CN116567239A - 编解码方法、装置、编解码器、设备及介质 - Google Patents

Abstract

本公开提供了一种编解码方法、装置、编解码器、设备及介质，涉及数据处理技术领域。该方法包括：基于预设的逻辑运算规则，对待编码数据进行二值化处理，得到与所述待编码数据对应的二进制比特流，所述二进制比特流包括不同的编码组。本公开提供的一种编解码方法、装置、编解码器、设备及介质，提高压缩比，通用性强，编码方式更简单。

Description

编解码方法、装置、编解码器、设备及介质

技术领域

本公开涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种数据二值化编解码方法、装置、编解码方法、编解码器、电子设备及计算机可读存储介质。

背景技术

熵编码属于无损编码方法，哈夫曼编码属于熵编码的一种，但是需要保存码表，无法自适应数据的不同分布。基于上下文自适应的二进制算术编码可以较好的解决这个问题，被诸多标准如H.264采用。上下文自适应的二进制算术编码有三个关键部分，其一为数据的二值化，其二为上下文建模，其三为算术编解码，其中，数据的二值化和上下文建模是算术编码系统压缩效率的关键。

数据二值化是将待编码数据转换成0、1值串的表示形式，数据二值化是图像处理领域常用的数据处理和存储方法，如WebP图像编码格式中，采用二进制算术编码对最终的数据进行编码，能够减少数据中的冗余信息，需要将量化后的宏块数据通过二值化方法转换为0、1串的表示形式。

通常的，二值化的方式包括一元码(Unary)、截断一元码(Truncated Unary，TU)、k阶指数哥伦布编码(kth order Exp-Golomb，EGk)、定长编码(Fixed-Length，FL)等。在相关技术中，常规的二进制算术编码仅有MPS(Most Probability Symbol，出现概率高的符号)、LPS(Low Probality Symbol，出现概率低的符号)两种符号。而在编码/解码每个比特位时，必须建立上下文模型，并确定该比特位隶属的上下文模型。

在相关技术中，H.264标准仅针对视频的残差、运动矢量等数值范围较小的情况采用上下文自适应算术编码，而对于4×4块的变换系数则采用了基于上下文的自适应变长编码，导致现有编码方式的应用范围受限，无法对数据范围较大的数据编码。

需要说明的是，在上述背景技术部分公开的信息仅用于加强对本公开的背景的理解，因此可以包括不构成对本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。

发明内容

本公开提供一种编解码方法、装置、编解码器、设备及介质，至少在一定程度上相关技术中提供的编码方式无法针对数据范围较大的情况进行编码的技术问题。

本公开的其他特性和优点将通过下面的详细描述变得显然，或部分地通过本公开的实践而习得。

根据本公开的一个方面，提供了一种数据二值化编码方法，包括：

基于预设的逻辑运算规则，对待编码数据进行二值化处理，得到与所述待编码数据对应的二进制比特流，所述二进制比特流包括不同的编码组。

在一些实施例中，所述编码组包括判零码组，当所述待编码数据为0时，二进制比特流输出1，编码结束；当所述待编码数据非0时，判零码组输出0。

在一些实施例中，所述编码组还包括base编码组，

所述基于预设的逻辑运算规则，对待编码数据进行二值化处理，包括：

根据待编码数据的最大值生成配置数据集；

根据所述配置数据集对所述待编码数据内的各元素进行base编码，输出base编码组，所述base编码组采用一元码或截断一元码表示，更新base值为满足预设的编码条件时配置数据集中的元素的最大值。

在一些实施例中，所述配置数据集内的元素单调递增分布，且配置数据集内后一个元素和前一个元素之间的差值小于或者等于正整数N。

在一些实施例中，所述配置数据集内相邻元素之间等间隔N分布。

在一些实施例中，根据所述配置数据集对所述待编码数据内的各元素进行base编码，包括：

逐项判断待编码数据是否大于配置数据集中的元素；

若大于，则base编码输出MPS符号，更新base值为待编码数据大于配置数据集中的元素的值；

若小于或者等于，则base编码输出LPS符号，base编码结束，或者待编码数据与所述配置数据集中的所有元素比较完毕，均输出MPS符号，base编码结束。

在一些实施例中，所述编码组还包括bias编码组，所述方法还包括：

根据更新base值计算bias值，bias值为待编码数据、base值和1之间的差值，bias编码组采用最大值为N-1的截断一元码表示bias值。

根据本公开的另一个方面，还提供了一种数据二值化编码装置，包括：

二值化模块，用于基于预设的逻辑运算规则，对待编码数据进行二值化处理，得到与所述待编码数据对应的二进制比特流，所述二进制比特流的比特位包括不同的编码组。

根据本公开的另一个方面，还提供了一种数据二值化解码方法，包括：

基于预设的逻辑运算规则，对待解码的二进制比特流进行逆二值化处理，得到与待解码的所述二进制比特流对应的解码后数据，其中，所述二进制比特流的比特位包括不同的编码组。

在一些实施例中，所述方法具体包括：

根据待解码的所述二进制比特流得到判零码组的比特位，当判零码组的比特位为1时，所述解码后数据为0；当判零编码组的比特位为0时，所述解码后数据非0。

在一些实施例中，所述基于预设的逻辑运算规则，对待解码的二进制比特流进行逆二值化处理，包括：

生成与编码端相同的配置数据集，其中，配置数据集内的元素单调递增分布，且配置数据集内后一个元素和前一个元素之间的差值小于或者等于正整数N；

根据待解码的所述二进制比特流得到base编码组，其中，base编码组采用一元码或截断一元码表示，根据所述配置数据集对所述base编码组进行解码，更新base值为满足预设的解码条件时配置数据集中的元素的最大值。

在一些实施例中，所述根据所述配置数据集对所述base编码组进行解码，更新base值为满足预设的解码条件时配置数据集中的元素的最大值，包括：

逐项判断base编码组的比特位是否为MPS符号，

若为MPS符号，则输出base值为与所述MPS符号对应的配置数据集中的元素的值；

若base编码组的比特位为LPS符号，或者，base编码组的比特位均为MPS符号时，则base编码组解码结束。

在一些实施例中，所述方法还包括：

根据待解码的所述二进制比特流得到bias编码组，bias编码组采用最大值为N-1的截断一元码进行解码，输出bias值；

所述解码后数据为base值、bias值、1之和。

根据本公开的另一个方面，还提供了一种数据二值化解码装置，包括：

逆二值化模块，用于基于预设的逻辑运算规则，对待解码的二进制比特流进行逆二值化处理，得到与待解码的所述二进制比特流对应的解码后数据，其中，所述二进制比特流的比特位包括不同的编码组。

根据本公开的另一个方面，还提供了一种编码方法，包括：

基于预设的逻辑运算规则，对待编码数据进行二值化处理，得到与所述待编码数据对应的二进制比特流，所述二进制比特流的比特位分为不同的编码组；

根据预设的对应关系表查找所述二进制比特流中的每个编码组的比特位匹配的上下文序号，根据每个编码组内的比特位选择用于编码每个比特位的值的上下文模型，对所述比特位的值进行算术编码。

在一些实施例中，同一编码组内的比特位对应的上下文序号连续分布。

根据本公开的另一个方面，还提供了一种解码方法，包括：

根据上下文模型确定与待解码数据对应的编码组的上下文序号，根据预设的对应关系表查找与所述上下文序号对应的编码组内的比特位的值，得到待解码数据对应的二进制比特流，其中，二进制比特流的比特位分为不同的编码组；

基于预设的逻辑运算规则，对二进制比特流进行逆二值化处理，得到与待解码的所述二进制比特流对应的解码后数据。

根据本公开的另一个方面，还提供了一种编码器，包括：

二值化模块，用于基于预设的逻辑运算规则，对待编码数据进行二值化处理，得到与所述待编码数据对应的二进制比特流，所述二进制比特流的比特位包括不同的编码组；

算术编码模块，用于根据预设的对应关系表查找所述二进制比特流中的每个编码组的比特位匹配的上下文序号，根据每个编码组内的比特位匹配的上下文序号选择用于编码每个比特位的值的上下文模型，对所述比特位的值进行算术编码。

根据本公开的另一个方面，还提供了一种解码器，包括：

算术解码模块，用于根据上下文模型确定与待解码数据对应的编码组的上下文序号，根据预设的对应关系表查找与所述上下文序号对应的编码组内的比特位的值，得到待解码数据对应的二进制比特流，其中，二进制比特流的比特位分为不同的编码组；

逆二值化模块，用于基于预设的逻辑运算规则，对二进制比特流进行逆二值化处理，得到与待解码的所述二进制比特流对应的解码后数据。

根据本公开的另一个方面，还提供了一种电子设备，包括：处理器；以及存储器，用于存储所述处理器的可执行指令；其中，所述处理器配置为经由执行所述可执行指令来执行上述任意一项所述的数据二值化编码方法，或执行上述任意一项所述数据二值化解码方法，或执行上述任意一项所述编码方法，或执行上述所述的解码方法。

根据本公开的另一个方面，还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述任意一项所述的数据二值化编码方法，或实现上述任意一项所述数据二值化解码方法，或实现上述任意一项所述编码方法，或实现上述所述的解码方法。

本公开的实施例所提供的编解码方法、装置、编解码器、设备及介质，针对数值范围较大的待编码数据，通过两级编码的形式对待编码数据进行处理，进而对数值范围较大的数据进行二值化处理，可完成整个数域的二值化，编码后得到的二进制比特流包括不同的编码组，有效提高压缩率。

应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本公开。

附图说明

此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本公开的实施例，并与说明书一起用于解释本公开的原理。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本公开的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1示出本公开实施例中一种数据二值化编码方法流程图；

图2示出本公开另一实施例中一种数据二值化编码方法流程图；

图3示出本公开实施例中一种数据二值化编码装置示意图；

图4示出本公开实施例中一种数据二值化解码方法流程图；

图5示出本公开实施例中一种编码方法流程图；

图6示出本公开实施例中一种解码方法流程图；

图7示出本公开实施例中一种编码器示意图；

图8示出本公开实施例中一种解码器示意图；

图9示出本公开实施例中一种电子设备的结构框图。

具体实施方式

现在将参考附图更全面地描述示例实施方式。然而，示例实施方式能够以多种形式实施，且不应被理解为限于在此阐述的范例；相反，提供这些实施方式使得本公开将更加全面和完整，并将示例实施方式的构思全面地传达给本领域的技术人员。所描述的特征、结构或特性可以以任何合适的方式结合在一个或更多实施方式中。

此外，附图仅为本公开的示意性图解，并非一定是按比例绘制。图中相同的附图标记表示相同或类似的部分，因而将省略对它们的重复描述。附图中所示的一些方框图是功能实体，不一定必须与物理或逻辑上独立的实体相对应。可以采用软件形式来实现这些功能实体，或在一个或多个硬件模块或集成电路中实现这些功能实体，或在不同网络和/或处理器装置和/或微控制器装置中实现这些功能实体。

为便于理解，在介绍本公开实施例之前，首先对本公开实施例中涉及到的几个名词进行解释如下：

熵编码：无损编码的一种方式，把指定的数据(语法元素)转换为比特流的过程，可以通过该比特流完全恢复原始数据；

算术编码：将一串符号编码成一个算术数字的过程；

算术解码：将一个算术数字还原成一串符号的过程；

二进制算术编解码：0/1二进制比特流的算术编解码过程；

MPS符号：出现概率较高的符号，可以是0，也可以是1，本公开实施例中以1指代MPS符号；

LPS符号：出现概率较低的符号，跟MPS符号对应，本公开实施例中以0指代LPS符号；

二值化：是将数据(语法元素)转换为对应的二进制比特流的过程，是基于上下文的二进制算术编码的必不可少的过程；

上下文建模：算术编/解码的过程依赖于符号出现的概率。一般以ctxId表达概率模型的序号，每个序号对应一个概率分布。编码/解码特定二进制符号时，需明确该符号所属的概率模型；特定的二进制符号和对应的概率模型之间的关系确定称之为上下文建模；

Bypass编码：等概率符号编码，以固定比特数输出对应的符号串，一种不经过二进制算术编解码的编码方式；

把一个具体的数值转换为对应的二进制比特流的几种典型方式如下，一般的有一元码，截断一元码，k阶指数哥伦布码等。

一元码：1的个数表示数值，0表示编码结束。如表1所示。

表1

数值	一元码
		0	0
1	10
		2	110
3	1110
		4	11110
5	111110
		6	1111110
7	11111110
		8	111111110

截断一元码：和一元码类似，但存在已知的最大值max，如表2所示，以最大值max＝8的截断一元码为例，小于8的情况以0结束，8本身以1结束，解码端相对应，连续读出8个1，解码结束。

表2

数值	截断一元码
		0	0
1	10
		2	110
3	1110
		4	11110
5	111110
		6	1111110
7	11111110
		8	11111111

k阶指数哥伦布码：是一种可变长前缀码，无需事先建立和存储码表，可根据信源的PDF函数灵活调整级数k，用来表示非负整数的k阶指数哥伦布码可用如下步骤生成：将数字以二进制形式写出，去掉最低的k个比特，之后加1；计算留下的比特数，将此数减1，即需要增加的前导零个数；将第一步中去掉的最低k个比特位补回比特串尾部。如表3所示，为最大值max＝8的0阶指数哥伦布码，指数哥伦布以1表示语义转折，前面0的个数表示后面还有多少个固定长度的符号串，编码完这个固定长度的符号串后，本次编码结束。

表3

数值	0阶指数哥伦布码
		0	0
1	010
		2	011
3	00100
		4	00101
5	00110
		6	00111
7	0001000
		8	0001001

虽然一元码、指数哥伦布码存在更长的符号串，但现阶段，仍为二进制算术编码的主要依赖手段。通常的，MPS符号占比越高，编码效率越高，低值的出现频率比高值的出现频率更高，而指数哥伦布码的MPS符号占比比，造成编码效率低的问题。

基于此，本公开提供的方案，针对数值范围较大的待编码数据，通过base编码和bias编码两级编码的形式对待编码数据进行处理，base编码采用生成的配置数据集，配置数据集的后部元素采用最大间隔N，根据配置数据集进行base编码，并更新base值为该配置数据集内的元素的值，bias编码采用以N或N-1为最大值的截断一元码表示，进而对数值范围较大的数据进行二值化处理，可完成整个数域的二值化，编码后得到的二进制比特流包括不同的编码组；在上下文建模时，根据不同的编码组分组建模，有效提高压缩率。

本公开提供的数据二值化编码方法，适应于图像/视频压缩、机器视觉编码等用于将数据进行二值化处理的领域，属于熵编码。

本公开实施例中提供的数据二值化编码方法，可以由任意具备计算处理能力的电子设备执行。该电子设备可以是终端设备，也可以是服务器。其中，终端设备可以包括但不限于智能手机、平板电脑、膝上型便携计算机、台式计算机、可穿戴设备、增强现实设备、虚拟现实设备等；服务器可以是提供各种服务的服务器，例如对用户利用终端设备所进行操作的装置提供支持的后台管理服务器。后台管理服务器可以对接收到的请求等数据进行分析等处理，并将处理结果反馈给终端设备。

可选地，终端设备中安装的应用程序的客户端是相同的，或基于不同操作系统的同一类型应用程序的客户端。基于终端平台的不同，该应用程序的客户端的具体形态也可以不同，比如，该应用程序客户端可以是手机客户端、PC客户端等。

可选地，服务器可以是独立的物理服务器，也可以是多个物理服务器构成的服务器集群或者分布式系统，还可以是提供云服务、云数据库、云计算、云函数、云存储、网络服务、云通信、中间件服务、域名服务、安全服务、CDN(Content Delivery Network，内容分发网络)、以及大数据和人工智能平台等基础云计算服务的云服务器。终端可以是智能手机、平板电脑、笔记本电脑、台式计算机、智能音箱、智能手表等，但并不局限于此。终端以及服务器可以通过有线或无线通信方式进行直接或间接地连接，本公开在此不做限制。

下面结合附图及实施例对本公开的具体实施方式进行详细说明。

图1示出本公开实施例中一种数据二值化编码方法流程图，如图1所示，包括如下步骤：

S102，基于预设的逻辑运算规则，对待编码数据进行二值化处理，得到与待编码数据对应的二进制比特流，二进制比特流包括不同的编码组。

需要说明的是，上述S102中的待编码数据可以是对图像或视频等数据，也可以是对图像或视频经卷积神经网络提取的特征数据；还可以是其他领域中需要进行二进制算术编码的数据信息。

具体的，上述S102中的二进制比特流包括三个编码组，第一个编码组为判零码组，判零码组为1bit，判零码取0或1，在本公开中，当待编码数据为0时，二进制比特流输出1，编码结束；当待编码数据非0时，判零码输出0；第二个编码组为base编码组，base编码组根据待编码数据的长度而定，base编码组采用一元码或者截断一元码表示，第三个编码组为bias编码组，bias编码组采用截断一元码表示。

具体的，在对待编码数据进行二值化处理时，依次进行判零码编码、base编码和bias编码，分别得到三个编码组对应的二进制符号串；在对二进制比特流解码过程中，依次对判零码、base编码和bias编码进行解码即可。

为了对待编码数据进行base编码和bias编码，在一些实施例中，如图2所示，上述S102中的基于预设的逻辑运算规则，对待编码数据进行二值化处理，具体包括：

S202、根据待编码数据的最大值生成配置数据集；

S204、根据配置数据集对待编码数据内的各元素进行base编码，输出base编码组，更新base值为满足预设的编码条件时配置数据集中的元素的最大值；

S206、根据更新base值计算bias值，bias编码组采用截断一元码表示bias值。

具体的，配置数据集内的元素单调递增分布，且配置数据集内后一个元素和前一个元素之间的差值小于或者等于N，其中，N为正整数。优选的，生成配置数据集中相邻元素之间等间隔N分布。如相邻元素之间的间隔为16，配置数据集表示为base_table＝{1,17,33,49,65,81,97,113,129,145,161,177,193,209,225,241}。

除此之外，配置数据集还可按照下列规则生成：当元素的值较小时，按照2^j-1逐渐递增的形式取值，其中，j≥2，当元素的值较大时，按照以N等间隔逐渐递增的形式取值，如，假设待编码数据的最大值为255，当N＝8时，生成的配置数据集base_table＝{1,3,7,15,23,31,39,47,55,63,71,79,87,95,103,111,119,127,135,143,151,159,167,175,183,191,199,207,215,223,231,239,247}。

需要说明的是，配置数据集中只要满足各元素单调递增，且部分元素满足相邻元素之间的间隔为N即可。

在本实施例中，上述S204中根据配置数据集对待编码数据内的各元素进行base编码，base编码组采用一元码或者截断一元码表示。具体的，对比待编码数据内的元素与配置数据集内任一元素之间的大小关系，当待编码数据内的元素大于或者等于配置数据集内的某一元素时，base编码输出1，直至待编码数据内的元素小于配置数据集内的某一元素时，base编码输出0，base编码结束，或者，待编码数据的元素均大于或者等于配置数据集内的所有元素时，base编码结束，将比较结果(所有的1和/或0)输出作为base编码组。

在base编码过程中，实时更新base值，base编码结束时，更新得到的base值为满足预设的编码条件时配置数据集中的元素的最大值，该预设的编码条件可根据实际情况而定，如：当待编码数据内的元素大于或者等于配置数据集内的某一元素时，判断满足预设的编码条件；或者，当待编码数据内的元素大于配置数据集内的某一元素时，判定满足预设的编码条件。

在本实施例的bias编码组，根据更新base值计算bias值，采用截断一元码表示bias值，能够获得更好的数据压缩效果。

在本实施例中，上述步骤S204根据配置数据集对待编码数据内的各元素进行base编码，具体包括：

逐项判断待编码数据是否大于配置数据集中的元素；

若大于，则base编码输出MPS符号，更新base值为待编码数据大于配置数据集中的元素的值；

若小于或者等于，则base编码输出LPS符号，base编码结束，或者，待编码数据的元素均大于配置数据集内的所有元素时，base编码结束。

具体的，将待编码数据的元素与配置数据集中的各元素逐项进行比较，判断待编码数据的元素是否大于配置数据集中的元素，若大于，则base编码输出1，并更新base值为配置数据集中的该元素的值，直至与配置数据集中的所有元素比较完毕，base编码结束；若待编码数据的元素小于或者等于配置数据集中的元素，则base编码输出0，base编码结束，base编码组输出最终结果即为base编码得到的符号串。

比如，基于上述的配置数据集base_table＝{1,3,7,15,23,31,39,47,55,63,71,79,87,95,103,111,119,127,135,143,151,159,167,175,183,191,199,207,215,223,231,239,247}，配置数据集内相邻元素的间隔N＝8，待编码数据的最大值为255，某一待编码数据的元素x＝8，则base编码组输出为1110，base＝7；元素x＝248，则base编码组输出111111111111111111111111111111111(0)。

进一步的，为了得到bias值，该方法还包括：

根据更新base值计算bias值，bias值为待编码数据、base值和1之间的差值，bias编码组采用最大值为N-1的截断一元码表示bias值。

需要说明的是，当base编码结束时，base值已知，bias值为待编码数据、base值和1的差值，进而采用最大值为N-1的截断一元码表示bias编码组。

具体的，基于上述的配置数据集base_table＝{1,3,7,15,23,31,39,47,55,63,71,79,87,95,103,111,119,127,135,143,151,159,167,175,183,191,199,207,215,223,231,239,247}，配置数据集内相邻元素的间隔N＝8，对于待编码数据的元素x＝8，base＝7，则bias＝8-7-1＝0，bias编码组输出0；元素x＝15，base编码组输出1111(0)，base＝7，则bias＝15-7-1＝7，bias编码组输出1111111。

本公开实施例提供的数据二值化编码方法，针对数值范围较大的待编码数据，通过base编码和bias编码两级编码的形式对待编码数据进行处理，base编码采用生成的配置数据集，配置数据集的后部元素采用均匀间隔N，根据配置数据集进行base编码，当待编码数据大于配置数据集中的元素时输出MPS符号，并更新base值为该配置数据集内的元素的值，bias编码采用最大值为N-1的截断一元码表示，进而对数值范围较大的数据进行二值化处理，可完成整个数域的二值化，编码后得到的二进制比特流包括不同的编码组，有效提高压缩率。

在另一实施例中，上述步骤S204中的根据配置数据集对待编码数据内的各元素进行base编码，具体包括：

逐项判断待编码数据是否大于或者等于配置数据集中的元素；

若大于或者等于，则base编码输出MPS符号，更新base值为待编码数据大于或者等于配置数据集中的元素的值；

若小于，则base编码输出LPS符号，base编码结束。

具体的，将待编码数据的元素与配置数据集中的各元素逐项进行比较，判断待编码数据的元素是否大于或者等于配置数据集中的元素，若大于或者等于，则base编码输出1，并更新base值为配置数据集中的该元素的值，直至与配置数据集中的所有元素比较完毕，base编码结束；若待编码数据的元素小于配置数据集中的元素，则base编码输出0，base编码结束，base编码组输出最终结果即为base编码得到的符号串。

比如，待编码数据的最大值为255，基于上述的配置数据集base_table＝{1,3,7,15,23,31,39,47,55,63,71,79,87,95,103,111,119,127,135,143,151,159,167,175,183,191,199,207,215,223,231,239,247}，配置数据集内相邻元素的间隔N＝8，某一待编码数据的元素x＝8，则base编码组输出为1110，base＝7；元素x＝248，则base编码组输出111111111111111111111111111111111(0)；元素x＝15，则base编码组输出为1111(0)，base＝15。

在一些实施例中，计算bias值，bias值为待编码数据x与base值之间的差值，bias编码组采用最大值为N的截断一元码表示。

需要说明的是，当base编码结束时，base值已知，bias值为待编码数据和base值的差值，进而bias编码组采用最大值为N的截断一元码表示。

具体的，基于上述的配置数据集base_table＝{1,3,7,15,23,31,39,47,55,63,71,79,87,95,103,111,119,127,135,143,151,159,167,175,183,191,199,207,215,223,231,239,247}，配置数据集内相邻元素的间隔N＝8，待编码数据的元素x＝8，base＝7，则bias＝8-7＝1，bias编码组输出1；元素x＝15，则bias＝15-7＝8，bias编码组输出11111111。

需要说明的是，可根据实际情况确定满足预设的编码条件的情形，本申请不做具体限定，编码条件还可能存在其他变形，在合理范围内，均在本申请保护范围内。

本公开实施例提供的数据二值化编码方法，针对数值范围较大的待编码数据，通过base编码和bias编码两级编码的形式对待编码数据进行处理，base编码采用生成的配置数据集，配置数据集的相邻元素之间的间隔N，根据配置数据集进行base编码，当待编码数据大于或者等于配置数据集中的元素值时输出MPS符号，并更新base值为该配置数据集内的元素的值，bias编码采用最大值为N的截断一元码表示，进而对数值范围较大的数据进行二值化处理，可完成整个数域的二值化，编码后得到的二进制比特流包括不同的编码组，有效提高压缩率。

基于同一发明构思，本公开实施例中还提供了一种数据二值化编码装置，如下面的实施例所述。由于该装置实施例解决问题的原理与上述方法实施例相似，因此该装置实施例的实施可以参见上述方法实施例的实施，重复之处不再赘述。

图3示出本公开实施例中一种数据二值化编码装置示意图，如图3所示，该装置包括：二值化模块30，用于基于预设的逻辑运算规则，对待编码数据进行二值化处理，得到与待编码数据对应的二进制比特流，二进制比特流的比特位包括不同的编码组。

在一些实施例中，编码组包括判零码组，如图3所示，二值化模块30包括判零码编码模块301，用于当所述待编码数据为0时，二进制比特流输出1，编码结束；当所述待编码数据非0时，判零码输出0。

在一些实施例中，编码组还包括base编码组和bias编码组，

如图3所示，二值化模块30还包括第一生成模块302、base编码模块303和bias编码模块304，其中，

第一生成模块302，用于生成配置数据集，配置数据集内的元素单调递增分布，且配置数据集内后一个元素和前一个元素之间的差值小于或者等于正整数N；

base编码模块303，用于根据配置数据集对待编码数据内的各元素进行base编码，输出base编码组，base编码组采用一元码或截断一元码表示，更新base值为满足预设的编码条件时配置数据集中的元素的最大值；

bias编码模块304，用于根据更新base值计算bias值，bias编码组采用截断一元码表示bias值。

在本实施例中，base编码模块303，具体用于逐项判断待编码数据是否大于配置数据集中的元素；

若大于，则base编码输出MPS符号，更新base值为待编码数据大于配置数据集中的元素的值；

若小于或者等于，则base编码输出LPS符号，base编码结束，或者待编码数据与所述配置数据集中的所有元素比较完毕，均输出MPS符号，base编码结束。

进一步的，bias编码模块304，具体根据更新base值计算bias值，bias值为待编码数据、base值和1之间的差值，bias编码组采用最大值为N-1的截断一元码表示bias值。

在另一实施例中，base编码模块303，具体用于逐项判断待编码数据是否大于或者等于配置数据集中的元素；

若大于或者等于，则base编码输出MPS符号，更新base值为待编码数据大于配置数据集中的元素的值；

若小于，则base编码输出LPS符号，base编码结束；或者待编码数据与所述配置数据集中的所有元素比较完毕，均输出MPS符号，base编码结束。

进一步的，bias编码模块304，具体用于计算bias值，bias值为待编码数据x与base值之间的差值，bias编码组采用最大值为N的截断一元码表示。

此处需要说明的是，上述模块与对应的步骤所实现的示例和应用场景相同，但不限于上述方法实施例所公开的内容。需要说明的是，上述模块作为装置的一部分可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行。

本公开实施例提供的数据二值化编码方法、装置，针对数值范围较大的待编码数据，通过base编码和bias编码两级编码的形式对待编码数据进行处理，base编码采用生成的配置数据集，配置数据集相邻元素的间隔小于或者等于正整数N，根据配置数据集进行base编码，并更新base值为该配置数据集内的元素的值，bias编码采用截断一元码表示，进而对数值范围较大的数据进行二值化处理，可完成整个数域的二值化，编码后得到的二进制比特流包括不同的编码组，有效提高压缩率。

基于同一发明构思，本公开实施例中还提供了一种数据二值化解码方法，如下面的实施例。由于该系统实施例解决问题的原理和上述方法实施例相似，因此该方法实施例的实施可以参见上述方法实施例的实施，重复指出不再赘述。

图4示出本公开实施例中一种数据二值化解码方法，如图4所示，该方法包括：

基于预设的逻辑运算规则，对待解码的二进制比特流进行逆二值化处理，得到与待解码的二进制比特流对应的解码后数据，其中，二进制比特流的比特位包括不同的编码组。

具体的，与编码端相同，上述S402中二进制比特流的比特位包括判零码组、base编码组和bias编码组。

需要说明的是，根据待解码的二进制比特流得到判零码组的比特位，当判零码组的比特位为1时，解码后数据为0；当判零编码组的比特位为0时，解码后数据非0。

在解码过程中，若解出判零码为1，则解码结束，二进制比特流对应的解码后数据为0；若接触判零码为0，则表明解码后数据非零，则继续对base编码和bias编码进行相应的逆二值化处理。

在本实施例中，上述S402中基于预设的逻辑运算规则，对待解码的二进制比特流进行逆二值化处理，具体包括：

生成与编码端相同的配置数据集；

根据待解码的所述二进制比特流得到base编码组，其中，base编码组采用一元码或截断一元码表示，根据所述配置数据集对所述base编码组进行解码，更新base值为满足预设的解码条件时配置数据集中的元素的最大值。

需要注意的是，在解码时，生成与编码端相同的配置数据集，配置数据集内的元素单调递增分布，且配置数据集内后一个元素和前一个元素之间的差值小于或者等于正整数N。

具体的，将base编码组中MPS符号对应的配置数据集中的元素的最大值作为base值，并输出，即，base编码组中MPS符号的个数对应配置数据集中元素的位数，如base编码组中MPS符号的个数为5，则base值为配置数据集中的第5个元素的值。举个例子，如配置数据集base_table＝{1,3,7,15,23,31,39,47,55,63,71,79,87,95,103,111,119,127,135,143,151,159,167,175,183,191,199,207,215,223,231,239,247}中的第5个元素的值为23，则将base值赋值为23。

在本实施例中，根据所述配置数据集对所述base编码组进行解码，更新base值为满足预设的解码条件时配置数据集中的元素的最大值，包括：

逐项判断base编码组的比特位是否为MPS符号，

若为MPS符号，则输出base值为与MPS符号对应的配置数据集中的元素的值；

若base编码组的比特位为LPS符号，或者，base编码组的比特位均为MPS符号时，则base编码组解码结束。

在本实施例中，该方法还包括：

根据待解码的二进制比特流得到bias编码组，bias编码组采用最大值为N-1的截断一元码进行解码，输出bias值；

解码后数据为base值、bias值、1之和。

具体的，如待解码的二进制比特流为0111111011110，则可解得判零码组为0，即解码后数据非0；解得base编码组为1111110，对比上述配置数据集，可得base值为31；解得bias编码组为111110，基于截断一元码，可得bias值为5，最终得到解码后数据为：31+5＝36。

基于同一发明构思，本公开实施例中还提供了一种数据二值化解码装置，如下面的实施例。由于该系统实施例解决问题的原理与上述方法实施例相似，因此该方法实施例的实施可以参见上述方法实施例的实施，重复之处不再赘述。

根据本公开的另一个方面，还提供了一种数据二值化解码装置，包括：

逆二值化模块，用于基于预设的逻辑运算规则，对待解码的二进制比特流进行逆二值化处理，得到与待解码的所述二进制比特流对应的解码后数据，其中，所述二进制比特流的比特位包括不同的编码组。

具体的，逆二值化模块，包括未显示在附图中的判零码解码模块，用于根据待解码的二进制比特流得到判零码组的比特位，当判零码组的比特位为1时，解码后数据为0；当判零编码组的比特位为0时，解码后数据非0。

在本实施例中，逆二值化模块还包括未显示在附图中的第二生成模块和base解码模块，其中，

第二生成模块，用于生成与编码端相同的配置数据集；

base解码模块，用于根据待解码的二进制比特流得到base编码组，base编码组采用一元码或截断一元码表示，根据配置数据集对base编码组进行解码，输出base值为满足预设的解码条件时配置数据集中的元素的最大值。

具体的，base解码模块，具体用于逐项判断base编码组的比特位是否为MPS符号，

若为MPS符号，则输出base值为与MPS符号对应的配置数据集中的元素的值；

若base编码组的比特位为LPS符号，或者，base编码组的比特位均为MPS符号时，则base编码组解码结束。

在本实施例中，逆二值化模块还包括未显示在附图中的bias解码模块和输出模块，其中，

bias解码模块，用于根据待解码的二进制比特流得到bias编码组，bias编码组采用最大值为N-1的截断一元码进行解码，输出bias值；

输出模块，用于输出解码后数据为base值和bias值之和。

基于同一发明构思，本公开实施例中还提供了一种编码方法和解码方法，如下面的实施例。由于该系统实施例解决问题的原理与上述方法实施例相似，因此该方法实施例的实施可以参见上述方法实施例的实施，重复之处不再赘述。

图5示出本公开实施例中一种编码方法流程图，如图5所示，该方法包括：

S502、基于预设的逻辑运算规则，对待编码数据进行二值化处理，得到与待编码数据对应的二进制比特流，二进制比特流的比特位分为不同的编码组；

具体的，编码组包括判零码组，当待编码数据为0时，二进制比特流输出1，编码结束；当待编码数据非0时，判零码输出0。

需要说明的是，编码组还包括base编码组和bias编码组，基于预设的逻辑运算规则，对待编码数据进行二值化处理，具体包括：

根据待编码数据的最大值生成配置数据集，配置数据集内的元素单调递增分布，且配置数据集内后一个元素和前一个元素之间的差值小于或者等于正整数N；

根据配置数据集对待编码数据内的各元素进行base编码，输出base编码组，更新base值为满足预设的编码条件时配置数据集中的元素的最大值，其中，base编码采用一元码或截断一元码表示；

根据更新base值计算bias值，bias编码组采用截断一元码表示bias值。

二进制比特流的获取方式与上述数据二值化编码方法一致，因此该方法实施例的实施可以参见上述方法实施例的实施，重复之处不再赘述。

S504、根据预设的对应关系表查找二进制比特流中的每个编码组的比特位匹配的上下文序号，根据每个编码组内的比特位选择用于编码每个比特位的值的上下文模型，对比特位的值进行算术编码。

本实施例的对应关系表中包括待编码的二进制比特流中的每个编码组的比特位和上下文序号之间的对应关系，获取到待编码的二进制比特流后，分别查找判零码组、base编码组和bias编码组内各比特位对应的上下文序号，进而根据上下文序号确定各比特位的上下文模型，从而对各比特位的值进行算术编码。

优选的，同一编码组内的比特位对应的上下文序号连续分布。

表4示出了待解码的二进制比特流对应的原数最大值为255，N＝8时不同编码组与上下文序号之间的对应关系表。

表4

数值	上下文序号ctxID
		判零码0flag	0
base第1个比特位	1
		base第2个比特位	2
base第n个比特位	…
		base第33个比特位	33
bias第1个比特位	34
		bias第2个比特位	35
bias第n个比特位	…
		bias第8个比特位	41

如表4所示，本申请的base编码组和bisa编码组分开建模，在同一编码组内的比特位对应的上下文序号连续分布，如base编码组内的比特位从1到33，对应的上下文序号为1～33；bias编码组内的比特位从1～8，对应的上下文序号为34～41。

具体的，每个上下文序号对应一个概率分布，从而得到特定二进制比特流和对应的概率模型之间的关系，以建立上下文模型，对二进制比特流进行算术编码。

本公开实施例提供的编码方法，通过根据不同编码组构建上下文模型，以可配置的方式完成了数值范围较大这一类情况的通用二值化及建模方式，提高压缩比，通用性更强，编码方式更简单。

图6示出本公开实施例中一种解码方法流程图，如图6所示，该方法包括：

S602、根据上下文模型确定与待解码数据对应的编码组的上下文序号，根据预设的对应关系表查找与所述上下文序号对应的编码组内的比特位的值，得到待解码数据对应的二进制比特流，其中，二进制比特流的比特位分为不同的编码组；

S604、基于预设的逻辑运算规则，对二进制比特流进行逆二值化处理，得到与待解码的所述二进制比特流对应的解码后数据。

本实施例中，采用与编码方法对应的反解码方式，即可得到待解码数据对应的解码后数据。具体的，根据获取的待解码数据查找对应关系表，即可得到不同编码组内的比特位的值，从而得到待解码数据对应的二进制比特流，分别对二进制比特流的不同编码组进行逆二值化处理，并计算不同编码组得到的值之和，即可得到待编码数据对应的解码后数据。

基于同一发明构思，本公开实施例中还提供了一种编码器和解码器，如下面的实施例。由于该编码器和解码器实施例解决问题的原理与上述方法实施例相似，因此该方法实施例的实施可以参见上述方法实施例的实施，重复之处不再赘述。

图7示出本公开实施例中一种编码器的结构示意图，如图7所示，该编码器70包括：

二值化模块30，用于基于预设的逻辑运算规则，对待编码数据进行二值化处理，得到与所述待编码数据对应的二进制比特流，所述二进制比特流的比特位包括不同的编码组；

算术编码模块701，用于根据预设的对应关系表查找所述二进制比特流中的每个编码组的比特位匹配的上下文序号，根据每个编码组内的比特位匹配的上下文序号选择用于编码每个比特位的值的上下文模型，对所述比特位的值进行算术编码。

图8示出本公开实施例中一种解码器的结构示意图，如图8所示，该解码器80，包括：

算术解码模块801，用于根据上下文模型确定与待解码数据对应的编码组的上下文序号，根据预设的对应关系表查找与所述上下文序号对应的编码组内的比特位的值，得到待解码数据对应的二进制比特流，其中，二进制比特流的比特位分为不同的编码组；

逆二值化模块802，用于基于预设的逻辑运算规则，对二进制比特流进行逆二值化处理，得到与待解码的二进制比特流对应的解码后数据。

下面列举几个数据范围较大的编码方法具体的例子：

实施例1：

编码端：假设待编码数据的最大值为255，配置数据集的元素间隔N＝8，待编码数据为29

第1步：根据待编码数据的最大值生成配置数据集bd_table＝{1,3,7,15,23,31,39,47,55,63,71,79,87,95,103,111,119,127,135,143,151,159,167,175,183,191,199,207,215,223,231,239,247}

上下文建模：对判零码组0flag单独建模；

对base编码组第N个比特流建模；

对bias编码组第N个比特流建模；

第2步：判零码组0flag编码及base编码

待编码数据29＞0，则判零码组输出0；

29≥1判断成立，则base编码输出1，且更新base值为1；

29≥3判断成立，则base编码输出1，且更新base值为3；

29≥7判断成立，则base编码输出1，且更新base值为7；

29≥15判断成立，则base编码输出1，且更新base值为15；

29≥23判断成立，则base编码输出1，且更新base值为23；

29＜31判断成立，则base编码输出0，且base值未更新，base编码结束，输出base编码组为111110。

第3步：bias编码

计算bias值，bias＝29-23＝6，6的截断一元码为：1111110，输出bias编码组为1111110。

解码端：

第1步：生成和编码端相同的配置数据集bd_table，并构建与编码端相同的建模方式

第2步：判零码组0flag解码及base解码

将待解码数据依次与上下文建模比对、计算，得到不同编码组解码后的二进制符号串，进而得到待解码的二进制比特流，分别对二进制比特流的判零码组、base编码组和bias编码组进行解码，得到base值和bias值，通过计算base值和bias值之和，即可得到与待解码数据对应的原数。

实施例2：

编码端：

第1步：假设数据最大范围255，配置数据集中元素之间的间隔N＝16；

根据待编码数据的最大值生成配置数据集：bd_table＝{1,3,7,15,31,47,63,79,95,111,127,143,159,175,191,207,223,239}

上下文建模：对判零码组0flag单独建模；

对base编码组第N个比特流建模；

对bias编码组第N个比特流建模；

第2步：判零码组0flag编码及base编码

第3步：bias编码

解码端：采用和编码端相同的配置数据集和上下文建模，对待解码数据进行二进制算术解码。

所属技术领域的技术人员能够理解，本公开的各个方面可以实现为系统、方法或程序产品。因此，本公开的各个方面可以具体实现为以下形式，即：完全的硬件实施方式、完全的软件实施方式(包括固件、微代码等)，或硬件和软件方面结合的实施方式，这里可以统称为“电路”、“模块”或“系统”。

下面参照图9来描述根据本公开的这种实施方式的电子设备900。图9显示的电子设备900仅仅是一个示例，不应对本公开实施例的功能和使用范围带来任何限制。

如图9所示，电子设备900以通用计算设备的形式表现。电子设备900的组件可以包括但不限于：上述至少一个处理单元910、上述至少一个存储单元920、连接不同系统组件(包括存储单元920和处理单元910)的总线930。

其中，所述存储单元存储有程序代码，所述程序代码可以被所述处理单元910执行，使得所述处理单元910执行本说明书上述“示例性方法”部分中描述的根据本公开各种示例性实施方式的步骤。例如，所述处理单元910可以执行如图1中所示的基于预设的逻辑运算规则，对待编码数据进行二值化处理，得到与待编码数据对应的二进制比特流，二进制比特流包括不同的编码组。

在一些实施例中，所述处理单元910还可以执行如图4中所示的基于预设的逻辑运算规则，对待解码的二进制比特流进行逆二值化处理，得到与待解码的二进制比特流对应的解码后数据，其中，二进制比特流的比特位包括不同的编码组。

例如，所述处理单元910可以执行如图5中所示的基于预设的逻辑运算规则，对待编码数据进行二值化处理，得到与待编码数据对应的二进制比特流，二进制比特流的比特位分为不同的编码组；根据预设的对应关系表查找二进制比特流中的每个编码组的比特位匹配的上下文序号，根据每个编码组内的比特位选择用于编码每个比特位的值的上下文模型，对比特位的值进行算术编码。

在一些实施例中，所述处理单元910还可以执行如图6中所示的根据上下文模型确定与待解码数据对应的编码组的上下文序号，根据预设的对应关系表查找与所述上下文序号对应的编码组内的比特位的值，得到待解码数据对应的二进制比特流，其中，二进制比特流的比特位分为不同的编码组；基于预设的逻辑运算规则，对二进制比特流进行逆二值化处理，得到与待解码的所述二进制比特流对应的解码后数据。

存储单元920可以包括易失性存储单元形式的可读介质，例如随机存取存储单元(RAM)9201和/或高速缓存存储单元9202，还可以进一步包括只读存储单元(ROM)9203。

存储单元920还可以包括具有一组(至少一个)程序模块9205的程序/实用工具9204，这样的程序模块9205包括但不限于：操作系统、一个或者多个应用程序、其它程序模块以及程序数据，这些示例中的每一个或某种组合中可能包括网络环境的实现。

总线930可以为表示几类总线结构中的一种或多种，包括存储单元总线或者存储单元控制器、外围总线、图形加速端口、处理单元或者使用多种总线结构中的任意总线结构的局域总线。

电子设备900也可以与一个或多个外部设备940(例如键盘、指向设备、蓝牙设备等)通信，还可与一个或者多个使得用户能与该电子设备900交互的设备通信，和/或与使得该电子设备900能与一个或多个其它计算设备进行通信的任何设备(例如路由器、调制解调器等等)通信。这种通信可以通过输入/输出(I/O)接口950进行。并且，电子设备900还可以通过网络适配器960与一个或者多个网络(例如局域网(LAN)，广域网(WAN)和/或公共网络，例如因特网)通信。如图所示，网络适配器960通过总线930与电子设备900的其它模块通信。应当明白，尽管图中未示出，可以结合电子设备900使用其它硬件和/或软件模块，包括但不限于：微代码、设备驱动器、冗余处理单元、外部磁盘驱动阵列、RAID系统、磁带驱动器以及数据备份存储系统等。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员易于理解，这里描述的示例实施方式可以通过软件实现，也可以通过软件结合必要的硬件的方式来实现。因此，根据本公开实施方式的技术方案可以以软件产品的形式体现出来，该软件产品可以存储在一个非易失性存储介质(可以是CD-ROM，U盘，移动硬盘等)中或网络上，包括若干指令以使得一台计算设备(可以是个人计算机、服务器、终端装置、或者网络设备等)执行根据本公开实施方式的方法。

在本公开的示例性实施例中，还提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质可以是可读信号介质或者可读存储介质。其上存储有能够实现本公开上述方法的程序产品。在一些可能的实施方式中，本公开的各个方面还可以实现为一种程序产品的形式，其包括程序代码，当所述程序产品在终端设备上运行时，所述程序代码用于使所述终端设备执行本说明书上述“示例性方法”部分中描述的根据本公开各种示例性实施方式的步骤。

本公开中的计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。

在本公开中，计算机可读存储介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了可读程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。可读信号介质还可以是可读存储介质以外的任何可读介质，该可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。

可选地，计算机可读存储介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于无线、有线、光缆、RF等等，或者上述的任意合适的组合。

在具体实施时，可以以一种或多种程序设计语言的任意组合来编写用于执行本公开操作的程序代码，所述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如Java、C++等，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算设备上执行、部分地在用户设备上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算设备上部分在远程计算设备上执行、或者完全在远程计算设备或服务器上执行。在涉及远程计算设备的情形中，远程计算设备可以通过任意种类的网络，包括局域网(LAN)或广域网(WAN)，连接到用户计算设备，或者，可以连接到外部计算设备(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。

应当注意，尽管在上文详细描述中提及了用于动作执行的设备的若干模块或者单元，但是这种划分并非强制性的。实际上，根据本公开的实施方式，上文描述的两个或更多模块或者单元的特征和功能可以在一个模块或者单元中具体化。反之，上文描述的一个模块或者单元的特征和功能可以进一步划分为由多个模块或者单元来具体化。

此外，尽管在附图中以特定顺序描述了本公开中方法的各个步骤，但是，这并非要求或者暗示必须按照该特定顺序来执行这些步骤，或是必须执行全部所示的步骤才能实现期望的结果。附加的或备选的，可以省略某些步骤，将多个步骤合并为一个步骤执行，以及/或者将一个步骤分解为多个步骤执行等。

通过以上实施方式的描述，本领域的技术人员易于理解，这里描述的示例实施方式可以通过软件实现，也可以通过软件结合必要的硬件的方式来实现。因此，根据本公开实施方式的技术方案可以以软件产品的形式体现出来，该软件产品可以存储在一个非易失性存储介质(可以是CD-ROM，U盘，移动硬盘等)中或网络上，包括若干指令以使得一台计算设备(可以是个人计算机、服务器、移动终端、或者网络设备等)执行根据本公开实施方式的方法。

本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的发明后，将容易想到本公开的其它实施方案。本公开旨在涵盖本公开的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本公开的一般性原理并包括本公开未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本公开的真正范围和精神由所附的权利要求指出。

Claims (21)

1.一种数据二值化编码方法，其特征在于，包括：

基于预设的逻辑运算规则，对待编码数据进行二值化处理，得到与所述待编码数据对应的二进制比特流，所述二进制比特流包括不同的编码组。

2.根据权利要求1所述的数据二值化编码方法，其特征在于，所述编码组包括判零码组，当所述待编码数据为0时，二进制比特流输出1，编码结束；当所述待编码数据非0时，判零码组输出0。

3.根据权利要求1所述的数据二值化编码方法，其特征在于，所述编码组还包括base编码组，

所述基于预设的逻辑运算规则，对待编码数据进行二值化处理，包括：

根据待编码数据的最大值生成配置数据集；

根据所述配置数据集对所述待编码数据内的各元素进行base编码，输出base编码组，所述base编码组采用一元码或截断一元码表示，更新base值为满足预设的编码条件时配置数据集中的元素的最大值。

4.根据权利要求3所述的数据二值化编码方法，其特征在于，所述配置数据集内的元素单调递增分布，且配置数据集内后一个元素和前一个元素之间的差值小于或者等于正整数N。

5.根据权利要求4所述的数据二值化编码方法，其特征在于，所述配置数据集内相邻元素之间等间隔N分布。

6.根据权利要求3-5任一项所述的数据二值化编码方法，其特征在于，根据所述配置数据集对所述待编码数据内的各元素进行base编码，包括：

逐项判断待编码数据是否大于配置数据集中的元素；

若大于，则base编码输出MPS符号，更新base值为待编码数据大于配置数据集中的元素的值；

若小于或者等于，则base编码输出LPS符号，base编码结束，或者待编码数据与所述配置数据集中的所有元素比较完毕，均输出MPS符号，base编码结束。

7.根据权利要求6所述的数据二值化编码方法，其特征在于，所述编码组还包括bias编码组，所述方法还包括：

根据更新base值计算bias值，bias值为待编码数据、base值和1之间的差值，bias编码组采用最大值为N-1的截断一元码表示bias值。

8.一种数据二值化编码装置，其特征在于，包括：

二值化模块，用于基于预设的逻辑运算规则，对待编码数据进行二值化处理，得到与所述待编码数据对应的二进制比特流，所述二进制比特流的比特位包括不同的编码组。

9.一种数据二值化解码方法，其特征在于，包括：

基于预设的逻辑运算规则，对待解码的二进制比特流进行逆二值化处理，得到与待解码的所述二进制比特流对应的解码后数据，其中，所述二进制比特流的比特位包括不同的编码组。

10.根据权利要求9所述的数据二值化解码方法，其特征在于，所述方法具体包括：

根据待解码的所述二进制比特流得到判零码组的比特位，当判零码组的比特位为1时，所述解码后数据为0；当判零编码组的比特位为0时，所述解码后数据非0。

11.根据权利要求10所述的数据二值化解码方法，其特征在于，所述基于预设的逻辑运算规则，对待解码的二进制比特流进行逆二值化处理，包括：

生成与编码端相同的配置数据集，其中，配置数据集内的元素单调递增分布，且配置数据集内后一个元素和前一个元素之间的差值小于或者等于正整数N；

根据待解码的所述二进制比特流得到base编码组，其中，base编码组采用一元码或截断一元码表示，根据所述配置数据集对所述base编码组进行解码，更新base值为满足预设的解码条件时配置数据集中的元素的最大值。

12.根据权利要求11所述的数据二值化解码方法，其特征在于，所述根据所述配置数据集对所述base编码组进行解码，更新base值为满足预设的解码条件时配置数据集中的元素的最大值，包括：

逐项判断base编码组的比特位是否为MPS符号，

若为MPS符号，则输出base值为与所述MPS符号对应的配置数据集中的元素的值；

若base编码组的比特位为LPS符号，或者，base编码组的比特位均为MPS符号时，则base编码组解码结束。

13.根据权利要求12所述的数据二值化解码方法，其特征在于，所述方法还包括：

根据待解码的所述二进制比特流得到bias编码组，bias编码组采用最大值为N-1的截断一元码进行解码，输出bias值；

所述解码后数据为base值、bias值、1之和。

14.一种数据二值化解码装置，其特征在于，包括：

逆二值化模块，用于基于预设的逻辑运算规则，对待解码的二进制比特流进行逆二值化处理，得到与待解码的所述二进制比特流对应的解码后数据，其中，所述二进制比特流的比特位包括不同的编码组。

15.一种编码方法，其特征在于，包括：

基于预设的逻辑运算规则，对待编码数据进行二值化处理，得到与所述待编码数据对应的二进制比特流，所述二进制比特流的比特位分为不同的编码组；

根据预设的对应关系表查找所述二进制比特流中的每个编码组的比特位匹配的上下文序号，根据每个编码组内的比特位选择用于编码每个比特位的值的上下文模型，对所述比特位的值进行算术编码。

16.根据权利要求15所述的编码方法，其特征在于，同一编码组内的比特位对应的上下文序号连续分布。

17.一种解码方法，其特征在于，包括：

根据上下文模型确定与待解码数据对应的编码组的上下文序号，根据预设的对应关系表查找与所述上下文序号对应的编码组内的比特位的值，得到待解码数据对应的二进制比特流，其中，二进制比特流的比特位分为不同的编码组；

基于预设的逻辑运算规则，对二进制比特流进行逆二值化处理，得到与待解码的所述二进制比特流对应的解码后数据。

18.一种编码器，其特征在于，包括：

二值化模块，用于基于预设的逻辑运算规则，对待编码数据进行二值化处理，得到与所述待编码数据对应的二进制比特流，所述二进制比特流的比特位包括不同的编码组；

算术编码模块，用于根据预设的对应关系表查找所述二进制比特流中的每个编码组的比特位匹配的上下文序号，根据每个编码组内的比特位匹配的上下文序号选择用于编码每个比特位的值的上下文模型，对所述比特位的值进行算术编码。

19.一种解码器，其特征在于，包括：

算术解码模块，用于根据上下文模型确定与待解码数据对应的编码组的上下文序号，根据预设的对应关系表查找与所述上下文序号对应的编码组内的比特位的值，得到待解码数据对应的二进制比特流，其中，二进制比特流的比特位分为不同的编码组；

逆二值化模块，用于基于预设的逻辑运算规则，对二进制比特流进行逆二值化处理，得到与待解码的所述二进制比特流对应的解码后数据。

20.一种电子设备，其特征在于，包括：

处理器；以及

存储器，用于存储所述处理器的可执行指令；

其中，所述处理器配置为经由执行所述可执行指令来执行权利要求1～7中任意一项所述数据二值化编码方法，或执行权利要求9-13任意一项所述数据二值化解码方法，或执行权利要求15-16任意一项所述编码方法，或执行权利要求17所述的解码方法。

21.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1～7中任意一项所述的数据二值化编码方法，或实现权利要求9-13任意一项所述数据二值化解码方法，或实现权利要求15-16任意一项所述编码方法，或实现权利要求17所述的解码方法。