A 4K-s streamelés az új norma, de mivel 16 ezredmásodpercenként több mint 8,2 millió pixeles információ kerül továbbításra – a 4K-s videó tárolása és továbbítása az interneten nem egyszerű feladat.
Egy kétórás film több mint 1,7 terabájt tárhelyet foglalna el, ha nincs tömörítve. Szóval, hogyan sikerül az olyan streaming óriásoknak, mint a YouTube és a Netflix, tárolni és streamelni a sok helyet foglaló videókat?
Nos, nem, mert videokodekekkel csökkentik a filmek méretét, de mi az a videokodek, és melyik a legjobb?
Mi az a videokodek?
Mielőtt mélyen belemerülne a videokodekek bonyolultságába, létfontosságú megérteni, hogyan készül a videó. Egyszerűen fogalmazva, a videó nem más, mint állóképek sorozata, amelyek gyorsan felváltják egymást.
A nagy változási sebesség miatt az emberi agy azt hiszi, hogy a képek mozognak, ami azt az illúziót kelti, mintha egy videót nézne. Ezért, ha 4K-s videót néz, csak egy 2160x3840-es felbontású képkészletet néz. Ez a nagy felbontású kép lehetővé teszi, hogy a 4K-ban felvett videó nagyszerű videóélményt nyújtson. Ennek ellenére a képek nagy felbontása megnöveli a videó méretét, lehetetlenné téve a streamelést korlátozott sávszélességű csatornákon, például az interneten.
A probléma megoldására videokodekeket használunk. A kódoló/dekódoló vagy a tömörítés/kitömörítés rövidítése, a videokodek a képfolyamot adatbitekre tömöríti. Ez a tömörítés vagy csökkentheti a videó minőségét, vagy nincs hatással rá a használt tömörítési algoritmusok alapján.
Ahogy a neve is sugallja, a kodek tömörítési bitje csökkenti az egyes képek méretét. Ennek érdekében a tömörítési algoritmus kihasználja az emberi szem árnyalatait – megakadályozva, hogy az emberek tudják, hogy a megtekintett videók tömörítettek.
A dekompresszió éppen ellenkezőleg működik, és a tömörített információk felhasználásával jeleníti meg a videót.
Bár a kodekek nagyszerű munkát végeznek az információk tömörítésében, ennek végrehajtása megterhelheti a CPU-t. Emiatt normális a rendszer teljesítményének ingadozása, amikor videótömörítési algoritmusokat futtat a rendszeren.
A probléma megoldására a CPU-k és GPU-k speciális hardverrel rendelkeznek, amely képes futtatni ezeket a tömörítési algoritmusokat. Lehetővé teszi a CPU számára az adott feladatok elvégzését, miközben a dedikált hardver feldolgozza a videó kodekeket, javítva a hatékonyságot.
Hogyan működik a videokodek?
Most, hogy alapvető ismereteink vannak a videokodek működéséről, megnézhetjük a kodek működését.
Chroma Subsampling
Amint azt korábban kifejtettük, a videók képekből állnak, és a színárnyalat-almintavétel csökkenti az egyes képek információit. Ennek érdekében csökkenti az egyes képek színinformációit, de hogyan érzékeli az emberi szem a színinformáció csökkenését?
Nos, látod, az emberi szem kiválóan érzékeli a fényerő változásait, de ez nem mondható el a színekről. Ennek az az oka, hogy az emberi szemnek több pálca van (a fényerő változásának észleléséért felelős fotoreceptor sejt), mint a kúpokhoz (a színek megkülönböztetéséért felelős fotoreceptor sejtek). A rudak és kúpok közötti különbség megakadályozza, hogy a szemek a tömörített és tömörítetlen képek összehasonlításakor észleljék a színváltozásokat.
A szín-almintavétel végrehajtásához a videotömörítési algoritmus a képpontinformációkat RGB-ben fényerő- és színadatokká alakítja. Ezt követően az algoritmus a tömörítési szintek alapján csökkenti a kép színének mennyiségét.
Redundáns keretinformációk eltávolítása
A videók több képkockából állnak, és a legtöbb esetben ezek a képkockák mindegyike ugyanazt az információt tartalmazza. Képzeljünk el például egy videót, amelyben egy személy fix háttér előtt beszél. Ebben az esetben a videóban szereplő összes képkocka hasonló összetételű. Ezért nincs szükség az összes képre a videó megjelenítéséhez. Csak egy alapképre van szükségünk, amely tartalmazza az egyik képkockából a másikba való átállás során bekövetkező változásokhoz kapcsolódó összes információt és adatot.
Ezért a videó méretének csökkentése érdekében a tömörítési algoritmus a videokockákat I és P képkockákra (Predicted frames) osztja. Itt az I keretek jelentik az alapigazságot, és P keretek létrehozására használják. A P-kockákat ezután az I-kockákban lévő információk és az adott keret változási információi alapján rendereli a rendszer. Ezzel a módszerrel a videót I-kockákra bontják, amelyek P képkockákra vannak átlapolva, és tovább tömörítik a videót.
Mozgásos tömörítés
Most, hogy a videót I és P képkockákra bontottuk, meg kell vizsgálnunk a mozgástömörítést. A videó tömörítési algoritmus egy része, amely segít a P képkockák létrehozásában az I képkockák használatával. Ehhez a tömörítési algoritmus az I keretet makróblokkokra bontja. Ezek a blokkok ezután mozgásvektorokat kapnak, amelyek meghatározzák azt az irányt, amelyben ezek a blokkok mozognak, amikor egyik képkockáról a másikra váltanak.
Ez az egyes blokkhoz tartozó mozgásinformáció segít a videotömörítési algoritmusnak megjósolni az egyes blokkok helyét egy következő képkockában.
A nagyfrekvenciás képadatok eltávolítása
Csakúgy, mint a színadatok változásai, az emberi szem sem képes észlelni a kép nagyfrekvenciás elemeinek finom változásait, de mik azok a nagyfrekvenciás elemek? Nos, a képernyőn megjelenített kép több képpontból áll, és ezeknek a pixeleknek az értéke a megjelenített képtől függően változik.
A kép egyes területein a pixelértékek fokozatosan változnak, és az ilyen területekről azt mondják, hogy alacsony frekvenciájúak. Másrészt, ha a pixeladatokban gyors változás következik be, a terület nagyfrekvenciás adatokat tartalmazó kategóriába kerül besorolásra. A videotömörítési algoritmusok a diszkrét koszinusz transzformációt használják a nagyfrekvenciás komponens csökkentésére.
Íme, hogyan működik. Először is, a DCT algoritmus minden makroblokkon lefut, majd felismeri azokat a területeket, ahol a pixelintenzitás változása nagyon gyors. Ezután eltávolítja ezeket az adatpontokat a képről – csökkentve a videó méretét.
Kódolás
Most, hogy a videóból minden redundáns információt eltávolítottunk, tárolhatjuk a fennmaradó adatbiteket. Ehhez a videó tömörítési algoritmus olyan kódolási sémát használ, mint például a Huffman kódolás, amely összekapcsolja az összes adatbiteket egy keretben annyiszor, ahányszor előfordulnak a videóban, majd faszerű módon összekapcsolja őket. Ezeket a kódolt adatokat egy rendszer tárolja, amely lehetővé teszi a videó egyszerű renderelését.
A különböző videokodekek különböző technikákat használnak a videók tömörítésére, de alapvetően a fent meghatározott öt alapvető módszert használják a videók méretének csökkentésére.
AV1 vs. HEVC vs. VP9: Melyik kodek a legjobb?
Most, hogy megértjük a kodekek működését, meghatározhatjuk, hogy melyik a legjobb az AV1, HEVC és VP9 közül.
Összenyomhatóság és minőség
Ha van egy 4K-s videója, amely sok helyet foglal el a rendszerén, és nem tudja feltölteni a rendszerére kedvenc streaming platform, akkor lehet, hogy olyan videokodeket keres, amely a legjobb tömörítést kínálja hányados. Ugyanakkor azt is figyelembe kell vennie, hogy a videó minősége csökken, ha folyamatosan tömöríti a videót. Ezért a tömörítési algoritmus kiválasztásakor elengedhetetlen, hogy egy adott bitrátánál milyen minőséget biztosít, de mi a videó bitsebessége?
Egyszerűen fogalmazva, a videó bitrátája a bitek száma, amennyit a videónak le kell játszania egy másodpercig. Például egy 24 bites tömörítetlen 4K videó 60 képkocka sebességgel 11,9 Gb/s bitsebességgel rendelkezik. Ezért, ha tömörítetlen 4K-s videót sugároz az interneten, a Wi-Fi-nek másodpercenként 11,9 gigabit adatot kell szállítania, ami percek alatt kimeríti a havi adatkvótát.
Ezzel szemben a tömörítési algoritmus használata nagyon kicsire csökkenti a bitrátát az Ön által választott bitrátának megfelelően, anélkül, hogy a minőség romlik.
A tömörítési/minőségi számok tekintetében az AV1 vezet a csomagban, és 28,1 százalékkal jobbat kínál tömörítés a H.265-höz képest és 27,3 százalékos megtakarítás a VP9-hez képest, miközben hasonló teljesítményt nyújt minőség.
Ezért, ha a legjobb tömörítést keresi minőségromlás nélkül, az AV1 a megfelelő tömörítési arány. Az AV1 kodek kiváló tömörítési/minőségi aránya miatt a Google ezt használja videokonferencia alkalmazás a Google Duo és által Netflix, miközben videót továbbít alacsony sávszélességű adatkapcsolaton.
Kompatibilitás
Amint azt korábban kifejtettük, a videotömörítési algoritmus a tömörítés után kódolja a videót. A videó lejátszásához az eszköznek ugyanazt kell dekódolnia. Ezért, ha eszköze nem rendelkezik a videó kitömörítéséhez szükséges hardver/szoftver támogatással, akkor nem tudja futtatni.
Ezért fontos megérteni a tömörítési algoritmusok kompatibilitási szempontját, mert mi értelme van olyan tartalmat létrehozni és tömöríteni, amely nem fut sok eszközön?
Tehát, ha a kompatibilitást keresi, akkor a VP9-nek kell lennie a kodeknek több mint kétmilliárd végponton támogatott, és minden böngészőn, okostelefonon és okoseszközön futhat TÉVÉ.
Ugyanez nem mondható el az AV1-ről, mivel újabb, összetettebb algoritmusokkal csökkenti a videó fájlméretét, és régebbi eszközökön nem játszható le. Ami a böngésző támogatását illeti, a Safari nem tudja lejátszani az AV1-et, de az olyan böngészők, mint a Firefox és a Chrome, minden probléma nélkül le tudják játszani az AV1-videókat.
Ami a hardver támogatását illeti, az új SoC-k és GPU-k, mint a Snapdragon 8 Gen 2, Samsung Exynos 2200, MediaTek Dimensity 1000 5G, A Google Tensor G2, az Nvidia RTX 4000-sorozata, valamint az Intel Xe és Arc GPU-k támogatják az AV1 kodek gyorsított hardveres dekódolását. Ezért, ha rendelkezik ezekkel a lapkakészletekkel működő eszközökkel, élvezheti az AV1 kodekekkel tömörített streamelést anélkül, hogy kimerítené a CPU/GPU teljesítményét.
Ami a H.265 kodeket illeti, a legnépszerűbb böngészők, például a Safari, a Firefox és a Google Chrome probléma nélkül futtathatják a tömörítési algoritmussal kódolt videókat. Ennek ellenére az AV1-hez és a VP9-hez képest a H.265 nem nyílt forráskódú, és a H.265 kodek használatához licenceket kell beszerezni. Emiatt az olyan alkalmazások, mint a Microsoft Movies & TV videolejátszója, amelyek az operációs rendszerhez tartoznak, alapértelmezés szerint nem tudják futtatni a H.265 használatával kódolt videókat. Ehelyett a felhasználóknak további kiegészítőket kell telepíteniük a Windows áruházból az ilyen videók futtatásához.
Kódolási sebesség
A videokodekek jelentősen csökkentik a videó méretét, de a videó méretének csökkentéséhez a tömörítetlen videót szoftverrel kell feldolgozni, ami időbe telik. Ezért, ha csökkenteni szeretné egy videó méretét, meg kell vizsgálnia, hogy mennyi idő szükséges a videó tömörítéséhez egy tömörítési algoritmus segítségével.
A kódolás hatékonyságát tekintve a VP9 vezet a csomagban, és a videók tömörítésének kódolási ideje jóval alacsonyabb, mint a H.265 és az AV1. Ezzel szemben az AV1 a leglassabb a kódolási idő tekintetében, és a H.265-höz képest háromszor több időt vesz igénybe a videó kódolása.
Melyik kodeket érdemes választani?
Ami a videó kodekeket illeti, a tökéletes kodek megtalálása nagyon szubjektív, mivel minden kodek különböző funkciókat kínál.
Ha a legjobb videóminőséget keresi, válassza az AV1-et. Másrészt, ha a leginkább kompatibilis videokodeket keresi, a VP9 lenne a legmegfelelőbb az Ön számára.
Végül a H.265 kodek kiválóan illeszkedik, ha jó minőségre és tömörítésre van szüksége kódolási többlet nélkül.
