4，視頻壓縮的基本原理，一些常見壓縮算法的概念

本身的這個筆記，廢了很久，仍是要堅持寫下去，雖然如今看來，質量不過高，並且不少東西貌似沒有說到位，只有本身才看得懂，明顯不是技術普及的方式。

先說基本原理，這個基本就是抄書了，由於不是作科研的，不少東西都是人們用了不少年才逐漸總結出來的。

對於算法研究而言，自己就是要先知道哪一個地方能夠努力，哪些地方行不通。這些原理，就是指明方向的。

一.視頻壓縮的可行性

1.空間冗餘

一幅靜態圖像，好比人臉。背景，人臉，頭髮等處的亮度，顏色，都是平緩變化的。相鄰的像素和色度信號值比較接近。具備強相關性，若是直接用採樣數來表示亮度和色度信息，數據中存在較多的空間冗餘。若是先去除冗餘數據再編碼，表示每一個像素的平均比特數就會降低，這就是一般說的圖像的幀內編碼，即以減小空間冗餘進行數據壓縮。

2.時間冗餘

視頻是時間軸方向的幀圖像序列，相鄰幀圖像的相關性也很強。一般用下降幀間的方法來減小時間冗餘。採用運動估計和運動補償的技術知足解碼重建圖像的質量要求。

3.符號冗餘

用相同碼錶示機率不一樣的符號，會形成比特數的浪費。好比10，11，13三個數，若是咱們都用1bytes來表示，就是3bytes(即3×8 = 24bits)，可是若是咱們表00b表示10，01b表示11，02b表示13，這樣，三個數合起來才用了6bits，較以前能夠節省18bits。

可變長編碼技術的原理就如此，概論大的用較短的碼字，機率小的用較長的碼字。

4.結構冗餘

對於圖像內部，各個部分也存在某種關係。咱們能夠經過這種關係，減小信息的碼字表達。好比:分形圖像編碼

5.視覺冗餘

1），人眼對彩色信號的亮度分辨率高於色彩分辨率，好比rgb-->yuv就是這個原理

2），人眼對靜止圖像的空間的分辨率大於運動圖像的分辨率。

3），人眼對亮度的細小變化不敏感

4），中心敏感，四周不敏感。

其實咱們雖然知道了這些，咱們知道有冗餘，可是如何把這些冗餘找出來，是個很複雜的過程。也是咱們的算法不斷追求的過程。

上面的一段，是全部視頻壓縮標準的基石。mpeg2,mpeg4,h264,h265這些標準，與其說他們是標準，不如他們提供了一些算法的組合，或簡單或複雜，固然簡單的算法壓縮掉的冗餘小，複雜的壓縮掉的冗餘大。經過算法找到冗餘信息在哪，而後壓縮掉，實現數據量的減少。這就是咱們的目錄。

更近一步的說，就是咱們如何找出數據的相關性。

二，常見算法的名詞解釋

大的分類有兩種，一個變換，一個是編碼。

先說變換

咱們要找出信號的相關性，時間上很差找怎麼辦，變換到另一個空間上去。這就是咱們在信號與系統，數字信號處理，高等數學獲得的結論

變換

傅里葉變換

walsh-hadamard(沃爾什哈達瑪變換）

正弦變換

餘弦變換----應用最廣

斜變換

哈爾變換

k-L變換

小波變換

對於這些變換來講，不少東西只在數學上有意義，對於工程來講，或者沒有快速算法，或者變換後相關性比較低，或者其餘緣由。只有餘弦變換是最最普遍的，爲了減少咱們的學習壓力（固然若是你是要對比其中的差別的另當別論），咱們只掌握餘弦變換就能夠了。

編碼

又分無失真編碼與限失真編碼，從名字上咱們就能夠看出差別了。呵呵，很少解釋

無失真編碼的種類：

哈夫曼編碼，算術編碼，遊程編碼

限失真編碼

預測編碼，變換編碼，矢量量化，基於模型的編碼。

對於編碼這塊，上述的算法，基本要所有掌握才行。

jpeg/mpeg2先用了遊程編碼減少的0這個數佔用的比特位，而後用了哈夫曼壓縮。

h264用了算術編碼來作最後一道壓縮工序

運動補償與運動估計，用到預測編碼。

mpeg4用到了基於模型的編碼

變換完成後，進行了矢量量化。