四、熵编码算法

H264H265视频编解码算法文章汇总

1. H.264中的熵编码基本方法

• 熵编码具有消除数据之间统计冗余的功能，在编码端作为最后一道工序，将语法元素写入输出码流

• 熵解码作为解码过程的第一步，将码流解析出语法元素供后续步骤重建图像使用

• H.264针对不同的语法元素定义了不同的熵编码方法

H.264中的语法元素描述符

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2. 指数哥伦布编码

• 指数哥伦布编码同哈夫曼编码一样，都属于变长编码的一种；

• 二者的显著区别：

• • 信源相关性：哈夫曼编码依赖于信源的概率分布；指数哥伦布编码与信源无关；

  • 额外信息：哈夫曼编码的数据必须额外携带与该信源匹配的码表；指数哥伦布编码无需携带任何额外信息；

指数哥伦布编码的分类

• H.264中定义的指数哥伦布编码共分四类：

分类	名称
ue(v)	无符号指数哥伦布编码
se(v)	有符号指数哥伦布编码
te(v)	截断指数哥伦布编码
me(v)	映射指数哥伦布编码

• 其中ue(v)是其他变型算法的基础，其他算法的结果由ue(v)的结果进一步处理得到

0阶无符号指数哥伦布编码

• ue(v)的码字分为三部分：[prefix] + 1 + [surfix]

• 其中，[prefix]部分为连续n个0，[surfix]部分为表示实际数值的信息位，其长度与[prefix]一致；

• [prefix]和[surfix]的长度由码元取值确定；

ue(v)编码方法

image.png image.png

左右两边的位数相等

se(v)编码方法

• 有符号指数哥伦布编码通过无符号指数哥伦布编码换算得到，换算个关系为:se = (-1)k+1 ×Ceil(k/2)

• se和ue的相互关系可表示为下表：

CodeNum	Syntax Element Value
0	0
1	1
2	-1
3	2
4	-2
5	3
6	-3
7	4
8	-4
...	...
k	(-1)k+1 ×Ceil(k/2)

te(v)和me(v)

• te(v)：截断指数哥伦布编码。解码时首先判断语法元素的取值范围[0, x], x≥1 ：

• • 若x>1，解析方法同ue(v)相同；

  • 若x=1，语法元素值等同于下一位bit值的取反。

• me(v)：映射指数哥伦布编码，适用于预测模式为Intra_4x4, Intra_8x8或Inter的宏块的coded_block_pattern

• • 无指定的换算公式，通常由查表的方式进行

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3 .指数哥伦布编码与哈夫曼编码的比较

1. 哈夫曼编码依赖于信源的概率分布特性，不同信源的哈夫曼编码码表不同；指数哥伦布编码对所有信源统一；

2. 哈夫曼编码在解码前必须额外获得一份当前信源的码表；指数哥伦布编码不需要任何额外信息；

3. 指数哥伦布编码的压缩率通常较低，甚至毫无压缩效果；而在不考虑码表的情况下，哈夫曼编码压缩效率更高

通过代码实现指数哥伦布编码ue

0xA6,0x42,0x98,0xE2,0x04,0x8A 编码为0 1 2 3 4 5 6 7 8 9

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