Filter 什么是6-tap过滤器以及它们在不同编解码器之间的差异？

我在VP8解码短语中发现“6抽头滤波器在任何情况下都将是6抽头滤波器，并且差异通常仅在系数中”。那么什么是6抽头过滤器，它是如何工作的呢

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那么，有谁能解释一下什么是6抽头滤波器以及它们在不同编解码器中的区别吗？

6抽头滤波器是6阶FIR或IIR滤波器（可能是FIR）。这些系数将决定滤波器的频率响应。在不了解结构、系数和采样率的情况下，您无法对过滤器做更多说明。

视频编解码器中有两个地方通常使用这些过滤器：

运动估计/补偿

视频编解码器比静止图像编解码器压缩得好得多，因为它们还消除了帧之间的冗余。他们使用运动估计和运动补偿来实现这一点。编码器将图像分割为图像数据的矩形块（通常为16x16），然后尝试在先前编码的帧中查找与当前编码的块尽可能相似的块。编码器然后只传输差异和一个指针，指向它找到匹配的地方。这是视频编解码器获得1:100压缩的主要原因，而图像编解码器获得1:10压缩。现在，您可以想象场景中的摄影机或对象有时并没有移动一个完整像素，而是移动了一半或四分之一像素。如果对图像进行缩放/插值，则会找到更好的匹配，并使用这些过滤器来实现这一点。每个编解码器进行过滤的确切方式往往不同

解块

使用这种过滤器的另一个原因是从正在使用的变换中移除瑕疵。就像在静止图像编码中一样，有一种变换将图像数据变换到另一个“压缩能量”的空间中。例如，在此变换之后，具有统一颜色的图像部分（如蓝色天空）将生成颜色只有一个数字的数据，然后其余数据都为零。与所有像素都存储蓝色的原始数据相比，许多冗余已经被删除。在变换之后（Google for DCT、KLT、integer transform），零通常被丢弃，剩下的其他不太相关的数据用比原始数据更少的位进行编码。在图像解码期间，由于数据被丢弃，这通常会导致相邻块的8x8或16x16之间出现边缘。有一个单独的平滑过滤器，然后再次平滑这些边