H264 기본 원리

서문을 쓰다
H264 비디오 압축 알고리즘은 의심 할 여지없이 모든 비디오 압축 기술 중에서 가장 널리 사용되고 가장 널리 사용됩니다. x264 / openh264 및 ffmpeg와 같은 오픈 소스 라이브러리가 도입됨에 따라 대부분의 사용자는 더 이상 H264의 세부 사항에 대해 너무 많은 연구를 할 필요가 없으므로 H264를 사용하는 사람들의 비용이 크게 절감됩니다.

그러나 H264를 잘 활용하기 위해서는 H264의 기본 원리를 파악해야합니다. 오늘은 H264의 기본 원리를 살펴 보겠습니다.

H264 압축 기술은 주로 다음과 같은 방법을 사용하여 비디오 데이터를 압축합니다. 포함:

프레임 내 예측 압축은 공간 데이터 중복 문제를 해결합니다.
프레임 간 예측 압축 (모션 추정 및 보상)은 시간 영역 데이터 중복 문제를 해결합니다.
정수 이산 코사인 변환 (DCT) : 공간 상관 관계를 주파수 영역의 관련없는 데이터로 변환 한 다음 양자화합니다.
CABAC 압축.
압축 된 프레임은 I 프레임, P 프레임 및 B 프레임으로 나뉩니다.

I 프레임 : 프레임 내 압축 기술을 사용하는 키 프레임.
P 프레임 : 정방향 참조 프레임, 압축시 이전에 처리 된 프레임 만 참조합니다. 프레임 오디오 압축 기술을 사용하십시오.
B 프레임 : 양방향 참조 프레임입니다. 압축 중에는 이전 프레임과 다음 프레임을 참조합니다. 프레임 간 압축 기술 사용.
I / P / B 프레임 외에도 픽처 시퀀스 GOP도 있습니다.

GOP : 두 I 프레임 사이에는 이미지 시퀀스가 있으며 이미지 시퀀스에는 I 프레임이 하나만 있습니다. 아래 그림과 같이:

H264 압축 기술
H264의 기본 원리는 실제로 매우 간단합니다. H264가 데이터를 압축하는 과정을 간략하게 설명하겠습니다. 카메라에서 캡처 한 비디오 프레임 (초당 30 프레임으로 계산 됨)은 H264 인코더의 버퍼로 전송됩니다. 인코더는 먼저 각 그림에 대해 매크로 블록을 분할해야합니다.

파티션 매크로 블록
H264는 기본적으로 16X16 영역을 매크로 블록으로 사용하며 8X8 크기로 나눌 수도 있습니다.

매크로 블록을 나눈 후 매크로 블록의 픽셀 값을 계산합니다.

유사하게 이미지의 각 매크로 블록의 픽셀 값이 계산되고 모든 매크로 블록은 다음과 같이 처리됩니다.

하위 블록
H264는 비교적 평평한 이미지에 16X16 매크로 블록을 사용합니다. 그러나 더 높은 압축률을 달성하기 위해 더 작은 하위 블록도 16X16 매크로 블록으로 나눌 수 있습니다. 하위 블록의 크기는 8X16, 16X8, 8X8, 4X8, 8X4, 4X4로 매우 유연합니다.

위의 그림에서 빨간색 프레임의 대부분의 16X16 매크로 블록은 파란색 배경을 가지고 있으며이 매크로 블록에는 세 독수리 이미지의 일부가 그려져 있습니다. 독수리 세 마리의 부분 이미지를 더 잘 처리하기 위해 H264 다중 하위 블록은 16X16 매크로 블록으로 나뉩니다.

이러한 방식으로 프레임 내 압축 후보다 효율적인 데이터를 얻을 수 있습니다. 아래 그림은 각각 mpeg-2와 H264를 사용하여 위의 매크로 블록을 압축 한 결과입니다. 왼쪽 절반은 MPEG-2 하위 블록 분할 후 압축 한 결과이고 오른쪽 절반은 H264 하위 블록 압축 결과입니다. H264 분할 방식이 더 많은 장점이 있음을 알 수 있습니다.

매크로 블록이 분할 된 후 H264 인코더 버퍼의 모든 그림을 그룹화 할 수 있습니다.

프레임 그룹화
비디오 데이터의 경우 주로 두 가지 유형의 데이터 중복이 있습니다. 하나는 시간의 데이터 중복이고 다른 하나는 공간의 데이터 중복입니다. 그 중 시간에 따른 데이터 중복성이 가장 큽니다. 먼저 비디오 데이터 시간의 중복 문제에 대해 이야기하겠습니다.

시간 중복이 가장 큰 이유는 무엇입니까? 카메라가 초당 30 프레임을 캡처한다고 가정하면이 30 프레임의 데이터는 대부분 관련이 있습니다. 30 개 이상의 데이터 프레임, 수십 프레임 또는 수백 개의 데이터 프레임이 특히 밀접하게 관련되어있을 수도 있습니다.

이러한 매우 밀접하게 관련된 프레임의 경우 실제로 한 프레임의 데이터 만 저장하면되고 특정 규칙에 따라이 프레임에서 다른 프레임을 예측할 수 있으므로 비디오 데이터가 가장 많은 시간 중복성을 갖습니다.

해당 프레임이 예측 방법을 통해 데이터를 압축하려면 비디오 프레임을 그룹화해야합니다. 그렇다면 특정 프레임이 밀접하게 관련되어 있고 함께 그룹화 될 수 있는지 확인하는 방법은 무엇입니까? 예를 살펴 보겠습니다. 아래는 움직이는 당구 공 그룹의 캡처 된 비디오 프레임입니다. 당구 공은 오른쪽 상단 모서리에서 왼쪽 하단 모서리로 굴러갑니다.

H264 인코더는 두 프레임의 유사성을 계산하기 위해 매크로 블록을 비교하기 위해 매번 두 개의 인접한 프레임을 가져옵니다. 아래 그림과 같이:

매크로 블록 스캔과 매크로 블록 검색을 통해 두 프레임 간의 상관 관계가 매우 높은 것을 알 수 있습니다. 또한,이 프레임 그룹의 상관도가 매우 높은 것으로 밝혀졌습니다. 따라서 위의 프레임을 하나의 그룹으로 나눌 수 있습니다. 알고리즘은 인접 이미지에서 일반적으로 다른 픽셀이 10 % 이내에 불과하고 밝기 차이가 2 %를 초과하지 않으며 색도 차이가 1 % 이내에서만 변경됩니다. 그래프를 함께 그룹화 할 수 있다고 생각합니다.

이러한 프레임 그룹에서는 인코딩 후 첫 번째 게시물의 전체 데이터 만 유지하고 다른 프레임은 이전 프레임을 참조하여 계산됩니다. 첫 번째 프레임을 IDR / I 프레임이라고하고 다른 프레임을 P / B 프레임이라고하므로 인코딩 된 데이터 프레임 그룹을 GOP라고합니다.

모션 추정 및 보상
H264 인코더에서 프레임을 그룹화 한 후에는 프레임 그룹에있는 개체의 모션 벡터를 계산해야합니다. 위의 움직이는 당구 비디오 프레임을 예로 들어 모션 벡터를 계산하는 방법을 살펴 보겠습니다.

H264 인코더는 먼저 버퍼 헤더에서 두 프레임의 비디오 데이터를 순서대로 가져온 다음 매크로 블록 스캔을 수행합니다. 사진 중 하나에서 물체가 발견되면 다른 사진 근처 (검색 창에서)에서 검색이 수행됩니다. 이때 다른 영상에서 물체가 발견되면 물체의 움직임 벡터를 계산할 수 있습니다. 다음 그림은 검색 후 당구 공의 위치를 보여줍니다.

위 그림에서 당구 공의 위치 차이를 통해 테이블 그림의 방향과 거리를 계산할 수 있습니다. H264는 각 프레임에서 공의 움직임의 거리와 방향을 차례로 기록해 다음과 같이됩니다.

모션 벡터를 계산 한 후 동일한 부분 (즉, 녹색 부분)을 빼서 보정 데이터를 얻습니다. 결국 보상 데이터를 압축하고 저장하기 만하면 디코딩 할 때 원본 이미지를 복원 할 수 있습니다. 압축 된 데이터는 적은 양의 데이터 만 기록하면됩니다. 다음과 같이 :

우리는 움직임 벡터와 보상을 프레임 간 압축 기술이라고 부르며, 시간에 따른 비디오 프레임의 데이터 중복을 해결합니다. 프레임 간 압축 외에도 데이터 압축도 프레임 내에서 수행되어야합니다. 프레임 내 데이터 압축은 공간 데이터 중복을 해결합니다. 이제 프레임 내 압축 기술을 소개합니다.

인트라 예측
인간의 눈은 이미지를 인식하는 정도를 가지고 있으며 저주파의 밝기에 매우 민감하며 고주파의 밝기에는 그다지 민감하지 않습니다. 따라서 일부 연구에 따르면 사람의 눈에 민감하지 않은 데이터를 이미지에서 제거 할 수 있습니다. 이와 같이 인트라 예측 기술이 제안된다.

H264의 프레임 내 압축은 JPEG와 매우 유사합니다. 이미지가 매크로 블록으로 분할 된 후 각 매크로 블록은 9 가지 모드로 예측할 수 있습니다. 원본 이미지에 가장 가까운 예측 모드를 찾습니다.

다음 그림은 전체 그림에서 각 매크로 블록을 예측하는 프로세스입니다.

인트라 예측 후 이미지와 원본 이미지의 비교는 다음과 같습니다.

그런 다음 원본 이미지와 내부 예측 이미지를 감산하여 잔차 값을 얻습니다.

그런 다음 이전에 얻은 예측 모드 정보를 저장하여 디코딩 할 때 원본 이미지를 복원 할 수 있습니다. 효과는 다음과 같습니다.

프레임 내 및 프레임 간 압축 후에는 데이터가 크게 줄어들지 만 여전히 최적화의 여지가 있습니다.

잔여 데이터에 대해 DCT 수행
잔여 데이터는 정수 이산 코사인 변환을 거쳐 데이터의 상관 관계를 제거하고 데이터를 추가로 압축 할 수 있습니다. 아래 그림과 같이 왼쪽은 원본 데이터의 매크로 블록이고 오른쪽은 계산 된 잔차 데이터의 매크로 블록입니다.

잔여 데이터의 매크로 블록은 아래 그림과 같이 디지털화됩니다.

관련 데이터를 제거한 후 데이터가 추가로 압축되었음을 알 수 있습니다.

DCT가 완료된 후에는 충분하지 않으며 무손실 압축을 위해 CABAC가 필요합니다.

카바 크
위의 프레임 내 압축은 손실 압축 기술입니다. 즉, 이미지를 압축 한 후에는 완전히 복원 할 수 없습니다. CABAC는 무손실 압축 기술입니다.

무손실 압축 기술은 데이터 압축의 목적을 달성하기위한 Huffman 코딩, 고주파 단어에 대한 짧은 코드, 저주파 단어에 대한 긴 코드입니다. MPEG-2에서 사용되는 VLC는 이런 종류의 알고리즘입니다. 예를 들어 AZ, A는 고주파수 데이터, Z는 저주파 데이터에 속합니다. 어떻게 수행되는지 확인하십시오.

CABAC는 또한 고주파 데이터를위한 짧은 코드이고 저주파 데이터를위한 긴 코드입니다. 동시에 VLC보다 훨씬 효율적인 컨텍스트에 따라 압축됩니다. 효과는 다음과 같습니다.

이제 AZ를 비디오 프레임으로 바꾸면 다음과 같이 표시됩니다.

위의 그림에서 CACBA를 사용하는 무손실 압축 방식이 VLC보다 훨씬 효율적이라는 것이 분명합니다.

개요
이제 H264 코딩 원칙을 마쳤습니다. 이 기사에서는 주로 다음 사항에 대해 설명합니다.
1. Jianyin은 H264에서 몇 가지 기본 개념을 도입했습니다. I / P / B 프레임, GOP 등.
2. 다음을 포함하여 H264 인코딩의 기본 원칙을 자세히 설명했습니다.

매크로 블록 분할
이미지 그룹화
프레임 내 압축 기술 원리
프레임 간 압축 기술의 원리.
DCT
CABAC 압축 원리.

송신기 커버 얼마나 (긴)?

전송 범위는 다양한 요인에 따라 달라진다. 진정한 거리 건물 및 다른 장애물이, 수신기의 감도는 수신기의 안테나 등의 환경을 이용하여 높이를 설치하는 안테나, 안테나 이득에 기초한다. 안테나는 더 높은 설치 및 시골에서 사용하여 거리 것입니다 훨씬 더 멀리.

예 5W FM 송신기는 도시와 고향에 사용

나는 그의 고향 GP 안테나와 미국 고객의 사용 5W의 FM 송신기를 가지고 있고, 그는 차에 그것을 테스트, 그것은 10km (6.21mile)를 커버한다.

나는 5km (2mile)에 대한 커버, 내 고향 GP 안테나와 1.24W의 FM 송신기를 테스트합니다.

나는 광주 시내에서 GP 안테나와 5W의 FM 송신기를 테스트, 그것은 단지 300meter (984ft)에 대해 다룹니다.

다음은 다른 전원 FM 송신기의 대략적인 범위입니다. (범위는 직경)

0.1W ~ 5W FM 송신기 : 100M ~ 1KM

5W ~ 15W FM Ttransmitter : 1KM ~ 3KM

15W ~ 80W FM 송신기 : 3KM ~ 10KM

80W ~ 500W FM 송신기 : 10KM ~ 30KM

500W ~ 1000W FM 송신기 : 30KM ~ 50KM

1KW ~ 2KW FM 송신기 : 50KM ~ 100KM

2KW ~ 5KW FM 송신기 : 100KM ~ 150KM

5KW ~ 10KW FM 송신기 : 150KM ~ 200KM

어떻게 송신기를 위해 저희에게 연락하는 방법?

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