[发明专利]一种获取、更新bin的上下文概率模型值的方法及装置

说明书

技术领域

本发明涉及一种数字信号处理中获取、更新bin的上下文概率模型值方法及装置，尤其涉及一种视频编解码芯片熵编解码中的获取、更新bin的上下文概率模型值的方法及装置。

背景技术

基于上下文的自适应二进制算术编码在视频、图像编码中被广泛应用，例如视频编码标准H.264中就采用了基于上下文的自适应二进制算术编码方法。在HEVC等下一代视频编码标准的初步模型中，使用了新的熵编码方法，这种新的熵编码方法对H.264的二进制算术编码引擎进行了改进，但仍旧采用基于上下文建模的方法。熵编码的语法元素经过二值化，得到系列二进制比特串，称为bin串。对每个bin使用上下文建模的方法得到对应的上下文概率模型值，即获取bin的上下文概率模型值。然后按该上下文概率模型值对bin进行二进制算术编码。一般，熵编码开始时，要对上下文概率模型值进行初始化，得到初始概率模型值；在熵编码过程中，要对上下文概率模型值进行更新，即更新bin的上下文概率模型值。熵解码过程中的上下文概率模型值初始化、获取bin的上下文概率模型值、更新bin的上下文概率模型值与熵编码过程中的一样。

虽然基于上下文的自适应二进制算术编码可以大幅提高编码效率，但是计算复杂度很高，获取、更新bin的上下文概率模型值是提高熵编码和熵解码速度的瓶颈所在，因此提出一种快速的获取、更新bin的上下文概率模型值方法与装置非常有意义。

大部分有关基于上下文的自适应二进制算术编码的文献只涉及二进制算术编码引擎的实现方法。而对bin的上下文概率模型值获取与更新涉及较少。而上下文概率模型需要的存储量与计算量很大，例如H.264中，上下文概率模型共计1024个，而计算上下文概率模型地址时需要使用上下文信息，即与当前块相邻的左边块与右边块的信息或前面已处理的bin值或当前bin所属语法元素的位置信息等。这些都给上下文建模的实现带来困难，直接影响熵编码和熵解码的吞吐率，因此，提出一种高效的获取、更新bin的上下文概率模型值的方法与装置对系统的性能的提高具有重要意义。

发明内容

本发明的目的是提供一种获取、更新bin的上下文概率模型值的方法及装置。与上述现有技术不同的是，本发明从方便寻址的角度出发提出了一种新型的获取、更新bin的上下文概率模型值的方法与装置，其基本思想是以简便的运算快速方便的得到概率模型地址，从而较快获得bin的上下文概率模型值或较快更新bin的上下文概率模型值，进而加快熵编码、熵解码的系统处理速度。

本发明的第一目的在于提出一种获取bin的上下文概率模型值的方法，该方法包括以下步骤：

a)计算概率模型起始地址addr_init(i)＝(i-j)＜＜n，所述i是所述bin的分组号，所述n应满足2ⁿ大于等于y，其中y是在所有bin的分类中属于同一bin的分类的上下文概率模型数目最大的bin的分类所对应的上下文概率模型数目，所述j是起始的分组号；

b)由所述bin和所述bin的上下文信息计算概率模型地址偏移量；

c)计算概率模型地址，所述概率模型地址为所述概率模型起始地址与概率模型地址偏移量之和；

d)查所述概率模型存储表中概率模型地址指向的单元，得到所述bin的上下文概率模型值；所述的概率模型存储表中同一分组的bin对应的上下文概率模型按照上下文概率模型索引由小到大依次连续存放。

所述bin的分组号按如下方法获得：

将属于同一分组的bin进行分类，所述分组对应的上下文概率模型数目为x；

如果x小于等于2ⁿ，则所述分组划分为d个分类，d＝1；

否则，所述分组划分为d个分类，d应保证x-(d-1)*2ⁿ小于等于2ⁿ；其中最后一个分类对应x-(d-1)*2ⁿ个上下文概率模型，其余(d-1)个分类对应2ⁿ个上下文概率模型；

为d个分类分配d个连续的分类号，这些连续的分类号中的任何一个分类号都不与已有的分类号重复；所述的bin的分组号是这些连续的分类号中最小的分类号。

所述的分组的特征至少包括以下之一：

a)某语法元素二值化bin串中的所有的bin属于一个分组；

b)某语法元素二值化bin串中的所有前缀部分的bin属于一个分组，并且该语法元素二值化bin串中的所有后缀部分的bin属于另一个分组；