- 視頻序列中的每一幅圖像，都是有NxM個像素組成的，每個像素都有具體的數值，視頻序列可以表示爲三維矩陣，其中NxM這兩個維度表示每幅圖的像素值，形成視頻的空間域，另一個維度代表視頻的時間域。
- 彩色視頻需要三個矩陣，分別代表三個基本都色彩分量（rgb）或亮度色度分量（yuv）。
- 每秒播放的幀數叫幀率，單位fps，要是人眼看着平滑連續，視頻幀率需要在25-30fps以上。
以標清720P（以16：9，則爲1280x720）來舉例，假設3個顏色分量，每個像素以8bit表示，幀率爲30fps,則每一幀視頻數據量爲
所以傳輸時需要視頻壓縮與編碼。
壓縮分無損和有損兩種：
無損：可以通過重建完全恢復原來的數據
其使用場景：文本文件，程序文件，特殊音視頻環境下（需要完美音質的音樂製作（所以現在在音樂平臺上無損音質需要收費，在於傳輸需要的數據流很大）用於精確診斷的醫學圖像，遙感圖像）
缺點：受信源熵的限制，無損編碼壓縮率在5：1以下，圖像無損編碼在3：1左右。
有損：以損失一定質量的代價獲取高壓縮比。
衡量參數：碼率和失真，也就是要做到：在碼率一定的情況下，視頻質量最好，在質量損失一定下獲得最高的壓縮比（最低的碼率）。
另外注意時間域失真的問題。
H.265/HEVC的編解碼流程
H.265/HEVC仍然採用混合編碼模型，其編解碼流程主要包括5個部分:幀間和幀內預測(Estimation)、變換(Transform)和反變換、量化(Quantization)和反量化、環路濾波(Loop Filter)、熵編碼(Entropy Coding).但每一步都引入了新的編碼技術。
1)幀內預測編碼
主要用於去除圖像的空間相關性，通過編碼後的重構塊信息來預測當前像素塊以去除空間冗餘信息，提高圖像的壓縮效率。與以往的標準相比，H.265/HEVC支持更多的幀內預測模式。
2)幀間預測編碼
主要用於去除圖像的時間相關性，幀間預測通過將已編碼的圖像作爲當前幀的參考圖像，來獲取各個塊的運動信息，從而去除時間冗餘，提高壓縮效率。在H.265/HEVC中，真賤預測可採用單向和雙向的參考圖像來進行預測，包括類似H.264/AVC中分層B幀的預測結構。
3)變換量化
該模塊通過對殘差數據進行變換量化以去除頻域相關性，對數據進行有損壓縮。變換編碼將圖像從時域信號變換至頻域。將能量集中至低頻區域。量化模塊可以減少圖像編碼的動態範圍，變換編碼和量化模塊從原理上屬於兩個相互獨立的過程，但是在H.265/HEVC中，兩個過程相互結合，減少了計算複雜度。
4)去方塊濾波
在基於塊的視頻編碼中，形成的重構圖像會出現方塊效應，採用去方塊濾波可達到削弱甚至消除方塊效應的目的，提高圖像的主觀質量和壓縮效率。H.265/HEVC仍然是基於快的視頻編碼，因此延續了環內去方塊濾波的思路。
5)樣點自適應補償（Sample Adaptive Offset,SAO）濾波處於去方塊濾波之後，通過解析去方塊濾波後的像素的統計特性，爲像素添加相應的偏移值，可以在一定程度上削弱振鈴效應，提高圖像的主觀質量和壓縮效率。這是H.265/HEVC新增的一項編碼方式。
6)熵編碼
該模塊將編碼控制數據、量化變換系數、幀內預測數據以及運動數據等編碼爲二進制流進行存儲或傳輸。熵編碼模塊的輸出數據即原始視頻壓縮後的碼流。H.265/HEVC中採用先進的基於上下文的自適應二進制算法編碼（CABAC）進行熵編碼，引入了並行處理架構，在速度、壓縮率和內存佔用等方面均得到了大幅改善。