matlab基于dct的图像压缩编码解码_【融云分析】H.264视频编码的基本原理和过程...
前言：
在音视频通信中，音视频的数据压缩是有效降低带宽的主要方法；其中，视频占用了更高比例的带宽，视频压缩更为重要。
如果不压缩，一副 RGB 图像，按照 800 x 600 的分辨率， 每秒 25 帧的帧率， 那么：每秒的数据量 = 800 x 600 x 3 x 25 x 8 ( bit )。
H.264 压缩后，平均码率可以减少 20 倍；如果使用动态码率，对于某些简单场景的监控等，可以更大的压缩视频，同时保证视频质量。
视频压缩工具有很多，H.263、Mpeg-4、 VP8、VP9、 H.264 等等。目前最常见和最常用的视频压缩算法是 H.264，基于 H.264 比较流行的开源工具有 X264、OpenH264 以及 FFmpeg （内部集成 x264 和 OpenH264 ）， 解码工具大多用 FFmpeg 实现。
视频编码的基本要求：
1：有足够的压缩比，能将压缩结果控制在一个范围内；
2：压缩后的视频，解压后要保证一定的视频质量。
H.264 的优势有什么呢？
1：很好的网络亲和性，更适合复杂网络传输；
2：更高的视频压缩比，在同等视频质量下；大约是H.263，Mpeg-4 的 2 倍；
3：目前移动端已经广泛支持 H.264 硬件编解码，效率和速度更快。
H.264/AVC 的常用概念：
帧和场：
视频的一帧，可以看做是一副完整的图像， 一帧视频可以分成两个隔行的场，通常叫做 “顶场” 和 “底场”。
为什么会有“场”的概念？
因为早期在电子显像管电视机中，图像是由电子逐行扫描显示的。为了更好的显示动态图像，就会先隔行扫描显示图像的 “顶场”，然后在扫描显示图像的“底场”。这样运动图像的显示效果会更好。
但是隔行扫描的实际效果是模糊了图像。目前随着科技的发展，在视频编码中，通常直接用一副完整的图像。
档次和级：
（1）基本档次：基于 I 帧 和 P 帧 ，支持 CAVLC 编码；适合视频会议，视频电话，实时视频流等。
（2）主要档次：支持各行视频，增加 B 帧编码，支持 CABAC 编码。主要用于视频存储等。
（3）扩展档次：支持流之间的切换，改进误码性能；主要用于视频点播等。
YUV 4:2:0 图像：
一帧没有经过压缩的位图数据一般保存的数据是每个像素用 RGB 表示，每个颜色分别用一个字节表示。
我们这里常用的 YUV 图像指的是 YUV 4:2:0 图像，用四个亮度 Y 分量对应一对 UV 色度分量。
RGB 转换 YUV 4:2:0 的公式：
Y = 0.299R + 0.587G + 0.114*B;
U = -0.169R – 0.331G + 0.5 *B ;
V = 0.5 R – 0.419G – 0.081*B;
由此可见，RGB 图像转到 YUV 4:2:0 图像的这一过程中是有图像质量损失的。
为什么用 YUV 4:2:0 ？
首先， YUV 4:2:0 比 RGB 图像小一半。每个像素为 12 bit。
其次，早期的电视分为黑白电视和彩色电视，如果是黑白电视，那么直接播放 Y 亮度分量。
如果是彩色电视，那么就可以全部直接播放。
视频编码系统的基本结构：
视频的压缩原理与过程:
1：我们先看一幅图像：（图1）
这幅图像中，大部分是绿色，如果仅仅将小球保留，绿色用一个变量和坐标表示，那么这幅图像的信息就可以很好的减少，也可以根据变量和坐标恢复图像。
2：再看一副图像：（图2）
这幅图像的小球，向右上角移动了一格，其它内容和信息都与上图基本一致；
如果已经有了“图1”， 那么只需要将“图2”与“图1”中的不同信息保存下来，那么就可以根据“差别信息”参考“图1” 来恢复显示“图2” 了。
这就是视频压缩的本质和原理：
空域压缩；
时域压缩。
GOP：
我们可以按照一定的图像数量进行编码，如 25 帧图像为一组，每组的第一帧图像通过帧内编码，我们称之为 IDR 帧，其它图像参考其它图像的信息进行编码，我们称之为 P 帧 / B 帧，那么可以将这一组数据一个 GOP。
如果一个 GOP 的第一帧图像 IDR 帧丢失或者损坏，那么这个 GOP 后面的所有视频数据将会解码错误。只有等到下一个 GOP，当解码器遇到 IDR 帧会即时刷新图像，清空参考图像列表。
宏块：
H.264 编码的最小单位，我们可以看做是一个宏块，就是一个 16 x 16 的图像区域，也可以划分的更小，如 8 x 8。
什么是预测编码？
在视频压缩中，就是将预测值与实际值作差，然后再次压缩。
帧内预测：
IDR帧 ，I 帧：
帧内编码就是当前帧不参考其它帧，可以独立解码的一种编码方式；
可以简单的想象为，一副 BMP 图像压缩为一副 JPEG 图像；
通常帧内编码的图像，我们称之为 I 帧 intra picture，就是不需要参考其它图像，可以自己独立解码出图像的视频数据帧。
需要注意的是：IDR 帧是 I 帧，但是 I 帧不是 IDR 帧。IDR 帧是一个 GOP 的第一帧，GOP 中间有可能出现 I 帧，后面的帧有可能参考 I 帧之前的视频帧，但是不可能越过 IDR帧。一般 IDR 帧 前面还有 SPS 和 PPS 信息。
在帧内编码中，宏块最多可以有九种预测模式，我们可以找到与原图最相近的预测图像：
帧间预测：
帧间预测技术分为 B 帧预测和 P 帧预测。
B 帧预测 – 双向预测：
主要是参考之前编码的帧和之后编码的帧；
B 帧的数据量更小，但是 B 帧由于需要参考后续帧，那么就会引入延时；
同时用到更多的计算开销；
B 帧不会作为参考帧，所以，丢弃 B 帧也不会引起花屏；如上面的“GOP 图“。
P 帧预测 – 单向预测：
主要参考之前编码过的视频帧；
后面为了清晰说明原理，以 BaseLine 为示例基础，仅包含 I 帧 和 P 帧；
运动矢量：
如：“图1”的小球位置坐标假设为（x0，y0）， “图2”的小球位置坐标假设为（x1，y1），那么小球的运动矢量就是（x1 – x0，y1 – y0）；
运动估计：
得到运动矢量的过程就是运动估计；
将预测数据和实际数据相减，去掉时域上的数据冗余，就得到了预测的“残差”数据，也就是补偿数据；
解码视频数据，可以根据补偿数据，运动矢量和参考图像恢复出当前图像。
这一步极大的减少了时间域上的图像冗余数据。
DCT – 离散余弦变化 ：
这是一个复杂的数学名词，简单描述，就是去除像素间的相关性；
目的当然是进一步压缩数据。
举个例子：
更多的情况可能是图中情况，即便是这样，有效数据也更好的减少了，多了很多 “0” ：
量化：
量化过程在不降低视觉效果的前提下减少图像的编码长度，减少图像信息中视觉恢复中不必要的信息。
量化结果，实际上是由量化步长决定的 （QStep），量化步长越小，图像的细节信息保留的越多，码率越高，图像质量越高。反之，量化步长值越大，图像质量越差。
量化是有损压缩，这一步的图像质量有一定的损失。但是前提是不影响正常的视觉和图像质量。
zig-zag 扫描 ，也有人称之为”锯齿扫描” :
zig-zag 扫描和 FFmpeg 官方标志
游程编码 – （RLC, Run Length Coding）：
又称“运行长度编码”或“行程编码”，是一种统计编码，是一种无损压缩的编码方式。
其实锯齿扫描和游程编码可以看做是一体的。
游程编码进一步压缩保存了有效的保存扫描数据。
熵编码：
利用信源的统计特性进行码率压缩的编码称之为“熵编码”，也叫统计编码。
从名称来看，还是要压缩数据；这一步是无损压缩。基本原理就是给高频率数据短码，低频率数据长码。
从定义来看，就是指定一组数据中，根据数据出现概率来编码的一种方式。
在 H.264 中，也就是之前提到过的 CABAC 编码 和 CAVLC 编码。
本文图片部分主要来自于“百度图库”和《新一代视频编码压缩标准》。