我们可以做个减法,我们简单地用 0 号帧减去 1 号帧,得到残差,这样我们就只需要对残差进行编码。
我们在前文《视频编码(1)》中探讨了 H.264 视频编码的基本概念、编码工具、编码流程及码流结构等基础知识,接下来我们来继续探讨在 H.264 基础上迭代而生的 H.265 有哪些改进,看看它是如何在同样的画面质量下将编码码率降下来的。本文内容包括如下章节:
视频编码标准的演进 📷 视频编码标准的演进 H.264 运动补偿 变换编码(可能是 DCT) MPEG-4 亚像素运动补偿 帧内预测 H.264 可变大小块分区 环路滤波 多参考系 CABAC H.265/HEVC 四叉树结构 CU(编码单元)/PU(预测单元)/TU(变换单元)分区 改进的帧内/帧间预测 VVC QTBT(四叉树加二叉树) 自适应多重变换 如何使用机器学习? 📷 HEVC 我们可以从视频编码的流程中提取一些问题。 三个抽象问题: 递归二分类 多类别的分类 递归的多类别分
我们知道,在AV1中,帧间预测有若干的参考帧,那么我们到底去哪一帧获取到运动向量(Motion Vector)呢,这个就靠YMode来指定了。标准中,YMode有以下的指定值。
HEVC 标准实现了参考图像信息和运动矢量预测理念,提供了最佳的帧间预测质量。这包括以 1/4 像素的精度指定预测矢量、使用单向和双向预测、自适应地改变被预测图像区域的形状和大小、创建长参考帧列表(多达 15 个元素),以及使用运动矢量预测算法,从而只将有关差分矢量 (mvd) 的信息添加到编码流中。这一切是如何实现的呢?让我们一探究竟。
AVS视频编码标准的演变:20年来的创新与发展 转载自:人工智能培训网(https://www.chinaai.org.cn/newsinfo/2821164.html)
在视频压缩编码中,所有的帧被分成了三个种类,I帧,B帧和P帧,其实就是Intra-Prediction帧,Bi-prediction帧和Prediction帧。顾名思义,就是帧内预测帧,双向预测帧以及(单向)预测帧。
一、背景介绍 随着超高清(UHD,Ultra High Definition)概念的普及,4K分辨率的视频应用越来越受到消费者的青睐。4K分辨率的视频应用在为消费者提供更加精细的细节以及更加生动的体验的同时,对视频信息的传输与存储也提出了更大的挑战。虽然最新一代的视频编码标准HEVC(High Efficiency Video Coding)相比于上一代编码标准压缩性能有近一倍的提升,在应对高分辨率视频应用时其压缩性能仍稍显不足。因此进一步提高压缩效率的先进视频编码技术依旧需要大力研究。 作为人工智能领域的
在AV1中,一个块的预测模式可以分为帧内预测(Intra Prediction)和帧间预测(Inter Prediction),与其他的编解码器一样,帧内预测只能在当前帧内部寻找参考,而帧间预测是在时域上的参考帧上寻找参考。
1 我们为什么要进行压缩? 2 视频信息为什么可以被压缩? 3 视频压缩算法概述 (一)我们为什么要进行压缩? 原始的视频数据YUV(RGB)很大,举个例子: 1080p@60fps,2h的电影,其
I帧、P帧和B帧(I-frames、P-frames and B-frames)的概念是视频压缩领域的基础。这三种帧类型在特定情况下用于提高编解码器的压缩效率、压缩流的视频质量,以及使得流去应对传输和存储时候的错误和故障。
HEVC(high efficient advanced code)(即H.265),是继AVC(advanced video code)(H.264)以后的新一代视频编码技术。2013标准已经发布,目前已经开始商用。
在实际的软件实现中,一般编码器会维护两个Reference Frame list,分别为 RefFrame[0]和RefFrame[1],当仅只有一个参考帧时,RefFrame[1]会被置空,也就是赋值为 -1
2023年6月6日,备受全球科技圈瞩目的 Apple Vision Pro 在苹果全球开发者大会(WWDC)上正式发布,宣称通过对 MV-HEVC 编码标准的硬件编解码支持,显著提升了 3D 视频主客观体验。一时间,很多开发者都在搜索 MV-HEVC 是什么,跟传统的基于 HEVC 的 3D 编码有什么区别?Apple Vision Pro 的技术是如何实现的?腾讯跟 MV-HEVC 又有什么关系?本文带你揭晓,欢迎阅读。
本次演讲主题为针对 UGC 视频编码优化的基于机器学习的编码系数调整,主讲人从五个部分分别介绍了所提出的方法,最后提供了在Facebook视频序列上的测试结果,展示了这种方法在不同的编码器上均能够带来码率的节省。
点击上方“LiveVideoStack”关注我们 ▲扫描图中二维码或点击阅读原文▲ 了解音视频技术大会更多信息 // 编者按:VVC是新一代刚发布的视频编码标准,其中集成了当前最先进的视频压缩技术,相比上一代标准HEVC,可以提升将近50%的视频压缩率。但同时,VVC也带来了更复杂的预测方式、块划分等,其编码计算量暴增10倍以上。LiveVideoStackCon 2022 上海站大会邀请到了复旦大学微电子学院的范益波老师和和大家一同探讨了针对新一代视频编码标准VVC的芯片设计和思考。 文/范益
萧箫 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 用AI搞视频编解码器,现在路子有点“野”。 插帧、过拟合、语义感知、GAN……你想过这些“脑洞”或AI算法,也能被用到编解码器上面吗? 例如,原本的算法每帧压缩到16.4KB后,树林开始变得无比模糊: 但在用上GAN后,不仅画面更清晰,每帧图像还更小了,只需要14.5KB就能搞定! 又例如,用插帧的思路结合神经编解码器,能让最新压缩算法效果更好…… 这一系列算法的思路,背后究竟是什么原理,用AI搞编解码器,潜力究竟有多大? 我们采访了高通工程技
对于视频流媒体服务而言,高效的视频压缩技术是至关重要的,它能够在保证视频质量的同时降低数据传输成本和带宽需求。本文将详细探讨视频压缩技术在流媒体服务中的优化应用,包括压缩算法、编码标准以及实际部署过程。文章将通过实例和代码示例,阐述视频压缩技术的原理、部署步骤以及未来发展方向。
发布者:全栈程序员栈长,转载请注明出处:https://javaforall.cn/154442.html原文链接:https://javaforall.cn
2023年6月6日,备受全球科技圈瞩目的Apple Vision Pro在苹果全球开发者大会(WWDC)上正式发布,宣称通过对MV-HEVC编码标准的硬件编解码支持,显著提升了3D视频主客观体验。一时间,很多开发者都在搜索,MV-HEVC又是什么,跟传统的基于HEVC的3D编码有什么区别?
我们在前文《视频编码(1)》和《视频编码(2)》中探讨了 H.264 视频编码的基本概念、编码工具、编码流程及码流结构等基础知识,以及在 H.264 基础上迭代而生的 H.265 有哪些改进。接下来我们再来聊聊更新一代编码技术 H.266 的改进。
H.264编码将一帧数据分成多个块,其中每个块可以单独进行编码。编码的过程包括预测、变换和量化等步骤。
视频编码是对一帧帧图像来进行的。一般彩色图像的格式是 RGB 的,即用红绿蓝三个分量的组合来表示所有颜色。但是,RGB 三个颜色是有相关性的,为了去掉这个相关性,减少需要编码的信息量,通常会把 RGB 转换成 YUV,也就是 1 个亮度分量和 2 个色度分量。
H.264 帧间预测是利用已编码视频帧/场和基于块的运动补偿的预测模式。与以往标准帧间预测的区别在于块尺寸范围更广(从16×16 到4×4)、亚像素运动矢量的使用(亮度采用1/4 像素精度MV)及多参考帧的运用等等。
学术界的一些优化工作实涵盖了编码过程的大部分模块。很 明显的趋势就是许多深度学习的网络或者方法已经开始与编码的模块进行结合,并取得了很多不错的收益。本文将按照编码过程的大致顺序分享学术界AV1编码优化技术的进展。
腾讯无线投屏是腾讯音视频实验室为解决会议室高频场景痛点而研发的一款会议类产品。无线投屏提高了会议效率,简化了会议流程。自上线以来得到了广泛的应用。无线投屏涉及技术面广,技术难度大,为了提升用户体验,腾讯无线投屏在网络适应性,鼠标优化,扩展屏及视频编解码技术等方面做了大量攻坚,使我们的产品在各个方面处于业界领先水平。本文将给大家揭秘腾讯无线投屏背后的屏幕编码技术(Tencent Screen Encoder,以下简称TSE),对于屏幕内容图像,TSE相比x265(normal模式),压缩效率提升55%。
这是一个专栏,从视频编码最基础的知识到HEVC技术细节的点点滴滴,记录了我研究生对于视频编码的理解。这个系列包含了下面的内容。
JEM简介 FVC/H.266编解码器采用的参考软件为JEM(Joint Exploration Model),JEM是在HEVC参考软件HM(HEVC Test Model)的基础上发
深度学习赋予了诸如计算机视觉等领域新的研究契机,其应用也获得了视频编码领域的诸多关注。在LiveVideoStack线上分享中北京大学信息技术学院 助理研究员王苫社详细介绍了当下深度学习在视频编码中的
我在今年年初离开 YOLO 加入了一家在流媒体领域具有极深积累的小公司,负责视频群聊 SDK 的开发工作,YOLO 是一款直播 APP,我常戏称这是从技术下游(SDK 使用方)跑到了技术上游(SDK 提供方)。不过事情当然不是这么简单,经过长期的思考和探讨,我最终确认:实时多媒体领域,更宽泛一点来讲,实时视觉、感知的展现,在未来极长一段时间内都存在很大的需求,也存在很大的挑战,所以这将是我长期技术积累的大方向。
谈到视频的编解码,我们会自然地想到H.264、HEVC/H.265这些权威的视频编解码标准;谈到标准,有人觉得这个是有专门机构去研究的,我们关心应用就好;即使有兴趣读了标准和相关技术,面对更多的是各种数学公式和术语,如协方差、傅立叶变换、高频、滤波等等,需要花更多时间去理解。通常更为实际的做法是,我们只要调研如何应用这些标准,如何做好软硬件编码方案的选型,如何优化技术参数以及如何调用API,也就基本能够应对日常的视频业务了。因此,谈到视频的编解码,往往带有一丝神秘色彩。
专注开发视频编解码器的软件公司Divideon(总部位于斯德哥尔摩,瑞典)于2018年7月3日正式发布了xvc codec的第二个版本xvc 2.0。xvc是一款纯软件开发的新一代的视频编解码方案,致力于在低比特率流媒体应用中提供较高的压缩性能和良好的视觉质量。xvc模块化的软件参考实现目前已经在github上开源,开源地址为https://github.com/divideon/xvc。
image.png 深度学习赋予了诸如计算机视觉等领域新的研究契机,其应用也获得了视频编码领域的诸多关注。在LiveVideoStack线上分享中北京大学信息技术学院 助理研究员王苫社详细介绍了当下深
在AV1中,帧间预测的插值滤波一共定义了以下五种类型 interpolation filter 名称 0 EIGHTTAP_REGULAR 1 EIGHTTAP_SMOOTH 2 MULTITAP_SHARP 3 BILINEAR 4 switchabe typedef enum ATTRIBUTE_PACKED { EIGHTTAP_REGULAR, EIGHTTAP_SMOOTH, MULTITAP_SHARP, BILINEAR, // Encoder side only fil
音视频是一个有一定技术门槛的垂直领域,对于前端、iOS/Android 客户端、服务端开发同学来说,这都是一个不错的职业发展方向。对于刚开始接触音视频开发的同学,最头疼的问题应该是音视频纷繁庞杂的概念,如果删繁就简,音视频生产及消费的核心环节其实只有:采集(声音和图像的数字化) → 编码(压缩数据便于存储和传输) → 封装(按格式封装便于控制音视频的展现) → 传输(用于网络) → 解封装(封装的逆过程) → 解码(编码的逆过程) → 渲染(声音和图像的展现)。
当前视频编码标准主要包括三种的帧类型:I帧、P帧和B帧。随着H.264/AVC为了顺应视频流的带宽自适应性和抗误码性能的要求,又定义了两种新的帧类型:SP帧和SI帧。
原文 https://bitmovin.com/compression-standards-vvc-2020/
视频是由一帧帧图像组成,视频为了不卡顿,一秒钟至少要16帧画面,但是图片内容太大,传输不现实。因此需要对他们编码。
归根结底,每一种视频压缩方法都要权衡利弊(trade-off):如果允许更大的文件大小,就可以拥有更好的图像质量;但如果想让文件非常小,那就必须要容忍错误出现的概率。但现在(以及不久的将来),人们希望基于神经网络的方法能够在视频文件大小和质量之间做出更好的权衡与交换(a better trade-off)。
导语 | 作为一款实时音视频通信产品,腾讯会议里面有海量的音视频数据需要进行实时传输,比如我们的摄像头画面,屏幕分享的数据等。这些数据量非常庞大,通常需要经过编码压缩再进行传输,那么腾讯会议里有哪些视频编码方面的”神器”呢?本文将一一为大家揭晓。文章作者:张清,腾讯多媒体实验室高级研究员。 一、时域SVC 在视频编码中,有三种帧类型: I帧:只能进行帧内预测,可以独立解码; P帧:单假设参考帧,也就是通常说的前向预测帧,只能使用它之前的帧进行预测; B帧:双假设参考帧, 一般为双向预测帧。 由于B帧会
本篇来自ICIP2020,演讲者是来自RWTH Aachen University的Mathias Wien和来自Fraunhofer Gesellschaft的Benjamin Bross,演讲主题是VVC的算法和规范。
如上图所示,输入的帧或场Fn 以宏块为单位被编码器处理。首先,按帧内或帧间预测编码的方法进行处理。如果采用帧内预测编码,其预测值PRED(图中用P 表示)是由当前片中前面已编码的参考图像经运动补偿(MC)后得出,其中参考图像用F’n-1 表示。为了提高预测精度,从而提高压缩比,实际的参考图像可在过去或未来(指显示次序上)已编码解码重建和滤波的帧中进行选择。预测值PRED 和当前块相减后,产生一个残差块Dn,经块变换、量化后产生一组量化后的变换系数X,再经熵编码,与解码所需的一些边信息(如预测模式量化参数、运动矢量等)一起组成一个压缩后的码流,经NAL(网络自适应层)供传输和存储用。正如上述,为了提供进一步预测用的参考图像,编码器必须有重建图像的功能。因此必须使残差图像经反量化、反变换后得到的Dn’与预测值P 相加,得到uFn’(未经滤波的帧)。为了去除编码解码环路中产生的噪声,为了提高参考帧的图像质量,从而提高压缩图像性能,设置了一个环路滤波器,滤波后的输出Fn’即重建图像可用作参考图像。
H.264是国际标准化组织(ISO)和国际电信联盟(ITU)共同提出的继MPEG4之后的新一代数字视频压缩格式,它即保留了以往压缩技术的优点和精华又具有其它压缩技术无法比拟的许多优点。
做为图像/视频编码领域的顶级会议之一,第33届图像编码研讨会(PCS,Picture Coding Symposium)于2018年6月24号至6月27号在加州旧金山召开。本次会议旨在为视觉压缩领域提供一些突破性的先进技术以及提供高水平的学术报告。在会上,JVET的两位联合主席Jens-Rainer Ohm和Gary J. Sullivan做了关于下一代视频编码标准VVC的主题报告,介绍了上一轮提案征集结束后的测试结果、当前VVC测试软件的情况以及后续的工作计划。
背景与目标 当前视频编码中应用最广泛的是AVC(H.264),而HEVC(H.265)作为下一代的视频编码算法,在压缩性能上可以再节省40%的码率,优势很明显,但H.265对转码机器性能要求较高,实时编码场景时,其高压缩性能不能被充分利用。在x265中有ultrafast、veryfast、fast、medium、slow、slower、veryslow等配置,其中,veryslow对应复杂度最高,压缩性能也最好,不同CPU配置下,对1080p视频测试,编码速度如下表: 由上可见,对于1080p视频的
MPEG是动态图像专家组(Moving Picture Experts Group)的简称,它可以指:
本文引用了“拍乐云Pano”的“深入浅出理解视频编解码技术”和“揭秘视频千倍压缩背后的技术原理之本文引用了“拍乐云Pano”的“深入浅出理解视频编解码技术”和“揭秘视频千倍压缩背后的技术原理之预测技术”文章部分内容,感谢原作者的分享。
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