简单准确介绍视频/图像领域的分辨率、帧率、码率之间的关系。<!--more-->
Drivers of Quality 传输质量
视频传输质量由分辨率与帧率决定。
- Resulution: 分辨率是指一帧图像有多少条水平扫描线，如1080p。分辨率越大，图像越清晰。单位是数量。
- FPS(Frame Per Second): 帧率是指视频流一秒钟时间内包含多少帧图像。帧率越大，视频的动画越流畅。单位是赫兹(Hz)。
Bitrate 码率
要传输的视频，在确定了分辨率与帧率之后，编码器还需要确定码率，码率是指每秒传输多少位，单位是 bits/s 。
我们举一个实际例子计算一下码率:
- 分辨率为
1080p(1920*1080)
- 帧率为
60FPS
通过分辨率与帧率，可以计算出 像素/秒: 1920*1080*60=124416000 pixs/s 。 彩色图像每个像素由RGB三种基色组成，每种基色取值范围是0~255，那么一个像素对应3个Byte，24bits。 由此可以计算出 码率: 124416000 pixs/s = 124416000*24 bits/s = 2985984000 bits/s ~= 2847Mb/s。
理论上2847Mbps这个值就是我们要看分辨率为 1080p，帧率为 60FPS的视频，所需要的带宽。但我们发现这个值与实际经验并不相符。这个值接近3Gbps带宽，我们通过手机4G网络或家庭的100Mbps带宽都可以流畅观看1080p视频。这里就涉及到视频传输的压缩。
Compression 压缩
视频压缩的原理是去除冗余信息，在视频数据中冗余信息分为四种：
- 时间上的冗余信息（temporal redundancy）：在视频数据中，相邻的帧（frame）与帧之间通常有很强的关连性，这样的关连性即为时间上的冗余信息。
- 空间上的冗余信息（spatial redundancy）：在同一张帧之中，相邻的像素之间通常有很强的关连性，这样的关连性即为空间上的冗余信息。
- 统计上的冗余信息（statistical redundancy）：统计上的冗余信息指的是欲编码的符号（symbol）的几率分布是不均匀（non-uniform）的。
- 感知上的冗余信息（perceptual redundancy）：感知上的冗余信息是指在人在观看视频时，人眼无法察觉的信息。
当前视频领域的编解码算法都包含了压缩，常用的编解码算法有 H264, H265, VP9, AV1。
举个例子，在H264算法中，使用时间冗余原理，将传输的视频帧分为 I-frames, P-frames。
- I-frames: I 帧是图像的完整数据，数据量较大
- P-frames: P 帧是基于I帧的变化数据，数据量较小，如果视频内容变化不大，那么P帧的内容会很小，压缩效果也就很好。
下图是一个I帧与P帧图像。
![I-frames]()
- P 帧:
![P-frames]()
压缩指标 BPP
BPP(Bits per Pix) 是编码器的一个压缩指标，通过 BPP 可以计算出实际的带宽。以 H264 编码算法为例，假设固定 BPP 为 0.21 ，那么上面 1080P@60FPS 的视频，压缩之后需要的带宽为原始带宽的: 0.21/24 倍。
2985984000*0.21/24 ~= 25Mbps
需要注意的是，BPP的值并不是固定的，而是可以动态调整的，空旷的图像要比精致的图像值要小。
Reference
1080p
Making fine prints in your digital darkroom Pixels, images, and files
How does bitrate differ for the same resolution and framerate?
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