视频编码技术前沿与方向
超高清视频传输与编码技术的研究与优化
超高清视频传输与编码技术的研究与优化随着科技的迅猛发展，高清视频已经成为人们日常生活中不可或缺的一部分。
然而，随着视频质量的不断提高，对视频传输与编码技术也提出了更高的要求。
本文将探讨超高清视频传输与编码技术的研究与优化。
一、超高清视频传输技术的现状超高清视频传输技术是指将高分辨率、高帧率的视频内容通过网络传输到终端设备或显示屏上。
目前，主流的超高清视频传输技术包括基于IP网络的传输技术和基于广播电视网络的传输技术。
1. 基于IP网络的传输技术基于IP网络的传输技术已经成为视频传输的主流方式。
其中，最常用的技术是流媒体传输技术，如HTTP Live Streaming（HLS）和Dynamic Adaptive Streaming over HTTP（DASH）。
这些技术可以根据用户的带宽和设备的处理能力，调整视频的码率和分辨率，以保证流畅的观看体验。
2. 基于广播电视网络的传输技术基于广播电视网络的传输技术主要是通过有线电视网络或卫星电视网络进行视频传输。
这种传输方式具有较高的带宽和稳定性，能够满足超高清视频的传输需求。
然而，由于网络的限制，传输质量可能受到干扰和瓶颈的影响。
二、超高清视频编码技术的现状超高清视频编码技术是指将超高清视频压缩成较低码率的格式，以便于传输和存储。
目前，主流的超高清视频编码技术包括H.265/HEVC、VP9和AV1等。
1. H.265/HEVC编码技术H.265/HEVC是目前最先进的视频编码标准之一，它可以比H.264/AVC提供更高的压缩效率，降低视频文件大小，同时保持较高质量的视频播放。
2. VP9编码技术VP9是由谷歌开发的开放源代码视频编码格式，它具有较高的压缩效率和视频质量。
VP9广泛应用于互联网视频平台，如YouTube。
3. AV1编码技术AV1是最新的开放源代码视频编码格式，由Alliance for OpenMedia（AOMedia）开发。
AV1可以提供与H.265/HEVC相当的视频质量，同时具有更高的压缩效率。
音视频编解码技术的现状与发展
音视频编解码技术的现状与发展随着互联网的普及和网络速度的提升，音视频资讯的获取变得越来越容易。
我们可以随时随地打开手机或电脑，观看视频、听音乐。
但是，这些视频和音频文件都离不开一个重要的技术——编解码技术。
本文将会探讨音视频编解码技术的现状与发展。
一、什么是编解码技术？在了解编解码技术的现状和发展前，我们需要先了解编解码技术是什么。
简单来说，音视频编解码技术就是把多媒体信号经过压缩算法转化为压缩格式的技术，以便于传输、存储和处理。
音视频编解码技术分为编码和解码两个过程，编码器把采集到的音视频数据压缩为压缩格式的数据，解码器把压缩格式的数据解压缩还原为原始音视频数据。
二、音视频编解码技术的现状1.国际标准的制定随着技术的发展，音视频编解码技术也在不断地被探索和研究，多种音视频编解码技术涌现出来并被广泛使用。
但是，如果缺乏统一的国际标准，那么不同厂商的设备和软件之间就会出现互不兼容的问题。
为了解决这个问题，国际标准组织ITU-T、ISO、IEC联合制定了许多音视频编解码标准，如H.264、H.265、MPEG-4、MPEG-2、VP9等等。
这些标准规定了音视频编解码的各种规范和参数，使得音视频编解码技术得到了广泛应用。
2.压缩效率的提升音视频编解码技术的核心之一就是压缩技术。
在压缩技术优化的过程中，压缩效率的提升一直是音视频编解码技术的发展方向之一。
现在，H.264是市场上最为流行的视频编码标准之一，其压缩后的视频质量和压缩比（压缩前和压缩后的数据量之比）都很优秀。
除此之外，H.265标准也日渐流行，在保证视频质量的前提下，其压缩比可以达到更高的水平。
3.应用领域的不断扩展音视频编解码技术应用领域的不断扩展也是其现状之一。
在早期，音视频编解码技术主要被应用在广播电视等领域。
随着技术和网络的发展，音视频编解码技术被应用到更多的领域，如在线视频、视频会议、社交应用、游戏直播等。
随着人们对视频沟通需求的不断增长，音视频编解码技术的应用领域将会更加广泛。
视频图像编码与传输技术研究
视频图像编码与传输技术研究随着互联网和数字技术的快速发展，视频图像编码与传输技术已经成为一个重要的研究领域。
这项技术主要关注如何将视频图像数据进行压缩编码并高效地传输，以便实现高质量视频的观看和传输。
本文将首先介绍视频图像编码的基本概念和原理，随后探讨当前常用的编码标准，并对未来发展趋势进行展望。
视频图像编码是指将连续的视频图像数据转化为数字信号，并进行压缩编码，以减小数据体积。
这样可以在网络传输或存储时节省带宽和存储空间。
常见的视频图像编码标准有H.264、HEVC、AV1等。
这些标准采用了不同的编码算法和技术，以达到高压缩比和高质量的视频图像重建。
H.264是当前最为广泛使用的视频图像编码标准，它具有较高的压缩效率和灵活性。
H.264采用了多种编码技术，如帧内预测、帧间预测、变换编码和熵编码等。
这些技术可以有效地减小视频图像数据的冗余度，并保持较高的图像质量。
然而，随着高清、超高清视频的广泛应用，H.264已经较难满足对高编码效率的要求。
HEVC是一种新一代的视频图像编码标准，它在H.264的基础上对编码算法进行了优化和改进。
HEVC在编码效率上比H.264提升了40%-50%，同时保持了相同的图像质量。
这使得HEVC成为高清、超高清视频压缩的首选标准。
然而，HEVC的编码复杂度也大大增加，对硬件设备的要求更高。
AV1是一种开源、免版权费的视频图像编码标准，目标是提供更高的编码效率。
AV1采用了更先进的编码算法和技术，如可变块大小编码、自适应帧内预测、自适应传输熵编码等。
AV1在研发过程中得到了Google、Mozilla、Microsoft等众多知名公司的支持。
虽然AV1在编码效率上相较于HEVC有明显提升，但其编码复杂度也更高，目前在商业应用中尚处于探索和实验阶段。
未来，视频图像编码与传输技术的发展趋势主要包括以下几个方向。
首先，高效的视频编码算法和技术将得到进一步改进和优化，以提高编码效率和降低复杂度。
视频编解码技术简介(系列八)
视频编解码技术简介1、引言近年来，随着互联网的普及和网络速度的提高，视频以其生动、直观的展现形式，成为人们交流和获取信息的重要方式之一。
然而，视频文件的大小庞大，需要耗费大量的网络带宽和存储空间。
为了解决这一问题，视频编解码技术应运而生。
本文将从原理、应用以及发展趋势等方面对视频编解码技术进行简要介绍。
2、原理视频编解码技术（Video Codec）是指将视频信号进行编码压缩存储以及解码解压，以实现电视、电影、视频会议等多媒体应用。
其主要原理是利用人眼局部视觉敏感性低、时空局部相关性较高的特点，通过去除冗余信息和减少不可感知的细节来压缩视频数据。
在编码过程中，视频编码器会对视频信号进行分解，分为空间域和时间域。
空间域编码主要是将画面划分为宏块，通过采样、量化、运动估计和预测等技术来实现压缩。
时间域编码则是将连续的视频图像帧进行压缩。
而在解码过程中，视频解码器会将视频编码器编码的数据恢复成原始的视频信号，再通过显示设备呈现给用户。
3、应用视频编解码技术的应用广泛，几乎涉及到生活的方方面面。
首先，视频编解码技术在影视行业得到广泛运用。
通过将电影放映在大银幕上，无论是画面质量还是音效体验都得到了很大的提升。
其次，视频编解码技术也应用于电视广播和视频会议等传媒媒体行业，用户能够更加方便地观看电视节目或者远程参与会议。
此外，视频监控、视频聊天、在线教育等领域也都离不开视频编解码技术。
4、发展趋势随着移动互联网技术的迅速发展，人们对视频的需求也在不断增加。
为此，视频编解码技术也在不断地创新与发展。
首先，视频编解码技术将越来越注重画质的提高。
通过采用更高效的编码算法，提高视频的清晰度和真实感。
而且，高动态范围（HDR）技术也在逐渐应用于视频编解码中，进一步提升画面的视觉效果。
其次，视频编解码技术的实时性要求也越来越高。
随着直播、视频会议等实时应用的普及，对于高效率的编解码技术提出了更高要求。
另外，随着虚拟现实（VR）和增强现实（AR）技术的兴起，对于视频编解码技术的数据传输速度和质量提出了更高要求。
视频技术方案
视频技术方案近年来，随着网络带宽的提升和智能设备的普及，视频已成为人们日常生活中不可或缺的一部分。
无论是在社交媒体上观看短视频，还是通过在线学习平台学习知识，视频都为我们提供了更直观、更生动的体验。
而这其中，视频技术方案则扮演了至关重要的角色。
一、视频编码技术视频编码技术是视频技术方案的核心之一。
它将视频信号转换为数字信息，并通过压缩算法将其尽可能地减小，以减少传输和存储所需的带宽和存储空间。
目前，最为常见的视频编码技术包括H.264、H.265和VP9等。
H.264是当前主流的视频编码标准。
它通过空间域和时间域的压缩技术，提供了较高的压缩比和良好的视觉质量，适用于各种网络环境和终端设备。
H.265作为H.264的后继者，进一步提升了编码效率，能够在相同的视觉质量下实现更低的比特率，适用于4K、8K等高分辨率视频的传输和存储。
VP9是Google开发的开源视频编码格式，相比于H.264和H.265，它在视觉质量和压缩率上都有所提升，广泛应用于在线视频平台。
二、视频传输技术视频传输技术是视频技术方案中不可或缺的一环。
它保证了视频在网络中的稳定传输和实时播放。
在传输过程中，视频数据需要经过编码、压缩、封装等处理。
RTSP和RTMP是目前比较常用的视频传输协议。
RTSP（Real Time Streaming Protocol）是一种应用层协议，用于控制多媒体服务器之间的流媒体数据传输。
它具有实时性好、支持多种编码格式等优点，被广泛应用于视频监控、视频会议等领域。
RTMP（Real Time Messaging Protocol）是基于TCP的应用层协议，用于实时传输音频、视频和数据。
它在低延迟传输和跨平台支持方面有较大优势，目前被广泛应用于在线直播平台。
三、视频处理技术视频处理技术是视频技术方案中的重要组成部分。
它通过对视频进行各种处理，提升视频的质量和用户的观看体验。
常见的视频处理技术包括图像增强、降噪、去抖动、场景分析等。
video coding for machine的文章
video coding for machine的文章摘要：一、视频编码技术概述1.视频编码技术的背景与发展2.视频编码的基本原理二、机器学习在视频编码中的应用1.传统视频编码方法与局限性2.机器学习在视频编码中的优势3.主流的基于机器学习的视频编码技术三、深度学习在视频编码中的应用1.深度学习技术的发展及其在视频编码领域的应用2.深度学习视频编码方法的典型代表3.深度学习视频编码技术的未来发展趋势四、我国在视频编码技术的研究与应用1.我国在视频编码技术研究的发展历程2.我国在视频编码技术领域的优势与特点3.我国视频编码技术在实际应用中的案例分析五、视频编码技术的未来展望1.新一代视频编码技术的研发趋势2.视频编码技术在多媒体领域的融合与应用3.视频编码技术在5G、物联网等新兴领域的应用前景正文：一、视频编码技术概述随着信息技术的飞速发展，视频数据在全球范围内呈现出爆炸式增长。
为了更有效地存储和传输这些海量数据，视频编码技术应运而生。
视频编码技术通过对视频数据进行压缩、解压缩处理，实现了对视频数据的高效利用。
1.视频编码技术的背景与发展从早期的模拟视频信号编码，到数字视频编码，再到如今的网络视频编码，视频编码技术经历了几个阶段的发展。
从简单的预测编码、变换编码，到复杂的主流视频编码标准如H.264/AVC、H.265/HEVC，视频编码技术不断革新，以满足日益增长的音视频数据需求。
2.视频编码的基本原理视频编码的基本原理主要包括空间预测、时间预测、变换编码、熵编码等。
通过这些技术，可以将视频数据压缩至较低的码率，同时在接收端解码后恢复出高质量的视频信号。
二、机器学习在视频编码中的应用随着机器学习技术的兴起，它开始在视频编码领域发挥重要作用。
传统的视频编码方法依赖于固定的编码框架和参数设置，而机器学习通过对大量数据的学习，可以自适应地调整编码策略，从而提高编码性能。
1.传统视频编码方法与局限性传统视频编码方法虽然取得了一定的压缩效果，但受限于固定的编码策略和参数设置，往往无法针对不同场景和应用场景进行优化。
视频编码技术的研究及应用
视频编码技术的研究及应用随着互联网飞速发展，人们对视频信息的需求也越来越多。
视频编码技术作为实现视频信息传输的重要手段，其在视频压缩、传输和存储等方面起着至关重要的作用。
在这篇文章中，我们将探讨视频编码技术的研究和应用，并展望未来的发展趋势。
一、视频编码技术的基础原理视频编码技术的基础原理就是将视频信号转换为数字信号，然后通过压缩技术减小信号的数据量，最后进行传输和存储。
具体来说，视频编码技术通过以下几个步骤实现：1. 帧率转换。
将视频采样的连续图像转换成一系列的帧，通常每秒钟25-30帧。
2. 空间采样转换。
将视频中各个图像块采样成数字信号。
3. 量化。
将数字信号的精度减小，以达到压缩的目的。
4. 变换。
将视频信号变换至频域，以达到更好的数据压缩效果。
5. 熵编码。
利用数据编码的观念，减小视频数据的冗余程度。
二、视频编码技术的研究现状和应用1. H.264编码技术H.264编码技术是当前最流行的视频编码技术之一，它可以将原始视频信号的数据量减小80%以上，实现高清视频信号的压缩存储。
在视频传输领域，H.264码流的压缩比高，传输速率低，较好地解决了网络带宽不足的问题。
2. VP9编码技术VP9是一种开源的视频编码技术，它是Google开发的新一代视频编码格式。
与H.264相比，VP9解码更加快速，具有更好的图像质量和更小的文件大小，同时可以支持4K和8K超高清视频信号的传输。
3. 视频监控系统中的应用视频编码技术在现代视频监控系统中也起着至关重要的作用。
在视频监控系统中，采集到的视频信号需要经过编码和压缩，同时可以实现视频数据的存储和远程传输。
通常会使用H.264、H.265和VP9等编码格式。
4. 视频共享平台中的应用视频编码技术也广泛应用于各种视频共享平台，如YouTube、Netflix等。
在这些平台上，视频编码技术可以大大减小视频数据量，提高用户观看视频的体验。
同时，视频编码技术也可以支持视频的快速下载和在线播放。
视频编解码技术的研究发展
视频编解码技术的研究发展近年来，随着互联网的飞速发展，视频成为人们生活中不可或缺的一部分，各种视频应用也如雨后春笋般涌现出来，其中包括直播、短视频、视频会议、视频监控等等。
这些视频应用背后的技术支持就是视频编解码技术。
本文将介绍视频编解码技术的研究发展及其未来发展方向。
一、编解码技术简介编解码技术是视频压缩的关键技术，它包括视频压缩编码和解压缩解码两个部分。
视频压缩编码就是将原始视频信号通过编码器进行压缩，减少数据量，然后通过网络传输到接收端；而解压缩解码则是接收端将压缩后的视频信号调出来并进行解码，还原成原始视频信号，最终显示给用户。
二、编解码技术的历史自1951年首个模拟视频压缩编码器问世以来，编解码技术经历了长足的发展。
到了1970年代，数字视频压缩编码和解压缩解码开始取代模拟视频技术。
1980年代初，由MPEG组织提出的MPEG-1标准，标志着数字视频技术进入了成熟期。
在MPEG-1标准之后，MPEG-2标准成为了数字电视和DVD的技术标准，MPEG-4标准则实现了互联网视频传输和流媒体技术的广泛应用。
随着新一代视频编解码标准的不断推出，如H.264、H265/HEVC等，视频编解码技术得以持续完善。
三、编解码技术的现状目前，视频编解码技术已经具备高效、高清、多功能的特点，同时也存在着传输速度慢、码率高、图像质量不够等问题。
为了解决这些问题，学术界和工业界不断投入研究，提出了一系列新的视频编解码技术，并不断完善现有标准。
3.1 H.264H.264是目前应用最广泛的编解码标准之一，具有高压缩比、高质量和高效率等优点。
其编码算法采用了先进的运动估算技术，能够使视频的数据量减小十倍以上。
H.264标准广泛应用于高清视频、移动视频通讯和互联网视频等领域，并得到了市场的广泛认可。
3.2 H265/HEVCH265/HEVC是目前最新的视频编解码标准，具有更高的压缩比、更高的视频质量和更低的码率。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
基于视觉特性的视频编码
❖ 技术3：视觉感知机理与编码
– “像素-基元/纹理-对象-场景” 层次模型 – S. Zhu, UCLA
视觉表示模型 物理世界模型
场景
世界
对象 基元、纹理 像素
感知 物质 图获
取
原子/分子
结构 电子 感知
原始 图像
纹理 区域 估计
合成 纹理
合成 图像
基于视觉特性的视频编码
基于视觉特性的视频编码
❖ 技术2：基于Inpainting技术的视频编码*
– 码率节省达18%
*D. Liu; X. Sun; F. Wu; S. Li; Y. Zhang, Image Compression With Edge-Based Inpainting, IEEE-TCSVT, Vol. 17, No. 10, Oct. 2007 pp. 1273–1287.
峰值信噪比=6.24
一般认为：峰值信噪比与图像质量近似成正比关系。
结论：1、峰值信噪比度量与人的视觉感知并不完全一致！
2、需要寻求更加符合人类视觉感知的客观度量方法以 及相应的编码理论和方法。
可能突破方向：借鉴视觉感知 机理
❖对视觉感知机理的认识逐渐深入，用于视 频编码的潜力很大
视频编码
JPEG (~14倍) JPEG (~50倍)
A
B3
B2
B3
B1
B3
B2
B3
A
compatible base layer
传统可伸缩编码
❖ H.264 SVC
– SNR可分级：层间预测
Spatial Base Layer
(Layer 0)
reconstructed sequence
L0 L0 L0 L0 L0 L0 L0 L0 L0 L0 L0 L0
群组编码
…
视觉注意
稀稀疏疏编编码码 视觉机理
感知图
运动感知
…
[Guo03, ICCV]
基于视感知的压缩 (~200倍)
提纲
❖ 视频编码技术现状简介 ❖ 视频编码技术前沿与方向
– 基于视觉特性的编码 – 多维度可伸缩编码 – 多视/立体视编码 – 分布式编码 – 下一代视：基于注意模型的感兴趣区域表达、编码及码流优 化截取方法
空域 可伸缩
时域 可伸缩
质量 可伸缩
注意 可伸缩 动态 范围 可伸缩
提纲
❖ 视频编码技术现状简介 ❖ 视频编码技术前沿与方向
– 基于视觉特性的编码 – 多维度可伸缩编码 – 多视/立体视编码 – 分布式编码 – 下一代视频编码标准
分布式编码系统
❖ Standford DVC编码器
– 以常规方法编码信源Y(Key frame) – 以Wyner-Ziv 编码信源X, 通过Slephian-Wolf Coder传送校验
位
分布式编码系统
❖ Berkeley DVC编码器
– PRISM (Power-efficient Robust hIgh-compression Syndromebased Multimedia coding)：将高效的预测编码模式和帧内预 测编码模式有效的结合起来，相应地需要：
立体视频编码
❖ 立体显示
– 戴眼镜观看：互补色、时分立体电视 – 不戴眼镜即可观看：三维显示器
立体视编码
❖ 多视预测编码 ❖ 深度信息获取
– 立体摄像机直接获取：成本高 – 双目立体匹配方法：匹配点不唯
一问题，遮挡问题 – 单目单图示线索方法 ：可利用
图示信息较少，提取深度不准确 – 其他研究：单目多图示线索方法
✓ 低复杂度边信息编码 ✓ 高复杂度边信息解码
分布式编码应用
❖ 独立、低复杂度编码
– 适合分布式监控、无线传感网络等应用 – 上行：Wyner-Ziv编码器编码码流传送到级站 – 下行：级站进行转码，用通用编码器编码，终端采用通用
低复杂度解码器解码
提纲
❖ 视频编码技术现状简介 ❖ 视频编码技术前沿与方向
直播点播服务器
网络
显示 适配器
解码 绘制 终端
立体视编码
❖ 韩国立体电视广播示范系统
– 2002 FIFA World Cup Korea/Japan (5 games)
提纲
❖ 视频编码技术现状简介 ❖ 视频编码技术前沿与方向
– 基于视觉特性的编码 – 多维度可伸缩编码 – 多视/立体视编码 – 分布式编码 – 下一代视频编码标准
❖ 符合人眼特性的图像/视频质量评价标准
– 块效应、模糊效应、振铃效应的模型表示
图像/视频库
主观质量评价 视觉失真测度模型
提纲
❖ 视频编码技术现状简介 ❖ 视频编码技术前沿与方向
– 基于视觉特性的编码 – 多维度可伸缩编码 – 多视/立体视编码 – 分布式编码 – 下一代视频编码标准
传统可伸缩编码
时域可分级
Layer 0: QCIF, 7.5 Hz, 64 kbit/s Layer 1: QCIF, 15 Hz, 128 kbit/s
空域可分级
Layer 2: CIF, 15 Hz, 256 kbit/s
质量可分级 时域可分级
质量可分级
Layer 3: CIF, 15 Hz, 512 kbit/s Layer 4: CIF, 30 Hz, 1024 kbit/s Layer 5: CIF, 30 Hz, 2048 kbit/s
分布式编码原理
❖ Slepian-Wolf理论
– 独立编码信源X,Y也可达到联合熵下界 – 独立编码相关信源X,Y可在解码端通过联合解码进行重建
✓ 满足条件约束 Rx Ry H (X ,Y )
信源信号X 信源信号Y
编码器X 编码器Y
Rx H (X |Y ) Ry H (Y | X )
Rx X
Spatial upsampling
reconstructed
and upsampled L0* L0* L0* L0* L0* L0* L0* L0* L0* L0* L0* L0*
sequence
Base Layer Prediction
temporal subband pictures
Spatial Enhancement Layer (Layer 1)
– 熵编码提高增益的路也不宽
差分预测 变换编码 编码调制
DCT
宏块 P帧
基于位平面的 可伸缩编码 B帧 视频
对象
一般的 B帧
1950
~1985
1999
专利可免费使用 专利可免费使用
基于上下文 的算术编码
分布式 编码
2014
哈夫曼 编码
混合编码 块运动估计
场景自适 应编码
隔行编码
容错
高级的去块
效率虑波
立体视编码
❖ 深度信息编码
– 基于模型的编码，通过编码模型参数来表示深度信息 – 对相邻帧间深度信息进行差分预测、量化编码 – 编码过程中的率失真优化
纹理图
深度图
分块模型
立体电视示范系统
多视点 立体视频 采集装置
深度图 生成平台
多视点 立体视频 编码器
现有 视频节目
自动立体 显示器
分时立体
… 显示器
联合解码器
Ry
Y
RY H(X,Y) H(Y) H(Y|X)
无错误恢复 X和Y
A
长序列信号错误
B
趋近于0
0
H(X|Y)
H(X) H(X,Y) RX
[1] Slepian-Wolf, Noiseless coding of correlated information sources, IEEE trans. on Inf. Theory, 1973. [2] Wyner-Ziv, Recent results in the Shannon theory, IEEE trans on Inf. Theory, 1974.
最高达14bit – 典型帧率支持24~60fps，支持灵活帧率 – 复杂度/性能较好的折中
下一代视频编码标准
❖ VCEG, H.NGC, Geneva, 27 January - 6 February 2009
– 编码码率比H.264/AVC再降低50% – 编码复杂度低于3倍的H.264/AVC – 复杂度增加50%时应能提供25%的码率降低 – 较好的容错性能 – 支持8-bit 4:2:0到12-bit 4:4:4编码 – 分辨率支持8K x 4K，帧率23.976 Hz甚至更高
– 基于视觉特性的编码 – 多维度可伸缩编码 – 多视/立体视编码 – 分布式编码 – 下一代视频编码标准
下一代视频编码标准
❖ MPEG HVC, 2009年2月需求文档w10361
– 两大应用前景
✓ 需要支持HD甚至UHD应用的家庭影院、数字相机等 ✓ 移动终端应用
– 压缩效率比现有技术有显著提高 – 图像分辨率支持4Kx2K，甚至高达8Kx4K – 支持采样格式 YCbCr4:2:0, YCbCr/RGB 4:4:4，采样精度
❖ 中国 AVS
– AVS-P2, AVS-S
❖ 下一代标准？
– 方向、技术？
下一代标准
AVS
MPEG-4 AVC/H.264
MPEG-4
MPEG-2
MPEG-1
1989 1993 1997 2001 2005 2009 2013 2017 年代
问题分析：客观指标与主观 感知的差异？
峰值信噪比=5.98
视频编码技术前沿与方向
北京大学数字媒体研究所
提纲
❖ 视频编码技术现状简介 ❖ 视频编码技术前沿与方向
– 基于视觉特性的编码 – 多维度可伸缩编码 – 多视/立体视编码 – 分布式编码 – 下一代视频编码标准