📄 cti论坛 h_264--保证清晰视频的尖端武器.htm
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<P align=center><IMG
src="CTI论坛 H_264--保证清晰视频的尖端武器.files/forum04_1206t-2.jpg"><BR></P> 2、
H.26L在中低码率下与MPEG-4比较: 在中低码率(32-128Kbps)的情况下,H.26L与MPEG-4相比具有性能倍增效应。<BR>
<P align=center><IMG
src="CTI论坛 H_264--保证清晰视频的尖端武器.files/forum04_1206t-3.jpg"><BR></P> 3、H.264与MPEG-4的画面效果比较<BR><BR> 下图左为MPEG-4在码率为1Mbps情况下的画面质量,右为H.26L在码率为512Kbps情况下的画面质量。同样体现了H.26L的性能倍增。<BR>
<P align=center><IMG
src="CTI论坛 H_264--保证清晰视频的尖端武器.files/forum04_1206t-4.jpg"><BR></P> H.264标准推出仅一年,大部分宣传支持H.264的终端厂商主要都是支持H.264的基本档次。因为H.264编解码复杂度的增加,对终端厂商的视频处理能力提出了挑战。现有的平台,要么就根本无法做H.264的编解码,要么就不能支持高码率下的编解码。而视维视频会议产品最大支持640*480,视频标准采用最新的高码率编解码技术,图像清晰流畅。在带宽节约39%的基础上视频质量的信噪比要比同类产品高出40%,是目前视频质量最好的编码技术。<BR><BR> 下面我们深入探讨一下H.264/AVC核心技术。<BR><BR><B>H.264/AVC核心技术概览</B><BR><BR> 就像在图中看到的一样,这个新的标准是由下面几个处理步骤组成的:<BR><BR> 帧间和帧内预测<BR> 变换(和反变换)<BR> 量化(和反量化)<BR> 环路滤波<BR> 熵编码<BR><BR> 单张的图片流组成了视频,它能分成16X16像素的“宏块”,这种分块方法简化了在视频压缩算法中每个步骤的处理过程。举例来说,从标准清晰度标准视频流解决方案(720X480)中截取的一幅图片被分成1350(45X30)个宏块,然后在宏块的层次进行进一步的处理。<BR><BR>帧间预测<BR><BR> 改良的运动估计。运动估计用来确定和消除存在于视频流中不同图片之间的时间冗余。当运动估计搜索是根据过去方向的图片,那么被编码的图片称为“P帧图片”,当搜索是根据过去和将来两种方向的图片,那么被编码的图片被称为“B帧图片”。<BR><BR> 为了提高编码效率,为了包含和分离在“H.264运动估计-改良的运动估计”图中的运动宏块,宏块被拆分成更小的块。然后,以前或将来的图片的运动矢量被用来预测一个给定的块。H.264/MPEG-4
AVC发明了一种更小的块,它具有更好的灵活性,在运动矢量方面可以有更高的预测精度。<BR><BR><B>H.264运动估计-改良的运动估计</B><BR><BR>帧内预测<BR><BR> 不能运用运动估计的地方,就采用帧内估计用来消除空间冗余。内部估计通过在一个预定义好的集合中不同方向上的邻近块推测相邻像素来预测当前块。然后预测块和真实块之间的不同点被编码。这种方法是H.264/MPEG-4
AVC所特有的,尤其对于经常存在空间冗余的平坦背景特别有用。一个例子就是下边展示的“H.264内部估计”。<BR><BR><B>H.264内部估计</B><BR><BR>变换<BR><BR> 运动估计和内部估计后的结果通过变换被从空间域转换到频率域。H.264/MPEG-4
AVC使用整数DCT4X4变换。而MPEG-2和MPEG-4使用浮点DCT8X8变换。<BR><BR> 更小块的H.264/MPEG-4
AVC减少了块效应和明显的人工痕迹。整数系数消除了在MPEG-2和MPEG-4中进行浮点系数运算时导致的精度损失。<BR><BR><B>H.264变换</B><BR><BR>量化<BR><BR> 变换后的系数被量化,减少了整数系数的预测量和消除了不容易被感知高频系数。这个步骤也用来控制输出的比特率维持在一个基本恒定的常量。<BR><BR><B>H.264量化/码率控制</B><BR><BR>环路滤波<BR><BR> H.264/MPEG-4
AVC标准定义了一个对16X16宏块和4X4块边界的解块过滤过程。在宏块这种情况下,过滤的目的是消除由于相邻宏块有不同的运动估计类型(比如运动估计和内部估计)或者不同的量化参数导致的人工痕迹。在块边界这种情况下,过滤的目的是消除可能由于变换/量化和来自于相邻块运动矢量的差别引起的人工痕迹。环路滤波通过一个内容自适应的非线性算法修改在宏块/块边界的同一边的两个像素。<BR><BR>熵编码<BR><BR> 在熵编码之前,4X4的量化系数必须被重排序。根据这些系数原来采用的预测算法为运动估计或者内部估计的不同来选择不同的扫描类型创建一个重排序的串行化流。扫描类型按照从低频到高频的顺序排序这些系数。既然高频系数大多数趋向于零,那么利用游程编码就可以缩减零的数目,从而高效的达到熵编码的目的。<BR><BR><B>H.264熵编码-系数的串行化</B><BR><BR> 在熵编码步骤通过映射符号的字节流来表示运动矢量,量化系数和宏块头。熵编码通过设计用一个较少的比特位数来表示频繁使用的符号,比较多的比特位数来表示不经常使用的符号。<BR><BR><B>视维产品中的H.264/AVC</B><BR><BR> H.264虽然具有如此优秀的特点,但是标准算法却需要耗费巨大的系统资源,硬件视频会议升级到H.264的困难在于此,原有的芯片无法支持如此大量的运算;软件视频会议系统升级到H.264的困难也在于此,普通PC的处理能力无法满足编码H.264的要求。<BR><BR> 视维产品团队核心编解码研究组致力于H.264的编解码优化,并成功推出商用级H.264编解码技术,应用于视维网络视频会议系统Version
4.5。利用当今最优秀的编解码技术和快速H.264编解码算法,视维为客户提供了当今视频会议领域最杰出视频效果的产品。<BR>
<P align=right>IT168 网络频道</P><!-- #EndEditable --><BR>
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