简介
在视频编码中，我们需要对残差信息进行DCT变换（or 小波变换）得到DCT系数，在此之后仍然对DCT系数进行量化将DCT系数以便于进行熵编码。并且量化需要平衡R,D之间的关系，达到最佳的率失真优化目的。
均匀死区量化器
量化：
其中
▲表示量化的步长
T=▲/2时，为标准的死区量化方式，当T值改变时，会产生偏移量，改变量化的区域，但是区间范围大小不改变。
sgn(z)函数为： z>0: 取值为1 ， z<0 ：取值为 -1 ， z=0，取值为0。
反量化：
普通标量量化
均匀量化器将 rounding bounds内的值（z）量化至（ri）处，其中均匀量化器的意思是其量化步长----相邻rounding bounds的宽度，是恒定且均匀的,以整数位为量化边界，死区量化即增加在0附近的量化区间，由 [ -▲/2，▲/2]扩展到[ -▲，▲], 该区域内的系数均量化为0.
对应T值超过▲/2的时候，死区会向内缩，但是量化的宽度是不变的，所以保持量化区间不变的情况下，量化边界值也会从黑色线移动到红色线，但是在反量化阶段，都是一致的，故而其量化区间位置有所偏移，但是其量化区间内的值未发生改变。如上述图中，[ti - ti+1]量化为r ，则经过偏移后，依旧量化为r
率失真
其中由于量化带来的操作是的视频编码的码率减少，同时量化操作将数值映射至某一固定值DCT系数的损失会导致失真问题，如何平衡码率和失真问题是论文研究的重点。
其中量化带来的码率和失真度的计算公式由下图给出：
目标：求得相应的R,D最小化 （D+lambda*R）,其中lambda权衡D,R之间的比重，经过拉格朗日乘子法推导可得：
由此推导T的值，确定量化区间的偏移量。
