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H264编码基本原理

发布日期:2019-12-11 12:49 来源:和记h88 发布人:和记娱乐 点击:

  在编码方面,我理解的他的理论依据是:参照一段时间内图像的统计结果表明,在相邻几幅图像画面中,一般有差别的像素只有10%以内的点,亮度差值变化不超过2%,而色度差值的变化只有1%以内。所以对于一段变化不大图像画面,我们可以先编码出一个完整的图像帧A,随后的B帧就不编码全部图像,只写入与A帧的差别,这样B帧的大小就只有完整帧的1/10或更小!B帧之后的C帧如果变化不大,我们可以继续以参考B的方式编码C帧,这样循环下去。这段图像我们称为一个序列(序列就是有相同特点的一段数据),当某个图像与之前的图像变化很大,无法参考前面的帧来生成,那我们就结束上一个序列,开始下一段序列,也就是对这个图像生成一个完整帧A1,随后的图像就参考A1生成,只写入与A1的差别内容。

  在H264协议里定义了三种帧,完整编码的帧叫I帧,参考之前的I帧生成的只包含差异部分编码的帧叫P帧,还有一种参考前后的帧编码的帧叫B帧。

  H264采用的核心算法是帧内压缩和帧间压缩,帧内压缩是生成I帧的算法,帧间压缩是生成B帧和P帧的算法。

  在H264中图像以序列为单位进行组织,一个序列是一段图像编码后的数据流,以I帧开始,到下一个I帧结束。

  一个序列的第一个图像叫做 IDR 图像(立即刷新图像),IDR 图像都是 I 帧图像。H.264 引入 IDR 图像是为了解码的重同步,当解码器解码到 IDR 图像时,立即将参考帧队列清空,将已解码的数据全部输出或抛弃,重新查找参数集,开始一个新的序列。这样,如果前一个序列出现重大错误,在这里可以获得重新同步的机会。IDR图像之后的图像永远不会使用IDR之前的图像的数据来解码。

  一个序列就是一段内容差异不太大的图像编码后生成的一串数据流。当运动变化比较少时,一个序列可以很长,因为运动变化少就代表图像画面的内容变动很小,所以就可以编一个I帧,然后一直P帧、B帧了。当运动变化多时,可能一个序列就比较短了,比如就包含一个I帧和3、4个P帧。

  I帧:帧内编码帧 ,I帧表示关键帧,你可以理解为这一帧画面的完整保留;解码时只需要本帧数据就可以完成(因为包含完整画面)

  P帧:前向预测编码帧。P帧表示的是这一帧跟之前的一个关键帧(或P帧)的差别,解码时需要用之前缓存的画面叠加上本帧定义的差别,生成最终画面。(也就是差别帧,P帧没有完整画面数据,只有与前一帧的画面差别的数据)

  P帧的预测与重构:P帧是以I帧为参考帧,在I帧中找出P帧“某点”的预测值和运动矢量,取预测差值和运动矢量一起传送。在接收端根据运动矢量从I帧中找出P帧“某点”的预测值并与差值相加以得到P帧“某点”样值,从而可得到完整的P帧。

  B帧:双向预测内插编码帧。B帧是双向差别帧,也就是B帧记录的是本帧与前后帧的差别(具体比较复杂,有4种情况,但我这样说简单些),换言之,要解码B帧,不仅要取得之前的缓存画面,还要解码之后的画面,通过前后画面的与本帧数据的叠加取得最终的画面。B帧压缩率高,但是解码时CPU会比较累。

  B帧以前面的I或P帧和后面的P帧为参考帧,“找出”B帧“某点”的预测值和两个运动矢量,并取预测差值和运动矢量传送。接收端根据运动矢量在两个参考帧中“找出(算出)”预测值并与差值求和,得到B帧“某点”样值,从而可得到完整的B帧。

  PS:I、B、P各帧是根据压缩算法的需要,是人为定义的,它们都是实实在在的物理帧。一般来说,I帧的压缩率是7(跟JPG差不多),P帧是20,B帧可以达到50。可见使用B帧能节省大量空间,节省出来的空间可以用来保存多一些I帧,这样在相同码率下,可以提供更好的画质。

  帧内(Intraframe)压缩也称为空间压缩(Spatial compression)。当压缩一帧图像时,仅考虑本帧的数据而不考虑相邻帧之间的冗余信息,这实际上与静态图像压缩类似。帧内一般采用压缩算法,由于帧内压缩是编码一个完整的图像,所以可以的解码、显示。帧内压缩一般达不到很高的压缩,跟编码jpeg差不多。

  帧间(Interframe)压缩的原理是:相邻几帧的数据有很大的相关性,或者说前后两帧信息变化很小的特点。也即连续的视频其相邻帧之间具有冗余信息,根据这一特性,压缩相邻帧之间的冗余量就可以进一步提高压缩量,减小压缩比。帧间压缩也称为时间压缩(Temporal compression),它通过比较时间轴上不同帧之间的数据进行压缩。帧间压缩一般是无损的。帧差值(Frame differencing)算法是一种典型的时间压缩法,它通过比较本帧与相邻帧之间的差异,仅记录本帧与其相邻帧的差值,这样可以大大减少数据量。

  顺便说下(Lossy )压缩和无损(Lossy less)压缩。无损压缩也即压缩前和解压缩后的数据完全一致。多数的无损压缩都采用RLE行程编码算法。压缩意味着解压缩后的数据与压缩前的数据不一致。在压缩的过程中要丢失一些人眼和人耳所不的图像或音频信息,而且丢失的信息不可恢复。几乎所有高压缩的算法都采用压缩,这样才能达到低数据率的目标。丢失的数据率与压缩比有关,压缩比越小,丢失的数据越多,解压缩后的效果一般越差。此外,某些压缩算法采用多次重复压缩的方式,这样还会引起额外的数据丢失。

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