Golombcoding主要针对整数进行编码，其基本思想是对较小的数用较短的编码，对于较大的数使用较长的编码。即，达到这样一个效果，假设X为要进行编码的整数，当X趋于较小的取值时，此时的Golomb编码较短。这样可以有效的节省空间。Golombcoding应用的范围主要是整数，尤其是小整数比较多的情况。Golombcoding使用一个可调的参数M，将输入的值分为两部分：q：被M除的结果r：余数商使

无损压缩算法又可以分为两大类：熵编码和字典编码。

目录0前言1熵1.1自信息和熵1.2熵编码1.3联合熵和条件熵2互信息3交叉熵0前言信息论（InformationTheory）是数学、物理、统计、计算机科学等多个学科的交叉领域。

LosslessEntropytypeUnaryArithmeticAsymmetricNumeralSystemsGolombHuffmanAdaptiveCanonicalModifiedRangeShannonShannon–FanoShannon–Fano–EliasTunstallUniversalExp-GolombFibonacciGammaLevenshteinDictionary

压缩技术就是将数据中的冗余信息去掉（去除数据之间的相关性），压缩技术包含帧内图像数据压缩技术、帧间图像数据压缩技术和熵编码压缩技术。视频文件一般涉及到三个参数：帧率、分辨率和码率。

哈夫曼编码是一种用于数据压缩的无损熵编码，根据压缩数据符号出现频率大小进行编码，出现频率越高，编码后占bit越少的变长编码。

JPEG专家组开发了两种基本的压缩算法、两种熵编码方法、四种编码模式。如下所示：压缩算法：有损的离散余弦变换DCT（DiscreteCosineTransform）无

基本概念视频的图像数据之间具有极强的相关性，即相邻的帧之间很相似，或者根本就几乎一模一样，也就是说有大量的冗余信息，为了视频能够减小体积，便于传输和保存，就有了视频压缩技术，具体的视频压缩技术有帧内图像数据压缩技术、帧间图像数据压缩技术、熵编码压缩技术等等

摘要首先介绍了基于DCT离散余弦变换的JPEG图像压缩编码算法，包括DCT变换、量化、之字扫描、Huffman熵编码等模块，并介绍了JPEG图像解码的过程，即编码的逆过程；接着使用MATLAB7.0针对标准灰度图像进行仿真

文章目录介绍编码原理三个问题原码问题解决1.结束符2.概率自适应3.溢出问题下溢（underflow）解码介绍摘自Wikipedia：算术编码是一种无损数据压缩方法，也是一种熵编码的方法。

他知道，压缩的时候如果能够使得数值很小，就能通过熵编码得到较高的压缩比。然而，要使数值很小是一个挑战。最近，小明需要压缩一些正整数的序列，这些序列的特点是，后面出现的数字很大可能是刚出现过不久的数字。

因为指数哥伦布编码(Exponential-Golomb)属于熵编码(Entropyencod

在保证视频图像质量的前提下，HEVC通过增加一定的计算复杂度，可以实现码流在H.264/AVC的基础上降低50%。为了实现目标，HEVC采用了一些全新的编码技术，比如：基于LCU（LargestCodingUnit）和四叉树（QuadTree）的灵活编码结构[1]、大尺寸变换单元结构的选择[3]、改进的去方块滤波技术以及HEVC的并行化改进设计等。今天主要介绍一下HEVC/H.265编器码中的熵编

采用混合编码方式的HEVC编码技术，先对视频数据进行空间预测或时间预测，随后对预测残差进行整数变换，再对变换后的系数进行量化，将量化后的系数通过特定的扫描方式形成一维数据，从中提取出重要信息后送去进行熵编码

霍夫曼编码是最优的熵编码，那什么是熵？信息论中，熵（Entropy）描述的是一个元素消除不确定性的能力。假设，抛硬币若干次，落下时正面朝上记

首先是构建色度的预测模式候选列表，VTM3.0中是8个模式，分别有几部分组成，然后是根据RDcheck对这8个候选模式进行选择，最后把选择的最优模式按照特定的熵编码方式进行编码。

H264压缩中有个重要的算法，熵编码，熵编码分为两种cavlc（哈夫曼编码也叫变长编码）和cabac（算术编码），这些都是无损压缩编码要弄懂哈夫曼编码之前先了解一下哈夫曼树一概述给定n个权值作为n个叶子节点

AlgorithmdescriptionforVersatileVideoCodingandTestModel1(VTM1)VVC的编码结构VVC的编码结构和之前的标准相似，VVC有基于块的混合编码结构，包含了帧内、帧间的预测编码，以及变换编码和熵编码

技术相当成熟，它的优势在于有高的视频的压缩率，利用帧间和帧内预测（Estimation）、变换（Transform）和反变换、量化（Quantization）和反量化、环路滤波（LoopFilter）、熵编码

基于上下文的自适应上下文算术编码,有两种函数，一个是TEncBinCABAC类的encodeBin函数，一个是TEncBinCABACCounter类的encodeBin函数，前者可以把比特写进码流文件，后者只是计算熵编码的比特数

1.第一次出现在xCompressCU这个大函数里，但是各个参数的熵编码函数是分散在各个小函数中的，比如在xCompressCU里有encodeBTSplitMode()和encodeSplitFlag

他知道，压缩的时候如果能够使得数值很小，就能通过熵编码得到较高的压缩比。然而，要使数值很小是一个挑战。最近，小明需要压缩一些正整数的序列，这些序列的特点是，后面出现的数字很大可能是刚出现过不久的数字。

之前，记得在介绍CABAC的熵编码时候，有一个环节涉及到了算术编码，本篇就带大家看看算术编码是肿么一回事。简介算术编码是一种无损的数据压缩方法，也是熵编码的一种方法。

上一篇我们讲解了熵编码的另一种方式CABAC，熵编码结束之后，那么整个编码过程的核心过程也就结束了，后续的工作就是为了适配网络发送等做一些封装的工作。

本篇介绍一下熵编码的另外一种方式CABAC，基于上下文的自适应二进制编码，其同样是对经过ZigZag扫描后的数据从概率的角度进行再编码，但是由于CABAC编码过程中涉及到诸多的概率模型以及其他算法，由于篇幅原因

针对这一系列的数字，从概率的角度，再进行一次编码，这个过程称之为熵编码，熵编码主要分为CAVLC，和CABAC，分别代表基于上下文的自适应可变长编码和基于上下文的自适应二进制算术编码，本节

常见的格式有：MPEG/MPG/DAT：MPEG-1广泛用于VCD，MPEG-2用于DVD制作；MPEG-1和MPEG-2是采用相同原理为基础的预测编码、变换编码、熵编码及运动补偿等第一代数据压缩编码技术

信息熵编码方案完美时，最短平均编码的长度交叉熵编码方案不一定完美时（由于对概率分布的估计不一定正确），平均编码的长度H(p)是p的信息熵，后者是相对熵相对熵编码方案不一定完美时，平均编码长度相对于最小值的增加值

信息熵编码方案完美时，最短平均编码的长度交叉熵编码方案不一定完美时（由于对概率分布的估计不一定正确），平均编码的长度H(p)是p的信息熵，后者是相对熵相对熵编码方案不一定完美时，平均编码长度相对于最小值的增加值

概念霍夫曼编码（HuffmanCoding），又译为哈夫曼编码、赫夫曼编码，是一种用于无损数据压缩的熵编码（权编码）算法。

其实可以主要分为5部分：帧间和帧内预测（Estimation）、变换（Transform）和反变换、量化（Quantization）和反量化、环路滤波（LoopFilter）、熵编码（EntropyCoding

H.265相遇对以往的编码框架H.264来讲，并没有多少革命性的改变，它仍然采用混合编码结构，包括帧内预测、帧间预测、变换、量化、熵编码

JPEG专家组开发了两种基本的压缩算法、两种熵编码方法、四种编码模式。如下所示：压缩算

压缩编码的分类常用压缩编码的方法编码器中的关键技术预测量化变换熵编码编解码中的情况音视频为何需要压缩？未

JPEG专家组开发了两种基本的压缩算法、两种熵编码方法、四种编码模式。

先来下知识结构：1、h264视频编码处理的最后一步就是熵编码，在H.264中采用了两种不同的熵编码方法：通用可变长编码（UVLC）和基于文本的自适应二进制算术编码（CABAC）。

压缩技术就是将数据中的冗余信息去掉（去除数据之间的相关性），压缩技术包含帧内图像数据压缩技术、帧间图像数据压缩技术和熵编码压缩技术。视频文件一般涉及到三个参数：帧率、分辨率和码率。

统计编码统计编码也称为熵编码，假设图像中灰度级别X(i)出现的概率为P(i)。1.哈弗曼编码依据变长最佳编码定理，应用Huffman算法而成。

LZFSE基于Lempel-Ziv，并使用了有限状态熵编码。LZF采用类似lz77和lzss的混合编码。使用3种“起始标记”来代表每段输出的数据串。接下来看一下开源的LZF算法的实现源码。

http://www.cnblogs.com/xkfz007/archive/2012/07/29/2614250.html第6章变换编码1.变换编码变换编码的目的去除空间信号的相关性将空间信号的能力集中到频域的一小部分低频系数上能量小的系数可通过量化去除，而不会严重影响重构图像的质量块变换和全局变换块变换：离散余弦变换(DiscreteCosineTransform，DCT)，4x4，8x8，1

LZFSE基于Lempel-Ziv，并使用了有限状态熵编码，后者基于JarekDuda在非对称数字系统（ANS）方面所做的熵编码工作。

1ae(e)CABAC2b(8)读进连续的8个Bit3ce(v)CAVLC4f(n)读进连续的n个Bit5i(n)/i(v)读进连续的若干Bit，并把它们解释为有符号整数6me(v)映射指数Golomb熵编码

熵编码中各个类的介绍：   TEncEntropyIf是熵编码算法的虚基类——它封装了熵编码算法的细节，TEncSbac和TEncCavlc都是它的子类，这个类定义了一些纯虚的接口。

encodeSlice函数就是熵编码的重头戏了。处理过程如下：（1）先初始化熵编码器，然后设置CABAC熵编码器为当前的熵编码器。（2）然后就是加载各种熵编码器，各种初始化，各种加载上下文信息。

在HEVC中，各种参数集以及控制信息等使用CAVLC编码，片头部也是使用cavlc进行编码，而帧或者片中的数据（连同CU的语法元素等）使用的是CABAC进行熵编码（不知道还有没有其他的编码方法）。

入口函数：TEncSbac::resetEntropy：这个函数的实质就是初始化各种上下文//重置熵编码器 VoidTEncSbac::resetEntropy() { IntiQp=m_pcSlice

熵编码初始化cavlc（变长码）在HEVC中的实现比较简单，这里就主要说cabac在HEVC中的实现初始化函数：TEncSbac::resetEntropy：这个函数的实质就是初始化各种上下文//重置熵编码器

熵编码把一系列用于表示视频序列的元素符号转变为一个用来传输或存储的压缩码流。信息的多少用信息量来度量，显然，信息量与不确定性的消除程度有关，消除的不确定性越大，信息量就越大。

函数     compressFrame()函数是一个功能繁杂且分析难度较大的函数，主要包括时间戳的初始化工作、accessunit的设计、加权预测技术、运动参考帧的估计、当前Slice的QP值确定、熵编码相关信息配置

他知道，压缩的时候如果能够使得数值很小，就能通过熵编码得到较高的压缩比。然而，要使数值很小是一个挑战。最近，小明需要压缩一些正整数的序列，这些序列的特点是，后面出现的数字很大可能是刚出现过不久的数字。