Tehnologia de codare video acordă prioritate eliminării redundanței spațiale și temporale. În continuare, permiteți-mi să vă prezint ce metodă este folosită: videoclipul este format prin redarea continuă a diferitelor cadre.
Aceste cadre sunt împărțite în principal în trei categorii: cadre I, cadre B și cadre P. I frame este un cadru independent cu toate informațiile proprii, care este cea mai completă imagine (ocupând cel mai mare spațiu) și poate fi decodificată independent fără a face referire la alte imagini. Primul cadru din secvența video este întotdeauna cadrul I. Cadrul P, „cadru de codificare de predicție între cadre”, necesită referire la diferite părți ale cadrului I anterior și/sau cadrul P pentru a putea codifica. Cadrul P are o dependență de cadrele de referință P și I anterioare. Cu toate acestea, rata de compresie a cadrului P este relativ mare și ocupă mai puțin spațiu.
Cadru B, „Cadru de codificare predictivă bidirecțională”, cu cadre înainte și după ce sunt utilizate ca cadre de referință. Nu se referă doar la față, ci și la cadrele din spate, astfel încât rata sa de compresie este cea mai mare, ajungând la 200:1. Cu toate acestea, nu este potrivit pentru transmisia în timp real (cum ar fi conferința video), deoarece se bazează pe cadrele ulterioare.
Prin clasificarea cadrelor, dimensiunea videoclipului poate fi comprimată semnificativ. La urma urmei, numărul de obiecte care trebuie procesate a scăzut semnificativ (de la întreaga imagine la o regiune din cadrul imaginii).
Dacă luați un pachet din fluxul video, puteți vedea și informațiile cadrului I
Dacă calculăm întotdeauna pe baza pixelilor, cantitatea de date va fi relativ mare. Prin urmare, de obicei, împărțim imaginea în diferite „blocuri” sau „MacroBlocuri” și le calculăm. Un macrobloc are în general 16 pixeli pe 16 pixeli.
Procesarea cadrului I adoptă metoda de codificare intracadru, utilizând doar corelația spațială din cadrul imaginii acestui cadru. Procesarea cadrelor P adoptă codificarea între cadre (estimarea mișcării înainte) utilizând în același timp corelații spațiale și temporale. Mai simplu spus, folosind algoritmi de compensare a mișcării pentru a elimina informațiile redundante