近几年，视频编解码技术在理论及应用方面都取得了重大的进展，越来越多的人想要了解编解码技术。因此，网易云信研发工程师为大家进行了归纳梳理，从理论及实践两个方面简单介绍视频编解码技术。
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1、视频介绍
视频的本质是图像序列，根据视觉暂留的原理，每秒播放20~25张图像，就会形成连续平滑的视觉效果，人眼将无法区分其中单幅的图像，就这样连续的画面叫做视频。每秒播放的图像数量叫作帧率。图像是由像素构成的，在彩色图像中，每个像素由R、G、B三个分量构成，每个分量用一个字节存储。分辨率用于描述图像的尺寸，例如分辨率1280x720就表示图像宽度是1280个像素、高度是720个像素。
2、压缩视频的原因
为什么要对视频进行压缩？假如有一段时长为60秒视频，它的分辨率是1280x720，帧率是25，那么这段视频的大小等于：60 x 25 x 1280 x 720 x 3 = 4147200000字节，大约是3955MB，如此庞大的数据，如果不进行压缩，那么磁盘空间将会很快被占满。
多媒体数据占了互联网数据量的80%以上，其中大部分都是图像视频数据，未压缩之前的视频非常庞大，不利于存储和传输，因此很有必要对视频进行压缩，视频压缩也叫作视频编码，它利用视频中存在的空间冗余和时间冗余，剔除人眼不敏感的信息，达到数据压缩的目的。
3、视频压缩的依据
视频能够进行压缩的根本原因是信息冗余，视频中存在两种冗余信息：
（1） 空间冗余。对于视频的每一帧图像，在一定尺度范围内，像素的变化是非常平缓的，像素之间非常相似，这就是空间冗余。
（2） 时间冗余。视频是由连续变化的图像构成的，在一个很短的时间内，相邻图像之间的变化很小，因此相邻图像很相似，这就是时间冗余。
4、视频编码的原理和细节
由于视频中存在大量的信息冗余，想要对视频进行压缩，就必须找到去除冗余信息的方法，标准的视频编码过程包含下面几个步骤：
（1） 预测编码。所谓预测就是利用前面像素值来推算当前的像素值。根据前面的知识我们知道，在空间或者时间上相邻的像素是很相似，因此只要预测方法合适，预测值和实际值会很接近，假设当前像素的实际值是X，预测值是P，那么X和P之间的残差A=X-P。如果我们只对残差数据进行编码，那么将会大大压缩数据量。这就是预测编码的原理。预测编码可以分为空间预测（帧内预测）和时间预测（帧间预测）两种。预测编码可以分为下面几个步骤：
- 利用前面已经编码并重构像素块预测当前像素块的值
- 求当前像素和预测像素的差值
- 对像素差值进行编码
- 把编码后的数据传输到解码端，在解码端按照同样的方法对像素值进行预测，再加上残差，就可以重构得到原始图像了。
为了得到最佳的预测值，编码器通常需要使用不同预测方法进行预测，然后根据某个评判标准（一般是SAD、STAD、RDO等）得到最优的预测值（注意不是预测值越接近实际值就越优，所谓最优是计算复杂度、失真和码率之间的综合考量），特别对于帧间预测来说，在预测的时候要在参考帧中找到当前块的匹配块，需要大量的计算，因此预测模块一般是编码器中计算量最大的模块，而预测方法的好坏也直接决定了视频的压缩率。
（2） 变换编码。变化编码本身不会对数据进行压缩，变换的目的是把空域信息转换为频域信息，去除了信息之间的相关性，在接下来的编码操作中可以得到更高的压缩比，变化编码是为下一步的量化编码做准备的。在视频编码中常见的变换方法是DCT变换和哈达玛变换。
（3） 量化编码。量化是视频产生失真的根本原因。经过预测编码、变换编码之后得到的数据被称为变换系数，虽然变换系数相对于原始数据数来说已经很小了，但是系数值的变化范围仍然很大，利用量化把变换系数的连续取值转换成有限的离散值，这样可大大提高压缩率。假设有这样一组数据[16,96,100,600,50]，量化参数是25，那么量化之后数据是round([16 / 25, 96 / 25, 100 / 24, 600 / 25, 50 / 25]) = [0,4,4,24,2]，可以看到，量化之前的数据范围是16~600，需要大量的比特数才能表示，量化之后的数据范围是0~24，只需要少量比特数就可以表示，实现了压缩数据的目的。编码是一个不可逆的操作，它是失真产生的根本原因。
（4） 环路滤波。环路滤波和压缩没有很大关系，却和视频的画面质量有很大关系。视频编码是以块为单位进行的，在经过量化模块时，可能每个块选择的量化系数不同，导致每个块产生的失真不一样，造成像素块的边界不连续，因此人眼观看视频的时会有方块效应（也就是有很多马赛克现象）。为了提高视频质量，有必要对方块效应进行消除，这就是环路滤波模块的功能。经过量化操作之后的数据块，再经过反量化、反变换，然后进行重构，接着进入去方块滤波进行去方块操作，得到的像素块就可以作为参考像素块给预测模块使用。环路滤波是一个可选模块。
（5） 熵编码。熵编码的目的是去除统计冗余，实现数据的进一步压缩。这么说可能有点抽象，举个例子，假设有这样一组数据[0,4,4,24,2]，如果使用定长编码来进行编码，这段数据可以表示为[00000,00100,00100,11000,00010]，每个数据需要5 bit来表示，这段数据的总长度是5 bit x 5=25 bit；如果我们使用哈夫曼来编码，这个数组中每个元素概率值分别如下：数值0的概率是20%，数值4的概率是40%，数值24的概率是20%，数值2的概率是20%，即[20%,40%,20%,20%]，根据每个元素的概率构造哈夫曼树（节点中括号内的是数组元素值），如下图所示，因此这段数据可以表示为[0,10,110,111]，数据的总长度是11 bit。
由此可见使用哈夫曼编码可以去除统计冗余，实现数据压缩的目的，哈夫曼编码就是一种熵编码方法，但是由于哈夫曼编码对错误非常敏感，不适合实际应用，因此实际应用中通常使用变长编码（CAVLC）和算术编码（CABAC）作为熵编码算法。算术编码利用一个0到1之间的浮点数来描述一个信号序列，然后用这个浮点数来表示这个信号序列，极大的压缩了数据。算术编码可以使用一个简单的例子说明，假设有一个二进制串“10101110”，符号0和1的概率值都是50%，算术编码的过程如下：
（1） 设置定一个区间，通常这个区间我们设定为[0,1)，然后使用low指向区间的下界，用high指向区间的上界，现在low指向0，rhigh指向1.
（2） 输入每一个符号，按照符号的不同对low和high进行调整，调整方法如下面公式所示，最后把low指向的浮点数作为这个符号串的码字，表示这个二进制串，可以看到算术编码的压缩效率比哈夫曼编码高很多，在x264中使用CABAC（上下文自适应的二进制算数编码）作为熵编码算法。
以上就是编解码技术的基础知识介绍，该系列第二篇文章将会介绍视频编解码技术的实践。
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