H.264中的文法元素符
編碼器
解碼器
1. 熵編碼（Entropy encoding）
熵（shang）編碼屬于無損編碼，它聽着很高大上，其實簡單來說，就是代表了一類編碼方法。熵編碼包括的編碼方法有：香農-範諾編碼、哈夫曼編碼、算術編碼、指數哥倫布編碼、CAVLC、CABAC等，這一類編碼方法的宗旨，就是找到一種編碼，使得碼字的平均碼長達到熵極限。
具體實施起來就是，對出現機率較大的符号，取較短的碼長，而對出現機率較小的符号取較大的碼長。這就是熵編碼的中心思想，隻要我們記住這一點，即使不了解“熵”是指啥，也能掌握上述幾種熵編碼。
不過我們還是簡單介紹一下，“熵”是指啥？
1.1 熵
熵在熱力學中，是表示分子狀态混亂程度的實體量，這時的熵稱為熱熵。後來資訊論之父香農（C. E. Shannon）把“熵”這一詞引入到資訊論中，稱為“資訊熵”，資訊越是随機，它的熵值越高。資訊熵也是我們在h264這樣的數字圖像編碼中使用的概念。因為我們待編碼的圖像像素資訊、碼流的各個句法元素值，其實都屬于資訊。
而資訊熵，就是為了解決資訊的量化度量問題，它描述了整個信源的平均資訊量。資訊熵在我們的熵編碼中，表示了信源無損編碼後平均碼長的下限。是以我們上面才說，熵編碼就是為了使編碼後，碼字的平均碼長盡量達到熵極限。而且平均碼長越接近熵，說明熵編碼的壓縮效率越高。
1.2 熵和熵編碼
如果第一次接觸熵，确實不好了解。因為它不僅涉及到資訊學的知識，還有機率論的知識。不過雖然熵不好了解，但是熵編碼很好掌握。熵其實就相當于内功，而熵編碼是招式。待我們學過熵編碼，再來了解熵，就容易多了。
1.3 熵編碼分類
為了便于了解，上述說的多個熵編碼方法，還可以分為以下兩類：
（1）變長編碼：香農範諾編碼、哈夫曼編碼、指數哥倫布編碼、CAVLC
（2）算術編碼、CABAC等算術編碼
而且這些熵編碼方法中，在H.264中應用的有：指數哥倫布編碼、CAVLC、算術編碼、CABAC。
2. 指數哥倫布編碼（編碼過程）
指數哥倫布編碼和哈夫曼編碼一樣，都屬于變長編碼的一種。
二者的顯著差別：
- 信源無關性：哈夫曼編碼依賴于信源的機率分布；指數哥倫布編碼與信源無關。
- 額外資訊：哈夫曼編碼的資料必須額外攜帶關于該信源比對的碼表；指數哥倫布編碼無需攜帶任何額外資訊。
H.264中定義的指數哥倫布編碼共分四類：其中ue(v)是其他變型算法的基礎，其他算法的結果由ue(v)的結果進一步處理得到。H.264(三)熵編碼和指數哥倫布編碼
ue(v)的碼字分為三個部分：
[prefix] + 1+ [surfix]
其中，[prefix]部分為連續n個0，[surfix]部分為表示實際數值的資訊位，其長度與[prefix]一樣。
[prefix] 和 [surfix]由碼元取值确定。
無符号指數哥倫布編碼：ue(v)編碼方法
計算公式：H.264(三)熵編碼和指數哥倫布編碼 LeadingZeroBits前面有多少個零。H.264(三)熵編碼和指數哥倫布編碼 H.264(三)熵編碼和指數哥倫布編碼 有符号指數哥倫布編碼：se(v)編碼方法
有符号指數哥倫布編碼通過無符号指數哥倫布編碼換算得到，換算關系為
K = code_num ，ceil()：表示向上取整H.264(三)熵編碼和指數哥倫布編碼 H.264(三)熵編碼和指數哥倫布編碼 截斷（舍位）指數哥倫布編碼：te(v)
tel(v):截斷指數哥倫布編碼。解碼時首先判斷文法元素的取值範圍[0, x], x >= 1:
若x > 1,解析方法同ue(v)相同;
若x = 1,文法元素值等同于下一位bit值的取反。
也就是：
- 如果文法元素的值為0，則編碼為1，如果文法元素值為1，則編碼為0，此時占用1個比特位。
- 如果文法元素的值大于1，則使用ue(v)進行編碼。
映射指數哥倫布編碼：me(v)
适用于預測模式為Intra_4x4,Intra_8x8或inter的宏塊的coded_block_pattern
- 無指定的換算公式，通常查表的方式進行。
指數哥倫布編碼與哈夫曼編碼的比較
- 哈夫曼編碼依賴于信源的機率分布特性,不同信源的哈夫曼編碼碼表不同;指數哥倫布編碼對所有信源統一;
- 哈夫曼編碼在解碼前必須額外獲得一份目前信源的碼表;指數哥倫布編碼不需要任何額外資訊;
- 指數哥倫布編碼的壓縮率通常較低,甚至毫無壓縮效果;而在不考慮碼表的情況下,哈夫曼編碼壓縮效率更高。