표준 H.264 IP 카메라 주요 목표는 다음과 같습니다. 및 기타 기존 비디오 코딩 표준은 동일한 대역폭과 비교하여보다 우수한 이미지 품질을 제공합니다.
H.264 및 H.263 및 MPEG-4와 같은 이전 국제 표준은 효율적인 압축, 중복성, 중복성 및 통계적 중복성 시각 생리학의 완전한 사용을 달성하기 위해 비교했습니다.
1, 통계 중복성 : 중복 스펙트럼 (색 구성 요소 간의 상관 관계), 공간 중복성 및 시간 중복성. 이는 비디오 압축이 기본 포인트 스틸 이미지와 다릅니다. 비디오 압축 시간 중복성의 주요 사용은 큰 압축 비율을 달성합니다.
2, 시각적 생리 학적 중복성
중복성은 인간의 시각적 생리학 (HV)의 시각적 생리학 (HVS) 특성으로 인한 인간의 눈으로 인한 특성으로 인해 휘도 구성 요소의 색 구성 요소의 고주파 성분과 같은 고주파 성분이 고주파 성분에 민감하지 않습니다. )는 소음 등에 민감하지 않습니다.
이러한 중복의 경우 비디오 압축 알고리즘을 사용하여 다른 방법을 사용하지만 주요 고려 사항은 공간 중복성 및 시간 중복성에 중점을 둡니다. H.264 IP 카메라는 또한 (하이브리드) 구조, 즉 처리를 위해 각각 공간 중복성 및 시간 중복성을 혼합했습니다. 이 프레임의 목적을 변경하여 제거하기위한 공간 중복성 및 정량적 표준의 I- 프레임 코딩이라고합니다. 시간 중복성은 상호 예측, 모션 추정 및 보상은 P- 프레임 코딩 프레임 또는 B 프레임이라고 불리는 제거입니다. 차이점은 이전 표준 인 H.264 I- 프레임 인코딩, 예측 내 예측 사용 및 예측 오류를 인코딩한다는 것입니다. 코딩 효율을 향상시키기위한 공간적 상관 관계의 이러한 최대한의 이점. 16x16 기본 장치로서 H.264 마크로 블록에 대한 예측 내 예측. 먼저, 참조와 동일한 프레임 인 엔코더 및 현재 매크로 블록 인접 픽셀은 예측 값의 현재 매크로 블록을 초래 한 다음 예측 잔류 변환 및 양자화를 초래 한 다음 결과의 변환 및 정량화는 엔트로피 코딩을 수행합니다. 엔트로피 코딩 스트림의 결과를 형성 할 수 있습니다. 디코더 측은 항 이미지 후 역 변환 및 재구성을 통해 기준 데이터가 정량화되므로 동일한 코덱을 만들기 위해 인코더는 동일한 측면에서 기준 데이터와 디코더를 예측하는 데 사용되었습니다. 역 변환 및 역 양자화 재구성 이미지를 통해.