一、概述
二、帧内、帧间编码
YUV原始数据量非常大，以YUV420为例，一个像素点就需要1.5个字节，1080P分辨率下，一帧YUV420的图像就需要
1920*1080*1.5=3110400字节=2.97M，若是按照30fps计算，一秒钟就要占用712.8mbps带宽。数据量非常惊人的大。
不过视频数据有时间冗余和空间冗余，编码通过去除时间、空间冗余，可以达到压缩数据，降低码率的目的。
帧内帧间编码的意义可以通过上式表达：
1、编码器编码当前块时，可以通过参考原始块（这个原始块是本帧，就是帧内编码，非本帧，就是帧间编码）进行相减，得到一个残差。传输时，仅需要传输原始块和残差值，就可以计算出当前块的值。
2、很明显传输残差，要比传输原始数据，占用的bit位少。如上图当前数据里面，传输8数字需要4个bit，但是传输残差0/1仅需要一个bit。
四、DCT变换
传输残差会降低码率，但是残差值分布没有规律，若能把数据尽量排列的有规律，并且还可逆，可以还原到原始数据。就能进一步降低码率。
DCT变换的核心理念就是把图像的低频信息（对应大面积平坦区域）变换到系数矩阵的左上角，而把高频信息变换到系数矩阵的右下角，这样就可以在压缩的时候（量化）去除掉人眼不敏感的高频信息（位于矩阵右下角的系数）从而达到压缩数据的目的。
离散余弦变换原理，这个链接介绍的比较直观：https://thecodeway.com/blog/?p=353。
整个一张图片计算DCT效果当然是最好的，但是这样计算量就会非常大，所以在264算法里面会将一张图片分割成若干个宏块，以宏块为单位，进行DCT变换，例如以8*8块计算：
而每一次都以一个8*8的块来执行DCT的转换：
经由DCT的转换后会产生1个DC系数及63个AC 系数：
能量会集中在几个低频的数值上:
示例：
DCT变换后数据，分布虽然有规律了，但是若是将低频和高频区数据相差不是很大的数据，变成同一个值，视频数据量还可以 再压缩一下。这就引入量化功能。
五、量化
公式：
q(x, y) = round(F(x, y) / Q + 0.5);示例：
再经过锯齿扫描（之字扫描）
将二维数组转换成一维数组，例如上面量化后数据，可以以9、0、-1、0、-1、0、0、0、0、0、0、0、0、0、0、0形式保存在一维数组里面。下面就可以 将这些数据进行熵编码，继续压缩了。
六、CAVLC熵编码
在H.264的CAVLC(基于上下文自适应的可变长编码)中，通过根据已编码句法元素的情况动态调整编码中使用的码表，取得了极高的压缩比。
CAVLC用于亮度和色度残差数据的编码。残差经过变换量化后的数据表现出如下特性：
1、4*4块数据经过预测、变换、量化后，非零系数主要集中在低频部分，而高频系数大部分是零；
2、量化后的数据经过zig-zag扫描，DC系数附近的非零系数值较大，而高频位置上的非零系数值大部分是+1和-1；
3、相邻的4*4块的非零系数的数目是相关的。
CAVLC充分利用残差经过整数变换、量化后数据的特性进行压缩，进一步减少数据中的冗余信息，为H.264卓越的编码效率奠定了基础。
找到一篇《熵编码之CAVLC》，这里就不展开了。
参考
《新一代视频压缩编码标准H.264》
比较好的介绍哈夫曼编码：https://thecodeway.com/blog/?p=522