一种基于上下文的自适应熵编/解码方法

摘要

一种基于上下文的自适应熵编/解码方法，编码时：扫描当前变换块中已被量化的DCT系数，由此形成(level，run)数对序列；然后按扫描的逆向顺序对数对序列中每一数对进行熵编码，在编码中，利用已被编码块中已完成编码的数对的值动态自适应构造上下文统计模型，同时，也提出一个上下文模型加权融合技术来进一步提高模型的压缩性能；用上一步骤所获得的上下文统计模型来驱动熵编码。基于上下文的自适应熵解码方法是编码方法的逆。本发明实现了利用不多的上下文状态数刻画长记忆马尔可夫模型，具有较高的压缩性能。

主权项

1.一种基于上下文的自适应熵编码方法，其中，执行以下步骤：步骤1、扫描当前经过DCT变换和量化后的系数块，形成“level，run”数对序列，得到非零系数的个数值；初始化所述系数块的上下文模型；步骤2、如果所述非零系数的个数值为零，则得到EOB信息；如果所述非零系数的个数值不为零，则在扫描结果中查找所述非零系数个数位置上的“level，run”数对；步骤3、如果对第一个系数编码，则根据空序列构造第一上下文；否则，根据所述系数块中已完成编码的所有数对构造第一上下文，并利用上下文加权方式，对当前level的绝对值进行熵编码；步骤4、如果所述非零系数的个数为零则编码结束；否则，根据所述系数块中已完成编码的所有数对以及步骤3中所述已编码的level的绝对值，对level的符号位进行编码；步骤5、根据所述系数块中已完成编码的所有数对以及步骤3与4中所述已编码的当前level的绝对值与符号位构造第二上下文，对run进行熵编码；步骤6、对所述非零系数的数量值进行减1操作，执行步骤2。