HEVC熵编码算法优化
HEVC帧间编码器算法优化
高效视频编码方法的研究与优化
高效视频编码方法的研究与优化随着数字媒体的迅猛发展，视频编码技术在多媒体通信、娱乐和广告等领域起着至关重要的作用。
高效的视频编码方法可以实现更好的视频质量和更低的比特率，为高清视频传输和存储提供更好的支持。
本文将对高效视频编码方法进行研究与优化，探讨其相关原理和技术。
一、视频编码方法的概述视频编码是将视频信号转换为数字信号的过程，主要包括视频采样、变换编码和熵编码三个步骤。
视频编码的目标是尽可能地减少视频数据的冗余，并以最小的比特率保持良好的视觉质量。
二、现有的视频编码方法1. H.264/AVC编码标准H.264/AVC是一种广泛使用的视频编码标准，具有较好的压缩性能和较低的编码延迟。
它通过使用运动估计、帧内预测、帧间预测等技术，实现了更高的编码效率和更好的视频质量。
2. H.265/HEVC编码标准H.265/HEVC是H.264/AVC的下一代编码标准，具有更高的压缩性能和更低的比特率。
它引入了更先进的帧内预测、帧间预测和变换编码技术，能够进一步提高视频质量和减小比特率。
三、视频编码方法的优化方向1. 运动估计优化运动估计是视频编码中的关键环节，其精度和速度直接影响整个编码系统的性能。
通过改进运动搜索算法、优化运动矢量预测算法等方式，可以提高运动估计的准确性和速度。
2. 变换编码优化变换编码对视频质量和压缩性能都有较大的影响。
研究优化变换系数选择方法、设计高效的变换系数量化方法等，可提高视频质量和减小比特率。
3. 熵编码优化熵编码是视频编码中的最后一步，主要包括数据压缩和解压缩两个过程。
优化熵编码算法，如改进上下文建模、利用自适应码率控制等技术，可以进一步提高编码效率和视频质量。
四、视频编码方法的研究挑战1. 视频编码的高效性与复杂度之间的平衡高效视频编码方法通常需要更复杂的算法和更高的计算资源。
如何在保持良好视频质量的同时降低编码算法的复杂度，是一个亟待解决的难题。
2. 视频编码的实时性和延时之间的平衡实时视频通信要求较低的编码延时，而高效视频编码方法往往需要较长的编码时间。
熵编码技术分析与优化
熵编码技术分析与优化随着信息技术的迅猛发展，在数据传输和存储过程中，如何尽可能节省传输和存储成本，提高数据传输效率和数据存储的可靠性，成为了信息技术领域一个非常重要的问题。
而熵编码技术则是解决这一问题的重要手段之一。
熵编码技术是一种将数据压缩的技术，它通过在编码过程中尽可能地减少输出信息的平均长度，以实现数据的高效压缩。
熵编码技术主要分为霍夫曼编码和算术编码两种。
接下来我们将分别对霍夫曼编码和算术编码进行分析和优化。
一、霍夫曼编码1. 霍夫曼编码原理霍夫曼编码是一种基于词频统计的熵编码方法。
它的输出编码字串是由不等长的最优前缀码组成的，即把出现概率高的符号用少量的位数表示，出现概率低的符号用更多的位数表示。
因此霍夫曼编码的优点在于能够精确的描述信源的统计规律，从而实现更好的压缩效果。
霍夫曼编码的基本思想是：对于待编码的信息序列，根据统计分析得到各个符号的出现频率，然后构造一颗霍夫曼树，并将树的叶子节点上的符号编码成一组不等长的码字，以实现数据的高效压缩。
2. 抗噪性与适应性优化虽然霍夫曼编码在压缩效果和编码速度方面表现出色，但是它对噪声和信道干扰的抗干扰能力相对较差。
为了解决这一问题，可以针对输入信息的种类和数量对编码策略进行调整，提高编码的适应性和抗噪声能力。
比如可以根据具体的应用场景和信息特征来调整编码的结构和码表，以抵抗不同的噪声和干扰，从而提高数据传输的可靠性和稳定性。
二、算术编码1. 算术编码原理算术编码是一种基于符号概率的熵编码方法。
与霍夫曼编码不同的是，算术编码是采用数学方式来将符号映射为二进制码的，因此它的码表是连续的数值，而不是一个离散的码字序列。
具体的操作方式为：首先将待编码的符号集合映射到连续的概率区间上，然后将待编码符号的概率区间相乘，最终得到输出码字所占据的区间。
由此可见，算术编码的压缩率比霍夫曼编码更高。
2. 适应性与扩展虽然算术编码具有较好的压缩效果和编码效率，但是它的针对性较强，需要根据信源符号概率分布进行计算，因此在某些情况下，算术编码的编码效率并不是很高。
面向HEVC的Golomb-Rice编码参数自适应策略
面向HEVC的Golomb-Rice编码参数自适应策略夏德春;何小海;韩兴阳;叶宇昀;吴小强【摘要】In order to further reduce high efficiency video coding( HEVC) output rate,this paper presents an improved algorithm of Context-based Adaptive Arithmetic Coding( CABAC) . Firstly,by using the fea-ture that the large size transform unit( TU) and the transform skip mode coefficient block has more large coefficients in CABAC, according to the distribution characteristics of the coded 4 × 4 coefficients array ( CG) in 32 × 32 transform unit, the initial Golomb-Rice parameter of the next CG is adaptively deter-mined. Then,in the transform skip mode coefficient block,the initial Golomb-Rice parameter is set to 1, and then the coding parameter of the next coefficient is adaptively determined according to the absolute val-ue of the coded coefficients. The experimental results show that,compared with the HEVC standard algo-rithm HM16. 0,the proposed algorithm brings down the bit rate by 0. 09% ~2. 75%,the average efficiency is more than 90%,peak signal-to-noise ratio(PSNR) has no loss and coding time is only increased by 0. 08%. Compared with the representative literature,the proposed algorithm can save the average bit rate by 0. 49%,and PSNR is increased by an average of 0. 01 dB.%为了进一步降低高性能视频编码(HEVC)的输出码率,针对基于上下文的自适应算术编码(CABAC),提出了一种改进算法.利用大尺寸变换单元(TU)和变换跳过模式系数块大值系数较多的特点,首先在32×32变换单元中,根据已编码4×4系数组(CG)系数值的分布特性,自适应决定下一个CG的哥伦布-莱斯(Golomb-Rice)初始参数值;其次,在变换跳过模式系数块中设置初始Golomb-Rice参数为1,再利用相邻系数的相关性,根据已编码系数绝对值大小自适应决定下一系数的编码参数值.实验结果表明,与HEVC标准算法HM16.0相比,所提算法能达到0.09%~2.75%的比特率下降,平均有效率90%以上,且峰值信噪比(PSNR)无损失,编码时间平均只增加了0.08%.与代表文献相比,所提算法平均节省0.49%比特率,PSNR平均提高0.01 dB.【期刊名称】《电讯技术》【年(卷),期】2017(057)010【总页数】6页(P1218-1223)【关键词】高性能视频编码;哥伦布-莱斯(Golomb-Rice)参数;变换跳过模式;自适应策略【作者】夏德春;何小海;韩兴阳;叶宇昀;吴小强【作者单位】四川大学电子信息学院,成都610065;联合保障中心信息中心,成都610015;四川大学电子信息学院,成都610065;联合保障中心信息中心,成都610015;四川大学电子信息学院,成都610065;四川大学电子信息学院,成都610065【正文语种】中文【中图分类】TN919.81为了进一步提高新一代视频编码标准-高性能视频编码(High Efficiency Video Coding，HEVC)的压缩性能，众多学者先后基于客观工程学框架和人类视觉感知模型[1-2]提出了不同改进算法，并且都达到了降低输出码率的目的。
一种低延迟的hevc熵编码方法设计
1 引言自2003年视频编码联合组（Joint Collaborative Team on Video Coding，JCT-VC）提出H.264视频标准之后，在2010年又提出新一代视频编码标准H.265/HEVC[1]。
相比前一代视频编码标准，HEVC标准加入了多种先进的编码算法，相比于H.264,HEVC 是通过算法的复杂度提高来获取压缩效率的进一步提高[2][3]。
CABAC作为HEVC的唯一标准，主要包含三个主要部分：二值化、上下文建模、算术编码。
对于熵编码而言，HEVC只保留了复杂度高的CABAC编码方式。
就目前针对熵编码的优化主要集中在如下几个方面：文献[4]通过软件和硬件的结合对常规编码和旁路编码进行优化,旨在面积和吞吐率之间有一个好的权衡;文献[5]对系数编码层中语法元素的上下文模型数量进行优化，从而达到编码时间的减少；文献[6]预先重归一化处理，预处理算数编码的rLPS来减少关键路径的延迟以及混合路径覆盖，就是LPS和MPS分别处理，多路并行方式对熵编码进行优化；文献[7]rLPS的预处理。
在新的State更新出来之后做一个预处理，将下一个LPS和MPS的两个表全都做出来，更新出来State之后使得的查表运算变得简化，只需要根据Range来查找;文献[8]通过软件的实现减少了官方测试代码HM[9]中一些不必要的算法，在不影响视频质量的前提下，达到优化代码的目的。
由于官方提供的参考代码，虽然是现有的HEVC编码器中编码性能最佳的，但由于是基于对象的C++代码和一些不必要的复杂算法导致较差的效率，无法完成实时编码。
x265是一个开源的编码器，x265的开发始于2013年3月。
MulticoreWare于2013年7月23日对外公布了x265的源代码。
最新版本（2.9）发布于2018年10月8日。
它的目的是提供世界上最快和计算效率最高的HEVC编码器。
它主要采用帧并行和波前并行技术的并行编码器，可以显著提高多核处理器的编码。
H.265-HEVC CABAC熵编码的研究与硬件实现
H.265-HEVC CABAC熵编码的研究与硬件实现摘要：随着高清视频的普及和4K/8K等超高分辨率视频的发展，高效的视频压缩编码成为了当下的热门研究方向。
H.265/HEVC 是当前最先进的视频编码标准，采用了CABAC熵编码技术来提高编码效率。
本文研究了H.265/HEVC CABAC熵编码的原理和实现方法，并通过硬件实现验证了其高效压缩和高质量解码的优点。
研究表明，H.265/HEVC编码的压缩率能够达到约50%以上，同时保证了视频质量的稳定性和高清晰度。
本文的研究成果具有一定的理论和实践意义，可以为视频编码技术的进一步发展提供参考和借鉴。
关键词：H.265/HEVC、CABAC、熵编码、压缩率、高清视频、硬件实现一、引言随着数字技术的不断发展和应用，高清视频已经成为人们日常生活中不可或缺的娱乐方式。
同时，4K/8K等超高分辨率视频的出现，更是为视频技术的发展带来了新的挑战。
为了保证视频传输的稳定性和流畅性，需要对视频进行高效的压缩编码，从而大大减少视频的数据量，提高视频传输的效率。
H.265/HEVC作为当前最先进的视频编码标准，采用了CABAC熵编码技术，实现了比H.264/AVC更高效的视频压缩编码，成为日后视频技术发展的重要方向。
二、H.265/HEVC CABAC熵编码原理CABAC是一种用于执行熵编码的技术，是H.265/HEVC标准的重要组成部分。
CABAC相比于常规的二进制自适应算术编码（Context-Adaptive Binary Arithmetic Coding，简称CABAC）具有更高的熵编码效率，有助于提高视频压缩率和减少码流数据量。
CABAC的实现包括一系列的步骤：包括符号自适应、上下文建模、二次二进制自适应算术编码等。
三、H.265/HEVC CABAC熵编码实现硬件实现是H.265/HEVC CABAC熵编码的重要手段之一。
在硬件实现中，需要对CABAC技术进行优化和改进，以便更好地适应当前视频编码和传输的需要。
高效视频编码H.265_HEVC率失真优化关键技术研究
学校代码10699分类号TN919.8密级学号**********题目高效视频编码H.265/HEVC率失真优化关键技术研究作者杨楷芳信息与通信工程学科、专业冯燕指导教师2017年01月申请学位日期西北工业大学博士学位论文（学位研究生）题目：高效视频编码H.265/HEVC 率失真优化关键技术研究作者：杨楷芳学科专业：信息与通信工程指导教师：冯燕2017年01月Title: Research on Rate-distortion Optimization Techniques for H.265/HEVCByYang Kai-fangUnder the Supervision of ProfessorFeng YanA Dissertation Submitted toNorthwestern Polytechnical UniversityIn partial fulfillment of the requirementFor the degree ofDoctor of EngineeringXi’an P. R. ChinaJanuary 2017摘要摘 要近些年，随着互联网技术和多媒体技术的快速发展，高清甚至超高清视频业务逐渐走入人们的生活。
这在引起视频数据量迅速增加的同时也给视频的存储和传输带来了巨大的挑战。
2013年1月，视频编码联合组（Joint Collaborative Team on Video Coding，JCT-VC）发布了新一代的面向高清视频的视频编码标准H.265/HEVC，与其前一代视频编码标准H.264/A VC相比，H.265/HEVC可以在保证同等重建视频主观质量前提下节省50%的码率。
率失真优化是视频编码中提高编码效率的关键技术。
率失真优化基于香农的率失真编码理论，通过权衡编码码率与失真，在满足码率限制的前提下，获得尽量高的重建视频质量，进而提高视频编码的率失真性能。
HEVC熵编码硬件设计与残差编码吞吐率优化
551 引言近年来，随着3G、4G、移动互联网的普及，未来5G 时代也即将来临，人们对视频的需求也越来越大。
从早期的720p、1080p 视频到现在的2K、4K 视频，人们对视频编码的要求也与日俱增。
自2003年提出AVC 视频标准后，视频编码联合组织于2010年提出了新一代的视频编码标准HEVC [1]。
相比于前一代编码标准，HEVC 采用了树状的CTU（Coding Tree Unit）划分和预测、33种方向的帧内预测、优化的熵编码模块等，并实现了视频压缩效率比AVC 提升35%~40%。
然而随着新标准的算法改进，HEVC 的复杂度也比AVC 提升了2~4倍[2] 。
相比于AVC 中混合使用CAVLC （Context Adaptive Variable Length Coding）和CABAC 编码，HEVC 只保留了较高复杂度的CABAC 作为唯一的编码方式。
为了处理更复杂的RDO （Rate Distortion Optimization）过程和更多的语法元素，HEVC 中的熵编码要处理的数据也大大增加，这给硬件实现提出了更高的要求。
近年来许多优化熵编码硬件的论点被提出，文献[3]对残差中CG （Coefficient Group）内各语法元素SE （Syntax Element）的上下文模型特点和编码模式进行分类，设计了以一种基于残差语法元素的上下文模型选择方法，增加了残差编码的CG 内编码效率。
文献[4]在残差编码模块中采用了基于流水线改进残差编码的方法，减少了对残差存取、扫描的等待时间。
但是文献[3]、文献[4]都没有考虑到全零CG 块带来的时间冗余，全零CG 块带来的存取和扫描时间仍有进一步减少的空间。
本文对HEVC 的CABAC 模块进行硬件实现和优化，提高硬件主频和吞吐率，达到对高清视频实时编码的目的。
此外，考虑到残差编码作为熵编码模块中耗时最大的模块，大大影响了熵编码的运行效率、吞吐率。
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计算机与现代化2013年第12期JISUANJI YU XIANDAIHUA总第220期文章编号：1006-2475（2013）12-001-04收稿日期：2013-09-12基金项目：国家自然科学基金资助项目（61272502）作者简介：徐飞（1989-），男，重庆人，北京航空航天大学计算机学院硕士研究生，研究方向：视频编码与传输；张永飞（1982-），男，陕西岐山人，讲师，硕士生导师，博士，研究方向：高效图像，视频编码与传输；李哲（1983-），男，博士研究生，研究方向：视频编码与传输。
HEVC 熵编码算法优化徐飞1，张永飞1，2，李哲1(1．北京航空航天大学计算机学院数字媒体北京市重点实验室，北京100191;2．北京航空航天大学虚拟现实技术与系统国家重点实验室，北京100191)摘要：新一代视频编码标准HEVC 提供了更加灵活的编码工具选择，在提高压缩率的同时也提高了编码的计算复杂度。
由于可选择更大的变换单元以及编码中更强的系数间依赖关系，在率失真优化(ＲDO )模式选择过程中，HEVC 熵编码的计算复杂度显著高于H．264/AVC 。
为了解决这一问题，本文对HEVC 熵编码算法进行优化，通过优化熵编码的上下文空间选择过程、非零系数的编码结构，以及对不同大小的变换矩阵进行整体优化。
实验结果表明，本文提出的优化算法能够在保证视频编码质量基本不变的同时，平均降低约43%的熵编码时间。
关键词：视频编码;HEVC ;熵编码中图分类号：TP301．6文献标识码：Adoi :10．3969/j．issn．1006-2475．2013．12．001Optimization Algorithm of HEVC Entropy CodingXU Fei 1，ZHANG Yong-fei 1，2，LI Zhe 1（1．Beijing Key Laboratory of Digital Media ，School of Computer Science and Engineering ，Beihang University ，Beijing 100191，China ；2．State Key Laboratory of Virtual Ｒeality Technology and Systems ，Beihang University ，Beijing 100191，China ）Abstract ：The latest video compression standard HEVC adopts more flexible compression tools to reach a higher compression ratecompared to its predecessor H．264/AVC ，meanwhile the computation of HEVC is more complicated．Mainly because the larger Transform Unit and the stronger dependence between transform coefficient ，entropy coding of HEVC in ＲDO （Ｒate-Distortion Op-timization ）is much more complex than that in H．264/AVC．This paper proposed several techniques to optimize the entropy cod-ing process of HEVC ，including context selection optimization ，significant coefficient coding optimization and different size coeffi-cient block optimization．Experiment results show that the proposed schemes can reduce on average 43%of the entropy coding time in ＲDO without losing compression performance．Key words ：video compression ；HEVC ；entropy coding0引言ITU-T VCEG 与ISO /IEC MPEG 于2011年组成视频编码联合工作组（JCT-VC ），制定新一代视频编码标准High Efficiency Video Coding （HEVC ）［1］，并已于2013年4月发布最终标准。
HEVC 是继H．264/AVC ［2］之后的新一代高性能视频编码标准，着重提升高清视频的编码压缩效率，同时对于增强精度和色彩格式、可伸缩视频编码以及3D /Stereo /Multiview 视频编码也会在标准中给出相应的支持方案。
目前，JCT-VC 发布最新的草案为Test Specification Draft 10，最新的测试模型（Tmuc ）为HM10［1］。
HEVC 继承了H．264/AVC 中采用的基于块的混合编码框架，与H．264/AVC 编码标准的主要差异在于增加了更多可选的编码模式以及编码工具的具体实现不同［3］。
在复杂度有一定增加的前提下，降低了50%的比特率。
在模式选择过程中，HEVC 依然采用率失真优化（ＲDO ）模式选择方法，计算出每一种模式的率失真性能，选择拉格朗日代价（Lagrange-Cost ）最小的编码模式作为最佳模式：J =D +λˑＲ（1）在公式（1）中，λ为Lagrange 算子；D 为重建失真；Ｒ是编码所需的码流位数。
为了获得精确的编码2计算机与现代化2013年第12期码流位数，需要在模式选择阶段对编码参数进行熵编码。
相比H．264/AVC可选择上下文自适应二进制算术编码（CABAC）［4］与上下文自适应变长编码（CAVLC）两种熵编码模型，HEVC仅采用了复杂度较高的CABAC一种熵编码模型［5］。
由于可使用更大的变换单元以及编码系数间有更强的依赖关系，采用CABAC编码模型的HEVC熵编码计算复杂度显著高于H．264/AVC。
针对这一问题，HEVC目前仍未有相关优化算法。
在H．264/ AVC中，多采用码率估计的方法来减少模式选择中熵编码的计算复杂度［6-7］。
码率估计能够较大幅度减少熵编码计算复杂度，但获得码流的准确度较低，同时HEVC变换单元更大，难以继续使用H．264/AVC 中的预测模型进行码率估计。
本文将从上下文选择，非零系数编码以及熵编码整体层次对模式选择中的熵编码过程进行优化，结果显示在编码性能影响不大的情况下可减少43%的熵编码时间。
1HEVC熵编码技术HEVC引入了多种新技术来提升整体编码效率，其中对熵编码影响最大的即是可选择更大的变换单元（TU）。
预测编码之后，将编码单元（CU）分割为多个变换单元，经过变换量化之后形成变换系数矩阵，最后进行熵编码得到编码码流。
H．264/AVC变换单元最大仅为8ˑ8，而HEVC变换单元最大可为32ˑ32，单次变换系数矩阵编码复杂度提升4至16倍［8］。
每个变换系数矩阵分为多个4ˑ4的子系数块，对子系数块以及子系数块内的系数均采用特定扫描方向进行逆序编码。
在帧内编码中，对大小为4ˑ4和8ˑ8变换系数矩阵依据帧内预测方向确定扫描方向为横向、纵向或对角方向，其他尺寸变换系数矩阵以及在帧间编码中，只选择对角方向为扫描方向。
图1为4ˑ4的变换系数矩阵及对角扫描顺序示例，图2为依据图1进行编码的参数。
需要进行编码的参数分为以下几类［9］：（1）最末非零系数坐标：对变换系数矩阵采用逆序进行编码，首先要获取的是最末非零系数的位置，并对其坐标进行编码。
（2）子系数块非零标志：获取最末非零系数位置之后，逆序依照特定的方向扫描每个子系数块，若字系数块中存在非零系数，则置子系数块非零标志为1，并编码该子系数块中的变换系数，否则置0并扫描下一子系数块。
（3）非零系数位图：在子系数块中，采用位图的方式标识每一个系数是否非零，因此，每个子系数块需要16个标识位。
（a）4ˑ4变换系数矩阵示例（b）4ˑ4对角扫描顺序图14ˑ4变换系数矩阵示例及对角扫描顺序图24ˑ4变换系数矩阵编码参数（4）非零系数编码：在确定子系数块中非零系数的位置之后，即对非零系数进行编码。
对前8个非零系数，首先编码非零系数是否大于1，并编码第一个大于1的非零系数是否大于2，最后对编码之后的余值采用哥伦布编码［10］。
对后续的非零系数，直接采用哥伦布编码获得相应码流。
导致HEVC变换系数矩阵编码复杂度较高的原因有：（1）相比H．264，HEVC可以选择更大的变换单元，单次需要扫描及编码的系数更多；（2）为了在更大程度上减少熵编码冗余，充分利用了子系数块及系数间的相关性，选择熵编码的上下文空间时计算复杂度更高；（3）多种扫描顺序及不同大小的变换系数矩阵采用相同的编码流程，计算效率不高。
2HEVC熵编码优化针对上述问题，本节分别对熵编码的上下文空间选择过程、非零系数的编码结构，以及不同尺寸变换系数矩阵的整体编码效率等进行优化。
2．1上下文选择算法优化在编码子系数块的非零信息及系数位图信息的过程中，选择编码上下文空间的过程中，均需要获取相邻子系数块的非零系数信息。
在标准编码器中，每个子系数块编码前需要访问右侧及下侧子系数块标志位，存在较大的访存开销（见图3（a））。
本文对此部分进行优化，设置新的矩阵存储当前子系数块的相邻子系数块信息，若当前子系数块存在非零系数，则对其左侧和上侧的子系数块相邻信息进行设置，将每个子系数块均需访存两次降为每个非零子系数块访2013年第12期徐飞等:HEVC 熵编码算法优化3存两次（见图3（b ））。
（a ）参考编码器中的子系数块间信息获取方式（b ）本文算法中的子系数块间信息传递方式图3参考编码器与本文算法中的子系数块间信息传递方式（a ）参考编码器中非零系数编码流程（b ）本文算法中非零系数编码流程图4参考编码器与本文算法中非零系数编码流程选择编码系数位图上下文的过程中，需要获取4部分信息：（1）当前编码块的色度信息；（2）编码块大小与扫描方向信息；（3）相邻子系数块是否存在非零系数；（4）系数在子系数块中的位置信息。
标准编码器中其实现较为复杂，约占变换系数矩阵熵编码时间的1/7。
4部分信息中，前两类信息较容易获得，第三类信息获取的优化已在前文阐述，第四类信息可由查表的方式获得。
第三类信息将非零子系数块分为4类，4类子系数块中由系数位置获得的上下文信息有所差别。