compression artifact压缩失真介绍
编码是为了压缩原始视频，压缩的主要思路是从空间、时间、编码、视觉等几个主要角度去除冗余信息，编码压缩过程中的有损操作会造成视频图片的失真失真首先根据它们是基于时间/序列的（时间的）还是基于位置的（空间的）来分类。如果你能在视频暂停时看到伪影，那么它可能是一个空间伪影。如果它在视频播放时更明显，那么它很可能是时间伪影。
编码中所使用的压缩算法一般分为I帧（帧内）或P-B帧（帧间）。像MJPEG这样基于I帧的算法不太容易受到时间伪影的影响，因为I帧是单个图像的帧内编码，而P帧和B帧只包含部分图像信息。因此，帧间算法更好的作用于视频压缩率，但会将压缩损失传播到后续预测帧为代价——这种传播和“四舍五入”是许多时间伪影的根源。
空域压缩失真
1. Basis pattern基模式效应
具体现象及其描述：类似振铃效应，但基模式效应常出现于有纹理的区域，振铃则出现在边缘。
原因：图像压缩算法中有一步骤称为：基模式提取（提取重复出现的模式，将其作为基础模式），这是一种有损压缩技术，会造成的画质损失。
2. blocking块效应
具体现象及其描述：mosaicing effect马赛克。
原因：编码过程中进行了块划分，预测模式不一样，量化不一样，deblock（去块效应） 程度也不一样，导致在没有边界的部分产生块效应。
3. Blurring模糊效应
具体现象及其描述：清晰度差，纹理差，肉眼可见细节丢失，模糊。
原因：主要因为高频DCT系数的丢失，从肉眼感知上看，模糊通常表现为丢失空间细节或图像中边缘或纹理区域的锐度的缺失。
4. color bleeding渗色效应
具体现象及其描述：伪彩、缺失、色彩异常、色彩分层。
原因：假设图片没有色彩过饱和，可能因为色彩采样系数低，也可能因为色彩信息被粗量化。
5. Ringing振铃效应
具体现象及其描述：边缘部分似光晕，波纹一样晕开。
原因：1.直接原因是编解码过程中信息量的丢失，尤其是高频信息的丢失（DCT变换）2.边缘锐化也可能造成类似振铃效应现象。
时域压缩失真
1. flickering闪烁效应
具体现象及其描述：fine-grain flickering粗粒闪烁，表现为画面亮度大片改变（gop）。
原因：在压缩中不同图片组(GoP)使用了不同的亮度。
具体现象及其描述：fine-grain flickering细粒闪烁：通常表现为高频闪烁。
原因：块效应和慢运动的叠加。
具体现象及其描述：mosquito noise蚊式噪声（闪烁变体）：前景实体与背景或硬边缘之间的过渡部分，出现的模糊和闪烁现象，表象上来看和振铃和相似。
原因：蚊子噪声可能是由于振铃效应导致的错误匹配导致预测误差和运动补偿造成的，是高频失真，是时域编码效应的体现。
2. jerkiness抖动效应
具体现象及其描述：肉眼可见不均匀或摇晃。
原因：由于帧采样而感知到的不均匀或摇晃的运动。这通常是由 24 fps 电影转换为 30 或 60 fps 视频格式引起的。该过程称为“3:2 Pulldown”或“2:3 Pulldown”，因为 24 不能均匀地分为 30 或 60。
3. floating漂浮效应
具体现象及其描述：
edge floating边缘漂浮：边界处出现漂浮现象。
texture floating纹理漂浮：大面积的纹理上出现的漂浮现象。
原因：由于预测编码中的SKIP模式，它只是简单地将一个块从一帧复制到另一帧，而无需进一步更新图像细节。
4. breath呼吸效应
具体现象及其描述：肉眼可见视频画面时好时坏。
原因：通常由于码率分配问题和码率不足导致。
（以上部份资料来自网络，侵删）
作者：抖音多媒体实验室
原文：https://mp.weixin.qq.com/s/vWVvBqPBtGtE94S5iIqt5w
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