视频图像压缩中熵编码技术研究

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1、博士学位论文视频图像压缩中熵编码技术研究RESEARCHONENTROPYCODINGFORVIDEOANDIMAGECOMPRESSION高敏哈尔滨工业大学2016年6月国内图书分类号：TP391.41学校代码：10213国际图书分类号：681.39密级：公开博士学位论文视频图像压缩中熵编码技术研究博士研究生：高敏导师：高文教授申请学位：工学博士学科、专业：计算机应用技术所在单位：计算机科学与技术学院答辩日期：2016年6月授予学位单位：哈尔滨工业大学ClassifiedIndex:TP391.41U.D.C.:681.39DissertationfortheDoctoralDe

2、greeinEngineeringRESEARCHONENTROPYCODINGFORVIDEOANDIMAGECOMPRESSIONCandidate:GaoMinSupervisor:Prof.GaoWenAcademicDegreeAppliedfor:DoctorofEngineeringSpecialty:ComputerApplicationTechnologyAffiliation:SchoolofComputerScienceandTechnologyDateofDefence:Jun.2016Degree-Conferring-Institution:Harbin

3、InstituteofTechnology摘要摘要在视频压缩标准中，熵编码模块在信源符号的压缩和码流的组织过程有着不可替代的作用。熵编码模块首先利用上下文建模技术来挖掘信源符号之间的统计冗余；然后使用熵编码引擎（算术编码技术或者变长编码技术）来去除统计冗余，进而产生紧凑的二进制码流，以供存储和传输。熵编码模块通常利用已经编码的符号来估计待编码符号的概率分布，从而能够高效地去除信源符号之间的冗余信息。然而，这种编码依赖关系却不利于熵编码模块的并行处理，降低了吞吐率。因此，如何平衡熵编码模块的编码效率和数据吞吐率已经成为衡量熵编码技术优劣的重要性能指标。随着高画质视频的逐步普及，未来的

4、视频压缩标准将要处理数据量更加庞大的视频，因此继续提高熵编码模块的压缩效率仍然具有很重要的意义。为了克服外界条件的限制，在目前最新的多媒体应用中，压缩感知技术正在被应用于采集数字图像/视频。当采用压缩感知技术对图像/视频进行采集时，得到的测量值（通常用测量值表示利用压缩感知采样得到的样本信息）和传统的图像/视频采集方法得到的像素值在本质上是不同的。测量值通常是利用随机高斯矩阵对原始信号进行投影操作而得到的，每个测量值都包含了原始信号的全局信息，并且各个测量值之间是相互独立的。所以，传统的图像/视频压缩标准技术不再适用于测量值的压缩。如何充分挖掘测量值的统计特性为其设计一个高效的熵编

5、码器是测量值压缩中的一个新的挑战问题。所以，在这种研究背景下，本文对H.264/AVC，HEVC和AVS2等视频压缩标准中的熵编码模块进行优化，来提高熵编码模块的压缩效率和数据吞吐率；另外，本文也为压缩感知中测量值的压缩设计了一个高效的熵编码器，来把测量值转化为紧凑的二进制码流，实现真正的数据压缩。因此，本文的研究工作主要包括以下四个部分：第一，在H.264/AVC的上下文自适应二进制算术编码器（CABAC）的设计过程中，由于没有充分地考虑吞吐率这一指标，使得熵编码模块已经成为整个解码器的主要瓶颈之一。为了提高H.264/AVC中CABAC的吞吐率，本文首先根据预测残差的DCT系数

6、的统计特性，提出了一个层次依赖上下文模型HDCM(HierarchicalDependencyContextModel)。在HDCM中，DCT系数块中的非零系数的个数和DCT系数的频域位置被用作为上下文，来挖掘DCT系数之间的统计冗余。然后，本文提出了一个基于层次依赖上下文模型─I─哈尔滨工业大学工学博士学位论文的二进制算术编码器HDCMBAC来编码H.264/AVC中的预测残差的DCT系数。为了高效地描述DCT系数块，并且降低语法元素之间的上下文依赖关系，HDCMBAC重新设计了用于描述DCT系数块的语法元素。这些语法元素包括，DCT系数块中非零系数的个数N，用于指示每个位置上的

7、DCT系数是否为非零系数的语法元素significant_flag和用于指示每个非零DCT系数的幅值的语法元素coeff_abs_level_minus1。实验结果表明，与H.264/AVC中的CABAC相比，HDCMBAC可以取得相似的编码效率，并且最大限度地降低了DCT系数之间的上下文依赖关系。第二，为了继续提高视频编码标准中熵编码模块的编码效率和为下一代视频编码标准的制定做技术储备，本文以HEVC为基础，提出了一个内存消耗小并且编码效率高的熵编码方案，该方案包括