H266 编码标准开源编码器 VVenC 介绍

H266

H.266,也称为VVC(Versatile Video Coding),是最新的国际视频编码标准,由MPEG(Moving Picture Experts Group)和ITU(International Telecommunication Union)联合开发。它在2020年7月定稿,ITU第一版于当年11月正式发布,ISO/IEC第一版则于2021年2月正式发布。

H.266/VVC标准的主要目标是提高视频压缩效率,特别是在4K和8K超高清视频领域。与前一代标准H.265/HEVC相比,H.266/VVC在同等画质下可以节省近50%的传输流量,对于高清晰度视频,码率节省甚至更多。

H.266/VVC的关键技术特点包括:

  • MTT(Multiple-Type Tree)分块方法:H.266采用了四叉树加多类型树(QT+MTT)的分块法,增加了新的分块方式,提高了编码效率。

  • CST(Chroma Separate Tree):对色度分量采用不同的分块树结构,提供了双树编码和局部双树编码两种方式,以优化色度编码。

  • 屏幕内容编码优化:H.266保留了H.265中的一些工具并进行了改进,如基于块的差分脉冲编码调制和变换跳过残差编码。

  • 360度视频编码工具:H.266是第一个包含360度视频编码工具的国际视频编码标准,提供了运动矢量环绕和环路滤波虚拟边界等工具。

  • 系统和传输接口的改进:H.266的高层语法(HLS)设计包括矩形条带、光栅扫描条带、子图像等新特性,以及对APS(Adaptive Picture Structure)的支持。

H.266/VVC的应用前景:

  • H.266/VVC标准由于其高效的压缩性能,预计将在视频流媒体、实时通信、4K/8K超高清视频等领域得到广泛应用。它的推广将有助于提升用户体验,降低企业成本。

专利和许可问题:

  • 尽管H.266/VVC技术具有显著的优势,但其专利许可问题可能会影响其快速普及。H.266/VVC的专利权分散在多家企业手中,这可能导致收费标准不统一和知识产权风险。

参考模型

VVC测试模型(VTM)是一个通用的参考实现,即在标准化过程中对所提出的技术进行评估和验证的测试平台。

  • 代码地址:https://vcgit.hhi.fraunhofer.de/jvet/VVCSoftware_VTM

VVenC

简介

Fraunhofer通用视频编码器(VVenC)的开发是为了提供一种公开可用的、快速和有效的VVC编码器实现。VVenC软件基于VTM,其优化包括软件重新设计以减轻性能瓶颈、广泛的SIMD优化、改进的编码器搜索算法和基本的多线程支持以利用并行。此外,VVenC支持真实世界的编码器功能,包括帧级速率控制和感知优化编码,以便为VVC标准提供灵活、快速和易于使用的视频编码解决方案。

VVenC 编码器是由德国佛朗霍夫海因里希研究所(Fraunhofer Heinrich Hertz Institute,HHI)所开发,HHI 是欧洲最大的研究组织 Fraunhofer 协会的成员,该协会是德国的一个大型非营利性组织。

  • 组织机构网址:https://www.hhi.fraunhofer.de/en/
    在这里插入图片描述
    VVenC 编码器几乎与 VTM 同时发布,从其 v0.1.0.0文档介绍可以看到,2020 年 9 月 7 号就发布了 VVenC 编码器 v0.1.0.0 版本,目前已经开发到v1.11.1版本。

代码

  • git 仓库:https://github.com/fraunhoferhhi/vvenc
  • 相关文档介绍:
文档链接🔗
v0.1.0.0https://github.com/fraunhoferhhi/vvenc/wiki/data/vvenc-v0.1-v1.pdf
v0.2.0.0https://github.com/fraunhoferhhi/vvenc/wiki/data/vvenc-v0.2-r1.pdf
v0.2.1.0https://github.com/fraunhoferhhi/vvenc/wiki/data/vvenc-v0.2.1-v1.pdf
v0.3.0.0https://github.com/fraunhoferhhi/vvenc/wiki/data/vvenc-v0.3-v1.pdf
v0.3.1.0https://github.com/fraunhoferhhi/vvenc/wiki/data/vvenc-v0.3.1-v1.pdf
v1.0.0https://github.com/fraunhoferhhi/vvenc/wiki/data/vvenc-v1.0.0-v1.pdf
v1.1.0https://github.com/fraunhoferhhi/vvenc/wiki/data/vvenc-v1.1.0-v1.pdf
v1.2.0https://github.com/fraunhoferhhi/vvenc/wiki/data/vvenc-v1.2.0-v1.pdf
v1.3.1https://github.com/fraunhoferhhi/vvenc/wiki/data/vvenc-v1.3.1-v1.pdf
  • 版本信息
    在这里插入图片描述

功能概览

  • 如v0.1.0.0 文档介绍特点
    在这里插入图片描述
  • 如文档介绍
    在这里插入图片描述

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/pingmian/4993.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

MySQL CRUD操作

前言👀~ 上一章我们介绍了数据库的一些基础操作,关于如何去创建一个数据库,还有使用数据库,删 除数据库以及对表进行的一些基础操作,今天我们学习CRUD操作 俗称(增删改查) 如果各位对文章的内…

IDM下载器安装cmd注册

一、下载注册 安装包去IDM官网下载最新的试用版即可 或者直达百度网盘下载(担心被河蟹,放在txt中了)包含IDM下载器安装包和注册软件 IDM下载器安装包和注册软件下载地址链接 https://download.csdn.net/download/qq_31237581/89215452 如果…

【STM32+HAL】SDIO模式读写SD卡

一、准备工作 有关CUBEMX的初始化配置,参见我的另一篇blog:【STM32HAL】CUBEMX初始化配置 二、所用工具 1、芯片: STM32F407ZGT6 2、IDE: MDK-Keil软件 3、库文件:STM32F4xxHAL库 三、实现功能 实现用DMA读写SD卡内…

人工原生动物优化器(APO)-2024年SCI一区新算法-公式原理详解与性能测评 Matlab代码免费获取

声明:文章是从本人公众号中复制而来,因此,想最新最快了解各类智能优化算法及其改进的朋友,可关注我的公众号:强盛机器学习,不定期会有很多免费代码分享~ 目录 原理简介 一、觅食行为 (1)自养模式 (2)异…

xss漏洞学习

1.xss漏洞简介 跨站脚本(Cross-Site Scripting),本应该缩写为CSS,但是该缩写已被层叠样式脚本Cascading Style Sheets所用,所以改简称为XSS。也称跨站脚本或跨站脚本攻击。 原理:跨站脚本攻击XSS通过将恶…

项目文档:基于JavaFX + Maven的桌面扫雷软件打包exe【小白可做,文章末尾有包教安装有源代码可运行,可打包】

微信公众号: 科研小条 前言 用于学习javafx做桌面软件,熟悉maven构建项目的最佳选择 效果展示: 1. 项目概述 本项目是一个基于Java和JavaFX构建的桌面扫雷游戏软件。扫雷游戏是一种经典的单人益智游戏,玩家需要根据已知的雷区信息&…

Golang Colly爬取图片gorm存储数据

语言:Golang 库:Iris/Colly/gorm 运行结果 text/html; charset=utf-8 It is image 20240429222029_0_0.jpg Saved file: images\20240429222029_0_0.jpg text/html; charset=utf-8 It is image 20240429222030_1_0.jpg Saved file: images\20240429222030_1_0.jpg It is ima…

动态切换数据源的最佳实践

序言 本文和大家聊聊在开发中,动态切换多数据源的方案。 一、多数据源需求 随着应用程序的发展和复杂性增加,对于多数据源的需求也变得越来越普遍。在某些场景下,一个应用程序可能需要连接和操作多个不同的数据库或数据源。常见的场景包括…

Qt QThreadPool线程池

1.简介 QThreadPool类管理一个QThread集合。 QThreadPool管理和重新设计单个QThread对象,以帮助降低使用线程的程序中的线程创建成本。每个Qt应用程序都有一个全局QThreadPool对象,可以通过调用globalInstance来访问该对象。 要使用其中一个QThreadPool…

深入浅出:ChatGPT的训练与优化之道

近年来,自然语言处理领域中出现了一种引人注目的模型——ChatGPT。这种基于GPT(Generative Pretrained Transformer)架构的模型,在多轮对话任务中展示了卓越的性能,使其能够产生人类水平的文本,并应用于各种…

深度学习入门(4)

神经网络的构建 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def sigmoid(x):return 1/(1np.exp(-x)) def identity_function(x):#恒等函数return x def init_network():#进行权重和偏置的初始化,并保存到字典中network{}network[W1]np.array([[0.1,0.3,0…

UniApp 中的路由守卫与拦截器:守护应用的每一步

正文: 路由守卫和拦截器在前端开发中扮演着重要的角色,它们可以用来控制页面访问权限、全局请求拦截等。在 UniApp 中,路由守卫和拦截器同样具有强大的功能,能够保护应用的安全和稳定性。本文将深入探讨 UniApp 中的路由守卫和拦…

【ARM Cache 系列文章 12 – Cache Tag与 物理地址】

文章目录 Cache Tag 和 物理地址缓存的关键组成部分和功能Cache 与 MMUCache Tag 和 物理地址 在ARM架构中,缓存(Cache)的设计是提高数据访问效率的关键机制。每个缓存行(Cache Line)都有一个与之关联的标签(Tag),该标签记录了与该行相关联的外部存储器的物理地址。缓…

关于Android优化

Android优化是一个复杂且多方面的过程,涉及到应用程序的各个方面,包括性能、用户体验、安全性等。以下是对Android优化的详细阐述,包括优化策略、优化方法以及优化工具,并辅以具体的案例或示例。 优化策略 一、用户体验优化 用…

ezplot--Matlab学习

目录 一、代码 二、效果 ​编辑 三、ezplot讲解 四、如何自定义一个函数 一、代码 clc; clear; t0:32; x4(t) cos(2*pi*t/4).*sin(2*pi*t/4); x8(t) cos(2*pi*t/8).*sin(2*pi*t/8); x16(t) cos(2*pi*t/16).*sin(2*pi*t/16); subplot(3,1,1) ezplot(x4,[0,32]); subplot…

POCEXP编写—多线程

POC&EXP编写—多线程 1. 前言2. 多进程&多线程2.1. 多进程2.1.1. 案例 2.2. 多线程2.2.1. 案例: 2.3. POC的案例(模板) 3. UA头设置3.1. 随机UA头3.1.1. 案例3.1.2. 模板拼接 4. 代理Proxy4.1. 单代理案例4.2. 多代理案例4.2.1. 请求…

【AI心理咨询应用】继Woebot之后,国内诞生的“LLM+CBT”应用:白小喵

导言 AI认知行为疗法(Cognitive Behavioral Therapy,CBT)早在2017年便有了首例,即美国知名CBT治疗机器人Woebot。 然而,Woebot在CBT的完整落地上仍有缺陷问题,LLM的出现促进了对该问题的解决,…

逻辑填空。

文章目录 句子与填空间的逻辑与搭配 并 符合 文意23省直:侧重搭配21省直:侧重搭配20省直:搭配辨析19/10省直19/8省直17省直词语辨析与搭配置若罔闻/熟视无睹横跨/跨越/横亘征程/征途激活/刺激监管/监督/管理曲径通幽/千回百转消散/淹没/消弭/…

【机器学习基础1】什么是机器学习、预测模型解决问题的步骤、机器学习的Python生态圈

文章目录 一. 什么是机器学习1. 概念2. 机器学习算法分类 二. 利用预测模型解决问题的步骤三. 机器学习的Python生态圈 一. 什么是机器学习 1. 概念 机器学习(Machine Learning,ML)是一门多领域的交叉学科,涉及概率论、统计学、…

设计模式学习笔记 - 项目实战三:设计实现一个支持自定义规则的灰度发布组件(设计)

概述 上篇文章,我们介绍了灰度组件的一个需求场景,将公共服务平台的 RPC 接口,灰度替换为新的 RESTful 接口,通过灰度逐步放量,支持快速回滚等手段,来规避代码质量问题带来的不确定性风险。 跟前面两个框…