AV1 vs. h265 (HEVC) vs. VP9 : quelle est la différence entre ces normes de compression ?

Le streaming en 4K est la nouvelle norme, pourtant avec des informations pour plus de 8,2 millions de pixels transmises toutes les 16 millisecondes.conserver et aussi transmettre un clip vidéo 4K sur internet n’est pas une mince affaire.

Un film de deux heures accaparerait plus de 1,7 téraoctet d’espace de stockage lorsqu’il n’est pas compressé. Alors, comment exactement les géants du streaming comme YouTube et Netflix gèrent-ils pour stocker et diffuser des vidéos qui prennent beaucoup de place ?

Eh bien, ils ne le font pas en raison du fait qu’ils utilisent des codecs de clip vidéo pour minimiser la dimension des images animées, mais qu’est-ce qu’un codec de clip vidéo, et aussi lequel est le meilleur ?

Qu’est-ce qu’un codec vidéo ?

Avant de plonger profondément dans les subtilités des codecs de clip vidéo, il est vital de comprendre comment une vidéo est créée. En d’autres termes, le clip vidéo n’est qu’une collection de photos fixes se modifiant rapidement les unes les autres.

En raison de ce taux de changement élevé, l’esprit humain suppose que les images se déplacent, ce qui donne l’impression de profiter d’un clip vidéo. Par conséquent, lorsque vous regardez un clip vidéo en 4K, vous regardez simplement une collection d’images d’une résolution de 2160×3840. Cette haute résolution des images permet à un clip vidéo tourné en 4K de fournir une expérience vidéo merveilleuse. Cela dit, cette haute résolution des photos booste la dimension de la vidéo, ce qui la rend impossible à diffuser sur des réseaux à capacité de transmission minimale, comme le net.

Pour résoudre ce problème, nous avons les codecs vidéo. Abréviation de codeur/décodeur ou compression/décompression, un codec vidéo compresse le flux de photos en bits d’information. Cette compression peut soit minimiser la qualité supérieure du clip vidéo, soit n’avoir aucun effet sur celle-ci en fonction des formules de compression utilisées.

Comme son nom l’indique, le petit bit de compression d’un codec diminue la dimension de chaque image. Pour ce faire, l’algorithme de compression fait appel aux nuances de l’œil humain – ce qui protège les gens de savoir que les clips vidéo qu’ils visionnent sont compressés.

La décompression, cependant, fonctionne de manière opposée et fournit également la vidéo en utilisant les informations pressées.

Bien que les codecs fassent un travail formidable en ce qui concerne la compression des informations, faire exactement la même chose peut taxer votre CPU. Pour cette raison, il est typique de voir des fluctuations dans les performances du système lorsque vous exécutez des algorithmes de compression de clip vidéo sur votre système.

Pour résoudre ce problème, les CPU ainsi que les GPU ont présenté un équipement unique qui peut exécuter ces formules de compression. Permettant au CPU d’effectuer les tâches à accomplir pendant que le matériel engagé traite les codecs vidéo, améliorant ainsi les performances.

Comment fonctionne un codec vidéo ?

Maintenant que nous avons une compréhension standard de ce que fait un codec de clip vidéo, nous pouvons vérifier comment fonctionne justement un codec.

Sous-échantillonnage de la chroma

Comme nous l’avons vu précédemment, les clips vidéo sont composés d’images, et le sous-échantillonnage chroma minimise les détails de chaque image. Pour ce faire, il réduit l’info couleur dont disposait chaque photo, cependant comment cette réduction de l’information sur les nuances est-elle repérée par l’œil humain ?

Eh bien, vous voyez, les yeux humains sont excellents pour identifier les ajustements de l’illumination, pourtant on ne peut pas dire exactement la même chose des couleurs. Cela est dû au fait que l’œil humain possède encore plus de pôles (cellules photoréceptrices chargées de trouver les ajustements de luminosité) par rapport aux cônes (cellules photoréceptrices chargées de séparer les nuances). La distinction des pôles et aussi des cônes empêche les yeux de découvrir les changements de teintes lorsqu’on contraste des images compressées ainsi que des images non compressées.

Dettes d’image : Janke à English Wikipedia/Wikimedia Commons

Pour réaliser le sous-échantillonnage chromatique, l’algorithme de compression vidéo convertit les détails des pixels en RVB en données d’illumination ainsi que de couleur. Après cela, l’algorithme réduit la quantité d’ombre dans l’image en fonction des degrés de compression.

Suppression des informations redondantes sur les images.

Les vidéos sont composées de nombreuses trames d’images, ainsi que dans la plupart des cas, chacune de ces trames a la même info. À titre d’exemple, visualisez un clip vidéo avec un individu s’opposant à une histoire réparée. Dans un tel cas, tous les cadres du clip vidéo ont une composition similaire. Par conséquent, toutes les images ne sont pas nécessaires pour fournir la vidéo. Tout ce dont nous avons besoin est une image de base qui contient tous les détails et les données liées à la transformation lors du passage d’une image à l’autre.

Par conséquent, pour réduire la dimension de la vidéo, l’algorithme de compression sépare les trames du clip vidéo en trames I et P (trames prédites). Ici, les structures I sont la vérité du sol et sont utilisées pour développer les cadres P. Les cadres P sont ensuite fournis en utilisant les détails des structures I et les cadres prédits. Les images P sont ensuite fournies en utilisant les détails des structures I ainsi que les informations d’ajustement pour cette structure particulière. En utilisant cette méthodologie, une vidéo est décomposée en une collection de I Frames intercalées directement dans des P structures pressant la vidéo plus loin.

Compression de mouvement

Maintenant que nous avons décomposé le clip vidéo en structures I et aussi P, nous devons examiner la compression d’activité. Une composante de la formule de compression vidéo qui aide à produire les structures P en utilisant les structures I. Pour ce faire, l’algorithme de compression découpe l’image I en blocs appelés macro-blocs. Ces blocs reçoivent ensuite des vecteurs d’activité qui définissent les instructions dans lesquelles ces blocs se déplacent lors de la transition d’une trame à une autre.

Crédits image : Blender Foundation/ Wikimedia

Cette activité détaille pour chaque bloc aide la formule de compression vidéo prévoit la place de chaque bloc dans un cadre à venir.

Suppression des données d’image à haute fréquence

Tout comme les changements dans les informations de nuance, l’œil humain ne peut pas trouver des modifications subtiles dans les aspects à haute fréquence dans une image, mais quels sont les aspects à haute fréquence ? Eh bien, voyez-vous, la photo réalisée sur votre écran comprend un certain nombre de pixels, ainsi que les valeurs de ces pixels changent en fonction de la photo présentée.

À certains endroits de la photo, les valeurs des pixels changent lentement, et on dit aussi que ces zones ont une basse fréquence. En revanche, s’il y a une modification rapide des données des pixels, l’endroit est classé comme ayant une information à haute fréquence. Les algorithmes de compression de clips vidéo font appel à la transformée en cosinus discrète pour minimiser la partie haute fréquence.

Voici exactement comment cela fonctionne. Dans un premier temps, la formule DCT opère sur chaque macro-bloc et découvre ensuite les zones où l’ajustement de la force des pixels est vraiment rapide. Après cela, elle se débarrasse de ces facteurs d’information de l’image – ce qui minimise la dimension de la vidéo.

Encodage

Maintenant que toutes les informations redondantes du clip vidéo ont effectivement été supprimées, nous pouvons sauvegarder les bits d’information restants. Pour ce faire, la formule de compression des clips vidéo fait appel à un système de codage tel que le codage Huffman, qui relie tous les bits d’information d’une image à la variété de fois qu’ils interviennent dans le clip vidéo, puis les attache de manière arborescente. Ces données codées sont stockées sur un système, ce qui lui permet de réaliser rapidement un clip vidéo.

Crédits image : Redor/ Wikimedia

Différents codecs vidéo utilisent diverses stratégies pour presser les vidéos, pourtant à un degré extrêmement basique, ils utilisent les 5 techniques essentielles spécifiées ci-dessus pour diminuer la dimension des clips vidéo.

AV1 vs. HEVC vs. VP9 : quel est le meilleur codec ?

Maintenant que nous reconnaissons le fonctionnement des codecs, nous pouvons déterminer lequel est le meilleur parmi AV1, HEVC et aussi VP9.

Compressibilité ainsi que qualité

Si vous avez un clip vidéo 4K qui occupe beaucoup d’espace sur votre système et que vous ne pouvez pas le télécharger sur votre système de streaming préféré, vous pourriez être à la recherche d’un codec vidéo qui utilise la meilleure proportion de compression. Néanmoins, vous devez également tenir compte du fait que la qualité supérieure qu’il fournit diminue à mesure que vous continuez à compresser la vidéo. Par conséquent, tout en choisissant un algorithme de compression, il est essentiel de jeter un œil à la qualité qu’il fournit à un débit binaire particulier, mais qu’est-ce que le débit binaire d’un clip vidéo ?

En termes simples, le débit binaire d’une vidéo est spécifié comme la variété de bits que le clip vidéo nécessite pour parier une seconde. À titre d’exemple, un clip vidéo 4K non compressé de 24 bits fonctionnant à 60 trames a un débit binaire de 11,9 Gb/s. Pour cette raison, si vous diffusez une vidéo 4K non compressée en ligne, votre Wi-Fi doit fournir 11,9 gigabits de données chaque seconde – épuisant votre quota de données mensuel en quelques minutes.

L’utilisation d’une formule de compression, d’autre part, réduit le débit binaire à un pourcentage très basé sur le débit binaire de votre option sans détériorer la qualité supérieure.

En ce qui concerne les chiffres de compressibilité/qualité, l’AV1 est en tête du peloton et offre une compression bien meilleure de 28,1 % par rapport au H. 265 ainsi qu’une conservation de 27,3 % par rapport au VP9 tout en offrant une qualité supérieure comparable.

Par conséquent, si vous recherchez la meilleure compression sans détérioration de la qualité, AV1 est le taux de compression qu’il vous faut. En raison du merveilleux rapport compression/qualité du codec AV1, il est utilisé par Google dans son application de vidéoconférence Google Duo et par Netflix lors de l’envoi de clip vidéo sur une liaison de données à faible transfert de données.

Compatibilité

Comme décrit précédemment, un algorithme de compression vidéo inscrit une vidéo une fois qu’il est pressé. Actuellement pour lire cette vidéo, votre outil nécessite de déchiffrer exactement la même. Par conséquent, si votre gadget n’a pas l’assistance matérielle/logicielle pour dérouler une vidéo, il ne pourra pas l’exécuter.

Par conséquent, il est crucial de reconnaître l’élément de compatibilité d’un algorithme de compression car quel est l’intérêt de créer et de presser un contenu qui ne peut pas fonctionner sur de nombreux gadgets ?

Donc, si la compatibilité est quelque chose que vous essayez de trouver, alors VP9 devrait être le codec pour vous car il est soutenu sur plus de 2 milliards de points d’extrémité et peut également fonctionner sur chaque navigateur Web, appareil intelligent et télévision intelligente.

On ne peut pas dire exactement la même chose de l’AV1 car il utilise des formules plus récentes et beaucoup plus compliquées pour diminuer la dimension du fichier d’un clip vidéo et ne peut pas être utilisé par les anciens outils. Concernant l’assistance du navigateur, Safari ne peut pas lire AV1, cependant les navigateurs web comme Firefox et Chrome peuvent lire les vidéos AV1 sans aucun problème.

En ce qui concerne la prise en charge des équipements, les nouveaux SoC ainsi que les GPU comme le Snapdragon 8 Gen 2, Samsung Exynos 2200, MediaTek Dimensity 10005G, Google Tensor G2, la série RTX 4000 de Nvidia, ainsi que les GPU Intel Xe et également Arc assistent à un décodage matériel accru pour le codec AV1. Par conséquent, si vous possédez des appareils alimentés par ces chipsets, vous pouvez vous délecter du contenu web en streaming compressé en utilisant les codecs AV1 sans épuiser la puissance de vos CPU/GPU.

En ce qui concerne le codec H. 265, la plupart des navigateurs préférés comme Safari, Firefox et Google Chrome peuvent exécuter des vidéos inscrites à l’aide de la formule de compression sans aucun souci. Cela dit, par rapport à AV1 et VP9, H. 265 est une ressource fermée, et il faut également se procurer des licences pour utiliser le codec H. 265. Pour cette raison, des applications comme Movies de Microsoft & & television video gamer, qui incluent l’os, ne peuvent pas exécuter des clips vidéo inscrits en faisant usage de H. 265 par défaut. Au contraire, les individus doivent mettre en place des modules complémentaires supplémentaires à partir du Windows store pour exécuter de tels clips vidéo.

Vitesse d’encodage

Les codecs vidéo diminuent considérablement la dimension d’un clip vidéo, cependant pour diminuer la taille d’un clip vidéo, la vidéo non compressée doit être traitée par un logiciel, ce qui demande du temps. En conséquence, si vous voulez diminuer la taille d’un clip vidéo, vous devez vérifier le temps nécessaire pour compresser le clip vidéo en utilisant une formule de compression.

En ce qui concerne l’efficacité d’inscription, VP9 mène le peloton, et le temps d’inscription pour la compression des vidéos est beaucoup plus faible que H. 265 et AV1. AV1, d’autre part, est le plus lent dans le temps d’inscription et peut prendre le contrôle de trois fois même plus de temps pour encoder un clip vidéo par rapport à H. 265.

Quel codec choisir ?

Lorsqu’il s’agit de codecs vidéo, découvrir le codec parfait est très subjectif, car chaque codec utilise divers attributs.

Si vous êtes à la recherche de la meilleure qualité vidéo, optez pour AV1. D’autre part, si vous recherchez l’un des codecs de clip vidéo les plus compatibles, VP9 serait certainement le mieux adapté pour vous.

Enfin, le codec H. 265 est un ajustement merveilleux si vous avez besoin d’une qualité supérieure et aussi d’une compression sans frais d’encodage.

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