三种视频编码的方式

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本文探讨了视频编码的三种主要方式,包括帧内编码、帧间编码,随着技术发展,编码算法的优化使得视音频码流更高效。不同编码标准在宏块的大小和形状上有所差异,以适应各种视频信号的处理。

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作者:泽布隆
链接:https://www.zhihu.com/question/22567173/answer/21882826
来源:知乎
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视音频编码的意义就是用尽可能小的带宽传送高质量的视音频数据。
从mpeg-1到mpeg-2,H.263到H.264到你提到的HEVC即H.265,标准的新提出也是为了让码流更优化、压缩效率更高、稳定性更强。
视频编码的大致过程就是将基本码流通过帧内预测编码、帧间预测编码、整数变换、量化、熵编码等步骤获取更加优化、刚干扰能力强的码流。
另外,各类编码标准不仅负责进行视频编码,还会对音频进行编码,最后将视频码流和音频码流进行时分复用。

你所问的三种编码的方式,大体来说如下。
1.帧内预测编码不直接对图像块进行处理,而是根据邻近块的值来预测当前宏块的值,再对预测值与原始值的差值进行变换、量化、编码,从而减少传输相同信息所需带宽。
2.帧间预测编码即为基于块的运动估计和运动补偿,用相邻帧的块值预测当前帧的块值,再对预测值与原始值的差值进行变换、量化、编码,从而减少传输相同信息所需带宽。
3.熵编码在视音频编码中的作用与其他领域当中相同,将经过前面步骤得到的码流进行进一步的编码,如霍夫曼编码,将平均码长降低,获得更高的传输效率。

不同的编码标准在以上三步编码当中具体的标准都不同,随着技术的进步、算法复杂度的增加,都在使视音频码流一步一步更加优化,如帧内和帧间编码中使用的宏块的大小和形状类型越来越多,针对不同的视频信号能够进行更有效率的处理。



https://www.zhihu.com/topic/19553936/hot

### SPS 中的三种哥伦布编码方式详解 #### 1. 指数哥伦布编码 (Exponential-Golomb Coding) 指数哥伦布编码是一种变长编码方案,其特点在于无需事先建立和存储码表。这种编码通过特定的变换规则将整数映射为二进制序列,使得较小的数值占用较少位数而较大的数值则占用更多位数[^1]。 对于H.264标准中的SPS部分而言,通常采用的是0阶指数哥伦布编码。该种编码适用于表示非负整型数据,在实际应用过程中能够有效地压缩视频流并提高传输效率。以下是Python实现的一个简单例子: ```python def encode_ue(v): """对输入v进行UE(unsigned exponential Golomb)编码""" result = [] if v == 0: return [1] while v != 0: result.append(0) result.extend([((v & 1) ^ ((v - 1) & 1)), 1]) v >>= 1 result.reverse() return result[:-1] ``` 此函数实现了针对无符号整数类型的UE形式的指数哥伦布编码操作。 #### 2. SE (Signed Exponential-Golomb) 编码 SE编码用于处理有符号整数的情况。它先将带符号的数据转换成一个特殊的非负整数值域内的索引位置,再利用上述提到的标准指数哥伦布编码方式进行进一步编码。具体做法是在原基础上加上偏移量以确保所有可能取值均为正数或零[^2]。 这里给出一段简单的伪代码描述如何完成这一过程: ```python def se_to_ue(x): """将se转化为ue""" b = 2 * abs(x) - 1 + int(x >= 0) return b ``` 这段代码展示了怎样从原始带有符号的信息转变为适合做指数哥伦布编码的形式。 #### 3. TE (Truncated Unary) 编码 TE编码主要用于限定范围内的小整数表达。相比于完整的指数哥伦布编码,这种方法更加简洁高效,因为它只涉及到了有限数量的状态变化。在某些情况下可以显著减少冗余度较高的场景下的比特率消耗。 下面是一个关于TE编码的小实例说明: ```python def te_encode(value, max_value=31): """truncated unary encoding function.""" code = ['1'] * value + ['0'] assert len(code)-1 <= max_value, "Value exceeds maximum allowed." return ''.join(code[:max_value+1]) # Ensure not exceeding the limit. ``` 这个函数接受两个参数:待编码的实际值以及最大允许值,默认设置为31,这取决于具体的上下文环境需求。
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