H.264中块，宏块，片，图像的关系

来源：互联网发布：seo资源网编辑：程序博客网时间：2024/04/30 16:08

参考：http://blog.csdn.net/ivy_reny/article/details/47144121

http://blog.csdn.net/wanggp_2007/article/details/4842839

http://blog.sina.com.cn/s/blog_4ad7c2540101me90.html

块==》宏块(MB)==》片(Slice)==》片组==》图像(picture)

1.宏块（Macro Block）：是H.264编码的基本单位，一个编码图像首先要划分成多个块（4x4 像素）才能进行处理，显然宏块应该是整数个块组成，通常宏块大小为16x16个像素。

宏块分为I、P、B宏块：

I宏块只能利用当前片中已解码的像素作为参考进行帧内预测；

P宏块可以利用前面已解码的图像作为参考图像进行帧内预测；

B宏块则是利用前后向的参考图形进行帧内预测

2.片（Slice）：一帧视频图像可编码成一个或者多个片，每片包含整数个宏块，即每片至少一个宏块，最多时包含整个图像的宏块。

片的目的：为了限制误码的扩散和传输，使编码片相互间保持独立。

片共有5种类型：I片（只包含I宏块）、P片（P和I宏块）、B片（B和I宏块）、SP片（用于不同编码流之间的切换）和SI片（特殊类型的编码宏块）。

以下是片的句法结构：片头规定了片的类型、属于哪个图像、有关的参考图像等；片的数据包含了一系列宏块和不编码数据。

3.片组，是一个编码图像中若干宏块的一个子集，包含一个或若干个片。

一般一个片组中，每片的宏块是按扫描次序进行编码的，除非使用任意片次序（Arbitrary Slice Order, ASO）一个编码帧中的片之后可以跟随任一解码图像的片。

4.序列

参照一段时间内图像的统计结果表明，在相邻几幅图像画面中，一般有差别的像素只有10%以内的点,亮度差值变化不超过2%，而色度差值的变化只有1%以内。所以对于一段变化不大图像画面，我们可以先编码出一个完整的图像帧A，随后的B帧就不编码全部图像，只写入与A帧的差别，这样B帧的大小就只有完整帧的1/10或更小！B帧之后的C帧如果变化不大，我们可以继续以参考B的方式编码C帧，这样循环下去。这段图像我们称为一个序列（序列就是有相同特点的一段数据），当某个图像与之前的图像变化很大，无法参考前面的帧来生成，那我们就结束上一个序列，开始下一段序列，也就是对这个图像生成一个完整帧A1，随后的图像就参考A1生成，只写入与A1的差别内容。
在H264协议里定义了三种帧，完整编码的帧叫I帧，参考之前的I帧生成的只包含差异部分编码的帧叫P帧，还有一种参考前后的帧编码的帧叫B帧。
H264采用的核心算法是帧内压缩和帧间压缩，帧内压缩是生成I帧的算法，帧间压缩是生成B帧和P帧的算法

在H264中图像以序列为单位进行组织，一个序列是一段图像编码后的数据流，以I帧开始，到下一个I帧结束。

一个序列的第一个图像叫做 IDR 图像（立即刷新图像），IDR 图像都是 I 帧图像。H.264 引入 IDR 图像是为了解码的重同步，当解码器解码到 IDR 图像时，立即将参考帧队列清空，将已解码的数据全部输出或抛弃，重新查找参数集，开始一个新的序列。这样，如果前一个序列出现重大错误，在这里可以获得重新同步的机会。IDR图像之后的图像永远不会使用IDR之前的图像的数据来解码。
一个序列就是一段内容差异不太大的图像编码后生成的一串数据流。当运动变化比较少时，一个序列可以很长，因为运动变化少就代表图像画面的内容变动很小，所以就可以编一个I帧，然后一直P帧、B帧了。当运动变化多时，可能一个序列就比较短了，比如就包含一个I帧和3、4个P帧。

压缩算法的说明
h264的压缩方法:
1.分组:把几帧图像分为一组(GOP，也就是一个序列),为防止运动变化,帧数不宜取多。
2.定义帧:将每组内各帧图像定义为三种类型,即I帧、B帧和P帧;
3.预测帧:以I帧做为基础帧,以I帧预测P帧,再由I帧和P帧预测B帧;
4.数据传输:最后将I帧数据与预测的差值信息进行存储和传输。
    帧内（Intraframe）压缩也称为空间压缩（Spatial compression）。当压缩一帧图像时，仅考虑本帧的数据而不考虑相邻帧之间的冗余信息，这实际上与静态图像压缩类似。帧内一般采用有损压缩算法，由于帧内压缩是编码一个完整的图像，所以可以独立的解码、显示。帧内压缩一般达不到很高的压缩，跟编码jpeg差不多。　　
    帧间（Interframe）压缩的原理是：相邻几帧的数据有很大的相关性，或者说前后两帧信息变化很小的特点。也即连续的视频其相邻帧之间具有冗余信息,根据这一特性，压缩相邻帧之间的冗余量就可以进一步提高压缩量，减小压缩比。帧间压缩也称为时间压缩（Temporal compression），它通过比较时间轴上不同帧之间的数据进行压缩。帧间压缩一般是无损的。帧差值（Frame differencing）算法是一种典型的时间压缩法，它通过比较本帧与相邻帧之间的差异，仅记录本帧与其相邻帧的差值，这样可以大大减少数据量。
       顺便说下有损（Lossy ）压缩和无损（Lossy less）压缩。无损压缩也即压缩前和解压缩后的数据完全一致。多数的无损压缩都采用RLE行程编码算法。有损压缩意味着解压缩后的数据与压缩前的数据不一致。在压缩的过程中要丢失一些人眼和人耳所不敏感的图像或音频信息,而且丢失的信息不可恢复。几乎所有高压缩的算法都采用有损压缩,这样才能达到低数据率的目标。丢失的数据率与压缩比有关,压缩比越小，丢失的数据越多,解压缩后的效果一般越差。此外,某些有损压缩算法采用多次重复压缩的方式,这样还会引起额外的数据丢失。

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