一、變換域編碼——整數DCT
\quad将空間域描述的圖像，經過某種變換後得到變換域中的資料，達到改變資料分布形式、減少有效資料量的目的。
\quad變換包含DCT(離散餘弦變換)、DST(離散正弦變換)等，這裡我們主要讨論DCT。在圖像視訊壓縮中采用的變換都是正交變換，因為正交變換不改變信源熵值，完全可以通過反變換重建原圖，且壓縮程度高。變換的好處在于使得資料分布發生改變，變換系數向低頻方向集中，利于編碼。
\quad采用DCT變換的圖像、視訊壓縮基本架構如下：
\quadH.264采用整數DCT變化，主要目的有兩個：1. 采用整數，提高運算速度 2. 将歸一化和量化整合在一起，減少乘運算。變換方程為F c = C ⋅ f ⋅ C T F_c=C \cdot f \cdot C^TF
c
=C⋅f⋅C
T
,，變換矩陣C，第 u 行，第 x 列元素表示為：
在N=4時，即4x4圖像塊的DCT變換為：
其中，
二、資料掃描
“之”字掃描(Zig-Zag) — 逐行掃描順序
“之”字掃描(Zig-Zag) — 場掃描順序
三、量化
\quad量化是指将信号的連續取值(或大量可能的離散取值)映射為有限多個離散值的過程，實作信号取值多對一的映射。在視訊/圖像編碼中，殘差信号經過DCT後，變換系數往往具有較大的動态範圍，是以對變換系數進行量化可以有效地減小信号取值空間，獲得更好的壓縮效果。
\quad量化分為兩類，如下：
标量量化：無需分析資料統計特性，複雜度低，但平均量化誤差大。被主流的圖像、視訊編碼标準所采用；
矢量量化：基于資料統計屬性的量化器，平均量化誤差低，但不容易實作。
\quad對于位于某個區間的值x，都用一個定值代替。即y = Q ( x ) = y k , x ∈ [ x k , x k + 1 ) y=Q(x)=y_k, x \in [x_k, x_{k+1})y=Q(x)=y
k
,x∈[x
k
,x
k+1
)。假定量化的級别，即重建值的個數為L，則表示這些量化索引所用的最多平均比特數為l o g 2 L log_2 Llog
2
L。
均勻量化
均勻量化的特點是在整個量化範圍内，各個量化間隔都相等；
若信号X的取值範圍為[a, b]，量化級别為L，則每個量化間隔的大小為Δ = b − a L \Delta = \frac{b-a}{L}Δ=
L
b−a
均勻量化的量化誤差q的取值範圍為− Δ / 2 ≤ q ≤ Δ / 2 -\Delta /2 \le q \le \Delta /2−Δ/2≤q≤Δ/2，q在[ − Δ / 2 , Δ / 2 ] [-\Delta /2, \Delta /2][−Δ/2,Δ/2]服從均勻分布，故而量化誤差的方差為σ q = 1 Δ ∫ − Δ / 2 Δ / 2 q 2 d q = Δ 2 12 σ_q = \frac{1}{\Delta} \int_{-\Delta /2}^{\Delta /2} q^2 dq=\frac{\Delta ^2}{12}σ
q
=
Δ
1
∫
−Δ/2
Δ/2
q
2
dq=
12
Δ
2
。
最優量化
————————————————
版權聲明：本文為CSDN部落客「程勇uestc」的原創文章，遵循CC 4.0 BY-SA版權協定，轉載請附上原文出處連結及本聲明。
原文連結：https://blog.csdn.net/qq_40438165/article/details/89635149
![用NDK編譯FFmpeg[圖]](data:image/gif;base64,R0lGODlhAQABAIAAAP///wAAACwAAAAAAQABAAACAkQBADs=)