cabac原理及其实现笔记
cabac编码过程的解读
cabac编码过程的解读cabac编码过程的解读CABAC是H.264/AVC标准中两种熵编码方法中的一种，是将自适应的二进制算术编码与一个设计精良的上下文模型结合起来得到的方法。
它很好地利用了语法元素数值之间的高阶信息，使得熵编码的效率得到了进一步提高。
它的主要特点有：利用每个语法元素的上下文关系，根据已编码元素为待编码元素选择概率模型，即上下文建模；根据当前的统计特性自适应地进行概率估计；使用算术编码。
[5] 在CABAC中编码一个单独的句法元素的通用方框图。
这个编码过程主要由三个基本步骤组成：1、二值化；2、上下文建模；3、基于表格的二进制算术编码。
在第一步，一个给出的非二进制值的句法元素唯一地对应到一个二进制序列，叫二进制串。
当给出一个二进制值的句法元素时，这一初始步骤将被跳过，如图1所示。
对于每个元素的二进制串或每个二进制值的句法元素，后面会根据编码模式有一两个子步骤。
接下来就是对二元数据进行编码，标准中有两种编码模式可供选择。
在常规编码模式（regular coding mode）中，一个句法元素的每一个二进值（bin）按其判决产生的顺序进入上下文模型器，在这里，模型器根据已经编码过的句法元素或二进值为每一个输入的二进值分配一个概率模型，这就是上下文模型化。
然后该二进值和分配给它的概率模型一起被送进常规算术编码器进行编码，此外编码器还要根据该二元位的值反馈一个信息给上下文模型器，用以更新上下文模型，这就是编码中的自适应；另一种模式是旁路编码模式（bypass coding mode），在该模式中，没有模型器为每个二进值分配一个特定的概率模型，输入的二元数据是直接用一个简单的旁路编码器进行编码的，这样做是为了加快整个编码（以及另一端解码）的速度，当然，该模式只用于某些特殊的二进值。
后面将更加详细地讨论二值化，上下文建模与基于表格的二进制算术编码这三个主要步骤以及它们之间的相互联系。
2.2二值化CABAC的二值化方案有四种基本类型：一元码，截断一元码，k 阶指数哥伦布编码，与定长编码。
CABAC流程
算术编码流程：CABAC编码首先要说明的是CABAC的生命期是SLICE,因此本篇所讲的也是一个SLICE里CABAC的流程,其次对于我们来说场模式几乎用不到,所以本文的编码流程只使用帧模式,因此实际上用到的表只有277个, 当然如果我写成460, 不是说里面所有表都用到的. 这里只是声明一下这个问题, 如果大家实际操作的时候发现模型表序号始终不过276那是很正常的. 本文参考了T264的代码, 应此一帧里只有一个SLICE. 而本文用的变量则采用标准里的变量.本文不会讲CABAC的原理, 想要了解原理请参考FTP上的<<Context-based adaptive binary arithmetic coding in the H.264AVC video compression standard>>片级:即以下步骤在片期间只做1次1.初始化上下文模型先根据SliceQP算出460个模型表里的pStateIdx和valMPS, 构成一张初始表,根据标准9.3.1.1里的公式, 同时可以参考T264_cabac_context_init函数. 这张表不要和模型表弄混,虽然都是399维的, 但我们宏块级编码过程中实际用的只是这张表, 而不是标准里的那张模型表Table 9-23, 9-23这张表是用来算由pStateIdx和valMPS构成的初始表的.2.初始化概率的下限和区间然后就是初始化CABAC的初值, 下界指针,区间范围,可参考T264_cabac_encode_init函数.解：下界指针codILow为0，区间范围codIRange为（0x1FE）510宏块级:以下则是每个宏块都要做一次的, 这一级中会处理很多的语法元素, 这里我只用前2个语法元素做为例子:假设：mb_skip_flag = 1mb_type = 33．语法元素二值化H.264 通过二进制化把多维算术编码转化为二进制算术编码，提高了运算速度。
cabac 熵编码
cabac 熵编码
Cabac（Context-Adaptive Bit Allocation Code，自适应比特分配编码）是一种熵编码方法，主要用于图像和视频压缩领域。
它是一种基于上下文的熵编码技术，能够根据图像或视频中的上下文信息自适应地分配比特资源，从而实现更高的压缩比和更好的图像质量。
Cabac编码的主要特点如下：
1. 自适应比特分配：Cabac编码根据图像块的纹理复杂度和边缘信息，自适应地分配比特资源，使得重要的图像细节得到更好的保护。
2. 上下文感知：Cabac编码利用前一帧或当前帧的其他相关像素的信息，为每个像素分配合适的比特数，从而提高编码效率。
3. 编码效率高：与传统的霍夫曼编码相比，Cabac编码具有更高的编码效率，能够在相同的压缩比下实现更好的图像质量。
4. 适应性强：Cabac编码能够适应不同的图像和视频内容，实现高质量的压缩效果。
5. 兼容性好：Cabac编码可以与其他熵编码方法相结合，如LZW、RLZ
等，形成混合编码方案，进一步提高压缩性能。
在我国，Cabac编码技术在数字电视、视频监控等领域得到了广泛应用。
随着压缩技术的不断发展和优化，Cabac编码在图像和视频压缩领域的优势将继续凸显。
H.264／AVC中的CABAC编码技术
先计算好 的值 Ｑ ・ｄ ０Ｐ 构成 的二维表来近似计算 ， 即实 际应 用
时 Ｒ Ｐ＝Ｔ ｂ ａｇＬ Ｓｏｐ， Ｌ Ｓ ａＲ ｎｅ Ｐ ［、］根据已知的 ｏ０ ． 通过查表得到
Ｒ ｐ。这里 表 Ｔ ｂ ａ ｇＬ Ｓ用 ８比特精 度表示 包括 ６ Ｉｓ ａＲ ｎ ｅ Ｐ ４×４ 个 Ｑ ・ｄ （≤ｏ ６ ，≤ ｐ ） ０Ｐ 值 ０ ≤ ３ ０ ≤３ 。从而 达到不 用在 线进行 乘法运算 ， 降低计算复杂度的 目的。
区间下界 、 区间范 围的确定 方法 ： 新子 区间的下界 ＝前子 区间的下界 ＋当前符号 的区 间 累计概率 Ｘ前子 区间的宽度 。 新 区间范 围 Ｒ 新＝Ｒ×Ｐ Ｒ （ 新是新子 区间的宽度 ， Ｒ是前
图 １ Ｌ Ｓ概率代表值 Ｐ 与概率状态指数 ｄ的关系 Ｐ ｄ
实际计算 机的精度不可能无 限长 ， 运算 中出现溢 出是 一 个明显的问题 。区间范 围 Ｒ必须在 合理 范 围［ ２ ］ ２ ， 之间 ， 如区间划分后 Ｒ不在 此范围 ， 则进行重 整。用量化值 Ｑ（ Ｒ） 把整个范围 ２≤Ｒ ０ ≤２ 使用等分 的方法大致 分成四个部 分 ，
ＭＶＤ 的 编码 方 法 为例 详 细 分析 了 Ｃ Ａ ＡＢ Ｃ的 编码 过程 。 关键词 ：ＡＢ Ｃ； Ｃ Ａ 二进制算术编码 ； 内容模型 ； ２４ ＡＶ Ｈ．６ ／ Ｃ 中 图 分 类 号 ： Ｎ９９ Ｔ １ 文献标识码 ： Ａ
０ 引言
Ｈ．６ ／ ｖＣ标准是视 频编码 专家组 （ Ｃ Ｇ） ２４ Ａ Ｖ Ｅ ． 动 图 和运
分的公式 中包含有乘 法运算 。为加快运算速度 ， 降低计算复 杂度 ， 方便软件和硬件实现 ， ２ ４ Ａ Ｃ中采用 没有乘法运 Ｈ．６ ／ Ｖ 算的方 法 。基 本 思想 是 把 区 间宽 度 Ｒ 的 合 理 范 围 ［ ， Ｒ ］ ｎ 和符号概 率 Ｐ分别设计成一 系列代 表值 Ｑ＝｛ ０Ｑ－ Ｑ、 、
CAVLC和CABAC简介
拖尾系数指值为+1/-1的系数，最大数目为3。
如果超过3个，那么只有最后三个被视为拖尾系数。
拖尾系数的数目被赋值到变量TrailingOnes。
非零系数包括所有的拖尾系数，其数目被赋值到变量TotalCoeffs)。
2. 计算nC(numberCurrent，当前块值)。
nC值由左边块的非零系数nA和上面块非零系数nB来确定，计算公式为：nC=round((nA+nB)/2)；若nA存在nB不存在，则nC=nA；若nA不存在而nB存在，则nC=nB；若nA和nB都不存在，则nC=0。
nC值用于选择VLC编码表，如下图所示。
这里体现了上下文相关(contextadaptive)的特性，例如当nC值较小即周围块的非零系数较少时，就会选择比较短的码，从而实现了数据压缩。
3. 查表获得coff_token的编码。
根据之前编码和计算过程所得的变量TotalCoeffs、TrailingOnes和nC值可以查H.264标准附录CAVLC码表，即可得出coeff_token编码序列。
4. 编码每个拖尾系数的符号，按zig-zag的逆序进行编码。
每个符号用1个bit位来表示，0表示―+‖，1表示―—‖。
当拖尾系数超过三个时只有最后三个被认定为拖尾系数，引词编码顺序为从后向前编码。
5. 编码除拖尾系数之外非零系数的level（Levels）。
每个非零系数的level包括sign和magnitude，扫描顺序是逆zig-zag序。
level的编码由前缀(level_prefix)和后缀(level_suffix)组成。
前缀的长度在0到6之间，后缀的长度则可通过下面的步骤来确定：将后缀初始化为0。
（若非零系数的总数超过10且拖尾系数不到3，则初始化为1）。
编码频率最高（即按扫描序最后）的除拖尾系数之外的非零系数。
若这个系数的magnitude超过某个门槛值(threshold)，则增加后缀的长度。
下表是门槛值的列表：6. 编码最后一个非零系数之前0的个数（totalZeos）。
高效的CABAC解码器设计及FPGA实现的开题报告
高效的CABAC解码器设计及FPGA实现的开题报告一、研究背景随着视频编码标准的不断升级，CABAC（Context-Adaptive Binary Arithmetic Coding）逐渐成为了现代视频编码中广泛使用的一种数据压缩技术。
基于CABAC的视频编码标准有H.264/AVC、HEVC等。
CABAC算法采用了上下文自适应二元算术编码，具有高压缩比、低码流和良好的可扩展性等优点，但是其解码过程需要大量的计算，因此设计高效的CABAC解码器对于提高视频传输性能具有重要意义。
二、研究目的和意义CABAC解码器是视频解码器中的重要组成部分，其运算需求较大，且占据解码器的大部分时间。
因此，设计高效的CABAC解码器，可以加快视频解码过程，提高解码性能，对于视频类应用的实时性、流畅性等方面具有重要意义。
三、研究内容和方案本文拟研究高效的CABAC解码器设计及FPGA实现，具体研究内容和方案如下：1. 分析CABAC解码器的流程和特点，确定解码器的整体结构和算法实现。
2. 优化解码器算法，提高解码效率、降低功耗等。
3. 设计CABAC解码器的硬件框架，并实现在FPGA上。
4. 对设计的CABAC解码器进行性能测试和实验验证，测试包括解码效率、功耗、资源占用等方面。
五、预期成果通过本论文的研究，预期获得以下成果：1. 设计一种高效的CABAC解码器，对CABAC算法进行优化，提高解码效率，降低功耗。
2. 实现CABAC解码器在FPGA平台上的硬件框架，验证解码器的正确性和可行性。
3. 给出CABAC解码器的性能测试结果和实验验证，涵盖解码效率、功耗、资源占用等方面。
六、论文结构安排本论文拟分为六个章节。
第一章：引言第二章：CABAC算法及其解码原理第三章：CABAC解码器硬件框架设计第四章：CABAC解码器算法优化第五章：CABAC解码器FPGA实现第六章：结论及展望七、参考文献[1] B. B. Zhou, G. J. Sullivan, J. W. Chen, T. Chen, and J. R. Ohm. A comparative study of context-based adaptive binary arithmetic coding(CABAC) engines for the H. 264/AVC baseline profile. In Circuits and Systems, 2005. ISCAS 2005. IEEE International Symposium on, volume 3, pages 1971–1974. IEEE, 2005.[2] K. R. K. Reddy, S. Mohan, and P. Subbarao. Design and implementation of CABAC decoding engine on FPGA. In VLSI Design and Test Symposium (VDAT), 2016 20th, pages 1–5. IEEE, 2016.。
cabac 混合编码
CABAC混合编码一、引言CABAC（Context-based Adaptive Binary Arithmetic Coding）是一种基于上下文的自适应二进制算术编码方法，广泛应用于视频编码、音频编码等领域。
这种方法的主要优点是能够有效地压缩数据，提高编码效率。
二、CABAC的基本原理CABAC编码是一种基于上下文的自适应二进制算术编码方法。
它的基本思想是将每一个符号（Symbol）根据其出现的概率和上下文信息进行二进制算术编码。
这种方法能够有效地压缩数据，提高编码效率。
具体来说，在CABAC 算法中，为了进行上下文自适应编码，需要利用当前编码位置周围的像素值来确定编码上下文。
这些像素值可以通过预测、变换或其他方式来获取。
但在某些情况下，CABAC 算法可能无法提供足够准确的上下文信息，从而导致编码效率降低。
这时，可以采用混合编码的方法，将CABAC 算法与其他编码方式（例如VLC 编码）结合使用，以提高编码效率。
三、CABAC的工作流程1. 初始化：首先，需要对二进制算术编码器进行初始化，设置初始的概率值和上下文信息。
2. 编码：然后，对每一个符号进行编码。
编码的过程包括两个步骤：首先，根据符号的概率和上下文信息，计算出符号的二进制表示；然后，将这个二进制表示进行二进制算术编码。
3. 更新：在编码过程中，需要不断地更新概率值和上下文信息。
这样，可以使编码器更好地适应数据的统计特性，提高编码效率。
四、CABAC的特点1. 高效：CABAC编码是一种高效的编码方法，能够有效地压缩数据，提高编码效率。
2. 灵活：CABAC编码是一种灵活的编码方法，能够适应不同的数据特性和应用场景。
3. 精确：CABAC编码是一种精确的编码方法，能够准确地表示数据的语义信息。
五、CABAC的应用CABAC编码广泛应用于视频编码、音频编码等领域。
在这些领域，CABAC编码能够有效地压缩数据，提高编码效率，同时也能够准确地表示数据的语义信息。
巴歇尔槽原理
巴歇尔槽原理什么是巴歇尔槽原理？巴歇尔槽原理，也称为“分压原理”或“压力容器原理”，是流体力学中的一个基本原理。
它描述了在一个封闭的容器中，不同部分的流速或压力是如何相互关联的。
这个原理常用于解决压力和速度的问题，对于流体流动的研究非常重要。
原理说明巴歇尔槽原理基于以下假设： 1. 假设容器是封闭且不可渗透的，不存在物质的进出。
2. 假设流体是不可压缩的。
3. 假设流体流动是稳定的。
根据这些假设，我们可以得出以下结论： 1. 在封闭容器内，不同位置的流速是相同的，即流体的速度是均匀的。
2. 在封闭容器内，不同位置的压力是不同的，即流体的压力是不均匀的。
实际应用举例巴歇尔槽原理在实际应用中有广泛的应用，下面以几个例子来说明：1. 液体压力传递在液压系统中，巴歇尔槽原理用于传递液体的压力。
液压系统由多个液压缸和液压泵组成。
当液压泵提供一定压力的液体进入系统时，液体根据巴歇尔槽原理将压力传递到其他液压缸中，使其产生运动。
2. 液位测量巴歇尔槽原理也可以用于液位测量。
例如，在一个封闭的容器中，液体的压力随着液位的变化而变化。
通过测量液体的压力，可以确定液体的高度或液位。
3. 管道系统设计在设计管道系统时，巴歇尔槽原理可以帮助我们确定不同部分的流速和压力。
根据流体力学的原理，我们可以通过巴歇尔槽原理来计算管道的截面积和流速，以实现更有效的流体输送。
4. 液体混合巴歇尔槽原理还可以应用于液体混合过程。
例如，在一个容器中，我们可以通过控制不同液体的进入流速和压力，利用巴歇尔槽原理使液体混合均匀。
结论巴歇尔槽原理是流体力学中的一个基本原理，描述了封闭容器内不同位置的流速和压力的关系。
它在液压系统、液位测量、管道系统设计和液体混合等领域都有广泛的应用。
通过运用巴歇尔槽原理，我们可以更好地理解和控制流体的运动和压力分布，实现工程设计和应用的效益最大化。
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Context-Based Adａptive Binary Arithｍetic Cｏdiｎg iｎthe H．２64/ＡVC简称Cabａｃ,Ｈ２6４中的一种熵编码方式:基于上下文的自适应二进制算术编码内容安排:1,介绍算术编码2,介绍二进制算术编码3介绍Cabａｃ及其一些实用的实现方式（参考JSVM代码，也可以参考JM) ---张新发一，算术编码算术编码是一种常用的变字长编码，它是利用信源概率分布特性、能够趋近熵极限的编码方法。
它与Huffｍan 一样，也是对出现概率大的符号赋予短码,对概率小的符号赋予长码。
但它的编码过程与Huffmａn 编码却不相同,而且在信源概率分布比较均匀的情况下其编码效率高于Huffman 编码。
它和Ｈｕffman 编码最大的区别在于它不是使用整数码。
Ｈｕfｆman 码是用整数长度的码字来编码的最佳方法,而算法编码是一种并不局限于整数长度码字的最佳编码方法。
算术编码是把各符号出现的概率表示在单位概率[０，1]区间之中,区间的宽度代表概率值的大小。
符号出现的概率越大对应于区间愈宽,可用较短码字表示;符号出现概率越小对应于区间愈窄,需要较长码字表示。
举例如下:S S S S为例以符号3324在算术编码中通常采用二进制分数表示概率,每个符号所对应的概率区间都是半开区间，即该区间包括左端点，而不包括右端点,如Ｓ１对应［0，0.00１)，Ｓ2 对应[0．001,0.01) 等。
算术编码产生的码字实际上是一个二进制数值的指针,指向所编的符号对应的概率区间。
S S S S……的第一个符号S3 用指向第3 个子区间的指⏹符号序列3324针来代表,可以用这个区间内的任意一个小数来表示这个指针，这里约定这个区间的左端点代表这个指针,因此得到第一个码字.０1１。
⏹后续的编码将在前面编码指向的子区间内进行，将［．0１1，.111] 区间再按概率大小划分为４份，第二个符号S３指向.1００1（S3 区间的左端)，输出码字变为.1001。
⏹然后,Ｓ3 对应的子区间又被划分为4 份，开始对第三个符号Ｓ２进行编码，……．⏹两个参量:编码点（指针所指处)C 和区间宽度A。
初始状态编码点（指针所指处)Ｃ= 0区间宽度A=１.0新编码点Ｃ＝原编码点 C + 原区间A×Pi新区间A = 原区间A×ｐi⏹序列Ｓ3S3S2Ｓ4 …… 的编码过程：第1个符号（S3): C= 0 +１×.０１1 = .011A =1×．1 =.１第２个符号(Ｓ3）: C ＝．0１1 + ．1×．01１＝．1001A = ．1×.1 = .0１第３个符号(Ｓ2）:C= .1００1 + .０１×.001= .１0011A =．01×.０1 ＝．００01第４个符号(S4): C = .100１1 + .0０01×.１1１= .10１0011 （输出的码字)A= .0００1×．001 =.0００0００1解码过程⏹算法解码采取与编码过程相反的步骤把接收到的码字串指向其对应的子区间，得到此子区间对应的符号,即为解码后的符号。
即从码字串中减去已解码符号的子区间的左端点的数值（累积概率），并将差值除以该子区间的宽度（概率值),得到新的码字串。
⏹上述例子当收到字码串(.1０10011) 时,其指向子区间[．０1１,.111]，对应于S3，因此，得到第 1 个符号为S3。
新码字串：（．1010０11- .011)÷(.1）= 0．100011，新码字串仍然指向子区间[.0１1, ．1１1]，因此,第2 个符号仍为S3。
其它符号依次类推二，二进制算术编码二进制算术编码的输入的字符只有两种,如果信源字符集内包含有多个字符，则先将这些字符经过一系列的二进判决，变成二进制字符串。
这两个符号构成的序列的编码与算术编码基本原理相同,仍是不断划分概率子区间的递归过程。
在两个输入字符中，出现概率较大的为MPS (MoreＰrｏbaｂle Ｓｙmｂol)，MPＳ的概率为Pe；出现概率较小的为LPS（LesｓＰrobablｅSymbol)，LPS 的概率为Qｅ，Ｐｅ=1-Qe。
编码初始化子区间为[0，１],MPS与LPS 分配如图所示：编码时，设置两个专用寄存器(C，A)C 寄存器的值为编码点（指针所指处)，初时化为0Ａ寄存器的值为子区间的宽度(该宽度恰好是已输入符号串的概率）,初时化为1随着被编码数据源输入,C 和 A 的内容按以下编码规则修正：当低概率符号LＰS 到来时:Ｃ=C, A＝AQe当高概率符号MＰS到来时：C=Ｃ+AＱe ,Ａ=Ape = Ａ（1-Qｅ）例: 信源符号序列1101１11１0 为LPS Qｅ= 1/8 ＝（0.００１)b１为MPS Pｅ＝7/８＝(0.1１1)b初始状态:C＝0 (子区间起始位置) A=1 (子区间宽度）1，第１个符号1为MPSC＝C+ AＱｅ= 0 + 1 ⨯0.０0１＝0.０01Ａ= AＰe = 1 ⨯0.１11 = 0.1１12，第2个符号1仍为MPSC=Ｃ+ＡQe＝0.００1＋０.1１1 ⨯0.001＝０.０01１11 A＝AＰe= ０.１11 ⨯0.1１1 ＝0.1１0０013，第３个符号0为LPＳC=C=0．001111Ａ=A Qe = 0.１1000１⨯0．001 ＝0．0001100014，继续下去……. 最后得C＝０.０1111０0００0001A=0．1１此时区间的尾为C+A=0.111111100000０,编码区间[C,C+A)编码输出可以是最后一个编码区间中的任意小数值,但为了取得最好的编码效率,选择的小数应有最短的比特长度。
上面区间我们可取０.0１01,即输出为0101解码过程按Qe、Ｐｅ分成两个子区间，判断被解码的码字落在哪个区间,并赋予对应符号。
设c’ =(0.0101)b是被解码的值,初始值A＝1 Qe = 0．０0１当ｃ’落在０－QeA 之间,解码符号为D=0，则Ｃ’ = C’， A =Qe A当c’ 落在ＱeA-A 之间,解码符号为D＝1,则C’ =C’-Qｅ A ，A = Ａ(1-Qｅ) 1，c’ ＝0．0101落在Qe A -A 之间,解码符号为Ｄ＝１c’ = c’-QeA = 0.010１-0．００1 = 0.０011 ， A =Ａ(１-Qe)= 0.1112，c’= ０．0０１１落在Qe A-Ａ之间，解码符号为D=１c’＝ｃ’-QｅＡ= 0.0０１1 －0.000111＝0．000１01，A=A（１-Qe)= 0.１11⨯0.111=0.110001３，c’＝0.0００１0１落在０－QeA 之间,解码符号为 D = 0 c’ ＝c’ = 0．00010１ A = AQe = ０.１１0001⨯0．00１＝0.０001１０001三，ＣABAＣ原理及其实现CAＢAC是Ｈ264的一种熵编码方案，相比如H26４的另外一种熵编码方案CA VLＣ而言,在可接受的视频质量（３0dB到3８dB之间)内变化时，前者可节约平均9%到14%的码流。
ＣAＢＡC有以下几个特性:1，对多数符号使用了自适应概率模型。
2，通过使用上下文关系,利用了符号相关性。
3，限制为二进制算术编码(biｎaryａrｉtｈmetｉc coｄing）,基于只用查表和移位方式的快速二进制算术编解码器。
4，３99 种预定义的上下文模型,分成了各种不同的模型组,例如模型14-20用于帧间宏块类型的编码,模型的选择基于前面编码的信息（上下文关系),每个上下文模型适应实验分布。
先大致介绍CABAC的实现过程，然后对一些技术做细节介绍下面是CABAＣ的编码流程图按上图可知,对一个符号编码有如下过程：1,转化成二进制(Binaｒization)CABＡＣ使用二值算术编码,也就是说只对二进制的判决（０或者1)进行编码。
非二进制符号(例如转换后的系数或者运动矢量）在编码前先要进行二进制转换。
这一过程和变长编码（VＬC）中将信息符号转化为变长编码一样,所不同的是,算术编码器在将信息送去传输之前还要进一步对这些二进制符号进行编码。
2, 选择基于内容的模型:“基于内容的模型”是二进制符号中一个或多个比特的概率模型。
根据对先前已编码符号的统计,从可选模型中选择适当的概率模型。
３, 算术编码:根据选择的概率模型对每个比特进行算数编码。
4，更新模型上图中的bypａss coｄｉnｇ是指对于一些特定语法元素的二进制比特符号，为了加快编码速度而不使用上下文模型的形式。
使用ＣABＡC的熵编码方式在时间耗费方面大于ＣＡVLC，为了达到一个折中，在实际编码中,并不是对所有的语法元素都使用CABＡC编码方案，有许多表征视频序列本身固有参数特征的语法元素的熵编码还是使用ＣAＶＬC。
下图是一些需要用CABＡC编码的语法元素及对应的上下文模型索引。
下面来具体介绍编码过程1,二进制化为了降低算术编码的复杂度，提高编码速度，采用二进制算术编码，即进行熵编码的符号是一系列的二进制符号,这得首先需要把编码语法元素转化成二进制串,包括基本方案和串接方案。
Unary B ｉnar ｉzatio ｎ:对于x>=0的无符号整数值，由x 个”1”和一个终结符合”0”组成。
Tr ｕｎca ｔｅd Unar ｙ B ｉnar ｉzation(ＴＵ）：给定一个参数S,对于编码符号ｘ,0＜＝x<＝S 有效，如果x>S,则取ｘ＝Ｓ,对于x<S 时，二进制串由U ｎa ｒy B ｉｎarizati ｏn 方案给出,对于x=S,Unary B ｉnarization 方案中的那个终结符号”0”被忽略，此时输出二进制串为ｘ个”1”。
kth o ｒｄｅr Exp-G ｏlom(EGK ） Bi ｎar ｉzation:由一个前缀和一个后缀码字串接而成,对于给定ｘ，下面是产生一个k 阶指数格雷码的算法whil ｅ(１）{//unary prfix pa ｒｔ o ｆ ＥGKif (x ＞=(1＜<k))｛pu ｔ(1)x=x-(1<＜k)k++} ｅｌse {pu ｔ（０） ／/ter ｍinating “0” of ｐrefix partｗhil ｅ（k －－) ／/ｂｉna ｒy suf ｆi ｘ ｐａr ｔ of EGK ｐut((x>>k)&０x ０1)ｂr ｅa ｋ}}前缀是由对应值为2log (/21)kx ⎢⎥+⎣⎦的Ｕｎａry B ｉna ｒiz ａtio ｎ方案产生的二进制串组成,后缀由()2(12)k l x x +-这个十进制值对应的二进制串组成。
Ｆｉxed-Len ｇth(ＦL)B ｉn ａr ｉzat ｉｏn:给定一个参数Ｓ,对于编码语法元素x,必须满足0<=x<S ，输出二进制串为十进制值x 对应的二进制数。