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如何写一个视频编码器演示篇

先前写过《视频编码原理简介》,有朋友问光代码和文字不太真切,能否补充几张图片,今天我们演示一下:

这是第一帧画面:P1(我们的参考帧)

output1

这是第二帧画面:P2(需要编码的帧)

output2

从视频中截取的两张间隔1-2秒的画面,和实际情况类似,下面我们参考P1进行几次运动搜索:

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视频编码原理简介

要彻底理解视频编码原理,看书都是虚的,需要实际动手,实现一个简单的视频编码器:

知识准备:基本图像处理知识,信号的时域和频域问题,熟练掌握傅立叶正反变换,一维、二维傅立叶变换,以及其变种,dct变换,快速dct变换。

来自知乎问题:http://www.zhihu.com/question/22567173/answer/73610451

第一步:实现有损图像压缩和解压

参考 JPEG原理,将RGB->YUV,然后Y/U/V看成三张不同的图片,将其中一张图片分为 8x8的block进行 dct变换(可以直接进行二维dct变换,或者按一定顺序将8x8的二维数组整理成一个64字节的一维数组),还是得到一个8x8的整数频率数据。于是表示图像大轮廓的低频信号(人眼敏感的信号)集中在 8x8的左上角;表示图像细节的高频信号集中在右下角。

接着将其量化,所谓量化,就是信号采样的步长,8x8的整数频率数据块,每个数据都要除以对应位置的步长,左上角相对重要的低频信号步长是1,也就是说0-255,是多少就是多少。而右下角是不太重要的高频信号,比如步长取10,那么这些位置的数据都要/10,实际解码的时候再将他们*10恢复出来,这样经过编码的时候/10和解码的时候*10,那么步长为10的信号1, 13, 25, 37就会变成规矩的:0, 10, 20, 30, 对小于步长10的部分我们直接丢弃了,因为高频不太重要。

经过量化以后,8x8的数据块左上角的数据由于步长小,都是比较离散的,而靠近右下角的高频数据,都比较统一,或者是一串0,因此图像大量的细节被我们丢弃了,这时候,我们用无损压缩方式,比如lzma2算法(jpeg是rle + huffman)将这64个byte压缩起来,由于后面高频数据步长大,做了除法以后,这些值都比较小,而且比较靠近,甚至右下部分都是一串0,十分便于压缩。

JPEG图像有个问题就是低码率时 block边界比较严重,现代图片压缩技术往往要配合一些de-block算法,比如最简单的就是边界部分几个像素点和周围插值模糊一下。

做到这里我们实现了一个同 jpeg类似的静态图片有损压缩算法。在视频里面用来保存I帧数据。

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