1.1视频和图像和关系
好了,刚才说了图像,现在,我们开始说视频。
所谓视频,大家从小就看动画,都知道视频是怎么来的吧?
没错,大量的图片连续起来,就是视频。
衡量视频,又是用的什么指标参数呢?
最主要的一个,就是帧率(Frame Rate)。
在视频中,一个帧(Frame)就是指一幅静止的画面。
帧率,就是指视频每秒钟包括的画面数量(FPS,Frame per second)。
帧率越高,视频就越逼真、越流畅。
1.2未经编码的视频数据量会有多大?
有了视频之后,就涉及到两个问题:
一个是存储;
二个是传输。
而之所以会有视频编码,
关键就在于此:一个视频,如果未经编码,它的体积是非常庞大的。
以一个分辨率1920×1280,帧率30的视频为例:
共:1920×1280=2,073,600(Pixels 像素),每个像素点是24bit(前面算过的哦); 也就是:每幅图片2073600×24=49766400 bit,8 bit(位)=1 byte(字节); 所以:49766400bit=6220800byte≈6.22MB。
这是一幅1920×1280图片的原始大小,再乘以帧率30。
也就是说:每秒视频的大小是186.6MB,每分钟大约是11GB,一部90分钟的电影,约是1000GB。。。
怎么样呢?
就算你现在电脑硬盘是4TB的(实际也就3600GB),也放不下几部大片呀!
不仅要存储,还要传输,不然视频从哪来呢?
如果按照100M的网速(12.5MB/s),下刚才那部电影,需要22个小时。。。
我的天哪,再次崩溃。。。
正因为如此,屌丝工程师们就提出了,必须对视频进行编码。
1.3什么是编码?
编码:就是按指定的方法,将信息从一种形式(格式),转换成另一种形式(格式)。
视频编码:就是将一种视频格式,转换成另一种视频格式。
编码的终极目的,说白了,就是为了压缩。
各种五花八门的视频编码方式,都是为了让视频变得体积更小,有利于存储和传输。
我们先来看看,视频从录制到播放的整个过程,如下:
首先是视频采集。
通常我们会使用摄像机、摄像头进行视频采集。
采集了视频数据之后,就要进行模数转换,将模拟信号变成数字信号。
其实现在很多都是摄像机(摄像头)直接输出数字信号。
信号输出之后,还要进行预处理,将RGB信号变成YUV信号。
前面我们介绍了RGB信号,那什么是YUV信号呢?
简单来说,YUV就是另外一种颜色数字化表示方式。
视频通信系统之所以要采用YUV,而不是RGB,主要是因为RGB信号不利于压缩。
在YUV这种方式里面,加入了亮度这一概念。
在最近几十年中,视频工程师发现,眼睛对于亮和暗的分辨要比对颜色的分辨更精细一些,也就是说,人眼对色度的敏感程度要低于对亮度的敏感程度。
所以,工程师认为,在我们的视频存储中,没有必要存储全部颜色信号。
我们可以把更多带宽留给黑—白信号(被称作“亮度”),将稍少的带宽留给彩色信号(被称作“色度”)。
于是,就有了YUV。
YUV里面的“Y”,就是亮度(Luma),“U”和“V”则是色度(Chroma)。
大家偶尔会见到的Y'CbCr,也称为YUV,是YUV的压缩版本,不同之处在于Y'CbCr用于数字图像领域,YUV用于模拟信号领域,MPEG、DVD、摄像机中常说的YUV其实就是Y'CbCr。
▲ YUV(Y'CbCr)是如何形成图像的
YUV码流的存储格式其实与其采样的方式密切相关。
(采样,就是捕捉数据)
主流的采样方式有三种:
1)YUV4:4:4;
2)YUV4:2:2;
3)YUV4:2:0。
这里我们简单介绍一下。
具体解释起来有点繁琐,大家只需记住,通常用的是YUV4:2:0的采样方式,能获得1/2的压缩率。
这些预处理做完之后,就是正式的编码了。
2.1视频编码技术的基本原理
前面我们说了,编码就是为了压缩。
要实现压缩,就要设计各种算法,将视频数据中的冗余信息去除。
当你面对一张图片,或者一段视频的时候,你想一想,如果是你,你会如何进行压缩呢?
首先你想到的,应该是找规律。
是的,寻找像素之间的相关性,还有不同时间的图像帧之间,它们的相关性。
举个例子:如果一幅图(1920×1080分辨率),全是红色的,我有没有必要说2073600次[255,0,0]?
我只要说一次[255,0,0],然后再说2073599次“同上”。
如果一段1分钟的视频,有十几秒画面是不动的,或者,有80%的图像面积,整个过程都是不变(不动)的。
那么,是不是这块存储开销,就可以节约掉了?
▲ 以上图为例,只有部分元素在动,大部分是不动的
是的,所谓编码算法,就是寻找规律,构建模型。
谁能找到更精准的规律,建立更高效的模型,谁就是厉害的算法。
通常来说,视频里面的冗余信息包括:
视频编码技术优先消除的目标,就是空间冗余和时间冗余。
接下来,就和大家介绍一下,究竟是采用什么样的办法,才能干掉它们。
以下内容稍微有点高能,不过我相信大家耐心一些还是可以看懂的。
5.2视频编码技术的实现方法
视频是由不同的帧画面连续播放形成的。
这些帧,主要分为三类,分别是:
1)I帧;
2)B帧;
3)P帧。
I帧:是自带全部信息的独立帧,是最完整的画面(占用的空间最大),无需参考其它图像便可独立进行解码。视频序列中的第一个帧,始终都是I帧。
P帧:“帧间预测编码帧”,需要参考前面的I帧和/或P帧的不同部分,才能进行编码。P帧对前面的P和I参考帧有依赖性。但是,P帧压缩率比较高,占用的空间较小。
B帧:“双向预测编码帧”,以前帧后帧作为参考帧。不仅参考前面,还参考后面的帧,所以,它的压缩率最高,可以达到200:1。不过,因为依赖后面的帧,所以不适合实时传输(例如视频会议)。
通过对帧的分类处理,可以大幅压缩视频的大小。
毕竟,要处理的对象,大幅减少了(从整个图像,变成图像中的一个区域)。
我们来通过一个例子看一下。
这有两个帧:
好像是一样的?
不对,我做个GIF动图,就能看出来,是不一样的:
人在动,背景是没有动的。
第一帧是I帧,第二帧是P帧。两个帧之间的差值,就是如下:
也就是说,图中的部分像素,进行了移动。
移动轨迹如下:
这个,就是运动估计和补偿。
“块(Block)”与“宏块(MacroBlock)”
如果总是按照像素来算,数据量会比较大,所以,一般都是把图像切割为不同的“块(Block)”或“宏块(MacroBlock)”,对它们进行计算。
一个宏块一般为16像素×16像素。
将图片切割为宏块
I帧、P帧、B帧的小结
对I帧的处理,是采用帧内编码方式,只利用本帧图像内的空间相关性。
对P帧的处理,采用帧间编码(前向运动估计),同时利用空间和时间上的相关性。
简单来说,采用运动补偿(motion compensation)算法来去掉冗余信息。
I帧(帧内编码)
需要特别注意,I帧(帧内编码),虽然只有空间相关性,但整个编码过程也不简单。
如上图所示,整个帧内编码,还要经过DCT(离散余弦变换)、量化、编码等多个过程。
限于篇幅,加之较为复杂,今天就简单介绍一下,后续会出专业的编解码课程。
RGB转YUV:固定公式
图片宏块切割:宏块16x16
DCT:离散余弦变换
量化:取样
ZigZag扫描:
DPCM:差值脉冲编码调制
RLE:游程编码
霍夫曼编码:
算数编码:
如何衡量和评价编解码的效果
那么,视频经过编码解码之后,如何衡量和评价编解码的效果呢?
一般来说,分为客观评价和主观评价。客观评价,就是拿数字来说话。
例如计算“信噪比/峰值信噪比”
一般来说,分为客观评价和主观评价。
客观评价,就是拿数字来说话。例如计算“信噪比/峰值信噪比”。
信噪比的计算,我就不介绍了,丢个公式,有空可以自己慢慢研究...
除了客观评价,就是主观评价了。
主观评价,就是用人的主观感知直接测量,额,说人话就是——“好不好看我说了算”。
任何技术,都有标准。自从有视频编码以来,就诞生过很多的视频编码标准。
提到视频编码标准,先介绍几个制定标准的组织。
首先,就是大名鼎鼎的ITU(国际电信联盟)。
ITU是联合国下属的一个专门机构,其总部在瑞士的日内瓦。
ITU下属有三个部门:
1)分别是ITU-R(前身是国际无线电咨询委员会CCIR);
2)ITU-T(前身是国际电报电话咨询委员会CCITT);
3)ITU-D。
ISO/IEC
除了ITU之外,另外两个和视频编码关系密切的组织,是ISO/IEC。
ISO大家都知道,就是推出ISO9001质量认证的那个“国际标准化组织”。
IEC,是“国际电工委员会”。
MPEG
1988年,ISO和IEC联合成立了一个专家组,负责开发电视图像数据和声音数据的编码、解码和它们的同步等标准。这个专家组,就是大名鼎鼎的MPEG,Moving Picture Expert Group(动态图像专家组)。
JVT(Joint Video Team,视频联合工作组)
三十多年以来,世界上主流的视频编码标准,基本上都是它们提出来的:
1)ITU提出了H.261、H.262、H.263、H.263+、H.263++,这些统称为H.26X系列,主要应用于实时视频通信领域,如会议电视、可视电话等;
2)ISO/IEC提出了MPEG1、MPEG2、MPEG4、MPEG7、MPEG21,统称为MPEG系列。
ITU和ISO/IEC一开始是各自捣鼓,后来,两边成立了一个联合小组,名叫JVT(Joint Video Team,视频联合工作组)。
JVT致力于新一代视频编码标准的制定,后来推出了包括H.264在内的一系列标准。
H.265/HEVC
大家特别注意一下上图里面的HEVC,也就是现在风头正盛的H.265。
作为一种新编码标准,相比H.264有极大的性能提升,目前已经成为最新视频编码系统的标配。