编解码器的无损编解码

有许多的无损压缩，特别应用于在需要原始流中所有信息时压缩模式下获取数据。如果保留数据流的原始品质比削减相应的更大数据更加重要，那么无损压缩更佳。视频编解码器设计一个典型的数字视频编解码器的首先是将从摄像机输入的视频从RGB色度空间转换到YCbCr色度空间，而且通常还伴有色度抽样来生成4:2:0格式的视频(有时候在隔行扫描的情况下会采用4:2:2的抽样方式)。连续使用多种编解码器或者编码体系也会显著的降低质量。不断下降的存储空间开销和网络带宽正使得有损压缩的需求下降。

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视频编解码器设计

一个典型的数字视频编解码器的首先是将从摄像机输入的视频从RGB色度空间转换到YCbCr色度空间，而且通常还伴有色度抽样来生成4:2:0格式的视频(有时候在隔行扫描的情况下会采用4:2:2的抽样方式)。转换到YCbCr色度空间会带来两点好处：1)这样做部分的解除了色度信号中的相关性，提高了可压缩能力。关于高清的标准，国际上公认的有两条：视频垂直分辨率超过720p或1080i。2)这样做将亮度信号分离出来，而亮度信号对视觉感觉是较为重要的，相对来说色度信号对视觉感觉就不是那么重要，可以抽样到较低的分辨率(4:2:0或者4:2:2)而不影响人观看的感觉。

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编解码器

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。编解码器的概念解码器，是一种能将数字视音频数据流解码，还原成模拟视音频信号的硬件/软件设备。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。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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