为减少编码的复杂性，使视频编码操作易 于执行，首先把一幅图像分成固定大小的 宏块（Macroblock, MB），以亮度为基准， 通常为16×16块（每块16行，每行16个像 素）
在宏块中可以进一步分块，例如8×8块 （每块8行，每行8个像素）、16×8块、 4×4块等等，然后对块进行压缩编码处理 色度按照采样或子采样格式对应计算
3.1.1 视频压缩编码的必要性
未经过压缩的原始视频的码率：
720p高清电视（30fps，4:2:0）： 1280×720×30×8×1.5 ＝ 316.41Mbps 1080p高清电视（ 60fps，4:2:2）： 1920×1080×60×8×2 ＝ 1.85Gbps 100分钟的720p高清电视节目（30fps， 4:2:0 ）大小可达约231.74 GB
有些图像从大面积上或整体上看存在着重 复出现的相同或相近的纹理结构，例如布 纹图像和草席图像，被称为结构冗余
其它冗余
信息熵冗余（统计冗余、编码冗余）：调 整编码（coding）方式可以减少码字的数 据量，即编码的效率
视觉冗余：人类的视觉系统实际上只在一 定程度上对图像的变化产生敏感，即图像 数据中存在着大量人类视觉觉察不到的细 节 ……
3.1.5 视频压缩编码技术概述
从上世纪80年代开始逐渐形成了混合视频 编码(Hybrid video coding/encoding)技术， 并成为之后一系列视频编码标准的基础框 架
视频压缩编码技术概述
视频编码方法与采用的信源模型有关
如果采用“一幅图像由许多像素构成”的 信源模型，这种信源模型的参数就是每个 像素的亮度和色度的幅度值。对这些参数 进行压缩编码技术称为基于波形的编码 如果采用一个分量有几个物体构成的信源 模型，这种信源模型的参数就是各个物体 的形状、纹理和运动。对这些参数进行压 缩编码的技术被称为基于内容的编码
3.1.2 视频压缩编码的可能性
信息之所以能进行压缩，是因为信息本身 通常存在冗余量 在数据存储或传输时，通过选择优化的信 源编码方案，消除了冗余，也就达到了数 据压缩目的
信源/信道
信源就是信息的来源，可以是人、机器、 自然界的物体等等。信源发出信息的时候， 一般以某种讯息的方式表现出来，可以是 符号，如文字、语言等，也可以是信号， 如图像、声响等等
信道就是信息传递的通道，是将信号进行 传输、存储和处理的媒介。信道的关键问 题是它的容量大小，要求以最大的速率传 送最大的信息量
信源编码/信道编码
为了减少信源输出符号序列中的冗余度、 提高符号的平均信息量，对信源输出的符 号序列所施行的变换称为信源编码
对输入信息进行编码，优化信息和压缩信 息并且打成符合标准的数据包 信道编码是为了对抗信道中的噪音和衰减， 通过增加冗余，如校验码等，来提高抗干 扰能力以及纠错能力
3.1.3 无损压缩与有损压缩
无损压缩可完全恢复数据而不引入失真。 由于整个编解码过程中，信源信息的熵始 终保持不变，因此无损压缩又被称为熵保 持编码，无损压缩的编码效率受信息的熵 限制，压缩率通常在2至5倍。无损编码包 括：变换编码、 游程编码、算术编码等
无损压缩与有损压缩
有损压缩则是利用人眼视觉特性(HVS: Human Vision System)，对人眼不敏感的 某些图像细节信息进行压缩甚至忽略不编 码，因此在解码恢复的过程时，不能完全 恢复数据的全部信息，引入了失真，但是 对于图像的最终接收者（人眼）而言，获 得的信息的变化不大（即无大的视觉失 真），同时获得较大的压缩率(10到200倍 )
信息熵
信息是个很抽象的概念，我们常常说信息很 多，或者信息较少，但却很难说清楚信息到 底有多少，直到 1948 年，香农提出了“信 息熵”（Entropy）的概念，才解决了对信息 的量化度量问题
信息熵是用于度量信息量的一个概念。一个 系统越是有序，信息熵就越低；反之，一个 系统越是混乱，信息熵就越高。所以，信息 熵也可以说是系统有序化程度的一个度量
无损压缩与有损压缩
在常用的视频编码应用中，有损编码是与 无损编码进行混合编码
3.1.4 视频压缩编码的目标
视频信号由于信息量巨大，存储空间要求 高、传输网络带宽要求高，需要将视频信 号在传送前先进行压缩编码，即进行视频 源压缩编码，然后在网络上进行传送或者 存储，以便节省传送带宽和存储空间
视频压缩编码的基本目标要求： 1）必须压缩在一定的带宽内，即视频编 码器应具有足够的压缩比
视频压缩编码的目标
2）视频信号压缩之后，应保持一定的视 频质量 如果不问质量，一味地压缩，虽然压缩比 很高，但压缩后严重失真，显然达不到要 求；反之，如只讲质量，压缩比太小，也 不符合要求
3）在以上两个要求下，视频编码器的实 现应力求简单、易实现、成本低、可靠性 高，这也是基本的要求
视频压缩编码技术概述
由此可见，根据采用信源模型，视频编码 可以分为两大类，基于波形的编码和基于 内容的编码
它们利用不同的压缩编码（Encoding）方 法，得到相应的量化前的参数；再对这些 参数进行量化；最后，进行无损熵编码进 一步提高效率 解码（Decoding）则为编码的逆过程
视频编码分块
时间冗余
在视频序列中，前后两帧图像（时间间隔 很短）之间具有较大的相关性，表现出帧 与帧之间的重复，因而存在时间冗余
这是视频信号中所经常包含的冗余
(a)
(b)
空间冗余
在同一幅图像中，规则物体和规则背景 （所谓规则是指表面颜色分布是有序的、 而不是完全杂乱无章的）的表面物理特征 具有相关性，这些相关性的光成像结构在 数字化图像中就表现为数据冗余
同一帧图像中相邻的像素之间具有很强的 相关性
知识冗余
有许多图像的理解与图像所表现内容的基 础知识(先验或背景知识)有相当大的相关 性，从这种知识出发可以归纳出图像的某 种规律性变化，这类冗余称为知识冗余。 知识冗余的一个典型例子是对人像的理解， 比如，鼻子上方有眼睛，鼻子又在嘴的上 方等
结构冗余