在视频系列的前几篇推文中，咱们曾经接触了视频相干的不少概念，它们都是围绕着几个外围角色：色调、像素、图像和视频来开展的。这几个外围角色之间的关系，大家应该都有了根本的理解，咱们再来简略回顾一下。
从色彩空间到色调： 通过特定的色彩空间“YUV“或”RGB”，对色调进行定义；
从色调到像素： 将定义、量化后的色调信息记录到像素中；
从像素到图像： 肯定数量、记录了不同色调信息的像素组合，失去一帧残缺的图像；
从图像到视频： 一帧帧图像按 肯定频率 间断播放，失去了视频。
以上，就是由像素点及图像、由图像及视频的关系概述。你可能有关注到，在该概述中有两个比拟含糊的形容：肯定数量 的像素，以及按 肯定频率 播放的图像。那么问题来了，所谓“数量”和“频率”，到底是如何定义的、具体取值是多少呢？它们对于视频图像会有哪些具体的影响？
何谓“肯定数量”的像素？
“肯定数量的、记录了不同色调信息的像素组合在一起，失去一帧残缺的图像”。
对于“肯定数量”是如何定义的，在系列的上一篇推文中，咱们就给出了标准答案：分辨率。分辨率的定义大家已初步理解，上面先回顾一下。
- 分辨率： 视频图像在程度方向、垂直方向上，每行、每列的像素数量。比方：分辨率 1280 x 720（宽 x 高），即示意程度方向上每行有 1280 个像素，垂直方向上每列有 720 个像素；
- 分辨率宽、高相乘失去的数值，即为每帧图像所含像素的总数。 比方：分辨率 1280 x 720（宽 x 高），即阐明每帧图像共蕴含 1280 x 720 = 921600 个像素
上述定义中，应用了一种常见的分辨率示意形式：“宽 x 高”，理论利用中还有其余示意办法，有的只关注“高”的属性、有的只关注“宽”的属性，常见的有：
- 1080P：示意分辨率 1920 x 1080。P（Progressive）示意逐行扫描，1080P 示意垂直方向有 1080 行像素（“高”的属性）。相似的还有：360P（640×360）、540P（960×540）、720P（1280×720）等；
- 4K：示意分辨率 4096 x 2160 或 3840 x 2160。K 示意 “1000” 或“千”，4K 示意程度方向有约 4000 列像素（“宽”的属性）。相似的还有 2K（2560 x 1440）、8K（7680 x 4320）等等。
分辨率的定义，答复了对于“肯定数量”的问题，但也仅仅是解释了“数量”的定义，并没有形容“数量”的影响。至于不同分辨率、不同数量的像素，到底会给图片带来哪些影响，咱们须要进一步做探讨。
分辨率的影响
所谓眼见为实，对于视频图像而言，没有比间接察看更直观的了解形式了。上面的几幅图，别离是同一个图像画面在 1 x 1、12 x 7、128 x 72、1280 x 720 等分辨率下的体现，咱们逐个察看比照。
（注：在同一显示设施上，单个像素的大小个别是雷同的，像素越多、画面面积越大。因为画幅显示限度，也为不便大家察看，下述各图像的尺寸有做肯定缩放，不肯定合乎比例关系，但分辨率的大小关系不变。）
1 x 1 分辨率： 这是一个极其的例子，此时整张图像只有一个像素（单像素的面积十分小，肉眼很难辨认到，示例图是放大之后的），只能示意一种色彩，看起来是一个纯色的矩形块，根本不蕴含无效的图像信息。
12 x 7 分辨率： 咱们有 84 个像素，绝对于 1 个像素时能够示意更多的色彩。有了色彩辨别后，咱们能够看到画面有了一些轮廓，然而整体还是糊成一团，但很难辨识到主体的特色。
128 x 72 分辨率： 像素数量减少到较可观的 9216 个，咱们将有更多的像素来记录画面信息，画面中的天空、企鹅等主体开始变得清朗、可分辨，但整体还是有些“朦胧”，短少细节，就像蒙着一层薄纱。
1280 x 720 分辨率： 像素数量已靠近十万，咱们将领有足够的像素来记录画面细节，能够看到，企鹅的毛发、神气、姿势，天空的云彩档次都变得 清晰，整个画面愈发的 实在、细腻。
从齐全不可辨识，到含糊朦胧，再到清晰细腻，这就是分辨率由低到高所带来的、最直观的扭转。
简略总结，一般来说分辨率越高，像素越多，则图像的“可分辨度”越高，画面越清晰、细腻，细节也越短缺活泼。 但留神，这里强调了“一般来说”，因为“分辨率”和“清晰度”若要满足“正相干”的关系，还须要思考一些前提条件，如果疏忽这些条件，你可能会遇到“分辨率越高，画面却越含糊”的问题。具体是哪些条件呢？咱们待会要探讨的内容就会波及这块儿，在探讨中揭晓答案。
音视频解决门路上的不同分辨率
在本课程的系列推文中，咱们曾提到音视频数据的的次要解决门路，次要包含采集 / 渲染、前 / 后处理、编码 / 解码、网络传输收 / 发等环节。每一个环节，都可能会批改音视频数据，而分辨率作为视频图像的根底属性，不可避免地会受到影响。
咱们将常见的、分辨率可能变动的地位标识进去，能够失去下方的门路图：
上图中有多种类型的“分辨率”，咱们来逐个梳理。
1采集分辨率
和音频一样，视频图像数据的解决个别从采集开始，首先要介绍的，便是“采集分辨率”。采集分辨率是从摄像头等采集源获取的、最原始图像的分辨率。 物理摄像头所反对的采集分辨率能够通过零碎 API 获取，个别是个无限的汇合。如果你要求摄像头提供该汇合之外的配置，它可能会返回汇合内的其余邻近值。
在采集之后，图像数据会来到前解决阶段，执行诸如背景虚化、美颜、滤镜等操作，前解决过后的视频图像分辨率，咱们无妨称之为“前解决分辨率”。采集分辨率和前解决分辨率，均示意以后解决环节上，一帧图像所蕴含的原始像素数量，而接下来的“显示分辨率”有所不同。
2 显示分辨率
当咱们须要渲染视频图像时，比方在本地实现摄像头的预览，就会接触到显示分辨率。显示分辨率指的是整个显示器面板、或者某个指定的显示区域上可用于图像渲染的像素数量，而不是原始图像的分辨率。
“指定的显示区域”能够是某个 View 布局组件、某个播放器窗口等等，该部分区域上的分辨率，是更灵便意义上的“显示分辨率”。如下图所示，显示分辨率指的是红框内的像素宽高。
显示分辨率个别是固定的（尤其指的是整个显示屏面板时），也能够应用宽、高方向的像素数量来定义。比方 4K 屏、2K 屏，就是指显示屏面板在程度方向上最多可包容 约 4000 列、2000 列像素。须要留神的是，显示分辨率与显示屏尺寸是不同的概念，后者应用长度单位（英寸），个别取显示面板的对角线长度作为度量，比方常说的 27 寸、24 寸 屏。也正因度量规范不同，雷同尺寸的显示区域，能够有不同的分辨率。比方 27 英寸的显示屏可能是 2K 的分辨率、也可能是 4K 的分辨率。
显示尺寸雷同时，若显示分辨率越高，则阐明显示器的像素越密集，意味着它能够更高密度地出现画面细节，显示成果越细腻，画面拟真度越高。
3 编码分辨率
除了用于本地预览，前解决后的视频图像数据还要持续走到编码环节，进一步做压缩解决后能力用于网络传输。而在视频编码前，为了满足特定的业务需要、或带宽流量的管制需要，仍可能要批改分辨率，最终以“编码分辨率”的配置输入。
编码后，视频图像数据从发送端启程，通过漫漫网络传输链路，来到接收端。一般来说，若云端服务没有对数据做非凡解决，解码阶段的解码分辨率将和前序的编码分辨率统一。解码后的视频数据，会再经由后处理环节，最初渲染到显示器上，相应的也会有后处理分辨率和显示分辨率。
如果，整个解决链路上所有的分辨率均相等，那么所有像素将一一对应、“相安无事”。但如果某个环节设定的分辨率有变动，比方采集分辨率设置为 1280 x 720，显示分辨率设置为 960 x 540，编码分辨率设置为 1920 * 1080，咱们应该如何解决呢？
此时，就须要引出一个根底、却又罕用到的视频图像处理技术：缩放。
分辨率的缩放
视频图像的缩放指的是分辨率的缩放，也就是放大或放大分辨率。很多利用场景都会波及到分辨率的缩放。比方从 1080P 的采集分辨率放大至 720P 的编码分辨率，以缩小传输带宽占用；将分辨率为 720P 的图像，放大到 360P 的窗口上预览，或者放大到 1080P 的显示器上全屏播放等等。
图像在缩放时，像素数量会随分辨率的变动而增减。但要留神的是，像素的缩小并非通过随机地“删除”来实现，像素的减少也不是通过凭空“捏造”来实现的。两种操作都须要在原有像素的根底上，应用缩放算法计算失去新的像素，而后重建出新的图片。
1 分辨率缩放的基本原理
首先，对于分辨率为 W x H 的图像，咱们能够将其映射到一个二维坐标系上，每个像素对应一个坐标点，假如左下角像素的坐标为（0，0），则右上角像素的坐标为（W，H）。因为像素的散布是离散、无限的，它们的坐标也都是整数组合，比方（0，0）、（0，1）、（1，1）、……、（W，H）。
当初，假如须要将分辨率为 W0 x H0 的原始图像，缩放至分辨率 W1 x H1 的指标图像。咱们先对两个图像别离建设坐标系，则二者的像素坐标可别离示意为 P0 (x0, y0)、P1 (x1 , y1)。缩放的过程，就是已知原图上的像素，求取指标图像的像素 P1 的值过程。
那么，咱们如何计算像素 P1 的值呢？
首先，咱们留神到缩放尽管扭转了图像的像素尺寸，但仍会保留图像的内容、色调，也即变动前后的像素值是雷同或类似的。最现实的状况，就是能在原始图像上取理论存在的 P0，将其像素值间接赋给 P1。假如，缩放前后的分辨率未产生扭转（W0 = W1，H0 = H1），那么指标图像的 P1 (0 , 0) 在原始图像中的映射即为 P0 (0, 0)，P1 (1 , 1) 的映射为 P0 (1, 1)，P1 (2, 2) 的映射为 P0 (2, 2) ……，整型坐标的 P0 都是原始图像中已知的像素，能够间接取值和赋值给对应的 P1。
如果非现实的状况，缩放前后的分辨率产生了扭转，该怎么解决？该如何确定 P1 (x1 , y1) 在原始图像上的映射点？
其实，因为图像的缩放是在二维尺度上，对“高度”、“宽度”的伸缩变换，作为图像的最小单位，像素坐标的缩放也能够厚此薄彼。
从分辨率 W0 x H0，变动到分辨率 W1 x H1，宽高上的缩放尺度为：
- W_scale = W1/W0 = x1/x0
- H_scale = H1/H0 = y1/y0
所以，缩放前后，对应像素的坐标根本映射关系为：
- x0 = x1 * (W0 / W1)
- y0 = y1 * (H0 / H1)
也即，指标图像的点 P1 (x1 , y1)，在原始图像上的映射为 P0 (x1 (W0 / W1)，y1 (H0 / H1) )。
显然，在分辨率不变的现实状况下，W0 / W1 = H0 / H1 = 1，P1 (x1 , y1) 在原始图像上的映射为 P0 (x1，y1)，合乎咱们的推演。而在分辨率变动的状况下，P0 (x1 (W0 / W1)，y1 (H0 / H1) ) 可能会失去非整数的坐标，非整数坐标的像素在原图上是不存在的。
举个例子：原始图像分辨率 W0 x H0 = 100 x 100，指标图像分辨率 W1 x H1 = 1000 x 1000，此时指标图像 P1 (x1 , y1) 在原始图像上的映射为 P0 (x1 0.1，y1 0.1)，有如下映射关系：
对于理论存在于原图的映射点，能够将原图中该像素的值间接赋给 P1。对于理论不存在于原图的映射点，就要通过 特定算法“估算”其像素值，再赋值给 P1。特定算法 个别基于插值算法实现，常见的插值算法又包含 最邻近插值法、双线性插值法、双三次插值法等。这几种插值算法的基本原理，如下方表格所示，大家做简略理解即可。对于具体的算法解析，在本系列中不做延长，感兴趣的同学能够查阅材料进一步学习。
以上的“邻近像素”，指的是在原始图像中理论存在的像素，像素坐标为整型。比方，P0(0.1,0.1) 在原图中不存在，取其四周 4 个理论存在的邻近像素，即为 P(0,0)，P(0,1)，P(1,0)，P(1,1)。
基于下面形容的“找映射点”、“求映射值”两个步骤，实现指标图像上的所有像素值的计算，最初进行图片的重建，这就是图像缩放的基本原理。咱们发现，基于映射、插值、计算、重建的过程，缩放后的图像会蕴含很多“发明”进去的像素。即便是分辨率放大、像素数量增多时，也并没有失去比原始图像更多的内容细节。图像的缩放往往会导致图像细节的失落，呈现锯齿和含糊等问题，分辨率变动越大、画质劣化可能越重大，咱们不能再单纯地认为：分辨率越高、画面越清晰细腻。
当然，理论利用中，可能存在这样的需要：从原始低分辨率的图像、重建出高分辨图像，并且冀望画质不升高、甚至画质更高。比方，思考网络带宽或编码端设施性能的限度，无奈满足高分辨率的采集、编码和传输需要，须要实现推流“低清”编码、“低码”传输、拉流“高清”渲染，在不减少传输带宽压力和老本的前提下晋升画质。此时，惯例的缩放算法将无奈满足需要，能够通过“超分辨率”（Super Resolution，SR，超分）形式来实现高清重建。
随着深度学习技术的倒退和设施算力的晋升，基于 AI 算法的超分技术开始在 RTC 畛域锋芒毕露，ZEGO 也有自研的 AI 超分技术，目前已利用落地，反对在本地实现分辨率两倍放大、并晋升清晰度和纹理细节。对于 ZEGO 超分技术的具体实际，感兴趣可点击浏览：“即构挪动端超分技术解析”。
2分辨率缩放的相干问题
在理解缩放的基本原理后，咱们来看看在理论的音视频利用开发过程中，对于分辨率缩放的常见问题。
问题一：画面含糊问题
编码分辨率越高、或显示分辨率越高，画面越含糊。若仅思考分辨率这块，联合音视频数据处理门路以及缩放的原理，可能有如下起因：
- 设定的采集分辨率低于编码分辨率。比方设置采集 180P，却应用了 720P 的编码；
- 图像原始分辨率低于显示分辨率。比方原始图像为 180P，却冀望在 720P、1080P 甚至 2K 的屏幕上做全屏显示。
以上场景必然波及到分辨率的放大，若应用惯例的缩放算法，原始图像的细节太少，缩放后“估算”的像素太多，往往会导致画面变含糊。为防止此类问题，咱们个别倡议开发者尽可能应用雷同的采集分辨率、编码分辨率和显示分辨率。一方面能够防止惯例缩放（尤其是分辨率放大）导致的画质劣化，一方面也能减小由缩放引入的性能开销。如果在理论需要场景中无奈满足各分辨率统一，也至多要保障采集分辨率大于编码分辨率或显示分辨率。
问题二：对于黑边、画面被裁剪、画面拉伸问题
图像渲染时，呈现画面有黑边、画面被裁剪（视角变窄）、画面被拉伸等状况。
一般来说，当图像分辨率与显示分辨率不统一，须要将图像进行适当缩放后再显示时，咱们都冀望图像缩放后画面比例不变，且和显示区域应齐全符合。这就要求图像分辨率与显示分辨率的宽高比例雷同。
比方图像分辨率为 1280 x 720（宽 x 高，16:9），显示分辨率为 1920 x 1080（宽 x 高，16:9），则缩放时宽和高都等比放大 1.5 倍，画面比例不变。如果两种分辨率的宽高比例不雷同，比方图像分辨率为 1280 x 720（宽 x 高，16:9），显示分辨率为 1080 x 1920（宽 x 高，9:16），无论选取宽、还是高作为基准，都无奈在保障原图比例的前提下进行等比缩放，天然也无奈保障图像在变动后完满符合显示区域。此时，咱们须要参考一些常见的渲染策略，进行取舍。
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策略一：等比缩放并自适应（Aspect Fit）
缩放时，放弃图片的原宽高比例，渲染时优先显示全图，显示区域可能会有黑边。
该策略下，咱们抉择宽高变动较小的尺度，对原图宽高做等比例缩放。比方 1280 x 720（宽 x 高，16:9）缩放至 1080 x 1920（宽 x 高，9:16），宽的变动比例为 1080/1280 ≈ 84.375%，高的变动比例为 1920/720 ≈ 266.667%。咱们取其中的较小尺度，将宽、高均放大至 84.37%。缩放后的图像分辨率为 1080 x 608，该分辨率的宽与显示分辨率的宽符合，但该分辨率的高小于显示分辨率的高，所以显示区域的高度方向无奈齐全渲染（个别用彩色填充，并将画面居中），如下图：
注：红框局部为显示分辨率区域
– 策略二：等比缩放并填充（Aspect Fill）
缩放时，放弃图片的原宽高比例，渲染时优先填满全屏，画面可能会被裁减。
该策略下，咱们抉择宽高变动较大的尺度，对原图宽高做等比例缩放。同样取 1280×720（宽 x 高，16:9）缩放至 1080 x 1920（宽 x 高，9:16）的案例，咱们取其中的宽高变动的较大尺度，将宽、高均放大至 266.667%，缩放后的图像分辨率为 3413 x 1920，该分辨率低等于显示分辨率高，但分辨率宽远大于显示分辨率宽，显示区域的宽度方向无奈齐全包容图片的程度像素，超出的局部画面被裁剪，如下图：
注：该策略下，缩放后图片分辨率大于显示分辨率，只能显示图片部分。但具体显示哪一部分、裁减掉哪一部分，仍须要确认。上图默认为基于图像最左侧来显示，将最右侧超出显示区域的局部裁减掉。
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策略三：自在缩放并填充（Scale Fill）
缩放时，能够扭转图片的宽高比例，渲染时显示全图并填满全屏，画面可能会被拉伸。
该策略下，咱们将图像分辨率的宽、高别离缩放至显示分辨率的宽、高。同样取 1280×720（宽 x 高，16:9）缩放至 1080×1920（宽 x 高，9:16）的案例，咱们将图像分辨率宽放大至 84.37%，然而高放大至 266.667%，缩放后图像分辨率宽、低等于显示分辨率宽、高，实现了全屏显示，没有黑边。但因图像比例变动，导致画面呈现拉伸。如下图，缩放显示后，企鹅变“高”变“瘦”了。
以上常见的渲染策略通知咱们：同一原始分辨率的图片，能够渲染到不同显示分辨率的屏幕上。但理论显示成果将取决于两种分辨率的关系（大小、比例）。
一般来说，要保障图像显示优先且承受黑边时，咱们选用等比缩放并自适应（Aspect Fit）；要保障界面好看而要求全屏显示、并不扭转画面比例时，咱们选用等比缩放并填充（Aspect Fill），此时，宽高缩放的差别不能太大，否则会导致画面被过渡裁剪。个别很少会抉择自在缩放并填充（Scale Fill），除非是对于画面比例没有保真要求的场景，比方纯色图片的全屏显示。
另外，正如后面提到的，在理论利用中，咱们往往须要在某个指定的显示区域 上渲染图片，那么该“指定区域”上的部分分辨率，也是更灵便意义上的“显示分辨率”，大家须要对渲染后果有正确的预期，并灵便抉择合乎需要的策略。
分辨率的抉择
综合后面探讨的诸多影响因素，在没有缩放解决的前提下咱们能够说：进步图像的原始分辨率，能够带来更清晰细腻的画面。高画质当然是咱们的正当谋求，但这是否意味着，咱们要始终谋求一个极高的分辨率呢？答案当然是否定的。
系列推文中，相似问题咱们已探讨屡次。理论利用场景中基于种种制约，咱们往往都是“戴着镣铐”在舞蹈。比方音频相干的参数，音频采样率、位深、码率等等，都是综合思考需要 & 限度，选取了一个“折中”值。视频分辨率天然也是如此，高分辨率往往意味着机器性能的耗费越高、视频图像的数据量越大、传输带宽的占用越多、老本越高，这势必会影响弱网环境下或低配机器上的应用体验，咱们也须要依据场景抉择适合的分辨率。
个别 RTC 场景下罕用的、适合的分辨率有：
一般来说，RTC 场景下很少应用 1080P 以上的分辨率，尤其是在挪动端，更高配置的显示成果较难拉开差距，反而会极大进步传输带宽、设施性能的压力，收益不高。另外，表格中所列并非相应场景的固定抉择，更非无限抉择，理论场景应用哪种分辨率更适合，仍需基于业务、产品的需要，理论测试和体验后能力做定夺。
总结
至此，对于何谓“肯定数量”的探讨，就告一段落了，心愿大家通过本篇推文可能对于“分辨率”有进一步地意识。咱们下一篇推文，会持续就另一个话题：“肯定频率”的定义和影响，做相干探讨。最初咱们通过一个思维导图，总结一下本文的次要内容。
问
本期思考题
对于本文中的举例，图像分辨率为 1280×720（宽 x 高，16:9），显示分辨率为 1080×1920（宽 x 高，9:16），有什么方法，能够实现全屏显示、不拉伸且不裁剪图像画面吗？
（🤫下期揭秘）
上期思考题 揭秘 ⬇️
Q：
参考推文中的举例，假如原图的 Width x Height = 6 x 8，存储时将 Stride 对齐为 8。当应用 Stride = 8，Width = 4，进行读取和渲染，会呈现什么问题？
A：
若应用正确的配置，Stride = 8 进行读取，Width = 6 进行渲染，则仅会显示出黑白局部，彩色局部的 Padding 在渲染时会被疏忽。
若应用正确的 Stride = 8，谬误的 Width = 4，会呈现如下问题：数据读取逻辑失常，然而计算机会以 Width = 4 进行渲染，理论只渲染了局部图像，其余部分（图中紫色和黄色局部）都被当做 Padding 解决。显示进去的画面是被裁减的。