在上一篇《音视频一、音视频本质及ffmpeg安装》中介绍了视频文件格式，视频封装格式，音视频编码格式，以及利用ffmpeg验证音视频主要由音频和视频组成。

本章主要是对音视频一些基础概念的理解。

块结构的混合编码

第一种采用 “块结构的混合编码” 方案的编码标准：音视频鼻祖H261。

先看一个例子：假如一个渐变的图片，按像素保存的方式和块结构保存的方式，两种方式对比：

• 按像素保存的方式：一张200*100的图片，一共需要2万个像素保存，一个像素用RGBA保存，一共8万个字节。

• 如果换一种方式：图片宽，图片高，起始点（宽、高），终止点（宽、高），起始点颜色（RGBA），终止点颜色（RGBA）。只需要14个字节就能保存这张图片的所有信息，而且能完整还原。

这个例子中，在没有损坏画质的前提下，图片的压缩效果非常好。

音视频中某一帧的图片，肯定不会那么巧，刚好整张图片渐变，但科学家利用这个特点，应用到音频领域编码算法上，以下面这张图片为例：

示例图片.png 放大很多倍后再观察.png

科学家对图片放大很多倍后的微观层面分析，在图片的一些部分，可以采用渐变处理方法来达到压缩数据的目的，而一些像素差异很大的地方，按他原本的数据进行处理。这样来达到画质在人眼中分辨不出来的效果。人眼对微观分辨没有那么敏感，所以这种处理后，人眼基本感觉不出来。即使放到微观层面，小块并不都是绝对的渐变，但是不影响效果，当然这种编码算法是有损的，权衡利弊之后值得采用。

拓展知识点：实际上存在无损编码格式的应用，电影院采用的jpeg2000，它是一种通过存储原图片的方式进行视频播放，因为它要放大到巨型屏幕上，如果采用压缩编码，还原之后就会出现上图中的情况，为了观影体验，所以没法压缩，当然这不在我们考虑的范围内。

H264压缩技术

了解了块结构混合编码后，理解H264的基本原理其实非常简单，下我们就简单的描述一下H264压缩数据的过程。通过摄像头采集到的视频帧（按每秒 30 帧算），被送到 H264 编码器的缓冲区中。编码器先要为每一幅图片划分宏块。

以下面这张图为例:

示例图片

划分宏块

H264默认是使用 16X16 大小的区域作为一个宏块，也可以划分成 8X8 大小。

整张图片都是由这样的宏块组成

划分好宏块后，计算宏块的象素值。

像素计算

以此类推，计算一幅图像中每个宏块的像素值，所有宏块都处理完后如下面的样子。

最终一帧图像由很多个宏块表示

划分子块

H264对比较平坦的图像使用 16X16 大小的宏块。但为了更高的压缩率，还可以在 16X16 的宏块上更划分出更小的子块。子块的大小可以是 8X16､ 16X8､ 8X8､ 4X8､ 8X4､ 4X4非常的灵活。

子块划分示例

上幅图中，红框内的 16X16 宏块中大部分是蓝色背景，而三只鹰的部分图像被划在了该宏块内，为了更好的处理三只鹰的部分图像，H264就在 16X16 的宏块内又划分出了多个子块。

16x16宏块中又划分子块

这样再经过帧内压缩，可以得到更高效的数据。下图是分别使用mpeg-2和H264对上面宏块进行压缩后的结果。其中左半部分为MPEG-2子块划分后压缩的结果，右半部分为H264的子块划压缩后的结果，可以看出H264的划分方法更具优势。

经过H264处理的帧数据大大减少

宏块划分好后，就可以对H264编码器缓存中的所有图片进行分组了。

宏块的划分规则

来源于《H.264视频编码官方中文帮助文档》第6.3节 图像和条带的空间分割

一幅图像如何分割为条带和宏块。图像被划分为条带。条带由一系列的宏块组成，当使用宏块自 适应帧/场解码时则由一系列宏块对组成。

每个宏块均包含一个 16×16 的亮度阵列，当视频格式不是单色时，还包含和两个相应的色度阵列。如果没 有使用宏块自适应帧/场解码，每个宏块代表图像中的一个空间矩形区域。例如，如图 6-7 所示，一幅图像被分为 两个条带。

宏块条带划分.png

6.4节 反向扫描过程和相邻数据的推导过程

规定反向扫描过程，例如索引值到位置的映射，以及相邻数据的导出过程。

6.4.1 反向宏块扫描过程
这里我们需要知道的是编码算法会将每帧图片每个宏块都进行扫描。进行计算后，得到最优的划分结果。

6.4.2 反向宏块分割和子宏块分割的扫描过程

宏块的分割与扫描.png

如果一个16x16的宏块，数据波动比较大，那我们就接着对宏块进行划分，知道划分成4x4为止。