浅压缩标准预测信息编码改进算法的制作方法

本发明设计视频编解码，具体涉及浅压缩标准预测信息编码改进算法。

背景技术：

1、视频是传递信息的有效载体也是智能时代数据获取的重要来源，伴随移动互联网技术的蓬勃发展，在即时通信、视频会议等应用中都有音视频通信的身影存在。由于对以指数增长的可视数据的压缩需求不断增长。

2、视频之所以能够压缩，因为它有很多冗余信息，所以针对如何去除冗余信息这一问题，具有很高的研究价值和研究意义。常见的视频数据存在的这几种冗余类型:空间冗余、时间冗余，编码冗余和视觉冗余。

3、熵编码是针对在编码的时候像素点各自概率不同带来的编码冗余，无论是在国际编码框架或者国内自主编码框架中都是非常重要的一个环节。熵编码一般处于整个编码框架的最后，主要利用信息论中的相关原理针对编码冗余进行最后的处理，进一步压缩数据量。如何提高熵编码模块的编码效率一直都是视频和图像压缩系统的关键问题。视频编码器的性能和熵编码算法密切相关，研究如何提升编码器的性能，尤其是熵编码算法的优化，对于提升视频编码的效率和压缩比具有重要意义。

4、当最佳预测模式为原始值模式时：熵编码会采取一种特殊的方式对每个宏块内的像素值进行编码。如图1所示，它会按照每个像素值的比特深度位的值直接进行输出，也就是直接将每个像素的值按照其比特深度转化为相应的二进制码，然后进行存储或传输。这种直接输出的方式在一定程度上能够有效地压缩图像数据，但相对于其他编码技术而言，其压缩率相对较低。

5、由于原始值模式只是简单地直接按照比特深度位的值进行输出，没有采取任何先进的编码技术，这就导致了压缩率还有进一步提升空间的问题。为了提高压缩率，我们可以考虑采用一些更为先进的编码技术，能够更好地利用图像数据的统计特性，从而在保证图像质量的同时，进一步降低图像数据的比特率。

6、当最佳预测模式为非原始值模式时：在当前的视频压缩技术中，熵编码对于预测模式号的编码方式采用的是一种基于静态表格的查找方法。这种方法的核心思想是为每一种预测模式号分配一个唯一的二进制码字，通过该码字来表示预测模式，从而达到压缩的目的。

7、具体而言，这种编码方式依赖于一张预先设定好的静态表格。这张表格包含了每一种预测模式号与其对应二进制码字的映射关系。表格的第一行列出了每种预测模式号所需要的编码的二进制码字所对应的十进制数值，而第二行则表示第一行码字所需要的二进制比特数的位数。如图2所示，为发明实施例中预测模式改进前每种预测模式号对应的二进制比特串对应的哈夫曼树，其中共有11种预测模式，分别为2种逐点预测模式(point-wiseprediction mode)，7种普通帧内预测模式(intra prediction mode)，1种帧内快复制模式(intra block copy mode)和1种原始值模式(original prediction mode)，分别用p0、p1、i0、i1、i2、i3、i4、i5、i6、b2和o来表示。

8、当需要编码某个预测模式号时，熵编码模块会首先确定该预测模式号的索引，然后使用这个索引在静态表格中查找到对应的二进制码字以及其比特数。通过这种方式，熵编码模块可以迅速地获得预测模式号的编码结果，并将其写入到码流中。

9、值得注意的是，这种基于静态表格的编码方式具有较高的编码效率和较低的复杂度，因为它避免了复杂的编码算法和实时的决策过程。同时，由于表格是预先设定好的，因此在实际应用中可以快速地进行查找和操作，从而提高了整体的压缩效率。

10、然而，这种编码方式也存在一定的局限性。由于表格是静态的，它不能根据视频内容的实时变化来调整码字的分配，因此在某些情况下可能会导致编码效率的下降。为了克服这个问题，未来的研究工作可以考虑引入动态表格或者自适应的编码方式，根据视频内容的统计特性来动态地调整码字的分配，从而进一步提高压缩效率。

技术实现思路

1、本专利为浅压缩标准预测信息编码改进算法，流程图如图3所示，一方面，改变原有的原始值模式下编码方式，首先对当前宏块进行预测模式号选择，如果模式选择为原始值模式，其次采用预遍历当前宏块的方式，计算出当前宏块的最小值和均值并且判断是否出现众数，然后根据最小值、均值和众数进行判断分析，进行原始值模式下的模式选择，最后，依次编码基准值、当前像素值与基准值的差值所需要位数和编码当前像素值与基准值的差值；另一方面改进传统的预测模式号编码方法，首先通过收集并分析数据，根据统计信息对预测模式号进行分类，然后根据哈夫曼算法计算重新生成一颗静态哈夫曼树，最后得到每种预测模式号对应的新的码字，改变原有每种预测模式号所需要编码的信息。

2、为了实现上述的目的，本发明的技术方案是：浅压缩标准预测信息编码改进算法，包括如下步骤：

3、步骤s10：对当前宏块进行预测模式号选择，判断当前预测模式号是否为原始值模式；

4、根据帧内预测模块得到的每个宏块的编码比特信息，进行模式选择：如果当前宏块内的计算得到的残差编码所需要的比特数大于原始像素值编码所需要的比特数，当前选择的预测模式为原始值模式，按照步骤s20、步骤s30、步骤s40的顺序进行；如果当前宏块内的计算得到的残差编码所需要的比特数小于等于原始像素值编码所需要的比特数，当前选择的预测模式为非原始值模式，编码复杂度、预测模式、分组方式、码长、残差和边界残差修正符这六种熵编码模块所需的语法元素，针对预测模式号语法元素，按照步骤s50、步骤s60、步骤s70的顺序进行；

5、步骤s20：在步骤s10基础上，当前预测模式为原始值模式时遍历当前宏块；

6、当前预测模式为原始值模式时，进行预遍历操作；

7、步骤s30：在步骤s20基础上，当前预测模式为原始值模式时在众数模式、最小值模式和均值模式三种模式中选择一种；

8、当前预测模式为原始值模式时，在遍历当前宏块并得到最小值、均值和众数信息后，根据计算判断当前宏块在原始值模式时采用的编码模式；

9、步骤s40：在步骤s30基础上，当前预测模式为原始值模式时对原始像素值编码；

10、当前预测模式为原始值模式时，依次编码基准值、当前像素值与基准值的差值所需要位数和编码当前像素值与基准值的差值；

11、步骤s50：在步骤s10基础上，当前预测模式为非原始值模式时获取当前宏块的具体最佳预测模式号；

12、当前预测模式为非原始值模式时，帧内预测模块会计算并选择一种最佳的预测模式作为当前宏块的预测模式号，并将该模式的编号传递给熵编码模块；

13、步骤s60：在步骤s50基础上，在当前预测模式为非原始值模式时根据获取语法元素，进行二值化；

14、当前预测模式为非原始值模式时，预测模式号语法元素，码字的设计是根据测试avs标准测试序列，统计每个序列中每种预测模式出现的概率然后计算出每种预测模式号对应的新的码字；

15、步骤s70：在步骤s60基础上，在当前预测模式为非原始值模式时取出码字；

16、当前预测模式为非原始值模式时，针对预测模式号语法元素，根据最佳预测模式号作为索引，在静态码字表中找到唯一对应的码字并取出码字进行编码；

17、本技术实施例与现有技术相比存在的有益效果是：本发明专利一方面可以使得当预测模式为原始值模式时，提升压缩率的效果；另一方面，与传统的预测模式号编码方法相比，本专利能够更有效地利用数据中的信息，减少冗余，从而提高压缩率。