平均节省流量 30% ，这项视频云处理技术是如何实现的？

2018 年3月，又拍云推出“窄带高清”功能：通过码率控制优化，让视频在主观质量不受损失的情况下，尽可能降低视频码率。“窄带高清”依托又拍云自研的视频内容复杂度算法，来确定视频的应用场景，从而确定该场景下最优的编码参数方案，辅助于码率控制算法。最终达到视频码率控制与带宽优化这个目的，有效提升网络视频平台终端用户体验，并且减少视频分发在带宽成本上的消耗。我们联系又拍云多媒体开发工程师朱高锋，就“窄带高清”的实现方式进行了一次专访。

Q：为什么需要窄带高清？

A：视频转码的成本，远远小于带宽的成本，在视频质量损失没有感知的情况下，通过窄带高清技术实现码率 30% 的节省，可以大大降低直播、点播等业务的带宽成本。

△ 左为源视频，右为窄带高清

Q：又拍云是怎么实现窄带高清的？

A：窄带高清，从视频技术本质上来说，主要依靠的是码率控制。码率控制分两个优化方向：第一，在相同的码率下，尽可能的提高视频质量；第二，在主观质量不损失的情况下，尽可能的降低视频码率。结合业务需求，又拍云“窄带高清”功能选择了第二种方向。

当然，在进行码率控制之前，需要做一些辅助实验和技术分解。

Q：介绍一下窄带高清具体的实现过程吧？

A：第一步：场景划分

通过视频内容复杂度分析，获取场景信息，即先求取视频空间域的复杂度和时间域的复杂度，然后获得视频序列最终的复杂度，来确定视频是什么编码场景。

我们分别测试了手机拍摄视频、动画、商业动作大片、影视剧、在线教育、综艺节目等视频场景，获取了常见场景下视频内容的编码复杂度。

第二步：码率控制算法研究

码率控制算法是视频编码器中非常重要的部分，学术上，码率控制算法分为两种：CBR（Constant Bit Rate，恒定码率）和 VBR（Variable Bit Rate，可变码率）。考虑到业务需求是在主观质量不变的情况下，降低视频文件大小，又拍云“窄带高清”使用 VBR 的方式，并做了如下设定：视频运动缓慢的时候，使用更低的码率，而运动剧烈的时候，使用更高的码率；视频图像内部，静止的部分分配更少的码率，而运动的部分分配更多的码率，最终提升整体画质的表现。

通俗的说，把码率放在该用的地方，不浪费每一个比特，实现更低的码率，更清晰的画质，更小的文件尺寸。

第三步：视频编码器优化

目前，视频编码标准绝大部分的应用场景，还是使用 H.264/AVC 视频编码标准，虽然有更先进的 H.265 / HEVC 和 VP9。又拍云窄带高清先主要针对 H.264，而编码器的参数数量很多，纷繁复杂，为了得到最佳的优化组合，我们用了客观质量评价算法，PSNR（Peak Signal to Noise Ratio，峰值信噪比）和 SSIM（Structural SIMilarity，结构相似度），主观质量评价算法 VMAF（Video Multi-Method Assessment Fusion），再配合人工主观质量评价的方式，获取了常见场景下视频编码器的参数优化方案。

Q：又拍云窄带高清未来的优化方向？

A： 1. 目前又拍云的“窄带高清“只支持 H.264 视频编码格式，未来将支持 H.265；

2. 优化主观体验。基于 ROI（Region of Interest，感兴趣区域）或者是 HVS（Human Visual System，人眼视觉系统）的码率控制在学术界有许多的研究成果，有些成果值得我们借鉴到最终的产品或者解决方案当中。

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