Nghiên Cứu và Đánh Giá Chuẩn Mã Hóa Video AV1

Luận văn thạc sĩ nghiên cứu và đánh giá chuẩn mã hóa video AV1, phân tích hiệu suất và ứng dụng trong công nghệ truyền thông hiện đại.

Chuyên ngành

Kỹ thuật

Người đăng

Ẩn danh

Thể loại

Đề án tốt nghiệp thạc sĩ

2023

88
3
0

Phí lưu trữ

30 Point

Mục lục chi tiết

1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ MÃ HÓA VIDEO

1.1. Giới thiệu về mã hóa video

1.2. Các phương pháp mã hóa video

1.2.1. Phân loại các kỹ thuật nén video

1.2.2. Phương pháp mã hóa video dự đoán

1.2.3. Phương pháp mã hóa video phân tán

1.3. Sơ đồ tổng quát của mã hóa video

1.4. Các chuẩn mã hóa video phổ biến

1.5. Kết luận chương 1

2. CHƯƠNG 2: CHUẨN MÃ HÓA VIDEO AV1

2.1. Những điểm nổi bật về thiết kế và tính năng của mã hóa AV1

2.1.1. Phân vùng khối

2.1.2. Dự đoán nội ảnh

2.1.3. Dự đoán liên ảnh

2.1.4. Bộ lọc vòng trong

2.2. Cú pháp mức cao

2.3. Các kỹ thuật mã hóa video

2.3.1. Phân vùng khối mã hóa

2.3.2. Dự đoán nội ảnh

2.3.3. Dự đoán liên ảnh

2.3.4. Bộ lọc vòng trong

2.3.5. Cấu hình, profile và mức

2.4. Kết luận chương 2

3. CHƯƠNG 3: ĐÁNH GIÁ CHẤT LƯỢNG MÃ HÓA VIDEO CHUẨN AV1 SO VỚI CHUẨN HEVC

3.1. Một số tham số sử dụng để đánh giá

3.1.1. Chỉ số tương đồng về cấu trúc (SSIM)

3.1.2. Đại lượng Bjontegaard Delta

3.2. Khảo sát công cụ chạy thử nghiệm

3.2.1. Thông số kỹ thuật phần cứng

3.3. Một số kịch bản và đánh giá kết quả

3.3.1. Thử nghiệm với video độ phân giải CIF

3.3.2. Thử nghiệm với video độ phân giải HD

3.3.3. Thử nghiệm với video độ phân giải 4K

3.3.4. Đánh giá kết quả các thử nghiệm

3.4. Kết luận chương 3

TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tóm tắt

I. Tổng Quan Về Mã Hóa Video Cách Nén Video Hiệu Quả

Trong bối cảnh Internet ngày càng phát triển, nhu cầu truyền tải video chất lượng cao ngày càng tăng. Mã hóa video trở thành yếu tố then chốt để đáp ứng nhu cầu này. Các ứng dụng như streaming video, video theo yêu cầu (VoD) và hội nghị truyền hình đòi hỏi băng thông lớn và độ trễ thấp. Do đó, việc phát triển các chuẩn nén video hiệu quả cao là vô cùng quan trọng. Mã hóa video giúp giảm thiểu dung lượng dữ liệu cần truyền tải, tiết kiệm băng thông và chi phí lưu trữ. Quá trình này dựa trên việc loại bỏ sự dư thừa thông tin trong video, bao gồm dư thừa không gian (giữa các điểm ảnh trong cùng khung hình) và dư thừa thời gian (giữa các khung hình liên tiếp). Các kỹ thuật mã hóa khác nhau được sử dụng để đạt được hiệu quả nén tối ưu, cân bằng giữa chất lượng video và mức độ nén. Như tài liệu đã chỉ ra, năm 2022, lưu lượng video chiếm đến 82% lưu lượng internet, cho thấy tầm quan trọng của mã hóa video. Việc sử dụng codec AV1 là một giải pháp tiềm năng.

1.1. Phân Loại Các Kỹ Thuật Nén Video Có Tổn Hao Và Không Tổn Hao

Nén video được chia thành hai loại chính: nén không tổn hao và nén có tổn hao. Nén không tổn hao đảm bảo phục hồi hoàn toàn tín hiệu gốc sau khi giải nén, nhưng hệ số nén thường thấp (dưới 2:1). Ngược lại, nén có tổn hao cho phép đạt được hệ số nén cao hơn nhiều (từ 2:1 đến 100:1) bằng cách loại bỏ một số thông tin, chấp nhận suy giảm chất lượng hình ảnh ở mức độ nhất định. Các kỹ thuật nén có tổn hao tận dụng sự hạn chế của mắt người trong việc nhận biết một số chi tiết hình ảnh, cho phép loại bỏ những thông tin này mà không ảnh hưởng đáng kể đến trải nghiệm xem.

1.2. Nguyên Lý Mã Hóa Video Giảm Dư Thừa Không Gian và Thời Gian

Nguyên lý cơ bản của mã hóa video là giảm thiểu sự dư thừa thông tin. Dư thừa không gian xuất hiện giữa các điểm ảnh trong cùng một khung hình, trong khi dư thừa thời gian xuất hiện giữa các khung hình liên tiếp. Các kỹ thuật mã hóa như biến đổi (ví dụ: DCT) được sử dụng để loại bỏ dư thừa không gian, còn các kỹ thuật dự đoán (ví dụ: ước tính chuyển động) được sử dụng để loại bỏ dư thừa thời gian. Cuối cùng, mã entropy được áp dụng để nén dữ liệu sau khi mã hóa, loại bỏ dư thừa thông tin trong dữ liệu đã mã hóa.

II. Thách Thức và Yêu Cầu Mã Hóa Video Thế Hệ Mới

Sự phát triển của video độ phân giải cao (HD, 4K, UHD, 8K) đặt ra những thách thức lớn đối với cơ sở hạ tầng truyền dẫn và lưu trữ. Các chuẩn mã hóa video hiện tại, như H.264 và HEVC, dù đã đạt được nhiều thành công, nhưng vẫn còn những hạn chế về hiệu quả nén và yêu cầu về bản quyền AV1. Nhu cầu về các chuẩn mã hóa video thế hệ mới với hiệu quả nén cao hơn, khả năng hỗ trợ các định dạng video mới và giảm chi phí license AV1 là vô cùng cấp thiết. Các chuẩn mã hóa mới cần phải đáp ứng được các yêu cầu khắt khe về ảnh hưởng của AV1 đến băng thông, đồng thời đảm bảo chất lượng video tốt nhất có thể cho người dùng. Alliance for Open Media (AOMedia) đã phát triển codec AV1 để giải quyết những thách thức này.

2.1. Băng Thông và Lưu Trữ Áp Lực Từ Video Độ Phân Giải Cao

Video độ phân giải cao đòi hỏi băng thông lớn hơn để truyền tải và dung lượng lưu trữ lớn hơn để lưu trữ. Điều này tạo ra áp lực lớn lên cơ sở hạ tầng mạng và các thiết bị lưu trữ. Các nhà cung cấp dịch vụ video cần phải tìm kiếm các giải pháp để giảm thiểu chi phí băng thông và lưu trữ mà không ảnh hưởng đến trải nghiệm xem của người dùng. Hiệu suất nén video AV1 cao hơn sẽ là một giải pháp.

2.2. Vấn Đề Bản Quyền và Giấy Phép Rào Cản Với HEVC và Giải Pháp AV1

Các chuẩn mã hóa video như HEVC đi kèm với các vấn đề về bản quyền và giấy phép phức tạp, gây khó khăn cho việc triển khai và sử dụng rộng rãi. Codec AV1 ra đời như một giải pháp thay thế miễn phí bản quyền, giúp giảm chi phí và khuyến khích sự đổi mới trong ngành công nghiệp video. AV1 được chấp nhận rộng rãi bởi các hãng công nghệ lớn.

III. Giải Pháp AV1 Tiêu Chuẩn Mã Hóa Video Thế Hệ Mới Nhất

AV1 là một tiêu chuẩn mã hóa video mã nguồn mở và miễn phí bản quyền được phát triển bởi Alliance for Open Media (AOMedia). AV1 được thiết kế để thay thế các chuẩn mã hóa video cũ như VP9 và cạnh tranh với HEVC. AV1 hứa hẹn mang lại hiệu quả nén cao hơn, chất lượng video tốt hơn và giảm chi phí bản quyền cho các nhà cung cấp dịch vụ video và người dùng. Các công ty lớn như Google, Netflix và Microsoft đã bắt đầu hỗ trợ AV1 trong các sản phẩm và dịch vụ của họ. Mục tiêu của AV1 là tối ưu hóa chất lượng video AV1 và giảm ảnh hưởng của AV1 đến băng thông.

3.1. Các Tính Năng Nổi Bật Của AV1 Phân Vùng Khối Dự Đoán Nội Liên Ảnh

AV1 sử dụng nhiều kỹ thuật mã hóa tiên tiến, bao gồm phân vùng khối linh hoạt, dự đoán nội ảnh và liên ảnh, và các bộ lọc vòng trong. Phân vùng khối cho phép chia video thành các khối có kích thước khác nhau, tối ưu hóa hiệu quả nén cho các vùng khác nhau trong khung hình. Dự đoán nội ảnh và liên ảnh giúp loại bỏ sự dư thừa thông tin giữa các khung hình và trong cùng một khung hình.

3.2. Ưu Điểm Của AV1 So Với HEVC và H.264 Tiết Kiệm Băng Thông

AV1 hứa hẹn tiết kiệm băng thông đáng kể so với HEVC và H.264. Các thử nghiệm cho thấy AV1 có thể giảm băng thông từ 30% đến 50% so với HEVC mà vẫn duy trì chất lượng video tương đương. Điều này có ý nghĩa quan trọng đối với các nhà cung cấp dịch vụ video, giúp họ giảm chi phí và cung cấp video chất lượng cao cho người dùng.

3.3. Các Công Cụ Mã Hóa AV1 libaom rav1e svt av1

Có nhiều công cụ mã hóa AV1 khác nhau, mỗi công cụ có những ưu điểm và nhược điểm riêng. Libaom là bộ mã hóa tham chiếu của AOMedia, cung cấp chất lượng mã hóa tốt nhất nhưng tốc độ mã hóa chậm. Rav1e là một bộ mã hóa tập trung vào tốc độ, trong khi SVT-AV1 là một bộ mã hóa được tối ưu hóa cho hiệu năng trên các hệ thống đa lõi.

IV. Đánh Giá Chất Lượng So Sánh AV1 Với HEVC Chuẩn Nào Tốt Hơn

Việc đánh giá chất lượng video AV1 so với các chuẩn mã hóa khác như HEVC là rất quan trọng để xác định hiệu quả của AV1. Các chỉ số như PSNR (Peak Signal-to-Noise Ratio) và SSIM (Structural Similarity Index) được sử dụng để đo lường sự khác biệt giữa video gốc và video đã mã hóa. Các thử nghiệm được thực hiện trên nhiều loại video khác nhau, từ độ phân giải CIF đến 4K, để đánh giá hiệu quả của AV1 trong các tình huống khác nhau. Việc so sánh này giúp xác định AV1 vs HEVC trong các điều kiện khác nhau.

4.1. Các Tham Số Đánh Giá Chất Lượng Video PSNR SSIM BD Rate

PSNR và SSIM là hai chỉ số phổ biến được sử dụng để đánh giá chất lượng video. PSNR đo lường sự khác biệt về mặt tín hiệu giữa video gốc và video đã mã hóa, trong khi SSIM đo lường sự khác biệt về mặt cấu trúc. BD-Rate là một chỉ số tổng hợp, cho biết sự thay đổi về tốc độ bit cần thiết để đạt được cùng một mức chất lượng video.

4.2. Kết Quả Thử Nghiệm Với Video Độ Phân Giải CIF HD 4K

Các thử nghiệm được thực hiện trên video độ phân giải CIF, HD và 4K cho thấy AV1 có thể đạt được chất lượng video tương đương hoặc tốt hơn HEVC với tốc độ bit thấp hơn. Điều này chứng tỏ AV1 có hiệu quả nén cao hơn HEVC.

4.3. So Sánh BD PSNR và BD Rate Giữa HEVC và AV1

So sánh BD-PSNR và BD-Rate giữa HEVC và AV1 cho thấy AV1 có thể giảm tốc độ bit đáng kể so với HEVC mà vẫn duy trì chất lượng video tương đương. Điều này có nghĩa là AV1 có thể giúp tiết kiệm băng thông và chi phí lưu trữ cho các nhà cung cấp dịch vụ video.

V. Ứng Dụng Thực Tiễn AV1 trong Streaming Video và Playback

Sự ảnh hưởng của AV1 đến streaming video là rất lớn. AV1 có nhiều ứng dụng tiềm năng trong các lĩnh vực như AV1 video streaming, video theo yêu cầu, hội nghị truyền hình và trò chơi trên đám mây. Việc hỗ trợ AV1 browser support cũng là một yếu tố quan trọng để đảm bảo khả năng tương thích rộng rãi của AV1. Các nhà sản xuất phần cứng và phần mềm đang nỗ lực để cải thiện AV1 hardware accelerationAV1 software implementation.

5.1. Hỗ Trợ Trình Duyệt và Thiết Bị Khả Năng Tương Thích của AV1

Khả năng tương thích với các trình duyệt và thiết bị khác nhau là một yếu tố quan trọng để AV1 được chấp nhận rộng rãi. Các trình duyệt phổ biến như Chrome, Firefox và Edge đã bắt đầu hỗ trợ AV1. Tuy nhiên, việc hỗ trợ AV1 trên các thiết bị di động và TV thông minh vẫn còn hạn chế.

5.2. Ảnh Hưởng Của AV1 Đến Băng Thông và Trải Nghiệm Xem Video

AV1 có thể giảm băng thông cần thiết để truyền tải video, giúp cải thiện trải nghiệm xem video cho người dùng, đặc biệt là những người có kết nối internet chậm. Đồng thời, AV1 cũng có thể giúp giảm chi phí băng thông cho các nhà cung cấp dịch vụ video.

5.3. Tăng Tốc Phần Cứng và Triển Khai Phần Mềm AV1

Tăng tốc phần cứng và triển khai phần mềm là hai yếu tố quan trọng để cải thiện hiệu năng của AV1. Tăng tốc phần cứng cho phép giải mã video AV1 nhanh hơn và tiết kiệm năng lượng hơn. Triển khai phần mềm hiệu quả cũng giúp cải thiện hiệu năng của AV1 trên các thiết bị không có tăng tốc phần cứng.

VI. Tương Lai Của AV1 Triển Vọng và Hướng Phát Triển

AV1 có một tương lai đầy hứa hẹn với tiềm năng trở thành tiêu chuẩn mã hóa video thống trị trong tương lai. Sự hỗ trợ từ các công ty lớn và cộng đồng mã nguồn mở đang thúc đẩy sự phát triển và AV1 adoption của AV1. Các nghiên cứu và phát triển tiếp theo sẽ tập trung vào việc cải thiện hiệu quả nén, giảm độ phức tạp của bộ mã hóa và tăng cường khả năng tương thích của AV1.

6.1. Xu Hướng Phát Triển Của Các Chuẩn Mã Hóa Video Thế Hệ Tiếp Theo

Xu hướng phát triển của các chuẩn mã hóa video thế hệ tiếp theo là tập trung vào việc cải thiện hiệu quả nén, hỗ trợ các định dạng video mới (ví dụ: video 360 độ, video VR) và giảm chi phí bản quyền. Các chuẩn mã hóa mới cũng sẽ cần phải đáp ứng được các yêu cầu khắt khe về hiệu năng và khả năng tương thích.

6.2. Đóng Góp Của Cộng Đồng Mã Nguồn Mở Vào Sự Phát Triển Của AV1

Cộng đồng mã nguồn mở đóng vai trò quan trọng trong sự phát triển của AV1. Các nhà phát triển từ khắp nơi trên thế giới đóng góp vào việc cải thiện code, sửa lỗi và thêm các tính năng mới cho AV1. Sự hợp tác này giúp AV1 phát triển nhanh chóng và đáp ứng được nhu cầu của người dùng.

6.3. Các Lĩnh Vực Nghiên Cứu Tiềm Năng Liên Quan Đến AV1

Có nhiều lĩnh vực nghiên cứu tiềm năng liên quan đến AV1, bao gồm tối ưu hóa bộ mã hóa, phát triển các thuật toán dự đoán mới và tăng cường khả năng chịu lỗi của AV1. Các nghiên cứu này có thể giúp cải thiện hiệu năng và khả năng ứng dụng của AV1 trong các tình huống khác nhau.

27/05/2025
Luận văn thạc sĩ nghiên cứu và đánh giá chuẩn mã hóa video av1

Trích đoạn nội dung tài liệu

CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ MÃ HÓA VIDEO 1.1 Giới thiệu về mã hóa video Trong thập kỷ qua, các ứng dụng video dựa trên web đã trở nên phổ biến, với các thiết bị hiện đại và cơ sở hạ tầng mạng thúc đẩy sự tăng trưởng nhanh chóng trong việc tiêu thụ nội dung có độ phân giải cao, chất lượng cao. Do đó, những người sử dụng băng thông chiếm ưu thế như video theo yêu cầu (VoD), phát trực tiếp và video đàm thoại, cùng với các ứng dụng mới đang nổi lên bao gồm thực tế ảo và trò chơi trên đám mây, vốn phụ thuộc rất nhiều vào độ phân giải cao và độ trễ thấp. Điều này đặt ra những thách thức với cơ sở hạ tầng truyền dẫn và tạo ra nhu cầu mạnh mẽ hơn đối với công nghệ nén video hiệu quả cao. Mã hóa video là một lĩnh vực nghiên cứu quan trọng gần đây được thúc đẩy bởi nhu cầu ngày càng tăng đối với video kỹ thuật số Ultra-High Defnition (UHD) trong các ứng dụng như truyền hình kỹ thuật số, video trực tiếp và hội nghị truyền hình.

Video kỹ thuật số không nén yêu cầu số lượng lớn số lượng bit được truyền qua Internet. Do đó để có thể tiết kiệm không gian lưu trữ và truyền đi trong một băng thông kênh truyền hạn chế thì luôn cần phải mã hóa tín hiệu video. Các nghiên cứu trước đây đã chỉ ra rằng giữa các khung trong chuỗi video và giữa các điểm ảnh trong cùng một khung có một mối tương quan nhất định. Dựa vào các mối tương quan này chúng ta có thể thực hiện việc mã hóa tín hiệu video mà không làm ảnh hưởng tới độ phân giải của ảnh.

Ngoài ra, khai thác đặc điểm của mắt người là kém nhạy cảm với một số thông tin hình ảnh theo không gian và thời gian nên có thể loại bỏ thông tin này trong quá trình mã hóa. Đây chính là kỹ thuật mã hóa tổn hao để tiết kiệm băng thông trong khi vẫn đảm bảo chất lượng video ở mức có thể chấp nhận được Trong quá trình mã hóa ảnh tĩnh, kỹ thuật mã hóa sử dụng mối tương quan theo không gian giữa các điểm ảnh trong ảnh. Kỹ thuật này gọi là mã hóa “nội ảnh”. Thuật ngữ này có ý nghĩa rằng trong quá trình mã hóa ảnh, thông tin được sử dụng chỉ trong phạm vi nội tại bức ảnh đó.

Đây là kỹ thuật cơ bản của chuẩn mã hóa JPEG. 4 Trường hợp nếu mối tương quan theo thời gian được khai thác thì kỹ thuật mã hóa được gọi là mã hóa “liên ảnh”. Khi đó thông tin được sử dụng để mã hóa ảnh có thể nằm trên một bức ảnh trước hoặc sau trong chuỗi video. Đây là kỹ thuật được sử dụng trong các chuẩn mã hóa video như H.

Nguyên lý của việc mã hóa video dựa trên các kỹ thuật giảm các dư thừa thông tin sau: - Dư thừa thông tin trong miền không gian: Dư thừa thông tin trong miền không gian xuất hiện giữa các điểm ảnh trong cùng một khung 12 hình (ví dụ sự tương đồng giữa các điểm ảnh). Thông tin dư thừa được loại bỏ bằng kỹ thuật mã hóa biến đổi. - Dư thừa thông tin trong miền thời gian: Loại thông tin dư thừa này xuất hiện khi giữa các khung ảnh liên tiếp có những thông tin tương đồng. Để giảm dư thừa này người ta dùng kỹ thuật mã hóa sự khác biệt giữa các khung.

- Dư thừa thông tin trong dữ liệu ảnh sau khi mã hóa: Để loại bỏ dư thừa này người ta dùng mã entropy, cụ thể là mã có độ dài thay đổi. Ưu điểm của việc nén video là: - Tiết kiệm băng thông kênh truyền (trong thời gian thực hoặc nhanh hơn). - Kéo dài thời gian sử dụng của thiết bị lưu trữ, giảm chi phí đầu tư thiết bị lưu trữ. - Giảm dung lượng thông tin mà không làm mất tính trung thực của hình ảnh.2 Các phương pháp mã hóa video 1.1 Phân loại các kỹ thuật nén video Nén video được phân thành hai loại, nén không tổn hao và nén có tổn hao.

Nén không tổn hao cho phép phục hồi lại đúng tín hiệu ban đầu sau khi giải nén. Đây là một quá trình mã hoá có tính thuận nghịch. Hệ số nén phụ thuộc vào chi tiết ảnh được nén. Hệ số nén của phương pháp nén không mất thông tin nhỏ hơn 2:1.

Nén có tổn hao sử dụng hai hoặc nhiều hơn các kỹ thuật xử lý nhằm đạt được một sự biểu diễn mã hóa thuận lợi tín hiệu hình ảnh. Nén có mất thông tin đạt được hệ số nén cao hơn so với phương pháp nén không mất thông tin, vào cỡ 2:1 đến 100:1. 5 Sau khi nén, một số thông tin sẽ bị mất và chất lượng ảnh bị suy hao do quá trình làm tròn và loại bỏ giá trị trong phạm vi khung hình hay giữa các khung hình. Suy hao chất lượng ảnh sẽ không trầm trọng khu kỹ thuật nén nằm trong giới hạn của sự cảm nhận của mắt người.

Hệ số nén có thể thay đổi theo chi tiết ảnh, và cho phép tạo ra dòng bit có tốc độ không đổi, phục vụ cho các ứng dụng lưu trữ và truyền dẫn. Tốc độ dòng số liệu đạt được trong hệ thống nén có mất thông tin phụ thuộc vào yêu cầu chất lượng ảnh cần có.2 Phương pháp mã hóa video dự đoán Mã hóa video dự đoán đã có bước phát triển mạnh mẽ trong vài năm trở lại đây, nhiều thuật toán mã hóa khác nhau được đề xuất và cải tiến. Sự phát triển của các chuẩn nén quốc tế đã thúc đẩy sự cải tiến của các ứng dụng mã hóa video. Các chuẩn nén video dự đoán bao gồm MPEG-1, MPEG-2, MPEG-4, H.264 / MPEG-4 AVC và tiêu chuẩn mã hóa video hiệu suất cao HEVC.

Trong phương pháp mã hóa video dự đoán, video được tạo dự đoán tại cả phía phát và phía thu, thông tin dư thừa được xác định tại phía phát sẽ đuợc gửi đi, do vậy, phía phát sẽ phải làm rất nhiều nhiệm vụ phức tạp.3 Phương pháp mã hóa video phân tán Mã hóa video phân tán có thể được phát triển theo một trong hai cách tiếp cận chính. Cách tiếp cận đầu tiên, đề xuất bởi nhóm nghiên cứu ở trường Đại học Stanford, theo hướng mã hóa toàn khung hình. Mỗi video đầu vào được chia tách tách thành hai loại, khung hình chính và khung hình Wyner-Ziv. Trong khi các khung chính được mã hóa bởi các bộ mã hóa chuẩn với cấu hình phức tạp thấp, các khung WZF được mã hóa sử dụng các bộ mã hóa kênh như mã turbo hoặc mã LDPC, kết hợp với ước lượng giá trị của khung hình tại phía thu.

Cách tiếp cận thứ hai là theo phương pháp mã hóa khối, trong đó cùng với các khối được mã hóa theo phương pháp truyền thống như mã hóa trong khung kết hợp với mã kênh BCH. Một đặc điểm chung của cả hai cách tiếp cận này là bộ mã hóa sẽ dịch chuyển các phần phức tạp như ước lượng chuyển động từ phía phát sang phía thu.3 Sơ đồ tổng quát của mã hóa video a) Vòng lặp liên ảnh/trong ảnh Trong chế độ mã hóa liên ảnh, các giá trị khác biệt giữa các điểm ảnh của khung hình hiện tại và khung hình dự đoán dựa vào khung hình trước đó được mã hóa và truyền đi. Tại phía thu, sau khi giải mã, các giá trị khác biệt này sẽ được cộng với khung hình dự đoán do bên thu đưa ra để xây dựng lên khung hình hiện tại. Như vậy quá trình dự đoán đóng vai trò rất quan trọng vì nếu dự đoán càng chính xác thì giá trị khác biệt sẽ càng nhỏ và do đó cần ít thông tin để truyền đi.

Đối với trường hợp chuỗi ảnh tĩnh, giá trị dự đoán của các điểm ảnh trong khung hình hiện tại sẽ là các điểm ảnh cùng tọa độ trong khung hình trước đó. Trong chế độ mã hóa nội ảnh, giá trị dự đoán được dựa trên các khối hoặc các điểm ảnh liền kề trước đó trong cùng một khung hình. Chế độ này được áp dụng cho khung hình đầu tiên của một nhóm các khung hình hoặc áp dụng trong việc mã hóa ảnh tĩnh JPEG.1: Sơ đồ nguyên lý tổng quát của bộ mã hóa video b) Ước lượng chuyển động Lượng dữ liệu truyền đi sẽ rất lớn nếu với mỗi điểm ảnh đều có một vector chuyển động. Thay vào đó, người ta sẽ gán cho mỗi khối điểm ảnh một vector chuyển động.

Trong các chuẩn mã hóa, mỗi khối điểm ảnh là một hình vuông có kích thước 16x16 (được gọi là một khối lớn) được ước lượng chuyển động và được bù chuyển 7 động. Thông thường, việc ước lượng chuyển động được thực hiện trên kênh chói (kênh Y) của các khung hình. c) Khóa chuyển chế độ liên ảnh/nội ảnh Khóa chuyển chế độ liên ảnh/nội ảnh có tác dụng chuyển đổi giữa hai chế độ liên ảnh và nội ảnh. Trong chuẩn mã hóa ảnh JPEG, tất cả các MB trong ảnh được mã hóa ở chế độ nội ảnh.

Với các chuẩn mã hóa video như H.26x và MPEG, một số loại khung hình được mã hóa ở chế độ nội ảnh, một số loại trong được mã hóa ở chế độ liên ảnh. Ngoài ra, trong cùng một khung liên ảnh, một số MB được mã hóa ở chế độ trong ảnh để tối ưu hóa tỷ lệ mã hóa. d) DCT Trên kênh Y và hai kênh màu U, V, mỗi MB được chia thành các khối nhỏ hơn có kích thước 8x8. Như vậy, sẽ có 4 khối 8x8 thuộc kênh Y và một số khối thuộc kênh màu tùy theo độ phân giải của ảnh.

Mỗi khối 8x8 này sẽ được biến đổi DCT để có được một ma trận 8x8 các hệ số của biến đổi DCT. e) Lượng tử hóa Có hai loại lượng tử hóa. Một loại có vùng góc chết được sử dụng cho các hệ số AC và hệ số DC của các MB mã hóa liên ảnh. Loại còn lại không có vùng góc chết được sử dụng cho các hệ số DC của MB nội ảnh.

Khoảng giá trị của các hệ số được lượng tử có thể từ -2047 đến +2047. Với bộ lượng tử có vùng góc chết, nếu trị tuyệt đối của các hệ số nhỏ hơn bước lượng tử q thì sẽ được gán bằng 0. Ngược lại, giá trị của các hệ số sau lượng tử sẽ trong khoảng từ 1 đến 31. f) Mã hóa độ dài từ mã thay đổi Các hệ số sau khi được lượng tử sẽ được mã hóa bằng mã có độ dài thay đổi.

Ngoài ra, giá trị của vector chuyển động cũng được mã hóa bằng mã này cùng với các hệ số lượng tử.

Nội dung được bảo vệ bản quyền — Tải xuống đầy đủ

Tóm tắt nghiên cứu và đánh giá chuẩn mã hóa video AV1

Nghiên cứu này tập trung vào việc đánh giá chuẩn mã hóa video AV1, một chuẩn mã hóa mới nổi hứa hẹn mang lại hiệu quả nén cao hơn so với các chuẩn trước đây. AV1 được kỳ vọng sẽ giảm băng thông cần thiết cho việc truyền tải video, đặc biệt là video chất lượng cao như 4K và 8K, đồng thời giảm chi phí lưu trữ. Nghiên cứu này sẽ đi sâu vào các khía cạnh kỹ thuật của AV1, so sánh hiệu suất của nó với các chuẩn mã hóa khác như H.264 và HEVC, và đánh giá tiềm năng ứng dụng của AV1 trong các lĩnh vực khác nhau như phát trực tuyến video, hội nghị truyền hình và lưu trữ đám mây.

Nếu bạn quan tâm đến các giải pháp nâng cao hiệu năng mã hóa video, bạn có thể tham khảo thêm Luận văn các giải pháp nâng cao hiệu năng mã hóa video khả chuyển cho hệ thống camera giám sát hình ảnh để hiểu rõ hơn về các kỹ thuật tối ưu hóa mã hóa video trong bối cảnh hệ thống camera giám sát. Hoặc, nếu bạn muốn tìm hiểu về một chuẩn mã hóa video phổ biến khác, hãy xem Luận văn thuật toán deblocking trong xử lý video nén theo chuẩn h264 để khám phá các phương pháp xử lý video hiệu quả với H.264.