什么是Macroblock Tree

Macroblock Tree是一个基于macroblock的qp控制方法。MB Tree的工作原理类似于古典的qpcompression，只不过qcomp处理的对象是整张frame而MBTree针对的是每个MB进行处理。工作过程简单来说，是对于每个MB，向前预测一定数量的帧（该数量由rc-lookahead和keyint的较小值决定）中该MB被参考的情况，根据引用次数的多寡，决定对该MB使用何种大小的qp进行quantization。而qp的大小与被参考次数成反比，也就是说，对于被参考次数多的MB，264的解码器认为此对应于缓慢变化的场景，因此给与比较高的质量（比较低的qp数值）。至于视频的变化率与人眼感知能力的关系，这是一个基于主观测试的经验结果：视频变化率越大人眼的敏感度越低，也就是说，人眼可以容忍快速变化场景的某些缺陷，但相对而言某些平滑场景的缺陷，人眼则相当敏感。注意此处说的平滑，指的是沿时间维度上场景的变化频率，而非普通意义上的像素域中的场景。

MBTree File

这是一个临时文件，记录了每个P帧中每个MB被参考的情况。

MB Tree的处理对象

根据DS blog上的文章，目前mbtree只处理p frames的mb，同时也不支持bpyramid。

与Mbtree相关的参数

--qcomp qcomp有削弱mbtree强度的倾向，具体来说，qcomp的值越趋近于1（Constant Quantizer），mbtree的效力越差。

--rc-lookahead 决定mbtree向前预测的帧数。

一点深入的分析：

对于使用encoder的我们来说，也许需要更进一步的关注下mbtree具体是如何将码率节省到这个地步的，在这之前，我们先回顾下264的码率控制方法。

所谓码率控制，指的是在给定码率和解码端缓冲区的限制下，如何选择最优编码参数的系统优化问题。x264一共支持5种码率控制模式，而VBV的启用可以使264以mb为单位而非以帧为单位指定qp。

简而言之，CRF模式下码率控制的过程由下面三步决定：

1、首先确定当前正在处理帧的码率：由于x264使用了与画面复杂度相关的经验公式，于是问题被归结于如何预测画面复杂度。

2、对于1pass的CRF而言，画面复杂度由残差的SATD决定，后续GOP中的I帧qp则由之前编码的I帧qp继承决定。

3、之后，我们需要根据所选crf的数值，对2中获得的数据进行scaling，以获得最终码率。