音视频学习从零到整--H264编码原理

2019-02-19 本文已影响98人 CC老师_HelloCoder

音视频学习从零到整(1)
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音视频学习从零到整(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.

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.

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:

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.

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.

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?

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.