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编***的无损编***

有许多的无损压缩，特别应用于在需要原始流中所有信息时压缩模式下获取数据。如果保留数据流的原始品质比削减相应的更大数据更加重要，那么无损压缩更佳。视频编***设计一个典型的数字视频编***的首先是将从摄像机输入的视频从RGB色度空间转换到YCbCr色度空间，而且通常还伴有色度抽样来生成4:2:0格式的视频(有时候在隔行扫描的情况下会采用4:2:2的抽样方式)。连续使用多种编***或者编码体系也会显著的降低质量。不断下降的存储空间开销和网络带宽正使得有损压缩的需求下降。

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视频编***设计

一个典型的数字视频编***的首先是将从摄像机输入的视频从RGB色度空间转换到YCbCr色度空间，而且通常还伴有色度抽样来生成4:2:0格式的视频(有时候在隔行扫描的情况下会采用4:2:2的抽样方式)。转换到YCbCr色度空间会带来两点好处：1)这样做部分的解除了色度信号中的相关性，提高了可压缩能力。关于高清的标准，国际上公认的有两条：视频垂直分辨率超过720p或1080i。2)这样做将亮度信号分离出来，而亮度信号对视觉感觉是较为重要的，相对来说色度信号对视觉感觉就不是那么重要，可以抽样到较低的分辨率(4:2:0或者4:2:2)而不影响人观看的感觉。

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编***

目前在尝试使用全新的技术对编码架构进行革新，比如人工智能，神经计算模型等。做编码的都了解，视频编码基本结构（波形混合编码）在过去几十年都没怎么变化，主要在于预算、变换和熵编码三大部件（及零件）的不断替换和完善。编***的概念***，是一种能将数字视音频数据流***，还原成模拟视音频信号的硬件/软件设备。近期，学界已经提出了一些用深度学习对HEVC进行编码提升的研究工作，不过大多集中在环内滤波或后处理方面，还是属于模块级提升，没有结构突破，无End to End 学习能力。FVC和AV1阵营普遍认为，短期内深度学习还是干不过人工fine tune的各种编码模式(算子)，还得继续潜伏一阵。

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