H．264解码器中CAVLC码表查找算法的分析与优化
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拆分成子表后建立的数组中存在冗余现象。如当0≤N2且Pre-Zeros6时，一共有13个码字。为了保留原先的查表方式以TC和Tls为矩阵下标的特点，必须要用4×7矩阵，多余位置零。由于实际搜索的对象是矩阵，怎么确定Pre-Zeros值，以保证在分块数一定的情况下，使用的矩阵较小，成为提高搜索效率的关键。从表中可以看到，对不同的N值对应的列，子表之间的Pre-zeros的分界点选取了不同的阈值。按照表2中的分块方法，矩阵的平均大小为4×6．5。相比JM中使用一个4×17矩阵，搜索效率理论上可以提高(17-6．5)／6．5=1．615倍(假设每张子表的使用概率相同)。以0≤N2的一张VLC表为例，共分成4张子表。从查找一个码字的比较次数来看。本文引用地址：//m.amcfsurvey.com/article/188606.htm
可知，子表法查找比较次数的理论最小值为
此时要求n=s2。如果在第一个步骤(确定子表)中改为采用二分法，则
这种情况下就可以对以上码表中前缀连零再细化，将相同连零个数的码字放在一起，增加子表数而减少子表中的码字结点数，可以进一步提高查找效率。
从以上分析可见，二叉树的查找效率是最高的。因此可以将二叉树应用到子表法中，对每一张子表分别建树。对于二叉树来说，查找时间与树的深度有关。观察子表中的码字，发现它们都有不同长度的连零作为前缀，如果直接建树将导致树的不平衡并增加了树的深度。为了解决这个问题，可以考虑在同一张子表中为每个码字去除相同个数的连零前缀，然后建立二叉树。在解码时，先忽略这些连零个数，再进行树的查找。在最理想情况下，这种查找方法的一次查找的平均比较次数为：
对第一张VLC表采用二叉树一子表法的最大比较次数：
几种算法的对比与复杂度分析如表4所示。
空间复杂度也是需要考虑的问题。JM参考实现中为Tls和TC的联合码表建立了2个3×4×17的三维数组共需要408 B的存储空间。二叉树法经过统计，一棵树共有124个结点，其中叶结点62个，其余62个结点为根结点或枝结点。建3棵二叉树所需要的空间为(62×4+62×2)×3=1 116 B。子表法将码表分成12张子表，每张子表用2个二维数组表示，而数组的平均大小为4×6．5，则共要4×6．5×12×2=624 B。
3 结 语
H．264是现在视频编解码领域研究的热点也是未来发展的方向，它将代替MPEG2成为主流的信源压缩标准。H．264应用领域非常广泛。将H．264的编解码速度尽可能的提高，可以使其在更多的领域中应用，如数字电视，消费电子类产品，网络通信，可视电话等现在热门领域。在此专门对于CAVLC码表查找给出了改进方案，通过这三种改进方案，避免了对整个码表的查找，对码表的查找在效率上有了很大提高。具有明显的实用意义。
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