H.264视频压缩原理

从信息论观点来看，图像作为一个信源，描述信源的数据是信息量(信源熵)和信息冗余量之和。信息冗余量有许多种，如空间冗余、时间冗余、结构冗余、知识冗余、视觉冗余等，数据压缩实质上是减少这些冗余量。可见冗余量减少可以减少数据量而不减少信源的信息量。从数学上讲，图像可以看作一个多维函数，压缩描述这个函数的数据量实质是减少其相关性。

根据图像信息的组成元素，H.264采用了帧内预测、帧间预测、运动估值和运动补偿、整数变换等方式，以提高对图像的压缩率。其中帧内预测是H.264根据图像中相邻像素可能相同的性质，利用相邻像素的相关性，采用新的帧内预测模式，通过当前像素块的左边和上边的像素(已编码重建的像素)进行预测，只对实际值和预测值的差值进行编码，从而能用较少的比特数来表达帧内编码的像素块信息；而帧间预测通过多帧参考和更小运动预测区域等方法对下一帧进行精确预测，从而减少传输的数据量，实现降低图像的时域相关性。H.264把运动估值和帧内预测的残差结果从时域变换到频域，使用了类似于4×4离散余弦变换(DCT)的整数变换，而不是像MPEG-2和MPEG-4那样采用8×8 DCT的浮点数变换。以整数为基础的空间变换具备效果好、计算快(只需加法与移位运算)，反变换过程中不会出现适配问题等优点，并且结合量化过程，保证了在16位计算系统中，计算结果有最大精度且不会溢出。4×4的变换块也8×8更能减少块效应和震铃效应。

H.264标准的应用，为视频的网络传输，尤其是低带宽下(如无线传输方式)的传输提供了技术支持。在信息爆炸的今天，市场要求设计人员推出产品的速度越来越快，而且为了保持产品的竞争力，在产品价格、产品应用功能特点上要保持足够优势，尤其是在多媒体市场领域。海思的SoC芯片在提供了标准算法的基础上，给予设计人员最大的灵活度以设计合适的产品，大大降低了厂商的投入成本，缩短了厂商的推出新产品的时间，为赢得市场做准备。