[发明专利]帧内模式决策中并行CABAC-R算法的实现方法

摘要

本发明实施例提供了一种帧内模式决策中并行CABAC‑R算法的实现方法。该方法主要包括：确定帧内模式决策中CABAC‑R运算过程中的语法元素coeff_abs_level_greater1_flag和/或sig_coeff_flag中的各个系数对应的上下文模型；对同一种上下文模型中包含的所有bin两两成对处理，对同一种上下文模型中的所有成对bin并行执行。本发明实施例提出的帧内模式决策中CABAC‑R对其中两个关键语法元素coeff_abs_level_greater1_flag和sig_coeff_flag做了并行处理，将各个分组的上下文模型对应的bin进行并行运算。从而极大提高了计算并行度，减少了硬件执行时间。本发明实施例提出的CABAC‑R高效硬件电路结构，可以达到概率模型的实时更新，码率计算更精确，从而编码性能得到提升。

主权项

1.一种帧内模式决策中并行CABAC‑R算法的实现方法，其特征在于，包括：确定帧内模式决策中CABAC‑R运算过程中的语法元素coeff_abs_level_greater1_flag和/或sig_coeff_flag中的各个bin对应的上下文模型；对同一种上下文模型中包含的所有bin两两成对处理，对同一种上下文模型中的所有成对bin并行执行；所述的确定帧内模式决策中CABAC‑R运算过程中的语法元素coeff_abs_level_greater1_flag中的8个bin对应的上下文模型，包括：将语法元素coeff_abs_level_greater1_flag中的8个bin分成4组，其中第1‑2个bin构成第一组，第3‑4个bin构成第二组，第5‑6个bin构成第三组，第7‑8个bin构成第四组；将每一组中的两个bin分配相同的上下文模型，各个组的bin分配的上下文模型互不相同；所述的上下文模型包括上下文模型1、上下文模型3、上下文模型2和上下文模型0，所述语法元素coeff_abs_level_greater1_flag中的8个bin对应24个上下文模型分配方式；所述的对同一种上下文模型中包含的所有bin两两成对处理，对同一种上下文模型中的所有成对bin并行执行，包括：将所述第一组、第二组、第三组和第四组分别对应的上下文模型中的bin并行执行，并且1个cycles更新完成所有的上下文模型的所有的bin；给所述语法元素sig_coeff_flag表示的每个系数分别分配一个bin，各种上下文模型所对应的bin并行执行；将同一上下文模型中的所有bin按照扫描方向两两成对，每一对bin中第一个bin设置该种上下文模型的初始输入状态，同一上下文模型中所有成对bin并行执行，将最后一对bin更新的状态传递下一个系数组，并计算码率R，而其它成对bin只计算码率R，不更新状态。