Home-theater-designers
Truyền trực tuyến ở 4K là tiêu chuẩn mới, nhưng với thông tin của hơn 8,2 triệu pixel được truyền sau mỗi 16 mili giây—việc lưu trữ và truyền video 4K trên internet không phải là nhiệm vụ dễ dàng.
những việc cần làm với ổ đĩa flash
Một bộ phim dài hai giờ sẽ chiếm hơn 1,7 Terabyte dung lượng lưu trữ khi không nén. Vì vậy, làm cách nào để những người khổng lồ phát trực tuyến như YouTube và Netflix quản lý để lưu trữ và phát trực tuyến các video chiếm quá nhiều dung lượng?
TẠO VIDEO TRONG NGÀY
Chà, họ không sử dụng codec video để giảm dung lượng phim, nhưng codec video là gì và cái nào là tốt nhất?
Bộ giải mã video là gì?
Trước khi tìm hiểu sâu về sự phức tạp của codec video, điều quan trọng là phải hiểu cách tạo video. Nói một cách đơn giản, video không là gì ngoài một tập hợp các hình ảnh tĩnh thay thế nhau một cách nhanh chóng.
Do tốc độ thay đổi cao này, bộ não con người nghĩ rằng hình ảnh đang chuyển động, tạo ra ảo giác khi xem video. Do đó, khi xem video ở 4K, bạn chỉ đang xem một tập hợp hình ảnh có độ phân giải 2160x3840. Độ phân giải hình ảnh cao này cho phép quay video ở 4K để mang lại trải nghiệm video tuyệt vời. Điều đó nói rằng, độ phân giải hình ảnh cao này làm tăng kích thước của video, khiến không thể phát trực tuyến qua các kênh có băng thông hạn chế, chẳng hạn như internet.
Để giải quyết vấn đề này, chúng tôi có codec video. Viết tắt của bộ giải mã/giải mã hoặc nén/giải nén, bộ giải mã video nén luồng hình ảnh thành các bit dữ liệu. Quá trình nén này có thể làm giảm chất lượng của video hoặc không ảnh hưởng gì đến video dựa trên các thuật toán nén được sử dụng.
Như tên gợi ý, bit nén trong codec làm giảm kích thước của mỗi hình ảnh. Để làm điều tương tự, thuật toán nén khai thác các sắc thái của mắt người—ngăn mọi người biết rằng video họ xem đã được nén.
Ngược lại, quá trình giải nén hoạt động ngược lại và hiển thị video bằng thông tin nén.
Mặc dù các codec thực hiện rất tốt công việc nén thông tin, nhưng việc thực hiện tương tự có thể gây áp lực cho CPU của bạn. Do đó, việc thấy hiệu suất hệ thống dao động khi bạn chạy các thuật toán nén video trên hệ thống của mình là điều bình thường.
Để giải quyết vấn đề này, CPU và GPU đi kèm với phần cứng đặc biệt có thể chạy các thuật toán nén này. Cho phép CPU thực hiện các tác vụ trong tay trong khi phần cứng chuyên dụng xử lý codec video, nâng cao hiệu quả.
chương trình nào nên chạy khi khởi động windows 7
Video Codec hoạt động như thế nào?
Bây giờ chúng ta đã có hiểu biết cơ bản về chức năng của bộ giải mã video, chúng ta có thể xem xét cách thức hoạt động của bộ giải mã.
Lấy mẫu phụ sắc độ
Như đã giải thích trước đó, video được tạo thành từ các hình ảnh và việc lấy mẫu phụ sắc độ làm giảm thông tin trong mỗi hình ảnh. Để làm điều này, nó làm giảm thông tin màu có trong mỗi hình ảnh, nhưng làm thế nào mà sự giảm thông tin màu này được mắt người phát hiện?
Chà, bạn thấy đấy, mắt người rất giỏi trong việc phát hiện những thay đổi về độ sáng, nhưng điều tương tự không thể nói về màu sắc. Điều này là do mắt người có nhiều que (tế bào cảm quang chịu trách nhiệm phát hiện những thay đổi về độ sáng) khi so sánh với tế bào hình nón (tế bào cảm quang chịu trách nhiệm phân biệt màu sắc). Sự khác biệt về hình que và hình nón ngăn mắt phát hiện sự thay đổi màu sắc khi so sánh hình ảnh nén và không nén.
Để thực hiện lấy mẫu phụ sắc độ, thuật toán nén video sẽ chuyển đổi thông tin pixel trong RGB thành dữ liệu độ sáng và màu sắc. Sau đó, thuật toán sẽ giảm lượng màu trong ảnh dựa trên các mức độ nén.
Loại bỏ thông tin khung dư thừa
Video được tạo thành từ một số khung hình ảnh và trong hầu hết các trường hợp, tất cả các khung này đều chứa cùng một thông tin. Ví dụ: hãy tưởng tượng một video có một người nói trên nền cố định. Trong trường hợp này, tất cả các khung hình trong video đều có bố cục giống nhau. Do đó, không cần tất cả các hình ảnh để hiển thị video. Tất cả những gì chúng ta cần là một bức tranh cơ sở chứa tất cả thông tin và dữ liệu liên quan đến sự thay đổi khi di chuyển từ khung hình này sang khung hình khác.
Do đó, để giảm kích thước video, thuật toán nén sẽ chia các khung hình video thành các khung hình I và P (Khung hình dự đoán). Ở đây, các khung I là sự thật cơ bản và được sử dụng để tạo các khung P. Các khung P sau đó được hiển thị bằng cách sử dụng thông tin trong các khung I và thông tin thay đổi cho khung cụ thể đó. Sử dụng phương pháp này, một video được chia thành một tập hợp các Khung hình I được xen kẽ vào các khung hình P nén video hơn nữa.
Nén chuyển động
Bây giờ chúng ta đã chia video thành các khung hình I và P, chúng ta cần xem xét quá trình nén chuyển động. Một phần của thuật toán nén video giúp tạo khung hình P bằng cách sử dụng khung hình I. Để làm điều này, thuật toán nén chia khung I thành các khối được gọi là khối macro. Sau đó, các khối này được cung cấp các vectơ chuyển động xác định hướng di chuyển của các khối này khi chuyển từ khung này sang khung khác.
Thông tin chuyển động này cho từng khối giúp thuật toán nén video dự đoán vị trí của từng khối trong khung sắp tới.
Xóa dữ liệu hình ảnh tần số cao
Cũng giống như những thay đổi trong dữ liệu màu, mắt người không thể phát hiện những thay đổi tinh tế trong các phần tử tần số cao trong ảnh, nhưng các phần tử tần số cao là gì? Chà, bạn thấy đấy, hình ảnh được hiển thị trên màn hình của bạn bao gồm một số pixel và giá trị của những pixel này thay đổi dựa trên hình ảnh được hiển thị.
làm thế nào để thoát khỏi cảm ứng ma
Ở một số khu vực của hình ảnh, giá trị pixel thay đổi dần dần và những khu vực như vậy được cho là có tần số thấp. Mặt khác, nếu có sự thay đổi nhanh chóng trong dữ liệu pixel, khu vực này được phân loại là có dữ liệu tần số cao. Các thuật toán nén video sử dụng Biến đổi Cosine rời rạc để giảm thành phần tần số cao.
Đây là cách nó làm việc. Đầu tiên, thuật toán DCT chạy trên từng khối macro và sau đó phát hiện các khu vực có sự thay đổi cường độ điểm ảnh rất nhanh. Sau đó, nó sẽ xóa các điểm dữ liệu này khỏi hình ảnh—giảm kích thước của video.
mã hóa
Bây giờ tất cả thông tin dư thừa trong video đã bị xóa, chúng tôi có thể lưu trữ các bit dữ liệu còn lại. Để làm được điều này, thuật toán nén video sử dụng sơ đồ mã hóa, chẳng hạn như mã hóa Huffman, liên kết tất cả các bit dữ liệu trong một khung hình với số lần chúng xuất hiện trong video và sau đó kết nối chúng theo kiểu cây. Dữ liệu được mã hóa này được lưu trữ trên một hệ thống, cho phép nó hiển thị video một cách dễ dàng.
