视频编码基础
视频图像的质量评价
采用有损压缩的技术能显著降低码率，但是也会降低视频图像的质量，因此对于有损压缩算法，需要建立一套评价准则，对编码质量进行评价。
可以分为主观质量和客观质量评价
客观质量评价方法
1.均方误差(mean square error,MSE) 原始参考帧和失真帧直接做差取平方求和
2.信噪比(signal noise ratio,SNR)
3.峰值信噪比(peak signal noise ratio,PSNR)
峰值信号的能量与噪声的平均能量之比，通常表示的时候取log变成分贝，由于MSE为真实图像与含噪图像之差的能量均值，而两者的差即为噪声，因此PSNR即峰值信号能量与MSE之比。PSNR是最普遍、最广泛使用的评鉴画质的客观量测法，虽然和人眼看到的视觉品质不完全一致，但目前仍作为对照其他指标的基线。
其中， M A X I MAX_I MAXI是表示图像点颜色的最大数值，如果每个采样点用 8 位表示，那么就是 255。
PSNR的单位为分贝（DB）
PSNR较高时，代表着其客观质量较高，相反，PSNR低代表客观质量低。
最常用的是PNSR
主观质量评价方法
SSIM
- 结构相似性，比PSNR更接近主观
- PSNR使用更广
- 因为1. 复杂度低;
- 2.MPEG官方制定标准时采用PSNR;
- 3.编码器做模式选择时大多使用了均方误差准则
Vmaf
- Netflix制定的主观准则，因阿里云窄带高清2.0的发布广为国内所知
VmafMOS
- 人眼主观评判打分
BDRate
仅靠PSNR质量评价不够！因为我们可以使用无限大码率达到最高质量，所以要将码率和PSNR结合起来评价
考虑以下三种情况，很明显当psnr一样时，码率越低越好。当码率一样时，psnr越大越好。
Case1: A: 700k, 37dB; B: 1000k, 37dB; => A好，省30%码率
Case2: A: 700k, 37dB; B: 700k, 36dB; => A好，高1dB psnr
Case3: A: 700k, 37dB; B: 600k, 36dB; => ？？ 因此引入了BDRate
测试4个码率点，拟合曲线，求平均
-
BD-Rate：相同质量下的码率节省(横向截线）
-
BD-PSNR：相同码率下的质量提升(纵向截线)
注意：
- 平时说的gain 30%, 或者谁比谁节省30%码率，一般就是BD-Rate省了30%
- 平时说节省多少码率，都隐含了相同质量下的条件
总结：当您评估编解码器的性能时，您通常会得到一条率失真 (RD) 曲线，该曲线告诉您不同比特率（通常以 kbps 或 Mbps 为单位）的质量（以 dB 为单位的 PSNR）。
BD-Rate 指标使用来自 RD 曲线的信息，告诉您一个编解码器相对于另一个编解码器的改进程度
编码效率\压缩效率
- 压缩比和编码损失综合评价结果或者说码率和质量、
- 码率和失真的折中编码效率越高，
- 可以在相同质量下码率更小
- RD (Rate Distortion)
帧率、分辨率和码率
帧速率也称为FPS(Frames PerSecond)的缩写——帧/秒。是指每秒钟刷新的图片的帧数，也可以理解为图形处理器每秒钟能够刷新几次。每秒钟帧数(FPS)越多，所显示的动作就会越流畅。
分辨率，又称解析度、解像度，可以从显示分辨率与图像分辨率两个方向来分类。大部分时候我们可以简单的将它理解为图片的长度和宽度，即图片的尺寸。分辨率影响图像大小，与图像大小成正比：分辨率越高，图像越大；分辨率越低，图像越小。
码流(Data Rate)是指视频文件在单位时间内使用的数据流量，也叫码率或码流率，通俗一点的理解就是取样率，是视频编码中画面质量控制中最重要的部分，一般我们用的单位是kb/s或者Mb/s。一般来说同样分辨率下，视频文件的码流越大，压缩比就越小，画面质量就越高。在视频领域，码率常被说为比特率。
个人见解：比特率 = 宽 * 高 * 颜色深度 * 帧每秒，所以这样就能理解对码流的定义了。
码流(Data Rate)是指视频文件在单位时间内使用的数据流量
下文中别人的文章也有提到码率
码率**。**即比特流体积与视频时间之比。
三者之间的关系
1、如果码率为变量，帧率越高，每秒钟经过的画面越多，需要的码率也越高，体积也越大。
2、在码率一定的情况下，分辨率与清晰度成反比关系：分辨率越高，图像越不清晰，分辨率越低，图像越清晰
3、在分辨率一定的情况下，码率与清晰度成正比关系，码率越高，图像越清晰；码率越低，图像越不清晰。
个人见解：码率一定，即单位时间内使用的数据流量一定，如果分辨率越大，那说明颜色深度越小，就说明越糊？？（这是根据上面比特率的公式来推断的）
但我觉得还可以这样理解：一张图片固定存储大小，如果图像变大，存储空间肯定变大，那还想维持之前的存储大小，那就只好牺牲一下清晰度。
环路滤波
学习资料：基于深度学习的HEVC多帧环路滤波方法-今日头条 (toutiao.com)
我们平时看到的视频，原始数据量往往非常庞大，尤其对高清视频而言，如果直接存储和传输原始信息，需要占用大量的空间和带宽。
为解决这个问题，学术界和工业界制定出了多代视频编码标准，用于将原始视频数据压缩成体积较小的比特流。
压缩关注的性能， 主要在于“多快好省”的后三个字：
- “快”： 编码时间。与视频播放时间无关，此指标是把原始视频编码成比特流所需的时间，即编码器的运行时间。编码时间越短，往往意味着消耗计算资源越少，说明这种编码方法越有希望得到广泛应用。
- “好”： 压缩后的视频质量。最常用的，可以用所有帧平均 PSNR 来表示。或者用其他客观指标如 SSIM 等描述，也可用人的主观打分来衡量。
- “省”： 压缩后的码率。即比特流体积与视频时间之比。
编码时间描述的是过程，视频质量和码率描述的是结果，显然，过程和结果都需要我们关注。
其中，形容结果的两项指标往往联合使用，因为单纯的高质量和单纯的低码率都很难说明编码性能如何，一般公认的是固定单一变量来对比另一个变量，例如相同视频质量下的码率变化率（BD-BR）或相同码率下的 PSNR 变化量（BD-PSNR）。 这种“好”和“省”，更科学地说，称为**“率-失真性能**”，即反映码率和失真两项指标的综合性能。
随着编码标准的发展，例如 H.264/AVC->H.265/HEVC->H.266/VVC，率失真性能在不断地优化，但代价是时间复杂度成倍提高，这主要因为后续的编码标准往往支持更灵活的分块/预测/变换等策略，使得编码器能在更广大的策略空间中搜索最优解，用更多的搜索时间换取率-失真性能。对于一种编码标准，研究者改进的目标也往往基于复杂度或率失真性能，编码领域至少有以下几类研究：
-
保证率-失真性能前提下，节省编码时间：可以理解为减小编码时间的均值（一阶性能）；
-
在编码时间可接受的前提下，优化率-失真性能：可以理解为优化BD-BR或BD-PSNR的均值（一阶性能）；
-
复杂度控制，减小编码时间复杂度的波动：即减小编码时间的方差（二阶性能）；
-
码率控制，减小编码过程中的码率波动：即减小码率的方差（二阶性能）。
可以归结为对复杂度、码率与视频质量的追求
研究背景
作为一种比较先进的视频压缩方法，HEVC 标准相比于上一代 AVC 标准，能够在相同质量下降低约 50% 码率，使编码效率进一步提高。但也需要考虑到，AVC、HEVC 等基于块的编码方法通常用于有损压缩而不是完全无损的，因此不可避免会带来了多种失真（如块失真、模糊和振铃效应等），尤其在低码率情况下，这些失真更为显著。
为了减轻编码过程中的失真，人们提出了多种滤波算法。尽管具体方法不同，这些滤波算法具有一个共同点：都对编码后的每帧视频进行质量增强，并且已经增强过的帧又作为参考帧，为后续帧的编码过程提供帧间预测信息。可见，这类滤波算法既作用于当前帧的输出，又作用于后续帧的输入，逻辑上形成一个闭环，因此统称为环路滤波。合理设计的环路滤波器，使得视频编码的效率可以进一步提高。
首先，HEVC 标准的制定过程涉及到三种环路滤波器，包括去块滤波器（Deblocking filter，DBF）、样本自适应偏移（Sample adaptive offset，SAO）滤波器以及自适应环路滤波器（Adaptive loop filter，ALF）。其中，DBF 首先用于消减压缩视频中的块效应；然后，SAO 滤波器通过对每个采样点叠加自适应的偏移量，来减少压缩失真；最后，ALF 则基于维纳滤波算法，进一步降低失真程度。最终，DBF 和 SAO 被纳入 HEVC 标准。
除了 HEVC 标准环路滤波器，另有 多种启发式的 和 基于深度学习的环路滤波方法 ，也被陆续提出。
启发式方法是根据一些先验特征（如纹理复杂度和相似视频块个数等）对压缩失真构建统计模型，再根据此模型设计滤波器，例如非局域均值（Non-local means，NLM）滤波器 [Matsumura, JCTVC-E206, 2011] 和基于图像块矩阵奇异值分解的滤波器 [Ma, MM 2016][Zhang, TCSVT 2017] 等。启发式方法能在一定程度上提高编码效率，但模型中的先验特征需要手动提取，这高度依赖于研究者的经验，并且难以利用多种特征进行准确建模，因此在一定程度上限制了滤波器的性能。
从 2016 年开始，基于深度学习的方法显著提高了环路滤波性能。此类方法一般通过构建卷积神经网络（convolutional neural network，CNN）来学习视频帧中的空间相关性。例如，文献 [Dai, MMM 2017] 设计了一种可变滤波器尺寸的残差 CNN（Variable-filter-size residue-CNN，VRCNN），以替换帧内模式中的标准 DBF 和 SAO。文献 [Zhang, TIP 2018] 则提出一种带有捷径的残差CNN（Residual highway CNN，RHCNN），用于帧内或帧间模式的标准 SAO 过程之后。文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-527257.html
上述基于深度学习的方法有效发掘了单帧内容的空间相关性，然而却没有发掘多帧内容中的时间相关性。实际上，压缩视频一般存在明显的质量波动，而且其中的连续多帧往往包含相似的事物或场景。因此，低质量帧中的视频内容可以由临近的高质量帧推测得到，这即为本文的出发点：基于深度学习的 HEVC 多帧环路滤波。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-527257.html
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