轉自：http://blog.csdn.net/agora_cloud/article/details/78136259

首先我們回顧一下視頻編碼的歷史，視頻編碼起源於廣播電視，在很長一段時間裏視頻編解碼的變革主要推動力是來自於廣播電視。當然，今天我們看互聯網的視頻編碼是速度越來越快，昨天在ICET2017年世界大會上，ICET的主席還說到以前一個編碼是十年更新一版，但是現在從H.265最新進展的來看，可能不到十年。

我們看到這個圖，大家可能在小的時候見到過，電視上一個圓盤，這是最主要的電視測試信號，這是1951年第一部數字電視和廣播。這個起源是脈沖調制編碼，相當於一個脈沖一個象素值，比較早的是用固定的比特，用8比特表示圖象電視信號編碼傳輸。這是在廣播電視領域。

到了我們計算機行業，計算機誕生於1946年，但是在計算機上出現圖象是到了1957年， Kirsch是第一幅數字圖象的創造者，他用他的兒子做了第一章數字圖像。2007年是這一幅圖象誕生50周年，現在是60周年了，原來的小baby現在也已經是50、60歲的老頭了。今天的數字圖象，已經到了4K甚至8K。

到了編碼，編碼的原理是因為視頻裏面有很多冗余，包括連續兩幅圖象出現的時域冗余，還有人眼對高頻信息不敏感的感知冗余，還有對感知不敏感的感知冗余。基於這個原理，我現在視頻編解碼框架早期261開始，一直到今天266快出來了，框架基本上沒有太多變化。

在這個框架裏面，我們說它的編碼技術可以主要分成三大塊。其中一部分是變換編碼，剛剛提到通過變換把高頻信息把冗余信息去除掉。其中還有空域、時域把冗余信息去除掉。還有預測編碼，還有熵編碼。這是三大塊編碼的技術。

如果看三大塊的編碼技術，實際上是1950年差不多，1946年計算機誕生，1948年是相對信息論，50年代初開始了數字化開始視頻數字編碼時代。在早期由於計算能力限制，基本上是基於象素去處理，都是機遇統計去處理，像我們看到的huffma編程統計編碼技術。計算能力增強了之後現在有基於塊的處理。原來只能是基於圖象去做，後面才可以基於塊的處理，基於塊的運動估計、運動補償，像塊大小也可以變化，今天我們看到的H.264、265都是這樣。

變換，在70年代末的時候，基本上奠定了我們今天的視頻編碼行業，也就是說40年來基本上都是處於老瓶新酒的狀態。再看後面這是最近幾年的情況，當然265也有幾年歷史了，這是看到這塊的進展，包括像變換這塊有正象變換。這是視頻編碼的技術發展。

再看當下的視頻編碼技術進展。首先是空間的分辨率，從原來的小圖象到標清、到高清、再到超高清。第二，是時間分辨率，從原來的15幀，還有更高的20幀，到120。第三，采樣精度，現在的 HDR高動態範圍電視，至少是10比特了，但是10比特夠不夠，將來還會發展，也可能到了20比特。第四，視點數和視場範圍，這兩個是密切相關的。視頻傳的不是一路視頻，可能是兩路，可能是多路，這是視點數。視頻的範圍，看到的角度，越來越寬，這是視場範圍。第五，模型數據。模型數據是包括輪廓對象的刻劃。深度數據，還包括特征，對圖像內容、對象的認識。還有是點雲，完全可以把對象重建出來，遠景重現就依賴這項技術。

模型編碼，是標準之外的編碼。模型編碼這個概念也是比較久了，大概在80年代後期，一直到90年代中期的時候，曾經有一個很大的呼聲，模型編碼是第二類編碼，但是今天為止我們發現二代始終沒上臺，始終在用原來的二代。模型編碼的概念很光，可以把原基於象素的編碼都可以涵蓋，也是模型，只不過它的模型是基於信號模型。當然我們熟悉的是對象模型，這個概念很新，但是它也沒有用起來，也是有很多問題，在這裏提到場景的解析，人和場地的解析。

更進一步，包括對人這塊，對人的身體、人的臉可以更精度的建模型，這對於編碼嘗試也很多。所以這對應表格上是在早期過去編碼歷史也有反應，包括基於人臉模型，甚至人臉哭和笑，只要是做好模型，將來傳很少的數據就可以還原。

當然最後邊的發展最後還提到智能編碼，這是綜合了信號與視覺的模型，基於學習的視頻編碼。

再看看視頻編碼的發展趨勢。4K越來越流行。我們看到互聯網廣播，包括最近廣東也開會提出下一步要提出4K電視廣播技術，我們北京也提出2022年冬奧會是8K的試播。上圖可以對比一下，有測試8K，左上角的高清多麽小。當然8K視頻不只是分辨率的問題，還有配套的技術，包括采樣精度、幀率和聲音。

這是關於壓縮的發展趨勢是8K。但是我們說的8K它並不只是分辨率的問題，下面還有象素、更高精度。這是10億象素的相機拍攝的一張照片，圖片一直放大，可以清楚的看到“太和殿”三個字。

剛剛說的主要是分辨率的增長。分辨率上去之後，並不是說要傳一個更大的視頻，對於後端來說，意味著可以可以提供更多的視頻應用形式。其中一個是AR和VR。現在4K做VR的視覺效果還是有問題的，還是需要更高的視頻帶寬和視頻精度去傳輸。模型編碼，對AR也有更大的提升作用。

剛剛講了這麽多，如果看挑戰，一個是說數據量的壓縮，依然是比較嚴峻的。8K、4K、HDR這樣的視頻，原始數據級是60Gbps。

第二個挑戰是，從壓縮到分析。剛剛講到視頻編碼的第一個推動作用是廣播電視，看到更好的視覺質量。但是到今天為止，世界上好多視頻，比如監控，並不是人要去看的，是計算機要去看的。我們沒有人去盯監控視頻，希望計算機來能夠完成分析。目前的壓縮是面向存儲和傳輸，降低帶寬占用，但是分析的支持相當弱。所以，很多視頻分析的研究是在壓縮完之後進行。但是，隨著現在前期分析識別技術越來越強，很多視頻分析開始在視頻編碼時就進行智能分析、智能編碼。

最新進展我也快速過一下，一個是最關心的JEM266，高通推動新一代的發展，最早是在MPEG會議提出，提出HM—KTA—1.0，到2020年制定新的標準。

JEM的性能有很大提升。客觀性測試上，編碼效率已經提升了30%，復雜度增加了12倍，這對編碼實現還是很有壓力的。這是剛剛出來的雛形，後端肯定會在復雜度和性能之間的做更多優化做更多技術。

最近已經有幾家平臺基於JEM做了一些嘗試，可以看到他們的測試結果。在SDR、HDR、360video三個平臺，可以看到基本上原來的碼率下一半的時候可以達到同等的要求。這個對8K很有吸引力。

從固定精度運動矢量到自適應精度運動矢量，離預測中心比較近是，用高精度，比較遠時用低精度，以此來節省運動矢量編碼的碼率。

第二個是關於劃分，劃分模式太多，大家在選擇起來比較頭疼。

再說一下360，基本上是把投影拼接，拼接完了之後再壓縮編碼。在這個環節裏面最重要的是投影數據，投影數據決定你要壓縮什麽、丟失什麽，對整個VR的體驗影響很多。這是很重要的方向。

從圖象這塊我們可以看到全景視頻投影，從立方體、八面體、二十面體、球體，JEM裏面有十幾種投影方式。

對於質量評價不一樣，當然這種質量評價也是影響你編碼工具的設計，這兒有一個WSPSNR的概念因為它是從球面投到平面上去，有些數據丟了，如何計算WSPSNR很難，當然還有很多其他的方式。

剛剛講到JEM的技術。像光場這塊原來是聚焦一個圖象，現在是把不同方向的內容光線記錄下來，一遍是利用相機陣列，或者微透鏡成像。

廣場圖像壓縮，JPEG比較積極，它是在2017年1月份發布光場圖象壓縮平臺。

在這裏我們做了初步探索，對光場圖象裏面有很多問題，每一個小透鏡采集的光和圖象不一樣，中間有很多差異。弄完之後實際上每個濾波就是一個視頻，每一個小透鏡就是一個小圖象，這些差異需要處理。

再後來數據采集就是點雲采集，把人臉模型變成動畫場面。後面我們要把三維場景傳輸過去，這是下一步場景三維模型建模的技術發展方向。在這塊MPE也是比較迅速。

在今年4微分發布的CFP，大概10月份確立第一個驗證平臺，這個是類似於AR、VR可以把動態模型用三維模型傳輸過去。

這塊是序列編碼框架，把編碼數據包裝到每一個盒子裏面，當然對於點雲的數據要復雜的多一些。

這是對比的效果圖，可以看到這是原始數據，一幀電暈可能是136MB，我們看到壓縮一千倍、一萬倍，信息會丟掉不少。

下面討論關於未來，本來簡史我們很熟悉，包括人類簡史、未來簡史，包括赫拉利講到人類簡史說三個革命，一個是認知革命，因為認知革命會制造工具，還有一個是農業革命可以養活更多的人，因為有個更多的人，才有人力去搞科學革命。

在視頻編碼方面，我把認知革命改成“采集革命”。視頻采集的深度、點雲、以及壓縮感知，Nyquist采樣定理等對采集有很大影響。采集是編碼的源頭，采集會影響到編碼的框架設計。

第二個計算革命，剛剛說農業可以創造更多的糧產，可以養活更多的人。在視頻編碼領域，能編碼，是因為計算能力的支持。計算的初期是基於像素、後來是基於塊，現在有更多更復雜的計算。早期是CPU，後來GPU，現在有NPU。這些計算能力很強大，但是視頻編碼目前還沒有利用上這些計算能力。目前正在探索，利用這些計算能力現在在探索基於神經網絡的編碼，就是想利用這種更高效的計算能力。

第三個是科學革命，我認為對於編碼來說是認知革命。認識視頻裏的內容，對內容有所識別。這裏面包括簡單的視覺特征，高級一點是深度學習，更高級是類腦計算學習。這個過程是支持未來視頻編碼的方向。

這三者相輔相成，采集有新東西了，計算能力要跟上。計算越強會支持采集。同樣對於認知也是，計算能力更強也會加強認知。所以這三者是相互支撐的關系。

我們下面看采集革命，輸出的時候是離散的數字信號，這裏面最有名的就是奈奎斯特采樣定理，是要過采樣。4K、8K那麽大，采集到的數據有很多是冗余的，是為了重建。

但是這種采集，與人眼的處理差別是很大的。這裏引入了壓縮感知，采樣時強調稀疏采樣。

這裏面一個直接的應用，e是原圖象。采樣時通過系數采樣，只采樣20%的象素，采集到的是a，再基於稀疏圖象的原理還原成e。數據量大大降低。

信號采集在時間上和幅度上都是離散的，這就是離散信號。但是離散信號帶來的問題就是數據量增加特別多。這都是過采樣的方式。

但是人腦的采集過程是，一開始是光刺激發生，通過視網膜光電轉換和編碼，最後通過視網膜認出來。從圖像出來到人腦把這個圖像認出來，需要經過160ms。肯定今天的采集技術是比人眼采集頻率高很多，但是智能分析識別上人要比設備高很多。

人臉采集不一樣，上面是模擬信號，下面是數據信號，實際上我們人眼被稱之為神經脈沖編碼，是指當人看到一個東西如果沒有發生變化，是不發放神經脈沖的，相當於不傳信號。所以，人腦的功耗是特別的。如果人腦的功耗也很高，就會把大腦燒掉。所以，人是靠很低功耗的計算，來實現分析識別。

這是一個很低功耗的圖象傳感器，區別於傳統的CMOS、CCD，做陣列刷新。這是一種事件驅動的采集，對於事件的發生分析，精度要求是很高效。

計算革命我也有一些思考.一個是我們知道前端計算，對於視頻編解碼都有專門的芯片，比如早期的C-Cube的處理器，VCD、DVD都使用這種處理器。最近有很強的ARM處理器可以支持4K，Tesla在使用的H.265編解碼器，可以處理8K。最新的寒武紀深度學習神經網絡處理器。

這裏我們還是從變換說起，變換是視頻編碼很重要的模塊，最早的變化是基於8x8 DCT。DCT的好處是當信號相關性很強，相關系數達到0.95的時候，DCT就是最優的變換。但是實際信號差別很大，如果圖像一旦有邊緣，DCT就變得不高效，因為相關性降低了。這是就提出了基於方向的變化，排列一下，分別進行相關性變換。基於這種原理，擴展出了DST，離散正弦變化。到了正弦變化之後還不算完，在H.265發展過程開始通過尋來找KLT最優變換。在H.266提出了更新的做法，原來是離線訓練，H.266中使用在線訓練，通過前面一兩幀的數據在線訓練。

1987年，神經網絡編碼提出。最近，Google開始引發關於神經網絡編碼的革命。這麽多年的發展，神經網絡編碼的原理，基本上還是想通的。

上文講的是神經網絡可以進行更多的計算，那麽這裏給一個例子，進行這麽多計算，作用在哪？左邊是縮倍率示意圖，右邊是編碼復雜度示意圖，我們關註最後面兩個，一個是JPEG和Residual（基於神經網絡的編碼）的GRU和CPU。壓縮倍率，JPEG和Residual的都是15倍。在計算復雜度上，如果把JPEG當做是1，那麽Residual在GPU上進行的編碼復雜度是3200，在CPU上的是26萬。

原來做濾波是做統計，求一個最優的濾波系數。這也可以用神經網絡代替，基於神經網絡做濾波，不訓練，直接通過神經網絡就能計算的特別好。

前文是基於空域的濾波。還有基於時域的，像和幀之間的相關性，也可以用上，通過訓練改善優化，都能獲得性能的提升。

神經網絡也可以做生成預測。

最後一塊是認知革命。認知革命是講前端處理都是基於塊，我們看到的塊都是像素值、是數。但是人腦處理的時候從邊緣到輪廓到對象，差別很大。如果更高效、更智能的編碼，應該是基於特征的編碼，才可以做更高效的分析處理。

近期就是基於特征的編碼(CDVA)，最新的2018年的標準。視頻監控是一個典型應用。上百萬路視頻，如果是傳統的編碼，數據量達到1Tbps，如果是CDVA，則數據量降到10Gbps，上萬倍壓縮比。傳很少的數據達到分析識別的目的。

紋理特征聯合編碼，現在已經有一些方案了。一路傳視頻、一路傳特征，來輔助分析識別。

總結：

4K正在普 ，8K是未來趨勢，下一代標準值得關註

采集革命進一步擴展了視覺數據的維度，豐富了視覺數據編碼的多樣性

采集、計算和認知技術的融合，使得智能編碼成為可能

視頻編碼未來簡史