量化参数QP和量化步长Qstep

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分类专栏： HEVC 文章标签： h.264 编码 量化参数QP 量化步长Qstep
本文介绍了H.264编解码器中量化参数QP与量化步长Qstep的关系，阐述了QP取值范围及Qstep的变化规律，并说明了亮度与色度编码的区别。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

H.264编解码器中，量化参数QP和量化步长Qstep的关系：

量化步长Qstep共有52个值。（对于亮度编码而言）

量化参数QP是量化步长Qstep的序号，取值0~51。

QP取最小值0 时，表示量化最精细；相反，QP取最大值51时，表示量化是最粗糙的。

Qstep随着QP的增加而增加，QP每增加6，Qstep增加一倍。

对于色度编码，QP的最大值是39。

 

 

在H.264 中，量化步长Qstep 共有52 个值。如表3-1 所示。其中QP 是量化参数，是量化步长的序号，QP 每增加6，Qstep 增加一倍。

视频知识点（12）- 量化参数（QP值）vs 恒定质量（CRF）
liuzhen007的专栏
09-12 1960
目录 QP（Quantizer Parameter）量化参数 CRF（Constant Rate Factor）恒定质量 专栏总览《音视频开发》系列-总览 QP（Quantizer Parameter）量化参数 QP：Quantizer Parameter，量化参数，反映了空间细节压缩情况。值越小，量化越精细，图像质量越高，产生的码流也越长。如果 QP 值小，大部分的细节都会被保留；如果 QP 值增大，一些细节就会丢失，码率降低，但是图像的失真加强，从而质量下降。 现有的码率控...
嵌入式 量化参数QP和量化步长Qstep
skdkjxy的专栏
12-02 3544
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量化参数（QP）
bingqingsuimeng的专栏
03-10 1万+
现有的码率控制算法主要是通过调整离散余弦变换的量化参数大小输出目标码率。实际上，量化参数（QP）反映了空间细节压缩情况，如QP小，大部分的细节都会被保留；QP增大，一些细节丢失，码率降低，但图像失真加强和质量下降。也就是说，QP和比特率成反比的关系，而且随着视频源复杂度的提高，这种反比关系会更明显
QP原理的讲解
2202_75840803的博客
05-18 591
QP调节是量化参数调节的简称，主要用于调整图像的细节和画面质量。QP值与比特率成反比，QP值越小，码率越高，画面质量越好；反之则码率降低，画面质量下降。QP调节涉及三个主要参数：QStep（量化步长）、MinQp（最小量化步长）和MaxQp（最大量化步长）。QStep随QP值增加而增加，影响画面的精细程度；MinQp用于限制静止画面的最佳质量，防止码率过度调整；MaxQp则用于限制运动画面的最差质量，确保在运动场景下码率不会过低。合理设置这些参数可以在保证画面质量的同时，有效控制码率波动。
量化参数QP
04-25 1937
QP只是个序号而已，QP每增加6，量化步长增加1倍。 QP=4的时候，量化步长是1 qstep 量化步长根据QP的表查找
H264量化参数QP
LIEY
05-29 1万+
编码流控策略 常见的x264编码器为例 CQ Constants Quantize：表示完全不控制码率，尽最大可能保证图像质量，对于质量要求高、不在乎带宽（例如本地存文件）、解码器支持码率剧烈波动的情况，显然 CQ 是不二之选。 CBR Constants Bits Rate, 静态比特率，表示编码器会尽量把输出码率控制为设定值，使用CBR编码时，比特率在流的进行过程中基本保持恒定并且接近目标比特率，始终处于由缓冲区大小确定的时间窗内。CBR编码的缺点在于编码内容的质量不稳定。因为内容的某些片段要比其他片段
QP Qstep定义
banyixuan的博客
02-17 1743
對於YUV 4:2:0的顏色空間,luma分量的qp範圍為0-51,chroma分量的qp範圍為0-39 其中,qp就是x264 --qp中的那個qp. quantization parameter,Qstep是量化步長,即： Zij=round(Wij/Qstep) 其中Wij代表一個宏塊(macroblock)經DCT變換后的係數.這個宏塊在h264標準鐘可以是16x16,16x8,8x
量化 & 量化之QP编码量化
qq_36083818的博客
05-15 5515
量化 什么是量化 **量化（Quantization）**是在不降低视觉效果的前提下减少图像编码长度，减少视觉恢复中不必要的信息。 H264采用标量量化技术，它将每个图像样点编码映射成较小的数值 一般**标量量化器的原理**为：FQ = round(y/Qstep)。其中，y为输入样本点编码，Qstep为量化步长，FQ为y的量化值。其相反过程即反量化为：y' = FQ ·Qstep。 注： 1）Round(x)函数 其功能采用“银行家舍入”算法，即四舍五入取偶。 详细地说是这样，**四舍六入五考虑**
H264---重要参数：时间戳、量化参数QP、档次Profile、级别Level
qq_42024067的博客
06-14 5175
时间戳rtp_timestamp： https://blog.csdn.net/jasonhwang/article/details/7316128 RTP timestamp是用时钟频率（clock rate）计算而来表示时间的。 timestamp表示每帧的时间标签 RTP传输中如何判断两包是不是同一帧： 1、通过每帧最后一个RTP的marker标志区别帧 2、最可靠的方法是查看相同RTP timestamp包为同一帧。 两帧之间RTP timestamp的增量 = 时钟频率 / 帧率 其中
第7章 量化
xiaofeilong321的专栏
10-16 3281
http://www.cnblogs.com/xkfz007/archive/2012/07/29/2614250.html 1. 量化Quantization 用更小的集合表示更大的集合的过程 对信号源的有限近似 有损过程 应用 A/D转换 压缩 量化方法 标量(Scalar)量化 矢量(Vector)量化 2. 量化的基本思想
H.265/HEVC中的量化参数QP
皮皮#2500
05-16 4243
H.265/HEVC编码器可采用传统标量量化的方法，表示如下：     其中，Ci表示DCT系数，Qstep表示量化步长，l为量化后的值，floor（·）为向下取整函数，f控制舍入关系。H.265/HEVC标准规定了52个量化步长，对应于52个量化参数（Quantization Parameter，QP）（0~51）。二者关系可由下式给出：     从上式可看出，QP每增加1，Qstep大约增大12.25%；QP每增加6，Qstep增大一倍，因此量化步长可以在一个很大的范围内变化，实际应用可以根据不同
量化参数QP与量化噪声(压缩伪影)
James的博客
10-25 8358
背景介绍     量化噪声/伪影介绍 现代视频编解码技术（包括 H.264/AVC, H.265/HEVC, Mpeg2/4 等）概括起来都可以认为是基于块的混合编码技术，技术上编码器将每一帧划分称为宏块的非重叠正方形。可以用帧内 Intra 预测和帧间 Inter 预测来处理压缩每一个宏块。在帧内模式中编码器仅使用当前帧来重构数 据，帧间模式中编码器使用先前处理的参考帧来重构数据。   ...
H.264量化参数QP和量化步长Qstep
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1. 量化参数QP是量化步长Qstep的序号。对于亮度（Luma）编码而言，量化步长Qstep共有52个值，QP取值0~51，对于色度（Chroma）编码，Q的取值0~39。 QP取最小值0 时，表示量化最精细；相反，QP取最大值51时，表示量化是最粗糙的。 QP和Qstep具有线性相关性，Qstep随着QP的增加而增加，每当QP值增加6，Qstep便增加一倍。 量化是在
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量化参数，简称QP，是解码中反量化过程中最重要的参数，我觉得HEVC解码的中Qp的计算有那一点复杂，标准有那么一点晦涩，这里来一起探讨下。 1.参数 PPS中关于Qp的参数： init_qp_minus26：加上26表示初始Qp，范围[-26,25]。 cu_qp_delta_enabled_flag：1表示语法元素diff_cu_qp_delta_depth（PPS中）存
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H.264编解码器中，量化参数QP和量化步长Qstep的关系： 量化步长Qstep共有52个值(对于亮度编码而言)。量化参数QP是量化步长Qstep的序号，取值0~51。 QP取最小值0 时，表示量化最精细；相反，QP取最大值51时，表示量化是最粗糙的。 Qstep随着QP的增加而增加，QP每增加6，Qstep增加一倍。 为了避免在较高量化步长时出现颜色量化人工效应，H.264草案规定亮度...
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量化步长？
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06-11
<think>我们正在讨论的是量化步长（QuantizationStep），特别是在图像和视频压缩中的量化步长。根据用户提供的引用，尤其是在HEVC（高效视频编码）标准中的量化参数（QP）和量化步长的关系。用户引用了三条信息：引用[1]：说明了DCT系数量化过程，量化步长Qstep与量化参数QP一一对应，有52个量化步长和52个QP。引用[2]：提到了量化中的缩放系数、零点位置和量化位宽，以及一个公式（但该公式似乎与量化步长没有直接关系，可能是关于量化后的计算）。引用[3]：详细说明了量化参数QP的意义，QP越小，量化越精细，图像质量越高；QP越大，量化越粗糙，图像失真越大。用户的问题：量化步长的定义和计算方法，以及公式和参数含义。因此，我们聚焦在量化步长（Qstep）上，特别是在视频编码（如HEVC）中的量化步长。在视频编码中，量化是将变换系数（例如DCT系数）映射到离散的量化级别的过程。量化步长是量化的基本参数，它决定了量化的精度。定义：量化步长（QuantizationStep,Qstep）是量化过程中相邻两个量化级别之间的差值。它决定了量化的精度：步长越大，量化越粗糙，压缩率越高，但失真也越大；步长越小，量化越精细，压缩率降低，失真减小。在HEVC中，量化步长并不是直接设置的，而是通过量化参数（QP）来控制的。QP是一个整数，通常取值范围为0到51（共52个值），每一个QP值对应一个量化步长。HEVC中量化步长的计算：在HEVC标准中，量化步长（Qstep）与QP之间的关系是通过指数关系来定义的。具体来说，量化步长是基础步长（例如，当QP=0时的步长）乘以一个与QP相关的缩放因子。HEVC的量化步长公式如下：首先，量化步长随着QP的变化以2的1/6次方为底指数增长。即QP每增加6，量化步长翻倍（因为(2^{1/6})^6=2）。具体公式：设基础步长（QP=0时的步长）为$Qstep_0$。在HEVC中，$Qstep_0$通常为0.625（这个值可以根据标准不同而稍有不同，但关系式是固定的）。然后，对于任意一个QP值，量化步长Qstep的计算公式为：$$Qstep(QP)=Qstep_0\times2^{QP/6}$$由于指数运算在实现时可能使用查表法，因此HEVC实际上采用了一种分段的表示方法：将QP分成6个为一组（因为每6个QP步长翻倍），然后利用查表法来获得精确的步长值。在HEVC标准中，量化步长的计算也可以由以下两步完成：1.将QP转换为量化级别（index）和组号（group），从而计算缩放因子。实际上，HEVC定义了52个量化步长值，每个QP（0到51）对应一个步长。公式的实质是指数增长关系。为了在整数运算中实现，HEVC的量化过程实际上使用了缩放和移位操作。量化步长对应的缩放因子可以通过下式得到：$$scale=g(QP\%6)\times2^{floor(QP/6)}$$其中，$g(k)$是一个长度为6的序列，称为缩放因子基（scalingfactorbase），定义为：$$g=[a,b,c,d,e,f]$$在HEVC中，这个基数组的取值是：$$g=[26214,23302,20560,18396,16384,14564]$$这些值是通过整数近似和归一化得到的（具体推导涉及将2^{0/6},2^{1/6},...,2^{5/6}乘以一个常数2^15然后四舍五入）。注意：这里我们更关心量化步长，而量化步长与上述缩放因子成正比。实际上，量化步长可以写成：$$Qstep(QP)=\text{base\_qstep}\times2^{QP/6}$$其中，base_qstep是QP=0时的步长。在实际的量化过程中，量化步长并不直接出现在公式中，而是通过一个等效的缩放因子（在量化公式中是乘法因子）来实现。量化过程的数学表达：对于一个变换系数$c$，量化后的整数系数$q$的计算公式为：$$q=\text{round}\left(\frac{c}{Qstep}\right)$$或更常用的是：$$q=\left\lfloor\frac{c+f}{Qstep}\right\rfloor$$其中$f$是舍入偏移，通常取$Qstep/2$以进行四舍五入。在HEVC中，由于采用整数运算，实际使用的量化公式是：$$q=\left\lfloor\frac{c\timesscale(QP)+offset}{2^{shift}}\right\rfloor$$其中，scale(QP)就是前面提到的缩放因子，它与$g(QP\%6)$和$2^{floor(QP/6)}$有关，而$offset$是为了舍入。$shift$是移位位数（通常为位深加上一些固定移位量）。总结量化步长的计算方法：1.量化步长$Qstep$由量化参数QP唯一确定。2.计算公式为：$Qstep(QP)=0.625\times2^{QP/6}$（注意：这个0.625是HEVC中QP=0时的基础步长，具体值可能在不同标准或实现中有所不同）。3.由于QP每增加6，步长翻倍，因此QP每增加1，步长变为原来的$2^{1/6}\approx1.122$倍。参数含义：-QP：量化参数，整数，取值0到51，值越大，量化步长越大，压缩率越高，质量越低。-Qstep：量化步长，由公式确定，相邻量化级之间的差（单位与被量化的系数相同）。另外，用户引用[1]中提到了公式：$$I=\text{floor}\left(\frac{c}{Qstep}+f\right)$$其中I是量化后的值，c是DCT系数，f控制舍入关系（通常取0.5左右的值进行四舍五入）。下面按照要求组织答案：</think> ### 量化步长定义与计算公式 在信号处理和视频编码中，**量化步长**（Quantization Step）是量化过程中相邻量化级之间的差值。它决定了将连续信号幅值离散化时的精度，直接影响压缩效率和信号质量。以下是核心公式和参数解析： --- ### **基本计算公式** 量化步长 $Qstep$ 的计算公式为： $$ Qstep = \frac{Range}{2^{N}} $$ 其中： - **$Range$**：输入信号的动态范围（最大值与最小值之差）。 示例：图像像素值范围为 $[0, 255]$ 时，$Range = 255$。 - **$N$**：**量化比特数**（量化精度），表示量化级的比特位数。 示例：$N=8$ 时，量化级数 $2^8 = 256$，可覆盖完整的像素值范围。 #### **参数关系** - $N$ **增大** → $Qstep$ 减小 → 量化更精细（图像质量高，码率上升）。 - $N$ **减小** → $Qstep$ 增大 → 量化更粗糙（图像失真增加，码率下降）。 --- ### **HEVC标准中的扩展公式** 在高效视频编码（HEVC）中，量化步长与**量化参数（QP）** 绑定[^1][^3]： $$ Qstep(QP) = Qstep_0 \times 2^{\frac{QP}{6}} $$ 其中： - **$Qstep_0$**：QP=0 时的基础步长（HEVC中默认 $Qstep_0 = 0.625$）。 - **$QP$**：量化参数（取值 $0-51$）。 #### **QP与步长特性** | QP变化 | 量化步长变化 | 图像质量影响 | 码率影响 | |---------|------------------|---------------------|-------------| | QP+6 | $Qstep \times 2$ | 细节丢失严重 | 码率减半 | | QP+1 | $Qstep \times 1.122$ | 轻微失真 | 小幅降低 | | QP=0 | 最小步长（0.625） | 接近无损，保留细节 | 码率最高 | > **示例**： > - 当 $QP=0$ 时：$Qstep = 0.625$ > - 当 $QP=6$ 时：$Qstep = 0.625 \times 2^{6/6} = 1.25$ --- ### **量化步长的作用机制** 在DCT系数量化中，步长直接应用于系数映射[^1]： $$ I = \text{floor}\left( \frac{c}{Qstep} + f \right) $$ 其中： - **$c$**：DCT变换系数； - **$f$**：舍入偏移（通常取 0.5），用于控制四舍五入； - **$I$**：量化后的整数值。 #### **设计约束** 1. **步长下限**：$Qstep$ 过小 → 颗粒噪声显著[^1] $$ Qstep \geq \sigma_e $$ （$\sigma_e$ 为预测误差的均方根值） 2. **步长上限**：$Qstep$ 过大 → 斜率过载失真[^3] $$ Qstep \leq T_s \cdot \max \left| \frac{ds(t)}{dt} \right| $$ （$T_s$为采样间隔） --- ### **工程实践要点** 1. **QP动态调整**：编码器根据内容复杂度调整QP（如平坦区域用高QP，纹理区域用低QP）[^3]。 2. **步长与比特率关系**：在视频编码中，$Qstep$ 每增加1倍，码率约降低50%[^1]。 3. **舍入偏移优化**：$f=0.5$ 可实现四舍五入，减少量化误差的统计偏差[^1]。 ---
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