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  • 香农编码是根据香农第一定理直接得出的,指出了平均码长与信息之间的关系,同时也指出了可以通过编码使平均码长达到极限值。香农第一定理是将原始信源符号转化为新的码符号,使码符号尽量服从等概率分布,从而每个...

    一、Shannon-Fano编码

    香农编码

    是采用信源符号的累计概率分布函数来分配字码的。香农编码是根据香农第一定理直接得出的,指出了平均码长与信息之间的关系,同时也指出了可以通过编码使平均码长达到极限值。香农第一定理是将原始信源符号转化为新的码符号,使码符号尽量服从等概率分布,从而每个码字符号所携带的信息量达到最大,进而可以用尽量少的码符号传输信源信息。

    香农费诺编码的具体方法:

    (1)、将信源符号按照其概率大小,从大到小排列
    (2)、将这一组信源符号分成概率之和尽可能接近或者相等的一组(即两组分别的概率和之间的差尽可能小)
    (3)、将上面一组的编号成0,下面一组的编码成1
    (4)、然后继续将分组重复2,3步骤,直到不能再进行分组为止
    (5)、然后从左到右读出编码。

    二、哈夫曼编码

    哈夫曼编码

    又称霍夫曼编码,是可变字长编码的一种,该方法完全依据字符出现概率来构造异字头的平均长度最短的码字,又是称之为最佳编码。

    哈夫曼编码的具体方法:

    (1)、把信源信号按其出现的概率的大小顺序排列起来
    (2)、把最末端两个具有最小概率的元素的概率加起来
    (3)、再把概率值和同其余概率由大到小排队,然后再把两个最小概率加起来,再重新进行排序
    (4)、重复步骤(2)直到最后只剩下两个概率为止。到这里差不多就构造出了哈夫曼树
    (5)、然后再根据哈夫曼树的结构,输出不同概率对应的不同编码。

    编码实现思路

    对图像灰度值进行的哈夫曼编码和香农费诺编码的主要思路是一致的,先获取每一个灰度值对应的概率,然后在去掉中间为零的值,再对去零后的概率进行哈夫曼编码和香农费诺编码。在将整个过程中获取的每个字符的概率,编码以及码长,用来求取平均码长,编码信息熵,以及编码效率。

    1、各个灰度值的统计以及概率的求取

    各个灰度通过imhist()来获取图像的灰度直方图,同时该函数返回的值包括了每一个灰度值的数量,将其返回的值保存到一个矩阵中,然后用sum()求取该矩阵所有值的和,再用这个矩阵的每一个数除以求取的和,就获取到了每一个灰度值的概率,就可以对这些值进行哈夫曼编码。

    2、去零

    为了减少编码的存储,将获取概率为零的数值去除。主要是通过find(),查找存储概率的不为零的值概率值。

    3、计算平均码长、编码信息熵、编码效率
    平均码长:每个编码的字长乘以其对应的概率再进行求和。
    

    在这里插入图片描述

    编码信息熵:每个字符的概率乘以概率的对数再进行求和取相反数。
    

    在这里插入图片描述

    编码效率:用求得的平均码长和编码信息熵根据下面的公式求取。
    

    在这里插入图片描述

    具体的编码方法后面再写
    在这里插入图片描述

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  • 文件封装格式和压缩编码格式

    千次阅读 2013-07-29 17:21:15
    实际视频音频如何压缩编码没有直接关系。例如AVI就是一个典型封装格式,它可以封装mp3, wmv, wma以及DivX, Xvid等各种视频压缩格式。 目前最流行MKV即Matroska Video则是另外一种封装格式,因其比AVI能支持...

    一个很容易混淆的概念就是文件封装格式和压缩编码格式。文件封装格式就是一般由文件后

    缀名体现的,视频音频数据的封装格式。它和实际视频音频如何压缩编码没有直接关系。例如AVI就是一个典型的封装格式,它可以封装mp3, wmv, wma以及DivX, Xvid等各种视频压缩格式。

    目前最流行的MKV即Matroska Video则是另外一种封装格式,因其比AVI能支持更多的压缩格式和更先进的功能而逐渐流行,未来有望成为事实上的封装标准。分离器需要做的,就是去识别这些格式。

    而压缩格式就是指mp3, DivX, Xvid, H.264, realmedia, quicktime等这些视频音频编码的具体方式,分别需要通过合适的解码器来处理.

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  • 我们平常笼统说「视频格式」其实包含三个部分:视频编码、音频编码、容器格式。其中「编码」这个概念其实又包含两个方面:编码和解码。「视频编码」作为动词指是将动态图像信息转化为二进制数据过程;其逆...

    转自:http://apple4us.com/2011/01/html5-video-war-part-1.html

    首先需要理清一些基本概念。我们平常笼统说的「视频格式」其实包含三个部分:视频编码、音频编码、容器格式。其中「编码」这个概念其实又包含两个方面:编码和解码。「视频编码」作为动词指的是将动态的图像信息转化为二进制数据的过程;其逆过程称为「视频解码」。「视频编码」作为名词则通常指的是某种特定的编码方式。同样的概念也适用于「音频编码」,只不过它转化的是声音信息。大多数「视频文件」都同时包含视频和音频,因此编码后至少都有两组二进制数据,并且两组数据必须按照特定的方式同步起来,否则我们看到的画面和听到的声音将不吻合。为了解决编码后多组不同类型的的数据的存储、传输问题,需要将他们按照一定的规律组织起来,这种组织方式即是「容器格式」。


    我们常见的视频文件扩展名包括 .avi, .rmvb, .mp4, .mkv 等。其实扩展名都是指的某种容器格式。这些容器里面存放的数据可能采用了多种不同的编码方式。例如,常见的 avi 文件里面存放的通常是 xvid 或 divx 编码的视频和 mp3 编码的音频。rmvb 文件里面存放的通常是 RV40 编码的视频和 cook 编码的音频。mp4 文件里面通常存放的是 H.264 编码的视频和 AAC 编码的音频。mkv 文件里面存放的则可能包含前面各种。

    限于篇幅我们不涉及所有常见的视频格式。这次主要讨论两种:

    1、采用 H.264 视频编码和 AAC 音频编码的 MP4 文件(H.264/AAC/MP4 组合)
    2、采用 VP8 视频编码和 Vorbis 音频编码的 WebM 文件(VP8/Vorbis/WebM 组合)

    H.264 是目前公认的效率最高的的视频编码。它是由国际电信联盟通电信标准部 (ITU-T) 和国际标准化组织/国际电工委员会动态图像专家组 (ISO/IEC MPEG) 共同开发的一种视频压缩技术。它的另外一个名称是 MPEG-4 AVC。目前 H.264 被广泛的运用在蓝光电影、数字电视、卫星电视、网络媒体等领域。可以说 H.264 是目前被运用得最为广泛的视频编码。

    AAC 是 ISO/IEC 标准化的音频编码。它是比 MP3 更先进的音频压缩技术,目的在于取代陈旧的 MP3。AAC 音频编码被广泛的运用在数字广播、数字电视等领域。目前网上最大的音乐零售商苹果的 iTunes 音乐商店的所有数字音乐也全部采用的 AAC 音频编码。

    MP4 则是 ISO/IEC 制定的容器格式标准,用以封装编码后的视频和音频数据。MP4 支持多种方式编码后的数据,但最常见的是 H.264 编码的视频和 AAC 编码的音频。

    VP8 是类似于 H.264 的另一种视频编码,由 On2 公司开发。后来 Google 收购了 On2,因此 VP8 现在归 Google 所有。据称为了避开 H.264 的专利问题,VP8 没有采用一些特别的算法,使得其压缩效率效率略低于 H.264。

    Vorbis 是类似 AAC 的另一种免费、开源的音频编码,由非盈利组织 Xiph 开发。业界的普遍共识是 Vorbis 是和 AAC 一样优秀、用以替代 MP3 的下一代音频压缩技术。由于 Vorbis 是免费、开源的,并且没有 AAC 的专利问题,许多游戏厂商采用 Vorbis 编码游戏中的音频资料,例如著名的 Halo,Guitar Hero 等。最近流行的在线音乐网站 Spotify 也是使用的 Vorbis 音频编码。

    WebM 是 Google 基于开源容器格式 Matroska(.mkv 很多朋友应该不陌生)而专门开发的一种新型容器格式。其目的是用来封装 VP8 编码的视频和 Vorbis 编码的音频数据以供网络媒体使用。

    在涉及 HTML5 视频格式的讨论中,通常「H.264」指代 H.264/AAC/MP4 这个组合,而「WebM」指代 VP8/Vorbis/WebM 这个组合。为了符合习惯、避免重复,我们也将采用同样的简称,即 H.264 = H.264/AAC/MP4,WebM = VP8/Vorbis/WebM。
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  • javaCV入门基础知识【音视频像素、编码、格式协议及图片的关系解析】: 图片压缩、图像与视频帧的关系编码与封装的区别、音/视频源、流媒体协议、流媒体服务

    前言

    JavaCV(Java interface to OpenCV, FFmpeg, and more)

    是计算机视觉领域的开发人员常用库的JavaCPP预置的包装器,并提供实用的程序类使它们的功能更容易在Java平台上使用,包括Android。

    (OpenCV、FFmpeg、libdc1394、PGR FlyCapture、OpenKinect、li.lsense、CL PS3 Eye Driver、videoInput、ARToolKitPlus、flandmark、Leptonica和Tesseract)

    JavaCV提供了:

    • 硬件加速的全屏图像显示

    (CanvasFrame和GLCanvasFrame)

    • 在多核(并行)上并行执行代码的简便方法
    • 照相机和投影机校准

    (GeometricCalibrator,ProCamometricCalibrator,ProCamColorCalibrator

    • 特征点的检测和匹配(ObjectFinder)
    • 一组用于实现投影仪-照相机系统的直接图像对齐的类

    (主要是GNImageAligner、ProjectiveTransformer、ProjectiveColorTransformer、ProCamTransformer和ReflectanceInitializer),

    • blob分析包(BLUB),
    • JavaCV类中的各种功能

    其中一些类还具有OpenCL和OpenGL的对应类,它们的名称以CL结尾或以GL开始,即:JavaCVCL、GLCanvasFrame等。

    用javaCV采集视频和音频的流程:拉流(采集)--->图像像素数据/音频数据<---->编/解码 <---->音/视频帧<---->解封装/封装--->推流

    1、推流器的作用就是将本地的视频数据推送至流媒体服务器:可以将本地的 MOV / AVI / MKV / MP4 / FLV 格式的媒体文件,通过流媒体协议(RTMP,HTTP,UDP,TCP,RTP)以直播流的形式推送出去。
    2、例如RTMP推流器(Streamer):首先将视频数据以RTMP的形式发送到流媒体服务器端(Server,比如FMS,Red5,Wowza),然后客户端(Flash Player、FFplay)通过访问流媒体服务器就可以收看实时流。

    举例:编解码过程(以hevc编码的rtsp转rtmp/flv为例,无音频数据):

    rtsp流—拉流解复用—>h265(hevc)—解码—>yuv像素数据—编码—>h264—封装推流—>rtmp/flv

    I、图像像素格式与图片封装格式

    1.1 图像像素格式

    指的是没有经过编码的按照原始像素排列的数据。一个完整图像的像素排列一般是这样的(以4*4像素的rgb像素格式为例):

    rgbrgbrgbrgb
    rgbrgbrgbrgb
    rgbrgbrgbrgb
    rgbrgbrgbrgb

    存储使用一维数组来存这些数据,所以就变成这样:rgbrgbrgbrgb…

    1.2 图片封装格式:

    指的我们日常见到的png,jpg,bmp,gif等等图片格式。

    • bmp是无损格式且不压缩,里面的数据格式就是图片头信息加上rgb排列的像素数据;
    • png是无损压缩格式;
    • jpg/gif等都是有损压缩格式。

    1.3 图片压缩

    可以有效节省更多的硬盘空间。

    II 、图像与视频帧的关系

    图像像素数据(指的是yuv、rgb,rbga,bgr,gbra等图像像素格式)经过编码后才是视频帧。

    2.1 编码其实就是对图像像素数据的压缩

    比如我们常见的h264编码:

    • 以rgb为例:假如当前图像像素尺寸为19201080,,每种颜色用一个字节表示,也就是说每个像素点有红绿蓝三色共3字节,图像有19201080个像素点,也就是说这张图像大小为192010803字节,显然数据太大了

    h264编码本质上就是一种图像数据压缩算法。

    1.2 视频帧中常常提到的I帧,B帧和P帧指的是什么?

    i帧也叫关键帧,实际上就是一张完整的静态图像,而B帧和P帧只是用来记录画面的运动矢量等非图像数据,B/P帧都需要依赖i帧才能够正确解码出完整图像(有损的图像画面)。

    在实际应用中各种视频源中很少使用B帧,原因是虽然使用大量B帧可以提高压缩率,但也会消耗更多的硬件性能,所以大多数情况下的视频源都以i帧(关键帧)和大量P帧为主。(当然最重要的原因,也是为了提交兼容性, 提高容错性能:每过若干帧,我们就要重新产生一个主帧,以免错误会传递太远

    另外在直播应用中i帧间隔会很低,这样能够更快的显示首帧画面(B/P帧需要i帧才能够解码),但是这样也增加了传输的数据量,因为一个i帧通常会很大。

    III、编码与封装的区别

    • 编码其实是一种压缩算法;
    • 封装格式:把视频数据和音频数据打包成一个文件的规范。
      我们日常见到的视频文件比如mp4,avi,mkv,flv,这些格式代表的就是封装格式

    按照每种封装格式的规范把视频帧和音频按照一定顺序存起来就成我们日常看到的视频文件了,这些封装格式一般都会包含一些头/尾标识和一些视频描述信息,这样播放器读取视频文件时就知道如何播放这些视频文件(封装格式好比收纳箱,上面贴着小纸条说明里面放什么)

    3.0 封装格式使用的注意事项:

    3.0.0 推送流媒体:在指定输出流媒体的时候需要指定其封装格式

    • RTMP采用的封装格式是FLV。因此在指定输出流媒体的时候需要指定其封装格式为“flv”。同理,其他流媒体协议也需要指定其封装格式。
    • 采用UDP推送流媒体的时候,可以指定其封装格式为“mpegts”

    3.0.1 PTS/DTS问题

    没有封装格式的裸流(例如H.264裸流)是不包含PTS、DTS这些参数的。在发送这种数据的时候,需要自己计算并写入AVPacket的PTS,DTS,duration等参数。

    //FIX:No PTS (Example: Raw H.264)
    //Simple Write PTS
    if(pkt.pts==AV_NOPTS_VALUE){
    	//Write PTS
    	AVRational time_base1=ifmt_ctx->streams[videoindex]->time_base;
    	//Duration between 2 frames (us)
    	int64_t calc_duration=(double)AV_TIME_BASE/av_q2d(ifmt_ctx->streams[videoindex]->r_frame_rate);
    	//Parameters
    	pkt.pts=(double)(frame_index*calc_duration)/(double)(av_q2d(time_base1)*AV_TIME_BASE);
    	pkt.dts=pkt.pts;
    	pkt.duration=(double)calc_duration/(double)(av_q2d(time_base1)*AV_TIME_BASE);
    }
    

    3.1 什么是转封装?为什么转封装比转码消耗更少?为什么转封装无法改动视频尺寸?

    • 转封装的概念:

    假设视频格式(mp4,flv,avi)是盒子,里面的视频编码数据(h264,hevc)是苹果,我们把这个苹果从盒子里取出来放到另一个盒子里,盒子内的东西是变了,苹果是没有变动的,因此视频相关的尺寸数据是没有改动的。

    • 转码:先解码再编码

    “转码”可理解为:把这个盒子里的苹果(hevc)拿出来削皮切块后再加工成樱桃(h264)后再装到另一个盒子里,多了一步对苹果(hevc)转换为樱桃(h264)的操作,自然比直接把苹果拿到另一个盒子(转封装)要消耗更多机器性能。

    IV、音/视频源

    音/视频源可以是视频文件、音频文件,流媒体源,设备。

    • 要看电脑或手机摄像头视频,就得采集设备的图像数据(从源设备采集到的是像素数据,一般是bgr或者rgb像素数据)

    厂商的商用摄像机,可能会支持rtsp/rtmp协议

    • 采集声音就得采集录音/话筒设备里面的数据(pcm采样数据)

    声音是模拟的连续信号,而计算机只能离散的存储。为了使得计算机具备音频的能力,必须支持连续音频信号的离散化描述,而PCM具备这个能力。

    4.1 在iOS下进行音频解码及播放的流程

    在iOS下进行音频解码及播放的大体流程如下:

    解码AAC编码的音频为例
    1、打开 AAC 文件。
    2、获取音频格式信息。如通道数,采样率等。
    3、从 AAC 文件中取出一帧 AAC 数据。
    4、使用 AudioToolbox 解码 AAC 数据包。
    5、将解码后的 PCM 数据送给 AudioUnit 播放声音。
    6、重复 3-5 步,直到整个 AAC 文件被读完。

    • 应用场景:iOS微信机器人自动发送语音进行聊天

    模拟微信的录音,发送语音的时候,就需要从得到的特定格式的音频中解码出PCM数据发送给微信的原生API进行录制的模拟。

    • 微信的语音参数格式
            voiceMsg.m_uiVoiceFormat = 4;// 编码格式
            _m_uiVoiceForwardFlag (unsigned int): 0// 数据格式
    
    

    4.2 PCM的原理(1、抽样;2、量化;3、编码)

    脉冲编码调制(PulseCodeModulation),简称PCM。

    是对连续变化的模拟信号进行抽样、量化和编码产生的数字信号

    脉冲编码调制就是把一个时间连续,取值连续的模拟信号变换成时间离散,取值离散的数字信号后在信道中传输。

    脉冲编码调制就是对模拟信号先抽样,再对样值幅度量化,编码的过程。

    1、声道;

    录制和播放时,音频信号的数量。

    2、采样率;

    每秒从连续信号中提取并组成离散信号的采样个数,单位是赫兹(Hz); 奈奎斯特采样定理:当采样频率大于声音最高频率的两倍,能完整的保留声音的信息。

    采样频率一般用44.1kHz,也可以是>8kHz,11.025kHz,48kHz,96kHz等。—-16KHz

    3、采样深度;

    1、量化的二进制位数,常为16位;
    2、采样精度:指记录声音的动态范围,它以位(Bit)为单位,单个音频采样用得较多的是16位,当然也可以使用8位,24位,甚至32位

    4、码率;

    音频流每秒的大小,单位常用bps;

    一个采样率为44.1KHz,采样大小为16bit,双声道的PCM编码的文件,码率为 44.1K×16×2 =1411.2 Kbps

    5、PCM音频大小有这个计算公式:
    数据量(字节/秒)= (采样频率(Hz)× 采样位数(bit)× 声道数)/ 8

    一帧:是指持续采样时间,这个是很灵活的可以使用20ms,也可是200ms,一般来说时间越短延时就越少。

    这样一帧的PCM数据大小就很容易计算出来:PCMBufferSize = 采样率*采样时间*采样位数/8*通道数 Bytes

    4.3 PCM数据操作

    PCM数据的操作,就是直接操作音频流数据

    1、PCM混合;

    重采样,对位相加,溢出处理;

    2、单声道变立体声;

    增加声道,复制数据;

    3、立体声变单声道;

    减少声道,声道混合或只取其一;

    4、音量调整和静音;

    改变量化值,对数优化,清零静音;

    5、播放速率调整;

    快放:相邻位合并,缩减长度;
    慢放:长度增加,量化值不变;

    • 音量变大操作的例子
    //PCM数据的操作,就是直接操作音频流数据
    
    
    int16_t *curData = (int16_t *)ioData->mBuffers[0].mData;
        int size = ioData->mBuffers[0].mDataByteSize;
          
    //     音量操作
        for (int pos = 0; pos < size; pos += 2, ++curData) {
            int data = *curData;
      
            { // 音量调整
                data = data * 2;
                // 溢出
                if (data > 32767) {
                    data = 32767;
                }
                else if (data < -32768) {
                    data = -32768;
                }
            }
            *curData = data;
        }
    
    

    4.4 Audio Unit 播放 PCM

    • iOS的音频描述结构体AudioStreamBasicDescription,包括解析音频数据需要的各种参数

    mSampleRate:采样率
    mFormatID:编码格式
    mFormatFlags:数据格式;(L/R,整形or浮点)
    mBytesPerPacket:每个Packet的Bytes数
    mFramesPerPacket:每个Packet的帧数
    mBytesPerFrame:每帧的Byte数
    mChannelsPerFrame:每帧的声道数
    mBitsPerChannel:每个声道的采样深度

    4.5 音频编码基本原理

    数字音频压缩编码采取去除声音信号中冗余成分的方法来实现。

    所谓冗余成分指的是音频中不能被人耳感知到的信号,它们对确定声音的音色,音调等信息没有任何的帮助。

    例如,人耳所能察觉的声音信号的频率范围为20Hz~20KHz,除此之外的其它频率人耳无法察觉,都可视为冗余信号。

    此外,根据人耳听觉的生理和心理声学现象,当一个强音信号与一个弱音信号同时存在时,弱音信号将被强音信号所掩蔽而听不见,这样弱音信号就可以视为冗余信号而不用传送。

    这就是人耳听觉的掩蔽效应,主要表现在频谱掩蔽效应和时域掩蔽效应

    V、流媒体协议

    rtsp协议栈,rtmp协议栈,hls,http-flv

    (理论上flv不能算是流媒体协议,它只是个无限大的flv文件)
    例如rtmp,对编码后的音视频帧,要对其进行封装成flv进行传输。

    流媒体协议原理上依然是建立在tcp/udp基础上的应用层传输协议。

    VI、流媒体服务

    流媒体服务:支持音视频存储分发的服务

    • srs(开源的rtmp流媒体服务,当然它支持rtmp/hls/http-flv的分发)
    • nginx(通过安装模块可以支持rtmp,hls,http-flv分发)

    see laso

    在这里插入图片描述

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    2020-02-22 17:07:20
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    千次阅读 多人点赞 2018-11-08 10:05:16
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  • 438数据采集与处理第25卷 方向图像表示方法Contourlet变换继承了 Curvelet变换各向异性尺度关系,支撑...不适合图像压缩编码Eslami Radha提出了一种新非冗余Contourlet变换 小波一Contourlet变换{J(Wavcletbased
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  • hufmanTree 压缩的总结

    2020-03-06 16:11:32
    像ppt 视频文件,自身已经压缩过了。所以压缩率很低。 还有就是压缩是二进制的压缩。所以,一切类型东西都可以压缩。字节处理。 如果压缩的文件重复率不高,那么压缩率很低。 整体流程 第一:变成map ,为了...
  • 算法还利用“父子”关系去除小波系数带间相关性,使用精心设计算术模型可进一步压缩码字冗余.编码器算法简单,基于位平面实现,因此码流具有渐进性.实验结果表明,本算法的编码性能优于传统零树编码器SPIHT...
  • 根据图像不同块中位置相同DCT系数之间大小关系在JPEG压缩之后几乎没有发生变化这一性质,对图像进行分析生成特征编码,并将特征编码加密后以水印方式嵌入图像。认证时只需将待测图像特征编码与从中抽取出解密...
  • 空间冗余,视频背景整体颜色相近并且平稳变化,可以利用帧内编码进行压缩;(无损)时间冗余,两个视频帧之间具有强相关性,利用运动估计运动补偿进行帧间压缩;(无损)结构冗余,图像内部存在相似性,通过...

空空如也

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压缩和编码的关系