一、哥伦布码

  哥伦布码就是将编码对象分能成等间隔的若干区间(Group),每个Group有一个索引值:Group Id。

  》对于Group Id采用二元码编码;

  》对于Group内的编码对象采用定长码。

  如下图:

  

  对于编码对象n:  n = q * m + r = low(n/m) * m + r。其中q = low(n/m),表示取下整,对应是Group Id; 余数r对应是Group内编码对象。

  例如:对于m=5的哥伦布编码如下表

  

二、指数哥伦布码

  对于哥伦布码,编码对象分成等间隔区间。而对于指数,编码区间长度是按照指数增长的,如下图:同样

  》组号采用二元码编码

  》组内编码对象采用定长码编码

  

  编码结果如下:

三、K阶指数哥伦布码

  在H.264中,使用CABAC需要进行二值化处理,而指数哥伦布编码就是CABAC的一种二值化处理的方法。k阶指数哥伦布编解码具体过程如下:

A、编码过程:假设待编码数字为CodeNum(必须非负整数)

  指数哥伦布编码后的形式为[MZeors][1][Info],MZero表示M个0。

    1、将CodeNum以二进制形式表示(若不足k位,前面补0),去掉后面k位(若刚好是k位,去掉k位后得0),将结果(数值)加1,得到二进制数T1;

    2、M为二进制数T1的二进制位数减一;

    3、然后将第一步中舍去的k位接到T1结尾,就得到[1][Info]。

  设[Info]的二进制位数为I,编码过程也可以如下描述:

    [1 Info] 是CodeNum+2^k的二进制表示,MZeros中0的个数M = I - k。

    于是就有总的编码长度CodeLen = M + 1 + I =2M+k+1。

B、解码过程:

  1、读入连续0,连续0的个数就是M;

  2、计算CodeLen = 2M+k+1,得到[1 Info]的位数是 I=CodeLen - M =M+K+1;

  3、读入I位二进制码字,转换成10进制,假设为W。由W = CodeNum + 2^k,得CodeNum = W-2^K。

C、示例:

  对于 k =0时:CodeNum=3。编码如下:

    二进制表示为11,去掉k=0位后加1得100;

    所以M=2;

    所以编码后结果为[MZeros][1][Info] = [MZeros][1 Info] = 00100

  解码如下:

    读入连续2个0,所以M=2;CodeLen=2M+1+k=5;所以需要再读入3个码流100,[1 Info]就是100,转成十进制结果W为4,所以CodeNum = W-2^K=4-1=3;

  同样对于k=0,CodeNum=6时,编码为:00111;

  同样对于k=3,CodeNum=3时,编码为:1011;

  同样对于k=3,CodeNum=6时,编码为:1110;

  同样对于k=3,CodeNum=10时,编码为:010010;

H.264学习笔记6——指数哥伦布编码的更多相关文章

  1. H.264学习笔记之一(层次结构,NAL,SPS)

    一 H.264句法 1.1元素分层结构 H.264编码器输出的Bit流中,每个Bit都隶属于某个句法元素.句法元素被组织成有层次的结构,分别描述各个层次的信息. 图1 H.264分层结构由五层组成,分 ...

  2. H.264学习笔记5——熵编码之CAVLC

    H.264中,4x4的像素块经过变换和量化之后,低频信号集中在左上角,大量高频信号集中在右下角.左边的低频信号相对数值较大,而右下角的大量高频信号都被量化成0.1和-1:变换量化后的残差信息有一定的统 ...

  3. H.264学习笔记1——相关概念

    此处记录学习AVC过程中的一些基本概念,不定时更新. frame:帧,相当于一幅图像,包含一个亮度矩阵和两个色度矩阵. field:场,一帧图像,通过隔行扫描得到奇偶两场,分别称为顶场和底场或奇场和偶 ...

  4. 02:H.264学习笔记

    H.264组成 1.网络提取层 (Network Abstraction Layer,NAL) 2.视讯编码层 (Video Coding Layer,VCL) a.H.264/AVC影像格式阶层架构 ...

  5. H.264学习笔记

    1.帧和场的概念 视频的一场或一帧可用来产生一个编码图像.通常,视频帧可以分成两种类型:连续或隔行视频帧.我们平常看的电视是每秒25帧,即每秒更换25个图像,由于视觉暂留效应,所以人眼不会感到闪烁.每 ...

  6. H.264学习笔记4——变换量化

    A.变换量化过程总体介绍 经过帧内(16x16和4x4亮度.8x8色度)和帧间(4x4~16x16亮度.4x4~8x8色度)像素块预测之后,得到预测块的残差,为了压缩残差信息的统计冗余,需要对残差数据 ...

  7. H.264学习笔记3——帧间预测

    帧间预测主要包括运动估计(运动搜索方法.运动估计准则.亚像素插值和运动矢量估计)和运动补偿. 对于H.264,是对16x16的亮度块和8x8的色度块进行帧间预测编码. A.树状结构分块 H.264的宏 ...

  8. H.264学习笔记2——帧内预测

    帧内预测:根据经过反量化和反变换(没有进行去块效应)之后的同一条带内的块进行预测. A.4x4亮度块预测: 用到的像素和预测方向如图: a~f是4x4块中要预测的像素值,A~Q是临块中解码后的参考值. ...

  9. 【视频编解码·学习笔记】8. 熵编码算法:基本算法列举 & 指数哥伦布编码

    一.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 在H ...

随机推荐

  1. debian repository的成长过程

    1 基本概念 1.1 健康的安装 在端系统中的一次健康的安装指的是,在安装的包的集合中,所有的依赖都满足,并且没有冲突存在. 这的健康的安装是相对于端系统而言的,并不是相对于整个repo而言的.对整个 ...

  2. mac系统下安装mysql步骤

    1.下载mysql-5.7.13-osx10.11-x86_64.dmg安装包,并点击dmg安装包进行安装 2.安装完成后弹出如以下提示信息: 2016-06-23T01:14:48.649253Z ...

  3. 在 Ubuntu 16.04 中安装支持 CPU 和 GPU 的 Google TensorFlow 神经网络软件

    TensorFlow 是用于机器学习任务的开源软件.它的创建者 Google 希望提供一个强大的工具以帮助开发者探索和建立基于机器学习的应用,所以他们在去年作为开源项目发布了它.TensorFlow ...

  4. POJ3468:A Simple Problem with Integers (线段树||树状数组||Splay解决基本问题的效率对比)

    You have N integers, A1, A2, ... , AN. You need to deal with two kinds of operations. One type of op ...

  5. [USACO17FEB]Why Did the Cow Cross the Road II

    [题目链接] https://www.lydsy.com/JudgeOnline/problem.php?id=4990 [算法] 首先记录b中每个数的出现位置 , 记为P 对于每个ai , 枚举(a ...

  6. sqlite支持linq

    A small library to easily access SQLite databases from .NET/Mono/MonoTouch applications In order to ...

  7. robot设置chrome mobile emulation

    https://www.testwo.com/article/361 http://blog.csdn.net/huilan_same/article/details/52856200 http:// ...

  8. mongoDB学习资料整理

    mongoDB入门篇 http://www.imooc.com/view/246

  9. Tomcat配置JVM运存

    setenv.bat set "JAVA_OPTS=-server -Xms256M -Xmx1024M -XX:PermSize=256m -XX:MaxPermSize=1024m&qu ...

  10. 在gnome3.x中添加eclipse菜单

    ubuntu-gnome 16.04采用gnome3,界面和gnome2有较大区别.对于自己手动解压安装,而非用包管理器安装的程序,需要手工建立应用程序的启动快捷方式.例如,对于eclipse程序,采 ...