MPEG帧的概念.doc

MPEG帧的概念和H.264的补充MPEG定义根据MPEG的定义，帧分为I帧,B帧,P帧。这些帧定义如下：I帧：就是关键帧，I帧压缩采用基准帧模式，只提供帧内压缩，即把帧图像压缩到I帧时，仅仅考虑了帧内的图像。I帧压缩不能除去帧间冗余度。帧内压缩基于离散余弦变换（DCT），类似于JPEG和H.261图像中使用DCT的压缩标准。I帧压缩可以得到6；1的压缩比而不产生任何可觉察的模糊现象。B帧：为双向帧间编码。它从前面和后面的I帧或P帧中提取数据。B帧基于当前帧与前一帧和后一帧图像之间的差别进行压缩。B帧压缩可以达到200：1的压缩比，其文件尺寸一般为I帧压缩尺寸的15%，不到P帧压缩尺寸的一半。P帧：采用了前向预测，意思是P帧是根据前面的P帧或I帧预测得来的。P帧采用预测编码，利用相邻帧的一般统计信息进行预测。也就是说，它考虑运动特性，提供帧间编码。P帧预测当前帧与前面最近的I帧或P帧的差别。H.264补充H.264中也有I B P帧，不同的是，H.264是以多幅图像为参考，因此可以获取更高的压缩比，以及更连贯的动作。但是这也造成H.264耗资源大，延时也略大于MPEG-4。除了I B P帧外，H.264提出了SP和SI帧，这两种帧介于I和P之间。SP的编码原理和P类似，仍是基于帧间预测的运动补偿预测编码，两者之间的差异在于SP帧能够参照不同参考帧重构出相同的图像帧。充分利用这一特性，SP帧可以取代I帧，广泛应用于Bitstream Switching, Splicing, Random Access, Fast Forward Fast Backward以及Error Recovery等应用中。同时大大降低了码率的开销。SI则是基于帧内预测的编码技术，其重构图像的方法和SP完全相同。SP帧的编码效率尽管略低于P，却远远高于I，大大改善了H.264的网络亲和性，支持灵活的流媒体服务应用，具有很强的抗误码性能，适于在噪声干扰大、丢包率高的无线信道中传输。T264中帧的概念T264中主要包括了IDR,I,P,B四种。IDR：类似于H.264标准的I帧，在马赛克问题中起着至关重要的作用。在IDR之后的图像不会再以IDR之前的图像为参考，间断性的插入IDR，可以把视频分成段。I：类似于H.264标准的SP帧，进行了帧间的预测。T264对I的取名让我们走了不少弯路。我们一直把I作为关键帧来处理，但是发现在网络丢包的情况下只播放I帧，也会有马赛克现象出现。而且前面的包丢的越多，I帧的马赛克现象越严重，这就表明I帧也和前面的帧作了帧内预测。对IDR帧的实验和研究才让我们走出误区，IDR才是真正的标准中的I帧。P和B：这两个和标准中一致，和多幅图像做了帧间的预测。对T264码流的改造目前T264支持的码流主要有如下几种：0) IDR P P P .P I P P P P . P I P P .1) IDR B P B P.B P B P I B P B P .2) IDR B B P B B P.B B P I B B P在数据的刚开始总会有一个IDR帧出现，之后就不再有IDR。这样可以让数据量很小，但是解码端必须要收到第一个IDR帧，否则整个数据都将不能正确解码，这就导致我们实验时必须先启动解压端，然后再启动压缩端，以保证第一个IDR顺利到达。后两种带有B的码流在目前的T264的源码中已经不再使用。B帧的加入虽然可以让数据量变小，但是也会造成CPU消耗过多，在丢包的情况下数据难以恢复的现象。我想T264只所以不采用后面两种码流，大概就是考虑这些问题。目前T264采用的码流为第一种，对于本地文件压缩，这种码流非常适合，但是对于网络传输来说，这种码流有着重大的问题。因为网络传输时第一个IDR帧很可能不能被解压缩端所获取，这样就造成严重的误码和程序错误。对于这个问题，我的解决方案是定期投放IDR帧。由于过多的IDR会带来数据量变大，为此我们又要采取另外一种措施，就是尽可能放弃I帧，以此来减少由于IDR数量增加造成的数据量增大的问题。因此我们的码流如下所示：IDR P P P .P IDR P P P P . P IDR P P .马赛克问题的探讨在确定好我们的码流后，我将对马赛克问题做详细的分析。目前我们采用了每10帧一个IDR的方式，为了更好的说明问题作出了如下图表：码流IDRPPPPPPPPPIDRPPPPP帧号12345678910111213141516上表中1和11号帧为IDR帧，其余位P帧。假设第7帧丢失，如下图所示：码流IDRPPPPPPPPIDRPPPPP帧号1234568910111213141516那么根据P帧的特性，第8帧就会参考前面的序列1-6来解码，由于第7帧和第6帧是有细微的区别的，这样第八帧率在解码的时候就会产生误码，也就会有轻微的马赛克现象。当第9帧再参考第8帧解码时，由于8本身已经有了轻微的马赛克，9将会对马赛克放大。到了10马赛克更加严重。如下表所示，如果丢失第3帧：码流IDRPPPPPPPPIDRPPPPP帧号12456789101112131415164、5、6、7、8、9、10将会依次对马赛克进行放大，这时的马赛克会比丢失第7帧更严重。这也说明，在同一个IDR和P的序列中丢失的包越往前，马赛克越严重。直到下一个IDR帧，马赛克将会结束。马赛克问题的解决方案分析了马赛克出现的原理之后，我们提出了马赛克问题的解决方案。仍然拿上面丢失第7帧的例子来看。码流IDRPPPPPPPPIDRPPPPP帧号1234568910111213141516我们可以考虑在丢失第7帧的情况下，同时也把该序列中在该帧后面的其他帧丢失，本例中，我们应该丢失8、9、10，等待下一个IDR帧的到来。如果丢失IDR帧，我们会把IDR相关的帧序列都丢失，以防止误码的产生。这种方式可以有效地解决马赛克现象，源节点发出去30fps的视频，在网络上丢包之后到接收端可能看到的只是20fps,或者10fps，但是不会有马赛克问题产生。我们这种解决方式也有缺陷的地方，比如第7帧的丢失，造成8,9,10帧也跟着丢失，那么在播放视频时，1-6帧都播放的很流畅，到7-10就会停住，也就是会出现忽快忽慢的现象。但是由于互联网丢包的随机性，这种现象在互联网上可能不太严重。另外这种方式对接收到的帧的利用率不是很高，如果第3帧丢失，那么第4-10帧即使收到也要人为的丢失。以后我们可以考虑利用相关的帧对丢失的帧进行预测，重新生成丢失的帧，并补齐。但是这样的实现的难度很大，目前还没有一个技术去实现这个。还有一个办法就是8、9、10帧做去方块滤波处理，同时对