H.264跟不上高清脚步？H.265顺势崛起

　现在安防行业内广泛使用的MPEG4编码标准是ISO工作组于1999年推出的视频编码标准，该标准主要是针对视频会议、视频电话等多媒体通信的应用要求。而2003年推出的H.264则是由ITU和ISO组成的联合视频工作组制定的视频编码标准。与MPEG2和MPEG4相比，H.264压缩技术大大地降低了用户的下载时间和数据流量。然而，随着科技的发展，H.264标准逐渐跟不上高清脚步，H.265标准成为行业发展新方向。

　　H.264标准跟不上高清发展的脚步？

　　有观点分析认为，随着高清的发展从而导致宏块个数的爆发式增长，这种情况下导致用于编码宏块的预测模式、运动矢量、参考帧索引和量化级等宏块级参数信息所占用的码字过多，用于编码残差部分的码字明显减少。

　　其次，高清化的来临也促使了安防设备的分辨率大大增加，单个宏块所表示的图像内容的信息大大减少。这将导致相邻的4×4或8×8块变换后的低频系数相似程度也大大提高，导致出现大量的冗余。

　　而大量的冗余表示同一个运动的运动矢量的幅值将大大增加，H.264采用一个运动矢量预测值，对运动矢量差编码使用的是哥伦布指数编码，该编码方式的特点是数值越小使用的比特数越少。因此，随着运动矢量幅值的大幅增加，H.264中用来对运动矢量进行预测以及编码的方法压缩率将逐渐降低。

　　此外，H.264的一些关键算法采用CAVLC和CABAC两种基于上下文的熵编码方法、deblock滤波等都要求串行编码，并行度比较低。针对GPU/DSP/FPGA/ASIC等并行化程度非常高的CPU，H.264的这种串行化处理越来越成为制约运算性能的瓶颈。

　　H.264算法的局限性

　　随着近年来传统的标清视频向720P、1080P的高清视频全面升级。在高清视频快速发展下，H.264技术逐渐暴露了一些局限性。

　　首先，由于分辨率的大大增加，单个宏块所表示的图像内容信息大大减少，H.264所采用的4×4或8×8宏块经过整数变换后，低频系数相似程度也大大提高，出现大量冗余，导致H.264编码对高清视频的压缩效率明显降低;其次，H264算法宏块个数的爆发式增长，会导致每个编码宏块的预测模式、运动矢量、参考帧索引和量化级等宏块级参数信息占用更多码流资源，在有限带宽中，分配给真正描述图像内容的残差系数信息的可用带宽明显减少了;由于分辨率的提高，表示同一个运动的运动矢量幅值也将大大增加，H.264中采用基于空间域的运动矢量预测方式，对运动矢量差编码使用的是哥伦布指数编码，该编码方式的特点是数值越大使用的比特数越多，因此，随着运动矢量幅值的大幅增加，H264中用来对运动矢量进行预测以及编码的压缩率也将逐渐降低;最后，H.264的一些关键算法都要求串行编码，并行度比较低，针对GPU/DSP/FPGA/ASIC等并行化程度非常高的CPU，H.264的这种串行化处理越来越成为制约运算性能的瓶颈。

　　五大技术支撑H.265标准

　　当然，与现行的H.264标准相比较，H.265标准不乏出色的技术支撑。根据JCT-VC联合工作组2012年2月17日发布的第一版内部草稿《Highefficiencyvideocoding(HEVC)textspecificationdraft6》资料分析：

　　首先，H.265标准具有灵活的编码结构。在H.265中，将宏块的大小从H.264的16×16扩展到了64×64，以便于高分辨率视频的压缩。同时，H.265采用了更加灵活的编码结构来提高编码效率，包括编码单元(CodingUnit)、预测单元(PredictUnit)和变换单元(TransformUnit)。

　　其次，拥有灵活的块结构——RQT(ResidualQuad-treeTransform)。RQT是一种自适应的变换技术，这种思想是对H.264/AVC中ABT(AdaptiveBlock-sizeTransform)技术的延伸和扩展。对于帧间编码来说，它允许变换块的大小根据运动补偿块的大小进行自适应的调整；对于帧内编码来说，它允许变换块的大小根据帧内预测残差的特性进行自适应的调整。大块的变换相对于小块的变换，一方面能够提供更好的能量集中效果，并能在量化后保存更多的图像细节，但是另一方面在量化后却会带来更多的振铃效应。因此，根据当前块信号的特性，自适应的选择变换块大小，可以得到能量集中、细节保留程度以及图像的振铃效应三者最优的折中。

　　再次，采样点自适应偏移(SampleAdaptiveOffset)。SAO在编解码环路内，位于Deblock之后，通过对重建图像的分类，对每一类图像像素值加减一个偏移，达到减少失真的目的，从而提高压缩率，减少码流。采用SAO后，平均可以减少2%~6%的码流，而编码器和解码器的性能消耗仅仅增加了约2%。

　　此外，自适应环路滤波(AdaptiveLoopFilter)。ALF在编解码环路内，位于Deblock和SAO之后，用于恢复重建图像以达到重建图像与原始图像之间的均方差(MSE)最小。ALF的系数是在帧级计算和传输的，可以整帧应用ALF，也可以对于基于块或基于量化树(quadtree)的部分区域进行ALF，如果是基于部分区域的ALF，还必须传递指示区域信息的附加信息。

　　最后，H.265采用了并行化设计思路。当前芯片架构已经从单核性能逐渐往多核并行方向发展，因此为了适应并行化程度非常高的芯片，H.265引入了很多并行运算的优化思路。以五大亮点技术为支撑的H.265新标准或将再次掀起业内一场新的压缩标准争夺战。

　　H.265算法未来发展趋势

　　基于上述原因，由MPEG和VCEG组成的国际数字视频压缩标准组织JVT在2005年已经启动了下一代数字视频压缩标准H.265的规划，经过这几年的发展，已经取得了阶段性的成果和技术提升。

　　更大的宏块和变换块。相对于H.264的4×4、8×8、16×16宏块类型，H.265引入了32×32、64×64甚至于128×128的宏块，目的在于减少高清数字视频的宏块个数，减少用于描述宏块内容的参数信息，同时整形变换块大小也相应扩大，用于减少H.264中变换相邻块问的相似系数。使用新的MV(运动矢量)预测方式。区别于H.264基于空间域的运动矢量预测方式，H.265扩充更加多的方向进行帧内预测，同时将预测块的集合由原来的空间域扩展到时间域及空时混合域，通过率失真准则计算后选择最佳的预测块。使用该方法，在基本模式下测试，在与H.264相同质量的情况下，得到平均为6.1%的压缩增益，复杂图像的压缩增益甚至能提高到20%。更多的考虑并行化设计。当前芯片架构已经从单核性能逐渐往多核并行方向发展，H.265引入了Entropyslice、WPP等并行运算思路，使用并行度更高的编码算法，更有利于H.265在GPU/DSP/FPGA/ASIC等并行化程度非常高的CPU中快速高效的实现产业化。

　　H.265算法应用广阔

　　虽然H.265还处于研究阶段，但伴随着高清视频应用领域的发展需求和硬件技术的发展，H.265的推出只是时间问题。首先，随着高清化安防监控系统的发展，H.264编码算法对存储、网络、解码的压力日趋明显。制定H.265算法标准可以有效解决这一问题，目前安防行业中H.264算法的应用已普及，从H.264发展而来的H.265在系统兼容、升级、推广方面存在极大优势。相信不久的将来，H.265势必取代H.264，成为安防行业视频压缩的主流技术。