视频编码原理

去除视觉冗余（有损压缩）

• 人眼特性：对亮度变化比对色度敏感
  • YUV编码：Y（亮度）U（色度）V（浓度）的亮度与色度是分开的，可以适当放弃些色度的数据
• 人眼特性：不易察觉高频变化
  • 变换（H264\H265 采用DCT）:通过变换找出高频变换数据
  • 量化：对高频变换数据离散取值，量化是图像失真的根本原因
  • 滤波：主要包括去块滤波器（DBF）和样点自适应补偿滤波（SAO）。DBF的主要作用是去方块效应，而SAO的主要作用是去除振铃效应

去除数据冗余

去除空域数据冗余

• 帧内预测（I帧）：根据像素空间上具有相关性（连续性、周期性），用像素与预测方向上的差值表示像素信息

去除时域数据冗余

• 帧间预测（P帧，B帧（双向预测，有延时性））
  • 划分子块
  • 运动估计：根据搜索算法，找到当前块最相似的块，即预测块（匹配块）
  • 补偿残差：获取预测块和当前块之间的差值
  • 补偿残差经DCT变换、量化、编码后与运动矢量共同编码传送

去除编码数据冗余

​ 熵编码：给出现概率大的数据赋予较短的码字，给出现概率小的数据赋予较长的码字

H.265与H.264区别的核心

• 不断增长的分辨率。
• 不断增长的并行计算结构问题。