用于获得用于熵编码或熵解码数据的累积分布函数的方法和装置制造方法及图纸

提供了用二阶多项式按区间近似累积分布函数(cumulative distribution function，CDF)同时对区间内的多项式和/或区间之间的边界施加约束的方法和装置。以这种方式，获得了CDF近似，这可用于各种应用，包括任何源数据的熵编码和熵解码。所述约束对应于待近似的所述CDF的特征。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】

技术介绍

1、几十年来，混合图像和视频编解码器一直被用于压缩图像和视频数据。在这种编解码器中，通常通过预测块并通过仅对原始块与其预测之间的差异进行进一步编码来对信号进行按块编码。具体地，这种编码可以包括变换、量化和生成码流，通常包括一些熵编码。通常，混合编码方法的三个组成部分(即变换、量化和熵编码)被单独优化。现代视频压缩标准(如高效视频编码(high-efficiency video coding，hevc)、通用视频编码(versatilevideo coding，vvc)和基本视频编码(essential video coding，evc))也使用变换后的表示来编码预测后的残差信号。

2、最近，神经网络架构已应用于图像和/或视频译码。通常，这些基于神经网络(neural network，nn)的方法可以以各种不同的方式应用于图像和视频译码。例如，已经讨论了一些端到端优化的图像或视频译码框架。此外，深度学习已被用于确定或优化端到端译码框架的一些部分，例如预测参数的选择或压缩等。此外，还讨论了一些基于神经网络的方法，用于混合图像和视频译码框本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种用于将数据(1520)熵编码到码流(1550)中的方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述条件集包括以下中的一个或多个：

3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，由所述参数(1120)定义的所述函数(1130)表示具有预定义平均值和预定义标准偏差的预定义CDF(900)。

4.根据权利要求1至3中任一项所述的方法，其特征在于，所述CDF(1150)是通过移位所述函数(1130)的至少一个自变量获得的。

5.根据权利要求1至4中任一项所述的方法，其特征在于，所述CDF(1150)是通过缩放所述函数...

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】

1.一种用于将数据(1520)熵编码到码流(1550)中的方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述条件集包括以下中的一个或多个：

3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，由所述参数(1120)定义的所述函数(1130)表示具有预定义平均值和预定义标准偏差的预定义cdf(900)。

4.根据权利要求1至3中任一项所述的方法，其特征在于，所述cdf(1150)是通过移位所述函数(1130)的至少一个自变量获得的。

5.根据权利要求1至4中任一项所述的方法，其特征在于，所述cdf(1150)是通过缩放所述函数(1130)的至少一个自变量获得的。

6.根据权利要求1至5中任一项所述的方法，其特征在于，所述熵编码是算术编码。

7.根据权利要求1至6中任一项所述的方法，其特征在于，所述多个区间中的一个或多个区间内的所述函数(1130)由线性多项式定义。

8.根据权利要求1至7中任一项所述的方法，其特征在于，所述多个区间中的最后一个区间内的所述函数(1130)由线性多项式定义。

9.根据权利要求1至8中任一项所述的方法，其特征在于，所述函数(1130)近似具有预定义平均值和预定义标准偏差的预定义cdf(900)，所述函数(1130)相对于所述预定义平均值是点对称的，并且所述函数在包括高于所述预定义平均值的值的区间中定义。

10.根据权利要求1至9中任一项所述的方法，其特征在于，查找表(look-up table，lut)(1110)提供每个区间的所述参数(1120)。

11.根据权利要求1至10中任一项所述的方法，其特征在于，所述获得的cdf(1150)表示高斯分布的cdf。

12.根据权利要求1至11中任一项所述的方法，其特征在于，所述参数(1120)采用具有预定义精度的定点表示。

13.根据权利要求12所述的方法，其特征在于，在获得所述cdf(1150)时，根据规则集，将中间结果调整到预定义精度。

14.根据权利要求12或13所述的方法，其特征在于，对于所述至少一个区间(1160)内的值x＝s–μ–0.5，其中，s表示待编码符号，μ是所述cdf的平均值，

15.一种用于从码流(1550)中熵解码数据(1580)的方法，其特征在于，包括：

16.根据权利要求15所述的方法，其特征在于，所述条件集包括以下中的一个或多个：

17.根据权利要求15或16所述的方法，其特征在于，由所述参数(1120)定义的所述函数(1130)表示具有预定义平均值和预定义标准偏差的预定义cdf(900)。

18.根据权利要求15至17中任一项所述的方法，其特征在于，所述cdf(1150)是通过移位所述函数(1130)的至少一个自变量获得的。

19.根据权利要求15至18中任一项所述的方法，其特征在于，所述cdf(1150)是通过缩放所述函数(1130)的至少一个自变量获得的。

20.根据权利要求15至19中任一项所述的方法，其特征在于，所述熵解码是算术解码。

21.根据权利要求15至20中任一项所述的方法，其特征在于，所述多个区间中的一个或多个区间内的所述函数(1130)由线性多项式定义。

22.根据权利要求15至21中任一项所述的方法，其特征在于，所述多个区间中的最后一个区间内的所述函数(1130)由线性多项式定义。

23.根据权利要求15至22中任一项所述的方法，其特征在于，所述函数(1130)近似具有预定义平均值和预定义标准偏差的预定义cdf(900)，所述函数(1130)相对于所述预定义平均值是点对称的，并且所述函数在包括高于所述预定义平均值的值的区间中定义。

24.根据权利要求15至23中任一项所述的方法，其特征在于，查找表(look-up table，lut)(1110)提供每个区间的所述参数(1120)。

25.根据权利要求15至24中任一项所述的方法，其特征在于，所述获得的cdf(1150)表示高斯分布的c...

【专利技术属性】
技术研发人员：马克西姆·鲍里索维奇·西切夫，安德烈·根纳季维奇·索罗卡，
申请(专利权)人：华为技术有限公司，
类型：发明
国别省市：