《H.264/AVC视频编解码技术详解》视频教程已经在“CSDN学院”上线，视频中详述了H.264的背景、标准协议和实现，并通过一个实战工程的形式对H.264的标准进行解析和实现，欢迎观看！
“纸上得来终觉浅，绝知此事要躬行”，只有自己按照标准文档以代码的形式操作一遍，才能对视频压缩编码标准的思想和方法有足够深刻的理解和体会！
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一、H.264的整数变换
变换和量化编码在图像和视频的压缩编码中具有重要作用。通过变换编码，空间域信息可以被转换到频率域，使其能量集中于低频区域，并使其码率相对于空间信号有大幅下降。H.264定义了4×4的整数离散余弦变换（简称整数变换），相对浮点数的离散余弦变换，整数变换具有更低的运算复杂度，更适用于移动设备等适用于低功耗的设备运行。
H.264的整数变换的主要流程如下图所示：
标准的离散余弦变换经过多重运算和修正后，可以用下式表示：
在上式中，右侧的矩阵通常可以表示为常量矩阵，且并入量化中实现，左侧的变换只剩下加减和位移操作。通过这种方式构成了实际的整数变换操作。很明显，相对于原始的DCT变换，该变换的运算量明显要小得多。
二、量化
量化运算实际上并非视频压缩领域首先使用的。在通信信号处理等领域，量化技术早就获得广泛的应用。在模拟-数字信号转化过程中，首先需要对模拟信号按照某个频率进行采样，获得离散时间信号，其取值范围为一个连续区间。此时的离散时间信号尚不能称之为数字信号。
为了对信号进行数字化，必须对离散时间信号进行量化，将连续的取值范围区间也进行离散化。这样的取值位置离散，采样值也是离散的信号称之为数字信号。
在一维信号的量化过程中，我们就已经知道，对于同一模拟信号，使用不同的参数进行量化的结果可能差别非常大，如下图：
上图的量化步长更小，因此失真明显比量化步长更大的下图更小。
在H.264中，量化方法选择了运算较为简单的标量量化。通常标量量化的原理为：
FQ = round(y/QStep)
在上式中，y表示待量化的原始数值，FQ为量化后的值，QP为量化参数。量化的相反过程称之为反量化，其原理为：
y' = QStep × FQ
量化与反量化关键的因素在于量化参数QP。量化参数决定了量化步长，而量化步长决定了量化过程的精细度：QP越小，量化步长越小，量化过程中的真实数据损失越小。QP每增加6，量化步长增大一倍。在H.264中，通常亮度分量的QP取值范围为[0,51]，色度分量QP的取值范围为[0,39]。
在H.264的量化过程中，还需要实现变换中的Ef矩阵按元素相乘的操作。量化和矩阵Ef的运算可通过与量化参数QP相关的预定义矩阵实现。
16×16模式与色度分量的变换量化
对于4×4模式的色度分量与16×16模式，其变换量化方法与4×4模式的亮度分量有些不同。
对于16×16的亮度块，变换量化的块包括两个部分：直流部分DC和交流部分AC。16×16亮度块的变换和量化依然要分为16个4×4个子块实现，而与4×4模式不同的是，16×16模式首先抽取出16个4×4系数矩阵的直流分量，组成一个新的4×4矩阵，再对这个直流矩阵进行Hadamard变换后再进行量化。Hadamard变换的原理如下式：
对于4×4模式的色度分量，同样需要抽取直流分量进行Hadamard变换然后再进行量化。然而色度分量的大小为8×8，每个分量分为4个4×4个子块，因此Hadamard变换的直流分量矩阵为2×2大小：
