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1、数字电视信源编码技术概述视频压缩编码技术视频压缩编码标准介绍MPEG2 视频编码技术H.264 视频编码技术AVS 视频编码技术Copyright 2010. Shi Ping CUC概述通过压缩编码技术来去除视频、音频、数 据等原始信号的冗余信息，以实现码率压缩与 带宽减小，使信号在各种传输信道中能够有效 传输。1、数字电视信源编码的目的Copyright 2010. Shi Ping CUC2、压缩的必要性电视信号数字化后：数码率高，数据量大。例如：4：2：2编码、8比特量化的SDTV信号，其 数码率为216 Mbps。若按每2bit构成一个周期，则 传输这样一路数字电视信号需要有108M
2、Hz的通道 带宽。4：2：2编码、8比特量化时，一帧SDTV图像的数 据量约为8.6Mb，要记录10分钟的电视节目就需要 130Gb的存储器容量。综上所述，要实现数字电视信号的有效存储和传输 ，就需要采取措施降低其数据量和数码率Copyright 2010. Shi Ping CUC3、压缩的可能性（以视频信号为例）视频压缩过程：去除图像中与信息无关或对图像质 量影响不大的部分，即冗余部分。电视信号中存在 很多这样的冗余部分，这就为压缩提供了可能性。视频信号的冗余性表现在以下几个方面：l 空间相关冗余l 时间相关冗余l 视觉冗余l 熵冗余Copyright 2010. Shi Ping CUC
3、空间相关冗余水平相关 垂直相关Copyright 2010. Shi Ping CUC时间相关冗余（帧间相关冗余）tt1tt2Copyright 2010. Shi Ping CUC人眼视觉冗余人眼视觉特性：l对静止或缓慢运动图像的灰度等级及图像细 节的分辨力高l对快速运动图像的灰度等级及图像细节的分 辨力低l观察大面积图像时，对灰度等级分辨力高， 对细节分辨力低l观察细节时，对灰度等级分辨力低，对细节 分辨力高人眼接收综合信息的能力有限Copyright 2010. Shi Ping CUC利用人眼的视觉特性对静止或缓慢运动图像：l减小帧率l在图像细节部分选择较高的取样频率和较低的 量化比特
4、数l在大面积像块区域选择较低的取样频率和较高 的量化比特数对快速运动图像：l 提高帧率l 降低取样频率和量化比特数Copyright 2010. Shi Ping CUC自信息量定义：指某个随机事件（或消息）发生后所提供的信息 数量的多少任意随机事件的自信息量为该事件发生概率的倒 数的对数。熵冗余Copyright 2010. Shi Ping CUC信源熵（信源每个符号的平均信息量）：P(xi)是符号xi出现的概率平均码长（每个符号的平均编码长度）：熵冗余平均码长信息熵li 是符号xi 的编码码长Copyright 2010. Shi Ping CUC例如： 某一图像总共可出现4个灰度级，对
5、每个灰度级进行二进 制定长编码时，码长为2比特，即 L 2bit / 符号。当每个灰度级出现的概率相等，即都为1/4时：当每个灰度级出现的概率不相等时： 设灰度级14的概率分别为1/8、3/8、3/8、1/8，熵冗余L H 21.810.19 bit / 符号熵冗余 L H 220 bit / 符号Copyright 2010. Shi Ping CUC若采用变长编码方式，对概率大的符号赋予短码， 对概率小的符号赋予长码，则可降低平均码长L熵冗余1.8751.810.065 bit / 符号例如，灰度级1 3/8 1灰度级2 3/8 01灰度级3 1/8 001灰度级4 1/8 000所以，采
6、用变长编码可降低信源熵冗余returnCopyright 2010. Shi Ping CUC视频压缩编码技术第一代视频编码技术（经典的视频编码技术）：以香农信息论为基础采用基于象素或象素块的方法来表征视频信息利用图像信号的统计特性来设计编码器未考虑事件本身的具体含义、重要程度及引起后果未充分考虑人眼视觉特性对编码图像的影响只能去除数据冗余低层压缩1、视频压缩编码技术的研究进展变换编码：DCT + 量化 预测编码：MC 帧间预测 熵编码：VLC Copyright 2010. Shi Ping CUC第二代视频编码技术：突破了香农信息论的框架采用基于内容的方法来表征视频信息充分考虑人眼视觉特性
7、及信源特性通过去除内容冗余来实现数据压缩基于对象的视频压缩中层压缩基于语义的视频压缩高层压缩分形编码 分级编码 模型基编码Copyright 2010. Shi Ping CUC视频压缩编码用到的主要算法统计编码变换 编码预测 编码分析、综合编码霍 夫 曼 编 码游 程 编 码算 术 编 码字 典 编 码DCT 变 换 编 码运 动 补 偿 预 测 编 码子 带 编 码分 级 编 码分 形 编 码模 型 基 编 码Copyright 2010. Shi Ping CUC2、 视频压缩编码分类按无损压缩和有损压缩进行分类： 无损压缩编码、有损压缩编码按信源模型进行分类： 基于波形编码、基于内容编
8、码按压缩编码原理进行分类： 统计编码、预测编码、变换编码、矢量量化编码Copyright 2010. Shi Ping CUC3、预测编码3.1 预测编码的基本原理预测编码传送的不是实际像素值，而是实际值与其 预测值之间的差值，即预测误差。像素的预测值由其在时间和空间上相邻的若干个像 素的线性组合产生，它反映了在预测区域内各像素 的共性部分，因此用像素的实际值减去其预测值就 可基本去除像素间的相关性。Copyright 2010. Shi Ping CUC预测器enXn预测器Xnenen量化器编码器传输通道解码器输入输出en en x Xn xXn en Xn x若不考虑量化器的影响，则有Xn
9、 Xn （无损压缩）x：量化误差Copyright 2010. Shi Ping CUC预测编码的压缩效果取决于预测器的预测精度，精 度越高，预测误差越小，量化时所需的量化比特数 就越少，压缩率也就越高。一般来说，参与预测的像素数越多，预测值就越精 确，但同时预测器电路组成也就越复杂。利用相关像素值x1、 x2 xn-1来预测当前像素值a1、a2an-1称为相关系数，且满足： Copyright 2010. Shi Ping CUC3.2 帧内预测编码X1X2X3X4X5X6X7上一行相隔行当前行当前像素a6a4a3a2D6D4D3D2输入由距X7最近的四个像素 X6、X4 、X3、X2参与对
10、X7的预测。 相关系数为：a61/2、 a4 a21/8、 a31/4，则： 1/2 X6 1/8 X4 1/4 X3 1/8 X2D6TS（TS为取样周期）D4THTS（TH为行周期）D3THD2THTSCopyright 2010. Shi Ping CUC3.3 帧间预测编码帧存储器Xnenen 量化器编码器 输入输出当图像场景或摄像机静止不动时，当前帧象素块的预测值 就是前一时刻参考帧同一位置上的象素块；如果图像场景或摄像机是运动的，则需要在参考帧中找到 与当前帧象素块最匹配的象素块，作为当前帧象素块的预 测值（运动补偿帧间预测）。Copyright 2010. Shi Ping CU
11、C3.4 预测编码的实质由信息论可知，信源冗余来自信源本身的相关性以 及信源概率分布的不均匀性。因此，去除信源相关 性以及改变信源的概率分布模型，即可实现数据压 缩。预测编码的实质是降低了图像在时间或空间上的相 关性。预测编码中：l量化环节可造成图像质量下降l误码传递可造成局部图像损伤Copyright 2010. Shi Ping CUC3.5 运动估计与运动补偿运动估计：对运动物体的位移作出估计，即求出运动矢量运动补偿：按照运动矢量，对上一帧做位移，然后求出对 当前帧的预测值。运动矢量运动估计运动补偿前一帧当前帧预测的当前帧编码差值图像Copyright 2010. Shi Ping CU
12、C运动补偿帧间预测编码方框图：输入量化器反量 化器帧存 储器运动补偿运动估计编码器输出当前帧预测帧运动矢量帧差信号Copyright 2010. Shi Ping CUC运动估计块匹配法：将图像分成若干个大小为MN的子像块，假定同 一子像块内所有像素具有相同的位移。假定帧间最大水平位移和最大垂直位移分别为 Wx和Wy个像素；对于当前帧的每一个块在前一帧相应位置开辟大 小为 ( M+2 Wx )( N+2 Wy ) 的一块搜索区；在搜索区内求出当前帧对应块的最佳匹配块； 求出运动矢量。Copyright 2010. Shi Ping CUC前一帧搜索区当前帧 像素块M+2WxN+2WyWxWxW
13、yWyNMCopyright 2010. Shi Ping CUCjij：垂直位移量i：水平位移量Copyright 2010. Shi Ping CUC块匹配准则：l 均方误差（MSE）最小准则l 绝对误差均值（MAD）最小准则Copyright 2010. Shi Ping CUCl 最大归一化互相关函数（NCCF）准则Copyright 2010. Shi Ping CUC搜索方法：l 穷尽搜索法：对搜索区域 内的每一点都用匹配准则进 行计算。l 二维对数法l 三步搜索法l 分块全搜索法：Copyright 2010. Shi Ping CUC4、变换编码4.1 变换编码的基本原理通过一
14、种线性运算关系将空间域的图像信号变换到 变换域或频率域的正交矢量空间，然后进行编码。像素块化传输 通道熵解码输入输出发端收端熵编码量化器反量化器正交变换正交反变换Copyright 2010. Shi Ping CUC变换编码的根本目的是去除图像的相关性！K-L 变换：最佳正交变换，变换后系数互不相关， 而且能量主要集中在少数系数上。但K-L变换矩阵 不是固定的，而是与图像统计特性有关，因此没 有快速算法，只适合进行理论分析与实验。DCT 变换：次最佳正交变换，变换压缩性能接近K -L变换，具有良好的去相关性及能量压缩特性，同 时变换矩阵是固定的，与图像内容无关，有快速算 法。DCT变换在图像
15、压缩领域得到广泛应用。变换编码中对变换系数的量化是造成图像损伤的主 要原因。图像损伤的表现形式主要是块效应。Copyright 2010. Shi Ping CUCDCT 变换编码的特点：l在变换域中描述视频图像要比在空间域中简单l视频图像的相关性明显下降，信号的能量主要 集中在少数几个变换系数上，采用量化和熵编 码可有效地压缩其数据量l可充分利用人眼的视觉特性l具有较强的抗干扰能力，传输过程中的误码对 图像质量的影响远小于预测编码lDCT有快速算法，能实现实时视频处理Copyright 2010. Shi Ping CUC4.2 离散余弦变换（DCT）设图像块的样点数为NN，其样值方阵用f(x,y)表 示，则二维离散余弦变换的公式为：Copyright 2010. Shi Ping CUCF(u,v) =图像分块及变换：通常将图像分解成88的像素块，然后进行DCT变 换。变换后得到由88频域系数组成的矩阵。F00：DC系数，代表该像素块的直流分量或平均亮度值 其它为AC系数 Copyright 2010. Shi Ping CUC一般电视图像的构 成都是以大、中面 积内容为主，精细 内容较少，因而可 估计到，系数矩阵 中左上方的系数值 会大些
