iOS直播技术学习笔记 视频编码介绍(四)

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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