世界杯结束了，但是世界杯高清直播背后的黑科技还没聊完( 五 ) 吃完世界杯大餐

但是，这不是一个简简单单的压缩，比如对某些图片的位置是不能压缩的，如果把图标都压缩的不清楚了，用户是很有感知的，通过对用户视觉进行研究，我们还发现用户对低频的信号比较敏感，对高频的信号不太敏感，所以要做的是强化低频信号，弱化对高频信号的处理。

另外，对于动态视频，往往需要增加码率，但是不能一直增加，而是应该尽可能小的增加码率，因为码率太多了，对用户的网络就会有要求。在这个方面，我们会用到运动补偿，在运动补偿的方向上我们会做一些数据压缩，保证整个视频的码率足够小，而清晰度不会受到明显影响。

有观众对运动补偿蛮感兴趣的，卢林老师可不可以具体讲解一下？

卢林：

运动补偿更多的是算法层面的问题，我们都知道，一张图片跟另一张图片之间假设是运动的，运动的可能只是其中的某一个实体，我们可以把变化的区域框定出来。因为还有很多是不变化的，不变化的，我们只需要记录最原始的基础量，变化的部分我们记录变化量，我们需要压缩的就是变化量。

那变化量的整个运动是什么情况呢？哪一部分变化比较多？你可以在编码器里进行一个划块处理，对其中比较高频的部分进行一定的忽略，对低频的部分进行一定加深，通过这个 DCT 变化模型，忽略掉不影响清晰度质量的成分，保留其中最主要的成分。大概就是这样，如果你有兴趣，我建议你去看一下 SAT 算法和 STAT 算法。