H.264/AVC视频编解码技术详解

同学笔记

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  snowwood 2021-01-23 09:41:13

  来源：获取相邻块的位置和有效性 查看详情

  

  上面这块代码的布局略显啰嗦，把它调整了一下，如下面所示：

  

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  baiyun0451c 2020-03-24 11:27:34

  来源：实现指数哥伦布编码 查看详情

  哈夫曼编码：   根据概率，需要知道码表

  指数哥伦布编码  

  [prefix] + 1 + [surfix]

  Prefix 就是连续的0，0的个数决定了 surfix 的位数

  

   

  ue无符号 实际数字 codeNum = 2 **([prefix]位数) -1 + [surfix]

  se有符号是 无符号的 codeNum 进行交替出现 {0, 1, -1, 2, -2….}

  Se = (-1)**(k+1) * ceil(k/2).   其中 k 就是 无符号的 codeNum

   

  te编码：  取值范围 [0, x].   X > 1 ，等同 ue.    X = 1，则是下一 Bit 的取反

  Me 采用查表的方式

   

   

  指数哥伦布编码 将值变成了 bit 不对齐了，对应上面的 RBSP

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  baiyun0451c 2020-03-24 10:50:50

  来源：人与世界的交互、视频信息的意义 查看详情

  H264

   

  帧内压缩：

  1. 视频预测是采用  16x16、4x4 多种形式分割，16*16有4种预测模式，4*4有9种预测模式
  2. 预测模式中选择一种最好的，然后保存残差量化后的图像和预测模式
  3. 也可以采用 I_PCM（不采用任何预测模式）
  4. 残差图像进行 DCT变换，使用 CABAC 进行无损压缩

   

  帧间预测：

  1. 视频预测是采用  16x16、16x8、8x16、8x8、8x4、4x8、4x4 多种形式分割
  2. （GOP)帧分组算法是：在相邻几幅图像画面中，一般有差别的像素只有10%以内的点,亮度差值变化不超过2%，而色度差值的变化只有1%以内，我们认为这样的图可以分到一组。
  3. 对前后帧，计算块最接近的块，和帧内一样，对残差进行 DCT变换，量化，无损压缩

   

   

  对分块（通常是残差）进行 DCT 变换，低频进行细量化，高频进行粗量化

  运动补偿将图像切割成块，然后前后帧计算图像块的残差。

   

  实际应用中，将残差图像进行 DCT 变换和量化，然后一部分使用熵编码，一部分反量化和反 DCT 变换后，与运动补偿图像相加，获得新的预测图像。

   

  NALU

   

  NALU 以 0x00000001(0x000001)  开始(Annex-B)，也就是分割头，有些直接是帧的长度(RTP)（很少见）

  紧接着就是 NALU 头，

       +---------------+

        |0|1|2|3|4|5|6|7|

        +-+-+-+-+-+-+-+-+

        |F|NRI|  Type   |

        +---------------+

   

  NRI  重要性

   

  头取值的重要意义：

  0x01       B 帧

  0x61       P 帧

  0x65 .     I 帧

  0x67.      sps

  0x68.      pps

   

   

  第一层 EBSP.    扩展字节序列载荷

  如果出现两个 00 00 [00/01/02/03]，则修改成 00 00 03 [00/01/02/03]

  去掉 上面所说的 03 后，就是 RBSP

  第二层 RBSP    原始字节序列载荷

  最后一个 Byte 如果实际位数不够，则补1后面若干个0。有视频占用的不是 Byte的整数？

  刨去最后一个字节的处理，就是 SODB

  第三层 SODB   数据字节流

   

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