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视频编码中熵编码之基于上下文的变长编码（Huffman霍夫曼编码和指数哥伦布）
视频编码中熵编码之基于上下文的变长编码Huffman霍夫曼编码和指数哥伦布）
- 视频编码中熵编码之基于上下文的变长编码（Huffman霍夫曼编码和指数哥伦布）
- 前言
- 一、霍夫曼（Huffman）算法简介
- 二、霍夫曼（Huffman）编码步骤（分为两类 赋值与反推）
- 三、霍夫曼（Huffman）编码特点
- 1、霍夫曼编码是瞬时唯一的可解块编码
- 2、霍夫曼编码是唯一可译码。短的码不会成为更长码的起始部分
- 3、霍夫曼编码的平均码长接近于熵
- 4、与计算机的数据结构不匹配
- 5、需要多次排序， 耗费时间
- 四、Huffman编码特点
- 五、Huffman编码举例
- 1、简单编码流程
- 2、Huffman编码（树结构分析法）
- 总结
1、霍夫曼（Huffman）算法简介
2、霍夫曼（Huffman）编码步骤
3、霍夫曼（Huffman）编码特点
4、霍夫曼（Huffman）编码举例
①、视频编码中熵编码之熵及熵编码基本原理
②、视频编码中熵编码之"Z"字扫描原理(变换DCT系数和小波变换系统分布特性和统计特性)
③、视频编码中熵编码之基于上下文的变长编码（Buffman霍夫曼编码和指数哥伦布）
④、视频编码中熵编码之基于上下文的算术编码
⑤、视频编码中熵编码之位平面编码
⑥、视频编码中熵编码之零数编码
⑦、视频编码中熵编码之游程编码
5、 环路滤波
前言
视频编码中熵编码的目标是去除信源符号在信息表达上的表示冗余，也称为信息熵冗余或者编码冗余。 熵编码技术是视频编码系统中的基础性关键技术之一。
一、霍夫曼（Huffman）算法简介
- Huffman编码是1952年为压缩文本文件所设计的编码方法，也是目前消除视频信息冗余最常使用的方法之一
- 对出现概率最大的符号赋以最短的码字， 概率越小表示的码字越长， 从而表示每个符号的平均比特数最小
二、霍夫曼（Huffman）编码步骤（分为两类 赋值与反推）
- 把信源符号按照概率大小顺序排列（概率排序）
- 在分配码字长度时，首先将两个出现概率最小的两个符号的概率相加，合成一个概率；（合并）
- 把这个合成概率看作是一个新组合符号的概率， 重复上述做法，直到最后只城下两个符号的概率为之（置换）
- 完成上述步骤后，在返回向前进行编码，每一层有两个分支，分别赋予0和1（大的赋0或者小的赋1 但是必须一致）
三、霍夫曼（Huffman）编码特点
1、霍夫曼编码是瞬时唯一的可解块编码
- ① 瞬时：符号串中每个码字无需参考后继符号就可解码
- ② 唯一可解码：任何符号串只能以一种方式解码
- ③ 块编码：每个信源符号都映射到一个编码符号的固定序列中
2、霍夫曼编码是唯一可译码。短的码不会成为更长码的起始部分
3、霍夫曼编码的平均码长接近于熵
4、与计算机的数据结构不匹配
5、需要多次排序， 耗费时间
注意： 1、霍夫曼编码的算法是确定的， 但是编出的码并非是唯一的
2、由于霍夫曼编码的依据是信源符号的概率分布， 故其编码效率取决于信源的统计特性
原因是： 在编码步骤过程中赋值 是有区别的（例如： 大赋0， 小赋1）
四、Huffman编码特点
- 霍夫曼编码的局限性在于，该编码方法只适用于离散信源，即信源符号个数为有限数
- 编码时需要知道输入符号集的概率分布
- 在进行Huffman编码压缩时，计算量大而复杂，尤其是译码复杂度较高
- 由于码长不等，还存在一个输入与输出的速率匹配问题
五、Huffman编码举例
1、简单编码流程
2、Huffman编码（树结构分析法）
总结
数字视频编码技术原理地址：https://chensongpoixs.github.io/cvideo_codec/