教程:浅谈H264笔记210915;

H.264，同时也是 MPEG-4 第十部分，是由ITU-T 视频编码专家组（VCEG）和ISO/IEC动态图像专家组（MPEG）联合组成的联合视频组（JVT，Joint Video Team）提出的高度压缩数字视频编解码器标准。这个标准通常被称之为H.264/AVC（或者AVC/H.264或者H.264/MPEG-4 AVC或MPEG-4/H.264 AVC）而明确的说明它两方面的开发者。H.264是在MPEG-4技术的基础之上建立起来的，其编解码流程主要包括5个部分：帧间和帧内预测（Estimation）、变换（Transform）和反变换、量化（Quantization）和反量化、环路滤波（Loop Filter）、熵编码（Entropy Coding）。

H264特点

更高的编码效率：同H.263等标准的特率效率相比，能够平均节省大于50%的码率。高质量的视频画面：H.264能够在低码率情况下提供高质量的视频图像，在较低带宽上提供高质量的图像传输是H.264的应用亮点。
提高网络适应能力：H.264可以工作在实时通信应用（如视频会议）低延时模式下，也可以工作在没有延时的视频存储或视频流服务器中。采用混合编码结构：同H.263相同，H.264也使用采用DCT变换编码加DPCM的差分编码的混合编码结构，还增加了如多模式运动估计、帧内预测、多帧预测、基于内容的变长编码、4x4二维整数变换等新的编码方式，提高了编码效率。
H.264的编码选项较少：在H.263中编码时往往需要设置相当多选项，增加了编码的难度，而H.264做到了力求简洁的“回归基本”，降低了编码时复杂度。
H.264可以应用在不同场合：H.264可以根据不同的环境使用不同的传输和播放速率，并且提供了丰富的错误处理工具，可以很好的控制或消除丢包和误码。
错误恢复功能：H.264提供了解决网络传输包丢失的问题的工具，适用于在高误码率传输的无线网络中传输视频数据。
较高的复杂度：264性能的改进是以增加复杂性为代价而获得的。据估计，H.264编码的计算复杂度大约相当于H.263的3倍，解码复杂度大约相当于H.263的2倍。

H264原始码流结构

H264功能分为两层：VCL(视频编码层)和 NAL(网络提取层)。

VCL：包括核心压缩引擎和块，宏块和片的语法级别定义，设计目标是尽可能地独立于网络进行高效的编码。
NAL：负责将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，覆盖了所有片级以上的语法级别。

VCL数据传输或者存储之前，会被映射到一个NALU中，H264数据包含一个个NALU。如下图：

一个NALU = 一组对应于视频编码的NALU头部信息 + 一个原始字节序列负荷(RBSP,Raw Byte Sequence Payload)。

一个原始的NALU单元结构如下 [StartCode][NALU Header][NALU Payload]三部分。

StartCode，是一个NALU单元开始，必须是00 00 00 01 或者00 00 01。

NAL Header

头信息协议如上图。

例如: 1 00 00 00 01 06: SEI信息

2 00 00 00 01 67: 0x67&0x1f = 0x07 :SPS

3 00 00 00 01 68: 0x68&0x1f = 0x08 :PPS

4 00 00 00 01 65: 0x65&0x1f = 0x05: IDR Slice

2. RBSP

下面是RBSP序列的描述：

H264的码流分层结构

H264概述

H264压缩技术主要采用了以下几种方法对视频数据进行压缩。包括：

帧内预测压缩，解决的是空域数据冗余问题。
帧间预测压缩（运动估计与补偿），解决的是时域数据冗徐问题。
整数离散余弦变换（DCT），将空间上的相关性变为频域上无关的数据然后进行量化。
CABAC压缩。经过压缩后的帧分为：I帧，P帧和B帧:
I帧：关键帧，采用帧内压缩技术。
P帧：向前参考帧，在压缩时，只参考前面已经处理的帧。采用帧音压缩技术。
B帧：双向参考帧，在压缩时，它即参考前而的帧，又参考它后面的帧。采用帧间压缩技术。除了I/P/B帧外，还有图像序列GOP。
GOP:两个I帧之间是一个图像序列，在一个图像序列中只有一个I帧。如下图所示：

下面我们就来详细描述一下H264压缩技术。

H264压缩技术

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：

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。

划分好宏块后，计算宏块的象素值。

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。

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。

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。

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。

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。

帧分组

对于视频数据主要有两类数据冗余，一类是时间上的数据冗余，另一类是空间上的数据冗余。其中时间上的数据冗余是最大的。下面我们就先来说说视频数据时间上的冗余问题。

为什么说时间上的冗余是最大的呢？假设摄像头每秒抓取30帧，这30帧的数据大部分情况下都是相关联的。也有可能不止30帧的的数据，可能几十帧，上百帧的数据都是关联特别密切的。

对于这些关联特别密切的帧，其实我们只需要保存一帧的数据，其它帧都可以通过这一帧再按某种规则预测出来，所以说视频数据在时间上的冗余是最多的。

为了达到相关帧通过预测的方法来压缩数据，就需要将视频帧进行分组。那么如何判定某些帧关系密切，可以划为一组呢？我们来看一下例子，下面是捕获的一组运动的台球的视频帧，台球从右上角滚到了左下角。

H264编码器会按顺序，每次取出两幅相邻的帧进行宏块比较，计算两帧的相似度。如下图：

通过宏块扫描与宏块搜索可以发现这两个帧的关联度是非常高的。进而发现这一组帧的关联度都是非常高的。因此，上面这几帧就可以划分为一组。其算法是：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，我们认为这样的图可以分到一组。

在这样一组帧中，经过编码后，我们只保留第一帖的完整数据，其它帧都通过参考上一帧计算出来。我们称第一帧为IDR／I帧，其它帧我们称为P／B帧，这样编码后的数据帧组我们称为GOP。

运动估计与补偿

在H264编码器中将帧分组后，就要计算帧组内物体的运动矢量了。还以上面运动的台球视频帧为例，我们来看一下它是如何计算运动矢量的。 H264编码器首先按顺序从缓冲区头部取出两帧视频数据，然后进行宏块扫描。当发现其中一幅图片中有物体时，就在另一幅图的邻近位置（搜索窗口中）进行搜索。如果此时在另一幅图中找到该物体，那么就可以计算出物体的运动矢量了。下面这幅图就是搜索后的台球移动的位置。