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北京杰西艺电子设备有限公司
主营：话筒,调音台,话筒架,编解码器,电话耦合器
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| 价格： | 来电议定 |
编*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。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，在一帧图像中与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。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。
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视频编*原理
以下是北京杰西艺为您一起分享的内容，北京杰西艺生产编*，欢迎新老客户莅临。
音频和视频都需要可定制的压缩方法。工程师和数学家们尝试了很多种不同的办法来试图解决这个问题。一个复杂的平衡关系存在于以下因素之间：视频的质量、用来表示视频所需要的数据量(通常称之为码率)、编码算法和*算法的复杂度、针对数据丢失和错误的鲁棒性(Robustness)、编辑的方便性、随机访问、编码算法设计的完整性、端到端的延长以及其它一些因素。当然也有无损的编*，但是通常没有必要为了一些几乎注意不到的的质量损失而大大增加编码后文件的大小。
编*
目前在尝试使用全新的技术对编码架构进行革新，比如人工智能，神经计算模型等。做编码的都了解，视频编码基本结构（波形混合编码）在过去几十年都没怎么变化，主要在于预算、变换和熵编码三大部件（及零件）的不断替换和完善。近期，学界已经提出了一些用深度学习对HEVC进行编码提升的研究工作，不过大多集中在环内滤波或后处理方面，还是属于模块级提升，没有结构突破，无End to End 学习能力。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）。FVC和AV1阵营普遍认为，短期内深度学习还是干不过人工fine tune的各种编码模式(算子)，还得继续潜伏一阵。
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第6年
