基于二叉树的算术编码二值化提升屏幕编码效率18%

本文主要探讨了在算术编码研究领域中的一个重要问题，即如何有效地对待编码的语法元素进行二值化处理，以及选择合适的概率模型以优化编码效率。传统的算术编码算法设计过程中，二值化方法的选择和每个比特的概率模型直接影响编码的压缩性能。 作者提出的是一种基于二叉树的熵编码二值化方法。首先，该方法通过收集大量的语法元素样本，获取它们的统计概率分布，这是设计有效编码的关键步骤。接下来，针对不同的二值化策略，如均匀二值化、最优二值化等，分别计算出二值化后每个比特的概率分布。这些概率分布是熵编码理论的基础，它们反映了编码后的数据分布特性。 进一步，通过熵编码模型的理论计算，构建比特二叉树。在这个过程中，每个节点的熵值反映了该节点下所有可能比特组合的信息量。通过比较和排序各个节点的熵值，可以找到最优的二值化方法和比特概率模型分组方案，以实现最小化冗余信息的目标。 实验结果显示，该基于二叉树的算术编码二值化方法在屏幕编码的场景下，对于新引入的语法元素，能够显著提升压缩效率。具体来说，平均提升了18.06%的压缩率，这意味着在保持相同数据准确性的前提下，可以减少传输的数据量，从而节省存储空间和网络带宽。 这项工作不仅提供了新的二值化方法，还提供了一个系统性的框架来优化算术编码过程，对于提高编码效率，尤其是在多媒体和互联网传输中的数据压缩应用具有实际价值。在学术上，它为熵编码和算术编码领域的理论研究增添了新的见解，并可能推动未来编码技术的发展。