The high quality of x264 encoding i

The high quality of x264 encoding is primarily due to...

aggressive motion-estimation search, which helps find as much temporal and spatial redundancy in the image as possible, using a large number of initial candidate predictors followed by a complex, uneven multi-hexagon search (with early exit for speed), followed by sub-pixel refinement using full rate-distortion optimization to account for the real, final cost-vs-benefit of each choice
excellent bitrate control/distribution, using macroblock-level analysis ("MB-tree") to track the degree of referencing of each macroblock through the actual motion vectors from future frames, allowing the encoder to only lower the quality in the areas of each frame which are changing rapidly (not referenced much in the future), rather than lowering the quality of the whole frame as in most encoders – essentially traditional bitrate control but applied at the level of each 16x16 macroblock rather than at the whole-frame level – which helps maintain clear, stable backgrounds in the presence of moving foreground objects
intelligent, adaptive, variable use of B-frames, rather than just using a fixed pattern like IBBPBBPBBPBB as in most encoders, to make better use of the available bitrate by inserting the more expensive but higher-image-quality I- and P-frames where they're of most benefit to serve as reference frames, which is good at all times but is particularly important during fades (one of the hardest things to compress well)
adaptive quantization, which varies the quantizer for each individual macroblock within each frame to avoid blur/blocking in flat areas containing fine/edge detail, such as calm water, sky and animation
full rate-distortion optimization used for motion-vector refinement, macroblock partitioning (subdividing each macroblock, balancing the cost of additional motion vectors against the benefit of the less complex residual image left to encode), and final quantization (the key lossy step!), which selects locally-optimal motion vectors, macroblock partitioning and quantization based on cost-vs-benefit using the real, actual cost of each possible choice when that choice is processed right through to final entropy encoding, versus the image-quality benefit as measured by the RDO metric (see below)
a "psycho-visual" rate-distortion optimization metric, which tries to match perceived visual quality better by de-emphasizing blurry "low-error but low-energy" choices, rather than using simpler metrics like sum of absolute differences (SAD), peak signal-to-noise ratio (PSNR) or structural similarity of images (SSIM), which all tend to lean towards low numeric pixel differences but too much blur
x264 is also fast, with SIMD vector instructions used for most primitive operations, along with good multithreading which achieves a near-linear speedup during the second encoding pass on multi-core and multi-processor systems (video encoding is naturally a highly parallel problem, of course, which makes parallelizing it pretty easy). x264 is very fast for a software encoder, and actually competitive with dedicated encoding hardware if fast settings are used, while achieving better quality. We, of course, use much slower settings to achieve the highest possible quality, but we still appreciate the speed of x264.

OTHER ENCODERS: Even if you do use a different encoder, such as MainConcept, you should still find this document useful, as most encoders offer similar settings based on the underlying H.264 format itself and the nature of video encoding in general. A word of warning, though – do not use Apple's standard H.264 encoder, the one that comes built into QuickTime, as it isn't very good and consistently comes last in encoder comparisons, especially at low bitrates.

Kết quả (Việt) 1:

Chất lượng cao của x 264 mã hóa là chủ yếu do để...dự toán chuyển động tích cực tìm kiếm, giúp tìm càng nhiều thời gian và không gian dư thừa trong hình ảnh càng tốt, bằng cách sử dụng một số lớn các ứng cử viên ban đầu dự đoán theo sau là một tìm kiếm đa hình lục giác phức tạp, không đồng đều (với đầu ra cho tốc độ), theo sau là tinh tế điểm ảnh tiểu sử dụng biến dạng tỷ lệ đầy đủ tối ưu hóa tài khoản thực, cuối cùng chi phí-vs-lợi ích của mỗi lựa chọnTuyệt vời bitrate điều khiển/phân phối, sử dụng phân tích cấp macroblock ("MB-cây") để theo dõi mức độ tham khảo của mỗi macroblock thông qua các vectơ thực tế chuyển động từ khung trong tương lai, cho phép các bộ mã hóa để chỉ thấp hơn chất lượng trong các lĩnh vực của mỗi khung đó đang thay đổi nhanh chóng (không tham chiếu nhiều trong tương lai), thay vì làm giảm chất lượng của toàn bộ khung cũng như ở hầu hết các bộ mã hóa-về cơ bản điều khiển truyền thống bitrate nhưng áp dụng ở cấp độ của mỗi macroblock 16 x 16 chứ không phải tại khung hình toàn bộ cấp-giúp duy trì rõ ràng, ổn định nguồn gốc sự hiện diện của di chuyển phía sau đối tượngsử dụng thông minh, thích nghi, biến của B-khung, chứ không phải chỉ bằng cách sử dụng một mô hình cố định như IBBPBBPBBPBB như trong hầu hết các bộ mã hóa, để sử dụng tốt hơn của các bitrate có sẵn bằng cách chèn đắt tiền hơn nhưng cao hình ảnh chất lượng tôi và P-khung nơi họ đang của hầu hết các lợi ích để phục vụ như là tài liệu tham khảo khung, mà là tốt ở tất cả lần nhưng là đặc biệt quan trọng trong thời gian mất dần (một trong những điều khó khăn nhất để nén tốt)sự lượng tử hóa thích ứng, mà thay đổi XviD cho mỗi macroblock cá nhân trong mỗi khung để tránh blur/chặn trong khu vực bằng phẳng chứa Mỹ/cạnh chi tiết, chẳng hạn như bình tĩnh nước, bầu trời và hoạt hìnhtối ưu hóa sự biến dạng tỷ lệ đầy đủ được sử dụng cho chuyển động-vector sàng lọc, macroblock phân vùng (phân chia mỗi macroblock, cân bằng chi phí của chuyển động bổ sung vectơ chống lại lợi ích của hình ảnh dư hơn trái để mã hóa), và cuối cùng sự lượng tử hóa (chính lossy bước đầu!), mà chọn tối ưu tại địa phương chuyển động vector, macroblock phân vùng và sự lượng tử hóa dựa trên chi phí-vs-lợi ích bằng cách sử dụng chi phí thực tế, thực tế của mỗi lựa chọn có thể, khi sự lựa chọn đó được xử lý ngay qua để mã hóa dữ liệu ngẫu nhiên cuối cùng , so với chất lượng hình ảnh hưởng lợi được đo bằng số liệu RDO (xem bên dưới)một số liệu tối ưu hóa "psycho-hình ảnh" tỷ lệ-biến dạng, mà cố gắng để phù hợp với cảm nhận chất lượng hình ảnh tốt hơn của de-emphasizing mờ "thấp-lỗi nhưng năng lượng thấp" sự lựa chọn, thay vì bằng cách sử dụng đơn giản số liệu như Tổng số tuyệt đối sự khác biệt (SAD), vị trí tỷ lệ tín hiệu đến tiếng ồn (PSNR) hoặc cấu trúc tương tự của hình ảnh (SSIM), mà tất cả có xu hướng nạc theo hướng thấp điểm ảnh số khác biệt nhưng quá mờx 264 cũng nhanh chóng, với SIMD véc tơ hướng dẫn sử dụng cho các hoạt động nguyên thủy nhất, cùng với tốt đa luồng mà đạt được tăng tốc gần tuyến tính trong thời gian thứ hai vượt qua mã hóa trên đa lõi và bộ vi xử lý đa hệ thống (video mã hóa là tự nhiên cao song song vấn đề, tất nhiên, mà làm cho parallelizing nó khá dễ dàng). x 264 là rất nhanh chóng cho một mã hóa phần mềm, và thực sự cạnh tranh với chuyên dụng phần cứng mã hóa nếu nhanh chóng cài đặt được sử dụng, trong khi đạt được chất lượng tốt hơn. Chúng tôi, tất nhiên, dùng thiết đặt chậm hơn nhiều để đạt được chất lượng cao nhất có thể, nhưng chúng tôi vẫn đánh giá cao tốc độ x 264.Mã hóa khác: ngay cả khi bạn sử dụng một bộ mã hóa khác nhau, chẳng hạn như MainConcept, bạn nên vẫn còn tìm thấy tài liệu này hữu ích, như hầu hết các bộ mã hóa cung cấp tương tự như cài đặt dựa trên định dạng H.264 cơ bản chính nó, và bản chất của mã hóa video nói chung. Một lời cảnh báo, mặc dù-không sử dụng của Apple tiêu chuẩn H.264 encoder, một trong đó có được xây dựng trong QuickTime, vì nó không phải là rất tốt và luôn đi cuối cùng trong so sánh mã hóa, đặc biệt là ở bitrates thấp.

Kết quả (Việt) 2:

Chất lượng cao của mã hóa x264 chủ yếu là do ... tìm kiếm chuyển động ước lượng tích cực, giúp tìm càng nhiều dư thừa thời gian và không gian trong hình ảnh càng tốt, bằng cách sử dụng một số lượng lớn các dự đoán ứng cử viên ban đầu theo sau là một phức tạp, đa không đồng đều hình lục giác tìm kiếm (với sớm thoát cho tốc độ), tiếp theo là sub-pixel tinh sử dụng đầy đủ tối ưu hóa tỷ lệ biến dạng vào tài khoản cho các sản, thức chi phí-vs-lợi ích của mỗi sự lựa chọn tuyệt vời bitrate kiểm soát / phân phối, sử dụng phân tích macroblock cấp (" MB-tree ") để theo dõi mức độ tham chiếu của mỗi macroblock qua các vectơ chuyển động thực tế từ các khung hình trong tương lai, cho phép mã hóa để chỉ thấp hơn chất lượng trong các lĩnh vực của mỗi khung hình được thay đổi nhanh chóng (không được tham chiếu nhiều trong tương lai), thay vì giảm chất lượng của toàn bộ khung như trong hầu hết các bộ mã hóa - Kiểm soát bitrate chất truyền thống nhưng được áp dụng ở mức độ của mỗi macroblock 16x16 chứ không phải ở cấp toàn bộ khung - giúp duy trì rõ ràng, nguồn gốc, ổn định trong sự hiện diện của các đối tượng chuyển foreground thông minh, thích ứng, sử dụng biến của B-frame, thay vì chỉ sử dụng một mẫu hình cố định như IBBPBBPBBPBB như trong hầu hết các bộ mã hóa, để sử dụng tốt hơn các bitrate có sẵn bằng cách chèn đắt hơn nhưng cao-chất lượng hình ảnh I- và P-frame nơi họ đang lợi nhất để phục vụ như là khung tham chiếu, mà là tốt ở tất cả các lần nhưng là đặc biệt quan trọng trong quá trình chạy mờ (một trong những điều khó khăn nhất để nén tốt) lượng tử thích ứng, mà thay đổi quantizer cho mỗi macroblock cá nhân trong mỗi khung để tránh blur / chặn trong khu vực bằng phẳng chứa phạt chi tiết / cạnh, chẳng hạn như nước bình tĩnh, bầu trời và hình ảnh động tối ưu hóa đầy đủ tỷ lệ biến dạng được sử dụng cho các chuyển động-vector sàng lọc, phân vùng macroblock (phân chia mỗi macroblock, cân bằng chi phí của vector chuyển động bổ sung đối với các lợi ích của hình ảnh còn sót lại ít phức tạp trái để mã hóa), và lượng tử cuối cùng (lossy bước quan trọng!), mà chọn vectơ địa phương tối ưu chuyển động, phân vùng macroblock và lượng tử dựa trên chi phí-vs-lợi ích bằng cách sử dụng thực tế, chi phí thực tế của từng thể sự lựa chọn khi lựa chọn đó được xử lý phải thông qua để thức mã hóa entropy, so với lợi ích hình ảnh chất lượng được đo bằng thước đo RDO (xem bên dưới) một "tâm lý thị giác" tỷ lệ biến dạng tối ưu hóa số liệu, mà cố gắng để phù hợp với nhận thức chất lượng hình ảnh tốt hơn bằng cách de-nhấn mạnh mờ "thấp lỗi nhưng năng lượng thấp" sự lựa chọn, hơn là sử dụng các số liệu đơn giản như tổng hợp của sự khác biệt tuyệt đối (SAD), tín hiệu-to-noise tỷ lệ cao nhất (PSNR) hoặc tương tự cấu trúc của hình ảnh (SSIM), mà tất cả có xu hướng nghiêng về sự khác biệt số điểm ảnh thấp nhưng quá nhiều blur x264 cũng nhanh, với hướng dẫn vector SIMD được sử dụng cho các hoạt động nguyên thủy nhất, cùng với đa luồng tốt mà đạt được sự tăng tốc gần tuyến tính trong thời gian qua mã hóa thứ hai trên đa lõi và đa hệ thống xử lý (mã hóa video một cách tự nhiên một vấn đề cao song song, tất nhiên, mà làm cho parallelizing nó khá dễ dàng). x264 là rất nhanh cho một bộ mã hóa phần mềm, và thực sự cạnh tranh với các phần cứng mã hóa chuyên dụng nếu thiết lập nhanh chóng được sử dụng, trong khi đạt được chất lượng tốt hơn. Chúng tôi, tất nhiên, sử dụng các thiết lập chậm hơn nhiều để đạt được chất lượng cao nhất có thể, nhưng chúng tôi vẫn đánh giá cao tốc độ của x264. Mã hóa KHÁC: Ngay cả khi bạn sử dụng một bộ mã hóa khác nhau, chẳng hạn như MainConcept, bạn vẫn nên tìm tài liệu này hữu ích, như hầu hết các bộ mã hóa cung cấp các thiết lập tương tự dựa trên các định dạng H.264 tiềm ẩn bản thân và bản chất của mã hóa video nói chung. Một lời cảnh báo, mặc dù - không sử dụng bộ mã hóa H.264 tiêu chuẩn của Apple, một mà đến xây dựng vào QuickTime, vì nó không phải là rất tốt và luôn đi trước trong các so sánh mã hóa, đặc biệt là ở bitrate thấp.