H264基本知识

2021-08-02 18:59:01 作者：互联网

H264的压缩比为1%

在格式为YUV420的情况下，分辨率为640x480，帧率为15，每秒传输640x480x15x1.5x8 = 55296000 bit = 55.296 Mbps,因此至少需要55Mb/s。但是H264的建议码流为500kpbs，因此可见H264的压缩率为1%

GOP（Group Of Pictures）

将视频帧的相关性进行分组，比如一个GOP里面将一些变化不是很大的帧放在一块，GOP内帧与帧差别很小，这样就能利用一些算法，进行编码，把这些帧压缩的很小，把变化的部分作为保留，在GOP中，未变化的部分，进行一次存储，这样就能极大的减少存储空间。在GOP中，存在3种帧，下面介绍这3种帧。

I帧(intraframe frame)

关键帧,采用帧内压缩技术。IDR帧属于I帧。视频中最关键的一些帧，这些帧缺失了，视频将无法播放。GOP中的第一帧一般是IDR帧。但是I帧并不一定是IDR帧。

P帧(forward Predicted frame)

向前参考帧。压缩时,只参考前面已经处理的帧,采用帧间压缩技术。它占I帧的一半大小

B帧(Bidirectionally predicted frame)

双向参考帧。压缩时，既参考前面已经处理的帧,也参考后面的帧,帧间压缩技术。它
占I帧1/4 大小

IDR帧和I帧的区别和联系

IDR(Instantaneous Decoder Refresh) 解码器立即刷新。这个帧来了以后，缓冲区的数据清空，因为该帧为关键帧，不需要依赖其他的帧。
每当遇到IDR帧时,解码器就会清空解码器参考buffer中的内容
每个GOP中的第一-帧就是IDR帧
IDR帧是一种特殊的I帧

帧与分组的关系

帧与分组的关系
I帧被B帧和P帧参考，B帧之间不能互相参考，B帧可以参考I帧和P帧，P帧参考I帧，后面的P帧参考前面的P帧。先解码I帧，然后解码P帧，最后解码B帧。播放时，按顺序播放即可。

SPS (Sequence Parameter Set)

序列参数集,作用于一-串连续的视频图像。如
seq_ parameter_ set_ id、帧数及POC(picture order count)的约束、参考帧数目、解码图像尺寸和帧场编码模式选择标识等。

PPS (Picture Parameter Set)

图像参数集,作用于视频序列中的图像。如pic_ parameter_ set_ id、熵编码模式选择标识、片组数目、初始量化参数和去方块滤波系数调整标识等。SPS和PPS是在IDR帧之前成对出现的。

H264压缩技术（算法）

帧内压缩：解决的是空域数据冗余问题，有损压缩。
帧间压缩：解决的是时域数据冗余问题，有损压缩。
整数离散余弦变换( DCT) , 将空间上的相关性变为频域上无关的数据然后进行量化，无损压缩。
CABAC压缩，无损压缩。

宏块

宏块是视频压缩操作的基本单元，无论是帧内压缩还是帧间压缩,它们都以宏块为单位。原始图片
上面的是原始的一帧。

H264宏块划分

请添加图片描述

宏块具体的表现，压缩算法将对该宏块进行压缩。
宏块划分完成以后的样子。

H.264子块划分

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他可以将一幅图片划分为好多个宏块，划分的宏块越小，对图片的控制越好，但是如果图片中，类似于纯色背景这样的图片，宏块划分越大，处理速度越快。

MPEG 2 和 H.264

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在这幅图片中体现出了，H.264的压缩比大于MPEG 2.

宏块的尺寸

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通常情况下，宏块为16x16，但是同时16x16又可以进一步进行划分。

桢内预测

H.264在帧内预测是使用的是宏块间的预测，即判断两个宏块之间的像素差别在哪。图片中相临像素差别不大,所以可以进行宏块预测，同时人对亮度的敏感度超过色度。由于H.264是对YUV数据进行压缩，YUV420大部分数据集中在亮度上，所有可以通过亮度或者灰度进行对图像的预测。

H.264的帧内预测模式

请添加图片描述
H.264有9种帧内预测模式，判断预测区域属于那种预测模式，因此只需要写入预测模式的需要即可。
下图展示了九种预测模式。

预测模式的row和column代表已经预测出来的像素。根据这9种模式进行预测其他地方的像素。

不同模式预测的结果

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纵向模式，可以看出ABCD下面的像素都遵从它的列头。

同理，横向模式也是一样。

这一种模式是求平均值的方式。
以上所说的这9种例子，都是对灰度图像进行处理的，色彩（UV分量）不参与。

对图像的某些区域可以使用这9种模式，效果很理想，这样可以大大降低图像的存储空间。

帧内预测图像比较

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可以看出预测的图片和原始图片的效果，很多地方很模糊。
这时就需要帧内预测残差值登场了。
这个残差值就相当于一个偏置项一样，对图像的预测结果进一步纠正，这个残差是通过原始图像和预测图像对比计算出来的。因此在存储时，要存储预测模式+残差，保证了图像不失真，降低了图像粗处空间。
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帧间压缩

帧间压缩是在GOP内，根据参考帧，使用宏块匹配的基础找出帧与帧之间的运动矢量，即就是在参考帧当中某个宏块，对比其他帧之间这个帧的宏块位置，找到它的运动大小和运动方向，这就是运动估计（宏块匹配+运动矢量），还有运动补偿技术，在解码时，将运动补偿加上。
关键技术为：

GOP
参考镇
运动估计
运动补偿

上面图片是宏块查找的例子，查找出运动矢量。

常见的宏块查找算法

三步搜索法
二维对数搜索
四部搜索
钻石搜索

视频产生花屏的原因

如果GOP分组中有帧丢失,会造成解码端的图像发生错误,这会出现马赛克(花屏)

视频卡顿的原因

为了避免花屏问题的发生,当发现有帧丢失时,就丢弃GOP内的所有帧，直到下一个IDR帧重新刷新图像。
I帧是按照帧周期来的,需要一个比较长的时间周期 ,如果在下一个I帧来之前不显示后来的图像,那么视频就静止不动了,这就是出现了所谓的卡顿现象。

无损压缩技术

视频经过了有损压缩，H.264认为压缩还是不够小，任何需要进一步的压缩。

DCT（离散余弦变换）变换

离散傅里叶变换需要进行复数运算，尽管有FFT可以提高运算速度，但在图像编码、特别是在实时处理中非常不便。离散傅里叶变换在实际的图像通信系统中很少使用，但它具有理论的指导意义。根据离散傅里叶变换的性质，实偶函数的傅里叶变换只含实的余弦项，因此构造了一种实数域的变换——离散余弦变换(DCT)。通过研究发现，DCT除了具有一般的正交变换性质外，其变换阵的基向量很近似于Toeplitz矩阵的特征向量，后者体现了人类的语言、图像信号的相关特性。因此，在对语音、图像信号变换的确定的变换矩阵正交变换中，DCT变换被认为是一种准最佳变换。在近年颁布的一系列视频压缩编码的国际标准建议中，都把 DCT 作为其中的一个基本处理模块。

参考博客：https://blog.csdn.net/allen_sdz/article/details/83279210

有损压缩后数据：
请添加图片描述
经过DCT变换后的数据，数据被移动到了左上角。