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  • 帧间压缩转帧内压缩
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    2021-06-18 17:09:26

    帧内压缩

    帧内(Intraframe)压缩也称为空间压缩(Spatial compression)。当压缩一帧图像时,仅考虑本帧的数据而不考虑相邻帧之间的冗余信息,这实际上与静态图像压缩类似。帧内一般采用有损压缩算法,达不到很高的压缩比。

    在视频中,帧内压缩就是压缩 GOP 图像组中的 I 帧。

    帧内压缩是空域, 在空间XY轴进行压缩,进行压缩参考本帧数据,压缩率较小。

    预测模式

    一共有 9 种预测模式,如下图,第一种是按照纵向预测,第二种是横向预测,第三种是求平均值,

    帧间压缩

    帧间压缩(Interframe compression)也称为时间压缩(Temporal_compression),是基于许多视频或动画的连续前后两帧具有很大的相关性(即连续的视频其相邻帧之间具有冗余信息)的特点来实现的;通过比较时间轴上不同帧之间的数据实施压缩,进一步提高压缩比。

    在视频中,帧内压缩就是压缩 GOP 图像组中的 B 帧与 P 帧。

    帧间压缩的主要过程先进行宏块查找,寻找出残差值,进行运动矢量计算,最后通过残差值和运动矢量推算出下一帧的数据。

    宏块查找:查找帧之间有差别的部分,算法有:三步搜索,二维对数搜索,四步搜索,钻石搜索等;

    残差值是指帧之间有差别的部分;

    运动矢量:当前编码块与其参考图像中的最佳匹配块之间的相对位移,也就是变化部分下一帧与上一帧的位移;

    运动估计:针对当前块从上一帧中搜索最相似的块;

    运动补偿:通过残差值和运动矢量推断出下一帧的数据;

    概念不容易懂,举个离职:

    比如两张相邻的帧之间,一个人在说话,此时只有嘴巴是动的,就可以不用考虑其他部分,只找到帧之间有差别的部分,这就叫宏块查找,帧之间有差别的部分就叫残差值,记录下来嘴巴相对于上一帧变动的坐标,这就是运动矢量,嘴巴动的过程在宏块中的变化就叫运动估计。

    通过上面的计算流程之后,不需要存储下一帧完整图片,只需要记录残差值和运动矢量,就可以推断出下一帧的数据,这就是运动补偿。

    帧内压缩与帧间压缩都属于有损压缩。

    视频花屏的产生原因:一组 GOP 中有帧丢失,主要是 P 帧和 B 帧的丢失,这样残差值和运动矢量也会丢失,造成了当前帧解码失败,就会出现花屏。

    视频卡顿的原因:当有帧丢失,就丢弃 GOP 内所有帧,直到下一个 I 帧出现,重新刷新图像。I 帧是 GOP 的第一帧,时间周期可能长,等待下一个 I 帧来之前的这段时间,就会出现卡顿。

    这两者是不能同时兼顾的,比如微信视频通话没有花屏,但是会出现卡顿。一般视频录制的时候一般会有花屏,但不会出现卡顿。

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    帧内压缩
    帧间压缩


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    帧内压缩技术:如一张图片,它占用一定的空间,所谓的帧内压缩技术,就是解决这张图片内的数据压缩问题。比如图片的背景是蓝色的背景,在背景前有一个物体,那么整个蓝色的背景就可以用一个非常小的数据量进行存储,后面在进行解压缩的时候,通过很少的数据量就能完全还原回去。

    帧间压缩:
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    余弦变换 与 CABAC 属于无损压缩。帧内压缩与帧间压缩属于有损压缩(去掉不必要的数据)。


    帧内压缩

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    上图中白色区域为 4*4的宏块,可以根据不同的模式 推测出来

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    帧间压缩

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    将一张图划分为很多的小宏块,图中的每一个格子并不是像素,而是宏块。图中代表的是 一组GOP 的众多强相关的视频帧,为台球以及球桌,台球从一个角运动到另一个角,在这一组帧中抽出相邻的两个帧,左为第一帧 右为第二帧, 第一帧中的小球在某个宏块中,那么可以扫描第二帧中的每一个宏块,对比哪一个宏块的相似度 最近接 第一帧台球所在的宏块, 就找到第二帧中的台球的位置,并记住坐标,有了连续两帧的目标宏块的坐标,此时就可以得到前两帧的台球的运动矢量,简单理解为方向。这里只是说明的台球的查找,事实上 一帧图像中的每一个宏块都要做类似的查找,只是因为由于本例中台球桌的背景色一直,所以可以优化掉,最主要的就是查找台球这一个宏块。

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    宏块的查找的整个过程其实就是运动估计,将GOP中每张图的运动估计都得到就得到了右图虚线部分,背景只需要存很小的一部分数据就可以,最主要的是存储台球的运动矢量。

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    除了要获取台球的运动矢量之外,还有一个残差值,对于台球的宏块来说,在相邻帧匹配查找时,是有一定的变化的,还是有一定差别的,这些差别就是残差值,如下图中很虚的一部分,深红的运动矢量,虚宏是残差值。在后面解码的时候 需要有运动矢量和残差值。

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    会影响残差值和运动矢量,丢失帧 这部分的残差值和运动矢量都没有了,这样就会有一些模糊的数据。
    这里的丢帧主要指的是 B帧与P帧。如果是I帧 那实际上后面所有的数据都没办法解出来。

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    假如 250帧传一个 IDR帧,如果发生丢帧,等待下一个IDR帧,如果我们每秒是30帧,那么要等好几秒。所以就会由卡顿现象。
    所以花屏 和 卡顿 是比较矛盾的。不能完全同时满足,没办法完全同时兼顾。具体看自己选择。

    有朋友说 可以一秒钟插一个IDR帧,这样最多也就卡顿一秒,但是这样就会有一个问题,由于你是1秒插一个IDR帧,那么就要插很多IDR帧,那数据量必然就会增加,因为IDR帧属于帧内压缩技术,他的压缩比没有帧间压缩比高,对整个带宽有很大影响,如果带宽OK 多插一些倒是没事。

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    H264、H265编码标准

    编码的主要作用在于压缩体积。压缩的方式主要有两种:
    1.帧内压缩
    2.帧间压缩

    帧内压缩

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    H.264和H.265的宏块对比。在H.264中的宏块大小是固定的16x16,在H.265中宏块的大小是可变的,最小8x8最大64x64。这种方案有几个优点:如图所示,对于颜色变化不明显的区域,如车体的红色区域和地面的灰色区域,则会使用大宏块进行划分,可以更大的压缩画面;对于颜色变化比较多的地方,例如汽车的轮胎附近,则可以更精细的划分成更小的宏块,更小的宏块虽然占用了更多的空间,但是会使画面精细。显然H.265的方案更加灵活和智能,有针对性、有重点的进行帧内编码,降低整体的存储空间。

    帧间压缩

    H.264/H.265标准为了更好的压缩视频,去除视频帧序列间的冗余度,提出了I帧(帧内编码)、P帧(向前预测编码)、B帧(向前向后双向预测编码)。I帧被称为关键帧,I帧内包含了该帧的完整信息,帧内编码可以独立的编码出完整的帧。P帧采用的是向前预测编码,根据上一个I帧或者上一个P帧来推测出当前的P帧。B帧采用的是向前向后双向预测,可根据前后两个P帧或者一个I帧一个P帧来预测自己。

    视频的帧的编解码顺序和显示顺序是不同的。例如下表所示,以解码为例。第1帧为I帧关键帧,对于关键帧而言显示顺序和解码顺序是一致的。第2帧显示的是一个B帧,但是在其解码的时候先去解码了显示上的第5帧一个P帧,接下来在跳回到显示上的第2帧B帧的位置,根据第1个I帧和显示上的第5个帧P帧,进行双向预测得到自己要显示的内容。同理显示上的第3帧、第4帧也是根据显示上的第1帧(I帧)和第5帧(P帧)来预测自己的内容。
    解码第6帧P帧是根据第2帧的P帧来预测的,随后解码的7、8、9帧则是根据解码的第2帧和第6帧两个P帧来双向预测的。

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    作者:王婷婷
    链接:https://www.zhihu.com/question/20237091/answer/15795367
    来源:知乎
    著作权归作者所有,转载请联系作者获得授权。

    帧内压缩 类似于图片压缩,跟这一帧的前面(或后面)一帧(或几帧)无关,由当前帧中,已编码的部分来推测当前待编码的这一部分数据是什么。帧间压缩是,由这一帧的 (或后) 一帧(或几帧)来推测当前待压缩的这一部分数据是什么。
    ①什么是宏块(Macroblock)。 宏块就是,把视频的每一帧(相当于一张图片)划分成16*16的小块,一块一块的依次压缩,而不是对整张图片一起压缩。这样降低了计算的复杂度,比较节省时间。一个宏块又可以分成16*16,16*8,8*16,8*8,8*4,4*8,4*4,等大小不等的块。具体怎么划分块大小,要看画面有多复杂。一般来说,运动多,细节多的部分,划分成小块来编码;大片的平坦的无变化的,划分成16*16的大块。下图就是块划分情况,图选的不好,选成残差帧了⊙﹏⊙,分块状况还是大致能看出来的。<img src="https://pic2.zhimg.com/bf8e6b33d1c39b8b2aaf4b08665368bd_b.jpg" data-rawwidth="401" data-rawheight="332" class="content_image" width="401">②帧内(Intra)压缩。先看这个图片 ②帧内(Intra)压缩。先看这个图片<img src="https://pic2.zhimg.com/5b80a6c59f040ee5e9b21aa6e1bf5b5d_b.jpg" data-rawwidth="287" data-rawheight="229" class="content_image" width="287">假设现在是按顺序来编码,第一行已经完全编完,⑤也编完了,正要压缩⑥这一块。可以看出,它周围的①②③④⑤,跟⑥简直一模一样啊,如果能用①②③④⑤来推测⑥是什么图像,显然比只压缩⑥要节省空间。这就是帧内预测。一般来说,视频的第一帧是帧内预测帧(废话,它想参考其他帧的数据也没有的参考),场景切换时是帧内预测帧(比如视频里插了一段广告,这个广告跟视频里其他的内容都无关,用它来预测还不如我自己编自己省空间)。帧内预测在H.264编码标准里有以下几种预测方法,具体请查看H.264白皮书。 假设现在是按顺序来编码,第一行已经完全编完,⑤也编完了,正要压缩⑥这一块。可以看出,它周围的①②③④⑤,跟⑥简直一模一样啊, 如果能用①②③④⑤来推测⑥是什么图像,显然比只压缩⑥要节省空间。这就是帧内预测。一般来说,视频的第一帧是帧内预测帧(废话,它想参考其他帧的数据也没有的参考),场景切换时是帧内预测帧(比如视频里插了一段广告,这个广告跟视频里其他的内容都无关,用它来预测还不如我自己编自己省空间)。帧内预测在H.264编码标准里有以下几种预测方法,具体请查看H.264白皮书。<img src="https://pic2.zhimg.com/a2c909705a8d128d2b4c460938c7d8f5_b.jpg" data-rawwidth="845" data-rawheight="244" class="origin_image zh-lightbox-thumb" width="845" data-original="https://pic2.zhimg.com/a2c909705a8d128d2b4c460938c7d8f5_r.jpg">③帧间(Inter)压缩。下图是一个视频序列中连续的两帧。(我真没偷懒,这真的是俩不同的帧,不信你看书的位置和人的表情都变了) ③帧间(Inter)压缩。下图是一个视频序列中连续的两帧。(我真没偷懒,这真的是俩不同的帧,不信你看书的位置和人的表情都变了)<img src="https://pic2.zhimg.com/0de052e2b8404d105e1dcd6483ceb02d_b.jpg" data-rawwidth="287" data-rawheight="229" class="content_image" width="287"> <img src="https://pic1.zhimg.com/9739e9ea3b0d491363b430ab4d7815c0_b.jpg" data-rawwidth="287" data-rawheight="229" class="content_image" width="287">如果摄像头没有晃来晃去,那么,在连续的视频图像里面,前后两帧的差别真的很小,比一张图片中连续两个宏块的差别还要小,这时用帧间压缩的效果会比帧内压缩的效果好。 如果摄像头没有晃来晃去,那么,在连续的视频图像里面,前后两帧的差别真的很小,比一张图片中连续两个宏块的差别还要小,这时用帧间压缩的效果会比帧内压缩的效果好。<img src="https://pic1.zhimg.com/b329a0f1539ae53facd0d3840ef68460_b.jpg" data-rawwidth="467" data-rawheight="208" class="origin_image zh-lightbox-thumb" width="467" data-original="https://pic1.zhimg.com/b329a0f1539ae53facd0d3840ef68460_r.jpg">Block Matching 就是块匹配,就是找找看前面已经编码的几帧里面,和我当前这个块最类似的一个块,这样我就不用编码当前块的内容了,只需要编码当前块和我找到的那个块的差(称为残差)就可以了。找最像的块的过程叫运动搜索(Motion Search),又叫运动估计(Motion Estimation)。用残差和原来的块就能推算出当前块是什么样儿的,这个过程叫运动补偿(Motion Compensation)。有全搜索,菱形搜索法,三步搜索算法,新三步搜索算法,梯度下降搜索算法,运动矢量场自适应搜索算法等各种算法,这也一直是研究和发论文的热点。

    Block Matching 就是块匹配,就是找找看前面已经编码的几帧里面,和我当前这个块最类似的一个块,这样我就不用编码当前块的内容了,只需要编码当前块和我找到的那个块的差(称为残差)就可以了。找最像的块的过程叫运动搜索(Motion Search),又叫运动估计(Motion Estimation)。用残差和原来的块就能推算出当前块是什么样儿的,这个过程叫运动补偿(Motion Compensation)。有全搜索,菱形搜索法,三步搜索算法,新三步搜索算法,梯度下降搜索算法,运动矢量场自适应搜索算法等各种算法,这也一直是研究和发论文的热点



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