摘要：
Rate Distortion Optimization 搜索时，一个不可避免的问题就是如何对mv进行比较，从而得到最优 对于同一压缩算法来说，码率越高表示图像质量越好、失真越小，但是码率越高要求更大的存储空间，也会增加网络传输的压力。因此在码率与失真中找出平衡点，使压缩效果最优，这种方法叫做R-D 阅读全文
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通过相邻块的预测得到mvp后，会以mvp为基础搜索最佳的匹配块，UMHexagonS就是h.264中用的一种搜索算法。 UMHexagonS是一种整像素搜索算法，也就是搜索过程中，参考图像一直都是原来的重构图像，并没有使用经过插值的图像进行搜索。 首先UMHexagonS会根据相关信息去得到比较有可 阅读全文
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h.264标准中由于分为宏块分割块（8x8），子宏块分割块（4x4），所以各种各样的求解过程比较繁琐 下面整理出标准中mvp的求解过程 8.4.1.3 已知条件有当前块的属性：位置、块类型需要得到当前块的mvp 已知条件（当前块位置，类型） | |8.4.1.3.2 （步骤1） |得到相邻块(ABC 阅读全文
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1.参考图像列表（reference picture list） 一般来说，h.264会把需要编码的图像分为三种类型：I、P、B，其中的B、P类型的图像由于采用了帧间编码的这种编码方式，而帧间编码又是以参考图像为基础进行的，因此需要有个参考图像列表来管理之前生成的参考图像，方便用于对当前图像进行编码 阅读全文
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直接预测是B帧上一种独有的预测方式，其中直接预测又分为两种模式： 时域直接模式（temporal direct）、空域直接模式（spatial direct）。 在分析这两种模式之前，有一个前提概念需要了解：共同位置4x4子宏块分割块（co-located 4x4 sub-macroblock pa 阅读全文
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在H.264之前的标准中，比如H.263，其比特流中的数据是按照一个宏块接一个宏块的方式排列的，一旦发生丢包，很多相邻宏块信息都会丢失，很难进行错误隐藏处理。在H.264中加入了一项新特性：把宏块在比特流中的数据按照一定的映射规则进行排列，而不一定按照原本的光栅扫描顺序排列，这种方称为灵活的宏块重拍 阅读全文
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帧间运动是基于视频亮度（luma）不发生改变的一个假设，而在视频序列中经常能遇到亮度变化的场景，比如淡入淡出、镜头光圈调整、整体或局部光源改变等，在这些场景中，简单帧间运动补偿的效果可想而知（实际编码中遇到亮度变化的宏块，R-D模型的最后结果通常都是用帧内预测编码），加权预测的提出就是为 了应对亮度 阅读全文
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h.264的码流传输是基于目前有限的网络带宽来进行的，以目前的压缩效率来说，运动不算剧烈、细节不多的影像，在720p的情况下，1000kbps压缩损耗较少（psnr较大），能达到比较好的观赏效果，1080p则需要2000kbps。当然，随着图像运动剧烈程度加大，细节增多的情况，则需要更大的bps来保 阅读全文
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哥伦布编码前言 在计算机中，一般数字的编码都为二进制，但是由于以相等长度来记录不同数字，因此会出现很多的冗余信息，如下： 如数字1，原本只需要1个bit就能表示的数据，如今需要8个bit来表示，那么其余7个bit就可以看做是冗余数据， 在网络传输时，如果以原本等长的编码方式来传输数据，则会出现很大的 阅读全文
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本文参考自http://wenku.baidu.com/link?url=ZPF0iSKzwLQg_8K02pnnd_-Zd6ISnsOGWsGYb98ucLkELZO4nOv-X-v2GKLzI3r0VMN4R0TC8cM6AQy7xOjDZ4AQJBYWT_-VOYlxQFCvaj_ 视频编码顺 阅读全文