что такое сжатие видео

Сжатие видео на пальцах: как работают современные кодеки?

Затраты на хранение данных зачастую становятся основным пунктом расходов при создании системы видеонаблюдения. Впрочем, они были бы несравнимо больше, если бы в мире не существовало алгоритмов, способных сжимать видеосигнал. О том, насколько эффективны современные кодеки, и какие принципы лежат в основе их работы, мы и поговорим в сегодняшнем материале.

Для большей наглядности начнем с цифр. Пускай видеозапись будет вестись непрерывно, в разрешении Full HD (сейчас это уже необходимый минимум, во всяком случае, если вы хотите полноценно использовать функции видеоаналитики) и в режиме реального времени (то есть, с фреймрейтом 25 кадров в секунду). Предположим также, что выбранное нами оборудование поддерживает аппаратное кодирование H.265. В этом случае при разных настройках качества изображения (высоком, среднем и низком) мы получим примерно следующие результаты.

Кодек

Интенсивность движения в кадре

Использование дискового пространства за сутки, ГБ

H.265 (Высокое качество)

H.265 (Высокое качество)

H.265 (Высокое качество)

H.265 (Среднее качество)

H.265 (Среднее качество)

H.265 (Среднее качество)

H.265 (Низкое качество)

H.265 (Низкое качество)

H.265 (Низкое качество)

Но если бы сжатия видео не существовало в принципе, мы бы увидели совсем иные цифры. Попробуем разобраться, почему. Видеопоток представляет собой не что иное, как последовательность статичных картинок (кадров) в определенном разрешении. Технически каждый кадр является двумерным массивом, содержащим информацию об элементарных единицах (пикселях), формирующих изображение. В системе TrueColor для кодирования каждого пикселя требуется 3 байта. Таким образом, в приведенном примере мы бы получили битрейт:

Учитывая, что в сутках 86400 секунд, цифры выходят поистине астрономические:

Итак, если бы мы записывали видео без сжатия в максимальном качестве при заданных условиях, то для хранения данных, полученных с одной единственной видеокамеры в течение суток нам бы потребовалось 12 терабайт дискового пространства. Но даже система безопасности квартиры или малого офиса предполагает наличие, как минимум, двух устройств видеофиксации, тогда как сам архив необходимо сохранять в течение нескольких недель или даже месяцев, если того требует законодательство. То есть, для обслуживания любого объекта, даже весьма скромных размеров, потребовался бы целый дата-центр!

К счастью, современные алгоритмы сжатия видео помогают существенно экономить дисковое пространство: так, использование кодека H.265 позволяет сократить объем видео в 90 (!) раз. Добиться столь впечатляющих результатов удалось благодаря целому стеку разнообразных технологий, которые давно и успешно применяются не только в сфере видеонаблюдения, но и в «гражданском» секторе: в системах аналогового и цифрового телевидения, в любительской и профессиональной съемке, и многих других ситуациях.

Наиболее простой и наглядный пример — цветовая субдискретизация. Так называют способ кодирования видео, при котором намеренно снижается цветовое разрешение кадров и частота выборки цветоразностных сигналов становится меньше частоты выборки яркостного сигнала. Такой метод сжатия видеоданных полностью оправдан как с позиции физиологии человека, так и с точки зрения практического применения в области видеофиксации. Наши глаза хорошо замечают разницу в яркости, однако гораздо менее чувствительны к перепадам цвета, именно поэтому выборкой цветоразностных сигналов можно пожертвовать, ведь большинство людей этого попросту не заметит. В то же время, сложно представить, как в розыск объявляют машину цвета «паука, замышляющего преступление»: в ориентировке будет написано «темно-серый», и это правильно, ведь иначе прочитавший описание авто даже не поймет, о каком оттенке идет речь.

А вот со снижением детализации все оказывается уже совсем не так однозначно. Технически квантование (то есть, разбиение диапазона сигнала на некоторое число уровней с последующим их приведением к заданным значениям) работает великолепно: используя данный метод, размер видео можно многократно уменьшить. Но так мы можем упустить важные детали (например, номер проезжающего вдалеке автомобиля или черты лица злоумышленника): они окажутся смазаны и такая запись будет для нас бесполезной. Как же поступить в этой ситуации? Ответ прост, как и все гениальное: стоит взять за точку отсчета динамические объекты, как все тут же становится на свои места. Этот принцип успешно используется со времен появления кодека H.264 и отлично себя зарекомендовал, открыв ряд дополнительных возможностей для сжатия данных.

Это было предсказуемо: разбираемся, как H.264 сжимает видео

Вернемся к таблице, с которой мы начали. Как видите, помимо таких параметров, как разрешение, фреймрейт и качество картинки решающим фактором, определяющим конечный размер видео, оказывается уровень динамичности снимаемой сцены. Это объясняется особенностями работы современных видеокодеков вообще, и H.264 в частности: используемый в нем механизм предсказания кадров позволяет дополнительно сжимать видео, при этом практически не жертвуя качеством картинки. Давайте посмотрим, как это работает.

Кодек H.264 использует несколько типов кадров:

Поскольку в процессе вычитания возможны ошибки, приводящие к появлению графических артефактов, то через какое-то количество кадров схема повторяется: вновь формируется опорный кадр, а вслед за ним — серия кадров с изменениями.

Полное изображение формируется путем «наложения» P-кадров на опорный кадр. При этом появляется возможность независимой обработки фона и движущиеся объектов, что позволяет дополнительно сэкономить дисковое пространство без риска упустить важные детали (черты лиц, автомобильные номера и т. д.). В случае же с объектами, совершающими однообразные движения (например, вращающимися колесами машин) можно многократно использовать одни и те же разностные кадры.

Независимая обработка статических и динамических объектов позволяет сэкономить дисковое пространство

Данный механизм носит название межкадрового сжатия. Предсказанные кадры формируются на основе анализа широкой выборки зафиксированных состояний сцены: алгоритм предвидит, куда будет двигаться тот или иной объект в поле зрения камеры, что позволяет существенно снизить объем записываемых данных при наблюдении за, например, проезжей частью.

Кодек формирует кадры, предсказывая, куда будет двигаться объект

В свою очередь, использование двунаправленных предсказанных кадров позволяет в несколько раз сократить время доступа к каждому кадру в потоке, поскольку для его получения будет достаточно распаковать только три кадра: B, содержащий ссылки, а также I и P, на которые он ссылается. В данном случае цепочку кадров можно изобразить следующим образом.

Такой подход позволяет существенно повысить скорость быстрой перемотки с показом и упростить работу с видеоархивом.

В чем разница между H.264 и H.265?

В H.265 используются все те же принципы сжатия, что и в H.264: фоновое изображение сохраняется единожды, а затем фиксируются лишь изменения, источником которых являются движущиеся объекты, что позволяет значительно снизить требования не только к объему хранилища, но и к пропускной способности сети. Однако в H.265 многие алгоритмы и методы прогнозирования движения претерпели значительные качественные изменения.

Так, обновленная версия кодека стала использовать макроблоки дерева кодирования (Coding Tree Unit, CTU) переменного размера с разрешением до 64×64 пикселей, тогда как ранее максимальный размер такого блока составлял лишь 16×16 пикселей. Это позволило существенно повысить точность выделения динамических блоков, а также эффективность обработки кадров в разрешении 4K и выше.

Кроме того, H.265 обзавелся улучшенным deblocking filter — фильтром, отвечающим за сглаживание границ блоков, необходимым для устранения артефактов по линии их стыковки. Наконец, улучшенный алгоритм прогнозирования вектора движения (Motion Vector Predictor, MVP) помог заметно снизить объем видео за счет радикального повышения точности предсказаний при кодировании движущихся объектов, чего удалось достичь за счет увеличения количества отслеживаемых направлений: если ранее учитывалось лишь 8 векторов, то теперь — 36.

Помимо всего перечисленного выше, в H.265 была улучшена поддержка многопоточных вычислений: квадратные области, на которые разбивается каждый кадр при кодировании, теперь могут обрабатываться независимо одна от другой. Появилась и поддержка волновой параллельной обработки данных (Wavefront Parallelel Processing, WPP), что также способствует повышению производительности сжатия. При активации режима WPP обработка CTU осуществляется построчно, слева направо, однако кодирование каждой последующей строки может начаться еще до завершения предыдущей в том случае, если данных, полученных из ранее обработанных CTU, для этого достаточно. Кодирование различных строк CTU с временной задержкой со сдвигом, наряду с поддержкой расширенного набора инструкций AVX/AVX2 позволяет дополнительно повысить скорость обработки видеопотока в многоядерных и многопроцессорных системах.

Флэш-карты для видеонаблюдения: когда значение имеет не только размер

И вновь вернемся к табличке, с которой мы начали сегодняшний разговор. Давайте подсчитаем, сколько дискового пространства нам понадобится в том случае, если мы хотим хранить видеоархив за последние 30 дней при максимальном качестве видеозаписи:

По нынешним меркам 4 терабайта для винчестера индустриального класса — практически ничто: современные жесткие диски для видеонаблюдения имеют емкость до 14 терабайт и могут похвастаться рабочим ресурсом до 360 ТБ в год при MTBF до 1.5 миллионов часов. Что же касается карт памяти, то здесь все оказывается не так однозначно.

В IP-камерах флэш-карты играют роль резервных хранилищ: данные на них постоянно перезаписываются, чтобы в случае потери связи с видеосервером недостающий фрагмент видеозаписи можно было восстановить из локальной копии. Такой подход позволяет существенно повысить отказоустойчивость всей системы безопасности, однако при этом сами карты памяти испытывают колоссальные нагрузки.

Как видно из нашей таблицы, даже при низком качестве изображения и при условии минимальной активности в кадре, всего за сутки будет записано около 24 ГБ видео. А это значит, что 128-гигабайтная карточка будет полностью перезаписана менее чем за неделю. Если же нам требуется получать максимально качественную картинку, то все данные на таком носителе будут полностью обновляться раз в сутки! И это лишь при разрешении Full HD. А если нам понадобится картинка в 4K? В этом случае нагрузка вырастет практически в два раза (в заданных условиях видео в максимальном качестве потребует уже 250 ГБ).

При бытовом использовании подобное попросту невозможно, поэтому даже самая бюджетная карта памяти способна прослужить вам несколько лет к ряду без единого сбоя. А все благодаря алгоритмам выравнивания износа (wear leveling). Схематично их работу можно описать следующим образом. Пусть в нашем распоряжении есть новенькая флеш-карта, только что из магазина. Мы записали на нее несколько видеороликов, использовав 7 из 16 гигабайт. Через некоторое время мы удалили часть ненужных видео, освободив 3 гигабайта, и записали новые, объем которых составил 2 ГБ. Казалось бы, можно задействовать только что освободившееся место, однако механизм выравнивания износа выделит под новые данные ту часть памяти, которая ранее никогда не использовалась. Хотя современные контроллеры «тасуют» биты и байты куда более изощренно, общий принцип остается неизменным.

Напомним, что кодирование битов информации происходит путем изменения заряда в ячейках памяти за счет квантового туннелирования электронов сквозь слой диэлектрика, что вызывает постепенный износ диэлектрических слоев с последующей утечкой заряда. И чем чаще меняется заряд в конкретной ячейке, тем раньше она выйдет из строя. Выравнивание износа как раз направлено на то, чтобы каждая из доступных ячеек перезаписывалась примерно одинаковое количество раз и, таким образом, способствует увеличению срока службы карты памяти.

Нетрудно догадаться, что wear leveling перестает играть хоть сколько-нибудь значимую роль в том случае, если флэш-карта постоянно перезаписывается целиком: здесь на первый план уже выходит выносливость самих чипов. Наиболее объективным критерием оценки последней является максимальное количество циклов программирования/стирания (program/erase cycle), или, сокращенно, циклов P/E, которое способно выдержать флеш-память. Также достаточно точным и в данном случае наглядным (так как мы можем заранее рассчитать объемы перезаписи) показателем является коэффициент TBW (Terabytes Written). Если в технических характеристиках указан лишь один из перечисленных показателей, то вычислить другой не составит особого труда. Достаточно воспользоваться следующей формулой:

TBW = (Емкость × Количество циклов P/E)/1000

Так, например, TBW флеш-карты емкостью 128 гигабайт, ресурс которой составляет 200 P/E, будет равен: (128 × 200)/1000 = 25,6 TBW.

Давайте считать дальше. Выносливость карт памяти потребительского уровня составляет 100–300 P/E, и 300 — это в самом лучшем случае. Опираясь на эти цифры, мы можем с достаточно высокой точностью оценить срок их службы. Воспользуемся формулой и заполним новую таблицу для карты памяти емкостью 128 ГБ. Возьмем за ориентир максимальное качество картинки в Full HD, то есть в сутки камера будет записывать 138 ГБ видео, как мы выяснили ранее.

Ресурс карты памяти, циклов P/E

Источник

Сжатие видео

Сжатие видео (англ. Video compression ) — уменьшение количества данных, используемых для представления видеопотока. Сжатие видео позволяет эффективно уменьшать поток, необходимый для передачи видео по каналам радиовещания, уменьшать пространство, необходимое для хранения данных на носителе. Недостатки: при использования сжатия с потерями появляются характерные, иногда отчётливо видные артефакты — например, блочность (разбиение изображения на блоки 8×8 пикселей), замыливание (потеря мелких деталей изображения) и т. д. Существуют и способы сжатия видео без потерь, но на сегодняшний день они уменьшают данные недостаточно.

Содержание

Теория

Видео — это по существу трёхмерный массив цветных пикселей. Два измерения означают вертикальное и горизонтальное разрешение кадра, а третье измерение — это время. Кадр — это массив всех пикселей, видимых камерой в данный момент времени, или просто изображение. В видео возможны также так называемые полукадры (см.: чересстрочная развёртка).

Сжатие было бы невозможно, если бы каждый кадр был уникален и расположение пикселов было полностью случайным, но это не так. Поэтому можно сжимать, во-первых, саму картинку — например, фотография голубого неба без солнца фактически сводится к описанию граничных точек и градиента заливки. Во-вторых, можно сжимать похожие соседние кадры. В конечном счёте, алгоритмы сжатия картинок и видео схожи, если рассматривать видео как трёхмерное изображение со временем как третьей координатой.

Сжатие без потерь

Помимо сжатия с потерями видео также можно сжимать и без потерь. Это означает, что при декомпрессии результат будет в точности (бит к биту) соответствовать оригиналу. Однако при сжатии без потерь невозможно достигнуть высоких коэффициентов сжатия на реальном (не искусственном) видео. По этой причине практически всё широко используемое видео является сжатым с потерями (в том числе на потребительских цифровых видеодисках, видеохостингах, в спутниковом вещании). На веб-сайтах для маленьких роликов без звука иногда используются простые форматы GIF и APNG.

Сжатие видео и технология компенсации движения

Одна из наиболее мощных технологий, позволяющая повысить степень сжатия, — это компенсация движения. При любой современной системе сжатия видео последующие кадры в потоке используют похожесть областей в предыдущих кадрах для увеличения степени сжатия. Однако, из-за движения каких-либо объектов в кадре (или самой камеры) использование подобия соседних кадров было неполным. Технология компенсации движения позволяет находить похожие участки, даже если они сдвинуты относительно предыдущего кадра.

Современное состояние дел

На конец 2011 года практически все алгоритмы сжатия видео (например, стандарты, принятые ITU-T или ISO) используют дискретное косинусное преобразование (DCT) или его модификации для устранения пространственной избыточности. Другие методы, такие как фрактальное сжатие и дискретное вейвлет-преобразование, также были объектами исследований, но сейчас обычно используются только для компресcии неподвижных изображений.

Использование большинства методов сжатия (таких, как дискретное косинусное преобразование и вейвлет-преобразование) влечёт также использование процесса квантования. Квантование может быть как скалярным, так и векторным, тем не менее, большинство схем сжатия на практике используют скалярное квантование вследствие его простоты.

Телевидение

Современное цифровое телевещание стало доступным именно благодаря видеокомпрессии. Телевизионные станции могут транслировать не только видео высокой четкости (HDTV), но и несколько телеканалов в одном физическом телеканале (6 МГц).

Хотя большинство видеоконтента сегодня транслируется с использованием стандарта сжатия видео MPEG-2, тем не менее новые и более эффективные стандарты сжатия видео уже используются в телевещании — например, H.264 и VC-1.

Методы сжатия
Теория	Информация Собственная · Взаимная · Энтропия · Условная энтропия · Сложность · Избыточность Единицы измерения Бит · Нат · Ниббл · Хартли · Формула Хартли
Без потерь	Энтропийное сжатие Алгоритм Хаффмана · Адаптивный алгоритм Хаффмана · Алгоритм Шеннона — Фано · Арифметическое кодирование (Интервальное) · Коды Голомба · Дельта · Универсальный код (Элиаса · Фибоначчи) Словарные методы RLE · Deflate · LZ (LZ77/LZ78 · LZSS · LZW · LZWL · LZO · LZMA · LZX · LZRW · LZJB · LZT) Прочее RLE · CTW · BWT · MTF · PPM · DMC
Аудио	Теория Свёртка · PCM · Алиасинг · Дискретизация · Теорема Котельникова Методы LPC (LAR · LSP) · WLPC · CELP · ACELP · A-закон · μ-закон · MDCT · Преобразование Фурье · Психоакустическая модель Прочее Компрессор аудиосигнала · Сжатие речи · Полосное кодирование
Изображения	Термины Цветовое пространство · Пиксель · Субдискретизация насыщенности · Артефакты сжатия Методы RLE · DPCM · Фрактальный · Вейвлетный · EZW · SPIHT · LP · ДКП · ПКЛ Прочее Битрейт · Test images · PSNR · Квантование
Видео	Термины Характеристики видео · Кадр · Типы кадров · Качество видео Методы Компенсация движения · ДКП · Квантование · Вейвлетный Прочее Видеокодек · Rate distortion theory (CBR · ABR · VBR)

Сжатие видео

Рекомендации ITU-T

Bink • Cinepak • Indeo • Pixlet • RealVideo • RTVideo • SIF1 • Smacker • Snow • Sorenson • Tarkin • VP3 (Theora) • VP6 • VP7 • VP8 • WMV Полезное Смотреть что такое «Сжатие видео» в других словарях: Сжатие без потерь — У этого термина существуют и другие значения, см. Сжатие. Сжатие данных без потерь (англ. Lossless data compression) метод сжатия данных: видео, аудио, графики, документов представленных в цифровом виде, при использовании которого… … Википедия Видео кодек — Видеокодек программа/алгоритм сжатия (то есть уменьшения размера) видеоданных (видеофайла, видеопотока). Кодек файл формула, которая определяет, каким образом можно «упаковать» видеоконтент и, соответственно, проиграть видео. Также возможно… … Википедия Видео-кодек — Видеокодек программа/алгоритм сжатия (то есть уменьшения размера) видеоданных (видеофайла, видеопотока). Кодек файл формула, которая определяет, каким образом можно «упаковать» видеоконтент и, соответственно, проиграть видео. Также возможно… … Википедия Сжатие изображений — Сжатие изображений применение алгоритмов сжатия данных к изображениям, хранящимся в цифровом виде. В результате сжатия уменьшается размер изображения, из за чего уменьшается время передачи изображения по сети и экономится пространство для… … Википедия сжатие (потока цифрового телевизионного изображения) — Ндп. компрессия Сокращение объема передаваемой цифровой телевизионной информации за счет учета корреляционных и статистических связей между элементами и фрагментами телевизионного изображения. Примечание Степень сжатия определяется коэффициентом… … Справочник технического переводчика сжатие видеоинформации — Преобразование изображения для сокращения спектра аналогового видеосигнала или цифрового потока. [ГОСТ 21879 88] Тематики телевидение, радиовещание, видео Обобщающие термины термины и определения общих понятий телевидения … Справочник технического переводчика Сжатие аудиоданных — В Википедии … Википедия Сжатие данных — Возможно, эта статья содержит оригинальное исследование. Добавьте ссылки на источники, в противном случае она может быть выставлена на удаление. Дополнительные сведения могут быть на странице обсуждения. (26 мая 2012) … Википедия Сжатие с использованием вейвлет — Вейвлетное сжатие общее название класса методов кодирования изображений, использующих двумерное вейвлет разложение кодируемого изображения или его частей. Обычно подразумевается сжатие с потерей качества. Существенную роль в алгоритмах… … Википедия Сжатие данных с потерями — У этого термина существуют и другие значения, см. Сжатие. Сжатие данных с потерями метод сжатия (компрессии) данных, при использовании которого распакованные данные отличаются от исходных, но степень отличия не является существенной с точки … Википедия Источник ← что такое виза директ что такое грушевидная мышца и где она находится → Вам также понравится крепкое мужское плечо что означает 03.12.202314.04.2022 admin 0 лазеротерапия милта что это такое 09.12.202314.04.2022 admin 0 что такое полная и краткая форма прилагательного 08.12.202326.04.2022 admin 0 Добавить комментарий Отменить ответ Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены * Комментарий * Имя * Email * Сохранить моё имя, email и адрес сайта в этом браузере для последующих моих комментариев.