视频压缩基本算法与标准

视频压缩

视频压缩又称视频编码，所谓视频编码方式就是指通过特定的压缩技术，将某个视频格式的文件转换成另一种视频格式文件的方式。

一般的通用数据压缩方案如下图：

压缩就是一个传播的过程，所以在压缩与解压缩之间，没有信号的丢失则称这种压缩就是无损的，相反的就是有损的，都有各自的算法，下面介绍。

无损压缩算法

一 游长编码（Run-Length Coding, RLC ）

产生年代：未知。

主要人物：未知。

基本思想：如果我们压缩的信息源中的符号具有这样的连续的性质，即同一个符号常常形成连续的片段出现，那么我们可以对这个符号片段长度进行这样的的编码。

例子：输入：5555557777733322221111111

游长编码为：（5，6）（7，5）（3，3）（2，4）（l ，7）

二 变长编码：

1 香农-凡诺算法

产生年代：未知

主要人物：Shannon 和 Robert Fano

基本思想：对于每个符号出现的频率对符号进行排序，递归的将这些符号分成两部分，每一部分有相近的频率，知道只有一个符号未止。

说明：过程用一颗二叉树完成，它是一种自顶向下的过程，对于此输入5个字符则自然的分成2,3左右两子树，接着就是递归的过程。因为分法不唯一，所以下列输出是一种情况。

例子：输入：HELLO

输出：10 110 0 0 111（左子树标0）

2赫夫曼编码

产生年代：1952年

主演人物：David A.Huffman

基本思想：与香农-凡诺算法的区别在于，赫夫曼编码采用的是一种自下而存储器或网络

输出数据 解码器（解压缩） 编码器 输入数据

上的描述方式，先从符号的频率中选取最小的两个符号，合成一个新的结点，进行等效的代替，然后也是个递归过程。

说明：赫夫曼编码具有唯一的前缀性质和最优性。

例子：对于输入：HELLO 建立的一刻赫夫曼树 扩展：

扩展的赫夫曼编码，这是相对于数据中某个符号的概率较大（接近1.0）时，将几个符号组成组，然后为整个组赋予一个码字。

自适应的赫夫曼编码，这是一个边接收边编码的过程，完全的体现了适应的过程，需要对二叉树进行改变，由接收到的数据去添加进二叉树中，自动生成新的“赫夫曼树”。

三 基于字典的编码（Lempel-Ziv-Welch ， LZW ）

产生年代：1977年 1978年改进一，1984年改进二

主要人物：Jacob Ziv ， Abraham Lempel ， Terry Welch

基本思想：该算法利用了一种自适应的基于字典的压缩技术，字典就是给给不同的符号组合进行编码，生成一个个“单词”，自适应就是，单词是接收数据的时候，一个个生成的，字典会慢慢的边长。

例子：先从一个简单的字典开始 原字典单词 新生成的字典单词

我们输入： ABABBABCABABBA 输出：1 2 4 5 2 3 4 6 1

说明：只要待编码的符号序列是字符、字符串、字符、 字符串、字符、等等，编码器就会产生一个新的编码 来表示字符+字符串+字符，并且在解码器还没来得及 产生这个编码的时候马上将其投入使用。

四 算术编码

产生年代：追溯到1948年 20世纪七八十年代发展成熟

主要人物：Shannon Abramson Peter Elias

L: 2 1 O:1

0 0 1 1 H:1 E:1 code string

--------------------

1 A

2 B

3 C

S C output code string A B 1 4 AB B A 2 5 BA A B AB B 4 6 ABB B A BA B 5 7 BAB B C 2 8 BC C A 3 9 CA A B

AB A 4 10 ABA A B AB B ABB A 6 11 ABBA A EOF 1

基本思想：把整个消息看成一个单元。然后经过数字处理，计算出每个符号的频率范围，再由上限及下限产生码字……

( 我没看懂……)

有损压缩算法

一变换编码

1 离散余弦变换（DCT）

DCT 是一种广泛应用的变换编码方式，它能以数据无光的方式解除输入信号之间的相关性。例如对于JPEG和类似的图像压缩算法来说，压缩的第一步需要将图像分割为小块，同时将每个小块进行变换，使之由空域信号变换成为时域信号。这时候就会采用DCT，CT变换能够完整的保留所有8x8像素块的信息，因此反向离散余弦变换(IDCT)也就能够从8x8频域信号矩阵中完整的恢复原始8x8像素矩阵。

扩展：2D DCT， 2D IDCT。

2 Karhunen-Loeve 变换（KLT）

KLT变换是一种可逆的线性变换，它应用了向量表述的统计学原理。KLT变换主要的特征就是能够很好的解除输入的相关性。

二小波编码

这是一种信号的分解方法。它采用一组成为小波的基函数来表示信号，可以在时域和频域都得到很好的分辨率。小波变换有两种：连续小波变换（CWT）和离散小波变换（DWT）。

扩展：二维Haar变换

三小波包

紧接上文，解决小波变换值进行编码，怎样形成流。将采取一种叫做嵌入零树的数据结构。

嵌入式零树小波（EWZ）算法层次树集合划分（SPIHT）算法优化截断嵌入式编码（EBCOT）算法。

具体内容复杂，在这里不做介绍了。

JPEG图像

下面介绍JPEG图像的简单步骤：

1 把RGB转换为YIQ 或 YUV，并且二次采样。

2 对图像块进行DCT变换。（块是图像压缩的一个单位，能使DCT变换加快）。

3 进行量化。量化的目标是减少图像压缩所需要的位数。量化的过程就是将每个DCT系数向诺干预设值进行舍入得过程。这种对系数的编码方法可以通过两