编解码器的前景
首先，视频作为所谓较大的大数据，存取和交换都离不开压缩和解压。
因此，背后的编解码技术（及工程师）是被需要的，短期不会被冷落。
但是换个角度看，正是因为编解码无处不在，高频和基础的特点，尽管逻辑上常常放在应用层，但技术下沉或者说硬核化的趋势很明显。
解码就不用说了，播放器大都调用芯片内置的硬解码。
编码方面，情况好一些，贵州编解码器供应商，NTT，索喜（Socionext）、富士通这些做编码芯片的厂商主要集中在领域。
真正走量的互联网视频服务商大多还是用云 软编码的方式。
不过如前面提到的，平台厂商有的趋势，Intel和Nvida就是代表。
特别是Intel，本身就是云计算的主力平台，其新的CPU FPGA的计算平台值得期待，尽管现在主打AI对抗Nivida。
但视频方面不难推测，Media SDK应该逐步支持到FPGA层面。
从这个意义上看，FPGA/ASIC 做编解码前景还是不错的，适合于练内功的人，媒体编解码器供应商，但就业口子不大，集中在少数几家。
相比来说，软件编解码门槛低，口子宽但变化快。
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视频编解码器原理
视频处理发端的图像信号是由摄像机提供的复合模拟信号，经过数字视频转换，分离出的亮度(灰度)信号和两个色度信号，如图3—3所示。
这三路信号经A/D变换，将模拟信号转换为数字信号，每个像素点为8bit。
数字化后信号经预处理，滤除信号中的噪声，进入CIF格式变换电路，成为CIF标准格式，然后进入信源编码器进行图像压缩编码。
预处理的目的是消除信号中的背景噪声，从而利于提高图像的清晰度。
当然，预处理还可解决亮度与色度信号串扰，文件编解码器供应商，减小叠折干扰的作用。
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编解码器
目前在尝试使用全新的技术对编码架构进行革新，比如人工智能，神经计算模型等。
做编码的都了解，视频编码基本结构（波形混合编码）在过去几十年都没怎么变化，主要在于预算、变换和熵编码三大部件（及零件）的不断替换和完善。
近期，学界已经提出了一些用深度学习对HEVC进行编码提升的研究工作，不过大多集中在环内滤波或后处理方面，还是属于模块级提升，没有结构突破，无End to End 学习能力。
FVC和AV1阵营普遍认为，音频编解码器供应商，短期内深度学习还是干不过人工fine tune的各种编码模式(算子)，还得继续潜伏一阵。
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