【技术】隐藏在DP与HDMI背后的神秘力量，深度解析DSC显示流压缩技术（中）

简单过一过不同版本DSC技术的差异

DSC技术是由视频电子标准协会(VESA)开发的一项视觉无损压缩标准，旨在解决超高清、高刷新率视频信号传输带宽不足的问题。自2014年首次推出DSC 1.0以来，DSC技术经历了多次迭代升级，先后发布了DSC 1.1、DSC 1.2a和DSC 1.2b等版本，每一次更新都在压缩效率、兼容性和功能支持上取得了重要突破，推动了高分辨率显示技术的发展。

DSC 1.0与1.1：奠基与兼容

最初的DSC 1.0版本作为行业首个视觉无损压缩标准，确立了DSC技术的基本框架和压缩理念。它实现在有限带宽内传输高分辨率视频的目标，且保证了视觉上无明显画质损失。随后，DSC 1.1版本主要在兼容性和稳定性方面做了改进，确保新旧版本设备之间的互操作性，提升了实际应用的可靠性和普及度。

DSC 1.2a：提升压缩效率与应用范围

2018年左右，DSC 1.2a版本发布，它在前代基础上显著提升了压缩效率和兼容性。DSC 1.2a支持更多色彩格式，尤其是RGB和YCbCr 4:4:4格式，满足了高色彩保真度的需求。此外，1.2a版本增强了错误检测与恢复能力，提高了在复杂传输环境下的稳定性。这一版本还针对虚拟现实(VR)、增强现实(AR)等新兴应用场景进行了优化，使DSC技术适应更广泛的显示设备和使用环境。

DSC 1.2a的另一个重要特点是其低延迟和低计算复杂度设计，保证了实时视频传输的流畅性，适合高刷新率显示需求。这些改进使得DSC 1.2a成为了DisplayPort 1.4a等接口标准的核心技术，支持4K甚至8K分辨率下的高刷新率视频传输。

DSC 1.2b：扩展色彩格式与色深支持

DSC 1.2b在1.2a的基础上做出了两大关键升级。首先是色彩格式支持的扩展。DSC 1.2a原生支持RGB和YCbCr 4:4:4色彩格式，而DSC 1.2b新增了对YCbCr 4:2:0和4:2:2色彩格式的原生支持，这意味着视频信号无需先转换成RGB格式即可压缩传输，大幅提升了压缩效率和图像质量，特别是在带宽受限的情况下表现更佳。

其次，DSC 1.2b提升了色深支持能力，新增了对14bit和16bit色深的支持，满足了HDR(高动态范围)和专业色彩显示的需求。这使得DSC 1.2b不仅适用于8K分辨率，还能轻松应对更高分辨率(如16K)和更丰富色彩表现的未来显示标准。

DSC版本的实际应用差异

值得注意的是，作为VESA标准的“亲生儿子”，DisplayPort 2.1b接口自然采用了DSC 1.2b版本以充分发挥其80Gbps物理带宽的潜力，支持最高16K分辨率和极高刷新率的视频传输。事实上，DP 1.4a就已经开始使用DSC 1.2b，确保了在高分辨率高刷新率环境下的稳定传输。

相比之下，HDMI 2.2标准目前仍采用DSC 1.2a版本。据HDMI协会公布的信息，虽然HDMI 2.2具备支持高带宽的潜力，但不支持DSC 1.2b。未来随着技术成熟和市场需求，HDMI标准有望升级至DSC 1.2b，实现更高效的压缩和更丰富的色彩支持。

DSC技术的标准兼容性与向下兼容

DSC各版本之间保持良好的向下兼容性。例如，DSC 1.2编码器可以被DSC 1.1解码器解码，保证了不同版本设备之间的互操作性。这种设计极大地促进了DSC技术的普及和应用，使得新旧设备能够无缝协作，避免了因版本差异带来的兼容性问题。

DSC如何实现视觉无损压缩

DSC技术的核心优势在于其“视觉无损”(Visually Lossless)的压缩能力。虽然DSC并非严格意义上的数学无损压缩，但它通过先进的算法设计，使得压缩后的视频信号在视觉体验上几乎与原始未压缩信号无异，人眼难以察觉任何差别。这种折衷方案既保证了极高的压缩率，又满足了用户对画质的苛刻要求，成为超高清、高刷新率视频传输的关键技术。

视觉无损的定义与验证方法

为了确保DSC技术达到视觉无损，VESA采用了国际标准ISO/IEC 14495-1中定义的视觉测试方法。该方法通过让受试者在不同内容(包括影像、文本、图形等)中切换原始图像和经过DSC压缩再解压的图像，评估是否能够识别出差异。测试内容涵盖了各种典型显示场景，确保压缩算法在多样化画面下均能保持高质量。

测试结果显示，在8 bits per pixel(bpp)及以上的3:1压缩比条件下，绝大多数测试者无法区分压缩前后的图像差异。基于此，VESA正式将DSC定义为视觉无损压缩技术。这意味着，虽然压缩过程中丢弃了一部分数据，但在视觉上这些变化被人眼忽略，用户体验与无压缩画面几乎一致。

ISO/IEC 14495-1视觉测试的基本流程

ISO/IEC 14495-1是国际标准化组织(ISO)和国际电工委员会(IEC)联合发布的图像质量评价标准，主要针对无损和有损图像压缩算法的视觉效果进行主观评估。该标准通过系统化的主观测试流程，量化压缩图像与原始图像之间的视觉差异，确保压缩算法在视觉体验上的表现符合预期。

1. 测试环境设置

测试需在受控的环境中进行，确保光线、显示设备和观察距离符合标准要求。显示设备通常为高质量的参考显示器，保证色彩和亮度的准确还原。观察距离一般为屏幕对角线长度的3到6倍，以模拟正常观看条件。

2. 测试图像选择

标准要求选用多样化的测试图像，涵盖不同内容类型，包括自然影像(风景、人像)、文本、图形、动画等。这样可以全面评估压缩算法在各种视觉场景下的表现。

3. 测试方法

ISO/IEC 14495-1采用双向比较法(Double Stimulus Continuous Quality Scale，DSCQS)或单刺激法(Single Stimulus，SS)进行测试。DSCQS：受试者在同一测试轮次中连续观看原始图像和压缩图像的不同版本，评分其视觉质量差异。SS：受试者仅观看压缩图像，基于记忆或经验对其质量进行评分。

4. 评分标准

受试者根据视觉感受，使用预设的评分尺度(通常为1到5或0到100分)评价图像质量。评分维度包括清晰度、色彩还原、噪点、失真等。

5. 数据统计与分析

收集所有受试者的评分数据，进行统计分析，计算平均意见分数(Mean Opinion Score，MOS)及置信区间。通过对比压缩图像与原始图像的MOS，判断压缩算法是否达到视觉无损或可接受的质量水平。

DSC技术实现视觉无损压缩的几个关键要点

DSC技术之所以能够实现视觉无损压缩，关键在于其多项创新的压缩算法和设计策略。下面详细介绍DSC实现视觉无损压缩的五个核心要点：

1. 采用低延迟的色彩空间转换：YCgCo转换

DSC首先对输入的视频信号进行色彩空间转换，通常采用YCgCo色彩空间。YCgCo是一种基于亮度和色度分量分离的色彩空间。其中Y代表亮度信号(Luminance)，反映图像的明暗信息；Cg代表绿色色度信号(Green Chrominance)；Co代表橙色色度信号(Orange Chrominance)。

如果输入信号是RGB格式，DSC会先将RGB信号无损转换为YCgCo分量视频信号。这种转换过程是无损的，保证了色彩信息的完整性，不会引入额外的失真。

而如果输入信号本身是YCbCr格式，DSC无需进行色彩空间转换，但会对色度分量进行重新映射，Cb映射到Co，Cr映射到Cg。这种映射优化了色度数据的分布，方便后续压缩处理。

采用YCgCo色彩空间的优势在于，它能更有效地分离亮度和色度信息，减少色度信号的冗余，提高压缩效率，同时保持色彩的准确还原。这一步骤为后续的预测编码和量化提供了更优质的输入数据，降低了压缩伪像产生的风险。

2. 以像素组为单位应用预测编码减少冗余数据

DSC压缩过程中，图像数据不是单个像素独立处理，而是以像素组(Pixel Group)为单位进行编码。一个像素组通常包含连续的3个或6个像素。

在每个像素组内，DSC采用预测编码技术，通过利用相邻像素间的相关性来减少数据冗余。具体做法是，预测当前像素的值，基于周围像素的颜色信息；计算预测值与实际像素值之间的误差(误差值)；仅传输误差值，而非完整像素值。

由于相邻像素通常颜色相近，误差值较小，编码后的数据量大大减少。预测编码不仅降低了数据量，还保持了图像的细节和边缘信息，避免了压缩后图像出现模糊或色块现象。

DSC中采用了多种预测算法，如Modified Median-Adaptive Prediction(MMAP)、Block Prediction(BP)和Midpoint Prediction(MP)，根据图像内容动态选择最优算法，进一步提升压缩质量。

3. 使用索引色历史(Indexed Color History, ICH)缓冲区编码重复像素

DSC还引入了索引色历史(ICH)缓冲区，用于高效编码画面中重复出现的像素颜色。具体的实现方法是编码器维护一个颜色索引表，存储近期出现的颜色值。当画面中出现这些颜色时，编码器只需传输颜色索引，而非完整颜色数据。接收端根据索引从缓冲区取出对应颜色，实现还原。这种方法特别适合图形界面、文本、动画和大面积单色区域，极大地减少了重复颜色的传输数据量。ICH机制与预测编码互为补充，针对不同画面内容采用最合适的编码方式，达到最佳压缩效果。

4. 动态比特率控制算法调整量化位深，减少视觉伪像

为了在保证压缩率的同时最大限度减少视觉伪像，DSC采用了动态比特率控制算法(Bitrate Control Algorithm)，智能调整量化位深。量化是压缩过程中将连续色彩值映射为有限离散值的过程，量化位深越低，数据量越小，但可能引入失真。DSC通过动态调整每个像素组的量化位深，平衡压缩率和画质：对于细节丰富或边缘明显的区域，使用较高的量化位深，保证图像细节和锐度；对于平滑或单色区域，降低量化位深，减少冗余数据。这种自适应量化策略有效避免了传统压缩中常见的块状效应、色带效应等视觉伪像，确保图像质量接近无损。此外，DSC保持压缩后数据流的恒定比特率(Constant Bit Rate，CBR)，避免码率波动导致的画面抖动和卡顿，保证视频传输的稳定性和流畅性。

5. 影像帧分割成多个截面(Slices)独立压缩与传输

为了提高编码效率、降低延迟并增强传输稳定性，DSC将每一帧图像分割成多个截面(Slice)，每个截面独立进行压缩和传输。截面数量和大小可灵活配置，常见配置有1、2、4、8个截面，甚至更多。截面可以是横向的条状区域，也可以是更宽的矩形区域，具体形状和大小由传输端和接收端协商确定。

多个截面并行压缩的优势包括：降低延迟，并行处理缩短了编码时间，适应高刷新率需求；提高容错性，部分截面出现错误不会影响整帧图像，增强传输稳定性；提升传输效率，截面数据可以在传输过程中复用，减少冗余传输。截面机制使得DSC能够灵活适应不同分辨率、带宽和硬件性能的需求，保证压缩过程的实时性和稳定性。

其他辅助技术与设计

除了上述五大关键要点，DSC还采用了多项辅助技术和设计来保障视觉无损压缩：

●错误检测与恢复

DSC内置错误检测算法，能够及时发现传输错误并进行纠正或隐藏，避免画面出现明显瑕疵。

●预测编码算法的选择机制

传输端根据画面内容动态选择最优预测算法(MMAP、BP、MP)，并通过链路训练与接收端协商，确保解码端正确还原。

●元数据传输与链路训练

DSC相关参数(版本、色彩格式、色深、截面配置等)通过链路训练和主链路协议传输，保证编码解码双方同步。

未完等续