Snail_Walker
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视频编解码之基本原理

  • 意义
  • 分类
    • 基于图像统计特性的视频编码方法
      • 预测编码
        • 帧内预测
        • 帧间预测
      • 变换编码
        • 傅里叶变换
        • 哈达玛变换
        • K-L变换
        • 离散余弦变换DCT
        • 小波变换
      • 量化编码
      • 熵编码
      • 子带小波编码
    • 基于内容的视频编码方法

意义

做一件事情我们总是喜欢问做这一件事情有没有意义啊？如果没有意义，为什么我要做呢？人有时候就是这么有想法的动物。我们说我们在做视频编解码，那么为什么要做呢？其实一方面是因为照现有视频标准来传输数据的话，网络带宽远远不够；还有一个方面就是进行视频编解码可以进行纠错和错误隐藏。
那么我们应该怎么做呢？我们首先了解有哪些东西进行冗余消除：时域冗余，空域冗余，统计冗余，视觉冗余。时域冗余就是时域上帧与帧之间的相关性。采用运动补偿就可以实现消除冗余。空域冗余就是空间上，比如我们描述蓝天，其实一片蓝天有很多相似的元素。这时候就提出了一种方法就叫做帧内预测。统计冗余可以理解为进行比如熵编码的时候，我们要是对每一个编码都进行等长编码的话，那么就有大量冗余，毕竟不同元素出现的概率不一样。所以呢就提出了哈夫曼编码，量化。视觉冗余呢就是针对人眼特性对视频进行适当处理。现在有一个很火的东西就是感兴趣编码（ROI）。

分类

现在呢编码技术分为：基于图像统计特性的视频编码方法和基于内容的视频编码方法。

基于图像统计特性的视频编码方法

预测编码

学过通信原理的童鞋都知道差分脉冲调制（DPCM）。预测编码原理就是这个。

帧内预测

帧间预测

变换编码

傅里叶变换

哈达玛变换

K-L变换

离散余弦变换（DCT）

小波变换

量化编码

在量化这里，是我们视频失真的主要来源。因为编码的时候进行量化，解码的时候进行反量化。

熵编码

子带小波编码

基于内容的视频编码方法

未完待续。。。。。。

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