H.266 JEM7.0 熵编码

修正的变换系数的上下文模型

HEVC中，一个编码块的变换系数采用非重叠系数组(CGs)进行编码，每个CG包括编码块的4x4块的系数。一个编码块的CGs，以及一个CG内的变换系数，是根据先定义的扫描顺序编码的。一个CG变换系数级别的编码至少有一个非零变换系数，且可能被划分为多个扫描通道。第一个通道，编码第一个bin（用bin0表示，即significant_coeff_flag，表示系数的大小大于0）。第二，上下文编码第二个和第三个bin的两个扫描通道（bin1和bin2，分别为coeff_abs_greater1_flag 以及coeff_abs_greater2_flag）。最后，如果需要，还有两个编码系数级别符号信息及保留值（即coeff_abs_level_remaining）的扫描通道被调用。仅在前三个扫描通道中的bins以常规模式编码，并且这些bins在下面描述中被称为常规bins。

JEM中，常规bins的上下文模型有修改。当编码第i个扫描通道的bin i（i=0，1，2）时，上下文索引依赖于由本地模板覆盖的邻域中先前编码系数的第i个bin的值。更具体地，上下文索引是基于相邻系数的第i个bin的和来确定的。如图所示，本地模板包含多达五个空间相邻变换系数，其中x表示当前变换系数的位置，而xi（i为0到4）表示其五个邻居。为了捕获不同频率上变换系数的特性，可以将一个编码块分割成多达三个区域，且分割方法是固定的，而不考虑编码块大小。例如，当编码亮度变换系数bin0时，如图，将一个编码块分成三个颜色不同的区域，并列出了分配给每个区域的上下文索引。亮度和色度分量以类似的方式处理，但具有不同的上下文模型集。此外，亮度分量bin0（红叉显著标志）的上下文模型选择进一步依赖于变换的大小。

上下文相关更新速度依赖的多假设概率估计

二进制算术编码器采用基于两个概率估计$P_0$和$P_1$的多假设概率更新模型，概率估计与每个上下文模型相关联，并且以不同的适应速率进行独立更新：

$P_0^{new}=\begin{cases}P_0^{old}+((2^k-P_0^{old})>>M_i),{\quad}if{\ }input{\ } is{\ } '1'\\P_0^{old}-(P_0^{old}>>M_i),{\quad}if{\ }input{\ } is{\ } '0'\end{cases}$

$P_1^{new}=\begin{cases}P_1^{old}+((2^k-P_1^{old})>>8),{\quad}if{\ }input{\ } is{\ } '1'\\P_j^{old}-(P_j^{old}>>8),{\quad}if{\ }input{\ } is{\ } '0'\end{cases}$

其中，$P_j^{old}$和$P_j^{new}$（j＝0, 1）分别表示在解码bin之前和之后的概率。变量$M_i$（值为：4, 5, 6，7）是一个参数，它控制上下文模型的概率更新速度，i为其索引；k表示概率的精度（此处等于15）。二进制算术编码器中的区间细分的概率估计P是两个假设估计的均值：

$P=(P_j^{old}+P_j^{new})/2$

在JEM中，用于控制每个上下文模型的概率更新速度的参数$M_i$值：

• 在编码端，记录与每个上下文模型相关联的编码bins。在一个slice进行编码之后，对于每个i索引的上下文模型，计算使用不同$M_i$值（4, 5, 6, 7）的速率成本，并选择速率成本最小的速率。为了简单起见，仅在遇到slice类型和slice级量化参数的新组合时才执行该选择过程。

• 为每个上下文模型i发送一个1位标志，以指示$M_i$是否与默认值4不同。当标志为1时，使用2个比特来指示$M_i$是否等于5, 6或7。

上下文模型的初始化

不像在HEVC中使用固定表进行上下文模型初始化的方法，可以通过从先前编码的图片复制状态来初始化用于帧间编码slice的上下文模型的初始概率状态。即，在对每个图片的中心的CTU进行编码之后，所有上下文模型的概率状态被存储用于潜在的用途：作为随后的图片上相应的上下文模型的初始状态。
在JEM中，将每个帧间编码slice的初始状态集是从与当前slice有相同slice类型及slice级QP的先前编码图像存储的状态中复制的。这缺乏损耗鲁棒性，但在当前的JEM方案中用于编码效率实验目的。