模式信息为将所述第一阶段运动信息经过垂直下移后的运动信息，与增强型运动信息模式信息为将所述第一阶段运动信息经过垂直上移后的运动信息，二值化后的第二位二元符号相同，且不同于增强型运动信息模式信息为将所述第一阶段运动信息经过水平右移或水平左移后的运动信息时二值化后的第二位二元符号。
在另一个实施例中，对当前预测单元中每个子块选中的增强型运动信息模式信息进行二值化，包括：
当目标子块选中的增强型运动信息模式信息为第一阶段运动信息时，对增强型运动信息模式信息二值化后的所述当前二元符号串为1位二元符号且为第一预定值；
当所述目标子块选中的增强型运动信息模式信息为将所述第一阶段运动信息经过上、下、左、右偏移后的运动信息之一时，对增强型运动信息模式信息二值化后的所述当前二元符号串为3位二元符号，且第一位二元符号的取值为与所述第一预定值不同的第二预定值，其中，所述目标子块为所述当前预测单元中的任一子块。
在另一些实施例中，所述当所述目标子块选中的增强型运动信息模式信息为将所述第一阶段运动信息经过上、下、左、右偏移后的运动信息之一时，对增强型运动信息模式信息二值化后的所述当前二元符号串为3位二元符号，且第一位二元符号为与所述第一预定值不同的第二预定值，包括：
将所述目标子块选中的增强型运动信息模式信息为将所述第一阶段运动信息经过水平右移后的运动信息，与所述目标子块选中的增强型运动信息模式信息为将所述第一阶段运动信息经过水平左移后的运动信息，二值化后的第二位二元符号相同；
将所述目标子块选中的增强型运动信息模式信息为将所述第一阶段运动信息经过垂直下移后的运动信息，与所述目标子块选中的增强型运动信息模式信息为将所述第一阶段运动信息经过垂直上移后的运动信息，二值化后的第二位二元符号相同，且不同于将所述目标子块选中的增强型运动信息模式信息为将所述第一阶段运动信息经过水平右移或水平左移后的运动信息时二值化后的第二位二元符号。
在另一个实施例中，所述为所述二元符号串中的二元符号建立概率模型，包括：
为所述二元符号串中的二元符号建立第一概率模型、第二概率模型和第三概率模型。
在另一个实施例中，所述利用所述二元符号概率模型对所述当前二元符号串进行算术编码，包括：
当所述当前二元符号串为1位二元符号时，利用所述第一概率模型对所述当前二元符号串进行算术编码；
当所述当前二元符号串为3位二元符号时，利用所述第一概率模型对所述当前二元符号串中的第一位二元符号进行算术编码，利用所述第二概率模型对所述当前二元符号串中的第二位二元符号进行算术编码，利用所述第三概率模型对所述当前二元符号串中的第三位二元符号进行算术编码。
第二方面，提供了一种帧间预测信息的解码方法，包括：
为各增强型运动信息模式信息对应的二元符号串中的二元符号建立概率模型；
对获得的码流，利用所述概率模型进行算术解码获得目标二元符号串；
对所述目标二元符号串进行反二值化，获得当前预测单元中每个子块选中的增强型运动信息模式信息；
其中，对所述目标二元符号串进行反二值化，包括：
当所述目标二元符号串为1位二元符号且为第一预定值时，反二值化后对应的增强型运动信息模式信息为第一阶段运动信息；
当所述目标二元符号串3位二元符号，且第一位二元符号为与所述第一预定值不同的第二预定值时，反二值化后对应的增强型运动信息模式信息为将所述第一阶段运动信息经过上、下、左、右偏移后的运动信息之一。
在一个实施例中，所述为各增强型运动信息模式信息对应的二元符号串中的二元符号建立概率模型，包括：
为所述二元符号串中的第一位二元符号建立第一概率模型，第二位二元符号建立第二概率模型，第三位二元符号建立第三概率模型。
在另一个实施例中，所述对获得的码流，利用所述概率模型进行算术解码获得目标二元符号串，包括：
利用第一概率模型算术解码出第一位二元符号，若所述第一位二元符号为所述第一预定值，则获得所述目标二元符号串为所述第一预定值；
若所述第一位二元符号为所述第二预定值，则利用第二概率模型算术解码出第二位二元符号，并利用第三概率模型算术解码出第三位二元符号，获得所述目标二元符号串。
在另一个实施例中，所述为各增强型运动信息模式信息对应的二元符号串中的二元符号建立概率模型，包括：
为所述二元符号串中的第一位二元符号建立第一概率模型。
在另一个实施例中，所述对获得的码流，利用所述概率模型进行算术解码获得目标二元符号串，包括：
利用第一概率模型算术解码出第一位二元符号，若所述第一位二元符号为所述第一预定值，则获得所述目标二元符号串为所述第一预定值；
若所述第一位二元符号为所述第二预定值，则从所述码流中读取第二位二元符号和第三位二元符号，获得所述目标二元符号串。
在另一个实施例中，所述为各增强型运动信息模式信息对应的二元符号串中的二元符号建立概率模型，包括：
为所述二元符号串中的第一位二元符号建立第一概率模型，第二位二元符号建立第二概率模型。
在另一个实施例中，所述对获得的码流，利用所述概率模型进行算术解码获得目标二元符号串，包括：
利用第一概率模型算术解码出第一位二元符号，若所述第一位二元符号为所述第一预定值，则获得所述目标二元符号串为所述第一预定值；
若所述第一位二元符号为所述第二预定值，则利用第二概率模型算术解码出第二位二元符号，同时直接从所述码流中读取第三位二元符号，获得所述目标二元符号串。
在另一个实施例中，还包括：
从所述码流中获取编码信息，其中，所述编码信息包括以下至少一个：待解码图像的分辨率、图像类型、量化参数、编码配置参数；
当所述编码信息满足预设条件时，确定对所述目标二元符号串进行反二值化的方法。
在另一个实施例中，对所述目标二元符号串进行反二值化，获得当前预测单元中每个子块选中的增强型运动信息模式信息，包括：
当所述目标二元符号串的第一位二元符号为所述第一预定值时，则目标子块选中的增强型运动信息模式信息为第一阶段运动信息；
当所述目标二元符号串的第一位二元符号为所述第二预定值时，则根据所述目标二元符号串的第二位二元符号和第三位二元符号，确定所述目标子块选中的增强型运动信息模式信息为将所述第一阶段运动信息经过上、下、左、右偏移后的运动信息之一，所述目标子块为所述当前预测单元之后的任一子块。
在另一个实施例中，当所述目标二元符号串的第一位二元符号为所述第二预定值时，则根据所述目标二元符号串的第二位二元符号和第三位二元符号，确定所述目标子块选中的增强型运动信息模式信息为将所述第一阶段运动信息经过上、下、左、右偏移后的运动信息之一，包括：
当所述目标二元符号串的第一位二元符号为所述第一预定值时，将第二位二元符号相同的两个目标二元符号串反二值化后对应的增强型运动信息模式信息，分别确定为将所述第一阶段运动信息经过水平右移和水平左移后的运动信息，或者，分别确定为将所述第一阶段运动信息经过垂直上移和垂直下移后的运动信息；且，
增强型运动信息模式信息为将所述第一阶段运动信息经过水平右移和水平左移后的运动信息对应的第二位二元符号，不同于增强型运动信息模式信息为将所述第一阶段运动信息经过垂直上移和垂直下移后的运动信息对应的第二位二元符号。
第三方面，提供了一种编码装置，该装置包括：
第一二值化模块，用于对各增强型运动信息模式信息进行二值化，得到各增强型运动信息模式信息对应的二元符号串；
第一模型建立模块，用于为所述二元符号串中的二元符号建立概率模型；
第二二值化模块，用于对当前预测单元中每个子块选中的增强型运动信息模式信息进行二值化，得到所述当前预测单元中每个子块对应的当前二元符号串；
编码模块，用于利用所述概率模型对所述当前二元符号串进行算术编码，并写入码流；
其中，对各增强型运动信息模式信息进行二值化，包括：
当增强型运动信息模式信息为第一阶段运动信息时，对增强型运动信息模式信息二值化后的二元符号串为1位二元符号且为第一预定值；
当增强型运动信息模式信息为将所述第一阶段运动信息经过上、下、左、右偏移后的运动信息之一时，对增强型运动信息模式信息二值化后的二元符号串为3位二元符号，且第一位二元符号为与所述第一预定值不同的第二预定值。
第四方面，提供了一种解码装置，该装置包括：
第二模型建立模块，用于为各增强型运动信息模式信息对应的二元符号串中的二元符号建立概率模型；
解码模块，用于对获得的码流，利用所述概率模型进行算术解码获得目标二元符号串；
反二值化模块，用于对所述目标二元符号串进行反二值化，获得当前预测单元中每个子块选中的增强型运动信息模式信息；
其中，对所述目标二元符号串进行反二值化，包括：
当所述目标二元符号串为1位二元符号且为第一预定值时，反二值化后对应的增强型运动信息模式信息为第一阶段运动信息；
当所述目标二元符号串3位二元符号，且第一位二元符号为与所述第一预定值不同的第二预定值时，反二值化后对应的增强型运动信息模式信息为将所述第一阶段运动信息经过上、下、左、右偏移后的运动信息之一。
第五方面，提供了一种电子设备，该电子设备包括：处理器；以及
存储器，配置用于存储机器可读指令，所述指令在由所述处理器执行时，使得所述处理器执行上述第一方面所述的编码方法，或者第二方面所述的解码方法。
第六方面，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述第一方面所述的编码方法，或者第二方面所述的解码方法。
本申请提供的技术方案带来的有益效果是：
通过针对不同的增强型运动信息模式信息选择不同的二值化方法，并在编码时选择相应的概率模型进行算术编码，从而提高了熵编码效率。同时，使用更少的概率模型，减小了熵编码和熵解码的计算复杂度，增加了二元符号串的吞吐量。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对本申请实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍。
图1为相关技术中当前编码单元的示意图；
图2(a)为相关技术中当前编码单元对应的原始匹配块的示意图；
图2(b)为相关技术中当前编码单元对应的匹配块向右偏移的示意图；
图2(c)为相关技术中当前编码单元对应的匹配块向左偏移的示意图；
图2(d)为相关技术中当前编码单元对应的匹配块向上偏移的示意图；
图2(e)为相关技术中当前编码单元对应的匹配块向下偏移的示意图；
图3为本申请实施例提供的一种帧间预测信息的编码方法的流程示意图；
图4为本申请实施例提供的一种帧间预测信息的解码方法的流程示意图；
图5为本申请另一实施例提供的一种帧间预测信息的解码方法的流程示意图；
图6为本申请实施例提供的一种编码装置的结构示意图；
图7为本申请实施例提供的一种解码装置的结构示意图；
图8为本申请实施例提供的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
下面详细描述本申请的实施例，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，仅用于解释本申请，而不能解释为对本发明的限制。
本技术领域技术人员可以理解，除非特意声明，这里使用的单数形式“一”、“一个”、“所述”和“该”也可包括复数形式。应该进一步理解的是，本申请的说明书中使用的措辞“包括”是指存在所述特征、整数、步骤、操作、元件和/或组件，但是并不排除存在或添加一个或多个其他特征、整数、步骤、操作、元件、组件和/或它们的组。应该理解，当我们称元件被“连接”或“耦接”到另一元件时，它可以直接连接或耦接到其他元件，或者也可以存在中间元件。此外，这里使用的“连接”或“耦接”可以包括无线连接或无线耦接。这里使用的措辞“和/或”包括一个或更多个相关联的列出项的全部或任一单元和全部组合。
为使本申请的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本申请实施方式作进一步地详细描述。
熵编码技术已经广泛应用在标准图像压缩算法中，使用熵编码技术可以进一步提高图像的压缩比。熵编码即编码过程中按熵原理不丢失任何信息的编码，是一种无损压缩。例如，通过分析信源每个值出现的概率，把出现概率大的值用小于一个字节的字符表示，而出现概率小的值用多余一个字节的字符表示，这样平均每个值所占的大小就小于一个字节，从而达到压缩信源的目的。常用的熵编码方法有：香农编码、霍夫曼编码和算术编码等。
在现有的视频编码标准中(例如：HEVC、AVS2、AVS3、VVC等)，都使用基于上下文的自适应二进制算术编码(Context-based adaptive binary arithmetic coding，CABAC)方法对语法元素首先二值化得到二元符号串，然后对二元符号串进行熵编码来进一步提高压缩率。CABAC从概率的角度去除熵的冗余，从而进一步压缩视频图像，包括二值化、建立上下文概率模型、算术编码和更新上下文概率模型的信息几个步骤。
相比之前的视频编码标准(H.264/AVC)中的熵编码方法：基于上下文的自适应边长编码(Context adaptive variable length coding)，可将压缩率提高9％～14％，是视频编码实现高压缩率的重要模块。其中，二值化方法和二进制算术编码方法都对CABAC的编码效率起着关键作用，二进制的方法包括：截断一元码(truncated unary)，定长码，指数哥伦布码等。同时，编解码器需要在压缩率和二元符号串吞吐量、编解码的运算复杂度几个方面做折中。
CABAC的基本思想是用区间递进的方法寻找一个码字，用这个码字代表的在(0，1)区间上一个数来表示整个输入的字符流，而不是给输入的字符流中的每个字符分别制定一个码字，因此大大节省了写入码流的码字，提高了压缩率。从第一个二元符号确定的初始区间(0，1)开始，在每一个新的二元符号出现后递归地划分当前区间，划分的根据就是每个二元符号的概率。当处理完最后一个二元符号后，得到最终区间，在最终区间中挑选一个数作为输出。解码器按照和编码器相同的方法，采用逆过程获得各个二元符号。
而在AVS3第二阶段标准中提出了一种增强型运动信息导出方法，如果当前预测单元所在的编码单元的子类型是跳过模式(skip)或者直接模式(direct)，则按照如下步骤导出预测单元中各8×8子块的时域运动信息。
第一步，确定第一阶段运动信息。如图1所示，对当前编码单元，F是当前预测单元的相邻预测块，如果F块的后向运动信息可用，则将后向运动信息缩放到参考图像列表1中的第一帧；如果不可用，则判断F块的前向运动信息是否可用，如果可用，则将前向运动信息缩放到参考图像列表1中的第一帧；如果都不可用，则直接用零运动信息代替第一阶段运动信息。
第二步，寻找时域匹配块。利用第一步中获得的第一阶段运动信息，在参考图像列表1的第一帧中找到与当前编码单元对应的匹配块，如图2(a)所示。然后在此匹配块的基础上进行上下左右偏移，得到另外4个新的匹配块，如图2(b)～(e)所示。其中，图2(a)为原始匹配块示意图，图2(b)为向右偏移匹配块示意图，图2(c)为向左偏移匹配块示意图，图2(d)为向上偏移匹配块示意图，图2(e)为向下偏移匹配块示意图。
第三步，候选列表构建。将第一阶段运动信息和对其经过上下左右偏移后获得的运动信息，按照预设条件进行查重和可用性检查后，将符号条件的运动信息对应的增强型运动信息模式信息加入到候选列表中。
第四步，确定子块运动信息。根据从码流中熵解码获得的增强型运动信息模式信息对应的匹配块的左上角坐标，确定当前预测单元的每个子块的运动信息。
现有技术中的第三步构建的候选列表中，索引值和增强型运动信息模式的对应关系如下表1所示。对当前预测单元中各8×8子块选择的增强型运动信息模式信息(即索引值)的熵编码方法是：首先使用截断二元码进行二值化，对索引值0～4分别使用1～4个二元符号(对应bin索引值0～3)；然后对各由bin索引的二元符号建立概率模型，即对于各增强型运动信息模式(索引值0～3)分别使用1～4个概率模型。
表1索引值和增强型运动信息模式对应关系
根据香农信息论原理，只有当增强型运动信息模式索引值为3和4的选中概率远远小于索引值为1和2时，现有技术所使用的截断二元码二值化方法才可获得较好的熵编码压缩效率。但经发明人研究发现：实际上对于大多数视频序列，增强型运动信息模式索引值1～4的选中概率基本平均，尤其对于大分辨率视频序列(例如：4K)。
因此，现有的二值化方法并不能达到较好的熵编码压缩效率，仍然存在熵的冗余。此外，当增强型运动信息模式索引值为3和4时，需要对4个二元符号的概率模型进行概率更新，熵编码和熵解码的计算复杂度较高，而且二元符号串的吞吐量也不够高。
为解决上述问题，本申请提出一种针对增强型运动信息模式信息的熵编码/熵解码方法，基于各个增强型运动信息模式根据其被选中概率，确定熵编码中的二进制方法和相应的算术编码方法，可以提高熵编码/熵解码的编/解码效率，利用更少的概率模型可以减小编解码的计算复杂度，提高了二元符号串的吞吐量。
下面以具体地实施例对本申请的技术方案以及本申请的技术方案如何解决上述技术问题进行详细说明。下面这几个具体的实施例可以相互结合，对于相同或相似的概念或过程可能在某些实施例中不再赘述。下面将结合附图，对本申请的实施例进行描述。
本申请实施例中提供了一种帧间预测信息的编码方法10，如图3所示，该编码方法10包括：
101、对各增强型运动信息模式信息进行二值化，得到各增强型运动信息模式信息对应的二元符号串；
102、为所述二元符号串中的二元符号建立概率模型；
103、对当前预测单元中每个子块选中的增强型运动信息模式信息进行二值化，得到所述当前预测单元中每个子块对应的当前二元符号串；
104、利用所述概率模型对所述当前二元符号串进行算术编码，并写入码流。
其中，步骤101中对各增强型运动信息模式信息进行二值化的过程包括：
当增强型运动信息模式信息为第一阶段运动信息时，对增强型运动信息模式信息二值化后的二元符号串为1位二元符号且为第一预定值；
当增强型运动信息模式信息为将所述第一阶段运动信息经过上、下、左、右偏移后的运动信息之一时，对增强型运动信息模式信息二值化后的二元符号串为3位二元符号，且第一位二元符号为与所述第一预定值不同的第二预定值。
例如：当增强型运动信息模式信息为第一阶段运动信息时，对增强型运动信息模式信息二值化后的二元符号串为1；
当增强型运动信息模式信息为将所述第一阶段运动信息经过上、下、左、右偏移后的运动信息之一时，对增强型运动信息模式信息二值化后的二元符号串为3位二元符号，且第一位二元符号为0。
也就是说，在该实施例中，第一阶段运动信息对应的增强型运动信息模式信息的索引值为0，则将其二值化后的二元符号串为：1；
增强型运动信息模式信息索引值为1～4，分别对应将第一阶段运动信息垂直下移、水平右移、垂直上移和水平左移后的运动信息，则将其二值化后的二元符号串为3位二元符号，且第一位二元符号为0。
例如：将第一阶段运动信息垂直下移后的运动信息，增强型运动信息模式信息的索引值为1，则将其二值化后的二元符号串为：000；
将第一阶段运动信息水平右移后的运动信息，增强型运动信息模式信息的索引值为2，则将其二值化后的二元符号串为：001；
将第一阶段运动信息垂直上移后的运动信息，增强型运动信息模式信息的索引值为3，则将其二值化后的二元符号串为：010；
将第一阶段运动信息水平左移后的运动信息，增强型运动信息模式信息的索引值为4，则将其二值化后的二元符号串为：011。
需要注意的是，增强型运动信息模式信息的索引值为1～4，二值化后的二元符号串的长度为3位，对于如何组合分别对应哪个增强型运动信息模式信息，在此不做限制。
具体的，在步骤102中，为增强型运动信息模式信息二值化后获得的二元符号串中的二元符号建立第一概率模型、第二概率模型和第三概率模型。例如，第一概率模型为概率模型0，第二概率模型为概率模型1，第三概率模型为概率模型2。
上述实施例中提供的编码方法，通过针对不同的增强型运动信息模式信息选择不同的二值化方法，并在编码时选择相应的概率模型进行算术编码，从而有效地提高了熵编码效率。
在一些实施例中，所述当增强运动信息模式信息为将所述第一阶段运动信息经过上、下、左、右偏移后的运动信息之一时，对增强型运动信息模式信息二值化后的二元符号串为3位二元符号，且第一位二元符号为与所述第一预定值不同的第二预定值，包括：
将增强型运动信息模式信息为将所述第一阶段运动信息经过水平右移后的运动信息，与增强型运动信息模式信息为将所述第一阶段运动信息经过水平左移后的运动信息，二值化后的第二位二元符号相同；
将增强型运动信息模式信息为将所述第一阶段运动信息经过垂直下移后的运动信息，与增强型运动信息模式信息为将所述第一阶段运动信息经过垂直上移后的运动信息，二值化后的第二位二元符号相同，且不同于增强型运动信息模式信息为将所述第一阶段运动信息经过水平右移或水平左移后的运动信息时二值化后的第二位二元符号。
也就是说，在该实施例中，增强型运动信息模式信息的索引值为1～4时，二值化后的二元符号串的长度为3位，第一位为0，且增强型运动信息模式信息的索引值为1和3时，二值化后的二元符号串中的第二位相同，增强型运动信息模式信息的索引值为2和4时，二值化后的二元符号串中的第二位相同，但与增强型运动信息模式信息的索引值为1和3时，二值化后的二元符号串中的第二位不同。即：增强型运动信息模式信息的索引值为1和3时，二值化后的二元符号串中的第二位为0，则增强型运动信息模式信息的索引值为2和4时，二值化后的二元符号串中的第二位1，反之亦然。
即：将第一阶段运动信息水平右移和左移后的运动信息对应增强型运动信息模式信息二值化后的第二位二元符号应相同(同为0，或者同为1)，且将第一阶段运动信息垂直下移和上移后的运动信息对应增强型运动信息模式信息二值化后的第二位二元符号应相同(同为1，或者同为0)。
例如：将第一阶段运动信息垂直下移后的运动信息，增强型运动信息模式信息的索引值为1，则将其二值化后的二元符号串为：000；
将第一阶段运动信息水平右移后的运动信息，增强型运动信息模式信息的索引值为2，则将其二值化后的二元符号串为：010；
将第一阶段运动信息垂直上移后的运动信息，增强型运动信息模式信息的索引值为3，则将其二值化后的二元符号串为：001；
将第一阶段运动信息水平左移后的运动信息，增强型运动信息模式信息的索引值为4，则将其二值化后的二元符号串为：011。
需要注意的是，增强型运动信息模式信息的索引值为1～4，二值化后的二元符号串的长度为3位，且在满足“增强型运动信息模式信息的索引值为1和3时，二值化后的二元符号串中的第二位相同，增强型运动信息模式信息的索引值为2和4时，二值化后的二元符号串中的第二位相同，但与增强型运动信息模式信息的索引值为1和3时，二值化后的二元符号串中的第二位不同”的情况下，对于如何组合分别对应哪个增强型运动信息模式信息，在此不做限制。
在一些实施例中，在该实施例中，步骤103中对当前预测单元中每个子块选中的增强型运动信息模式信息进行二值化的过程包括：
当目标子块选中的增强型运动信息模式信息为第一阶段运动信息时，对增强型运动信息模式信息二值化后的所述当前二元符号串为1位二元符号且为第一预定值；
当所述目标子块选中的增强型运动信息模式信息为将所述第一阶段运动信息经过上、下、左、右偏移后的运动信息之一时，对增强型运动信息模式信息二值化后的所述当前二元符号串为3位二元符号，且第一位二元符号的取值为与所述第一预定值不同的第二预定值，其中，所述目标子块为所述当前预测单元中的任一子块。
具体的，在该实施例中，所述当所述目标子块选中的增强型运动信息模式信息为将所述第一阶段运动信息经过上、下、左、右偏移后的运动信息之一时，对增强型运动信息模式信息二值化后的所述当前二元符号串为3位二元符号，且第一位二元符号为与所述第一预定值不同的第二预定值，包括：
将所述目标子块选中的增强型运动信息模式信息为将所述第一阶段运动信息经过水平右移后的运动信息，与所述目标子块选中的增强型运动信息模式信息为将所述第一阶段运动信息经过水平左移后的运动信息，二值化后的第二位二元符号相同；
将所述目标子块选中的增强型运动信息模式信息为将所述第一阶段运动信息经过垂直下移后的运动信息，与所述目标子块选中的增强型运动信息模式信息为将所述第一阶段运动信息经过垂直上移后的运动信息，二值化后的第二位二元符号相同，且不同于将所述目标子块选中的增强型运动信息模式信息为将所述第一阶段运动信息经过水平右移或水平左移后的运动信息时二值化后的第二位二元符号。
上述步骤103中对当前预测单元中每个子块选中的增强型运动信息模式信息进行二值化的实现过程，与前述步骤101中各增强型运动信息模式信息进行二值化的具体实现过程类似，为了描述的简洁，在此不再赘述。
在一些实施例中，步骤104可以包括：
当所述当前二元符号串为1位二元符号时，利用所述第一概率模型对所述当前二元符号串进行算术编码；
当所述当前二元符号串为3位二元符号时，利用第一概率模型对所述当前二元符号串中的第一位二元符号进行算术编码，利用第二概率模型对所述当前二元符号串中的第二位二元符号进行算术编码，利用第三概率模型对所述当前二元符号串中的第三位二元符号进行算术编码。
例如，第一概率模型为概率模型0，第二概率模型为概率模型1，第三概率模型为概率模型2。也就是说，当所述当前二元符号串为1位二元符号，例如：当前二元符号串为1时，为第一阶段运动信息，使用概率模型0对二元符号串1进行算术编码。
例如，当所述当前二元符号串为000时，为将第一阶段运动信息水平右移后的运动信息，则使用概率模型0，概率模型1和概率模型2对二元符号串000进行算术编码。
即：使用概率模型0对二元符号串000中第一位二元符号0进行算术编码，使用概率模型1对二元符号串000中第二位二元符号0进行算术编码，使用概率模型2对二元符号串000中第三位二元符号0进行算术编码。
例如，当所述当前二元符号串为001时，为将第一阶段运动信息水平左移后的运动信息，则使用概率模型0，概率模型1和概率模型2对二元符号串001进行算术编码。
即：使用概率模型0对二元符号串001中第一位二元符号0进行算术编码，使用概率模型1对二元符号串001中第二位二元符号0进行算术编码，使用概率模型2对二元符号串001中第三位二元符号1进行算术编码。
例如，当所述当前二元符号串为010时，为将第一阶段运动信息垂直下移后的运动信息，则使用概率模型0，概率模型1和概率模型2对二元符号串010进行算术编码。
即：使用概率模型0对二元符号串010中第一位二元符号0进行算术编码，使用概率模型1对二元符号串010中第二位二元符号1进行算术编码，使用概率模型2对二元符号串010中第三位二元符号0进行算术编码。
例如，当所述当前二元符号串为011时，为将第一阶段运动信息垂直上移后的运动信息，则使用概率模型0，概率模型1和概率模型2对二元符号串011进行算术编码。
即：使用概率模型0对二元符号串011中第一位二元符号0进行算术编码，使用概率模型1对二元符号串011中第二位二元符号1进行算术编码，使用概率模型2对二元符号串011中第三位二元符号1进行算术编码。
上述实施例中提供的编码方法，通过针对不同的增强型运动信息模式信息选择不同的二值化方法，并选择相应的概率模型进行算术编码，从而有效地提高了熵编码效率。同时使用更少的概率模型，还可以减小熵编码的计算复杂度。
本申请还提供了一种帧间预测信息的解码方法20，如图4所示，所述解码方法20包括：
201、为各增强型运动信息模式信息对应的二元符号串中的二元符号建立概率模型；
202、对获得的码流，利用所述概率模型进行算术解码获得目标二元符号串；
203、对所述目标二元符号串进行反二值化，获得当前预测单元中每个子块选中的增强型运动信息模式信息。
其中，步骤203中对所述目标二元符号串进行反二值化，包括：
当所述目标二元符号串为1位二元符号且为第一预定值时，反二值化后对应的增强型运动信息模式信息为第一阶段运动信息；
当所述目标二元符号串3位二元符号，且第一位二元符号为与所述第一预定值不同的第二预定值时，反二值化后对应的增强型运动信息模式信息为将所述第一阶段运动信息经过上、下、左、右偏移后的运动信息之一。
具体的，在该实施例中，得到步骤201中各增强型运动信息模式信息对应的二元符号串的过程类似于上述步骤101的具体实现过程，为了描述的简洁，在此不再赘述。
具体的，在步骤201中：为所述二元符号串中的第一位二元符号建立第一概率模型，第二位二元符号建立第二概率模型，第三位二元符号建立第三概率模型。
则步骤202可以包括：
利用第一概率模型算术解码出第一位二元符号，若所述第一位二元符号为所述第一预定值，则获得所述目标二元符号串为所述第一预定值；
若所述第一位二元符号为所述第二预定值，则利用第二概率模型算术解码出第二位二元符号，并利用第三概率模型算术解码出第三位二元符号，获得所述目标二元符号串。
步骤203可以包括：
当所述目标二元符号串的第一位二元符号为所述第一预定值时，则目标子块选中的增强型运动信息模式信息为第一阶段运动信息；
当所述目标二元符号串的第一位二元符号为所述第二预定值时，则根据所述目标二元符号串的第二位二元符号和第三位二元符号，确定所述目标子块选中的增强型运动信息模式信息为将所述第一阶段运动信息经过上、下、左、右偏移后的运动信息之一，所述目标子块为所述当前预测单元之后的任一子块。
例如：如果第一位二元符号为1，则选中的增强型运动信息模式信息为第一阶段运动信息；
如果第一位二元符号为0，且第二位二元符号为0，且第三位二元符号为0，则选中的增强型运动信息模式信息为将第一阶段运动信息垂直下移后的运动信息；
如果第一位二元符号为0，且第二位二元符号为0，且第三位二元符号为1，则选中的增强型运动信息模式信息为将第一阶段运动信息水平右移后的运动信息；
如果第一位二元符号为0，且第二位二元符号为1，且第三位二元符号为0，则选中的增强型运动信息模式信息为将第一阶段运动信息垂直上移后的运动信息；
如果第一位二元符号为0，且第二位二元符号为1，且第三位二元符号为1，则选中的增强型运动信息模式信息为将第一阶段运动信息水平左移后的运动信息。
需要说明的是，上述举例仅是为了解释本申请实施例中的技术方案，并不对本申请实施例构成任何限定，解码结果基于编码决定，而编码过程中，对于增强型运动信息模式信息的索引值为1～4，二值化后的二元符号串的长度为3位的情况，如何组合分别对应哪个增强型运动信息模式信息，并未做限制。因此，上述举例仅为其中一种组合情况，其他组合情况，本领域技术人员在本申请实施例的基础上可以获知，为了描述的简洁，在此不再赘述。
上述实施例中提供的解码方法，通过针对不同增强型运动信息模式信息对应的二元符号串建立不同的概率模型，对码流进行算术解码得到目标二元符号串，并对目标二元符号串选择相应的反二值化的方法，从而提高了熵解码效率。同时使用更少的概率模型，还可以减小熵解码的计算复杂度。
在一些实施例中，步骤201可以为：为所述二元符号串中的第一位二元符号建立第一概率模型。
则步骤202可以包括：
利用第一概率模型算术解码出第一位二元符号，若所述第一位二元符号为所述第一预定值，则获得所述目标二元符号串为所述第一预定值；
若所述第一位二元符号为所述第二预定值，则从所述码流中读取第二位二元符号和第三位二元符号，获得所述目标二元符号串。
也就是说，在该实施例中，只针对二元符号串中的第一位二元符号建立第一概率模型，例如：概率模型0，进行算术解码得出第一位二元符号，若第一位二元符号为1，则目标二元符号串为1位二元符号；若第一位二元符号为0，则从码流中直接读取第二位二元符号和第三位二元符号，获得目标二元符号串。
在该实施例提供的解码方法中，只对第一位二元符号建立概率模型(即只利用选中第一阶段运动信息的概率)进行算术解码，第二位和第三位直接从码流中读取，进一步减小了熵解码的计算复杂度，提高了二元符号串的吞吐量。
在一些实施例中，
步骤201可以为：为所述二元符号串中的第一位二元符号建立第一概率模型，第二位二元符号建立第二概率模型。
具体的，在该实施例中，步骤202可以包括：
利用第一概率模型算术解码出第一位二元符号，若所述第一位二元符号为所述第一预定值，则获得所述目标二元符号串为所述第一预定值；
若所述第一位二元符号为所述第二预定值，则利用第二概率模型算术解码出第二位二元符号，同时直接从所述码流中读取第三位二元符号，获得所述目标二元符号串。
也就是说，在该实施例中，针对二元符号串中的第一位二元符号建立第一概率模型，例如：概率模型0，针对二元符号串中的第二位二元符号建立第一概率模型，例如：概率模型1，利用概率模型0进行算术解码得出第一位二元符号，若第一位二元符号为1，则目标二元符号串为1；若第一位二元符号为0，则利用概率模型1算术解码出第二位二元符号，同时从码流中直接读取第三位二元符号，从而获得目标二元符号串。
步骤203中的当所述目标二元符号串的第一位二元符号为所述第二预定值时，则根据所述目标二元符号串的第二位二元符号和第三位二元符号，确定所述目标子块选中的增强型运动信息模式信息为将所述第一阶段运动信息经过上、下、左、右偏移后的运动信息之一，包括：
当所述目标二元符号串的第一位二元符号为所述第一预定值时，将第二位二元符号相同的两个目标二元符号串反二值化后对应的增强型运动信息模式信息，分别确定为将所述第一阶段运动信息经过水平右移和水平左移后的运动信息，或者，分别确定为将所述第一阶段运动信息经过垂直上移和垂直下移后的运动信息；且，
增强型运动信息模式信息为将所述第一阶段运动信息经过水平右移和水平左移后的运动信息对应的第二位二元符号，不同于增强型运动信息模式信息为将所述第一阶段运动信息经过垂直上移和垂直下移后的运动信息对应的第二位二元符号。
例如：如果将第一位二元符号为0，且第二位二元符号为0的两个目标二元符号串反二值化后对应的增强型运动信息模式信息，分别确定为将所述第一阶段运动信息经过水平右移和水平左移后的运动信息，则将第一位二元符号为0，且第二位二元符号为1的两个目标二元符号串反二值化后对应的增强型运动信息模式信息，分别确定为将所述第一阶段运动信息经过垂直上移和垂直下移后的运动信息，反之亦然。
该实施例中的解码方法，只对第一位和第二位二元符号建立概率模型(利用选中第一阶段运动信息的概率和选中水平移动或者垂直移动的运动信息的概率)进行算术解码，第三位直接从码流中读取，进一步减小了熵解码的计算复杂度，提高了二元符号串的吞吐量。
在一些实施例中，如图5所示，所述解码方法20还包括：
204、从所述码流中获取编码信息，其中，所述编码信息包括以下至少一个：待解码图像的分辨率、图像类型、量化参数、编码配置参数；
205、当所述编码信息满足预设条件时，确定对所示目标二元符号串进行反二值化的方法。
也就是说，在该实施例中，
一种可能的实现方法是：根据待解码图像的分辨率确定对目标二元符号串进行反二值化的方法，对于大分辨率图像，例如4K，8K和16K，采用与步骤203相同的反二值化方法；而对于小分辨率图像，例如小于4K，可以采用现有技术的反二值化方法。
另一种可能的实现方法是：根据待解码图像的图像类型确定对目标二元符号串进行反二值化的方法，对于B图像类型，采用与步骤203相同的反二值化方法；而对于P图像类型，可以采用现有技术的反二值化方法。
另一种可能的实现方法是：根据量化参数确定对目标二元符号串进行反二值化的方法，当量化参数小于37时，采用与步骤203相同的反二值化方法；而当量化参数大于等于37时，可以采用现有技术的反二值化方法。
另一种可能的实现方法是：根据编码配置参数确定对目标二元符号串进行反二值化的方法，对于随机访问(random access)编码配置，采用与步骤203相同的反二值化方法；而对于低延时(Low delay)编码配置，可以采用现有技术的反二值化方法。
该实施例中的解码方法，通过从码流中获取的编码信息所满足的预设条件时，确定对目标二元符号串进行反二值化的方法，基于在不同的编码信息条件下，对二元符号串分别使用不同的反二进制和算术解码方法，从而能够减小熵解码的计算复杂度。
本申请实施例中的提供的编解码方法，通过针对不同增强型运动信息模式信息对应的二元符号串建立不同的概率模型，对码流进行算术解码得到目标二元符号串，并对目标二元符号串选择相应的反二值化的方法，从而可以提高熵编码效率。同时，使用更少的概率模型，还可以减小熵编码和熵解码的计算复杂度，增加二元符号串的吞吐量。
基于与上述编码方法相同的发明构思，本申请实施例还提供了一种编码装置，如图6所示，该编码装置30可以包括：第一二值化模块301、第一模型建立模块302、第二二值化模块303以及编码模块304。其中，
第一二值化模块301，用于对各增强型运动信息模式信息进行二值化，得到各增强型运动信息模式信息对应的二元符号串；
第一模型建立模块302，用于为所述二元符号串中的二元符号建立概率模型；
第二二值化模块303，用于对当前预测单元中每个子块选中的增强型运动信息模式信息进行二值化，得到所述当前预测单元中每个子块对应的当前二元符号串；
编码模块304，用于利用所述概率模型对所述当前二元符号串进行算术编码，并写入码流；
其中，对各增强型运动信息模式信息进行二值化，包括：
当增强型运动信息模式信息为第一阶段运动信息时，对增强型运动信息模式信息二值化后的二元符号串为1位二元符号且为第一预定值；
当增强型运动信息模式信息为将所述第一阶段运动信息经过上、下、左、右偏移后的运动信息之一时，对增强型运动信息模式信息二值化后的二元符号串为3位二元符号，且第一位二元符号为与所述第一预定值不同的第二预定值。
其中，所述当增强运动信息模式信息为将所述第一阶段运动信息经过上、下、左、右偏移后的运动信息之一时，对增强型运动信息模式信息二值化后的二元符号串为3位二元符号，且第一位二元符号为与所述第一预定值不同的第二预定值，包括：
将增强型运动信息模式信息为将所述第一阶段运动信息经过水平右移后的运动信息，与增强型运动信息模式信息为将所述第一阶段运动信息经过水平左移后的运动信息，二值化后的第二位二元符号相同；
将增强型运动信息模式信息为将所述第一阶段运动信息经过垂直下移后的运动信息，与增强型运动信息模式信息为将所述第一阶段运动信息经过垂直上移后的运动信息，二值化后的第二位二元符号相同，且不同于增强型运动信息模式信息为将所述第一阶段运动信息经过水平右移或水平左移后的运动信息时二值化后的第二位二元符号。
在上述方案中，第二二值化模块303具体用于，当目标子块选中的增强型运动信息模式信息为第一阶段运动信息时，对增强型运动信息模式信息二值化后的所述当前二元符号串为1位二元符号且为第一预定值；
当所述目标子块选中的增强型运动信息模式信息为将所述第一阶段运动信息经过上、下、左、右偏移后的运动信息之一时，对增强型运动信息模式信息二值化后的所述当前二元符号串为3位二元符号，且第一位二元符号的取值为与所述第一预定值不同的第二预定值，其中，所述目标子块为所述当前预测单元中的任一子块。
其中，所述当所述目标子块选中的增强型运动信息模式信息为将所述第一阶段运动信息经过上、下、左、右偏移后的运动信息之一时，对增强型运动信息模式信息二值化后的所述当前二元符号串为3位二元符号，且第一位二元符号为与所述第一预定值不同的第二预定值，包括：
将所述目标子块选中的增强型运动信息模式信息为将所述第一阶段运动信息经过水平右移后的运动信息，与所述目标子块选中的增强型运动信息模式信息为将所述第一阶段运动信息经过水平左移后的运动信息，二值化后的第二位二元符号相同；
将所述目标子块选中的增强型运动信息模式信息为将所述第一阶段运动信息经过垂直下移后的运动信息，与所述目标子块选中的增强型运动信息模式信息为将所述第一阶段运动信息经过垂直上移后的运动信息，二值化后的第二位二元符号相同，且不同于所述目标子块选中的增强型运动信息模式信息为将所述第一阶段运动信息经过水平右移或水平左移后的运动信息时二值化后的第二位二元符号。
在上述方案中，第一模型建立模块302具体用于，为所述二元符号串中的二元符号建立第一概率模型、第二概率模型和第三概率模型。
在上述方案中，编码模块304具体用于，当所述当前二元符号串为1位二元符号时，利用所述第一概率模型对所述当前二元符号串进行算术编码；
当所述当前二元符号串为3位二元符号时，利用所述第一概率模型对所述当前二元符号串中的第一位二元符号进行算术编码，利用所述第二概率模型对所述当前二元符号串中的第二位二元符号进行算术编码，利用所述第三概率模型对所述当前二元符号串中的第三位二元符号进行算术编码。
关于上述实施例中的编码装置，其中各个模块执行操作的具体方式已经在有关该编码方法的实施例中进行了详细描述，此处将不做详细阐述说明。
实际应用中，上述第一二值化模块301、第一模型建立模块302、第二二值化模块303以及编码模块304的具体结构均可由该编码装置或该编码装置所属终端中的中央处理器(CPU，Central Processing Unit)、微处理器(MCU，Micro Controller Unit)、数字信号处理器(DSP，Digital Signal Processing)或可编程逻辑器件(PLC，Programmable LogicController)等实现。
本领域技术人员应当理解，本申请实施例的编码装置中各模块的功能，可参照前述编码方法的相关描述而理解。本申请实施例的编码装置中的各模块的功能，可通过实现本申请实施例所述的功能的模拟电路而实现，也可以通过执行本申请实施例所述的功能的软件在终端上的运行而实现。
上述编码装置的有益效果可以参见前文中对于编码方法的描述，为了描述的简洁，在此不再赘述。
基于与上述解码方法相同的发明构思，本申请实施例还提供了一种解码装置，如图7所示，该解码装置40可以包括：第二模型建立模块401、解码模块402以及反二值化模块403。其中，
第二模型建立模块401，用于为各增强型运动信息模式信息对应的二元符号串中的二元符号建立概率模型；
解码模块402，用于对获得的码流，利用所述概率模型进行算术解码获得目标二元符号串；
反二值化模块403，用于对所述目标二元符号串进行反二值化，获得当前预测单元中每个子块选中的增强型运动信息模式信息；
其中，对所述目标二元符号串进行反二值化，包括：
当所述目标二元符号串为1位二元符号且为第一预定值时，反二值化后对应的增强型运动信息模式信息为第一阶段运动信息；
当所述目标二元符号串3位二元符号，且第一位二元符号为与所述第一预定值不同的第二预定值时，反二值化后对应的增强型运动信息模式信息为将所述第一阶段运动信息经过上、下、左、右偏移后的运动信息之一。
在该实施例中，第二模型建立模块401具体用于，为所述二元符号串中的第一位二元符号建立第一概率模型，第二位二元符号建立第二概率模型，第三位二元符号建立第三概率模型。
解码模块402具体用于，利用第一概率模型算术解码出第一位二元符号，若所述第一位二元符号为所述第一预定值，则获得所述目标二元符号串为所述第一预定值；
若所述第一位二元符号为所述第二预定值，则利用第二概率模型算术解码出第二位二元符号，并利用第三概率模型算术解码出第三位二元符号，获得所述目标二元符号串。
反二值化模块403具体用于，当所述目标二元符号串的第一位二元符号为所述第一预定值时，则目标子块选中的增强型运动信息模式信息为第一阶段运动信息；
当所述目标二元符号串的第一位二元符号为所述第二预定值时，则根据所述目标二元符号串的第二位二元符号和第三位二元符号，确定所述目标子块选中的增强型运动信息模式信息为将所述第一阶段运动信息经过上、下、左、右偏移后的运动信息之一，所述目标子块为所述当前预测单元之后的任一子块。
例如：如果第一位二元符号为1，则选中的增强型运动信息模式信息为第一阶段运动信息；
如果第一位二元符号为0，且第二位二元符号为0，且第三位二元符号为0，则目标子块选中的增强型运动信息模式信息为将第一阶段运动信息垂直下移后的运动信息；
如果第一位二元符号为0，且第二位二元符号为0，且第三位二元符号为1，则目标子块选中的增强型运动信息模式信息为将第一阶段运动信息水平右移后的运动信息；
如果第一位二元符号为0，且第二位二元符号为1，且第三位二元符号为0，则目标子块选中的增强型运动信息模式信息为将第一阶段运动信息垂直上移后的运动信息；
如果第一位二元符号为0，且第二位二元符号为1，且第三位二元符号为1，则目标子块选中的增强型运动信息模式信息为将第一阶段运动信息水平左移后的运动信息。
在另一些实施例中，第二模型建立模块401具体用于，为所述二元符号串中的第一位二元符号建立第一概率模型。
在该实施例中，解码模块402具体用于，利用第一概率模型算术解码出第一位二元符号，若所述第一位二元符号为所述第一预定值，则获得所述目标二元符号串为所述第一预定值；
若所述第一位二元符号为所述第二预定值，则从所述码流中读取第二位二元符号和第三位二元符号，获得所述目标二元符号串。
在一些实施例中，第二模型建立模块402具体用于，为所述二元符号串中的第一位二元符号建立第一概率模型，第二位二元符号建立第二概率模型。
解码模块403具体用于，利用第一概率模型算术解码出第一位二元符号，若所述第一位二元符号为所述第一预定值，则获得所述目标二元符号串为所述第一预定值；
若所述第一位二元符号为所述第二预定值，则利用第二概率模型算术解码出第二位二元符号，同时直接从所述码流中读取第三位二元符号，获得所述目标二元符号串。
在该实施例中，反二值化模块403具体用于，当所述目标二元符号串的第一位二元符号为所述第一预定值时，将第二位二元符号相同的两个目标二元符号串反二值化后对应的增强型运动信息模式信息，分别确定为将所述第一阶段运动信息经过水平右移和水平左移后的运动信息，或者，分别确定为将所述第一阶段运动信息经过垂直上移和垂直下移后的运动信息；且，
增强型运动信息模式信息为将所述第一阶段运动信息经过水平右移和水平左移后的运动信息对应的第二位二元符号，不同于增强型运动信息模式信息为将所述第一阶段运动信息经过垂直上移和垂直下移后的运动信息对应的第二位二元符号。
例如：如果将第一位二元符号为0，且第二位二元符号为0的两个目标二元符号串反二值化后对应的增强型运动信息模式信息，分别确定为将所述第一阶段运动信息经过水平右移和水平左移后的运动信息，则将第一位二元符号为0，且第二位二元符号为1的两个目标二元符号串反二值化后对应的增强型运动信息模式信息，分别确定为将所述第一阶段运动信息经过垂直上移和垂直下移后的运动信息，反之亦然。
在一些实施例中，如图7所示，解码装置40还包括：获取模块404和处理模块405。其中，
获取模块404，用于从所述码流中获取编码信息，其中，所述编码信息包括以下至少一个：待解码图像的分辨率、图像类型、量化参数、编码配置参数；
处理模块405，用于当所述编码信息满足预设条件时，确定对各增强型运动信息模式信息进行反二值化的方法。
关于上述实施例中的解码装置，其中各个模块执行操作的具体方式已经在有关该解码方法的实施例中进行了详细描述，此处将不做详细阐述说明。
实际应用中，上述第二模型建立模块401、解码模块402以及反二值化模块403的具体结构均可由该解码装置或该解码装置所属终端中的中央处理器(CPU，CentralProcessing Unit)、微处理器(MCU，Micro Controller Unit)、数字信号处理器(DSP，Digital Signal Processing)或可编程逻辑器件(PLC，Programmable Logic Controller)等实现。
本领域技术人员应当理解，本申请实施例的解码装置中各模块的功能，可参照前述解码方法的相关描述而理解。本申请实施例的解码装置中的各模块的功能，可通过实现本申请实施例所述的功能的模拟电路而实现，也可以通过执行本申请实施例所述的功能的软件在终端上的运行而实现。
上述解码装置的有益效果可以参见前文中对于解码方法的描述，为了描述的简洁，在此不再赘述。
基于相同的发明构思，本申请实施例还提供了一种电子设备，该电子设备的结构示意图如图8所示，该电子设备50包括：处理器501、存储器502和总线503，处理器501与存储器502通过总线503相连；存储器502，配置用于存储机器可读指令，所述指令在由所述处理器501执行时实现上述任一实施例所述的编码方法10或者上述任一项实施例所述的解码方法20。
处理器501可以是CPU(Central Processing Unit，中央处理器)，通用处理器，DSP(Digital Signal Processor，数据信号处理器)，ASIC(Application SpecificIntegrated Circuit，专用集成电路)，FPGA(Field Programmable Gate Array，现场可编程门阵列)或者其他可编程逻辑器件、晶体管逻辑器件、硬件部件或者其任意组合。其可以实现或执行结合本申请公开内容所描述的各种示例性的逻辑方框，模块和电路。处理器501也可以是实现计算功能的组合，例如包含一个或多个微处理器组合，DSP和微处理器的组合等。
总线503可包括一通路，在上述组件之间传送信息。总线503可以是PCI(Peripheral Component Interconnect，外设部件互连标准)总线或EISA(ExtendedIndustry Standard Architecture，扩展工业标准结构)总线等。总线503可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，图8中仅用一条粗线表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。
存储器502可以是ROM(Read Only Memory，只读存储器)或可存储静态信息和指令的其他类型的静态存储设备，RAM(Random Access Memory，随机存取存储器)或者可存储信息和指令的其他类型的动态存储设备，也可以是EEPROM(Electrically ErasableProgrammable Read Only Memory，电可擦可编程只读存储器)、CD-ROM(Compact DiscRead Only Memory，只读光盘)或其他光盘存储、光碟存储(包括压缩光碟、激光碟、光碟、数字通用光碟、蓝光光碟等)、磁盘存储介质或者其他磁存储设备、或者能够用于携带或存储具有指令或数据结构形式的期望的程序代码并能够由计算机存取的任何其他介质，但不限于此。
基于相同的发明构思，本申请实施例还提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质上存储有计算机程序，当其在计算机上运行时，使得计算机可以执行前述编码方法实施例中相应内容，或者前述解码方法实施例中相应内容。
本申请实施例提供的计算机可读存储介质包括但不限于任何类型的盘(包括软盘、硬盘、光盘、CD-ROM、和磁光盘)、ROM(Read-Only Memory，只读存储器)、RAM(RandomAccess Memory，随即存储器)、EPROM(Erasable Programmable Read-OnlyMemory，可擦写可编程只读存储器)、EEPROM(Electrically Erasable ProgrammableRead-Only Memory，电可擦可编程只读存储器)、闪存、磁性卡片或光线卡片。也就是，可读存储介质包括由设备(例如，计算机)以能够读的形式存储或传输信息的任何介质。
应该理解的是，虽然附图的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，其可以以其他的顺序执行。而且，附图的流程图中的至少一部分步骤可以包括多个子步骤或者多个阶段，这些子步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，其执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其他步骤或者其他步骤的子步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。
本申请实施例所记载的技术方案之间，在不冲突的情况下，可以任意组合。
本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的发明后，将容易想到本发明的其它实施方案。本申请旨在涵盖本发明的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本发明的一般性原理并包括本申请未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本发明的真正范围和精神由下面的权利要求指出。
以上所述仅是本发明的部分实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。
Claims (20)
1.一种帧间预测信息的编码方法，其特征在于，包括：
对各增强型运动信息模式信息进行二值化，得到各增强型运动信息模式信息对应的二元符号串；
为所述二元符号串中的二元符号建立概率模型；
对当前预测单元中每个子块选中的增强型运动信息模式信息进行二值化，得到所述当前预测单元中每个子块对应的当前二元符号串；
利用所述概率模型对所述当前二元符号串进行算术编码，并写入码流；
其中，对各增强型运动信息模式信息进行二值化，包括：
当增强型运动信息模式信息为第一阶段运动信息时，对增强型运动信息模式信息二值化后的二元符号串为1位二元符号且为第一预定值；
当增强型运动信息模式信息为将所述第一阶段运动信息经过上、下、左、右偏移后的运动信息之一时，对增强型运动信息模式信息二值化后的二元符号串为3位二元符号，且第一位二元符号为与所述第一预定值不同的第二预定值。
2.根据权利要求1所述的编码方法，其特征在于，所述当增强运动信息模式信息为将所述第一阶段运动信息经过上、下、左、右偏移后的运动信息之一时，对增强型运动信息模式信息二值化后的二元符号串为3位二元符号，且第一位二元符号为与所述第一预定值不同的第二预定值，包括：
将增强型运动信息模式信息为将所述第一阶段运动信息经过水平右移后的运动信息，与增强型运动信息模式信息为将所述第一阶段运动信息经过水平左移后的运动信息，二值化后的第二位二元符号相同；
将增强型运动信息模式信息为将所述第一阶段运动信息经过垂直下移后的运动信息，与增强型运动信息模式信息为将所述第一阶段运动信息经过垂直上移后的运动信息，二值化后的第二位二元符号相同，且不同于增强型运动信息模式信息为将所述第一阶段运动信息经过水平右移或水平左移后的运动信息时二值化后的第二位二元符号。
3.根据权利要求1所述的编码方法，其特征在于，对当前预测单元中每个子块选中的增强型运动信息模式信息进行二值化，包括：
当目标子块选中的增强型运动信息模式信息为第一阶段运动信息时，对增强型运动信息模式信息二值化后的所述当前二元符号串为1位二元符号且为第一预定值；
当所述目标子块选中的增强型运动信息模式信息为将所述第一阶段运动信息经过上、下、左、右偏移后的运动信息之一时，对增强型运动信息模式信息二值化后的所述当前二元符号串为3位二元符号，且第一位二元符号的取值为与所述第一预定值不同的第二预定值，其中，所述目标子块为所述当前预测单元中的任一子块。
4.根据权利要求3所述的编码方法，其特征在于，所述当所述目标子块选中的增强型运动信息模式信息为将所述第一阶段运动信息经过上、下、左、右偏移后的运动信息之一时，对增强型运动信息模式信息二值化后的所述当前二元符号串为3位二元符号，且第一位二元符号为与所述第一预定值不同的第二预定值，包括：
将所述目标子块选中的增强型运动信息模式信息为将所述第一阶段运动信息经过水平右移后的运动信息，与所述目标子块选中的增强型运动信息模式信息为将所述第一阶段运动信息经过水平左移后的运动信息，二值化后的第二位二元符号相同；
将所述目标子块选中的增强型运动信息模式信息为将所述第一阶段运动信息经过垂直下移后的运动信息，与所述目标子块选中的增强型运动信息模式信息为将所述第一阶段运动信息经过垂直上移后的运动信息，二值化后的第二位二元符号相同，且不同于将所述目标子块选中的增强型运动信息模式信息为将所述第一阶段运动信息经过水平右移或水平左移后的运动信息时二值化后的第二位二元符号。
5.根据权利要求1～4中任一项所述的编码方法，其特征在于，所述为所述二元符号串中的二元符号建立概率模型，包括：
为所述二元符号串中的二元符号建立第一概率模型、第二概率模型和第三概率模型。
6.根据权利要求5所述的编码方法，其特征在于，所述利用所述二元符号概率模型对所述当前二元符号串进行算术编码，包括：
当所述当前二元符号串为1位二元符号时，利用所述第一概率模型对所述当前二元符号串进行算术编码；
当所述当前二元符号串为3位二元符号时，利用所述第一概率模型对所述当前二元符号串中的第一位二元符号进行算术编码，利用所述第二概率模型对所述当前二元符号串中的第二位二元符号进行算术编码，利用所述第三概率模型对所述当前二元符号串中的第三位二元符号进行算术编码。
7.一种帧间预测信息的解码方法，其特征在于，包括：
为各增强型运动信息模式信息对应的二元符号串中的二元符号建立概率模型；
对获得的码流，利用所述概率模型进行算术解码获得目标二元符号串；
对所述目标二元符号串进行反二值化，获得当前预测单元中每个子块选中的增强型运动信息模式信息；
其中，对所述目标二元符号串进行反二值化，包括：
当所述目标二元符号串为1位二元符号且为第一预定值时，反二值化后对应的增强型运动信息模式信息为第一阶段运动信息；
当所述目标二元符号串3位二元符号，且第一位二元符号为与所述第一预定值不同的第二预定值时，反二值化后对应的增强型运动信息模式信息为将所述第一阶段运动信息经过上、下、左、右偏移后的运动信息之一。
8.根据权利要求7所述的解码方法，其特征在于，所述为各增强型运动信息模式信息对应的二元符号串中的二元符号建立概率模型，包括：
为所述二元符号串中的第一位二元符号建立第一概率模型，第二位二元符号建立第二概率模型，第三位二元符号建立第三概率模型。
9.根据权利要求8所述的解码方法，其特征在于，所述对获得的码流，利用所述概率模型进行算术解码获得目标二元符号串，包括：
利用第一概率模型算术解码出第一位二元符号，若所述第一位二元符号为所述第一预定值，则获得所述目标二元符号串为所述第一预定值；
若所述第一位二元符号为所述第二预定值，则利用第二概率模型算术解码出第二位二元符号，并利用第三概率模型算术解码出第三位二元符号，获得所述目标二元符号串。
10.根据权利要求7所述的解码方法，其特征在于，所述为各增强型运动信息模式信息对应的二元符号串中的二元符号建立概率模型，包括：
为所述二元符号串中的第一位二元符号建立第一概率模型。
11.根据权利要求10所述的解码方法，其特征在于，所述对获得的码流，利用所述概率模型进行算术解码获得目标二元符号串，包括：
利用第一概率模型算术解码出第一位二元符号，若所述第一位二元符号为所述第一预定值，则获得所述目标二元符号串为所述第一预定值；
若所述第一位二元符号为所述第二预定值，则从所述码流中读取第二位二元符号和第三位二元符号，获得所述目标二元符号串。
12.根据权利要求7所述的解码方法，其特征在于，所述为各增强型运动信息模式信息对应的二元符号串中的二元符号建立概率模型，包括：
为所述二元符号串中的第一位二元符号建立第一概率模型，第二位二元符号建立第二概率模型。
13.根据权利要求12所述的解码方法，其特征在于，所述对获得的码流，利用所述概率模型进行算术解码获得目标二元符号串，包括：
利用第一概率模型算术解码出第一位二元符号，若所述第一位二元符号为所述第一预定值，则获得所述目标二元符号串为所述第一预定值；
若所述第一位二元符号为所述第二预定值，则利用第二概率模型算术解码出第二位二元符号，同时直接从所述码流中读取第三位二元符号，获得所述目标二元符号串。
14.根据权利要求7～13中任一项所述的解码方法，其特征在于，还包括：
从所述码流中获取编码信息，其中，所述编码信息包括以下至少一个：待解码图像的分辨率、图像类型、量化参数、编码配置参数；
当所述编码信息满足预设条件时，确定对所述目标二元符号串进行反二值化的方法。
15.根据权利要求7～13中任一项所述的解码方法，其特征在于，对所述目标二元符号串进行反二值化，获得当前预测单元中每个子块选中的增强型运动信息模式信息，包括：
当所述目标二元符号串的第一位二元符号为所述第一预定值时，则目标子块选中的增强型运动信息模式信息为第一阶段运动信息；
当所述目标二元符号串的第一位二元符号为所述第二预定值时，则根据所述目标二元符号串的第二位二元符号和第三位二元符号，确定所述目标子块选中的增强型运动信息模式信息为将所述第一阶段运动信息经过上、下、左、右偏移后的运动信息之一，所述目标子块为所述当前预测单元之后的任一子块。
16.根据权利要求15所述的解码方法，其特征在于，当所述目标二元符号串的第一位二元符号为所述第二预定值时，则根据所述目标二元符号串的第二位二元符号和第三位二元符号，确定所述目标子块选中的增强型运动信息模式信息为将所述第一阶段运动信息经过上、下、左、右偏移后的运动信息之一，包括：
当所述目标二元符号串的第一位二元符号为所述第一预定值时，将第二位二元符号相同的两个目标二元符号串反二值化后对应的增强型运动信息模式信息，分别确定为将所述第一阶段运动信息经过水平右移和水平左移后的运动信息，或者，分别确定为将所述第一阶段运动信息经过垂直上移和垂直下移后的运动信息；且，
增强型运动信息模式信息为将所述第一阶段运动信息经过水平右移和水平左移后的运动信息对应的第二位二元符号，不同于增强型运动信息模式信息为将所述第一阶段运动信息经过垂直上移和垂直下移后的运动信息对应的第二位二元符号。
17.一种编码装置，其特征在于，包括：
第一二值化模块，用于对各增强型运动信息模式信息进行二值化，得到各增强型运动信息模式信息对应的二元符号串；
第一模型建立模块，用于为所述二元符号串中的二元符号建立概率模型；
第二二值化模块，用于对当前预测单元中每个子块选中的增强型运动信息模式信息进行二值化，得到所述当前预测单元中每个子块对应的当前二元符号串；
编码模块，用于利用所述概率模型对所述当前二元符号串进行算术编码，并写入码流；
其中，对各增强型运动信息模式信息进行二值化，包括：
当增强型运动信息模式信息为第一阶段运动信息时，对增强型运动信息模式信息二值化后的二元符号串为1位二元符号且为第一预定值；
当增强型运动信息模式信息为将所述第一阶段运动信息经过上、下、左、右偏移后的运动信息之一时，对增强型运动信息模式信息二值化后的二元符号串为3位二元符号，且第一位二元符号为与所述第一预定值不同的第二预定值。
18.一种解码装置，其特征在于，包括：
第二模型建立模块，用于为各增强型运动信息模式信息对应的二元符号串中的二元符号建立概率模型；
解码模块，用于对获得的码流，利用所述概率模型进行算术解码获得目标二元符号串；
反二值化模块，用于对所述目标二元符号串进行反二值化，获得当前预测单元中每个子块选中的增强型运动信息模式信息；
其中，对所述目标二元符号串进行反二值化，包括：
当所述目标二元符号串为1位二元符号且为第一预定值时，反二值化后对应的增强型运动信息模式信息为第一阶段运动信息；
当所述目标二元符号串3位二元符号，且第一位二元符号为与所述第一预定值不同的第二预定值时，反二值化后对应的增强型运动信息模式信息为将所述第一阶段运动信息经过上、下、左、右偏移后的运动信息之一。
19.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：
处理器；以及
存储器，配置用于存储机器可读指令，所述指令在由所述处理器执行时，使得所述处理器执行权利要求1-6任一项所述的编码方法或者权利要求7-16任一项所述的解码方法。
20.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1-6任一项所述的编码方法或者权利要求7-16任一项所述的解码方法。
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|---|---|
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Citations (10)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN101189874A (zh) * | 2005-04-19 | 2008-05-28 | 三星电子株式会社 | 改善编码效率的基于上下文自适应算术编码和解码方法和装置以及使用其的视频编码和解码方法和装置 |
| CN102308580A (zh) * | 2009-02-05 | 2012-01-04 | 汤姆森特许公司 | 用于自适应模式视频编码和解码的方法和装置 |
| US20130114686A1 (en) * | 2011-11-08 | 2013-05-09 | Sharp Laboratories Of America, Inc. | Video decoder with enhanced cabac motion vector decoding |
| US20130129238A1 (en) * | 2011-11-07 | 2013-05-23 | Panasonic Corporation | Image coding method, image coding apparatus, image decoding method and image decoding apparatus |
| WO2016195453A1 (ko) * | 2015-06-05 | 2016-12-08 | 한양대학교 산학협력단 | 영상 부호화 및 복호화 방법과 영상 복호화 장치 |
| CN107835432A (zh) * | 2011-06-28 | 2018-03-23 | 三星电子株式会社 | 对视频编码的方法和设备以及对视频解码的方法和设备 |
| CN108322750A (zh) * | 2018-01-15 | 2018-07-24 | 宁波工程学院 | 基于残差系数调制的加密域hevc视频数据隐藏方法 |
| CN108702521A (zh) * | 2017-10-17 | 2018-10-23 | 北京金山云网络技术有限公司 | 编码和解码方法、装置、编码器、解码器及存储介质 |
| US20190320177A1 (en) * | 2011-06-16 | 2019-10-17 | Ge Video Compression, Llc | Context initialization in entropy coding |
| WO2020071672A1 (ko) * | 2018-10-02 | 2020-04-09 | 엘지전자 주식회사 | 움직임 벡터를 압축하는 방법 및 그 장치 |
-
2020
- 2020-08-21 CN CN202010851862.0A patent/CN114079774A/zh active Pending
Patent Citations (11)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN101189874A (zh) * | 2005-04-19 | 2008-05-28 | 三星电子株式会社 | 改善编码效率的基于上下文自适应算术编码和解码方法和装置以及使用其的视频编码和解码方法和装置 |
| CN102308580A (zh) * | 2009-02-05 | 2012-01-04 | 汤姆森特许公司 | 用于自适应模式视频编码和解码的方法和装置 |
| US20190320177A1 (en) * | 2011-06-16 | 2019-10-17 | Ge Video Compression, Llc | Context initialization in entropy coding |
| CN107835432A (zh) * | 2011-06-28 | 2018-03-23 | 三星电子株式会社 | 对视频编码的方法和设备以及对视频解码的方法和设备 |
| US20130129238A1 (en) * | 2011-11-07 | 2013-05-23 | Panasonic Corporation | Image coding method, image coding apparatus, image decoding method and image decoding apparatus |
| CN103563379A (zh) * | 2011-11-07 | 2014-02-05 | 松下电器产业株式会社 | 图像编码方法、图像解码方法、图像编码装置、图像解码装置及图像编码解码装置 |
| US20130114686A1 (en) * | 2011-11-08 | 2013-05-09 | Sharp Laboratories Of America, Inc. | Video decoder with enhanced cabac motion vector decoding |
| WO2016195453A1 (ko) * | 2015-06-05 | 2016-12-08 | 한양대학교 산학협력단 | 영상 부호화 및 복호화 방법과 영상 복호화 장치 |
| CN108702521A (zh) * | 2017-10-17 | 2018-10-23 | 北京金山云网络技术有限公司 | 编码和解码方法、装置、编码器、解码器及存储介质 |
| CN108322750A (zh) * | 2018-01-15 | 2018-07-24 | 宁波工程学院 | 基于残差系数调制的加密域hevc视频数据隐藏方法 |
| WO2020071672A1 (ko) * | 2018-10-02 | 2020-04-09 | 엘지전자 주식회사 | 움직임 벡터를 압축하는 방법 및 그 장치 |
Non-Patent Citations (3)
| Title |
|---|
| NAM-JOON KIM ET AL.: "Two-bit transform based block motion estimation using second derivatives", 《IEEE TRANSACTIONS ON CONSUMER ELECTRONICS 》, 31 May 2009 (2009-05-31) * |
| 卓德珊等: "一种低延迟的HEVC熵编码方法设计", 《广播电视网络》, 15 March 2020 (2020-03-15) * |
| 郭文豪: "运动矢量差的CABAC二进制化方法研究", 《万方数据库》, 30 July 2010 (2010-07-30) * |
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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