基于概率估计更新的CABAC加速算法
基于上下文的自适应二进制算术编码(context-based adaptive binary coding,CABAC)是一种高效的熵编码方法,但是其高计算复杂度制约了该算法的编码速度,已成为其应用的一个主要瓶颈.为解决此问题,在分析CABAC算法及其计算复杂度的基础上,对其概率估计更新部分进行了改进,提出了一种提高其编码速度的有效方法.该方法首先以N个符号的包为单位进行编码,仅每个包编码完成后再进行一次概率估计的更新,因而成倍地降低了概率估计更新的频度.实验数据表明,该方法较以往的方法使CABAC的编码速度平均提高了13.3%-30.7%,同时编码效率平均下降1.87%-2.98%.
基于上下文的自适应二进制算术编码、计算复杂度、概率估计更新、编码速度
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TN919.81
浙江省科学技术厅重点科研项目2004C21052
2009-04-08(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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