MPEG视频压缩算法的基本原理
一般说来，在帧内以及帧与帧之间，众多的视频序列均包含很 大的统计冗余度和主观冗余度。视频源码的最终目标是：通过挖掘 统计冗余度和主观冗余度，来降低存储和传送视频信息所需的比特 率；并采用嫡编码技术，以便编制出“最小信息组”一个实用的 编码方案，是在编码特性(具有足够质量的高压缩)与实施复杂性 之间的一种折衷。对于MPEG压缩算法的开发来讲，计及到这些标 准的寿命周期应考虑到现代超大规模集成电路技术的能力，这一点 是最重要的。 根据应用的要求，我们也许会想到视频数据的“无损失”编码 和“有损失”编码“无损失”编码的目的在于：在保持原图像质 量(即解码后的图像质量等同于编码前的图像质量)情况下，来减 少需要存储和传送的图像或视频数据。与此相反，“有损失”编码 技术(该技术跟MPEG—l和MPEG2视频标准未来的应用有关) 的目的是，去符合给定的存储和传送比特串。重要的一些应用包 括；利用限定的带宽或很窄的带宽，通过通信频道采传送视频信 息；有效地存储视频信息。在这些应用中，高的视频压缩是以降低 视频质量的办法来实施的，即跟编码以前的原始图像相比，解码后 的图像“客观”质量有所降低(也就是取原始图像和再现图像之间 的均方差，作为评定客观图像质量的标准)频道的目标比特率越低；那么视频所必须进行的压缩率就越大，通常可察觉的编码人工 产物也越多。有损失编码技术的最终目的是：在指定的目标比特串 条件下，获取最佳的图像标准。这里应服从“客观”或“主观”上 的最佳标准。这里应该指出，图像的降级程度(指客观降低以及可 察觉到的人工产物的数量)取决于压缩技术的复杂性——对于结构 简单的画面和视频活动少的图像来讲，就是采用简单的压缩技术， 也许能获得根本不带可察觉人工产物的良好的再现图像
(A)MPEG视频编码器源模式
MPEG数字视频编码技术实质上是一种统计方法。在时间和空 间方向上，视频列通常包含统计冗余度。MPEG压缩技术所依赖的 基本统计特性为像素之间(interpel)的相关性，这里包含这样一个 设想：即在各连续帧之间存在简单的相关性平移运动。这里假定： 一个特殊画面上的像素量值，可以(采用帧内编码技术)根据同帧 附近像素来加以预测，或者可以(采用帧间技术)根据附件帧中的 像素来加以预测。直觉告诉我们：在某些场合，如一个视频序列镜 头变化时，各附近帧中像素之间的时间相关性就很小，甚至消失 —这时，该视频镜头就成为一组无相关牲的静止画面的组合。在 这种情况下，可采用帧内编码技术来开发空间相关性，来实现有效 的数据压缩，MPEG压缩算法采用离散余弦变换(DCT)编码技 术，以8×8像素的画面块为单位，有效地开发同一面面各附近像 索之间的空间相关性。然而，若附近帧中各像素间具有较大的相关 性时，也就是说两个连续帧的内容很相似或相同时，就可以采用应 用时间预测(帧间的运动补偿预测)的帧间DPCM编码技术。在多 种MPEG视频编码方案中，若将时间运动补偿预测路剩余空间信息 的变换码自适应地结合起来，就能实现数据的高压缩(视频的 DPCM/DCT混合编码) 图1给出了一个画面的帕内像素问相关性特性的举例，这里采 用了一个非常简单，但很有价值的统计模式。这个假设的简单模式已包括了许多“典型”画面的一些基本的相关特性，也就是指相邻 像素间的高度相关性，以及随着像素间距的增大相关性的单值衰减 特性。我们以后将利用这一模式来展示变换区域编码的一些特性。 一些“典型”画面的像素间的空间相关性，是应用具有高度像素间相关性的AR(1)GaussMarkov画面模式来加以计算的。变量X和Y分别表示像素之间在画面水平和垂直方向上的距 离。
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