[发明专利]用于二进制算术编码可并行的非零系数上下文建模方法

权利要求书

1.用于二进制算术编码可并行的非零系数上下文建模方法，其特征在于它由如下步骤完成：

步骤一：定义当前变换量化块中系数的个数为B，非零系数的个数为N，所述N个非零系数分别用L_i来表示，其中i的取值范围为0≤i≤N-1，非零系数L_i对应在变换量化块中所处的子带位置用P_i来表示，定义C[P_i][N][k]为一个计数器，参数C[P_i][N][k]表示当变换量化块中非零系数的个数为N，子带位置为P_i时，绝对值等于k的非零系数出现的次数；

步骤二：对非零系数L_i二值化得到bin序列，序列中每一个bin用bin index来标识，定义bin index用j来表示；

步骤三：以非零系数的位置信息P_i和该变换量化块中非零系数的个数N为第一上下文，利用公式四来对非零系数L_i的绝对值进行上下文建模；

C_L(P_i，N)＝P_i+(N-1)×B    公式四

式中参数C_L(P_i，N)表示第一上下文状态的索引；

步骤四：设定参数C[P_i][N][abs(L_i)]的初始值为0，在所有的典型视频序列中，对每一个满足条件0≤P_i≤B-1的P_i和每一个满足条件1≤N≤B的N、并且绝对值为abs(L_i)的非零系数利用公式五来进行计数；

C[P_i][N][abs(L_i)]＝C[P_i][N][abs(L_i)]+1             公式五

然后，利用上式得到的C[P_i][N][abs(L_i)]通过公式六来计算绝对值为abs(L_i)的非零系数在第一上下文下取值的概率分布P(abs(L_i)＝l_i|P_i，N)，

P(abs(Li)=li|Pi,N)=C[Pi][N][li]Σabs(Li)C[Pi][N][abs(Li)]]]>公式六

以每一个非零系数L_i的位置信息和该非零系数所处的变换量化块中非零系数的个数N为上下文，同时根据步骤三得到非零系数L_i的绝对值在第一上下文下取值的概率分布P(L_i＝l_i|C_L(P_i，N))，简记为

利用公式七计算两个在不同的P_i和N下条件概率分布间的距离，

D(P0,N0,P1,N1)=Σl∈L(P0,N0)∪L(P1,N1)(P(abs(L)=l|P0,N0)-P(abs(L)=l|P1,N1))2]]>公式七

采用k均值聚类的方法，即k-means聚类方法，把上述上下文状态分为4类，处在同一类的条件概率分布利用公式八进行合并，

P(L=l|CL′(P,N))=C[P0][N0][l]+C[P1][N1][l]Σabs(Li)(C[P0][N0][abs(L)]+C[P1][N1][abs(L)])]]>公式八

其中L(P₀，N₀)，L(P₁，N₁)分别表示在P₀，N₀和P₁，N₁的条件下abs(L)取值的集合；

将上下文C_L(P_i，N)的个数合并为4个，即：

f：C_L(P_i，N)→{0，1，2，3}               公式九

步骤五：利用截断一元码和0阶指数哥伦布码的组合来对abs(L_i)-1进行二值化，所述abs(L_i)-1表示L_i的绝对值减1，设x＝abs(L_i)-1，截断一元码的截断值为S，指数哥伦布码的阶数为k，其中S＝14，k＝0：如果0≤x＜S则Bin String由x个1，最后外加一个0组成，即如果x＝S则Bin String由x个1构成，即如果x＞S，Bin String的前缀部分由S个1构成，即后缀部分由x-S的k阶指数哥伦布码表示；

步骤六：利用位置信息P_i和非零系数的个数N，得到非零系数L_i的取值的概率分布然后利用步骤五所述的二值化方法得到bin的索引j，并利用公式十和公式十一计算二值化后的bin的概率分布，用(P_LPS(j)，V_MPS(j))来表示所述二值化后的bin的概率分布，其中参数P_LPS(j)表示在bin索引等于j时，概率小于0.5的低概率字符的概率，V_MPS(j)表示在bin索引为j时，概率大于0.5的高概率字符的取值；

PLPS(j)=min(PCL(L=j+1)1-Σk=0j-1PCL(L=k+1),1-PCL(L=j+1)1-Σk=0j-1PCL(L=k+1)),0≤j≤ctx_num]]>公式十

VMPS(j)=1,PCL(L=j+1)1-Σk=0j-1PCL(L=k+1)<1-PCL(L=j+1)1-Σk=0j-1PCL(L=k+1)0,PCL(L=j+1)1-Σk=0j-1PCL(L=k+1)≥1-PCL(L=j+1)1-Σk=0j-1PCL(L=k+1),0≤j≤ctx_num]]>

公式十一

式中参数ctx_num表示对bin进行分割的阈值，利用等概率分布对j＞ctx_num的bin进行上下文建模。