热门标签 | HotTags
当前位置:  开发笔记 > 开发工具 > 正文

【H.264/AVC视频编解码技术详解】十六:帧内预测编码的基本原理

《H.264AVC视频编解码技术详解》视频教程已经在“CSDN学院”上线,视频中详述了H.264的背景、标准协议和实现,并通过一个实战工程的形式对H.264的标准进行解析和实现,欢迎观看!“

《H.264/AVC视频编解码技术详解》视频教程已经在“CSDN学院”上线,视频中详述了H.264的背景、标准协议和实现,并通过一个实战工程的形式对H.264的标准进行解析和实现,欢迎观看!

“纸上得来终觉浅,绝知此事要躬行”,只有自己按照标准文档以代码的形式操作一遍,才能对视频压缩编码标准的思想和方法有足够深刻的理解和体会!

链接地址:H.264/AVC视频编解码技术详解

GitHub代码地址:点击这里


在前面的博文中所述,视频信息中通常包含的冗余有三种:空间冗余时间冗余统计冗余。处理这三种冗余信息通常采用不同的方式:

  • 空间冗余采用帧内预测编码压缩;
  • 时间冗余采用运动搜索和运动补偿压缩;
  • 统计冗余采用熵编码压缩。

在上述的各种编码技术中,帧内预测是非常重要的一种。因为在各种视频帧类型中,I帧(包括IDR帧等)全部采用帧内预测,I帧的压缩比率通常比P和B帧更低,因此帧内预测编码的效率对视频整体平均码率具有较大影响。另一方面,I帧通常都会作为P/B帧解码过程中的参考帧,如果I帧的编码出现了错误,那么不仅仅是该I帧出现错误,参考该I帧的P/B帧也同样不能正确解码。

1. MPEG-1/MPEG-2帧内编码

在早期的视频编码标准中就已经存在了帧内编码的方法。如MPEG-1/MPEG-2等早期的标准中,帧的类型已经定义了I/P/B三种类型,分别表示帧内编码帧、预测编码帧和双向预测编码帧。然而在H.264/AVC之前的标准中,编码I帧时并未采用预测编码,只有编码P/B帧时采用了帧间预测编码。在MPEG-1/MPEG-2等编码标准中,I帧的编码采用的是DCT-RLC的方法进行编码。I帧编码的主要流程如下图:

由于未采用预测算法,这种帧内编码的压缩效率相对较低,后期已经不能适应整体提升压缩比率的要求。

2. 预测编码的基本原理

对于存在前后相关性的信息,预测编码是一种非常简便且有效的方法。此时预测编码输出的不再是原始的信号值,而是信号的预测值与实际值的差。预测编码如此设计的出发点在于,由于前后存在相关性,相邻信号存在大量相同或相近的现象,通过计算其差值,可以减少大量保存与传输原始信息的数据体积。

我们用几个简单的例子来说明这个问题。假设有下面的一串数字:

1, 1, 1, 1, 1, 2, 1, 1, 1, 1, 1, 3

我们可以用如下的信息来表示这串数字信息:

Pred = 1;
Residual = { (1, 5), (2, 11) };

这些信息表示,目标信号的预测值为1,在第5和12个元素的位置存在残差,分别为1和2。

我们举另外一个例子,假设有下面一串数字:

0, 1, 2, 3, 5, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 9, 12

对于这部分信号,可以如下表示:

Pred = n;
Residual = {(4, 1), (-2, 11)};

其表示的含义类似于前例。

从另一方面考虑,视频信息在输出码流之前需要经过量化操作。量化完成后的信息用数字化表示,其所需要的位数与表示信息的范围与方差有关。对于取值范围小、方差较小的信息,量化器所需要的比特范围就更小,每个像素数的比特位数便更小。统计表明,相比于原始的图像像素,预测残差的方差与动态范围远小于原始图像像素。通过预测编码,不仅降低了表示像素信息所需要的比特数,还可以保留视频图像的画面质量不至于降低。

3. H.264的帧内编码

在H.264/AVC中,帧内编码采用了全新的、更复杂的算法,相比早期标准的压缩比率大大提高。在H.264中采用的算法主要可分为预测编码模式和PCM编码模式。

2.1 H.264帧内预测编码

预测编码并非H.264最先采用的技术。在早期的压缩编码技术中便采用了预测数据+残差的方法来表示待编码的像素。然而在这些标准中预测编码仅仅用于帧间预测来去除空间冗余,对于帧内编码仍然采用直接DCT+熵编码的方法,压缩效率难以满足多媒体领域的新需求。H.264标准深入分析了I帧中空间域的信息相关性,采用了多种预测编码模式,进一步压缩了I帧中的空间冗余信息,极大提升了I帧的编码效率,为H.264的压缩比取得突破奠定了基础。

H.264的帧内预测算法通常可以分为三种情况讨论:4×4的亮度分量预测、16×16的亮度分量预测、色度分量预测。我们分别讨论这三种情况的算法原理。

2.1.1 4×4亮度分量预测

对于每一个帧内预测宏块,其编码模式可以分为I_4x4和I_16x16两种。对于I_4x4模式,该宏块的亮度分量被分为16个4×4大小的子块,每一个4×4大小的子块作为一个帧内预测的基本单元,针对每一个4×4像素块进行过预测与编码。

帧内预测会参考每一个像素块的相邻像素来构建预测数据。对于某一个4×4的子块而言,该子块上方4个、右上方4个、左侧4个以及左上方顶点的1个像素,共13个像素会作为参考数据构建预测块。预测块同参考像素的位置关系如下图所示:

在上图中,a~p表示预测块中的像素,A/B/C/D表示上方参考像素,E/F/G/H表示右上方的参考像素,I/J/K/L表示左方参考像素,Q表示左上方的参考像素。对于4×4亮度分量的帧内预测,共定义了9种不同预测模式。

模式0:垂直模式

在该模式下,每一个预测块的预测值由上方相邻的4个像素预测得到;

模式1:水平模式

在该模式下,每一个预测块的预测值由左方相邻的4个像素预测得到;

模式2:DC模式

该模式下,用上方和左方相邻像素的均值表示整个预测块;

模式3:左下模式

模式4:右下模式

模式5::右垂直模式

模式6:下水平模式

模式7:左垂直模式

模式8:上水平模式

2.1.2 色度分量与16×16亮度分量

模式0:垂直模式

模式1:水平模式

模式2:均值模式

模式3:平面模式

2.2 H.264的I_PCM编码模式

除了帧内预测编码之外,H.264还定义了一种特殊的编码模式,即为I_PCM模式。I_PCM模式不对像素块进行预测-变换-量化操作,而是直接传输图像的像素值。在有些时候(如传输图像的不规则纹理信息,或低量化参数条件下),该模式比预测编码模式效率更高


推荐阅读
  • 本文详细介绍了Java编程语言中的核心概念和常见面试问题,包括集合类、数据结构、线程处理、Java虚拟机(JVM)、HTTP协议以及Git操作等方面的内容。通过深入分析每个主题,帮助读者更好地理解Java的关键特性和最佳实践。 ... [详细]
  • 1:有如下一段程序:packagea.b.c;publicclassTest{privatestaticinti0;publicintgetNext(){return ... [详细]
  • 最近团队在部署DLP,作为一个技术人员对于黑盒看不到的地方还是充满了好奇心。多次咨询乙方人员DLP的算法原理是什么,他们都以商业秘密为由避而不谈,不得已只能自己查资料学习,于是有了下面的浅见。身为甲方,虽然不需要开发DLP产品,但是也有必要弄明白DLP基本的原理。俗话说工欲善其事必先利其器,只有在懂这个工具的原理之后才能更加灵活地使用这个工具,即使出现意外情况也能快速排错,越接近底层,越接近真相。根据DLP的实际用途,本文将DLP检测分为2部分,泄露关键字检测和近似重复文档检测。 ... [详细]
  • 脑机接口(BCI)技术正逐步将科幻变为现实,从帮助听障人士恢复听力到使瘫痪者重新站立,甚至可能将多年的学习过程压缩至瞬间。本文探讨了这一前沿技术的现状、挑战及其未来前景。 ... [详细]
  • 网易严选Java开发面试:MySQL索引深度解析
    本文详细记录了网易严选Java开发岗位的面试经验,特别针对MySQL索引相关的技术问题进行了深入探讨。通过本文,读者可以了解面试官常问的索引问题及其背后的原理。 ... [详细]
  • golang常用库:配置文件解析库/管理工具viper使用
    golang常用库:配置文件解析库管理工具-viper使用-一、viper简介viper配置管理解析库,是由大神SteveFrancia开发,他在google领导着golang的 ... [详细]
  • 非公版RTX 3080显卡的革新与亮点
    本文深入探讨了图形显卡的进化历程,重点介绍了非公版RTX 3080显卡的技术特点和创新设计。 ... [详细]
  • 优化ListView性能
    本文深入探讨了如何通过多种技术手段优化ListView的性能,包括视图复用、ViewHolder模式、分批加载数据、图片优化及内存管理等。这些方法能够显著提升应用的响应速度和用户体验。 ... [详细]
  • 探讨一个显示数字的故障计算器,它支持两种操作:将当前数字乘以2或减去1。本文将详细介绍如何用最少的操作次数将初始值X转换为目标值Y。 ... [详细]
  • 新冠肺炎疫情期间,各大银行积极利用手机银行平台,满足客户在金融与生活多方面的需求。线上服务不仅激活了防疫相关的民生场景,还推动了银行通过互联网思维进行获客、引流与经营。本文探讨了银行在找房、买菜、打卡、教育等领域的创新举措。 ... [详细]
  • 掌握远程执行Linux脚本和命令的技巧
    本文将详细介绍如何利用Python的Paramiko库实现远程执行Linux脚本和命令,帮助读者快速掌握这一实用技能。通过具体的示例和详尽的解释,让初学者也能轻松上手。 ... [详细]
  • 深度学习理论解析与理解
    梯度方向指示函数值增加的方向,由各轴方向的偏导数综合而成,其模长表示函数值变化的速率。本文详细探讨了导数、偏导数、梯度等概念,并结合Softmax函数、卷积神经网络(CNN)中的卷积计算、权值共享及池化操作进行了深入分析。 ... [详细]
  • 从零开始构建完整手机站:Vue CLI 3 实战指南(第一部分)
    本系列教程将引导您使用 Vue CLI 3 构建一个功能齐全的移动应用。我们将深入探讨项目中涉及的每一个知识点,并确保这些内容与实际工作中的需求紧密结合。 ... [详细]
  • 深入理解Java中的Collection接口与Collections工具类
    本文详细解析了Java中Collection接口和Collections工具类的区别与联系,帮助开发者更好地理解和使用这两个核心组件。 ... [详细]
  • 本文探讨了如何在 PHP 的 Eloquent ORM 中实现数据表之间的关联查询,并通过具体示例详细解释了如何将关联数据嵌入到查询结果中。这不仅提高了数据查询的效率,还简化了代码逻辑。 ... [详细]
author-avatar
心跳-很执着
这个家伙很懒,什么也没留下!
PHP1.CN | 中国最专业的PHP中文社区 | DevBox开发工具箱 | json解析格式化 |PHP资讯 | PHP教程 | 数据库技术 | 服务器技术 | 前端开发技术 | PHP框架 | 开发工具 | 在线工具
Copyright © 1998 - 2020 PHP1.CN. All Rights Reserved | 京公网安备 11010802041100号 | 京ICP备19059560号-4 | PHP1.CN 第一PHP社区 版权所有