为什么h264/h265的帧内压缩不直接使用现成的图片压缩技术？
你这个问题问得非常棒，而且很有深度。很多人会觉得，视频编码嘛，就是把一堆图片快速地压缩，为什么不直接用JPEG或者PNG这种成熟的图片压缩技术呢？其实，这背后涉及到视频和图像在本质上的差异，以及为了极致压缩效率所做的专门设计。
让我来详细说说，为什么H.264/H.265（也就是AVC和HEVC）的帧内压缩没有简单地照搬现成的图片压缩技术，而是走了另一条路。
核心区别：视频的“时域”与图像的“空域”
首先，我们要理解视频和图像最本质的区别。
图像（Image）：更侧重于空间域（Spatial Domain）。一幅图像的压缩主要依赖于利用空间上的冗余，也就是图像内部像素之间的相关性。比如，大片天空的颜色是相似的，这些相似性可以被用来压缩。JPEG就是典型的例子，它利用了块DCT变换和量化来去除空间细节上的冗余。
视频（Video）：则包含两个关键维度：空间域（Spatial Domain）和时间域（Temporal Domain）。一个视频文件实际上是一系列连续的图像帧（Frame）。这些帧之间不仅仅是空间上的相似，更重要的是存在时间上的高度相关性。后一帧往往只在前一帧的基础上发生很小的变化。
为何不能直接套用JPEG/PNG？
现在我们来看看为什么H.264/H.265的帧内压缩（Intraframe compression）没有直接采用JPEG/PNG的思路：
1. 效率瓶颈：视频的“相邻性”太强，但JPEG/PNG没法利用
JPEG：它对每一帧图像都进行独立的压缩，就像把视频拆成一万张照片分别用JPEG压缩一样。这样做会忽略掉视频最宝贵的冗余来源——时间冗余。而且，JPEG本身的压缩算法（DCT、量化、Huffman编码）虽然对静态图像有效，但如果直接用在视频帧上，尤其是在追求极致压缩效率的场景下，会显得不够高效。
PNG：PNG是无损压缩，它的目标是完全保留图像信息。对于视频这种需要高压缩比的场景，无损压缩是不可取的，它无法提供足够的压缩空间。
2. 帧内压缩的独特性：为视频帧“量身定做”的压缩
虽然H.264/H.265有“帧内”和“帧间”压缩模式，但即使是帧内压缩，也与JPEG有着本质的不同，它是为视频的“帧”而优化的。
分块（Partitioning）：这是H.264/H.265帧内压缩的一个核心特征，也是它与JPEG最大的不同之一。JPEG通常是将图像分成8x8的块，进行DCT变换。而H.264/H.265的帧内编码，可以根据图像内容的复杂程度，将一个帧划分成非常灵活的块，从最大的64x64（HEVC）到最小的4x4。为什么这么做？因为图像的纹理、边缘和背景的复杂程度是不同的。对平坦区域（如天空）用大块进行预测和变换，效率更高；对细节丰富的区域（如人脸纹理）用小块处理，能更好地保留细节，减少信息丢失。这种层级式的块划分（Quadtree/Quadtree Plus）是JPEG没有的。
帧内预测（Intra Prediction）：这是H.264/H.265帧内压缩最关键的创新之一。既然是处理一个独立的视频帧，并且要尽可能高效，那就需要找到帧内部像素之间的相关性。帧内预测就是利用同一帧中已经编码过的像素来预测当前待编码像素块的数值。
想象一下，一个大片的蓝色天空，当你编码到某个像素块时，如果它和它上方的某个像素块一样都是蓝色，那么完全可以直接利用上面的块来预测它，只需要编码这个块和上面块之间的“差值”（残差）。这个差值通常非常小，或者就是零，极大地提高了压缩效率。
H.264支持9种方向的帧内预测，H.265更是支持多达35种（包括DC预测），这些预测方向都是根据自然图像的统计特性和边缘方向来设计的，以达到最佳的预测效果。
JPEG没有帧内预测，它直接对每个8x8块进行DCT变换，然后量化，忽略了块与块之间潜在的、可以通过预测来大幅度减少的信息。
变换（Transform）：在进行预测并得到残差后，H.264/H.265会对这个残差块进行变换。虽然也使用了类似DCT（离散余弦变换）的算法（H.264是DCT，H.265是DST和DCT的混合），但变换的单位和大小是与前面提到的灵活块划分相对应的。更重要的是，由于帧内预测已经大大减小了残差的能量，所以变换后的系数会更加集中在低频部分，量化时能去除更多冗余。
量化（Quantization）：这个步骤与JPEG类似，都是将变换后的系数除以一个步长（量化步长），然后取整。步长越大，压缩率越高，但信息丢失也越多。H.264/H.265也支持量化矩阵来更精细地控制量化过程。
熵编码（Entropy Coding）：最后一步是将量化后的系数进行编码。H.264主要使用CABAC（ContextAdaptive Binary Arithmetic Coding）和CAVLC（ContextAdaptive VariableLength Coding），H.265则主要使用CABAC。这些熵编码技术通过统计相邻系数的概率分布来高效地编码它们，进一步减小数据量。
为什么“帧内”还不是JPEG？
即使是H.264/H.265中的“帧内”（Intraframe）编码模式，它之所以不直接用JPEG，是因为：
块大小的灵活性：如上所述，H.264/H.265的块大小可以从4x4到64x64（或更大），而JPEG固定是8x8。这种灵活性对于视频内容的自适应性非常重要。
更优化的帧内预测：JPEG完全没有利用同一帧内像素的相似性，直接处理每个块。H.264/H.265的帧内预测，是其高效性的核心，它充分挖掘了视频帧内部的空间冗余。
算法上的细节差异：虽然都用了DCT（或类似变换），但具体的变换核、量化策略、扫描顺序以及熵编码方式，都根据视频数据的特性进行了优化。例如，H.265引入了更高效的变换核，并对熵编码做了进一步改进。
总结
简单来说，H.264/H.265的帧内压缩并没有直接套用现有的图片压缩技术，是因为视频的特性（特别是帧内信息的高空间相关性）比静态图像更复杂，需要一套专门为视频流设计的编码工具集。这些工具集包括：
灵活且层级化的块划分：适应不同细节区域的编码需求。
强大的帧内预测技术：利用同一帧内已编码像素来预测当前像素，大幅减少需要编码的信息量（残差）。
针对残差优化的变换和量化：进一步压缩预测后的残差数据。
高效的熵编码：将剩余数据以最小的空间表示。
这些都是为了在“独立的一帧”内实现比JPEG更高效的压缩，从而为后续的帧间预测打下基础（如果使用帧间模式的话）。即使是只用帧内模式编码，这些为视频帧特性量身定制的技术，也比直接用JPEG来得更有效率。这就像你不会用螺丝刀来撬石头，虽然都是工具，但用途和设计原理不同。
让我来详细说说，为什么H.264/H.265（也就是AVC和HEVC）的帧内压缩没有简单地照搬现成的图片压缩技术，而是走了另一条路。
核心区别：视频的“时域”与图像的“空域”
首先，我们要理解视频和图像最本质的区别。
图像（Image）：更侧重于空间域（Spatial Domain）。一幅图像的压缩主要依赖于利用空间上的冗余，也就是图像内部像素之间的相关性。比如，大片天空的颜色是相似的，这些相似性可以被用来压缩。JPEG就是典型的例子，它利用了块DCT变换和量化来去除空间细节上的冗余。
视频（Video）：则包含两个关键维度：空间域（Spatial Domain）和时间域（Temporal Domain）。一个视频文件实际上是一系列连续的图像帧（Frame）。这些帧之间不仅仅是空间上的相似，更重要的是存在时间上的高度相关性。后一帧往往只在前一帧的基础上发生很小的变化。
为何不能直接套用JPEG/PNG？
现在我们来看看为什么H.264/H.265的帧内压缩（Intraframe compression）没有直接采用JPEG/PNG的思路：
1. 效率瓶颈：视频的“相邻性”太强，但JPEG/PNG没法利用
JPEG：它对每一帧图像都进行独立的压缩，就像把视频拆成一万张照片分别用JPEG压缩一样。这样做会忽略掉视频最宝贵的冗余来源——时间冗余。而且，JPEG本身的压缩算法（DCT、量化、Huffman编码）虽然对静态图像有效，但如果直接用在视频帧上，尤其是在追求极致压缩效率的场景下，会显得不够高效。
PNG：PNG是无损压缩，它的目标是完全保留图像信息。对于视频这种需要高压缩比的场景，无损压缩是不可取的，它无法提供足够的压缩空间。
2. 帧内压缩的独特性：为视频帧“量身定做”的压缩
虽然H.264/H.265有“帧内”和“帧间”压缩模式，但即使是帧内压缩，也与JPEG有着本质的不同，它是为视频的“帧”而优化的。
分块（Partitioning）：这是H.264/H.265帧内压缩的一个核心特征，也是它与JPEG最大的不同之一。JPEG通常是将图像分成8x8的块，进行DCT变换。而H.264/H.265的帧内编码，可以根据图像内容的复杂程度，将一个帧划分成非常灵活的块，从最大的64x64（HEVC）到最小的4x4。为什么这么做？因为图像的纹理、边缘和背景的复杂程度是不同的。对平坦区域（如天空）用大块进行预测和变换，效率更高；对细节丰富的区域（如人脸纹理）用小块处理，能更好地保留细节，减少信息丢失。这种层级式的块划分（Quadtree/Quadtree Plus）是JPEG没有的。
帧内预测（Intra Prediction）：这是H.264/H.265帧内压缩最关键的创新之一。既然是处理一个独立的视频帧，并且要尽可能高效，那就需要找到帧内部像素之间的相关性。帧内预测就是利用同一帧中已经编码过的像素来预测当前待编码像素块的数值。
想象一下，一个大片的蓝色天空，当你编码到某个像素块时，如果它和它上方的某个像素块一样都是蓝色，那么完全可以直接利用上面的块来预测它，只需要编码这个块和上面块之间的“差值”（残差）。这个差值通常非常小，或者就是零，极大地提高了压缩效率。
H.264支持9种方向的帧内预测，H.265更是支持多达35种（包括DC预测），这些预测方向都是根据自然图像的统计特性和边缘方向来设计的，以达到最佳的预测效果。
JPEG没有帧内预测，它直接对每个8x8块进行DCT变换，然后量化，忽略了块与块之间潜在的、可以通过预测来大幅度减少的信息。
变换（Transform）：在进行预测并得到残差后，H.264/H.265会对这个残差块进行变换。虽然也使用了类似DCT（离散余弦变换）的算法（H.264是DCT，H.265是DST和DCT的混合），但变换的单位和大小是与前面提到的灵活块划分相对应的。更重要的是，由于帧内预测已经大大减小了残差的能量，所以变换后的系数会更加集中在低频部分，量化时能去除更多冗余。
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即使是H.264/H.265中的“帧内”（Intraframe）编码模式，它之所以不直接用JPEG，是因为：
块大小的灵活性：如上所述，H.264/H.265的块大小可以从4x4到64x64（或更大），而JPEG固定是8x8。这种灵活性对于视频内容的自适应性非常重要。
更优化的帧内预测：JPEG完全没有利用同一帧内像素的相似性，直接处理每个块。H.264/H.265的帧内预测，是其高效性的核心，它充分挖掘了视频帧内部的空间冗余。
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总结
简单来说，H.264/H.265的帧内压缩并没有直接套用现有的图片压缩技术，是因为视频的特性（特别是帧内信息的高空间相关性）比静态图像更复杂，需要一套专门为视频流设计的编码工具集。这些工具集包括：
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高效的熵编码：将剩余数据以最小的空间表示。
这些都是为了在“独立的一帧”内实现比JPEG更高效的压缩，从而为后续的帧间预测打下基础（如果使用帧间模式的话）。即使是只用帧内模式编码，这些为视频帧特性量身定制的技术，也比直接用JPEG来得更有效率。这就像你不会用螺丝刀来撬石头，虽然都是工具，但用途和设计原理不同。
网友意见
图片压缩技术不是挺成熟的吗？
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