视频处理发端的图像信号是由---机提供的复合模拟信号，电子设备，经过数字视频转换，分离出的亮度(灰度)信号和两个色度信号，视频电子设备多少钱，如图3—3所示。这三路信号经a/d变换，将模拟信号转换为数字信号，每个像素点为8bit。数字化后信号经预处理，滤除信号中的噪声，进入cif格式变换电路，成为cif标准格式，然后进入信源编码器进行图像压缩编码。预处理的目的是消除信号中的背景噪声，从而利于提高图像的清晰度。当然，预处理还可解决亮度与色度信号串扰，减小叠折干扰的作用。
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预测编码由于会议电视所摄取的人物的活动量很小，必然会使每幅图像内容相差不大，或者说某幅图像(帧)与它前面一幅图像(帧)相关性很强。利用这个相关性，首先把一幅完整内容的图像传到对方，后面的每幅画面，只需把不同的内容传过去，相同的内容就不再传到对方。例如，发言者的完整的形象首幅画面传送到对方，以后的每幅画面，只需传递他的嘴部的动作内容，从而可使传输的码率---下降。一幅图像是由许多像素点组成的，这些像素点包含了亮度及色差信号。从易于编码的角度考虑，把每幅画面分成许多小方块，每个块由16像素×16像素点亮度块和两个8像素×8像素点的色差块组成，我们将它称为“宏块”mb(macroblock)。若将画面内变动部分的内容传到对方，那么，在一帧图像中与帧的宏块所对应的位置附近，找到一个与当前宏块的亮度块近的宏块，并作为当前宏块(mb)的预测值，然后将的画面内的宏块与预测块相减，得到一个预测误差，仅对误差块进行编码即可。
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目前在尝试使用全新的技术对编码架构进行---，比如---，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。近期，学界已经提出了一些用---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，视频电子设备，无end to end 学习能力。fvc和av1阵营普遍认为，短期内---学习还是干不---工fine tune的各种编码模式(算子)，还得继续潜伏一阵。
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