视频直播画质核心指标分析

一、概念普及

我们经常看的直播是如何呈现到手机的?

日常我们观看视频,影响画面质量的都有哪些因素?

分辨率?码率?帧率?还是啥?

1、首先了解一下直播是如何实现的

对于一个实时音视频应用共包括几个环节:采集、编码、前后处理、传输、解码、缓冲、渲染等很多环节。每一个细分环节,还有更细分的技术模块。比如,前后处理环节有美颜、滤镜、回声消除AEC、噪声抑制NS、静音控制VAD、自动增益控制AGC等,采集有麦克风阵列等,编解码有VP8、VP9、H.264、H.265等。


2、分辨率

单位英寸中所包含的像素点数;分辨率代表大小,和清晰度无关。

720p -> 1280x720

1080p -> 1920x1080

3、码率

编码器每秒编出的数据大小,单位是kbps,比如800kbps代表编码器每秒产生800kb的数据。 这个和网络带宽单位一样都是表示处理能力,后面会细说。

4、帧率

frame per second 每秒钟要多少帧画面

帧率越大,画面越流畅;

帧率越小,画面越有跳动感。看幻灯片效果;

对视频而言24FPS已经是肉眼极限,所以一般20帧的FPS就已经可以达到很好的用户体验了。

3D游戏的场景渲染场景在这里不适用,这个越高越好。

5、RGB和YUV

RGB常常用于图像的存储,并且十分简单。但是在视频领域中,RGB就不那么常见了。我们知道,视频其实是由一张张连续的图片序列组成的,我们假设有一个1080p(1920 * 1080)分辨率、帧率为30帧的视频,如果不对视频进行压缩,并且使用RGB进行存储的话,仅仅一分钟的视频就能达到 ( 1920 * 1080 * 8 * 30 * 60 )bit (约等于27G)。这明显是不现实的,所以我们需要对视频数据进行压缩。

但由于RGB的三个分量是存在相关性的,这不利于我们对数据进行压缩编码。所以我们需要一种数据相关性没那么强的颜色空间,我们接下来要介绍的YUV,就是这么一种颜色空间。

YUV同样使用三个分量来存储数据,他们分别是:

-Y:用于表示明亮度(Luminance或Luma);

-U: 用于表示色度(Chrominance或Chroma);

-V:用于表示色度(Chrominance或Chroma);

Y其实就是我们常说的灰度值,是图片的总体轮廓,而U和V则用于描述色彩颜色和颜色饱和度。

上面的第一张图片为YUV图片的原图,下面的图片分别为只有Y分量、只有U分量、只有V分量数据的图片。可以看到只有Y分量的图片能够看清楚图片的轮廓,但图片是黑白的。

YUV的类型

常见的YUV有YUV444,YUV422,YUV420,不同类型之间的主要区别是使用了不同的方式进行U、V分量的采样。

如上图所示,其中实心黑点表示像素点的Y分量,空心圆圈表示采用该像素点的UV分量。

YUV444

YUV444中每个Y分量分别对应一个U分量和一个V分量。


YUV422

YUV422中每两个Y分量共用一个U分量和一个V分量。


YUV420

YUV420中每四个Y分量共用一个U分量和一个V分量。


假设储存一张2*2像素的图片时:

RGB:(8+8+8)*4=96bit

YUV444:(8+8+8)*4=96bit


YUV422:(8+4+4)*4=64bit


YUV420:(8+2+2)*4=48bit


YUV444存储的数据量与RGB相同,但YUV422和YUV420却只需要存储RGB的数据量的 2/3 和 1/2 。

YUV中的Y指的是亮度信息。也就是说,只靠Y数据,可以完美实现黑白图像。也就是黑白电视;彩色电视出现以后,为了兼容之前的黑白数据,厂商发明了UV数据。YUV一起就可以实现彩色,单独使用Y可以实现黑白,这样一套数据格式就同时兼容了黑白设备和彩色设备。

人眼对亮点信息更敏感。也就是说,可以压缩UV数据,而人眼难以发现。

所以压缩算法的第一步,往往先把RGB数据转换成YUV数据。对Y少压缩一点,对UV多压缩一点,以平衡图像效果和压缩率。

既然YUV更有优势,为什么还要保留RGB呢?

因为目前人类发明的所有彩色的输入输出设备,本质上都只支持RGB数据。哪怕设备允许YUV的输入输出,那也是经过内部的数据转换而间接支持。

视频为什么不用RGB?

针对性不同:RGB关注人眼对色彩的感应;YUV侧重人对亮度的敏感。

带宽小

假设一张1920x1080的图片,可以假设为视频的某一帧

RGB:1920 * 1280 * 3 / 1024 / 1024 = 7.03MB

YUV420: = RGB/2 = 3.51MB

6、视频播放流

码率如果为10Mb/s,代表1秒钟有10M bit的视频数据,对于YUV420格式的1080P视频而言,一帧图像是35Mbit,1秒钟30帧图像的话,则有1050Mb/s,可见其数据量之大,不压缩根本无法网上传播,所以就有了YUV。不要以为1080P的视频就一定是高清的,清晰度还跟视频码率密切相关,对于1080P的视频而言,蓝光视频的码率是20Mb/s,一般下载的视频码率大都是10Mb/s,一些IPCamera/无人机的码率是2~8Mb/s,而很多视频网站的码率甚至低于5M/s,其实有时还不如高码率的720P清晰。

经过压缩/编码处理的视频流数据叫“编码流”,因目前常用H264压缩/编码算法又叫“H264流”

没有经过压缩/编码处理的视频叫“原始流”

视频的编解码是“原始流”与“编码流”的相互转换

二、什么是好的画质

好的画质是分辨率、帧率和码率三者之间的平衡,基于业务需要。

下面是目前常见的几种分类(参考):

视频画质等级

SD(Standard Definition):标清。物理分辨率在 1280x720 以下的一种视频格式。

分别是:

480i/p:640x480, 704x480, 720x480, 848x480等

576i/p:720x576, 768x576, 1024x576等

HD(High Definition):高清。有三种显示格式,分别是:

720p:960x720,1280x720

1080p:1440x1080,1920x1080(p:逐行扫描,非交错式,场频为24或30)

1080i :1440x1080,1920x1080(i:隔行扫描,交错式,场频60 )

FHD(Full High Definition):全高清。分辨率一般是:1080p

UHD(Ultra High Definition):超高清、或 4k UHD。分辨率一般是 4K

FUHD(Full Ultra High Definition):8k超高清、或 8k UHD

综上

©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 204,445评论 6 478
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 85,889评论 2 381
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 151,047评论 0 337
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 54,760评论 1 276
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 63,745评论 5 367
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 48,638评论 1 281
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 38,011评论 3 398
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 36,669评论 0 258
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 40,923评论 1 299
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 35,655评论 2 321
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 37,740评论 1 330
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 33,406评论 4 320
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 38,995评论 3 307
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 29,961评论 0 19
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 31,197评论 1 260
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 45,023评论 2 350
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 42,483评论 2 342

推荐阅读更多精彩内容