视频压缩原理.docx
《视频压缩原理.docx》由会员分享，可在线阅读，更多相关《视频压缩原理.docx（58页珍藏版）》请在冰豆网上搜索。
视频压缩原理
第1章介绍
1、为什么要进行视频压缩？
∙未经压缩的数字视频的数据量巨大
存储困难
∙一张DVD只能存储几秒钟的未压缩数字视频。
传输困难
∙1兆的带宽传输一秒的数字电视视频需要大约4分钟。
2、 为什么可以压缩
去除冗余信息
∙空间冗余:
图像相邻像素之间有较强的相关性
∙时间冗余:
视频序列的相邻图像之间内容相似
∙编码冗余:
不同像素值出现的概率不同
∙视觉冗余:
人的视觉系统对某些细节不敏感
∙知识冗余:
规律性的结构可由先验知识与背景知识得到
3、 数据压缩分类
无损压缩（Lossless）
∙压缩前解压缩后图像完全一致X=X'
∙压缩比低（2:
1~3:
1）
∙例如:
Winzip,JPEG-LS
有损压缩（Lossy）
∙压缩前解压缩后图像不一致X≠X'
∙压缩比高（10:
1~20:
1）
∙利用人的视觉系统的特性
∙例如:
MPEG-2,H、264/AVC,AVS
4、 编解码器
编码器（Encoder）
∙压缩信号的设备或程序
解码器（Decoder）
∙解压缩信号的设备或程序
编解码器（Codec）
∙编解码器对
5、压缩系统的组成
（1）编码器中的关键技术
（2）编解码中的关键技术
6、 编解码器实现
编解码器的实现平台:
超大规模集成电路VLSI
∙ASIC,FPGA
∙数字信号处理器DSP
∙软件
编解码器产品:
∙机顶盒
∙数字电视
∙摄像机
∙监控器
7、视频编码标准
编码标准作用:
兼容:
∙不同厂家生产的编码器压缩的码流能够被不同厂家的解码器解码
高效:
∙标准编解码器可以进行批量生产,节约成本。
主流的视频编码标准:
∙MPEG-2
∙MPEG-4SimplePro
∙AVS
∙VC-1
标准化组织:
ITU:
InternationalTelecommunicationsUnion
∙VECG:
VideoCodingExpertsGroup
ISO:
InternationalStandardsOrganization
∙MPEG:
MotionPictureExpertsGroup
8、视频传输
∙视频传输:
通过传输系统将压缩的视频码流从编码端传输到解码端
∙传输系统:
互联网,地面无线广播,卫星
9、视频传输面临的问题
传输系统不可靠
∙带宽限制
∙信号衰减
∙噪声干扰
∙传输延迟
视频传输出现的问题
∙不能解码出正确的视频
∙视频播放延迟
10、视频传输差错控制
∙差错控制（ErrorControl）解决视频传输过程中由于数据丢失或延迟导致的问题
差错控制技术:
∙信道编码差错控制技术
∙编码器差错恢复
∙解码器差错隐藏
11、 视频传输的QoS参数
∙数据包的端到端的延迟
∙带宽:
比特/秒
∙数据包的流失率
∙数据包的延迟时间的波动
第2章数字视频
1、图像与视频
∙图像:
就是人对视觉感知的物质再现。
∙三维自然场景的对象包括:
深度,纹理与亮度信息
∙二维图像:
纹理与亮度信息
∙视频:
连续的图像。
∙视频由多幅图像构成,包含对象的运动信息,又称为运动图像。
2、数字视频
数字视频:
自然场景空间与时间的数字采样表示。
空间采样
∙解析度（Resolution）
时间采样
∙帧率:
帧/秒
3、空间采样
∙二维数字视频图像空间采样
4、数字视频系统
采集
∙照相机,摄像机
处理
∙编解码器,传输设备
显示
∙显示器
5、人类视觉系统HVS
HVS
∙眼睛
∙神经
∙大脑
HVS特点:
∙对高频信息不敏感
∙对高对比度更敏感
∙对亮度信息比色度信息更敏感
∙对运动的信息更敏感
6、数字视频系统的设计应该考虑HVS的特点:
∙丢弃高频信息,只编码低频信息
∙提高边缘信息的主观质量
∙降低色度的解析度
∙对感兴趣区域（RegionofInteresting,ROI）进行特殊处理
7、RGB色彩空间
∙三原色:
红（R）,绿（G）,蓝（B）。
∙任何颜色都可以通过按一定比例混合三原色产生。
RGB色度空间
∙由RGB三原色组成
∙广泛用于BMP,TIFF,PPM等
∙每个色度成分通常用8bit表示[0,255]
8、YUV色彩空间
YUV色彩空间:
∙Y:
亮度分量
∙UV:
两个色度分量
∙YUV更好的反映HVS特点
9、RGB转化到YUV空间
亮度分量Y与三原色有如下关系:
经过大量实验后ITU-R给出了, , ,
主流的编解码标准的压缩对象都就是YUV图像
10、 YUV图像分量采样
∙YUV图像可以根据HVS的特点,对色度分量下采样,可以降低视频数据量。
∙根据亮度与色度分量的采样比率,YUV图像通常有以下几种格式:
11、通用的YUV图像格式
∙根据YUV图像的亮度分辨率定义图像格式
12、帧与场图像
∙一帧图像包括两场——顶场,底场
13、逐行与隔行图像
∙逐行图像:
一帧图像的两场在同一时间得到,ttop=tbot。
∙隔行图像:
一帧图像的两场在不同时间得到, ttop≠tbot。
14、视频质量评价
∙有损视频压缩使编解码图像不同,需要一种手段来评价解码图像的质量。
质量评价:
∙客观质量评价
∙主观质量评价
∙基于视觉的视频质量客观评价
∙客观质量评价:
通过数学方法测量图像质量评价的方式。
优点:
∙可量化
∙测量结果可重复
∙测量简单
缺点:
∙不完全符合人的主观感知
15、客观评价的方法
常用的客观评价方法:
16、主观评价方法
∙主观质量评价:
用人的主观感知直接测量的方式。
优点:
∙符合人的主观感知
缺点:
∙不容易量化
∙受不确定因素影响,测量结果一般不可重复
∙测量代价高
常用主观评价方法
17、 基于视觉的视频质量客观评价方法
∙基于视觉的视频质量客观评价:
将人的视觉特性用数学方法描述并用于视频质量评价的方式。
∙结合了主观质量评价与客观质量评价两方面优点。
∙常用方法:
结构相似度（StructuralSIMilarity,SSIM）方法。
∙将HVS的特征用数学模型表达出来。
∙未来重要的研究方向
第3章信息论基础
1、通信系统的组成
∙信源:
产生消息
∙信道:
传输消息
∙信宿:
接收消息
2、基本概念
通信中对信息的表达分为三个层次:
信号,消息,信息。
∙信号:
就是信息的物理层表达,可测量,可描述,可显示。
如电信号,光信号。
∙消息:
就是信息的载体,以文字,语言,图像等人类可以认知的形式表示。
∙信息:
不确定的内容。
3、信息熵
信息的特点
信息的测量
自信息量
条件信息量
4、信息熵
5、条件熵与联合熵
6、熵的性质
∙非负性:
信源熵就是非负值,即H（X）>=0;
∙扩展性:
信源熵X有M个符号,如果其中一个符号出现的概率趋于零,信源熵就等于剩余M-1个符号的信源熵;
∙极值性（最大信息熵）:
对于具有M个符号的信源,只有在所有符号等概率出现的情况下,信源熵达到最大值,即
∙可加性:
∙熵不增:
条件熵不大于信息熵 H（X|Y）<=H（X）;
∙联合熵不大于各信息熵的与,即H（XY）<=H（X）+H（Y）。
7、互信息量
8、互信息
∙物理意义:
H（X）就是X所含的信息,H（X|Y）就是已知Y的条件下X还能带来的信息量。
那么两者之差就就是由于知道Y使得X减少的信息量,也即由Y可以得到的关于X的信息量。
9、各种熵的关系
11、信源编码
∙信源编码:
将消息符号转变成信道可传输的信息。
两个基本问题:
∙用尽可能少的信道传输符号来传递信源消息,提高传输效率;
∙减少由于信道传输符号的减少导致的失真。
12、离散信源统计特性
13、离散信源类型:
简单无记忆信源与马尔可夫信源
14、编码分类
∙等长码:
在一组码字集合C中的所有码字cm （m =1,2,…,M）,其码长都相同,则称这组码C为等长码。
∙变长码:
若码字集合C中的所有码字cm （m =1,2,…,M）,其码长不都相同,称码C为变长码。
15、平均码长
16、等长码与变长码比较
∙等长编码将信源输出符号序列的任意一种取值（概率可能不同）都编码成相同长度的输出码字,没有利用信源的统计特性;
∙变长编码可以根据信源输出符号序列各种取值的概率大小不同,将她们编码成不同长度的输出码字,利用了信源的统计特性。
因此又称其为熵编码。
17、Huffman编码
∙Huffman编码:
典型的变长编码。
步骤:
∙将信源符号按概率从大到小的顺序排列,假定p（x1）≥ p（x2）…≥ p（xn）
∙给两个概率最小的信源符号p（xn-1）, p（xn）各分配一个码位"0"与"1",将这两个信源符号合并成一个新符号,并用这两个最小的概率之与作为新符号的概率,结果得到一个只包含（n-1）个信源符号的新信源。
称为信源的第一次缩减信源,用S1表表示。
∙将缩减信源S1的符号仍按概率从大到小的顺序排列,重复步骤2,得到只含（n-2）个符号的缩减信源S2。
∙重复上述步骤,直至缩减信源只剩下两个符号为止,此时所剩两个符号的概率之与必为1。
然后从最后一级缩减信源开始,依编码路径向前返回,就得到各信源符号所对应的码字。
18、信道编码
∙信道编码主要考虑如何增加信号的抗干扰能力,提高传输的可靠性,并且提高传输效率。
∙一般就是采用冗余编码法,赋予信码自身一定的纠错与检错能力,使信道传输的差错概率降到允许的范围之内。
19、信道类型
根据信道连续与否分类
∙离散信道
∙连续信道
∙半连续信道
根据信道就是否有干扰分类
∙无干扰信道
∙有干扰信道
根据信道的统计特性分类
∙无记忆信道
∙有记忆信道
∙恒参信道
∙变参信道
∙对称信道
∙非对称信道
20、信道容量
∙在信息论中,称信道无差错传输的最大信息速率为信道容量。
仙农信道容量公式:
∙假设连续信道的加性高斯白噪声功率为N,信道带宽为B,信号功率为S,则该信道的容量为
∙由于噪声功率N与信道带宽B有关,则噪声功率N=n0B 。
因此,仙农公式还可以表示为
21、香农信道容量公式的意义
∙在给定B与S/N的情况下,信道的极限传输能力为C,而且此时能够做到无差错传输。
如果信道的实际传输速率大于C 值,则无差错传输在理论上就已不可能。
因此,实际传输速率一般不能大于信道容量C ,除非允许存在一定的差错率。
∙提高信噪比S/N（通过减小n0或增大S）,可提高信道容量C。
特别就是,若n0->0,则C->∞,这意味着无干扰信道容量为无穷大;
∙增加信道带宽B,也可增加信道容量C,但做不到无限制地增加。
这就是因为,如果 S、n0一定,有
∙维持同样大小的信道容量,可以通过调整信道的B及S/N来达到,即信道容量可以通过系统带宽与信噪比的互换而保持不变。
22、失真
∙失真:
信源的消息经过编解码后不能完全复原
在实际的信源与信道编码中,消息的传输并不总就是无失真的。
∙由于存储与传输资源的限制
∙噪声等因素的干
升级会员 