視訊壓縮

视频压缩（英语：Video compression）是指运用数据压缩技术将数字视频数据中的冗余信息去除，降低表示原始视频所需的数据量，以便视频数据的传输与存储。实际上，原始视频数据的数据量往往过大，例如未经压缩的电视质量视频数据的比特率高达216Mbps，绝大多数的应用无法处理如此庞大的数据量，因此视频压缩是必要的。当前最新的视频编码标准为ITU-T视频编码专家组（VCEG）和ISO／IEC动态图像专家组（MPEG）联合组成的联合视频组（JVT，Joint Video Team）所提出的H.264/AVC。

简介

视频压缩通常包含了一组编码器和解码器。编码器将原始的视频数据转换成压缩后的形式，以便进行传输与存储。解码器则是将压缩后的形式转换回视频数据的表示。一组成对的编码器与解码器通常被合称为编解码器（CODEC、enCOder/DECoder）。

衡量

衡量视频压缩技术的优劣，可以从运算复杂度和压缩质量两方面来看。就运算复杂度而言，理想的编码器运算复杂度越低越好。而就压缩质量而言，必须同时考虑压缩后视频的比特率和有损程度。压缩后的比特率和有损程度皆为越低越好，两者之间存在一个折衷（trade-off）关系，理想的编码器旨在追求能够提供比特率和有损程度间的最佳折衷关系。
一般情况下，编码器的运算复杂度和压缩质量之间也存在一个折衷关系，根据应用的不同而有所抉择。例如当应用为视频数据的存储时，可以选择运算复杂度和压缩质量较高的设计。而当应用为视频会议或是手机视频通话，受限于即时（实时）通信的要求或是有限的运算资源，可能会选择运算复杂度和压缩质量较低的设计。
由于编码后的影像质量最终是由人眼所判断的，在衡量有损程度时，应使用与人类视觉感知相符的影像质量衡量标准。然而，传统所使用的衡量标准像是峰值信噪比和人类视觉感知不全然相关。近几年已有基于人类视觉感知的影像质量衡量标准被提出，例如结构相似性指针（结构相似性 index，SSIM index）与视觉信息忠诚（visual information fidelity，VIF），并且在编码器的设计中被使用，进一步提升了压缩后的影像质量。