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  • 信道编码与解码函数之算术二进制编码/解码 code=arithenco(seq,counts);根据指定向量seq对应的符号序列产生二进制算术代码...二进制算术编码的编码方法跟算术编码是一样的,但是输入只有两个符号:“0”,“1”,也...

    信道编码与解码函数之算术二进制编码/解码
    code=arithenco(seq,counts);根据指定向量seq对应的符号序列产生二进制算术代码;
    counts代表信源中指定符号在数据集中出现的次数
    dseq=arithdeco(code,counts,len);恢复对应len符号列

    算术二进制编码概念:

    二进制算术编码的编码方法跟算术编码是一样的,但是输入只有两个符号:“0”,“1”,也就是说输入的是二进制串。

    除了是对二进制串进行编码这个特征外,二进制算术编码跟普通的算术编码还有一些区别,总体上可以按照如下进行描述:

    1. 设输入符号串为ss,ss中的符号分为两种:MPS(Most Probability Symbol),LPS(Low Probality Symbol),分别代表出现概率大小的符号,需要根据实际情况进行调整。如果输入的二进制串中的“0”较多,“1”较少,那么MPS = “0”,LPS =“1”
    2. LPS出现的概率为pLPS,MPS出现的概率为pMPS=1−pLPS
    3. 在编码中进行区间选择时,MPS在前,LPS在后,因此

    MPS的累计概率为PMPS=0PMPS=0

    LPS的累计概率为PLPS=1−pMPS =1

    1. 区间大小的更新为
      • 如果当前编码的是LPS:Ri+1=Ri⋅pLPS
      • 如果当前编码的是MPS:Ri+1=Ri–(Ri⋅pLPS)
      • 区间的起点更新为

    如果当前编码的是LPS:Li+1=Li+RMPS

    如果当前编码的是MPS:Li+1=Li

    分类: H.264

    样例:

    clear;
    counts = [99,1];
    len = 1000;
    seq = randsrc(1,len,[1 2; .99 .01]);%产生随机序列
    code = arithenco(seq,counts);%编码
    dseq = arithdeco(code,counts,length(seq));%解码
    isequal(seq,dseq)%检查解码和编码是否一致
    

    结果:

    ans =
         1

    表示解码的结果和编码的结果相同,测试成功!

    展开全文
  • 1设计内容:对已知概率的字符串进行算术编码,在输出区间内选择一个代表性的小数作为输出(不要求转化成二进制),并可以根据输出重构输入字符串。 2)设计目的:掌握多元符号算术编解码的原理。 3)课题要求:对任意...
  • 研究了光学负二进制并行算术运算。基于符号数字负二进制表达,提出了任意字长操作数的并行两步加法与...这些基本运算都可通过空间编码解码的光学逻辑实现,从而提供了一种有效的光学算术-逻辑单元(ALU)设计方案。
  • 算术编码步骤图.pptx

    2020-05-07 09:47:46
    ## 3.4 熵编码 ### 3.4.1 变长编码 1952 年,哈夫曼提出变长编码方法:对...采用一个浮点数来代替一串输入符号,经算术编码后输出一个小于 1,大于或等于 0 的浮点数,在解码端被正确地唯一的解码,恢复原符号序列。
  • 算术编码介绍 算术压缩是一种无损的熵编码。1948年,香农提出将信源符号依其概率降序排序,用符号序列累计的二进制作为对信源... Langdon一起将算术编码系统化,并于1981年实现了二进制编码。 1987年,Witten等人

    算术编码介绍

    算术压缩是一种无损的熵编码。1948年,香农提出将信源符号依其概率降序排序,用符号序列累计的二进制作为对信源数据的编码。

      1. 1960年,Peter Elias发现无需排序,只要编解码端使用相同的符号顺序即可,提出了算术编码的概念。
      1. 1967年,R. Pasco和J. Rissanen分别用丁昌德寄存器实现了有限精度的算术编码。
      1. 1979年,Rissanen和G. G. Langdon一起将算术编码系统化,并于1981年实现了二进制编码。
      1. 1987年,Witten等人发表了一个实用的算术编码程序,即CACM87,后用于ITUT的H.263视频压缩标准。同期,IMB公司发表了著名的Q-编码器,后用于JPEG和JBIG图像压缩标准。

    传统的算术压缩—编码

    假设信源符号有5个,分别是a、b、c、d、e这5种,其中出现的概率为:

    假如有以下待压缩的数据“abcade”,以区间[0,1]为编码范围。

      1. 第一个字符为a,将[0,1]等分为5份[0,0.2,0.4,0.6,0.8,1],a在[0,0.2]中;
      1. 第二个字符为b ,取1步中的[0,0.2]等分为5份[0,0.04,0.08,0.12,0.16,0.2],b在[0.04,0.08]中;
      1. 第三个字符为c ,取2步中的[0.04,0.08]继续等分为5份,分别为[0.04,0.048,0.056,0.064,0.072,0.08],c在[0.056,0.064]中;
      1. 第四个字符为a ,取3步中的[0.056,0.064]继续等分为5份,分别为[0.056,0.0576, 0.0592,0.0608, 0.0624, 0.064],a在[0.056,0.0576]中;
      1. 第五个字符为d ,取4步中的[0.056,0.0576]继续等分为5份,分别为[0.056,0.05632, 0.05664,0.05696, 0.05728, 0.0576],d在[0.05696, 0.05728]中;
      1. 第六个字符为e ,取5步中的[0.05696, 0.05728]继续等分为5份,分别为[0.05696,0.056992, 0.057024,0.057088, 0.057216, 0.05728],e在[0.057216, 0.05728]中;
      1. 最终“abcade”编码的区间为[0.057216, 0.05728],在其中任取一个值即可代表此数据。
      1. 将区间[0.057216, 0.05728]分别转为二进制编码为00001110101001011011010100110000110011101101010011100101、000011101010100111100110111011101011011100000010011
      1. 取值取到上区间和下区间相对位置相同的后一位,上面最终编码为:0000111010101 转为十进制为 0.0572509765625,正好在最终区间范围内
        最终,abcade被压缩为0000111010101。
        压缩前 abcade所占8*6=48比特,而算术压缩后所占13比特,压缩率达到13/48=27%

    传统的算术压缩—解码

    假设信源符号有5个,分别是a、b、c、d、e这5种,其中出现的概率为:

    假如有以下压缩后的数据“0000111010101”,以区间[0,1]为编码范围。

      1. 0000111010101 转10进制为 0.0572509765625;
      1. [0,1]等分为5份[0,0.2,0.4,0.6,0.8,1],0.0572509765625在[0,0.2]中 ,第一个字符为a;
      1. [0,0.2]等分为5份[0,0.04,0.08,0.12,0.16,0.2],0.0572509765625在[0.04,0.08]中,第二个字符为b;
      1. [0.04,0.08]等分为5份[0.04,0.048,0.056,0.064,0.072,0.08],0.0572509765625在[0.056,0.064]中,第三个字符为c;
      1. [0.056,0.064]等分为5份[0.056,0.0576, 0.0592,0.0608, 0.0624, 0.064],0.0572509765625在[0.056,0.0576]中,第四个字符为a;
      1. [0.056,0.0576]等分为5份[0.056,0.05632, 0.05664,0.05696, 0.05728, 0.0576],0.0572509765625在[0.05696, 0.05728]中,第五个字符为d;
      1. [0.05696, 0.05728]等分为5份[0.05696,0.056992, 0.057024,0.057088, 0.057216, 0.05728],0.0572509765625在[0.057216, 0.0572]中,第六个字符为e;
      1. 最终还原编码“abcade”。

    传统的算术压缩—伪代码

    传统的算术压缩—伪代码–编码

    set Low to 0
    set High to 1
    while there are input symbols do
        take a symbol
        CodeRange = High – Low
        High = Low + CodeRange *HighRange(symbol)
        Low = Low + CodeRange * LowRange(symbol)
    end of while
    output Low
    

    传统的算术压缩—伪代码–解码

    get encoded number
    do
        find symbol whose range straddles the encoded number
        output the symbol
        range = symbo.LowValue – symbol.HighValue
        substract symbol.LowValue from encoded number
        divide encoded number by range
    until no more symbols
    
    展开全文
  • 实验十 算术编码

    2020-12-15 07:33:38
    输入序列的二进制表示加上适当的截短。 三、实验内容 设离散无记忆信源的概率空间为 信源输出符号序列为 ,用程序实现算术编码解码过程。 四、实验算法步骤 1、计算累计概率Pr[i],另开辟2个存储空间C(存储码字)、...

    一、实验目的

    熟悉算术编码的编、解码过程。

    二、实验原理

    输入序列的二进制表示加上适当的截短。

    三、实验内容

    设离散无记忆信源的概率空间为
    在这里插入图片描述

    信源输出符号序列为在这里插入图片描述
    ,用程序实现算术编码、解码过程。

    四、实验算法步骤

    1、计算累计概率Pr[i],另开辟2个存储空间C(存储码字)、A(存储区间长度)

    2、对所有信源符号执行以下迭代:

    a)C=A*Pr[i],i为当前符号在Pr[]数组所对应的下标;

    b)A=A*p[i],i为当前符号在p[]数组所对应的下标;

    c)求码字位数cnum=ceil(-lb(A))

    d)将C转换为二进制小数,取小数后cnum位,作为码字输出。

    3、解码

    a)将收到的二进制码字转为十进制,根据累计概率,判断其落在哪个区间,判断码字。

    b)执行c=c-Pr[i],i为当前符号在Pr[]数组所对应的下标;

    c)c=c/p[i], i为当前符号在p[]数组所对应的下标

    d)解码未完成,回到a)。

    e)输出解码所得符号序列。

    #include<stdio.h>
    #include<string.h>
    #include<math.h>
    char inStr[100],chSet[20];//输入的字符串和字符集
    double p[20];//每个字符的概率
    double Pr[20];//概率区间
    double info;//信息量大小
    int strLen;//输入字符串长度
    int chNum;//字符集中字符个数
    int biLen;//码字的位数
    int binary[1000];
    
    
    void compress() {
    	int i,j;
    	double C=0,A=1;
    	double result;
    	for(i=0; i<strLen; ++i) {
    		for(j=0; j<chNum; ++j) {
    			if(inStr[i]==chSet[j]) {
    				C += A*Pr[j];
    				A *= p[j];
    				break;
    			}
    		}
    	}
    	result = C;
    	printf("对%d个符号进行编码,得到%.8f\n",strLen,result);
    
    	//香农信息量
    	info = log(1*1.0/A)/log(2);
    	biLen = ceil(info);
    	printf("码字的位数为:%d\n",biLen);
    
    	//转化为二进制
    	for(i=0; i<biLen; ++i) {
    		result*=2;
    		if(result>=1) {
    			result-=1;
    			binary[i]=1;
    		} else if(result<1) {
    			binary[i]=0;
    		}
    
    
    	}
    
    	//倒着输出
    //	if(i>=biLen){
    //		for(j=i;j>=1;--j){
    //			binary[j-1]=(binary[j-1]+1)%2;
    //			if(binary[j-1]==1)
    //			   break;
    //		}
    //	}
    
    
    	for(j=0; j<biLen; ++j) {
    		printf("%d ",binary[j]);
    	}
    
    }
    
    
    void uncompress() {
    	double w = 0.5;
    	double deResult=0;
    	double newA,newC;
    
    	int i,j;
    	double C=0,A=1;
    	//将二进制转化为十进制
    	for(i=0; i<biLen; ++i) {
    		deResult += w*binary[i];
    		w*=0.5;
    	}
    
    	printf("二进制转为十进制为:%.8lf\n",deResult);
    
    	printf("解码出的字符集为:\n");
    	for (i=0; i < strLen; i++) {
    		for (j=chNum; j > 0; j--) {
    
    			newA=A;
    			newC=C;
    			newC += newA*Pr[j-1];
    			newA *=p[j-1];
    
    			if (deResult>=newC) {
    
    				C = newC;
    				A = newA;
    				printf("%c ",chSet[j-1]);
    				break;
    
    			}
    		}
    	}
    
    
    }
    int main () {
    	int i,j;
    	printf("请输入字符集的个数:\n");
    	scanf("%d",&chNum);
    	getchar();
    
    	printf("请输入每个字符以及它对应的概率:\n");
    	for(i=0; i<chNum; ++i) {
    		printf("请输入字符:\n");
    		scanf("%c",&chSet[i]);
    		getchar();
    
    		printf("\n请输入概率:\n");
    		scanf("%lf",&p[i]);
    		getchar();
    		printf("\n");
    	}
    
    //	 for(i=0;i<chNum;++i){
    //	 	printf("%c %f\n",chSet[i],p[i]);
    //	 }
    
    	//符号的累计概率
    	Pr[0]=0;
    	for(i=1; i<chNum; ++i) {
    		Pr[i]=Pr[i-1]+p[i-1];
    	}
    
    	printf("信源输出符号序列为:\n");
    	gets(inStr);
    	strLen = strlen(inStr);
    
    	printf("当前处理的字符为:\n");
    	puts(inStr);
    	printf("算术编码为:\n");
    	compress();
    	printf("\n算术解码为:\n");
    	uncompress();
    	return 0;
    }
    
    展开全文
  • 数据压缩与编码理论

    2015-09-22 16:45:40
    二进制算术编码解码的实现。利用java语言完成二进制算术编码,作者将其打包成exe文件。测试很好 C盘创建Liyicheng 文件夹,其中放置测试文件,名称为file_test.txt 运行软件 终端会显示编码 解码的过程 可以...
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  • CABAC 基于上下文的自适应二进制算术编码 CAVLC 基于上下文的自适应变长编码 CBR 恒定比特率 CPB 编码图像缓存区 DPB 解码图像缓存区 DUT 被测解码器 FIFO 先进先出 HRD 假想参考解码器 H

    视频中的算术运算符

    视频算法符号,视频算术符号,视频标准缩写,各种视频知识

    视频算术符号

    视频算法符号,视频算术符号,视频标准缩写,各种视频知识

    逻辑符号

    视频标准缩写是-------国际标准:

    CABAC 基于上下文的自适应二进制算术编码

    CAVLC 基于上下文的自适应变长编码

    CBR 恒定比特率

    CPB 编码图像缓存区

    DPB 解码图像缓存区

    DUT 被测解码器

    FIFO 先进先出

    HRD 假想参考解码器

    HSS 假想码流调度器

    IDR 即时解码刷新

    LSB 最低有效位

    MB 宏块

    MBAFF 宏块自适应帧-场编码

    MSB 最高有效位

    NAL 网络抽象层

    RBSP 原始字节序列载荷

    SEI 补充的增强信息

    SODB 数据比特串

    UUID 通用唯一性标识符

    VBR 可变比特率

    VCL 视频编码层

    VLC 变长编码

    VUI 视频可用性信息

    ==============================================================


    视频————源、已解码的以及输出的图像格式

    比特流确定的源与已解码帧和场之间的关系。

    比特流所表示的视频源是一系列按解码顺序排列的帧或场或帧场的组合(称为混合图像)。

    每个源或已解码图像(帧或场)都是由一个或多个视频样点阵列组成的:

    — 仅亮度(Y)(单色),附带或不带辅助阵列。

    — 亮度和两个色度(YCbCr或YCgCo),附带或不带辅助阵列。

    — 绿、蓝和红(GBR,也称为RGB),附带或不带辅助阵列。

    — 表示其他未定义的单色或3基色样点(例如YZX,也称为XYZ)的阵列,附带或不带辅助阵列。

    为了便于标记和命名,本规范中规定,不考虑实际使用的颜色表示方法,与这些阵列相关的变量和词语均指

    亮度(或L,或Y)和色度,这里两个色度阵列用Cb和Cr表示。实际所使用的颜色表示方法可以用附件E规定

    的语法来指示。编码视频序列中表示为或不表示为辅助图像的单色(辅助)阵列,对于解码过程是可选的,可用

    于α混合等用途。

    变量SubWidthC和SubHeightC在表6-1中规定,它们取决于通过chroma_format_idc表示的色度采样结构。

    下图中“-”表示SubWidthC或SubHeightC的值未定义。chroma_format_idc、SubWidthC和SubHeightC的其

    他值将由ITU-T | ISO/IEC规定。

    视频算法符号,视频算术符号,视频标准缩写,各种视频知识

    亮度阵列

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  • H.264解码器中CABAC硬件加速器的实现

    千次阅读 2010-08-11 13:32:00
    一种是从算术编码发展而来的基于上下文的自适应二进制算术编码CABAC。与CAVLC相比,CABAC可以节省约7%的码流,但增加了10%的计算时 间。在解高清码流时,用软件来做CABAC这样复杂的熵解码,无法完成实时解码的...
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  • Python核心编程第

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     6.8.5 编码解码   6.8.6 把Unicode应用到实际应用中   6.8.7 从现实中得来的教训   6.8.8 Python的Unicode支持   6.9 相关模块   6.10 字符串关键点总结  6.11 列表   6.12 操作符   ...
  • Python核心编程第版(ok)

    热门讨论 2009-05-21 08:23:44
     6.8.5 编码解码   6.8.6 把Unicode应用到实际应用中   6.8.7 从现实中得来的教训   6.8.8 Python的Unicode支持   6.9 相关模块   6.10 字符串关键点总结  6.11 列表   6.12 操作符   ...
  • Python核心编程(中文第版)

    热门讨论 2009-10-02 12:08:14
     6.8.5 编码解码   6.8.6 把Unicode应用到实际应用中   6.8.7 从现实中得来的教训   6.8.8 Python的Unicode支持   6.9 相关模块   6.10 字符串关键点总结  6.11 列表   6.12 操作符   ...
  • 7.3.3 二进制法 189 7.4 回溯法 191 7.4.1 八皇后问题 191 7.4.2 其他应用举例 194 7.5 路径寻找问题 198 7.6 迭代加深搜索 206 7.7 竞赛题目选讲 209 7.8 训练参考 213 第3部分 竞赛篇 第8章 高效算法设计 220 ...
  •  6.8.5 编码解码   6.8.6 把unicode应用到实际应用中   6.8.7 从现实中得来的教训   6.8.8 python的unicode支持   6.9 相关模块   6.10 字符串关键点总结  6.11 列表   6.12 操作符   ...

空空如也

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