音视频学习从零到整--H264编码原理

水深无声 2023-08-17 15:56 119阅读 0赞

[音视频学习从零到整(1)][1]  
[音视频学习从零到整(2)][2]  
[音视频学习从零到整(3)][3]  
[音视频学习从零到整(4)][4]  
[音视频学习从零到整(5)][5]  
[音视频学习从零到整(6)][6]

### 一.H264压缩技术. ###

*  帧内预测压缩,解决的是空域数据冗余问题.
    
    什么是空域数据,就是这幅图里数据在宽高空间内包含了很多颜色,光亮.人的肉眼很难察觉的数据. 对于这些数据,我们可以认作冗余.直接压缩掉的.
 *  帧间预测压缩,解决的是时域数据冗余问题.
    
    在我们之前举例说明过,摄像头在一段时间内所捕捉的数据没有较大的变化,我们针对这一时间内的相同的数据压缩掉.这叫时域数据压缩.
 *  整数离散余弦变换(DCT),将空间上的相关性变为频域上无关的数据然后进行量化.
    
    这个比较抽象.这个跟数学是紧密联系在一起的.如果对傅里叶变换理解的比较好的.对这个会理解的比较快.如果对傅里叶变换不了解的.可能有稍许困难.傅里叶变换可以把一个复杂波形图变换成许多的正弦波.只是他们之间的频率不一样.以及振幅也不一样.如果它们在频率上没有一致性那么我们就可以对他进行压缩处理.
 *  CABAC压缩:无损压缩.

### 二.宏块划分与分组. ###

**H264宏块划分**.可以参考下图.

![format_png][]

15501248746157.jpg

将一个图片左上角用宏块描述,就是宏块是8\*8的元素.取出的颜色,像右边的去描述.描述颜色.将一个图片全部用宏块描述就如下图.

![format_png 1][]

15501250480521.jpg

基本的图片的宏块划分就完成了.那是不是每个宏块都是8\*8了?并不是的.还有子块划分.

**子块划分:**

![format_png 2][]

15501251503252.jpg

在这个大的宏块里,可以再细化. 我们可以看到在这个大的宏块里,我们更加细化了. 比如我们中间这个全部都是蓝色的这个宏块,就可以用一个色块,更加简单描述就行了.

我们对比旁边的MPEG2和H.264.就会发现MPEG2存储时还说比较完整.占用的空间相对于比较多.而H.264还是减少了很多空间.像重复的颜色他们就用非常简单的色块描述了.

**帧分组:**  
例如,一个台球从一个位置移动到另外一个组. 可以发现它的桌面背景是一样的.只是球体位置发生了变换.这个我们就可以把这一组帧划分为一组.

![format_png 3][]

15501254662436.jpg

### 三. 组内宏块查找 ###

什么是**组内宏块查找?**  
实际就如下图.台球从一角滚到另外一角.相邻的2幅图做组内的宏块查找.  
将图逐行扫描,扫描到第三行.发现了台球. 然后围绕它的周围查找.发现了有类似的图块.

![format_png 4][]

15501257029375.jpg

**运动估算:**

然后就把他们放在同一张图中.也就是说台球刚开始从位置1.到第二张图移动到位置2.这之间有一个运动矢量.矢量会包含运动的方向和距离.将所有的图都两两比较.最后就形成了右边这张图.就是右图中红色部分.每一个红色的箭头标注都是一个运动矢量.很多帧就会形成一个连续的运动估算.那么这个估算之后,我们要达到什么结果了?

![format_png 5][]

15501258562809.jpg

**运动矢量与补偿压缩:**

最终将连续的运动估算 换算成下图所表现的.我们就是对齐进行压缩.所有帧的背景都是一样的.变换在哪里了?变换就是它的运动矢量还有台球的数据. 实际经过我们一运算后.它留下的就只是运动矢量数据+残差值的数据. 经过这样的一个计算.帧间压缩数据我们就可以看到实际我们只需要存储一点点数据.而不像以前要将几十帧的所有图片数据保存下来.这就达到了压缩的效果. 这个过程就叫做帧间压缩技术的原理.

![format_png 6][]

15501261591720.jpg

### 四. 帧内预测 ###

帧内压缩是针对于I帧的.因为它解决的是空间的数据冗余.而帧间压缩是解决的时间数据冗余.我们刚刚说明的是帧间压缩技术.将大量在时间轨迹上相同的数据压缩掉.只留下运算估量和残差值.

而帧内我们采用了其他的压缩原理

如下图,首先要经过计算,选择用那种模式.对每一个宏块采用不同的模式运算.

![format_png 7][]

15501267843190.jpg

当每个宏块都选定了模式之后.就形成了下图的这样的效果.每个宏块都选择一个帧内预测的模式.帧内预测一共有9种模式.  
[帧内预测9种模式原理介绍(1)][9_1]  
[帧内预测9种模式原理介绍(2)][9_2]

![format_png 8][]

15501276594691.jpg

![format_png 9][]

15501293880389.jpg

![format_png 10][]

15501275060492.jpg

让每个宏块挑选好模式之后,我们就可以使用块预测模式.预测完了之后,它就得到一个张"预测图".  
左边是预测图,右边是源图.

![format_png 11][]

15501302178463.jpg

计算的预测图和原图是有差别的. 原图比较圆润.预测图相对而言比较粗糙. 现在有两幅图.这时就做2张图的差计算.

**计算帧内预测残差值:**

底下的图就是我们的原图.通过预测与原图的差得出一个结果.这个灰色图就是残差值.

![format_png 12][]

15501303285062.jpg

**预测模式与残差值压缩:**  
拿到参差值之后,我们就进行压缩. 压缩时保存,残差数据和每个宏块选择的模式信息数据. 那么有了这2个数据之后.当我们解码时,首先通过宏块的模式信息计算出预测图.然后将预测图与我们的残差值进行累积.就能还原成原图像. 那这个过程就是"帧内压缩技术"的原理过程.

![format_png 13][]

15501304345456.jpg

### 五.DCT压缩 ###

DCT压缩也是整数余弦压缩技术. 那它是如何压缩?  
我们划分一个可量化的宏块.

![format_png 14][]

15501306601218.jpg

然后将量化的宏块根据DCT数学方法.进行压缩.

![format_png 15][]

15501307227319.jpg

压缩后的就成这个样子.  
左上角有数据分布,右下角数据为空.从而达到数据量减少的作用.那它是如果做到的了? 这个如果计算是需要非常深的数学功底.如果感兴趣的可以在网络上搜索一下.

[DCT压缩原理(1)][DCT_1]  
[DCT压缩原理维基百科][DCT]

![format_png 16][]

15501319570583.jpg

### 六.VLC压缩 ###

VLC 用类似哈夫曼码. 用短码来记录高频数据.用长码记录低频数据.  
频率高的就编为短码,频率低的就编为长码.

![format_png 17][]

15501327059357.jpg

经过VLC压缩之后,就变成了无损压缩的方式了.

**CABAC压缩(上下文适应无损压缩技术)**

VLC实际上是MPEG2使用的技术.而H264使用的是CABAC.也就是上下文适应技术.除了使用哈夫曼短码高频,长码高频的方式还加上了上下文适应的技术.根据上下文就可以加大压缩比.

![format_png 18][]

15501328727268.jpg

**对比:**  
VLC压缩的数据都是大块.无损压缩.  
而CABAC压缩,会随着压缩的数据增大,上下文信息全面.压缩比随之增大.数据块从大块降低成小数据块.

**文章图片来源于网络,如未能核实来源或转发内容图片有瑕疵,请及时私信本人进行修改或者删除.**

*  参考 \#音视频开发进阶指南\#
 *  图片参考于: [https://www.jianshu.com/p/97b4dc8c7f00][https_www.jianshu.com_p_97b4dc8c7f00]

[1]: https://www.jianshu.com/p/13c651cfb0a4
[2]: https://www.jianshu.com/p/e2a63dfcff1a
[3]: https://www.jianshu.com/p/3d87fd102dae
[4]: https://www.jianshu.com/p/c70c061b809f
[5]: https://www.jianshu.com/p/31a3fa763e45
[6]: https://www.jianshu.com/p/0188ab0381ba
[format_png]: /images/20230810/78ee3aa28d684c25ab6df7e4c38b55cc.png
[format_png 1]: /images/20230810/809f9356022142fdac388f6150a4bf02.png
[format_png 2]: /images/20230810/c8db84addaec491a882741423d3dcdac.png
[format_png 3]: /images/20230810/6e98e34954f04515b4d8d4379390465c.png
[format_png 4]: /images/20230810/db9f07fe12a84807b73d37553a8a6a6f.png
[format_png 5]: /images/20230810/033e01e83ded42449ce5425ba6d88f19.png
[format_png 6]: /images/20230810/1da6a451506b4f61a7155de4fafeef00.png
[format_png 7]: /images/20230810/a0e7fa1b417943ffaccb79a3cf255a36.png
[9_1]: https://www.cnblogs.com/charybdis/p/6049108.html
[9_2]: https://blog.csdn.net/u013898698/article/details/54906338
[format_png 8]: /images/20230810/8188aeb0fe674bbda495b96791803001.png
[format_png 9]: /images/20230810/7b6e1710b5424b4c8ec6075ac13ad52a.png
[format_png 10]: /images/20230810/8362f28cb19b44be9fd4290f9c68364e.png
[format_png 11]: /images/20230810/06997464a2c54df9aced4fe75f87418e.png
[format_png 12]: /images/20230810/96504cf3a00046d6a84c18212130ac07.png
[format_png 13]: /images/20230810/769d7a95c3e340a683c41cb2e979536e.png
[format_png 14]: /images/20230810/7a17b423a1cc4b94a295829990074d3b.png
[format_png 15]: /images/20230810/09cf900a27f1440fa69f107a480d7759.png
[DCT_1]: https://blog.csdn.net/newchenxf/article/details/51719597/
[DCT]: https://en.wikipedia.org/wiki/JPEG#Discrete_cosine_transform
[format_png 16]: /images/20230810/a00c17aca72448b3899f8ac165ec4e24.png
[format_png 17]: /images/20230810/885b9c24046247a893a6ee9b06a8fec9.png
[format_png 18]: /images/20230810/279728f09cb54760879417f12065ebf0.png
[https_www.jianshu.com_p_97b4dc8c7f00]: https://www.jianshu.com/p/97b4dc8c7f00