一、为什么视频需要压缩？
无论视频还是音频，未经压缩，存储体量巨大，传输也困难。
以一个简单演算为例：1920×1080（px）尺寸，R、G、B各8位采样（真彩色），帧率30fps：
3×8(bit)×1920×1080×30(s)÷8(byte)
=6220800byte×30(s)≈186.6MB/s
1分钟大约是11GB
一部90分钟的电影，约是1000GB
一般硬盘也就1TB，读写速度平均50-90MB/s。
二、人类视觉系统（HVS）特点
针对HVS的特点，数字视频系统的设计应该考虑以下因素：
- 对高频信息不敏感：可以丢弃高频细节信息
- 对高对比度更敏感：保留边缘和对比度信息
- 对亮度信息比色度信息更敏感：可以降低色度分辨率
- 对运动的信息更敏感：运动区域需要更高质量
三、视频编码关键技术
1. 预测（Prediction）
预测是视频编码中最重要的一环，包括：
- 帧内预测：利用当前编码块周围已经重构出来的像素预测当前块，去除空间冗余
- 帧间预测：利用视频图像在时间上的相关性，通过运动估计和运动补偿去除时间冗余
2. 变换（Transform）
通过从时域到频域的变换，去除相邻数据之间的相关性，即去除空间冗余。常用的变换方法包括DCT（离散余弦变换）等。
3. 量化（Quantization）
通过用更粗糙的数据表示精细的数据来降低编码的数据量，或者通过去除人眼不敏感的信息来降低编码数据量。量化是造成视频有损压缩的主要原因。
4. 扫描（Scanning）
将二维变换量化数据重新组织成一维的数据序列，便于后续的熵编码。
5. 熵编码（Entropy Coding）
根据待编码数据的概率特性减少编码冗余。常用的熵编码方法包括Huffman编码、算术编码等。
四、视频编码层次结构
| 层次 | 说明 |
|---|---|
| 序列（Sequence） | 一段连续编码的并具有相同参数的视频图像 |
| 图像组（GOP） | 一组连续的画面，用于定义视频编码的参考帧结构 |
| 图像（Picture） | 一帧完整的视频画面 |
| 条带（Slice） | 多个宏块的组合，用于防止编码错误扩散 |
| 宏块（Macroblock） | 16x16的像素块，视频编码的基本单元 |
| 块（Block） | 8x8或4x4块，用于变换和量化 |
五、常见视频编码标准
1. H.264/AVC
国际标准化组织制定的视频Codec标准，是目前最流行的视频编码标准之一。具有高压缩比、良好的网络适应性等特点。
2. H.265/HEVC
H.264的 successor，能够在相同画质下比H.264节省约50%的码率，但编码复杂度也更高。
3. VP9
Google开发的开源视频Codec，是WebM格式的默认编码器。与H.265/HEVC竞争。
4. AV1
由开放媒体联盟（Alliance for Open Media）开发的开源、免专利费的视频Codec，压缩效率比H.265和VP9更高。
六、关键参数
1. 帧率（Frame Rate）
视频每秒钟包括的画面数量（FPS）。帧率越高，视频就越逼真、越流畅。常见的有24fps、30fps、60fps等。
2. 分辨率
视频画面的像素尺寸，如1920×1080（Full HD）、3840×2160（4K）等。
3. 码率（Bitrate）
码率为每秒占用的数据量，用kbps或mbps来表示。码流是视频清晰度的一个重要指标，同样的压缩格式，码流越大，生成的视频损失就越小，视频相对来说也越"清晰"。
七、总结
视频编码的核心思想是：通过预测、变换、量化、熵编码等技术手段，去除视频中的空间冗余、时间冗余、视觉冗余等信息，从而在保证一定画质的前提下，最大程度地减小视频文件的体积。
理解这些技术原理，有助于我们更好地选择视频格式、调整编码参数，获得更好的视频质量和更小的文件体积。