Повышение эффективности метода энтропийного кодирования в современных стандартах видеосжатия
Ключевые слова:
энтропийный кодирование, метод CABAC, метод CAVLC, алгоритм нумерационного кодирования, H.265/HEVC, H.264/AVCАннотация
Современные стандарты кодирования видеоданных имеют высокую эффективность кодирования, но скорость кодирования может быть улучшена для удовлетворения растущих потребностей мультимедийных приложений. В статье рассматриваются методы и алгоритмы энтропийного кодирования в стандартах кодирования видеоданных H.264/AVC и H.265/HEVC. Контекстно-зависимое адаптивное кодирование с переменной длиной кодового слова CAVLC (Context-based Adaptive Variable Length) для стандарта H.264/AVC изначально предназначалось для ко-дирования с потерями и как таковое не давало адекватной производительности для кодирования без потерь. Контекстно-зависимое адаптивное бинарное арифметиче-ское кодирование CABAC (Context-Adaptive Binary Arithmetic Coding) — это метод энтропийного кодирования, впервые введенный в H.264/AVC и используемый в стандарте H.265/HEVC. Хотя он обеспечивает высокую эффективность кодирования, зависимости данных в H.264/AVC CABAC затрудняют распараллеливание и, таким образом, ограничивают его пропускную способность. Соответственно, во время стандартизации энтропийного кодирования для HEVC были рассмотрены как эффективность кодирования, так и пропускная способность. На основе анализа их достоинств и недостатков предложен метод энтропийного кодирования с последующим применением нумерационного иерархического кодирования. Он состоит из алгоритма САВАС и алгоритма нумерационного кодирования с применением иерархического подхода. Предложенный метод протестирован в среде разработки Visual C++ на различных тестовых видеопоследовательностях. Результаты экспериментов показали большую эффективность кодирования мультимедийных данных (уменьшает в среднем до 15% объема памяти хранения по сравнению с традиционным методом CABAC), но при этом метод требует большее время кодирования (примерно в два раза). Предложенный метод можно рекомендовать для применения в телекоммуни-кационных системах для решения задач хранения, передачи и обработки мультимедийных данных, где в первую очередь требуется большая степень сжатия.Литература
1. Ричардсон Я. Видеокодирование. H.264 и MPEG-4 – стандарты нового поколения // М.: Техносфера. 2005. 368 с.
2. Zhang H. et al. Evaluation of beyond-HEVC entropy coding methods for DCT transform coefficients // 2016 Visual Communications and Image Processing (VCIP). 2016. pp. 1–4.
3. Huffman D.A. A method for the construction of minimum-redundancy codes // Proc. IRE. 1952. vol. 40. no. 9. pp. 1098–1101.
4. Rissanen J., Langdon G.G. Arithmetic Coding // IBM Journal of Research and Development. 1979. vol. 23, no. 2. pp. 149–162.
5. Acharyya A., Kothari S., Reeve J. A new CAVLC algorithm for higher bit compression by introducing the concept of Position Coding of the coefficients in H.264/AVC // 2012 IEEE International Conference on Industrial Technology. 2012. pp. 123–128.
6. Nargundmath S., Nandibewoor A. Entropy coding of H.264/AVC using Exp-Golomb coding and CAVLC coding // International Conference on Advanced Nanomaterials & Emerging Engineering Technologies. 2013. pp. 607–612.
7. Rapaka K., Yang En-Hui. A High Throughput Multi Symbol CABAC Framework for Hybrid Video Codecs // 2013 Data Compression Conference. 2013. pp. 515–515.
8. Marpe D., Schwarz H., Wiegand T. Context-based adaptive binary arithmetic coding in the H.264/AVC video compression standard // IEEE Trans. Circuits Syst. Video Technol. 2003. vol. 13. no. 7. pp. 620–636.
9. Wiegand T. Overview of the H. 264/AVC video coding standard // IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology. 2003. vol. 13. no 7. pp. 560–576.
10. Sullivan G.J. et al. Overview of the high efficiency video coding (HEVC) standard // IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology. 2012. vol. 22. no. 12. pp. 1649–1668.
11. ITU-T. ITU-T Recommendation H.265 High Efficiency Video Coding // ITU Telecommunication Standardization Sector (ITU-T). 2015. 609 p.
12. Belyaev E., Turlikov A., Egiazarian K. An Efficient Adaptive Binary Arithmetic Coder With Low Memory Requirement // IEEE Journal of Selected Topics in Signal Processing. 2013. vol. 7. no. 6. pp. 1053–1061.
13. Belyaev E. et al. An Efficient Adaptive Binary Range Coder and Its VLSI Architecture // IEEE Trans. Circuits Syst. Video Technol. 2015. vol. 25. no. 8. pp. 1435–1446.
14. Aulí-Llinàs F. Context-Adaptive Binary Arithmetic Coding With Fixed-Length Codewords // IEEE Trans. Multimed. 2015. vol. 17. no. 8. pp. 1385–1390.
15. Heo J., Ho Y.-S. VLC table prediction for CAVLC in H.264/AVC using correlation, statistics, and structural characteristics of mode information // Telecommun. Syst. 2013. vol. 52, no 3. pp. 1633–1641.
16. Heo J., Oh K.-J., Ho Y.-S. An Efficient Table Prediction Scheme for CAVLC in H.264. URL:https://pdfs.semanticscholar.org/a383/2912d3fbb463b4dde1d286c7f138226171ed.pdf (accessed: 15.03.2017).
17. Neji N. et al. FPGA implementation of improved binarizer design for context-based adaptive binary arithmetic coder // 2016 International Image Processing, Applications and Systems (IPAS). 2016. pp. 1–4.
18. Нгуен В.Ч., Тропченко А.А. Повышение эффективности сжатия данных с помощью иерархического перечислительного кодирования // Известия высших учебных заведений. Приборостроение. 2016. T. 59. № 12. C. 991–996.
19. Нгуен В.Ч. Анализ и разработка методов и алгоритмов энтропийного кодирования. Deutchland: LAP LAMBERT Academic Publishing. 2017. 52 с.
20. Lynch T.J. Sequence time coding for data compression // Proc. IEEE. 1966. vol. 54. no. 10. pp. 1490–1491.
21. Davisson L.D. Comments on “Sequence Time Coding for Data Compression” // Proceedings of the IEEE. 1966. vol. 54. no. 12. pp. 2010–2011.
2. Zhang H. et al. Evaluation of beyond-HEVC entropy coding methods for DCT transform coefficients // 2016 Visual Communications and Image Processing (VCIP). 2016. pp. 1–4.
3. Huffman D.A. A method for the construction of minimum-redundancy codes // Proc. IRE. 1952. vol. 40. no. 9. pp. 1098–1101.
4. Rissanen J., Langdon G.G. Arithmetic Coding // IBM Journal of Research and Development. 1979. vol. 23, no. 2. pp. 149–162.
5. Acharyya A., Kothari S., Reeve J. A new CAVLC algorithm for higher bit compression by introducing the concept of Position Coding of the coefficients in H.264/AVC // 2012 IEEE International Conference on Industrial Technology. 2012. pp. 123–128.
6. Nargundmath S., Nandibewoor A. Entropy coding of H.264/AVC using Exp-Golomb coding and CAVLC coding // International Conference on Advanced Nanomaterials & Emerging Engineering Technologies. 2013. pp. 607–612.
7. Rapaka K., Yang En-Hui. A High Throughput Multi Symbol CABAC Framework for Hybrid Video Codecs // 2013 Data Compression Conference. 2013. pp. 515–515.
8. Marpe D., Schwarz H., Wiegand T. Context-based adaptive binary arithmetic coding in the H.264/AVC video compression standard // IEEE Trans. Circuits Syst. Video Technol. 2003. vol. 13. no. 7. pp. 620–636.
9. Wiegand T. Overview of the H. 264/AVC video coding standard // IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology. 2003. vol. 13. no 7. pp. 560–576.
10. Sullivan G.J. et al. Overview of the high efficiency video coding (HEVC) standard // IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology. 2012. vol. 22. no. 12. pp. 1649–1668.
11. ITU-T. ITU-T Recommendation H.265 High Efficiency Video Coding // ITU Telecommunication Standardization Sector (ITU-T). 2015. 609 p.
12. Belyaev E., Turlikov A., Egiazarian K. An Efficient Adaptive Binary Arithmetic Coder With Low Memory Requirement // IEEE Journal of Selected Topics in Signal Processing. 2013. vol. 7. no. 6. pp. 1053–1061.
13. Belyaev E. et al. An Efficient Adaptive Binary Range Coder and Its VLSI Architecture // IEEE Trans. Circuits Syst. Video Technol. 2015. vol. 25. no. 8. pp. 1435–1446.
14. Aulí-Llinàs F. Context-Adaptive Binary Arithmetic Coding With Fixed-Length Codewords // IEEE Trans. Multimed. 2015. vol. 17. no. 8. pp. 1385–1390.
15. Heo J., Ho Y.-S. VLC table prediction for CAVLC in H.264/AVC using correlation, statistics, and structural characteristics of mode information // Telecommun. Syst. 2013. vol. 52, no 3. pp. 1633–1641.
16. Heo J., Oh K.-J., Ho Y.-S. An Efficient Table Prediction Scheme for CAVLC in H.264. URL:https://pdfs.semanticscholar.org/a383/2912d3fbb463b4dde1d286c7f138226171ed.pdf (accessed: 15.03.2017).
17. Neji N. et al. FPGA implementation of improved binarizer design for context-based adaptive binary arithmetic coder // 2016 International Image Processing, Applications and Systems (IPAS). 2016. pp. 1–4.
18. Нгуен В.Ч., Тропченко А.А. Повышение эффективности сжатия данных с помощью иерархического перечислительного кодирования // Известия высших учебных заведений. Приборостроение. 2016. T. 59. № 12. C. 991–996.
19. Нгуен В.Ч. Анализ и разработка методов и алгоритмов энтропийного кодирования. Deutchland: LAP LAMBERT Academic Publishing. 2017. 52 с.
20. Lynch T.J. Sequence time coding for data compression // Proc. IEEE. 1966. vol. 54. no. 10. pp. 1490–1491.
21. Davisson L.D. Comments on “Sequence Time Coding for Data Compression” // Proceedings of the IEEE. 1966. vol. 54. no. 12. pp. 2010–2011.
Improving Efficiency of Entropy Coding Method in Modern Video Compression Standards
Abstract
Modern video coding standards have high coding efficiency, but the encoding performance has to be improved to meet the growing multimedia applications. The paper deals with the entropy encoding methods and algorithms in video coding standard H.264/AVC and H.265/HEVC. Context-based Adaptive Variable Length Coding (CAVLC) for the H.264/AVC standard was originally designed for lossy video coding, and as such does not yield adequate performance for lossless video coding. Context-Adaptive Binary Arithmetic Coding (CABAC) is a method of entropy coding first introduced in H.264/AVC and now used in the standard H.265/HEVC. While it provides high coding efficiency, the data dependencies in H.264/AVC CABAC make it challenging to parallelize and thus, limit its throughput. Accordingly, during the standardization of entropy coding for HEVC, both coding efficiency and throughput were considered. Based on an analysis of their advantages and disadvantages, a method called the entropy coding algorithm using the enumerative coding of the hierarchical approach is proposed. The proposed algorithm consists of the Context-Adaptive Binary Arithmetic Coding algorithm and the enumerative coding algorithm with a hierarchical approach. The proposed algorithm is tested in the Visual C ++ development environment on various test video sequences. The results of the experiments showed a greater efficiency of coding of multimedia data (the proposed one reduces on average up to 15% of the storage volume compared to the traditional CABAC method), while the method requires a longer coding time (approximately twice). The proposed method can be recommended for use in telecommunication systems for storage, transmission and processing of multimedia data, where a high degree of compression is required first.
Опубликован
2018-06-01
Как цитировать
Нгуен, В. Ч., & Тропченко, А. А. (2018). Повышение эффективности метода энтропийного кодирования в современных стандартах видеосжатия. Труды СПИИРАН, 3(58), 111-127. https://doi.org/10.15622/sp.58.5
Раздел
Искусственный интеллект, инженерия данных и знаний
Авторы, которые публикуются в данном журнале, соглашаются со следующими условиями:
Авторы сохраняют за собой авторские права на работу и передают журналу право первой публикации вместе с работой, одновременно лицензируя ее на условиях Creative Commons Attribution License, которая позволяет другим распространять данную работу с обязательным указанием авторства данной работы и ссылкой на оригинальную публикацию в этом журнале.
Авторы сохраняют право заключать отдельные, дополнительные контрактные соглашения на неэксклюзивное распространение версии работы, опубликованной этим журналом (например, разместить ее в университетском хранилище или опубликовать ее в книге), со ссылкой на оригинальную публикацию в этом журнале.
Авторам разрешается размещать их работу в сети Интернет (например, в университетском хранилище или на их персональном веб-сайте) до и во время процесса рассмотрения ее данным журналом, так как это может привести к продуктивному обсуждению, а также к большему количеству ссылок на данную опубликованную работу (Смотри The Effect of Open Access).
