【畢業(yè)學(xué)位論文】（Word原稿）結(jié)合取樣與量化之最佳化于MPEG-4視訊編碼之研究-義守大學(xué)資訊管理研究所

義 守 大 學(xué) 資 訊 管 理 研 究 所 碩 士 論 文 結(jié)合取樣與量化之最佳化于 訊編碼之研究 A 究 生：廖進(jìn)輝 指 導(dǎo) 教 授：陳孟峰 博士 共同指導(dǎo)教授：王隆仁 博士 中華民國(guó)九十二年六月結(jié)合取樣與量化之最佳化于 A 究 生： 廖進(jìn)輝 導(dǎo)教授： 陳孟峰博士 隆仁博士 守 大 學(xué) 資 訊 管 理 研 究 所 碩 士 論 文 A of 2003 華民國(guó)九十二年六月 I 結(jié)合取樣與量化之最佳化于 研究生：廖進(jìn)輝 指 導(dǎo) 教 授 ：陳孟峰 博士 共同指導(dǎo)教授：王隆 仁 博士 義守大學(xué)資訊管理研究所碩士班 中文摘要 多媒體視訊在一般生活中是非常常見的，但由于其數(shù)位化后的容量極為龐大，因此必須倚賴數(shù)位壓縮技術(shù)來(lái)減少其資料量，以方便我們做儲(chǔ)存或傳輸。而在諸多的視訊壓縮標(biāo)準(zhǔn)中， 主要原因是， 此，適合在有限的網(wǎng)路頻寬與低位元率下做傳輸，且仍能保持良好的視訊重建畫質(zhì)。但是雖然高壓縮率可以達(dá)到大量縮減資料的目的，但其解碼后的視訊畫質(zhì)將會(huì)造成極為嚴(yán)重的方塊效應(yīng) (此負(fù)面的效應(yīng)將會(huì)影響到重建視訊畫質(zhì)。 為了改善方塊效應(yīng)的產(chǎn)生，本論文依循 訊標(biāo)準(zhǔn)提出一種改良式的 訊編解碼器，稱為 解碼器。并提出用前處理取樣(方式，來(lái)降低量化 (差，找出在位元率與失真理論(的取樣點(diǎn)，并結(jié)合適應(yīng)性量化參數(shù) (設(shè)計(jì)出 電腦模擬證明，本論文所提出的 重建后的視訊畫質(zhì)，明顯優(yōu)于標(biāo)準(zhǔn) 時(shí)根據(jù)實(shí)驗(yàn)后的 一般壓縮率下， 在較高壓縮率以上， 如：在 100200壓縮率，以 352 288大小的視訊而言，多了約 640 480大小的視訊而言，多了約 關(guān)鍵詞：方塊效應(yīng)、位元率與失真理論、量化參數(shù) r. is in of is so of is In is of is at is to a In to a is a in to on an is to a O a of 謝 本論文的完成最感謝的是指導(dǎo)教授 王隆仁博士，在這兩年的研究所過(guò)程，給予我相當(dāng)充裕的資源，無(wú)論在學(xué)業(yè)或做人處事方面，亦提供相當(dāng)多的寶貴意見，讓我在學(xué)習(xí)的過(guò)程 中獲益良多，其亦師亦友的態(tài)度，更讓人倍感溫欣。同時(shí)還要感謝口試委員 謝文雄博士、陳孟峰博士與楊崇宏博士，于口試期間給予指正及建議，讓本論文完善嚴(yán)謹(jǐn)，不勝感激。 其次要感謝 智慧型資訊系統(tǒng)研究室的 同學(xué)毓慶、清俊、敏峰、沛原、瀚威、守維、夏顥、孟廷，在研究過(guò)程中的陪伴與成長(zhǎng)，以及博士班嫻梓學(xué)姐，給予大家相當(dāng)多的幫助，當(dāng)然還有曾幫助過(guò)我的人，在此亦一并感謝。 最后，感謝父母親的關(guān)懷與支持，讓我順利完成學(xué)業(yè)，僅將本論文獻(xiàn)給所有關(guān)心我的人，愿與大家分享這份榮耀。 廖進(jìn)輝 謹(jǐn)志 民國(guó)九十二年七月二日 錄 中文摘要 . 錯(cuò)誤 !未定義書簽。 . 錯(cuò)誤 !未定義書簽。 致 謝 . 錯(cuò)誤 !未定義書簽。 目 錄 . 錯(cuò)誤 !未定義書簽。 圖目錄 . 錯(cuò)誤 !未定義書簽。 表目錄 . 錯(cuò)誤 !未定義書簽。 第一章 緒論 . 錯(cuò)誤 !未定義書簽。 究背景 . 錯(cuò)誤 !未定義書簽。 機(jī)與目的 . 錯(cuò)誤 !未定義書簽。 文架構(gòu) . 錯(cuò)誤 !未定義書簽。 第二章 . 錯(cuò)誤 !未定義書簽。 . 錯(cuò)誤 !未定義書簽。 . 錯(cuò)誤 !未定義書簽。 . 錯(cuò)誤 !未定義書簽。 . 錯(cuò)誤 !未定義書簽。 第三章 取樣與插補(bǔ)法及其應(yīng)用 . 錯(cuò)誤 !未定義書簽。 樣 (插補(bǔ)法 (. 錯(cuò)誤 !未定義書簽。 的應(yīng)用 . 錯(cuò)誤 !未定義書簽。 射映對(duì)凸面集 (. 35 通濾波器 (. 錯(cuò)誤 !未定義書簽。 良式 . 錯(cuò)誤 !未定義書簽。 良式 . 錯(cuò)誤 !未定義書簽。 第四章 結(jié)合取樣與量化之最佳化 . 錯(cuò)誤 !未定義書簽。 元率失真分析 (. 錯(cuò)誤 !未定義書簽。 碼演算法 . 錯(cuò)誤 !未定義書簽。 碼演算法 . 錯(cuò)誤 !未定義書簽。 第五章、實(shí)驗(yàn)結(jié)果 . 錯(cuò)誤 !未定義書簽。 觀評(píng)估方法 . 錯(cuò)誤 !未定義書簽。 觀評(píng)估方法 . 錯(cuò)誤 !未定義書簽。 第六章、結(jié)論與未來(lái)研究 . 錯(cuò)誤 !未定義書簽。 論 . 錯(cuò)誤 !未定義書簽。 來(lái)研究 . 錯(cuò)誤 !未定義書簽。 參考文獻(xiàn) . 錯(cuò)誤 !未定義書簽。 V 圖目錄 圖 24:2:0取樣格式 . 6 圖 2面群 (. 錯(cuò)誤 !未定義書簽。 圖 2. 錯(cuò)誤 !未定義書簽。 圖 2. 錯(cuò)誤 !未定義書簽。 圖 2. 錯(cuò)誤 !未定義書簽。 圖 24:2:2和 4:4:4取樣格式 . 12 圖 2. 錯(cuò)誤 !未定義書簽。 圖 2錯(cuò)畫面 . 錯(cuò)誤 !未定義書簽。 圖 2. 錯(cuò)誤 !未定義書簽。 圖 2訊物件 (. 錯(cuò)誤 !未定義書簽。 圖 2件可調(diào)性之編解碼器 . 錯(cuò)誤 !未定義書簽。 圖 2. 錯(cuò)誤 !未定義書簽。 圖 2. 錯(cuò)誤 !未定義書簽。 圖 2. 錯(cuò)誤 !未定義書簽。 圖 2. 錯(cuò)誤 !未定義書簽。 圖 2動(dòng)向量預(yù)測(cè)方式 . 錯(cuò)誤 !未定義書簽。 圖 2權(quán)矩陣 . 錯(cuò)誤 !未定義書簽。 圖 2a)、 . 26 圖 2b)、壓縮比為 250:1下的 . 26 圖 2c)、壓縮比為 300:1下的 . 27 圖 3近相鄰插補(bǔ)法 . 錯(cuò)誤 !未定義書簽。 圖 3線性插補(bǔ)法 . 錯(cuò)誤 !未定義書簽。 圖 3見的插補(bǔ)函數(shù) . 錯(cuò)誤 !未定義書簽。 圖 3性樣條插補(bǔ)法 . 錯(cuò)誤 !未定義書簽。 3方樣條插補(bǔ)法 . 錯(cuò)誤 !未定義書簽。 圖 3性插補(bǔ)法之線形 . 錯(cuò)誤 !未定義書簽。 圖 3性樣條插補(bǔ)法之線形 . 錯(cuò)誤 !未定義書簽。 圖 3方回旋插補(bǔ)法之線形 . 錯(cuò)誤 !未定義書簽。 圖 3方 . 錯(cuò)誤 !未 定義書簽。 圖 3方回旋樣條插補(bǔ)法之線形 . 錯(cuò)誤 !未定義書簽。 圖 3良式 . 錯(cuò)誤 !未定義書簽。 圖 3縮比為 100:1的重建影像 (a)原始 b)標(biāo)準(zhǔn) 影像之重建影像， c)最佳化 影像之重建影像， d)改良式 影像之重建影像， . 37 圖 3用壓縮比為 4:1的 . 38 圖 3良式 . 錯(cuò)誤 !未定義書簽。 圖 3縮比為 365:1下之視訊重建例子 (30 . 39 圖 3縮比為 500:1下之視訊重建例子 (30 . 40 圖 4. 錯(cuò)誤 !未定義書簽。 本章節(jié)將會(huì)介紹 主要是利用位元率失真分析 (拉格朗乘法子 (找出 能夠小于或等于 . 錯(cuò)誤 !未定義書簽。 圖 4. 錯(cuò)誤 !未定義書簽。 圖 4. 錯(cuò)誤 !未定義書簽。 圖 4用位元率失真定理找出最佳取樣點(diǎn) ( 2 50),()( . 45 圖 4用位元率失真定理找出最佳取樣點(diǎn) ( 150),()( . 45 圖 4. 錯(cuò)誤 !未定義書簽。 圖 4. 錯(cuò)誤 !未定義書簽。 500建后的第 31張畫面。 (a)原始視訊頁(yè)框 (b)c)d). 50 圖 5玟 40建后的第 46張畫面 (局部放大 )。(a)原始視訊頁(yè)框 (b)c)d). 51 圖 5 誤 !未定義書簽。 圖 5峰時(shí)刻 (640 480)于 . 54 圖 5Y)效能比較 錯(cuò)誤 !未定義書簽。 圖 5峰時(shí)刻 (640 480)Y)效能比較. 55 目錄 表 2. 4 表 2. 錯(cuò)誤 !未定義書簽。 表 2框編碼效能比較 (. 錯(cuò)誤 !未定義書簽。 表 2框編碼效能比較 (. 錯(cuò)誤 !未定義書簽。 表 2. 錯(cuò)誤 !未定義書簽。 表 3種插補(bǔ)法之重建影像的 較表 . 錯(cuò)誤 !未定義書簽。 表 3準(zhǔn) 佳化 良式 . 錯(cuò)誤 !未定義書簽。 表 552 288，位元率為 500. 52 表 540 480，位元率為 1000. 53 1 第一章 緒論 本論文提出一種改良式的 為 果能在高壓縮比下，運(yùn)用此壓縮方法，則可以大幅地提高重建后的視訊畫質(zhì)。經(jīng)由電腦模擬實(shí)驗(yàn)證明，在相同的高壓縮比下，本論文所提出的 重建后的視訊畫質(zhì)，遠(yuǎn)優(yōu)于標(biāo)準(zhǔn) 究背景 由于資訊科技的急速發(fā)展，使得網(wǎng)際網(wǎng)路與多媒 體壓縮技術(shù)不斷進(jìn)步，相關(guān)的應(yīng)用也不斷的推陳出新?；仡欉^(guò)去，有許多各式各樣多媒體結(jié)合通訊網(wǎng)路的應(yīng)用與服務(wù)，如視訊會(huì)議、隨選視訊、遠(yuǎn)距教學(xué)，乃至于數(shù)位影音光碟應(yīng)用，在這些應(yīng)用中，所產(chǎn)生的資料量是相當(dāng)可觀地，因此數(shù)位影音壓縮技術(shù)在現(xiàn)在與未來(lái)扮演著相當(dāng)重要的角色。由于多媒體的資料量極為龐大，盡管目前的網(wǎng)路技術(shù)已經(jīng)到達(dá)寬頻的時(shí)代，但隨著使用人數(shù)的增加與對(duì)視訊品質(zhì)的要求，勢(shì)必仍會(huì)造成網(wǎng)路頻寬不足的問題，因此，我們需要數(shù)位影音壓縮技術(shù)來(lái)將這些龐大的資料做壓縮處理。所以，數(shù)位影音壓縮的目的即是在固有的儲(chǔ)存媒體內(nèi)，減少原有的視訊以及音訊的資料量，以增加較多的儲(chǔ)存數(shù)量，同時(shí)亦能縮減在通訊網(wǎng)路上的傳輸時(shí)間。 以 有一全彩視訊大小為 320 240，每秒 30張的頁(yè)框率，要儲(chǔ)存一秒鐘的資料量需要 3024240320 =54儲(chǔ)存空間，光是在視訊部份就需要極大的儲(chǔ)存空間，若再加上音訊部份，所需的儲(chǔ)存空間勢(shì)必更為龐大，因此，要有效地儲(chǔ)存這些影音資料，數(shù)位影音壓縮技術(shù)是多么重要。而在數(shù)位影音壓縮技術(shù)里，以視訊壓縮最為重要。目前的數(shù)位視訊壓縮技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)主 要有 中 這些標(biāo)準(zhǔn)中，以 2 機(jī)與目的 我們都曉得 適合應(yīng)用在即時(shí)網(wǎng)路傳輸，但往往使用者考量到高壓縮率時(shí)，相對(duì)的就必須犧牲視訊畫質(zhì)，通常為了保持視訊重建的畫質(zhì)，其壓縮率仍有上限存在。且當(dāng) 高壓縮比率時(shí)，會(huì)因量化而造成極大的誤差，以致解碼后的重建視訊會(huì)有極為嚴(yán)重的方塊效應(yīng) (題 8，此負(fù)面的瑕疵將會(huì)影響到重建的視訊畫質(zhì)。 基于上述之原因，本論文提出一種改良式的 訊編解碼器，稱為解碼器，它是以前處理取樣 (方式，來(lái)降低量化(差，但由于取樣方式亦會(huì)造成取樣上的誤差，因此，如何使取樣方式的取樣誤差與量化誤差總合能夠小于原始的量化誤差，則是利用位元率與失真理論 (得到取樣點(diǎn)，之后再結(jié)合適應(yīng)性量化參數(shù)，設(shè)計(jì)出 電腦模擬證 明，本論文所提出的 重建后的視訊畫質(zhì)，明顯優(yōu)于標(biāo)準(zhǔn) 法。同時(shí)根據(jù)我們實(shí)驗(yàn)后的重建影像以及 一般壓縮率下， 在較高壓縮率以上， 出很多，以 352 288大小的視訊而言，大約多了 對(duì)于 640 480大小的視訊而言，則多了約 文架 構(gòu) 本論文共分為六章。第一章主要介紹本論文之研究背景、動(dòng)機(jī)與目的，以及整篇論文的架構(gòu)。第二章將說(shuō)明目前的視訊壓縮技術(shù) 簡(jiǎn)單 縮標(biāo)準(zhǔn)的特色及其差別，以及在這些標(biāo)準(zhǔn)下，可能引發(fā)的方塊效應(yīng)問題做一詳細(xì)說(shuō)明。第三章將介紹一些取樣與插補(bǔ)法的方法，以及目前有那些技術(shù)可以去除方塊效應(yīng)，并提到插補(bǔ)法運(yùn)用到 四章介紹本論文所提出的改良式 何利用演算法找出位元率與失真理論下的取樣點(diǎn)， 以及最適化之量化參數(shù)。而從第五章的實(shí)驗(yàn)結(jié)果中，可以證實(shí)本論文所提出的 夠比 能有效地防止方塊效應(yīng)的產(chǎn)生，由視訊畫質(zhì)及 來(lái)看， 有較佳的效能表現(xiàn)。最后，第六章為本論文的結(jié)論以及未來(lái)相關(guān)的研究方向。 4 第二章 時(shí)也是最多相關(guān)應(yīng)用的多媒體影音壓縮技術(shù)。 是由一群專家在 與 ，所制定用來(lái)壓縮視訊與音訊的標(biāo)準(zhǔn)，并陸續(xù)制定出 已成為目前視訊壓縮的主要技術(shù)，為了更清楚地了解 訂定的標(biāo)準(zhǔn)歷史，表 2列出了 標(biāo)準(zhǔn)的制定時(shí)程表。而在下面的節(jié)次中，我們將會(huì)介紹 表 2標(biāo)準(zhǔn) 開始制定 評(píng)估測(cè)試 草案制定 國(guó)際標(biāo)準(zhǔn) 988年 5月 1989年 10月 1990年 9月 1992年 11 月 990年 12月 1991年 11 月 1993年 11 月 1994年 11 月 1) 1993年 7月 1995年 10月 1997年 10月 1999年 5月 2) 1999年 3月 2000年 2月 訊壓縮基本原理 1中，主要是在分析影像資料在空間域 (時(shí)間域 (相關(guān)性，其目的是在去 除影像資料中的冗余性 (料，以及降低影像儲(chǔ)存空間或資料量，以達(dá)到資料壓縮以及減少儲(chǔ)存記憶體的目的。其中去除冗余性資料是利用資料間具有的相關(guān)性特質(zhì)，來(lái)去除之間的重復(fù)性資料，以達(dá)到資料壓縮的目的。資料壓縮主要是利用以下三種方式來(lái)進(jìn)行： (1)去除資料在空間上的重復(fù)：這種方式通常是透過(guò)轉(zhuǎn)換 (量化 (程來(lái)達(dá)到此目的。轉(zhuǎn)換是指將資料由空間域轉(zhuǎn)到頻率域 5 (過(guò)程，一般是以離散余弦轉(zhuǎn)換 (做轉(zhuǎn)換。而量化過(guò)程在于將高 頻訊號(hào)給過(guò)濾掉，以達(dá)到資料縮減的效果。 (2)去除資料在時(shí)間上的重復(fù)：對(duì)于視訊而言，通常畫面間的物體移動(dòng)差異性并不大，因此可以利用移動(dòng)估計(jì) (得出物件的移動(dòng)向量 (所以只要傳送畫面間的移動(dòng)向量及巨方塊間的差值，便可以達(dá)到去除多余資料的目的。 (3)去除資料在編碼時(shí)的重復(fù)：在壓縮過(guò)程中，編碼會(huì)使用到行程長(zhǎng)度編碼 (它是記錄位元樣式為零的出現(xiàn)的次數(shù)，再利用可變長(zhǎng)度編碼 ( 進(jìn)行編碼，如此便能夠去除編碼時(shí)位元樣式的重復(fù)。 (1)色相轉(zhuǎn)換 (當(dāng)我們?cè)谧鲇跋駢嚎s時(shí)，通常所輸入之影像皆為全彩影像，也就是 是 一個(gè)像素是以 Y、 表示，其中 表示彩度值 (因此我們必須將、 式。一般 、 式所使用的公式會(huì)因定義的不同而有所差異， (由 司所定義的 (在做取樣時(shí)，會(huì)先將畫面分割成許多互不重迭的 16 16 的巨方塊(例如：在 縮標(biāo)準(zhǔn)，它會(huì)對(duì)亮度與彩度做 4:2:0 的取樣格式。所謂的 4:2:0 格式是指，每一個(gè)巨方塊是由四個(gè) 8 8 的亮度方塊 (Y)、一個(gè) 8 8的彩度方塊 (及一個(gè) 8 8的彩度方塊 ( 所組成，如圖 2 6 亮 度 取 樣 點(diǎn) ( Y )彩 度 取 樣 點(diǎn) ( C b 、 C r )圖 24:2:0取樣格式 (2)離散余弦轉(zhuǎn)換 (當(dāng)做完色相轉(zhuǎn)換后，再來(lái)要將空間域 (的資料轉(zhuǎn)換成頻率域(的資料，在視訊壓縮技術(shù)中，最廣泛使用的轉(zhuǎn)換方法為離散余弦轉(zhuǎn)換。在一般影像中，我們可以發(fā)現(xiàn)影像上大多數(shù)的區(qū)域內(nèi)，顏色的變化都不大，因此，若以 這些影像資料做分析，就會(huì)發(fā)現(xiàn)高頻的系數(shù)值都比較小，而低頻的系數(shù)值比較大，這表示轉(zhuǎn)換后的系數(shù)會(huì)集中在某些低頻的訊號(hào)上，而多數(shù)的高頻訊 號(hào)系數(shù)值則會(huì)趨近于零。目前有許多的壓縮標(biāo)準(zhǔn)皆采用此方法做轉(zhuǎn)換，諸如： 個(gè) 8 8的二維 示： 7070707016)12(c o 2(c o D C 2(c o 2(c o F D C Tu (其中,( 置上的頻率系數(shù)值，,( 置的值減去 128后的數(shù)值， o th e rw is 10 , 21)( ， o th e rw is 10, 21)( 7 (3)量化 (量化是許多壓縮技術(shù)中不可或缺的一環(huán)。由于許多經(jīng)過(guò)轉(zhuǎn)換后的資料是具連續(xù)性的，例如： 8 8 的像素區(qū)塊經(jīng)過(guò) 換后所產(chǎn)生系數(shù)值都是帶有小數(shù)點(diǎn)的浮點(diǎn)數(shù)，因此量化的目的是為了將 換后的亮度及彩度頻率區(qū)塊再行處理，使得每一個(gè)系數(shù)值變小，并取最接近的整數(shù)值，以利使用后續(xù)的可變長(zhǎng)度編碼 (，可以得到較好的壓縮效果。 但由于量化是屬于有損壓縮 (步驟，這種做法雖然可以有效減少資訊量，以達(dá)到壓縮的效果，但是當(dāng)解碼端要解碼時(shí)，會(huì)因?yàn)橹吧釛壛烁哳l訊號(hào)的資訊，導(dǎo)致解碼后的系數(shù)與原來(lái)的系數(shù)不同導(dǎo)致產(chǎn)生重建上的誤差，當(dāng)此誤差大到相當(dāng)容易察覺時(shí)，在影像相鄰的方塊邊緣上，會(huì)出現(xiàn)不連續(xù)的地方，產(chǎn)生類似于格子狀的雜訊 (特別是在高壓縮率的情況下，此現(xiàn)象最為嚴(yán)重。 (4)可變長(zhǎng)度編碼 (經(jīng)過(guò)量化后的 8 8系數(shù)值，會(huì)以掃瞄方式 (二維的系數(shù)值排成一個(gè)一維的數(shù)列，由一個(gè) 數(shù)及 63 個(gè) 數(shù)合成，由于 數(shù)對(duì)于影像而言是相當(dāng)重要的，因此必須將 中 由于量化后的高頻 了不將這些零值做編碼，因 此使用行程長(zhǎng)度編碼 (式，將這些零項(xiàng)進(jìn)行簡(jiǎn)化，并以 nd 為非零項(xiàng)的結(jié)尾?？勺冮L(zhǎng)度編碼則是將 率最常出現(xiàn)的資料給予較短的碼 (而頻率最少出現(xiàn)的則給予較長(zhǎng)的碼，目前最常使用的可變長(zhǎng)度編碼為霍夫曼編碼( (5)移動(dòng)估計(jì) (移動(dòng)補(bǔ)償 ( 8 在連續(xù)的影像中，通常存在相當(dāng)高的相似性， 這是由于畫面內(nèi)的物體本身動(dòng)作及移動(dòng)量不大，故連續(xù)畫面間大部份都是重復(fù)性的資料。以常見的新聞播報(bào)員來(lái)講，在新聞播報(bào)過(guò)程中，幾乎只有主播的嘴型有些許的變化，畫面其他部份幾乎完全沒有任何動(dòng)作，所以，我們只要將第一張畫面完整的傳送，而其他畫面只要傳送嘴型區(qū)域的資料就可以完整的播放整個(gè)新聞內(nèi)容。 移動(dòng)估計(jì)主要是在探討如何求得最匹配的移動(dòng)向量，利用所求得的向量，計(jì)算出兩個(gè)巨區(qū)塊 (間的差異值，所以只要傳送移動(dòng)向量及差值，解碼端就可以根據(jù)移動(dòng)向量由參考畫面取出最匹配的相似巨區(qū)塊，再加上其差值即可還原 成原來(lái)的巨區(qū)塊，這即是移動(dòng)補(bǔ)償技術(shù)。 是針對(duì)多目標(biāo)的視訊壓縮所設(shè)計(jì)的，主要是將視訊資料壓縮至數(shù)位光碟媒體 (以及應(yīng)用在 ，30倍左右，其畫面解析度可分為兩種，一種是臺(tái)灣、美國(guó)、日本等地所使用的 352240 0 另一種則是中國(guó)大陸、東歐等地所使用的 352288 5 除了可使用 上述兩種畫面速率之外，亦有 24、 50、 及 60 的畫面速率可供選擇。另外， 1/2 作補(bǔ)償方式，因此編碼效果比 B 畫面 (這三個(gè)畫面便構(gòu)成一個(gè)畫面群 (如圖 2設(shè)有一視訊檔，其 0，則表示每 10張畫面后就 會(huì)有一張 I 畫面， I 畫面所呈現(xiàn)的就是一張完整畫面，因此即使視訊中間如有出現(xiàn)較大的變化 (畫面切換或剪接等 )，還是可以在利用下一個(gè) I 畫面來(lái)恢復(fù)正常的撥放。 9 圖 2面群 (1) 若為 號(hào)會(huì)直接經(jīng)過(guò)離散余弦轉(zhuǎn)換、量化、可變長(zhǎng)度編碼程序，其編碼方式是采用類似于 方式處理，如圖 2示。由于 I 畫面的編碼過(guò)程只會(huì)用到畫面本身的資料，不會(huì)參考到其他畫面間的關(guān)系，故所儲(chǔ)存的就是一張完整的畫面，因此編碼較容易，速度也最快，但 由于不參考到其他畫面，因此少了消除畫面間的冗余特性，故壓縮率較差。 YC bC rF o r e a c hm a c r o b l o c kF o r e a c hb l o c TQ u a n tZ i g - z a EH u f f m a 1 0 1 . . 特別注意的是，由于 及 此，在完成量化處理的資料須再經(jīng)反量化 (及 將這此張編解碼后的 供后面的 畫面