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H.264编码

news 2025/9/7 5:22:22

1 视频的本质

2 核心思路

2.1 空间重复（同一张图内的重复）

2.2 时间重复（前后帧之间的重复）

3 具体压缩步骤

3.1 分块处理

3.2 预测

3.2.1.1 目标

3.3 简化信息

3.4 打包

3.5 修复瑕疵

4 最终效果

5 实际例子

1 视频的本质

视频其实就是一连串快速播放的图片（比如每秒30张图）。但直接保存这些图片会占用巨大的空间，比如一部电影可能要几百GB，根本无法通过网络传输。因此，我们需要一种方法把视频“压缩”到很小，同时尽量保持清晰。

H.264就是一种高效的“视频压缩方法”，像“打包行李”一样，把重复的东西去掉，只保留关键信息。

2 核心思路

H.264的秘诀是找到视频中的“重复内容”并简化它们，主要分两种：

2.1 空间重复（同一张图内的重复）

例子：比如一张蓝天白云的图片，很多地方的蓝色像素是相似的。
怎么做：H.264会把图片切成小块（比如4x4像素），然后对每个块说：“这一块的颜色和左边那一块差不多，我只需要记录它们的差异就行了！”这样就省了很多空间。

2.2 时间重复（前后帧之间的重复）

例子：视频中一个人站着说话，背景不动，只有嘴巴在动。大多数帧的背景几乎一样。
怎么做：H.264会说：“这一帧的背景和上一帧一模一样，我只记录人物嘴巴的变化，其他直接复制上一帧！”这样又省了大量空间。

3 具体压缩步骤

假设现在要压缩一段视频，H.264会做以下几件事：

3.1 分块处理

把每一帧的图片切成许多小方块（比如16x16像素的“宏块”），就像拼图一样。

为什么要分块？

问题：一整张图片直接压缩太复杂，比如1080p的图片有200多万个像素，处理起来效率极低。
解决：将图片切成小块，独立处理每个块，就像用乐高积木拼图一样。

块的大小

宏块（Macroblock）：H.264的基本单位是16x16像素的宏块。
- 每个宏块可以进一步拆分为更小的子块（如8x8、4x4），以适应细节变化。
- 例子：假设你拍一个人的脸，眼睛和嘴巴的细节多，用4x4的小块；额头和背景较简单，用16x16的大块。

3.2 预测

如果是第一张图（关键帧/I帧）：
只用“空间重复”压缩。比如某个块的颜色和周围块相似，就直接预测出来，只记录误差。
如果是后续的图（P帧/B帧）：
先用“时间重复”压缩。比如在上一帧找到相似的位置，记录“这个块是从上一帧的哪个位置移动过来的”（这叫运动补偿），再记录细微的变化。

3.2.1 帧内预测（I帧压缩）：用“拼图”猜颜色

3.2.1.1 目标

消除空间冗余：同一张图内相邻区域颜色相近（比如一面白墙）。

3.2.1.2 具体步骤

步骤1：对每个4x4或16x16的块，用周围已编码的像素预测当前块的颜色。
步骤2：H.264提供9种预测模式（如水平、垂直、对角线等），选择最接近实际颜色的模式。
- 例子：如果当前块的左边像素都是红色，预测模式选“水平”，认为当前块也是红色。

步骤3：计算预测值和实际值的差异（残差），后续只压缩残差。

3.2.1.3 关键点

适合场景：I帧（关键帧）必须用帧内预测，保证后续帧的参考基础。

3.2.2 帧间预测（P/B帧压缩）：用“找不同”省空间

3.2.2.1 目标

消除时间冗余：前后帧大部分内容相同（比如静止的背景）。

3.2.2.2 核心操作：运动估计与补偿

步骤1：运动估计（Motion Estimation）
- 对当前帧的宏块，在参考帧（已编码的前一帧或后一帧）中搜索最相似的区域。
- 找到后，记录两个信息：
  - 运动矢量（Motion Vector）：当前块相对于参考块的位置偏移（比如“向右移动5像素，向下移动2像素”）。
  - 残差：当前块与参考块的细微差异（比如颜色变化）。
步骤2：运动补偿（Motion Compensation）
- 根据运动矢量，从参考帧中复制或插值生成预测块。
- 例子：如果上一帧有一个苹果在画面左侧，当前帧苹果移到右侧，H.264会说：“这个块是从上一帧的（x-5, y+2）位置搬过来的，再稍微调整颜色。”

3.2.2.3 高级功能

多参考帧：可以从前面多帧甚至后面帧（B帧）中找参考块，提升准确性。
子像素精度：运动矢量可以精确到1/4像素，通过插值实现更平滑的运动。

3.3 简化信息

变换与量化：
把预测后的误差（比如“实际颜色和预测颜色差了多少”）转换成更简单的数学形式（类似把复杂的波浪线变成几个起伏大的点），然后四舍五入，进一步减少数据量。这一步会损失一些细节，但肉眼不易察觉。

3.3.1 变换（Transform）

目标：将残差数据从空间域转换到频域，集中能量。
方法：使用整数DCT变换（类似JPEG压缩）。
- 原理：把块内的像素值转换成“频率系数”，高频对应细节（如边缘），低频对应整体颜色。
- 效果：大部分能量集中在低频，高频系数通常接近0。

3.3.2 量化（Quantization）

目标：减少系数精度，进一步压缩数据。
操作：将每个频率系数除以一个“量化步长”（由QP值控制），然后四舍五入。
- 例子：假设系数是100，量化步长是20，量化后变成5（100/20=5）；如果步长是50，变成2（100/50=2）。
代价：量化步长越大，数据量越小，但细节丢失越多（画质下降）。

3.4 打包

熵编码：
用更聪明的“打包方式”把数据写进文件。比如“000000”直接写成“6个0”，类似用缩写代替长句子。

3.4.1 目标

对量化后的系数和运动矢量进行无损压缩。

3.4.2 两种方法

CAVLC（上下文自适应变长编码）：
- 根据周围块的数据动态选择编码表。
- 例子：如果当前块残差很小，就用短码表示“全是0”；如果残差大，用长码表示具体数值。
CABAC（上下文自适应二进制算术编码）：
- 更高效，但更复杂。
- 将数据转换为二进制流，根据概率模型动态调整编码。
- 比喻：像用摩尔斯电码，高频符号用短码，低频符号用长码。

3.5 修复瑕疵

3.5.1 问题

分块压缩会导致块边缘出现锯齿（块效应）。

3.5.2 解决

去块滤波（Deblocking Filter）：
- 在编码环路内，对块边界进行平滑处理。
- 规则：如果边界两侧颜色差异小，就模糊处理；差异大则保留边缘（避免模糊真实细节）。

4 最终效果

压缩比极高：原本1GB的视频，用H.264可以压到10MB，甚至更小。
保持清晰：虽然细节有损失，但人眼几乎看不出来。
适应网络传输：小体积的视频适合在线观看（比如抖音、YouTube都用了H.264）。

5 实际例子

假设压缩一段“小鸟飞过蓝天”的视频

第一帧（I帧）：
- 切成16x16宏块。
- 对每个块做帧内预测（比如天空部分用“水平预测”）。
- 变换+量化残差，熵编码后写入文件。
第二帧（P帧）：
- 对每个宏块，在上一帧中搜索“小鸟的位置”。
- 找到后记录运动矢量（如“向右移动10像素”）和残差。
- 变换+量化残差，熵编码写入文件。
解码时：
- 先解码I帧，重建完整图片。
- 对P帧，根据运动矢量从I帧复制小鸟位置，加上残差修正细节。
- 去块滤波消除边缘锯齿。