导读：随着移动互联网技术的蓬勃发展，视频已无处不在。视频直播、视频点播、短视频、视频聊天，已经完全融入了每个人的生活。Cisco 发布的最新报告中写道，到 2022 年，在移动互联网流量中，视频数据占比将高达 82% 。视频为何如此普及呢？是因为通过视频能方便快捷地获取到大量信息。但与此同时，因为视频数据量非常巨大，视频的传输、存储也面临着巨大的挑战。从 20 世纪 90 年代以来，数字视频编解码技术迅速发展，一直是国内外研究的热点领域。视频编解码，将是保证用户高品质视频体验的重要技术。

视频编解码技术及标准

视频编解码技术的主要作用，是在可用的计算资源内，追求尽可能高的视频重建质量和尽可能高的压缩比，以达到带宽和存储容量的要求。为何突出“重建质量”？因为视频编码是个有损的过程，用户只能从收到的视频流中解析出“重建”画面，它与原始的画面已经不同，例如观看低质量视频时经常会碰到的“块”效应。如何在一定的带宽占用下，尽可能地保持视频的质量，或者在保持质量情况下，尽可能地减少带宽利用率，是视频编码的基本目标。用专业术语来说，即视频编解码标准的“率失真”性能。“率”是指码率或者带宽占用；“失真”是用来描述重建视频的质量。与编码相对应的是解码或者解压缩过程，是将接收到的或者已经存储在介质上的压缩码流重建成视频信号，然后在各种设备上进行显示。

视频编解码标准，通常只定义上述的解码过程。例如 H.264 / AVC 标准，它定义了什么是符合标准的视频流，对每一个比特的顺序和意义都进行了严格地定义，对如何使用每个比特或者几个比特表达的信息也有精确的定义。正是这样的严格和精确，保证了不同厂商的视频相关服务，可以很方便地兼容在一起，例如用 iPhone、Android Phone 或者 windows PC 都可以观看同一在线视频网站的同一视频。世界上有多个组织进行视频编码标准的制定工作，国际标准组织 ISO 的 MPEG 小组、国际电信联盟 ITU-T 的 VCEG 小组、中国的 AVS 工作组、Google 及各大厂商组成的开放媒体联盟等。

（图1 视频编码标准及发展历史）

自 VCEG 制定 H.120标准开始，视频编码技术不断发展，先后成功地制定了一系列满足不同应用场景的视频编码标准，如图1所示。VCEG 组织先后制定了H.120、H.261、H.262(MPEG-2 Part 2)、H.263、H.263+、H.263++。MPEG也先后制定了MPEG-1、MPEG-2、MPEG-4 Part 2。以及两个国际组织合作制定的H.264/AVC、H.265/HEVC、H.266/VVC；中国自主知识产权的 AVS、AVS2、AVS3 视频编码标准；Google 制定的 VP8、VP9；Google、思科、微软、苹果等公司组成的开放媒体联盟（AOM）制定的 AV1。这里特别要提一下H.264/AVC。H.264/AVC虽有近20年历史，但它优秀的压缩性能、适当的运算复杂度、优秀的开源社区支持、友好的专利政策、强大的生态圈等多个方面的因素，依旧让它保持着强大的生命力，特别是在实时通信领域。像 ZOOM、思科 Webex 等视频会议产品和基于 WebRTC SDK 的视频服务，大多数主流场景都采用 H.264/AVC。

混和编码框架

纵观视频标准历史，每一代视频标准都在率失真性能上有着显著的提升，他们都有一个核心的框架，就是基于块的混合编码框架，如图2所示。它是由J. R. Jain 和A. K. Jain在1979年的国际图像编码学会(PCS 1979)上提出了基于块运动补偿和变换编码的混合编码框架。

（图2 混和编码框架）

我们一起来对该框架进行拆解和分析。从摄像头采集到的一帧视频，通常是 YUV 格式的原始数据，我们将它划分成多个方形的像素块依次进行处理（例如 H.264/AVC 中以16x16像素为基本单元），进行帧内/帧间预测、正变换、量化、反量化、反变换、环路滤波、熵编码，最后得到视频码流。从视频第一帧的第一个块开始进行空间预测，因当前正在进行编码处理的图像块和其周围的图像块有相似性，我们可以用周围的像素来预测当前的像素。我们将原始像素减去预测像素得到预测残差，再将预测残差进行变换、量化，得到变换系数，然后将其进行熵编码后得到视频码流。

接下来，为了可以使后续的图像块可以使用已经编码过的块进行预测，我们还要对变换系统进行反量化、反变换，得到重建残差，再与预测值进行求合，得到重建图像。最后我们对重建图像进行环路滤波、去除块效应等，这样得到的重建图像，就可以用来对后续图像块进行预测了。按照以上步骤，我们依次对后续图像块进行处理。

对于视频而言，视频帧与帧的间隔大约只有十到几十毫秒，通常拍摄的内容不会发生剧烈变化，它们之间存在非常强的相关性。如图3所示，将视频图像分割成块，在时间相邻的图像之间进行匹配，然后将匹配之后的残差部分进行编码，这样可以较好地去除视频信号中的视频帧与帧之间的冗余，达到视频压缩的目的。这就是运动补偿技术，直到今天它仍然是视频编解码的核心技术之一。

（图3 运动估计和运动补偿）

变换编码的核心思想是把视频数据分割成块，利用正交变换将数据的能量集中到较少几个变换系数上。结合量化和熵编码，我们可以获得更有效的压缩。视频编码中信息的损失和压缩比的获得，很大程度上来源于量化模块，就是将源信号中的单一样本映射到某一固定值，形成多到少的映射，从而达到压缩的目的，当然在压缩的过程中就引入了损失。量化后的信号再进行无损的熵编码，消除信号中的统计冗余。熵编码的研究最早可以追溯到 20 世纪 50 年代，经过几十年的发展，熵编码在视频编码中的应用更加成熟、更加精巧，充分利用视频数据中的上下文信息，将概率模型估计得更加准确，从而提高了熵编码的效率。例如H.264/AVC中的Cavlc（基于上下文的变长编码）、Cabac（基于上下文的二进制算术编码）。算术编码技术在后续的视频编码标准，如AV1、HEVC/H.265、VVC/H.266 中也有应用。

视频编码发展至今，VVC/H.266 作为最新制定的标准，采纳了一系列先进的技术，对混合编码框架的各个部分都进行了优化和改进，使得其率失真性能相比前一代标准，又提高了一倍。例如，VVC/H.266 采用了128x128大小的基本编码单元，并且可以继续进行四叉树划分，支持对一个划分进行二分、三分；色度分量独立于亮度分量，支持单独进行划分；更多更精细的帧内预测方向、帧间预测模式；支持多种尺寸和形式的变换、环内滤波等。VVC/H.266 的制定，目标是对多种视频内容有更好支持，例如屏幕共享内容、游戏、动漫、虚拟现实内容（VR、AR）等。其中也有特定的技术被采纳进标准，例如调色板模式、帧内运动补偿、仿射变换、跳过变换、自适应颜色变换等。 

提升质量的更多手段

视频编解码标准保证了视频的互通性，视频质量的提升仍然有很多可以深入研究的热点问题。如，基于人眼的主观质量的编码优化、基于AI的编码优化、内容自适应编码等。基于人眼的主观质量优化，主要利用人眼的视觉特性，将掩蔽效应、对比度灵敏度、注意力模型等与编码相结合，合理分配码率、减少编码损失引起的视觉不适。AI在视频编解码领域的应用，包括将多种人工智能算法，如分类器、支持向量机、CNN等对编码参数进行快速选择，也可以使用深度学习对视频进行编码环外与编码环内的处理，如视频超分辨率、去噪、去雾、自适应动态范围调整等编码环外处理，达到提升视频质量的目的；CNN网络取代编码器中的环路滤波、CNN进行帧内预测等编码环内处理，降低编码产生的损失之外，可以进一步提升预测准确度，达到更好的编码效果；此外还有打破传统混合编码框架的深度神经网络编码，如Nvidia的Maxine视频会议服务，利用深度学习来提取特征，然后对特征进行传输以节省带宽。内容自适应技术，也可分成两类，一是编码环内根据编码内容调整编码器的参数，二是编码环外根据要编码的内容进行码率、帧率、分辨率等调整。

结束语

拍乐云Pano 团队在视频编解码领域有着丰富的经验积累和深入的技术理解，采用独有的视频编解码算法，在保证视频质量的同时，高效利用带宽，让用户体验面对面一般的顺畅沟通和超清画质。接入Pano SDK，企业开发者就可以在自己的应用里轻松实现优异的视频通话能力，再也不必为视频编解码技术的复杂而伤神了。