文件名称：CABAC概率估计与刷新模型-计算流体力学及其并行算法
文件大小：3.87MB
文件格式：PDF
更新时间：2024-06-22 10:57:38
H264 毕厚杰 pdf
图 6.57 CABAC概率估计与刷新模型 如图 6.57所示，列出了 LPS被量化后的概率值，这些值以σ 为编号，实线和虚线指示了概率的 刷新值。在处理当前字符 binval 时，概率的刷新有两个方向：一，如果当前字符是 LPS，则 lpsP 变 大，在图上顺着虚线往左寻找；二，如果当前字符是MPS，则 lpsP 变小，在图上顺着实线往右寻找。 可以看到，在 CABAC建立的这个概率模型中，出现MPS时的刷新值都只是简单地指向当前值的下 一位，即 1+→ σσ ,这一点可以被利用来降低计算量。 在 CABAC 建立的概率模型中，有三个值是较特殊的： 0=σ 时，LPS 的概率已经达到了最大 值 0.5，如果下一个出现的字符仍是 LPS，则此时 LPS和MPS的字符交换位置； 63=σ 对应着 LPS 的最小概率值，但它并没有被纳入 CABAC 的概率估计和更新的范围，这个值被用作特殊的场合， 传达特殊的信息。比如，当解码器检测到当前区间的划分依据是这个概率值时，认为这表示当前流 的结束； 62=σ ，这是表中可用的最小值，它对应的刷新值是它自身，当 MPS 连续出现，LPS 的 0.1 LP S 概 率 0.2 0.3 0.4 0.5 10 20 30 40 50 600 0.0 概率表索引σ