视频图像压缩编码基本原理
视频压缩的原理
视频压缩的原理
视频压缩的原理主要包括无损压缩和有损压缩两种方式。
无损压缩方法是通过利用视频编码中的冗余信息进行压缩。
视频数据是由一系列帧组成的，每一帧都可分为空间冗余和时间冗余两部分。
空间冗余是指帧内像素之间的相似性，通过使用压缩算法如哈夫曼编码、游程编码等对相似性部分进行编码，可以将数据压缩。
时间冗余是指连续帧之间的相似性，通过使用帧间预测技术对差异部分进行编码，减少数据量。
无损压缩技术主要用于保留视频质量的要求较高的场景，如医学图像、监控视频等。
有损压缩方法是通过牺牲视频质量来实现更高的压缩比。
有损压缩主要通过减少视频数据的信息量来实现，对于人眼观察来说，一些细微的变化可能并不会被察觉到。
常用的有损压缩方法有基于变换编码的压缩和基于运动补偿的压缩。
基于变换编码的压缩方法利用离散余弦变换(DCT)将视频从时域转换到频域，再通过量化、熵编码等技术将高频分量进行压缩。
基于运动补偿的压缩方法则是利用视频中相邻帧之间的运动信息来进行编码，通过预测出运动向量，并编码描述运动向量的差异来降低数据量。
综上所述，视频压缩的原理包括无损压缩和有损压缩两种方法。
无论是哪种方法，都是通过对视频数据中的冗余信息进行编码压缩，以减少数据量来实现高压缩比。
mpeg的工作原理
mpeg的工作原理MPEG的工作原理MPEG（Moving Picture Experts Group）是一种常用的视频压缩标准，旨在实现高效的视频压缩和传输。
MPEG的工作原理可以分为三个主要步骤：视频编码、视频传输和视频解码。
1. 视频编码视频编码是将原始视频信号转换为压缩格式的过程。
在编码过程中，MPEG使用了一系列的算法和技术来减少视频数据的冗余和不必要的信息，从而实现高效的压缩。
首先，MPEG对视频进行空间预处理，将连续的图像分成不同的图像块，并对每个块进行分析和变换。
然后，MPEG使用离散余弦变换（DCT）来提取每个图像块的频域特征。
接下来，MPEG使用运动估计技术来检测图像中的运动部分，并将其表示为运动矢量。
最后，MPEG使用熵编码技术将图像块的频域特征和运动矢量进行编码，并生成最终的压缩视频数据。
2. 视频传输视频传输是指将压缩后的视频数据传输到接收端的过程。
在传输过程中，MPEG使用了一种称为帧间编码的技术来减少视频数据的传输量。
帧间编码是指将连续的视频帧之间的差异进行编码和传输的方法。
具体而言，MPEG将每个视频帧分为关键帧（I帧）和预测帧（P 帧）。
关键帧是完整的图像帧，而预测帧只包含与前一帧之间的差异。
通过传输较少的预测帧和更多的差异信息，MPEG能够在保持视频质量的同时减少传输带宽。
3. 视频解码视频解码是指将接收到的压缩视频数据转换回原始视频信号的过程。
在解码过程中，MPEG使用解码器来还原压缩视频数据。
首先，解码器对接收到的压缩视频数据进行解码，将频域特征和运动矢量恢复为图像块。
然后，解码器使用逆离散余弦变换（IDCT）将频域特征转换为时域特征，从而得到还原的图像块。
接下来，解码器使用运动补偿技术将预测帧与关键帧进行合成，生成完整的视频帧。
最后，解码器将所有视频帧按照正确的顺序组合起来，生成最终的解码视频。
总结起来，MPEG的工作原理是通过视频编码、视频传输和视频解码三个步骤实现高效的视频压缩和传输。
h265编码 原理
h265编码原理
编码，也称为高效视频编码（High Efficiency Video Coding，HEVC），是一种用于数字视频压缩的标准。
它的原理主要是通过去除空间、时间、编码、视觉等方面的冗余信息来压缩原始视频。
在编码中，视频被分割成一系列的图像帧，然后对每一帧进行一系列的预处理和编码操作。
这些操作主要包括：
1. 空间预测：对于每个图像块，算法会尝试预测像素值，以减少空间冗余。
2. 运动补偿：利用连续帧之间的相似性，通过运动估计和运动补偿来减少时间冗余。
3. 变换编码：将预测后的残差数据进行变换编码，以进一步减少空间冗余。
4. 量化和环路滤波：变换后的数据经过量化处理，以进一步减少数据量。
同时，环路滤波可以减少图像的失真。
在编码中，量化参数（QP）控制每个编码块的量化步长，从而影响视频码率和失真程度。
量化步长越大，表示量化越粗，对应的视频码率越低，失真越大；量化步长越小，表示量化越细，对应的视频码率越高，失真越小。
此外，还采用了灵活的宏块组织方式、四叉树划分结构和多参考帧选择等机制，以进一步提高压缩效率和适应不同场景的视频编码需求。
总的来说，编码通过更先进的算法和更高的数据压缩比，能够在保证视频质量的同时，大大减少视频数据的传输带宽和存储空间需求。
视频编解码技术使用教程(系列八)
视频编解码技术使用教程在当下科技高速发展的时代，视频编解码技术在我们的生活中扮演着越来越重要的角色。
从我们每天使用的社交媒体应用到电影制作领域，视频编解码技术都是不可或缺的一部分。
本文将为你介绍视频编解码技术的基本原理和使用教程。
第一部分：视频编码的基本原理视频编码是指将原始视频信号转化为数字数据的过程。
其目的是通过压缩数据量，以便于存储、传输和处理。
视频编码的核心原理是采用一系列算法，根据图像的冗余性和视觉特性将原始数据进行压缩。
1. 帧间压缩：视频编码中最常用的压缩技术之一是帧间压缩。
该技术利用了视频中帧与帧之间的冗余性。
在一个连续的视频序列中，相邻帧之间的图像内容通常变化很小。
因此，只需存储每个关键帧（I 帧）以及其后的差异帧（P帧和B帧），就可以恢复出完整的视频序列。
2. 量化和编码：在帧间压缩的基础上，视频编码采用了量化和编码技术来进一步减小数据量。
量化是指将视频中的像素值映射到较少数量的级别，以减小数据的精度。
编码是指将量化后的数据表示为更紧凑的二进制码流，以进一步减小数据量。
第二部分：视频解码的基本原理视频解码是指将压缩后的视频数据恢复为原始视频信号的过程。
其主要任务是逆向视频编码过程，对编码后的数据进行解码和还原。
视频解码的核心原理是采用像素重建和帧重建的技术。
1. 像素重建：在解码阶段，先通过解码器将压缩后的二进制码流还原为量化后的视频数据。
接下来，通过逆量化和逆转换的算法，将量化后的数据恢复为原始像素值。
通过这个过程，可以实现图像像素的逐渐重建。
2. 帧重建：在还原出完整的图像像素后，视频解码器会对连续的帧进行恢复。
对于关键帧（I帧），直接从像素值中重建；对于差异帧（P帧和B帧），则需要根据之前的参考帧和差异数据进行重建。
通过帧重建，可以实现完整视频序列的恢复。
第三部分：视频编解码技术的应用教程视频编解码技术已经广泛应用于各个领域，以下是几个常见的应用教程：1. 视频编码与传输：对于需要传输视频的场景，如实时视频会议、视频直播等，我们可以使用、HEVC等先进的视频编码标准进行压缩和传输。
MPEG2压缩编码技术原理应用
本文以MPEG-2的系统、MPEG-2的编码、及MPEG-2的应用为题，讨论MPEG-2压缩编码技术。
1) 打包基本流（PES）将MPEG-2压缩编码的视频基本流（ES-Elementary Stream）数据分组为包长度可变的数据包，称为打包基本流（PES- Packetized Elementary Stream）。
广而言之，PES为打包了的专用视频、音频、数据、同步、识别信息数据通道。
所谓ES，是指只包含1个信源编码器的数据流。
即ES是编码的视频数据流，或编码的音频数据流，或其它编码数据流的统称。
每个ES都由若干个存取单元(AU-Access Unit)组成,每个视频AU或音频AU都是由头部和编码数据两部分组成的。
将帧顺序为I1P4B2B3P7B5B6 的编码ES，通过打包，就将ES变成仅含有1种性质ES的PES包，如仅含视频ES的PES包，仅含音频ES的PES包，仅含其它ES的PES包。
PES包的组成见图2。
由图2可见，1个PES包是由包头、ES特有信息和包数据3个部分组成。
由于包头和ES特有信息二者可合成1个数据头，所以可认为1个PES包是由数据头和包数据（有效载荷）两个部分组成的。
包头由起始码前缀、数据流识别及PES包长信息3部分构成。
包起始码前缀是用23个连续“0”和1个“1”构成的，用于表示有用信息种类的数据流识别，是1个8 bit的整数。
由二者合成1个专用的包起始码，可用于识别数据包所属数据流（视频,音频,或其它）的性质及序号。
例如：比特序1 1 0 ×××××是号码为××××的MPEG-2音频数据流；比特序1 1 1 0 ××××是号码为××××的MPEG-2视频数据流。
PES包长用于包长识别，表明在此字段后的字节数。
图像编码的基本原理
图像编码的基本原理图像编码是数字图像处理中的重要环节，它通过对图像进行压缩和编码，实现对图像信息的有效存储和传输。
在图像编码的过程中，需要考虑到图像的信息量、保真度、压缩比等多个因素，因此，图像编码的基本原理显得尤为重要。
首先，图像编码的基本原理包括两个主要方面，压缩和编码。
压缩是指通过一定的算法和技术，减少图像数据的存储空间和传输带宽，而编码则是将压缩后的图像数据转换成数字信号，以便于存储和传输。
在实际的图像编码过程中，通常会采用有损压缩和无损压缩两种方式，以满足不同应用场景的需求。
有损压缩是指在压缩图像数据的同时，会损失一定的信息量，但可以获得更高的压缩比。
常见的有损压缩算法包括JPEG、MPEG等，它们通过对图像进行离散余弦变换、量化、熵编码等步骤，实现对图像数据的有损压缩。
而无损压缩则是在不损失图像信息的前提下，实现对图像数据的压缩。
无损压缩算法主要包括LZW、Huffman编码等，它们通过对图像数据的统计特性进行编码，实现对图像数据的无损压缩。
除了压缩和编码外，图像编码的基本原理还包括了对图像信息的分析和处理。
在图像编码的过程中，需要对图像进行预处理、采样、量化等操作，以便于后续的压缩和编码。
同时，还需要考虑到图像的特性和人眼的视觉感知特点，以实现对图像信息的高效编码和保真传输。
总的来说，图像编码的基本原理涉及到压缩、编码和图像信息处理等多个方面，它是数字图像处理中的重要环节，直接影响到图像的存储、传输和显示质量。
因此，对图像编码的基本原理进行深入理解和研究，对于提高图像处理技术和应用具有重要意义。
希望本文的介绍能够帮助读者更好地理解图像编码的基本原理，为相关领域的研究和应用提供参考。
H264编码原理详解
H264编码原理详解前言•在日常生活中我们知道，电脑中的视频文件先要通过视频采集设备对物体进行采集，然后通过编码核心部件得到mp4,rmvb等格式进行保存。
有没有可能不经过上述核心编码部件采集之后直接进行显示呢？答案是可以的。
那为什么还要进行编码呢？答案是原始采集到的视频数据为YUV格式，这种格式不经过处理的话特别大，对于网络传输和永久保存非常不利，为了解决这个问题，就需要对原原始的视频数据进行压缩处理。
而H264则是目前一种流传广泛，成熟的视频压缩算法。
•先来看一个例子在学习H.264编码之前，我们先了解一下在手机相机拍摄视频的过程，如果Camera采集的YUV图像不做任何处理进行传输，那么每秒钟需要传输的数据量是多少？Camera采集的YUV图像通常为YUV420，根据YUV420的采样结构，YUV图像中的一个像素中Y、U、V分量所占比例为1：1/4：1/4，而一个Y分量占1个字节，也就是说对于YUV图像，它的一个像素的大小为(1+1/4+1/4)Y=3/2个字节。
如果直播时的帧率设置为30fps，当分辨率为1280x720，那么每秒需要传输的数据量为1280720(像素)30(帧)3/2(字节)=39.5MB；当分辨率为1920x720，那么每秒需要传输的数据量接近60MB，这对于手机的存储空间有很大考验，因此，我们就必须在拍摄形成视频文件保存在本地之前对采集的视频数据进行压缩编码。
H26X简介H261•目前国际上制定视频编解码技术的组织有两个，一个是“国际电联（ITU-T）”，它制定的标准有H.261、H.263、H.263+等，另一个是“国际标准化组织（ISO）”它制定的标准有MPEG-1、MPEG-2、MPEG-4等。
•H.261是1990年ITU-T制定的一个视频编码标准，属于视频编解码器。
设计的目的是能够在带宽为64kbps的倍数的综合业务数字网(ISDN forIntegrated Services Digital Network)上质量可接受的视频信号。
监控系统的视频压缩技术
监控系统的视频压缩技术随着科技的不断进步，监控系统的应用越来越广泛。
监控系统通过视频录像的方式为我们提供了宝贵的安全信息，但是随之而来的是海量的视频数据存储和传输问题。
为了解决这一问题，视频压缩技术应运而生。
本文将介绍监控系统的视频压缩技术的原理和应用。
一、视频压缩技术发展概述随着信息技术的快速发展，视频压缩技术也在不断进步。
早期的视频压缩技术主要采用基于帧间预测的压缩算法，如MPEG-1、MPEG-2等。
然而，由于监控视频的特殊性，这些算法无法满足实时性和低带宽要求。
随着H.264、H.265等先进视频编码标准的提出，监控系统的视频压缩技术得到了重大突破。
二、视频压缩技术原理视频压缩技术通过减少冗余信息和提高编码效率来实现视频数据的压缩。
其中，H.264和H.265是目前应用最广泛的视频编码标准。
1. H.264视频压缩技术H.264是一种先进的视频压缩技术，其核心原理是空间域和时间域的压缩。
在空间域，H.264通过比特平面编码和运动估计技术来减少冗余信息。
在时间域，H.264采用多帧运动估计和自适应量化技术来提高编码效率。
通过这些方法，H.264可以将视频数据压缩到较小的数据量，同时保持较好的图像质量。
2. H.265视频压缩技术H.265是H.264的升级版本，也被称为HEVC（High Efficiency Video Coding）。
相比于H.264，H.265在压缩效率方面有了显著提升。
H.265通过改进编码算法和引入新的编码工具，如帧内预测、变换和量化等，实现了更高的压缩比和更好的图像质量。
同时，H.265对于网络传输和存储资源的利用也更加高效。
三、视频压缩技术在监控系统中的应用监控系统中的视频数据往往需要长时间存储和实时传输，因此对于视频压缩技术的要求较高。
1. 存储通过视频压缩技术，监控系统可以将原始视频数据压缩到较小的数据量，从而节省存储空间。
对于大规模的监控系统来说，这意味着减少了硬盘和服务器的需求，降低了成本。
- 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)。
行程编码
行程编码（Run-length Coding）是相对简单 的编码技术，主要思路是将一个相同值的连续 串用一个代表值和串长来代替。 游程编码的压缩率不高， 但编码、 解码的速 度快， 仍被得到广泛的应用， 特别是在变换 编码后再进行游程编码， 有很好的效果。 行程编码对传输差错很敏感，一位符号出错就 会改变行程编码的长度，从而使整个图像出现 偏移，因此一般要用行同步、列同步的方法把 差错控制在一行一列之内。
离散余弦变换(DCT,Discrete Cosine Transform)
– – – –
量化编码
对DCT变换后的(频率的) 系数进行量化 量化目的是降低非“0” 系数的幅度以及增加“0” 值系数的数目 用图5-4所示的均匀量化 器量化 量化是造成图像质量下 降的最主要原因 ˆ (u , v ) ro u n d ( F (u , v ) ) F 量化用右式计算 Q (u , v )
性，即相邻像素的灰度值相同或相近，因此，某像素的
值可根据以前已知的几个像素值来估计、来猜测，正是 由于像素间的相关性，才使预测成为可能。 二、基本思想 模型→利用以往的样本数据→对下一个新的样本值进 行预测→ 将预测所得的值与实际值的差值进行编码→ 由于差值很小，可以减少编码的码位。
DPCM系统原理框图
变换编码的系统原理框图
变换编码方法
KL变换
– –
最佳变换编码方法 变换矩阵不是恒定的，需要临时计算 准最佳变换，利用三角函数进行的一种变换 DCT的基向量由余弦函数构成 一维DCT变换和二维DCT变换,变换后输出DCT变换系数，将 幅度变成频率 广泛应用于图像与视频压缩中，如JPG,MPEG
算术编码
算术编码是另一种常用的变字长编码，利用信源 概率分布特性、能够趋近熵极限的编码方法。它的编 码过程与 Huffman 编码不相同，而且在信源概率分布 比较均匀的情况下其编码效率高于 Huffman 编码。它 和 Huffman 编码最大的区别在于它不是使用整数码。 算术编码是把各符号出现的概率表示在单位概率 [0，1] 区间之中，区间的宽度代表概率值的大小。符 号出现的概率越大对应于区间愈宽，可用较短码字表 示；符号出现概率越小对应于区间愈窄，需要较长码 字表示。
运动物体的帧间位移
K-1帧时运动物体中心 位于（X1，Y1），该 物体在K帧时移动到了 （X1+dx,Y1+dy），该 物体移动了MV= （dx,dy)，这就是运动 矢量。
, x1
y
1
运动矢量估计不足
运动估计是利用视频图像的时域相关性， 产生的运动矢量，尽可能准确地描述对象（块 或宏块）的时域运动。因此运动矢量的精度越 高，运动估计的残差越小，这样在降低码率的 同时提高重建视频质量。同理，运动矢量估计 不足，引起某个帧出错同时影响到后面的帧， 从而影响到重建视频的质量。
6 8 1 09 1 03 7 7 8 1 1 04 1 13 9 2 1 03 1 21 1 20 1 01 1 12 1 00 1 03 9 9
色度量化步长表
17 18 24 47 99 99 99 99 18 21 26 66 99 99 99 99 24 26 56 99 99 99 99 99 47 66 99 99 99 99 99 99 99 99 99 99 99 99 99 99 99 99 99 99 99 99 99 99 99 99 99 99 99 99 99 99 99 99 99 99 99 99 99 99
视频图像信号的冗余度
空间冗余：图像的相邻像素相关，帧内相关性。 时间冗余：相邻视频帧对应像素之间相关，帧 间相关性 结构冗余：图像的像素值存在着明显的分布模 式。 知识冗余：有些图像与某些知识有相当大的相 关性，这类规律性的结构可由先验知识得到。 视觉冗余：人眼具有视觉非均匀特性， 对视 觉不敏感的信息可以适当地舍弃。
预测编码方案
一维预测：同一行的相邻像素来预测当前像素。 二维预测：同一行及相邻行的数个像素来预测当 前像素。 三维预测：帧间预测，是利用帧间的相关性，使 用前一帧图像同一位置上的像素来预测当前像素。 常用的一种预测器优化设计准则是最小均方误差 （MMSE）准则。
运动补偿预测法
一、运动估值： 对运动物体的位移作出估计。即对运动物体从 前一帧到当前帧位移的方向和像素数作出估计。 （求出运动矢量） 二、运动补偿预测 根据求出的运动矢量，找到当前帧的像素是从 前一帧的哪个位置移动过来的，从而得到当前 帧像素的预测值。
矢量量化与标量量化相比有更大的数据压缩能力。
亮度量化步长表
16 12 14 14 18 24 49 72 11 12 13 17 22 35 64 92 10 14 16 22 37 55 78 95 16 19 24 29 56 64 87 98 24 26 40 51 40 58 57 87 51 60 69 80 61 55 56 62
视频图像压缩编码方法
——按压缩编码算法原理分类 基于图像统计特性编码： 1、预测编码 2、变换编码 3、霍夫曼编码 4、算术编码 5、游程编码 基于人眼视觉特性编码： 1、子带编码 2、多分辨率编码 3、矢量量化 4、形状编码 5、纹理编码
预测编码
一、基本原理
由图像的统计特性可知，相邻像素之间有着较强的相关
变换编码
变换编码的基本概念就是将原来在空间域上描述 的图像等信号，通过一种数学变换（常用二维正交变 换如傅立叶变换、离散余弦变换、沃尔什变换等）， 变换到变换域中进行描述，达到改变能量分布的目的，
即将图像能量在空间域的分散分布变为在变换域的能
量的相对集中分布，达到去除相关性的目的，再经过 适当的方式量化编码，进一步压缩图像。
熵编码
熵编码(Entropy Coding)是无损编码，用这 种编码结果经解码后可无失真地恢复出原图像。 熵编码的目的就是要使编码后的图像平均码长 R尽可能接近图像熵H，一般是根据图像灰度 级数出现的概率大小赋予不同长度码字，出现 概率大的灰度级用短码字，均码字长度最短。 熵编码方法：霍夫曼编码、算术编码、行程编 码等。
霍夫曼编码步骤
将输入信号符号以出现概率由大至小为序排成 一列。 将两处最小概率的符号相加合成为一个新概率， 再按出现概率的大小排序。 重复步骤(2)， 直至最终只剩两个概率。 编码从最后一步出发逐步向前进行， 概率大 的符号赋予“0”码， 另一个概率赋予“1”码， 直至到达最初的概率排列为止。
量 化 DCT 系数输出 DCT 系数输入
量化编码分类
标量量化 输入信号的所有分量 使用同一个量化器进行 量化，每个分量的量化 都和其它分量无关，也 称为零记忆量化。
矢量量化 从码本集合中选出 最适配于输入信号的一 个码字作为输入信号的 近似，这种方法以输入 信号与选出的码字之间 失真最小为依据。
霍夫曼编码
Huffman编码是一种利用概率分布特性从下到 上的编码方法，是一种统计最优的变码长符号 编码，编码效率最高。 Huffman编码构造出来的编码值不是唯一的。 Huffman编码对不同的信源其编码效率是不同 的。 Huffman 码是非歧义的，在解码过程中，每个 符号的编码都是唯一可译的。
预测编码、变换编码、量化 编码和熵编码的基本原理
第三组 成员：李楠0915231028 王冰冰0915231050
视频图像压缩编码的基本原理
一是利用图像信号的统计性质。图像信号间存 在较强的相关性，有大量的冗余可供压缩，并 且这种冗余度在解码后可以无失真恢复。 二是利用人眼的视觉特性，在不被主观视觉察 觉的容限内，通过减少表示信号的精度，以一 定的客观失真换取数据压缩。