H264視頻壓縮算法目前無疑是所有視頻壓縮技術(shù)中使用最廣泛，最流行的，如今很多開源庫基于H264提供了編解碼接口。
但為了用好H264，我們或是要對H264的基本原理弄清楚才行。今天我們就來看看H264的基本原理。
H264概述H264壓縮技術(shù)主要采用了以下幾種方法對視頻數(shù)據(jù)進行壓縮。包括：
- 幀內(nèi)預(yù)測壓縮，解決的是空域數(shù)據(jù)冗余問題。
- 幀間預(yù)測壓縮（運動估計與補償），解決的是時域數(shù)據(jù)冗徐問題?！ ?br />
- 整數(shù)離散余弦變換（DCT），將空間上的相關(guān)性變?yōu)轭l域上無關(guān)的數(shù)據(jù)然后進行量化。
- CABAC壓縮。
經(jīng)過壓縮后的幀分為：I幀，P幀和B幀:
- I幀：關(guān)鍵幀，采用幀內(nèi)壓縮技術(shù)?！ ?br />
- P幀：向前參考幀，在壓縮時，只參考前面已經(jīng)處理的幀。采用幀音壓縮技術(shù)?！ ?br />
- B幀：雙向參考幀，在壓縮時，它即參考前而的幀，又參考它后面的幀。采用幀間壓縮技術(shù)。
除了I/P/B幀外，還有圖像序列GOP。
GOP:兩個I幀之間是一臺圖像序列，在一臺圖像序列中只有一臺I幀。如下圖所示：
下面我們就來詳細描述一下H264壓縮技術(shù)。
H264壓縮技術(shù)H264的基本原理其實非常簡單，下我們就簡單的描述一下H264壓縮數(shù)據(jù)的過程。通過攝像頭采集到的視頻幀（按每秒 30 幀算），被送到 H264 編碼器的緩沖區(qū)中。編碼器先要為每一幅圖片劃分宏塊。
以下面這張圖為例:
劃分宏塊H264默認是使用 16X16 大小的區(qū)域作為一臺宏塊，也可以劃分成 8X8 大小。
劃分好宏塊后，計算宏塊的象素值。
以此類推，計算一幅圖像中每個宏塊的像素值，所有宏塊都處理完后如下面的樣子。
劃分子塊H264對比較平坦的圖像使用 16X16 大小的宏塊。但為了更高的壓縮率，還可以在 16X16 的宏塊上更劃分出更小的子塊。子塊的大小可以是 8X16? 16X8? 8X8? 4X8? 8X4? 4X4非常的靈活。
上幅圖中，紅框內(nèi)的 16X16 宏塊中大部分是藍色背景，而三只鷹的部分圖像被劃在了該宏塊內(nèi)，為了更好的處理三只鷹的部分圖像，H264就在 16X16 的宏塊內(nèi)又劃分出了多個子塊。
這樣再經(jīng)過幀內(nèi)壓縮，可以得到更高效的數(shù)據(jù)。下圖是分別使用mpeg-2和H264對上面宏塊進行壓縮后的結(jié)果。其中左半部分為MPEG-2子塊劃分后壓縮的結(jié)果，右半部分為H264的子塊劃壓縮后的結(jié)果，可以看出H264的劃分方法更具優(yōu)勢。
宏塊劃分好后，就可以對H264編碼器緩存中的所有圖片進行分組了。
幀分組對于視頻數(shù)據(jù)主要有兩類數(shù)據(jù)冗余，一類是時間上的數(shù)據(jù)冗余，另一類是空間上的數(shù)據(jù)冗余。其中時間上的數(shù)據(jù)冗余是最大的。下面我們就先來說說視頻數(shù)據(jù)時間上的冗余問題。
為啥說時間上的冗余是最大的呢？假設(shè)攝像頭每秒抓取30幀，這30幀的數(shù)據(jù)大部分情況下都是相關(guān)聯(lián)的。也有可能不止30幀的的數(shù)據(jù)，可能幾十幀，上百幀的數(shù)據(jù)都是關(guān)聯(lián)特別密切的。
對于這些關(guān)聯(lián)特別密切的幀，其實我們只需要保存一幀的數(shù)據(jù)，其它幀都可以通過這一幀再按某種規(guī)則預(yù)測出來，所以說視頻數(shù)據(jù)在時間上的冗余是最多的。
為了達到相關(guān)幀通過預(yù)測的方法來壓縮數(shù)據(jù)，就需要將視頻幀進行分組。那么如何判定某些幀關(guān)系密切，可以劃為一組呢？我們來看一下例子，下面是捕獲的一組運動的臺球的視頻幀，臺球從右上角滾到了左下角。
H264編碼器會按順序，每次取出兩幅相鄰的幀進行宏塊比較，計算兩幀的相似度。如下圖：
通過宏塊掃描與宏塊搜索可以發(fā)現(xiàn)這兩個幀的關(guān)聯(lián)度是非常高的。進而發(fā)現(xiàn)這一組幀的關(guān)聯(lián)度都是非常高的。因此，上面這幾幀就可以劃分為一組。其算法是：
在相鄰幾幅圖像畫面中，一般有差別的像素只有10%以內(nèi)的點,亮度差值變化不超過2%，而色度差值的變化只有1%以內(nèi)，我們認為這樣的圖可以分到一組。在這樣一組幀中，經(jīng)過編碼后，我們只保留第一帖的完整數(shù)據(jù)，其它幀都通過參考上一幀計算出來。我們稱第一幀為
IDR／I幀，其它幀我們稱為
P／B幀，這樣編碼后的數(shù)據(jù)幀組我們稱為
GOP。
運動估計與補償在H264編碼器中將幀分組后，就要計算幀組內(nèi)物體的運動矢量了。還以上面運動的臺球視頻幀為例，我們來看一下它是如何計算運動矢量的。
H264編碼器首先按順序從緩沖區(qū)頭部取出兩幀視頻數(shù)據(jù)，然后進行宏塊掃描。當發(fā)現(xiàn)其中一幅圖片中有物體時，就在另一幅圖的鄰近位置（搜索窗口中）進行搜索。如果此時在另一幅圖中找到該物體，那么就可以計算出物體的運動矢量了。下面這幅圖就是搜索后的臺球移動的位置。
通過上圖中臺球位置相差，就可以計算出臺圖運行的方向和距離。H264依次把每一幀中球移動的距離和方向都記錄下來就成了下面的樣子。
運動矢量計算出來后，將相同部分（也就是綠色部分）減去，就得到了補償數(shù)據(jù)。我們最終只需要將補償數(shù)據(jù)進行壓縮保存，以后在解碼時就可以恢復(fù)原圖了。壓縮補償后的數(shù)據(jù)只需要記錄很少的一點數(shù)據(jù)。如下所示：
我們把運動矢量與補償稱為
幀間壓縮技術(shù)，它解決的是視頻幀在時間上的數(shù)據(jù)冗余。除了幀間壓縮，幀內(nèi)也要進行數(shù)據(jù)壓縮，幀內(nèi)數(shù)據(jù)壓縮解決的是空間上的數(shù)據(jù)冗余。下面我們就來介紹一下幀內(nèi)壓縮技術(shù)。
幀內(nèi)預(yù)測人眼對圖象都有一臺識別度，對低頻的亮度很敏感，對高頻的亮度不太敏感。所以基于一些研究，可以將一幅圖像中人眼不敏感的數(shù)據(jù)去除掉。這樣就提出了幀內(nèi)預(yù)測技術(shù)。
H264的幀內(nèi)壓縮與JPEG很相似。一幅圖像被劃分好宏塊后，對每個宏塊可以進行 9 種模式的預(yù)測。找出與原圖最接近的一種預(yù)測模式。
下面這幅圖是對整幅圖中的每個宏塊進行預(yù)測的過程。
幀內(nèi)預(yù)測后的圖像與原始圖像的對比如下：
然后，將原始圖像與幀內(nèi)預(yù)測后的圖像相減得殘差值。
再將我們之前得到的預(yù)測模式信息一起保存起來，這樣我們就可以在解碼時恢復(fù)原圖了。效果如下：
經(jīng)過幀內(nèi)與幀間的壓縮后，雖然數(shù)據(jù)有大幅減少，但還有優(yōu)化的空間。
對殘差數(shù)據(jù)做DCT可以將殘差數(shù)據(jù)做整數(shù)離散余弦變換，去掉數(shù)據(jù)的相關(guān)性，進一步壓縮數(shù)據(jù)。如下圖所示，左側(cè)為原數(shù)據(jù)的宏塊，右側(cè)為計算出的殘差數(shù)據(jù)的宏塊。
將殘差數(shù)據(jù)宏塊數(shù)字化后如下圖所示：
將殘差數(shù)據(jù)宏塊進行 DCT 轉(zhuǎn)換。
去掉相關(guān)聯(lián)的數(shù)據(jù)后，我們可以看出數(shù)據(jù)被進一步壓縮了。
做完 DCT 后，還不夠，還要進行 CABAC 進行無損壓縮。
DCT原理大白話 這是第一幀畫面：P1（我們的參考幀）
這是第二幀畫面：P2（需要編碼的幀）
從視頻中截取的兩張間隔1-2秒的畫面，和實際情況類似，下面我們進行幾次運動搜索：
這是一臺演示程序，鼠標選中P2上任意
16x16的Block，即可搜索出
P1上的 BestMatch 宏塊。雖然車輛在運動，從遠到近，但是依然找到了最接近的宏塊坐標。
這是一臺演示程序，鼠標選中P2上任意16x16的Block，即可搜索出P1上的 BestMatch 宏塊。雖然車輛在運動，從遠到近，但是依然找到了最接近的宏塊坐標。
搜索演示2：空中電線交叉位置（上圖P1，下圖P2）
搜索演示3：報刊停的廣告海報
同樣順利在P1中找到最接近P2里海報的宏塊位置。
圖片全搜索：根據(jù)P1和運動矢量數(shù)據(jù)（在P2中搜索到每一臺宏塊在P1中最相似的位置集合）還原出來的P2'，即完全用P1各個位置的宏塊拼湊出來最像P2的圖片P2'，效果如下：
仔細觀察，有些支離破碎對吧？肯定啊，拼湊出來的東西就是這樣，目前我們用P2`和P2像素相減，得到差分圖 D2 = (P2' - P2) / 2 + 0x80： 這就是之前支離破碎的 P2` 加上誤差 D2之后變成了清晰可見的樣子，基本還原了原圖P2。
由于D2僅僅占5KB，加上壓縮過后的運動矢量不過7KB，所以參考P1我們只需要額外 7KB的數(shù)據(jù)量就可以完整表示P2了，而如果獨立將P2用質(zhì)量尚可的有損壓縮方式獨立壓縮，則至少要去到50-60KB，這一下節(jié)省了差不多8倍的空間，正就是所謂運動編碼的基本原理。
實際在使用中，參考幀并不一定是前面一幀，也不一定是同一臺GOP的I幀，因為GOP間隔較長時，后面的圖片離I幀變化可能已經(jīng)很大了，因此常見做法是最近15幀中選擇一幀誤差最小的作為參考幀，雖然彩色畫面有YUV三個分量，但是大量的預(yù)測工作和最有選擇通常是根據(jù)Y分量的灰度幀進行判斷的。
再者誤差我們保存的是（P2-P2’）/2 + 0x80，實際使用時我們會用更有效率的方式，比如讓[-64,64]之間的色差精度為1，[-255,-64], [64, 255] 之間的色差精度為2-3，這樣會更加真實一些。
同時上文很多地方用的是直接lzma2進行簡單存儲，實際使用時一般會引入熵編碼，對數(shù)據(jù)進行一定層次的整理然后再壓縮，性能會好不少。
CABAC上面的幀內(nèi)壓縮是屬于有損壓縮技術(shù)。也就是說圖像被壓縮后，無法完全復(fù)原。而CABAC屬于無損壓縮技術(shù)。
無損壓縮技術(shù)大家最熟悉的可能就是哈夫曼編碼了，給高頻的詞一臺短碼，給低頻詞一臺長碼從而達到數(shù)據(jù)壓縮的目的。MPEG-2中使用的VLC就是這種算法，我們以 A-Z 作為例子，A屬于高頻數(shù)據(jù)，Z屬于低頻數(shù)據(jù)?？纯此侨绾巫龅摹?br />
CABAC也是給高頻數(shù)據(jù)短碼，給低頻數(shù)據(jù)長碼。同時還會根據(jù)上下文相關(guān)性進行壓縮，這種方式又比VLC高效很多。其效果如下：
目前將 A-Z 換成視頻幀，它就成了下面的樣子。
從上面這張圖中明顯可以看出采用 CACBA 的無損壓縮方案要比 VLC 高效的多。
本文簡要分析了H264的基本原理，如有不足之處，歡迎指正，只為共同進步，在這波內(nèi)卷的浪潮中，希望你我都能走好運、賺大錢、泡洋妞。
加載中...
