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音视频开发进阶|第七讲:分辨率与帧率·上篇

作者:ZEGO即构
  • 2023-01-03
    广东
  • 本文字数:7955 字

    阅读完需:约 26 分钟

在视频系列的前几篇推文中,我们已经接触了视频相关的不少概念,它们都是围绕着几个核心角色 :色彩、像素、图像和视频来展开的。这几个核心角色之间的关系,大家应该都有了基本的了解,我们再来简单回顾一下。



从颜色空间到色彩:通过特定的颜色空间 “ YUV “ 或 ” RGB ”,对色彩进行定义;


从色彩到像素:将定义、量化后的色彩信息记录到像素中;


从像素到图像:一定数量、记录了不同色彩信息的像素组合,得到一帧完整的图像;


从图像到视频:一帧帧图像按 一定频率 连续播放,得到了视频。


以上,就是由像素点及图像、由图像及视频的关系概述。你可能有关注到,在该概述中有两个比较模糊的描述:一定数量 的像素,以及按 一定频率 播放的图像。那么问题来了,所谓 “数量” 和 “频率”,究竟是如何定义的、具体取值是多少呢 ?它们对于视频图像会有哪些具体的影响?


何谓“一定数量”的像素?

“一定数量的、记录了不同色彩信息的像素组合在一起,得到一帧完整的图像”。


关于 “一定数量” 是如何定义的,在系列的上一篇推文中,我们就给出了标准答案:分辨率。分辨率的定义大家已初步了解,下面先回顾一下。


  • 分辨率:视频图像在水平方向、垂直方向上,每行、每列的像素数量。比如:分辨率 1280 x 720(宽 x 高),即表示水平方向上每行有 1280 个像素,垂直方向上每列有 720 个像素;


  • 分辨率宽、高相乘得到的数值,即为每帧图像所含像素的总数。比如:分辨率 1280 x 720(宽 x 高),即说明每帧图像共包含 1280 x 720  = 921600 个像素


上述定义中,使用了一种常见的分辨率表示方式:“ 宽 x 高 ” ,实际应用中还有其他表示方法,有的只关注 “高” 的属性、有的只关注 “宽” 的属性,常见的有:


  • 1080P: 表示分辨率 1920 x 1080。P(Progressive)表示逐行扫描,1080P 表示垂直方向有 1080 行像素(“高” 的属性)。类似的还有:360P(640x360)、540P(960x540)、720P(1280x720)等;


  • 4K:表示分辨率 4096 x 2160 或 3840 x 2160。K 表示 "1000" 或 “千”,4K 表示水平方向有约 4000 列像素(“宽” 的属性)。类似的还有 2K(2560 x 1440)、8K(7680 x 4320) 等等。


分辨率的定义,回答了关于 “一定数量” 的问题,但也仅仅是解释了 “数量” 的定义,并没有描述 “数量” 的影响。至于不同分辨率、不同数量的像素,究竟会给图片带来哪些影响,我们需要进一步做讨论。


分辨率的影响

所谓眼见为实,对于视频图像而言,没有比直接观察更直观的理解方式了。下面的几幅图,分别是同一个图像画面在 1 x 1、12 x 7、128 x 72、1280 x 720 等分辨率下的表现,我们逐一观察对比。


(注:在同一显示设备上,单个像素的大小一般是相同的,像素越多、画面面积越大。因为画幅显示限制,也为方便大家观察,下述各图像的尺寸有做一定缩放,不一定符合比例关系,但分辨率的大小关系不变。)



1 x 1 分辨率:这是一个极端的例子,此时整张图像只有一个像素(单像素的面积非常小,肉眼很难识别到,示例图是放大之后的),只能表示一种颜色,看起来是一个纯色的矩形块,基本不包含有效的图像信息。


12 x 7 分辨率:我们有 84 个像素,相对于 1 个像素时可以表示更多的颜色。有了颜色区分后,我们可以看到画面有了一些轮廓,但是整体还是糊成一团,但很难辨识到主体的特征。


128 x 72 分辨率 :像素数量增加到较可观的 9216 个,我们将有更多的像素来记录画面信息,画面中的天空、企鹅等主体开始变得明朗、可分辨,但整体还是有些“朦胧”,缺少细节,就像蒙着一层薄纱。


1280 x 720 分辨率:像素数量已接近十万,我们将拥有足够的像素来记录画面细节,可以看到,企鹅的毛发、神情、姿态,天空的云彩层次都变得 清晰,整个画面愈发的 真实、细腻。


从完全不可辨识,到模糊朦胧,再到清晰细腻,这就是分辨率由低到高所带来的、最直观的改变。


简单总结,一般来说分辨率越高,像素越多,则图像的 “可分辨度” 越高,画面越清晰、细腻,细节也越充足生动。但注意,这里强调了“ 一般来说”,因为 “分辨率”和“清晰度” 若要满足 “正相关” 的关系,还需要考虑一些前提条件,如果忽略这些条件,你可能会遇到“分辨率越高,画面却越模糊”的问题。具体是哪些条件呢?我们待会要讨论的内容就会涉及这块儿,在讨论中揭晓答案。


音视频处理路径上的不同分辨率

在本课程的系列推文中,我们曾提到音视频数据的的主要处理路径,主要包括采集/渲染、前/后处理、编码/解码、网络传输收/发等环节。每一个环节,都可能会修改音视频数据,而分辨率作为视频图像的基础属性,不可避免地会受到影响。


我们将常见的、分辨率可能变动的位置标识出来,可以得到下方的路径图:



上图中有多种类型的“分辨率”,我们来逐一梳理。


1 采集分辨率   

和音频一样,视频图像数据的处理一般从采集开始,首先要介绍的,便是 “采集分辨率” 。采集分辨率是从摄像头等采集源获取的、最原始图像的分辨率。物理摄像头所支持的采集分辨率可以通过系统 API 获取,一般是个有限的集合。如果你要求摄像头提供该集合之外的配置,它可能会返回集合内的其他临近值。


在采集之后,图像数据会来到前处理阶段,执行诸如背景虚化、美颜、滤镜等操作,前处理过后的视频图像分辨率,我们不妨称之为 “前处理分辨率”。采集分辨率和前处理分辨率,均表示当前处理环节上,一帧图像所包含的原始像素数量,而接下来的 “显示分辨率” 有所不同。


2 显示分辨率   

当我们需要渲染视频图像时,比如在本地实现摄像头的预览,就会接触到显示分辨率。显示分辨率指的是整个显示器面板、或者某个指定的显示区域上可用于图像渲染的像素数量,而不是原始图像的分辨率。


“指定的显示区域” 可以是某个 View 布局组件、某个播放器窗口等等,该局部区域上的分辨率,是更灵活意义上的 “显示分辨率”。如下图所示,显示分辨率指的是红框内的像素宽高。



显示分辨率一般是固定的(尤其指的是整个显示屏面板时),也可以使用宽、高方向的像素数量来定义。比如 4K 屏、2K 屏,就是指显示屏面板在水平方向上最多可容纳 约 4000 列、2000 列像素。需要注意的是,显示分辨率与显示屏尺寸是不同的概念,后者使用长度单位(英寸),一般取显示面板的对角线长度作为度量,比如常说的 27 寸、24 寸 屏。也正因度量标准不同,相同尺寸的显示区域,可以有不同的分辨率。比如 27 英寸的显示屏可能是 2K 的分辨率、也可能是 4K 的分辨率。


显示尺寸相同时,若显示分辨率越高,则说明显示器的像素越密集,意味着它可以更高密度地呈现画面细节,显示效果越细腻,画面拟真度越高。


3 编码分辨率   

除了用于本地预览,前处理后的视频图像数据还要继续走到编码环节,进一步做压缩处理后才能用于网络传输。而在视频编码前,为了满足特定的业务需求、或带宽流量的控制需求,仍可能要修改分辨率,最终以 “编码分辨率” 的配置输出。


编码后,视频图像数据从发送端启程,经过漫漫网络传输链路,来到接收端。一般来说,若云端服务没有对数据做特殊处理,解码阶段的解码分辨率将和前序的编码分辨率一致。解码后的视频数据,会再经由后处理环节,最后渲染到显示器上,相应的也会有后处理分辨率和显示分辨率。


假如,整个处理链路上所有的分辨率均相等,那么所有像素将一一对应、“相安无事”。但如果某个环节设定的分辨率有变动,比如采集分辨率设置为 1280 x 720,显示分辨率设置为 960 x 540,编码分辨率设置为 1920 * 1080,我们应该如何处理呢?


此时,就需要引出一个基础、却又常用到的视频图像处理技术:缩放。


分辨率的缩放

视频图像的缩放指的是分辨率的缩放,也就是放大或缩小分辨率。很多应用场景都会涉及到分辨率的缩放。比如从 1080P 的采集分辨率缩小至 720P 的编码分辨率,以减少传输带宽占用;将分辨率为 720P 的图像,缩小到 360P 的窗口上预览,或者放大到 1080P 的显示器上全屏播放等等。


图像在缩放时,像素数量会随分辨率的变化而增减。但要注意的是,像素的减少并非通过随机地 “删除” 来完成,像素的增加也不是通过凭空 “捏造” 来实现的。两种操作都需要在原有像素的基础上,使用缩放算法计算得到新的像素,然后重建出新的图片。


1 分辨率缩放的基本原理 

首先,对于分辨率为 W x H 的图像,我们可以将其映射到一个二维坐标系上,每个像素对应一个坐标点,假设左下角像素的坐标为(0,0),则右上角像素的坐标为 (W,H)。由于像素的分布是离散、有限的,它们的坐标也都是整数组合,比如(0,0)、(0,1)、(1,1)、…… 、(W,H)。



现在,假设需要将分辨率为 W0 x H0 的原始图像,缩放至分辨率 W1 x H1 的目标图像。我们先对两个图像分别建立坐标系,则二者的像素坐标可分别表示为 P0 ( x0, y0 )、 P1 ( x1 , y1 ) 。缩放的过程,就是已知原图上的像素,求取目标图像的像素 P1 的值过程。



那么,我们如何计算像素 P1 的值呢?


首先,我们注意到缩放虽然改变了图像的像素尺寸,但仍会保留图像的内容、色彩,也即变化前后的像素值是相同或相似的。最理想的情况,就是能在原始图像上取实际存在的 P0 ,将其像素值直接赋给 P1。假设,缩放前后的分辨率未发生改变( W0 = W1,H0 = H1),那么目标图像的 P1 ( 0 , 0 ) 在原始图像中的映射即为 P0 ( 0, 0 ),P1 ( 1 , 1 ) 的映射为 P0 ( 1, 1 ),P1 ( 2, 2 ) 的映射为 P0 ( 2, 2 ) ……,整型坐标的 P0 都是原始图像中已知的像素,可以直接取值和赋值给对应的 P1。


如果非理想的情况,缩放前后的分辨率发生了改变,该怎么处理?该如何确定 P1 ( x1 , y1 ) 在原始图像上的映射点?


其实,由于图像的缩放是在二维尺度上,对 “高度”、“宽度” 的伸缩变换,作为图像的最小单位,像素坐标的缩放也可以一视同仁。


从分辨率 W0 x H0 ,变化到分辨率 W1 x H1 ,宽高上的缩放尺度为:


  • W_scale =  W1/W0 = x1/x0

  • H_scale =  H1/H0 = y1/y0


所以,缩放前后,对应像素的坐标基本映射关系为:


  • x0 = x1 * (W0 / W1)

  • y0 = y1 * (H0 / H1)


也即,目标图像的点  P1 ( x1 , y1 ),在原始图像上的映射为 P0 ( x1 * (W0 / W1),y1 * (H0 / H1) )。


显然,在分辨率不变的理想情况下,W0 / W1 = H0 / H1 = 1,P1 ( x1 , y1 ) 在原始图像上的映射为 P0 ( x1 ,y1 ),符合我们的推演。而在分辨率变动的情况下, P0 ( x1 * (W0 / W1),y1 * (H0 / H1) ) 可能会得到非整数的坐标,非整数坐标的像素在原图上是不存在的。


举个例子:原始图像分辨率  W0 x H0 = 100 x 100,目标图像分辨率 W1 x H1 = 1000 x 1000,此时目标图像 P1 ( x1 , y1 ) 在原始图像上的映射为 P0 ( x1 * 0.1 ,y1 * 0.1),有如下映射关系:



对于实际存在于原图的映射点,可以将原图中该像素的值直接赋给 P1。对于实际不存在于原图的映射点,就要通过 特定算法 “估算” 其像素值,再赋值给 P1。特定算法 一般基于插值算法实现,常见的插值算法又包括 最邻近插值法、双线性插值法、双三次插值法等。这几种插值算法的基本原理,如下方表格所示,大家做简单了解即可。对于具体的算法解析,在本系列中不做延伸,感兴趣的同学可以查阅资料进一步学习。



以上的“邻近像素”,指的是在原始图像中实际存在的像素,像素坐标为整型。比如,P0(0.1,0.1) 在原图中不存在,取其周围 4 个实际存在的邻近像素,即为 P(0,0),P(0,1),P(1,0),P(1,1)。


基于上面描述的 “找映射点”、“求映射值” 两个步骤,完成目标图像上的所有像素值的计算,最后进行图片的重建,这就是图像缩放的基本原理。我们发现,基于映射、插值、计算、重建的过程,缩放后的图像会包含很多 “创造” 出来的像素。即使是分辨率放大、像素数量增多时,也并没有得到比原始图像更多的内容细节。图像的缩放往往会导致图像细节的丢失,出现锯齿和模糊等问题,分辨率变化越大、画质劣化可能越严重,我们不能再单纯地认为:分辨率越高、画面越清晰细腻。


当然,实际应用中,可能存在这样的需求:从原始低分辨率的图像、重建出高分辨图像,并且期望画质不降低、甚至画质更高。比如,考虑网络带宽或编码端设备性能的限制,无法满足高分辨率的采集、编码和传输需求,需要实现推流 “低清” 编码、“低码”传输、拉流 “高清” 渲染,在不增加传输带宽压力和成本的前提下提升画质。此时,常规的缩放算法将无法满足需求,可以通过 “ 超分辨率 ”(Super Resolution,SR,超分)方式来实现高清重建。


随着深度学习技术的发展和设备算力的提升,基于 AI 算法的超分技术开始在 RTC 领域崭露头角,ZEGO 也有自研的 AI 超分技术,目前已应用落地,支持在本地实现分辨率两倍放大、并提升清晰度和纹理细节。关于 ZEGO 超分技术的具体实践,感兴趣可点击阅读:“即构移动端超分技术解析”。 


2 分辨率缩放的相关问题   

在了解缩放的基本原理后,我们来看看在实际的音视频应用开发过程中,关于分辨率缩放的常见问题。


问题一:画面模糊问题

编码分辨率越高、或显示分辨率越高,画面越模糊。若仅考虑分辨率这块,结合音视频数据处理路径以及缩放的原理,可能有如下原因:


  • 设定的采集分辨率低于编码分辨率。比如设置采集 180P,却使用了 720P 的编码;


  • 图像原始分辨率低于显示分辨率。比如原始图像为 180P,却期望在 720P、 1080P 甚至 2K 的屏幕上做全屏显示。


以上场景必然涉及到分辨率的放大,若使用常规的缩放算法,原始图像的细节太少,缩放后 “估算” 的像素太多,往往会导致画面变模糊。为避免此类问题,我们一般建议开发者尽可能使用相同的采集分辨率、编码分辨率和显示分辨率。一方面可以避免常规缩放(尤其是分辨率放大)导致的画质劣化,一方面也能减小由缩放引入的性能开销。如果在实际需求场景中无法满足各分辨率一致,也至少要保证采集分辨率大于编码分辨率或显示分辨率。


问题二:关于黑边、画面被裁剪、画面拉伸问题

图像渲染时,出现画面有黑边、画面被裁剪(视角变窄)、画面被拉伸等情况。


一般来说,当图像分辨率与显示分辨率不一致,需要将图像进行适当缩放后再显示时,我们都期望图像缩放后画面比例不变,且和显示区域应完全契合。这就要求图像分辨率与显示分辨率的宽高比例相同。


比如图像分辨率为 1280 x 720(宽 x 高,16:9) ,显示分辨率为 1920 x 1080(宽 x 高,16:9),则缩放时宽和高都等比放大 1.5 倍,画面比例不变。如果两种分辨率的宽高比例不相同,比如图像分辨率为 1280 x 720(宽 x 高,16:9) ,显示分辨率为 1080 x 1920(宽 x 高,9:16),无论选取宽、还是高作为基准,都无法在保证原图比例的前提下进行等比缩放,自然也无法保证图像在变化后完美契合显示区域。此时,我们需要参考一些常见的渲染策略,进行取舍。


  • 策略一:等比缩放并自适应(Aspect Fit)


缩放时,保持图片的原宽高比例,渲染时优先显示全图,显示区域可能会有黑边。


该策略下,我们选择宽高变化较小的尺度,对原图宽高做等比例缩放。比如 1280 x 720(宽 x 高,16:9) 缩放至 1080 x 1920(宽 x 高,9:16),宽的变化比例为 1080/1280 ≈ 84.375%,高的变化比例为 1920/720 ≈ 266.667%。我们取其中的较小尺度,将宽、高均缩小至 84.37%。缩放后的图像分辨率为 1080 x 608,该分辨率的宽与显示分辨率的宽契合,但该分辨率的高小于显示分辨率的高,所以显示区域的高度方向无法完全渲染(一般用黑色填充,并将画面居中),如下图:


注:红框部分为显示分辨率区域



策略二:等比缩放并填充(Aspect Fill)

缩放时,保持图片的原宽高比例,渲染时优先填满全屏,画面可能会被裁减。


该策略下,我们选择宽高变化较大的尺度,对原图宽高做等比例缩放。同样取 1280x720(宽 x 高,16:9) 缩放至 1080 x 1920(宽 x 高,9:16)的案例,我们取其中的宽高变化的较大尺度,将宽、高均放大至 266.667%,缩放后的图像分辨率为 3413 x 1920,该分辨率高等于显示分辨率高,但分辨率宽远大于显示分辨率宽,显示区域的宽度方向无法完全容纳图片的水平像素,超出的部分画面被裁剪,如下图:



注:该策略下,缩放后图片分辨率大于显示分辨率,只能显示图片局部。但具体显示哪一部分、裁减掉哪一部分,仍需要确认。上图默认为基于图像最左侧来显示,将最右侧超出显示区域的部分裁减掉。


  • 策略三:自由缩放并填充(Scale Fill)


缩放时,可以改变图片的宽高比例,渲染时显示全图并填满全屏,画面可能会被拉伸。


该策略下,我们将图像分辨率的宽、高分别缩放至显示分辨率的宽、高。同样取 1280x720(宽 x 高,16:9) 缩放至 1080x1920(宽 x 高,9:16)的案例,我们将图像分辨率宽缩小至 84.37%,但是高放大至 266.667%,缩放后图像分辨率宽、高等于显示分辨率宽、高,实现了全屏显示,没有黑边。但因图像比例变化,导致画面出现拉伸。如下图,缩放显示后,企鹅变 “高” 变 “瘦” 了。



以上常见的渲染策略告诉我们:同一原始分辨率的图片,可以渲染到不同显示分辨率的屏幕上。但实际显示效果将取决于两种分辨率的关系(大小、比例)。


一般来说,要保证图像显示优先且接受黑边时,我们选用等比缩放并自适应(Aspect Fit);要保证界面美观而要求全屏显示、并不改变画面比例时,我们选用等比缩放并填充(Aspect Fill),此时,宽高缩放的差异不能太大,否则会导致画面被过渡裁剪。一般很少会选择自由缩放并填充(Scale Fill),除非是对于画面比例没有保真要求的场景,比如纯色图片的全屏显示。


另外,正如前面提到的,在实际应用中,我们往往需要在某个指定的显示区域 上渲染图片,那么该 “指定区域” 上的局部分辨率,也是更灵活意义上的 “显示分辨率”,大家需要对渲染结果有正确的预期,并灵活选择符合需求的策略。


分辨率的选择

综合前面讨论的诸多影响因素,在没有缩放处理的前提下我们可以说:提高图像的原始分辨率,可以带来更清晰细腻的画面。高画质当然是我们的合理追求,但这是否意味着,我们要始终追求一个极高的分辨率呢?答案当然是否定的。


系列推文中,类似问题我们已讨论多次。实际应用场景中基于种种制约,我们往往都是“戴着镣铐”在舞蹈。比如音频相关的参数,音频采样率、位深、码率等等,都是综合考虑需求 &限制,选取了一个“折中”值。视频分辨率自然也是如此,高分辨率往往意味着机器性能的消耗越高、视频图像的数据量越大、传输带宽的占用越多、成本越高,这势必会影响弱网环境下或低配机器上的使用体验,我们也需要根据场景选择合适的分辨率。


一般 RTC 场景下常用的、合适的分辨率有:



一般来说,RTC 场景下很少使用 1080P 以上的分辨率,尤其是在移动端,更高配置的显示效果较难拉开差距,反而会极大提高传输带宽、设备性能的压力,收益不高。另外,表格中所列并非相应场景的固定选择,更非有限选择,实际场景使用哪种分辨率更合适,仍需基于业务、产品的需求,实际测试和体验后才能做定夺。


总结

至此,关于何谓 “ 一定数量 ” 的讨论,就告一段落了,希望大家通过本篇推文能够对于 “ 分辨率 ” 有进一步地认识。我们下一篇推文,会继续就另一个话题: “一定频率” 的定义和影响,做相关讨论。最后我们通过一个思维导图,总结一下本文的主要内容。




本期思考题

关于本文中的举例,图像分辨率为 1280x720(宽 x 高,16:9),显示分辨率为 1080x1920(宽 x 高,9:16),有什么办法,可以实现全屏显示、不拉伸且不裁剪图像画面吗?

(🤫下期揭秘)


上期思考题揭秘 ⬇️


Q:


参考推文中的举例,假设原图的 Width x Height = 6 x 8,存储时将 Stride 对齐为 8。当使用 Stride = 8,Width = 4,进行读取和渲染,会出现什么问题?


A:


若使用正确的配置, Stride = 8 进行读取,Width = 6 进行渲染,则仅会显示出彩色部分, 黑色部分的 Padding 在渲染时会被忽略。



若使用正确的 Stride = 8,错误的 Width = 4,会出现如下问题:数据读取逻辑正常,但是计算机会以 Width = 4 进行渲染,实际只渲染了部分图像,其余部分(图中紫色和黄色部分)都被当做 Padding 处理。显示出来的画面是被裁减的。 



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