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编***器对于像素的影响原理

预测编码由于会议电视所摄取的人物的活动量很小，必然会使每幅图像内容相差不大，或者说某幅图像(帧)与它前面一幅图像(帧)相关性很强。利用这个相关性，首先把一幅完整内容的图像传到对方，后面的每幅画面，只需把不同的内容传过去，相同的内容就不再传到对方。例如，发言者的完整的形象首幅画面传送到对方，以后的每幅画面，只需传递他的嘴部的动作内容，从而可使传输的码率大大下降。一幅图像是由许多像素点组成的，这些像素点包含了亮度及色差信号。执行器作动测试功能：用***器对一些执行器，像喷油嘴、怠速电机、继电器、电磁阀冷却风扇等进行人工控制，用以检测该执行器是否处于良好的工作状况。从易于编码的角度考虑，把每幅画面分成许多小方块，每个块由16像素×16像素点亮度块和两个8像素×8像素点的色差块组成，我们将它称为“宏块”MB(Macroblock)。若将画面内变动部分的内容传到对方，那么，在前一帧图像中与当前帧的宏块所对应的位置附近，找到一个与当前宏块的亮度块近的宏块，并作为当前宏块(MB)的预测值，然后将当前的画面内的宏块与预测块相减，得到一个预测误差，仅对误差块进行编码即可。

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编***器好坏

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当我们评价一个东西是好或者不好，首先需要给出一个测度。从广义上看，编***器的测度是多个维度的函数，维度包括：压缩效率（即码率和质量）、算法复杂度（时间、空间复杂度）、实现复杂度（平台支持能力、技术人员市场占比）、系统指标（可并行性、可扩展性、延迟大小、抗误码能力）等。由于这些维度之间是互相制约的，实际研发中只能取主要维度而牺牲其他方面，取得某种平衡。但视频方面不难推测，MediaSDK应该逐步支持到FPGA层面。比如在视频内容生产领域用的JPEG2K、TICO等编码器，就强调低复杂度，压缩比并没有分发领域的HEVC、H264等高。再比如H264编码器，会分为不同的profile或类型，***编码器码率通常是离线编码器1.5到2倍，就是为了降低延迟而牺牲了压缩效率。

编***器处理能力和高画质的解决方案

当说到硬编码器时，脑海中default的应用场景是***，并且是直连信号源（摄像机或者通过contribution编码器送过来的***视频）。在这种应用中，受限于时延和线性快编，留给编码器时间窗口比较短，加之硬件编码器计算和buffer资源有限，像multipass、lookahead等一些复杂的编码优化手段就会disable掉，因此压缩效率会受限。视频编***器设计一个典型的数字视频编***器的首先是将从摄像机输入的视频从RGB色度空间转换到YCbCr色度空间，而且通常还伴有色度抽样来生成4:2:0格式的视频(有时候在隔行扫描的情况下会采用4:2:2的抽样方式)。软件编码器的应用场景更多的是点播或者延迟***，并且可以部署在弹性的云上，如果并行扩展性设计的好的话，一些复杂编码模式都可以开启，压缩能力能够充分施展，压缩效率自然更好。

此外，当我们说到画质的时候，其实更多的说的是重建视频的主观感受，并不是我们优化编码器时通常使用的PSNR（或者SSIM等）。对于特定的视频帧，无论是那个metric，码率或者QP的变化，画质的相对变化都能直接反应出来。难在不同内容的视频，人对画质的感受是很implict的，从不好到好的刻度是不均匀和非线性的。这给编码器优化带来了较大的自由度，也是各位编码老铁们发挥的空间。例如，发言者的完整的形象首幅画面传送到对方，以后的每幅画面，只需传递他的嘴部的动作内容，从而可使传输的码率大大下降。窄带高清，per-title，感知编码、视觉优化、内容自适应等都是工作在这个区间。我们常说，编码既是技术（Tech）也是艺术（Art），这里面有很多know-how的tricks，有工匠精神的老司机们往往更胜一筹。举个例子，我们曾对国外一款商业编码器和 x265，HM进行过对比测试，单看PSNR，商业编码器比不过HM，甚至x265，但是在体育比赛，歌舞晚会等实际场景中，画面的均匀性和一致性等主观方面（如画面之间闪烁性低），商业编码器优势明显。

另外补充一点，画质的好坏不只取决于编***本身，预处理和后处理也很十分重要，甚至带来的画质提升效果要大于编码优化本身。

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编***器的前景

首先，视频作为所谓较大的大数据，存取和交换都离不开压缩和解压。因此，背后的编***技术（及工程师）是被需要的，短期不会被冷落。但是换个角度看，正是因为编***无处不在，高频和基础的特点，尽管逻辑上常常放在应用层，但技术下沉或者说硬核化的趋势很明显。***就不用说了，播放器大都调用芯片内置的硬***。编码方面，情况好一些，NTT，索喜（Socionext）、富士通这些***做编码芯片的厂商主要集中在***领域。真正走量的互联网视频服务商大多还是用云 软编码的方式。对于预测编码的预测误差块，不直接进行编码，而是采取一种称为离散余弦变换编码方法，也称DCT变换法。不过如前面提到的，平台厂商有抄底的趋势，Intel和Nvida就是代表。特别是Intel，本身就是云计算的主力平台，其新的CPU FPGA的计算平台值得期待，尽管现在主打AI对抗Nivida。但视频方面不难推测，Media SDK应该逐步支持到FPGA层面。从这个意义上看，FPGA/ASIC 做编***前景还是不错的，适合于练内功的人，但就业口子不大，集中在少数几家。相比来说，软件编***门槛低，口子宽但变化快。

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