【VCU】 Video Codec Units (VCU)视频编解码单元(VCU)_vcu视频压缩

视频编解码单元(VCU)简介和Zynq UltraScale+ MPSoC: VCU架构

编解码器是一种用于编码或解码数字数据流或信号的设备或计算机程序。**编解码器对数据流或信号进行编码，以便可能以加密形式进行传输和存储。解码器函数反转编码以进行回放或编辑。**编解码器除了对信号进行编码外，还可以压缩数据以减少传输带宽或存储空间。执行压缩的编解码器主要分为无损和有损两类。

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前言

在需要适度压缩的地方使用无损编解码器。它们通常用于以压缩形式归档数据，同时保留原始流中存在的所有信息。如果保持流的原始质量比消除相应的更大的数据量更重要，则首选无损编解码器。如果数据要进行进一步的处理(例如编辑)，则尤其如此，在这种情况下，在有损编解码器上重复应用处理(即编码和解码)将降低所得数据的质量，从而使其在视觉上、听觉上或两者都无法识别。连续使用多个编解码器或编码方案也会显著降低质量。随着存储容量和网络带宽成本的降低，对某些媒体的有损编解码器的需求有减少的趋势。
许多流行的编解码器都是有损的。有损编解码器执行更高的压缩量，并且不保留原始流中存在的所有数据。它降低了质量，以最大限度地压缩;然而，根据编解码器和所使用的设置，质量和大小的差异通常对人眼来说几乎无法区分。有损编解码器用于需要较小数据集的地方，以减轻相对昂贵的存储子系统(如非易失性存储器和硬盘)以及一次写入、多次读取的格式(如CD-ROM、DVD和蓝光光盘)的压力。更低的数据速率还可以降低成本，提高数据传输时的性能。还有另外两种类型的编解码器:音频编解码器和视频编解码器。音频编解码器将模拟音频信号转换为数字信号以供传输或对其进行编码以供存储。接收设备使用用于播放的音频解码器将数字信号转换回模拟形式。类似地，视频编解码器对视频信号完成相同的任务。视频编解码器的主要目的是将源图像或视频序列编码成压缩形式，并对其进行解码以产生源序列的副本或近似值。

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一、解释编解码器的必要性

为了理解视频编解码器的重要性，让我们看一个实际的例子，我们需要计算NTSC格式的两小时电影所需的字节数;即720x480 @30每个像素有三个颜色成分，RGB。因此，如果计算两个小时的数据需求，它将达到208GB。但是你知道，像dvd这样的存储设备最多只能存储4.7 GB的数据，而蓝光最多可以存储25GB的数据。因此，要在DVD上存储一个两小时的电影，必须有一种方法用更少的字节来表示视频数据，以便在接收端复制。在这种情况下，视频编解码器起着重要的作用。视频编解码器将压缩技术应用于视频，其编码器减少总比特数，以便将数据存储到dvd或其他设备上。视频编解码器用于视频会议、流媒体和视频编辑应用。

二、描述什么是视频编解码器单元

在我们了解视频编解码器是如何工作的之前，让我们先看看一些基本概念，比如:RGB编码RGB Encoding、YUV编码YUV Encoding、人类的视觉感知Human Vision Perception和色度二次抽样Chroma Subsample

• RGB编码-RGB Encoding

颜色空间是颜色的特定组织。颜色模型是一种抽象的数学模型，描述了用数字元组表示颜色的方式。通常，全彩图像分为三个通道:红、绿、蓝各一个通道。这种颜色模型被称为RGB模型，以三种原色:红、绿、蓝命名。RGB模型是一种加色模型，其中红色、绿色和蓝色光以各种方式加在一起，以重现广泛的颜色阵列。RGB颜色模型的主要目的是在电子系统(如电视和计算机)中感知、表示和显示图像，尽管它也用于传统摄影。在电子时代之前，RGB颜色模型已经有了一个坚实的理论，它基于人类对颜色的感知。
RGB颜色有一个大问题——很难处理。如果需要对图像进行均匀调光，则所有三个颜色通道都会受到影响。数据中也有很多冗余。

• YUV编码-YUV Encoding

为了克服RGB中的冗余，采用了模拟YUV(或数字YCbCr)编码策略。**该模型将信号分解为一个Y(亮度)通道和两个存储颜色信息的通道;**也就是说，没有亮度信息的色度——不包含任何亮度的蓝色通道和红色通道。因此，YUV模型从本质上提供了一个“灰度”图像从一个通道，和颜色信息分离到两个通道:蓝色和红色信息减去亮度。这意味着蓝色通道显示紫色/黄色，而红色通道更多的是红色/青色。YUV值是使用公式从RGB值计算出来的。R、G和B的加权值相加得到Y，即总体亮度或亮度的度量。U和V被计算为Y与B和R值之间的比例差。这些值稍后用于缩放YUV格式的计算。YCbCr颜色模型由相关RGB模型的数学坐标变换定义。然而，两个颜色通道(来自YUV模型的色度UV组件的红色和蓝色通道)的操作略有不同。它们在色彩空间中以“O”作为“中点”，表示灰度部分，两侧有正负步长。
如果你看一下这个例子，你会发现照片中的白色雪在两个颜色通道中都是灰色的。这是因为它在两个颜色通道中都有一个0值。谷仓在蓝色通道中具有负值(产生黄色)，在红色通道中具有正值(产生红色)。绿色是由两个通道中的负值混合而来的。大多数主要的视频格式使用YUV色彩空间。像素都使用Y, Cb, Cr的一些变体来存储。YUV也有10位和12位版本，它们的行为类似于每通道10/12位RGB。

• 类的视觉感知-Human Vision Perception

在人眼中，视网膜上的视杆细胞对光线的数量更敏感，而视网膜上的视锥细胞对颜色更敏感。对于人眼而言，亮度通道亮度信息的准确性对图像细节的影响要大得多，黑白细节相比色彩差异更为明显。色彩精度比色彩细节更重要，而减少的色彩带宽是人眼无法感知的。理解人类的这种特性，将YUV标准用于模拟(或YCbCr用于数字)更有意义，因为它大大减少了色度通道的带宽。使用YUV或YCbCr格式时，亮度和颜色信息是分开的，发生的变化也是分开的，从而减少了要传输的数据量。使用YCbCr，可以很容易地丢弃冗余的信息，以减少带宽。

• 色度二次抽样-Chroma Subsample

色度子采样是通过实现色度信息比亮度信息更低的分辨率来编码图像的实践，利用人类视觉系统对色差的敏感度低于亮度。这意味着它将更多的带宽用于亮度分量(通常表示为Y)，而不是色差分量Cb和Cr。色度子采样用于许多视频编码方案(模拟和数字)，也可以在JPEG编码中找到。对于数字视频编码模型，通常对数字信号进行压缩，以减小文件大小，节省传输时间。在这些模型中，子抽样方案通常表示为三部分比例，J