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iOS直播技术学习笔记-视频编码介绍(四)

iOS直播技术学习笔记-视频编码介绍(四)

作者: Tate_code | 来源:发表于2017-09-07 00:24 被阅读173次

    为什么进行压缩编码?

    • 视频是由一帧帧的图像组成(见实例)
      • 比如一张Gif图片其实就可以被分解成若干张单独的图片


        1.gif
      • 分别出的图片


        2.png
    • 未经压缩的视频的数据量巨大
      • 比如:录音一分钟视频, 需要多大的空间来保存了?
      • 1> 为了不让用户感受到卡顿效果, 1秒钟之内至少需要16帧画面(正常开发通常会采集30帧)
      • 2> 假如该视频是一个1280*720分辨率的视频(正常情况下会比这个大很多)
      • 结果:1280_720_16*60≈843.75M
      • 如果帧率更高、分辨率更高、加上音频,那么一分钟的视频是多大呢?
    • 结论:
      • 不经过压缩编码的视频,根本没办法保存,更何况网络中的传输
      • 视频录制完成后,要先编码,再传输,在解码,再播放(重现)

    为什么视频可以压缩编码?

    • 存在冗余信息

      • 空间冗余:图像相邻像素之间有较强的相关性
      • 时间冗余:视频序列的相邻图像之间内容相似
      • 视觉冗余:人的视觉系统对某些细节不敏感
      • 等等冗余信息
    • 空间冗余

      • 空间冗余是指在同一张图像中,有很多像素点表示的信息是完全一样的
      • 如果对每一个像素进行单独的存储,必然会非常浪费空间,也完全没有必要
      • 如图:


        空间冗余.png
    • 时间冗余

      • 时间冗余是指多张图像之间,有非常多的相关性,由于一些小运动造成了细小差别
      • 如果对每张图像进行单独的像素存储,在下一张图片中又出现了相同的。那么相当于很多像素都存储了多份,必然会非常浪费空间,也是完全没有必要的
      • 如图:


        时间冗余.jpg
    • 视觉冗余

      • 人类视觉系统HVS
        • 对高频信息不敏感
        • 对高对比度更敏感
        • 对亮度信息比色度信息更敏感
        • 对运动的信息更敏感
      • 数字视频系统的设计应该考虑HVS的特点:
        • 丢弃高频信息,只编码低频信息
        • 提高边缘信息的主观质量
        • 降低色度的解析度
        • 对感兴趣区域(Region of Interesting,ROI)进行特殊处理
      • 如图:


        视觉冗余.png
    • 结论:

      • 经过一系列的去处冗余信息,可以大大的降低视频的数据量
      • 更利于视频的保存、传输
      • 去除冗余信息的过程,我们就称之为压缩编码

    压缩编码的标准

    • 为什么需要视频压缩编码标准
      • 目前,我们已经非常清楚,视频在存储&传输过程中,存在非常多的冗余信息,我们需要去除这些冗余信息
      • 但是,如果每个人按照自己的方式去编码,那么当我们需要还原原始数据时,很难知道对方是如何编码的
      • 比如:某主播在斗鱼采用iPhone手机进行直播,手机录制了主播大量的画面,为了便于传输,需要程序对视频进行压缩编码,但是他想当然的按照自己的某种算法进行了压缩,并且将数据传递给了服务器,服务器拿到数据之后,进行数据分发给了各个客户端:Android、iOS、Win、Web、Mac等等客户端,这个时候每个客户端需要知道对方的压缩算法,才能将数据进行还原,但是因为当时客户端是想当然的就行压缩编码的,并且也不能保证他的方式效率,而且有一点误差可能会造成画面无法还原的后果。
      • 因此,视频编码必须制定一个大家都认同的标准
    • 标准化组织:
      • ITU:International Telecommunications Union VECG:Video Coding Experts Group(国际电传视讯联盟)
      • ISO:International Standards Organization MPEG:Motion Picture Experts Group(国际标准组织机构)
    • H.26X系列(由ITU[国际电传视讯联盟]主导)
      • H.261:主要在老的视频会议和视频电话产品中使用
      • H.263:主要用在视频会议、视频电话和网络视频上
      • H.264:H.264/MPEG-4第十部分,或称AVC(Advanced Video Coding,高级视频编码),是一种视频压缩标准,一种被广泛使用的高精度视频的录制、压缩和发布格式。
      • H.265:高效率视频编码(High Efficiency Video Coding,简称HEVC)是一种视频压缩标准,H.264/MPEG-4 AVC的继任者。可支持4K分辨率甚至到超高画质电视,最高分辨率可达到8192×4320(8K分辨率),这是目前发展的趋势,尚未有大众化编码软件出现
    • MPEG系列(由ISO[国际标准组织机构]下属的MPEG[运动图象专家组]开发)
      • MPEG-1第二部分:MPEG-1第二部分主要使用在VCD上,有些在线视频也使用这种格式
      • MPEG-2第二部分(MPEG-2第二部分等同于H.262,使用在DVD、SVCD和大多数数字视频广播系统中
      • MPEG-4第二部分(MPEG-4第二部分标准可以使用在网络传输、广播和媒体存储上。 *
    • 其他系列:
      • AMV · AVS · Bink · RealVideo · Theora · VC-1 · VP3 · VP6 · VP7 · VP8 · VP9 · WMV

    编码的常见流程

    • 在进行当前信号编码时,编码器首先会产生对当前信号做预测的信号,称作预测信号(predicted signal)
    • 预测的方式:
      • 时间上的预测(interprediction),亦即使用先前帧的信号做预测
      • 空间上的预测 (intra prediction),亦即使用同一张帧之中相邻像素的信号做预测
    • 得到预测信号后,编码器会将当前信号与预测信号相减得到残余信号(residual signal),并只对残余信号进行编码
      • 如此一来,可以去除一部份时间上或是空间上的冗余信息
    • 编码器并不会直接对残余信号进行编码,而是先将残余信号经过变换(通常为离散余弦变换)然后量化以进一步去除空间上和感知上的冗余信息
    • 量化后得到的量化系数会再透过熵编码,去除统计上的冗余信息

    目前应用最广泛的H.264(AVC)

    • H264是新一代的编码标准,以高压缩高质量和支持多种网络的流媒体传输著称

    • 个人理解:

      • 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
      • 所以对于一段变化不大图像画面,我们可以先编码出一个完整的图像帧A,随后的B帧就不编码全部图像,只写入与A帧的差别,这样B帧的大小就只有完整帧的1/10或更小!
      • B帧之后的C帧如果变化不大,我们可以继续以参考B的方式编码C帧,这样循环下去。
      • 这段图像我们称为一个序列:序列就是有相同特点的一段数据
      • 当某个图像与之前的图像变化很大,无法参考前面的帧来生成,那我们就结束上一个序列,开始下一段序列
      • 也就是对这个图像生成一个完整帧A1,随后的图像就参考A1生成,只写入与A1的差别内容。
    • 在H264协议里定义了三种帧

      • I帧:完整编码的帧叫I帧
      • P帧:参考之前的I帧生成的只包含差异部分编码的帧叫P帧
      • B帧:参考前后的帧编码的帧叫B帧
    • H264采用的核心算法是帧内压缩和帧间压缩

      • 帧内压缩是生成I帧的算法
      • 帧间压缩是生成B帧和P帧的算法
    • H264的压缩方法:

      • 分组:把几帧图像分为一组(GOP,也就是一个序列),为防止运动变化,帧数不宜取多
      • 定义帧:将每组内各帧图像定义为三种类型,即I帧、B帧和P帧;
      • 预测帧:以I帧做为基础帧,以I帧预测P帧,再由I帧和P帧预测B帧;
      • 数据传输:最后将I帧数据与预测的差值信息进行存储和传输。
    • 序列(GOP)

      • 在H264中图像以序列为单位进行组织,一个序列是一段图像编码后的数据流。
      • 一个序列的第一个图像叫做 IDR 图像(立即刷新图像),IDR 图像都是 I 帧图像。
        • H.264 引入 IDR 图像是为了解码的重同步,当解码器解码到 IDR 图像时,立即将参考帧队列清空,将已解码的数据全部输出或抛弃,重新查找参数集,开始一个新的序列。
        • 这样,如果前一个序列出现重大错误,在这里可以获得重新同步的机会。
        • IDR图像之后的图像永远不会使用IDR之前的图像的数据来解码。
      • 一个序列就是一段内容差异不太大的图像编码后生成的一串数据流
        • 当运动变化比较少时,一个序列可以很长,因为运动变化少就代表图像画面的内容变动很小,所以就可以编一个I帧,然后一直P帧、B帧了。
        • 当运动变化多时,可能一个序列就比较短了,比如就包含一个I帧和3、4个P帧。
      • 在视频编码序列中,GOP即Group of picture(图像组),指两个I帧之间的距离
      • I帧、P帧、B帧的预测方向


        序列1.png
      • I帧、P帧、B帧实际顺序&编码后顺序


        序列2.png

    H264分层设计

    • 分层设计
      • H264算法在概念上分为两层:视频编码层(VCL:Video Coding Layer)负责高效的视频内容表示,网络提取层(NAL:Network Abstraction Layer)负责以网络所要求的恰当的方式对数据进行打包和传送。
      • 这样,高效编码和网络友好性分别由VCL和NAL分别完成
      • 而之前我们学习的编码方式,都是属于VCL层
    • NAL设计目的:
      • 根据不同的网络把数据打包成相应的格式,将VCL产生的比特字符串适配到各种各样的网络和多元环境中。
    • NAL的封装方式:
      • NAL是将每一帧数据写入到一个NAL单元中,进行传输或存储的
      • NALU分为NAL头和NAL体
      • NALU头通常为00 00 00 01,作为一个新的NALU的起始标识
      • NALU体封装着VCL编码后的信息或者其他信息
    • 封装过程:
      • I帧、P帧、B帧都是被封装成一个或者多个NALU进行传输或者存储的
      • I帧开始之前也有非VCL的NAL单元,用于保存其他信息,比如:PPS、SPS
      • PPS(Picture Parameter Sets):图像参数集
      • SPS(Sequence Parameter Set):序列参数集
      • 在实际的H264数据帧中,往往帧前面带有00 00 00 01 或 00 00 01分隔符,一般来说编码器编出的首帧数据为PPS与SPS,接着为I帧,后续是B帧、P帧等数据
    H264分层设计.png

    编码方式

    • 编码的方式有两种:
      • 硬编码:使用非CPU进行编码,如显卡GPU、专用的DSP、FPGA、ASIC芯片等
      • 软编码:使用CPU进行编码,软编码通常使用:ffmpeg+x264
      • ffmpeg:是一套开源的、用于对音视频进行编码&解码&转化计算机程序
      • x264:x264是一种免费的、开源的、具有更优秀算法的H.264/MPEG-4 AVC视频压缩编码方式
    • 对比:(没有对比就没有伤害)
      • 软编码:实现直接、简单,参数调整方便,升级易,但CPU负载重,性能较硬编码低
      • 性能高,对CPU没有压力,但是对其他硬件要求较高(如GPU等)
    • iOS中编码方式:
      • 在iOS8之前,苹果并没有开放硬编码的接口,所以只能采用ffpeng+x624进行软编码
      • 在iOS8之后,苹果开放了接口,并且封装了VideoToolBox&AudioToolbox两个框架,分别用于对视频&音频进行硬编码

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