视频编解码简介
视频编解码原理范文
视频编解码原理范文视频编解码（Video Coding and Decoding）是将数字视频信号进行压缩编码和解压缩解码的过程。
通过视频编解码可以实现将高数据量的视频信号转换为低数据量的压缩码流，从而减小存储需求和传输带宽。
视频编解码的实现需要涉及信号处理、压缩算法、编解码器等多个方面的知识。
1.采样和量化：视频编码首先对原始视频信号进行采样。
采样是将连续的模拟视频信号转换为离散的数字视频信号。
然后，通过量化将离散信号的幅值量化为离散数值。
采样和量化是数字视频处理的基础，影响编码质量和数据量大小。
2.预测编码：视频编码通过利用时域或空域上邻近像素的统计特性，对当前帧的像素进行预测。
预测误差通常较小，因此，只需传输和存储预测误差，而不需要完整的像素数据。
其中著名的预测方法包括运动估计和运动补偿。
3. 变换编码：视频编码通常使用离散余弦变换（Discrete Cosine Transform，DCT）对预测误差进行变换编码。
DCT将整个图像分解为多个频域系数，其中高频系数较少，低频系数较多，从而进一步减小数据量。
使用DCT编码后的数据通常分为多个编码块，每个编码块经过量化后，保留重要的低频系数，舍弃不重要的高频系数。
4.熵编码：变换编码后的数据仍然具有较高的冗余性，熵编码用于对变换编码后的系数进行进一步压缩。
熵编码常用的方法有哈夫曼编码和上下文自适应二进制算术编码。
5.解码：视频解码是视频编码的逆过程，将压缩码流还原为原始视频数据。
解码过程首先进行熵解码，再进行量化逆运算、逆变换和预测误差补偿，最后得到完整的重建视频帧。
视频编解码技术主要应用于数字视频传输、存储和广播等领域。
在互联网视频传输中，如实时视频会议、网络直播和视频点播，视频编解码可以将高清视频信号压缩为较低码率的视频流，实现实时传输和广泛分发。
在数字电视和视频存储中，视频编解码可以将高清视频信号存储在有限的存储介质中，提供高质量的视频服务。
视频编解码技术简介(系列二)
视频编解码技术简介随着互联网的迅猛发展和智能手机的普及，视频已经成为人们日常生活中重要的媒介之一。
而要实现视频的传输和播放，视频编解码技术是必不可少的环节。
本文将从视频编解码的基本概念、发展历程以及未来趋势三个方面来介绍视频编解码技术。
一、基本概念视频编解码的定义视频编解码是指将数字视频信号转换为压缩格式以便传输和存储，同时为了解码播放，又能将进行压缩的视频信号还原为原始信号的过程。
通过视频的编码，可以将视频信号的数据量减小，提高压缩率，并减少带宽需求，从而方便传输和分享。
视频编解码技术的基本原理视频编解码技术的基本原理是通过对视频信号的空间和时间冗余进行压缩，从而降低信号的数据量。
在编码过程中，首先对连续帧进行分析，提取出每一帧的相关信息，如色度、亮度等。
然后将这些信息进行处理和压缩，最后生成可传输的压缩数据。
解码过程则是将压缩数据解析并还原为原始视频信号。
二、发展历程早期的视频编解码技术早期的视频编解码技术往往基于采样和压缩原理，通过减少色度信息和采样率来降低视频数据量，并通过DCT（离散余弦变换）等算法进行压缩和解压缩。
然而，这些技术在画质和压缩率上存在局限性。
现代视频编解码技术的突破随着计算机技术和算法的发展，现代视频编解码技术取得了巨大的突破。
其中，最重要的是基于（AVC）和（HEVC）标准的视频编解码技术。
这些技术通过引入更先进的压缩算法和编码特性，实现了更高的压缩率和更佳的画质。
同时，还融入了多种技术，如运动补偿、帧内预测等，进一步提升了视频的压缩效果。
视频编解码技术的未来趋势未来视频编解码技术将朝着以下几个方向发展：首先，人工智能技术的引入将为视频编解码技术带来更高的自动化和智能化水平。
例如，通过深度学习算法，可以实现智能视频剪辑、图像修复和色彩增强等功能。
其次，虚拟现实（VR）和增强现实（AR）技术的兴起将对视频编解码技术提出更高的要求。
这些技术对画质、延迟和实时性等方面都有较高的要求，因此需要更先进的编解码技术来满足用户需求。
视频编解码技术简介
视频编解码技术简介第一节：什么是视频编解码技术视频编解码技术（Video Codec）是一种将视频信号进行压缩和解压缩的技术。
它通过降低视频信号数据的冗余性来减少数据传输或存储所需的带宽或存储空间，从而实现高效的视频传输和存储。
在视频编码过程中，先对视频信号进行压缩，而在解码过程中则对压缩后的视频信号进行还原。
第二节：视频编解码技术的发展历程视频编解码技术的发展经历了多个阶段。
早期的视频编解码技术采用的是无损压缩的方法，即完全保留原始图像信息，但需要大量的存储空间和传输带宽。
后来，随着互联网的发展，压缩编码技术逐渐成为主流。
目前常用的视频编解码技术包括MPEG、、等。
第三节：常见的视频编解码标准1. MPEG（Moving Picture Experts Group）编码标准是一种广泛应用于视频压缩的技术。
它将视频信号分解成一系列帧，并通过空间和时间的冗余性来实现压缩。
MPEG编解码标准包括了MPEG-1、MPEG-2、MPEG-4等多个版本，其中MPEG-4是应用最为广泛的一个版本。
2. （也称为AVC）是一种高效的视频编解码标准。
它在视频质量和压缩比之间取得了良好的平衡，适用于各种应用场景，如视频会议、网络视频等。
采用了许多新的编码技术，如运动预测、帧内预测和熵编码，以提高压缩效率。
3. （也称为HEVC）是的后继标准，是目前最先进的视频编解码技术之一。
在的基础上进行了改进，充分利用了高级分析和新的压缩算法。
相较于，可以实现更高的压缩效率，即在相同的视频质量下，更少的数据量和带宽需求。
第四节：视频编解码技术的应用领域视频编解码技术广泛应用于各个领域。
在互联网应用中，视频编解码技术使得视频的在线播放更加流畅，减少了带宽需求，并提供了更好的用户体验。
在视频会议和远程协作中，视频编解码技术使得远程通信更加便捷，实现了高清画质和低延迟。
此外，视频编解码技术还应用于电视广播、监控系统、医学影像和虚拟现实等领域。
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。
视频编解码技术简介(系列九)
视频编解码技术简介现如今，我们身边无处不在的视频媒体已经成为我们日常生活的一部分。
不管是在电视、手机、电脑还是社交媒体平台上，我们都可以随时随地观看各种类型的视频内容。
然而，视频文件的大小通常很大且传输过程中需要耗费大量的带宽和时间。
这就是视频编解码技术的重要性所在。
视频编解码技术，简称为视频编码，是将原始视频信号转换为经过压缩的数字数据，以减小文件大小并实现高效传输和存储。
它由两个部分组成：编码器和解码器。
编码器负责将原始的视频信号进行压缩，而解码器则负责将压缩后的数据重新恢复成可观看的视频。
在视频编码中，有许多不同的标准和算法被广泛应用。
其中最为著名的是或AVC（Advanced Video Coding）标准，它被广泛应用于DVD、蓝光和在线视频等各种平台。
通过运用帧内预测和帧间预测等技术，大大减小了视频数据的冗余性，并提高了压缩率。
除了，还有许多其他的视频编码标准，如/HEVC（HighEfficiency Video Coding）、VP9和AV1等。
这些标准在不同的应用场景中提供了更高质量和更高压缩率的视频编码方案。
视频解码的过程与编码相反。
当我们收到一个压缩的视频文件时，解码器会将其解压缩成原始的视频信号。
这样我们就能够观看到清晰、流畅的视频内容。
视频解码技术的不断进步，为我们带来了更高质量的视频呈现。
随着移动互联网的迅速发展，视频编解码技术变得越来越重要。
与传统的视频压缩技术相比，新兴的视频编码标准提供了更高效的压缩率和更好的画质。
这使得用户能够更快、更流畅地观看视频，而无需担心网络带宽的限制。
此外，视频编解码技术在很多领域都发挥着重要作用。
例如，在视频会议中，高效的视频编码技术可以保证传输的高质量图像，从而提高远程沟通的效果。
而在电视广播领域，视频编解码技术的不断创新，使得高清、超高清甚至8K视频的传输成为可能。
总结一下，视频编解码技术是我们日常生活中不可或缺的一部分。
通过视频编码技术，我们可以更好地压缩和传输视频数据，实现快速、高效的观看体验。
视频编解码技术研究及其应用
视频编解码技术研究及其应用视频编解码技术是指将数字视频信号通过特定的算法进行编码压缩，再通过解码器恢复成原始视频信号的技术。
视频编解码技术在现代多媒体应用中得到了广泛的应用，比如视频传输、视频会议、视频监控和数字电视等领域。
本文将从视频编解码技术的基本原理、主要算法和应用等方面进行探讨。
一、视频编解码技术的基本原理1.视频编码原理视频编码的基本原理是通过对视频源信号进行空间和时间上的冗余去除，以实现信号的压缩。
其中，空间冗余是指由于视频中相邻像素之间的相关性而引起的冗余；时间冗余是指视频中相邻帧之间的相关性。
常见的视频编码方法包括基于变换的编码方法和基于运动估计的编码方法。
前者把视频信号转换为频域信号，通常采用离散余弦变换(DCT)进行变换；后者通过对相邻帧的运动进行估计，并将运动信息进行编码压缩。
2.视频解码原理视频解码的基本原理是将压缩后的码流按照相反的流程进行解码，恢复出原始视频信号。
解码器主要由解码模块、反量化模块和逆变换模块组成。
其中，解码模块主要负责将码流解码为频域信号；反量化模块负责对量化后的频域信号进行反量化；逆变换模块将反量化后的频域信号转换为时域信号，从而恢复出原始视频信号。
二、视频编解码技术的主要算法1.基于变换的编码算法基于变换的编码算法主要包括离散余弦变换(DCT)和小波变换(Wavelet Transform)。
其中，DCT是一种广泛应用的编码算法，通过将视频信号从时域转换到频域，利用DCT系数的能量集中性进行编码压缩。
小波变换则通过选用不同的小波基函数对视频信号进行变换，利用小波的局部性质进行编码压缩。
2.基于运动估计的编码算法基于运动估计的编码算法主要用于视频序列中存在较大运动的情况下，可以通过运动矢量的编码来实现对视频序列的压缩。
其中，最常用的运动估计算法是基于块匹配的运动估计算法，通过将当前帧的块与参考帧的块进行匹配，从而得到运动矢量，并将运动矢量进行编码压缩。
视频编解码技术简介(系列七)
视频编解码技术简介随着科技的不断进步，人们对于视听体验的要求也越来越高。
视频编解码技术的应用正日益广泛，从视频会议到社交媒体，从在线流媒体到智能电视，都离不开这项技术的支持。
本文将简要介绍视频编解码技术的基本原理、应用领域以及发展趋势。
一、视频编解码技术的基本原理视频编解码技术是在保证视频质量的前提下，通过压缩视频数据量，提高数据传输和存储效率。
其中，编码是指将原始视频信号转换成数字信号的过程，解码则是将压缩后的数字信号重新恢复为原始视频信号的过程。
现阶段常用的视频编码标准有和。
是广泛应用于实时视频传输和存储的编码标准，而则进一步减小了视频数据的体积，提高了视频质量。
视频解码器则以相反的方式工作，通过解码器对编码的压缩数据进行解析，恢复为原始的视频信号。
二、视频编解码技术的应用领域1. 视频会议视频会议已经成为现代商务交流中不可或缺的一部分。
通过视频编解码技术，可以将双方的音视频数据进行压缩和传输，实现远程会议的实时互动。
高效的视频编解码技术可以减小带宽压力，提供清晰稳定的视频质量，提高与会者之间的交流效率。
2. 在线流媒体在线流媒体平台如YouTube、Netflix等，通过视频编解码技术将高清视频内容以流媒体的形式传输给用户。
视频编解码技术的不断创新，在提供更高清晰度、更快传输速度和更低成本的同时，也帮助在线流媒体平台更好地满足用户需求，留住用户。
3. 智能电视智能电视的普及为用户提供了更加便捷多样的观影方式，同时也给视频编解码技术带来了新的挑战。
智能电视通常需要支持各种格式的视频解码和播放，而优秀的视频编解码技术可以保证在不同输入源、不同分辨率的情况下，显示流畅、清晰的视频内容。
三、视频编解码技术的发展趋势1. 高效率压缩标准随着视频内容的不断增多和用户对高清视频质量的追求，高效率的视频压缩标准尤为重要。
及其后续版本的研发和应用将进一步提高视频的压缩率，降低流量消耗和存储成本。
2. 人工智能辅助解码人工智能的快速发展为视频解码技术带来了新的可能性。
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。
视频编解码技术简介(系列三)
视频编解码技术简介引言：在今天的数字时代，视频已经成为人们生活中不可或缺的一部分。
视频编解码技术作为视频传输与存储中的重要环节，对视频质量和传输效率起着关键作用。
本文将对视频编解码技术进行简要介绍，探讨其相关概念、发展历程以及应用前景。
一、视频编解码技术的概述视频编解码技术（Video Coding）是一种通过压缩和解压缩的方式，实现对视频信号进行传输与存储的技术。
它的基本原理是利用冗余信号去除和有损压缩，有效地减少数据量，从而提高传输效率和节省存储空间。
视频编解码技术主要包括编码器（Encoder）和解码器（Decoder）两个主要部分。
二、视频编解码技术的发展历程1. 编码器：在1988年，编码器作为第一个针对视频通信领域的国际标准问世，为后续的编解码技术奠定了基础。
2. MPEG-1：MPEG-1标准在1992年提出，采用了更先进的编解码算法，能够实现更高的视频质量和编码效率。
这也是最早应用于VCD 和DVD的编解码技术。
3. MPEG-2：在MPEG-1标准的基础上，MPEG-2编解码技术在1994年提出，成功实现了对广播和电视领域的视频传输。
MPEG-2广泛应用于数字电视、高清电视等领域。
4. /AVC：编解码技术是当前最主流的视频编解码技术之一，它可以提供更高的视频质量和更低的码率，广泛应用于网络视频、视频监控等领域。
5. HEVC/：HEVC编解码技术是目前最先进的视频编解码技术，它可以将视频压缩率再提高50%左右，相比，在相同视频质量下，可以减少一半的码率和存储空间。
HEVC广泛应用于4K、8K超高清视频、移动广播等领域。
三、视频编解码技术的应用前景随着移动互联网的快速发展和智能手机的普及，视频编解码技术的应用前景越来越广阔。
例如，在在线视频平台上，视频编解码技术可以帮助用户更流畅地观看高清视频，并根据不同网络环境进行自适应传输，提高视频的接收质量。
在视频监控领域，视频编解码技术可以提供更高的图像质量和更低的延迟，实现远程实时监控。
视频编解码技术的应用分析
视频编解码技术的应用分析一、概念介绍视频编解码技术（Video Coding）是指将高清晰度视频信号压缩后再传输或录制的一种技术。
通过该技术可以提高视频传输的效率，减少存储空间的消耗，并提高视频播放的稳定性和质量。
视频编解码技术的应用可以在多种领域体现，如视频通信、视频监控、网络视频传输、数字电视等。
二、编解码器的工作原理视频编解码器是执行视频压缩（编码）和解压缩（解码）的硬件或软件设备。
其工作原理是基于压缩算法，将原始视频信号采集并压缩成一个固定大小的数据流，然后将数据流传输给解码器进行还原。
视频编解码技术的核心是算法，视频压缩的算法主要分为两类：有损压缩和无损压缩。
其中有损压缩是指通过去除视频中的冗余信息、抽样和量化来进行压缩，而无损压缩则是通过压缩算法的执行来减少数据量。
三、视频编解码技术的应用1、视频通信在视频通信方面，编解码技术的主要应用是实时视频通话和视频会议。
这种技术可以将高清晰度视频压缩后，通过互联网进行传输，实现远距离的视频通信。
与传统的视频通信方式相比，这种技术具有传输稳定、视频质量高等优点。
2、视频监控在视频监控领域，视频编解码技术的主要应用是实时监控和视频存储。
通过该技术可以将摄像头采集到的视频信号压缩并存储在设备中，减少存储空间的消耗，同时也可以将视频信号传输给远程设备供远程监控。
3、网络视频传输在互联网视频传输方面，视频编解码技术可以实现视频直播、点播以及网络电视等功能。
该技术通过将视频信号压缩后传输，提高了视频传输的效率，同时也减少了网络带宽的占用率，降低了视频传输时的延迟。
四、视频编解码技术的发展趋势近年来，随着5G技术的逐步普及和互联网的普及，视频编解码技术也发生了一些变化。
其中比较重要的是新一代视频压缩标准H.265的推出。
这种技术可以将视频信号压缩至原有的一半，同时还能够提高视频播放的质量和稳定性。
随着技术不断的发展，视频编解码技术在未来也将越来越普遍，应用领域也将更加广泛。
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紅 (R)、綠 (G)、藍 (B) 显示到显示器上需要用RGB格式
YUV Y表示亮度，U和V表示色差空间。U和V是构成彩色的两个彩色 分量，Y和U、V是相互独立的。 YUV表示的优点是黑白电视可接收彩色电视信号；可以利用YUV 的独立性和人眼的特性来降低数字图像所需要的存贮容量。 两者之间的转换 Y = 77/256R + 150/256G + 29/256B U = -44/256R - 87/256G + 131/256B + 128 V = 131/256R - 110/256G - 21/256B + 128
YUV格式
使用相同的分辨率对图像的亮度信号和色差信号进
行采样 对图像的亮度信号和色差信号采用不同的采样频率 （Subsampling，子采样）
YUV444，YUV422，YUV411，YUV420 YUV420指在水平和垂直方向上每2个连续的采样点上取2
个Y样本，1个红色色差Cr样本，1个蓝色色差Cb样本 YUV411水平方向上每4个连续的采样点取4个亮度Y样本， 1个红色色差Cr样本，1个蓝色色差Cb样本
YUV格式
Y:352×288 U:176×144 V:176×144
H.263支持的图像格式
帧内、帧间编码
帧内编码的 I-frames主要使用JPEG的技术
帧间编码的 P-frames使用与前一帧（预测帧，
predicted frame）的差值进行编码，因此当 前帧依赖于前一帧 I-frame可以作为随机读取点
一般使用“平均绝对差值”(MAD: Mean Absolute
Difference)作为判断最匹配块的标准。也可以使用“均方 差”(MSE: Mean Squared Errow) 差值矩阵比较小，编码需要的比特量比较小 还要传送最匹配宏块和当前编码宏块之间相对位置的信 息，称为运动向量(motion vector) 用解码后的图像(decoded image)作为参考图像，而不用 原始图像
DCT/DPCM
离散余弦变换 (Discrete Cosine Transform;
DCT) 差值讯号编码 (Differential Pulse Code Modulation; DPCM) 把影像由空间定义域 (space domain)转换到 频率定义域 (frequency domain)
Block层
每个block包含 8x8 区域
H.263的改进
半象素精度运动补偿 将运动补偿的精度提高到半象素 无限制运动向量 允许运动矢量指向图像以外的区域。当某一运动矢量所指的参考宏 块位于编码图象之外时，就用其边缘的图像像素值来代替这个不存 在的宏块。 基于句法的算术编码模式 使用算术编码代替哈夫曼编码，由于算术编码在符号的概率分布不 为2的幂的情况下也能逼近压缩的理论极限----符号的熵。 先进的预测，PB帧 在一般情况下，每一宏块对应一个运动矢量。在先进的预测模式下， 一个宏块中4个8×8亮度块可以各对应一个运动矢量，从而提高了预 测精度，两个色度块的运动矢量则取这4个亮度块运动矢量的平均值。 PB-帧模式可在码率增加不多的情况下使帧率加倍
Intra Frame Coding
Inter-frame (P-frame) Coding
Inter-frame (P-frame) Coding
运动估值(motion estimation)，对于当前目标图像中
的某一宏块，在参考图像中寻找与之最相似的宏块 (best match)，然后对他们的差值进行和帧内编码 类似的编码
一个GOB包含 k*16行 (k=1 for sub-QCIF, QCIF, and CIF; k=2 for 4CIF; k=4 for 16CIF)
MB层
一个macroblock代表16×16的 区域. 一般包含 6 blocks ， PBframe mode 下包含12 blocks
Index
图像采集
帧内、帧间编码 DCT、DPCM
量化
锯齿状扫描和Length encode
哈夫曼编码
编解码流程
采样为RGB 转换为YUV 帧内/帧间 DCT/DPCM
Quantization (量化）
Length Encode（RLE）
哈夫曼编码
图像采集
图像采集的两种方式 RGB
DCT
每個 8 x 8小方块里面系数的位置越靠近左上
角，它代表的频率越低，越靠近右下角，則 它代表的频率越高 大部份的影像能量会集中在低频部份，也就 是转换之后的输出系数在低频部份的值较大， 而输出系数在高频部份的值很 小。 输出系数经过量化 (quantization)之后，高頻 部份的 值大部份都会变为 0
DCT的公式Leabharlann 75％的时间花在DCT上面
量化和扫描
低频量化位准比高频 低，保存低频信息
采用锯齿状扫描， 高频得到连续的0
哈夫曼编码
出現几率大的符號用长度短的码表示，出現几率小
的符號用长度长的码表示，因而其平均使用的数据 量变小
一般编码
哈夫曼编码
H.261比特流结构
图片层 GOB层