【文章內容簡介】 ate=50 pre_state, MPS=0},否則{state= pre_state51, MPS=1}對于不同上下文模型的（m, n）分配參看標準。 上下文模型的分類上下文模型大概可以分成4種。第一種上下文模型包含當前要編碼的句法元素的兩個相鄰塊的已編碼句法元素的信息，其中相鄰塊的具體位置就要看句法元素了，一般是根據左邊與上邊的相鄰塊。第二種上下文模型只對mb_type與sub_mb_type的句法元素有定義。對于這種上下文模型，之前已編碼的二進串的值（b0, b1, b2,…, bi1）是用來為一個索引為i的二進制句法元素值選擇模型的。第三與第四種上下文模型都是只應用在殘差數據上。與其它上下文模型不同，這兩種類型都是依賴于不同塊種類的上下文范圍，如下文所示。其中，第三種類型并不依賴于已編碼數據，而是待編碼數據在掃描路徑上的位置。對于第四種類型，首先在前面已編碼（已解碼）的變換系數幅度中，統(tǒng)計出具有某個特定值的變換系數幅度出現的總次數，然后根據這個數值來為當前變換系數中的二進值確定上下文模型。除了這些基于條件概率的上下文模型，還有固定的概率模型映射到為那些已在常規(guī)模式被編碼的所有二進串的，以及先前沒有指定范圍的的上下文模型可以用到的二進值索引。 上下文模型的分配與確定通常，每個句法元素的上下文模型根據上下文索引偏移量與上下文增量來確定。其中，上下文索引偏移量對于特定類型片中的特定句法元素是唯一確定的，可以在標準中通過查表獲得。而上下文增量，則是根據相鄰塊的編碼情況（也就是上下文信息）得出。對于不同的句法元素，所需相鄰塊的信息不同，但一般包括可用性（如當前塊在片的邊緣上，則相鄰快可能由于不是在同一片中而不可用）與同一句法元素的編碼值。通常用于計算上下文增量的上下文建模函數為ctx_var_spat=cond_term(A,B)，A和B表示當前塊的相鄰塊。其中cond_term()表示的是一種函數關系，有以下3種具體情況：ctx_var_spat1=cond_term(A) + cond_term(B)；ctx_var_spat2=cond_term(A) + 2*cond_term(B)；ctx_var_spat3=cond_term(A)另外，對于利用先前bin值（已編碼值）的上下文建模函數為ctx_var_bin[k] = cond_term (b1, …, bk1)各句法元素的上下文增量的具體推導過程參見標準。算術編碼是基于區(qū)間劃分的，CABAC的算術編碼有以下3個明顯性質：概率估計是對小概率符號LPS（Plps）的概率而言的，是通過基于表格中64個不同概率狀態(tài){Pk|0≤k64}之間的相互轉換而實現的。區(qū)間長度R通過一組預先量化的值{Q1,Q2,Q3,Q4}進行量化以計算新的間隔區(qū)間。通過儲存一個二維表格TabRangeLPS來決定LPS的新的子間隔范圍Rlps，表格包含所有64*4預計算值Qi * Pk，通過快速查表這樣就可以免除算術編碼中的乘法運算了。對近似均勻分布（Plps=）的句法元素，在編碼和譯碼時選擇旁路方式，可以免除上下文建模，提高編碼速度。 概率估計：每一個上下文模型估計的概率可以用一個有效的有限的特征值集合來表征。對于CABAC，對LPS有64個特征概率值。 伸縮因子，N＝64一方面想要獲得快速的自適應N要??；另一方面，如果想獲得更加穩(wěn)定更加精確的估計，則需要更大的N。注意在MQ編碼中，在CABAC方法中，不需要對LPS的概率值進行表格化。在算術編碼中，每一個概率僅僅用其相關的索引 作為地址。這樣設計的結果導致，CABAC中的每一個上下文模型可以有兩個參數完全決定：LPS概率當前估計值（）和MPS的值（0或者1）。這樣，在CABAC的概率估計中有128個不同的狀態(tài)，每一個狀態(tài)用一個7位整型數來表達。實際上，有一個狀態(tài)的索引（）對應著LPS的最小概率值，但它并沒有被納入CABAC的概率估計和更新的范圍，這個值被用作特殊的場合，傳達特殊的信息。比如，當解碼器檢測到當前區(qū)間的劃分依據是這個概率值時，認為這表示當前流的結束。因此只有126個有效概率狀態(tài)。另外，有一個狀態(tài)的索引（）對應LPS的最小概率值，它對應的更新值是它自身，當MPS連續(xù)出現，LPS的概率持續(xù)減小，直到，保持不變。[7]概率估計指的是上下文的更新，因此只發(fā)生在編碼不同塊中同一句法元素或者其它上下文發(fā)生改變的時候，它是通過在LPS的64個概率狀態(tài)之間互相轉移而實現的。對于一個給定概率狀態(tài)，概率的更新取決于狀態(tài)索引和已經編碼的符號值（MPS or LPS）。更新過程導致一個新的概率狀態(tài)，潛在的LPS概率修正，如果有必要需要修改MPS的值。如果當state＝0時，輸入的是一個小概率符號LPS，那么MPS和LPS就要互換，因為state＝0時，Plps＝。在I片中，有： if(decision==MPS) statenext_state_MPS_intra(state) else statenext_state_LPS(state)在其他片中，有： if(decision==MPS) statenext_state_MPS (state) else statenext_state_LPS(state) 算術編碼器的總體描述CABAC編碼器由兩個子編碼器組成，一個用于常規(guī)編碼模式，另一個稱為旁路編碼器用于符號的快速編碼。下面對常規(guī)編碼器具體的編碼過程進行描述，編碼過程必須與后面介紹的譯碼過程相匹配（，沒給出具體的編碼流程，下面給出的是可參考的編碼流程，必須與譯碼流程匹配）首先是編碼器的初始化該過程是發(fā)生在編碼片的第一個宏塊之前，在編碼I_PCM宏塊的數據元素pcm_alignment_zero_bit和所有pcm_byte數據之后的。此過程中，輸出的是算術編碼器中的相關參數，區(qū)間下限codILow設置為0，區(qū)間長度codIRange設置為0x01FE，另外的firstBitFlag設置為1，計數器（用于防止相關寄存器溢出）bitsOutstangding和symCnt都被設置為0。編碼決定此過程輸入的是Binval（語法元素經過二進制化后的值），context_id（上下文模型）和編碼器的環(huán)境codirange，codilow和symCnt，輸出的值是codirange，codilow和symCnt。該過程可以分為4個步驟（1）通過當前編碼器區(qū)間范圍codiRange計算Qi的索引值i，然后利用狀態(tài)索引（由上下文模型得到）和i進行查表得出Rlps的概率。（2）根據要編碼的符號是否MPS來更新算術編碼中的概率區(qū)間下限和概率區(qū)間范圍。（3）上下文模型概率狀態(tài)的更新（參考前文）（4）重整化處理，具體操作在后文給出。 基于查表的算術編碼器流程重整化處理在區(qū)間劃分結束后，如果新的區(qū)間范圍R不在合法范圍[28, 29]之內，那么就需要進行重整化操作，輸出1位或多位。其中用到的PutBit程序。 重整化操作流程圖 重整化中的PutBit程序旁路編碼模式為了加快符號編碼，假設 ，則常規(guī)算術編碼過程得到了簡化。首先，概率估計和更新過程的旁路被建立；其次間隔細分被執(zhí)行。 旁路編碼流程最后，編碼完片內所有宏塊的句法元素后，寫入end_of_slice_flag的標志，然后進行字節(jié)壓縮，在編碼完一幅圖像的所有元素后，所有輸出的二進制位都會進行封裝，成為適合NAL層的傳輸單位。第三章 。在encode_one_frame函數中，根據當前圖像使用的是幀模式還是場模式，進一步選擇field_picture函數與frame_picture函數。這兩個函數中都使用到code_a_picture函數來對編碼一個圖像。算術編碼是對整個流分配碼字，但考慮到如果有某個比特丟失，編碼和解碼將會發(fā)生錯位。為了將差錯控制在一定的范圍內，CABAC將片（Slice）作為算術編碼的生命期。[7]因此，在code_a_picture函數中。上述函數均為基于片以上的操作。 而基于片上的操作。 （symbol_mode = CABAC）進行分析，其中：。另外，當中涉及到的主要函數，包括main函數、encode_one_frame函數、frame_picture函數、code_a_picture函數、encode_one_slice函數以及encode_one_macroblock函數，它們的具體流程圖見附錄。 。 encode_one_slice函數分析int encode_one_slice (int SliceGroupId, Picture *pic)主要功能：編碼一個片。，對一個新片的各種參數進行初始化，同時給已編碼的片分配空間。其中，并傳遞至緩存，同時返回碼字的長度。，設置各上下文模型的編號。（）來產生一個片頭，并返回相應的長度（len = start_slice ()）。由于編碼長度的更新，需要對各部分的碼率控制以及統(tǒng)計表進行相應的更新。然后，只要沒有到達片的末端（end_of_slice = FALSE），都會不斷對片中的各個宏塊進行編碼。這個編碼宏塊的過程，主要使用的函數包括：（）（對當前宏塊進行初始化），（）（對當前宏塊進行編碼），（）（把句法元素傳遞到NAL），terminate_macroblock函數（結束當前宏塊的處理過程）與proceed2nextMacroblock函數（更新坐標與統(tǒng)計參數以準備下一宏塊的處理）。（）來結束一個片的處理過程（但并不輸出），并且返回已編碼的宏塊個數NumberOfCodedMBs。 start_slice函數分析int start_slice()主要功能：產生片頭。最后。其中，（）來初始化預定義的概率狀態(tài)。 terminate_slice函數分析int terminate_slice()主要功能：終止一個片的處理過程。，（）進行算術編碼。接著。最后。 。 start_macroblock函數分析void start_macroblock(int mb_addr, int mb_field)主要功能：對當前宏塊進行初始化對宏塊編碼符號計數器進行初始化（currMBcurrSEnr=0）。（）來檢查鄰居宏塊是否可用，并在當前宏塊中分別設置對應的指針。重置宏塊的輸入句法元素（currMBmb_type = 0, currMBcbp_blk = 0, currMB cbp = 0, currMBcbp_bits = 0等）。 write_one_macroblock函數分析void write_one_macroblock (int eos_bit)主要功能：把句法元素傳遞到NAL。如果當前宏塊不是片中的第一個宏塊。把CABAC編碼標記cabac_encoding置為1。 （）來編碼宏塊頭。 （）來編碼運動信息。 （）來編碼當前宏塊的塊編碼模式，量化參數差值與亮度系數。（）來編碼色度系數。把CABAC編碼標記cabac_encoding置為0。 writeMBHeader函數分析int writeMBHeader (int rdopt)主要功能：編碼宏塊頭。如果是在I片中（imgtype = I_SLICE）， CABAC函數（）對宏塊的自適應幀/場模式信息進行編碼（currSEvalue1 = currMBmb_field, currSEwriting = writeFieldModeInfo_CABAC）。（currSEvalue1 = MBType2Value (currMB)），（）對當前宏塊的宏塊類型進行編碼。如果是在其他類型的片中，只要使用CABAC編碼，進行如下處理：（mb_type = MBType2Value (currMB), currSEvalue1 = mb_type）， CABAC函數（）對宏塊跳過標記進行編碼。后面同樣對宏塊的自適應幀/場模式信息以及當前宏塊的宏塊類型進行編碼，編碼過程與I片中的相同。如果當前宏塊的宏塊類型是8*8P宏塊（mb_type = P8x8），：*8塊類型轉換成對應的編碼值（currSEvalue1 = B8Mode2Value (currMBb8mode[i], currMBb8pdir[i])）， CABAC函數（）對8*8塊類型信息進行編碼。接著，*8塊的幀內預測模式進行編碼（no_bits += writeIntra4x4Modes(1)）。其中， Mode_CABAC函數（）來進行編碼。如果當前宏塊是I4MB或者I16MB（currMBIntraChromaPredModeFlag = 1），（no_bits += writeChromaIntraPredMode()）。其中， CABAC函數（）來進行編碼。最后返回編碼長度no_bits。 writeMotionInfo2NAL函數分析int writeMotionInfo2NAL ()主要功能：編碼運動信息。如果有多個參考幀，要對當前宏塊的參考圖像參數進行編碼。其中，（currSEcontext = BType2CtxRef (mode)），（）對當前宏塊的參考圖像參數進行編碼。對前向與后向運動矢量進行編碼。*8塊的運動矢量。其中，（）來進行編碼。最后返回編