视频编解码流程

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编解码大概流程图(上边是编码，下边是解码)：

 

1，编码过程：

1. Motion Estimate(运动估计，运动搜索): 从前几帧中寻找匹配的宏块，有多种不同的搜索算法，比如： “Dia”、“HEX”、“UMH”、“ESA” 编码获得的质量依次提高，速度依次降低。其中快速算法（“Dia”、“HEX”、“UMH”）的编码质量比全搜索算法（“ESA”）低不了太多，但是速度却高了很多倍。得到运动矢量的过程被称为运动估计。
2. Motion Compenstate(运动补偿): 运动补偿是通过先前的局部图像来预测、补偿当前的局部图像，它是减少帧序列冗余信息的有效方法。包括全局运动补偿和分块运动补偿两类。运动补偿结果分为二份，一个给到当前帧做参考求出差值Dn;另一个用于生成Fn的对应参考帧。
3. DCT(离散余弦变换)：DCT变换的全称是离散余弦变换(Discrete Cosine Transform)，主要用于将数据或图像的压缩，能够将空域的信号转换到频域上，具有良好的去相关性的性能。图像经过DCT变换后，其频率系数的主要成分集中于比较小的范围，且主要位于低频部分。 DCT变换本身是无损的，但是在图像编码等领域给接下来的量化、哈弗曼编码等创造了很好的条件，同时，由于DCT变换时对称的，所以，我们可以在量化编码后利用DCT反变换，在接收端恢复原始的图像信息。DCT是从DFT(离散傅里叶变换)推导出来的另一种变换，因此许多DFT的属性在DCT中仍然是保留下来的。
4. Quant(量化):除指定的数值(有损压缩)。量化的结果分为2分，一个做进一步处理，一份经过反量化(Rescale)/反DCT(IDCT)变化,结合第2步的运动补偿生成Fn对应的参考帧，供后续参考。
5. Reorder(重排):比如游程编码等。
6. Entropy encode(熵编码):进行最后编码，使用第5步结果以及Vectors和Headers的内容。
7. Rescale(反量化):乘指定的比例。
8. IDCT(反DCT):反DCT变换，得到D'n。
9. reconstructed(重构)：结合运动补偿和反量化结果，重构F'n参考帧。

 

 

2，解码过程

1. Entropy decode(熵解码):对数据进行熵解码，填充Vectors和headers。
2. Reorder(重排):比如游程解码等。
3. Rescale(反量化):乘指定的比例。(参考编码过程)
4. IDCT(反离散余弦变换):反DCT变换，得到D'n。(参考编码过程)
5. Motion Compenstate(运动补偿): 上一帧的参考帧做运动补偿处理。(参考编码过程)
6. reconstructed(重构)：结合第5步的运动补偿结果和第4步的反量化结果，重构F'n参考帧。(参考编码过程)

 

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参考资料：

1.  直播技术——视频编解码（理论基础）
2. YUV图解 （YUV444, YUV422, YUV420, YV12, NV12, NV21）
3. DCT变换、DCT反变换、分块DCT变换
4. 运动补偿和运动估计
5. 编解码框架
6. 变换，量化与熵编码
7. 视频处理及编码标准
8. 差错控制

 

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