H.264算法的局限及H.265算法的发展趋势

H.264算法的局限性

首先，由于分辨率的大大增加，单个宏块所表示的图像内容信息大大减少，H.264所采用的4×4或8×8宏块经过整数变换后，低频系数相似程度也大大提高，出现大量冗余，导致H.264编码对高清视频的压缩效率明显降低；

其次，H264算法宏块个数的爆发式增长，会导致每个编码宏块的预测模式、运动矢量、参考帧索引和量化级等宏块级参数信息占用更多码流资源，在有限带宽中，分配给真正描述图像内容的残差系数信息的可用带宽明显减少了；由于分辨率的提高，表示同一个运动的运动矢量幅值也将大大增加，H.264中采用基于空间域的运动矢量预测方式，对运动矢量差编码使用的是哥伦布指数编码，该编码方式的特点是数值越大使用的比特数越多，因此，随着运动矢量幅值的大幅增加，H264中用来对运动矢量进行预测以及编码的压缩率也将逐渐降低；

最后，H.264的一些关键算法都要求串行编码，并行度比较低，针对GPU/DSP/FPGA/ASIC等并行化程度非常高的CPU，H.264的这种串行化处理越来越成为制约运算性能的瓶颈。

H.265算法未来发展趋势

基于上述原因，由MPEG和VCEG组成的国际数字视频压缩标准组织JVT在2005年已经启动了下一代数字视频压缩标准H.265的规划，经过这几年的发展，已经取得了阶段性的成果和技术提升。

更大的宏块和变换块。相对于H.264的4×4、8×8、16×16宏块类型，H.265引入了32×32、64×64甚至于128×128的宏块，目的在于减少高清数字视频的宏块个数，减少用于描述宏块内容的参数信息，同时整形变换块大小也相应扩大，用于减少H.264中变换相邻块问的相似系数。使用新的MV(运动矢量)预测方式。区别于H.264基于空间域的运动矢量预测方式，H.265扩充更加多的方向进行帧内预测，同时将预测块的集合由原来的空间域扩展到时间域及空时混合域，通过率失真准则计算后选择最佳的预测块。使用该方法，在基本模式下测试，在与H.264相同质量的情况下，得到平均为6.1%的压缩增益，复杂图像的压缩增益甚至能提高到20%。更多的考虑并行化设计。当前芯片架构已经从单核性能逐渐往多核并行方向发展，H.265引入了Entropyslice、WPP等并行运算思路，使用并行度更高的编码算法，更有利于H.265在GPU/DSP/FPGA/ASIC等并行化程度非常高的CPU中快速高效的实现产业化。

H.265算法应用广阔

虽然H.265还处于研究阶段，但伴随着高清视频应用领域的发展需求和硬件技术的发展，H.265的推出只是时间问题。首先，随着高清化安防监控系统的发展，H.264编码算法对存储、网络、解码的压力日趋明显。制定H.265算法标准可以有效解决这一问题，目前安防行业中H.264算法的应用已普及，从H.264发展而来的H.265在系统兼容、升级、推广方面存在极大优势。相信不久的将来，H.265势必取代H.264，成为安防行业视频压缩的主流技术。