编解码器处理能力和高画质的解决方案

当说到硬编码器时，脑海中default的应用场景是直播，并且是直连信号源（摄像机或者通过contribution编码器送过来的解码视频）。在这种应用中，受限于时延和线性快编，留给编码器时间窗口比较短，加之硬件编码器计算和buffer资源有限，像multipass、lookahead等一些复杂的编码优化手段就会disable掉，因此压缩效率会受限。软件编码器的应用场景更多的是点播或者延迟直播，并且可以部署在弹性的云上，如果并行扩展性设计的好的话，一些复杂编码模式都可以开启，压缩能力能够充分施展，压缩效率自然更好。

此外，便携电子设备哪家好，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）。对于特定的视频帧，无论是那个metric，码率或者QP的变化，画质的相对变化都能直接反应出来。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。这给编码器优化带来了较大的自由度，也是各位编码老铁们发挥的空间。窄带高清，per-title，感知编码、视觉优化、内容自适应等都是工作在这个区间。我们常说，编码既是技术（Tech）也是艺术（Art），这里面有很多know-how的tricks，有工匠精神的老司机们往往更胜一筹。举个例子，我们曾对国外一款商业编码器和 x265，HM进行过对比测试，单看PSNR，商业编码器比不过HM，甚至x265，但是在体育比赛，歌舞晚会等实际场景中，画面的均匀性和一致性等主观方面（如画面之间闪烁性低），商业编码器优势明显。

另外补充一点，画质的好坏不只取决于编解码本身，预处理和后处理也很十分重要，甚至带来的画质提升效果要大于编码优化本身。

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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。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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编解码器的离散余弦变换编码方法

离散余弦变换(DCT)编码所谓编码，更确切地说是压缩，便携电子设备厂，即去掉一些多余的信息，保留必要的信息。对于预测编码的预测误差块，便携电子设备公司，不直接进行编码，而是采取一种称为离散余弦变换编码方法，也称DCT变换法。换句话说，就是把图像数据(预测误差块)变换到频率域中进行编码，达到图像数据压缩的目的。这是因为，图像数据经过变换处理后，便携电子设备，相邻像素之间的相关性下降，多余的信息大部分去掉不传送，将有用的且不相关的信息保留下来。采用DCT变换的另一因素是在频率域在进行编码时，受噪声的影响较小。 

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