影片的編碼（Encoding）與封裝（Muxing/Container）是串流影音的基礎知識。這篇文章從「影片是怎麼產生的」開始，說明為什麼影片一定要壓縮、位元速率怎麼計算檔案大小、H.264 和 H.265 該怎麼選，最後整理影像壓縮去除冗餘資訊的四大原理。
影片是怎麼產生的？為什麼需要編碼壓縮？
要說到影片的編碼與封裝，就要先聊聊影片是怎麼產生的。相信大家小時候都看過翻頁動畫吧——由很多張圖片組成的書，快速翻書時就能看到一段連續的動畫：
影片的原理也是如此：一張張的照片，經過快速的連續切換，就成為了動態影片。但這樣的原始影片大小非常可觀——若影像每個畫素的三個顏色 RGB 各需要一個位元組儲存，每個畫素需要 3 位元組，解析度 1280×720 的單張影像就是約 2.76 MB；若每秒 25 張（FPS 25），所需的位元率會達到 553 Mb/s。這種大小不論是儲存或用網路傳輸都有困難，因此編碼壓縮勢在必行。
資料壓縮的難題：音訊與視訊大不同
音檔和視訊有著完全不同的編碼方式和壓縮理論：
- 音訊編碼的難點在於延時敏感、卡頓敏感、噪聲抑制（Denoise）、回聲消除（AEC）、靜音檢測（VAD）、混音演算法等，每個項目都有各自的演算法去深究如何優化音訊的擷取。
- 視訊壓縮編碼的難點則在於編碼效率和編碼複雜度的平衡。例如 H.265 較 H.264 在相同的位元率之下有更好的畫質呈現、更小的檔案大小，但編碼的複雜度約增加了近十倍。
在實際應用中，大多數狀況的編碼端及解碼端電腦資源不固定，因此在編碼複雜度和編碼效率中取得平衡是很重要的事。以下是目前主流編碼器的簡要比較：
| 比較項目 | H.264 (AVC) | H.265 (HEVC) |
|---|---|---|
| 同位元率畫質 | 基準 | 更佳 |
| 檔案大小 | 基準 | 約可再省 30–50% |
| 編碼複雜度 | 基準 | 約增加近十倍 |
| 硬體支援 | 非常普及 | 較新裝置才完整支援 |
什麼是位元速率？它如何決定影片品質與檔案大小？
網路影音多媒體（包括音視頻）在單位時間內的資料傳輸率，通常使用碼流或位元速率來表示，代表每秒傳輸或處理的位元量（資料流量），單位是 Mbps（Mb/s）。也可以說是所需的最低下載速度——下載速度越低，需要越高的壓縮（尤其是破壞性壓縮），故位元速率會直接影響影片品質。
- 相同解析度下，位元率越高，每秒包含的資訊越多，檔案越大、壓縮比越小，影音品質越佳，但越吃頻寬及電腦的運算能力，配備不夠好可能會很卡。
- 使用較低的位元速率輸出，靜止畫面差異較小，動態畫面容易產生色塊、畫質低落，整體較不清晰。
我們可以從位元速率推算最終整個串流檔案的大小。完整的影片包括「視頻」及「音頻」兩個軌道，公式如下：
檔案大小（MB） = （音訊位元速率（KBit）/8 + 視訊位元速率（KBit）/8）× 影片總長度（秒）
而音檔的位元速率公式如下：
位元速率（Bit Per Second） = 取樣率（Hz） × 取樣位數 × 聲道數
通常，影片位元速率會受到 FPS（每秒幀數）、解析度（輸出的影像尺寸）、編碼方式（VBR、CBR、ABR 三種）、壓縮演算法（如 H.264、H.265 和 VP9）影響；音檔則受到取樣率、取樣位數（單次取樣儲存時所佔大小，例如電話是 3kHz 取樣的 7 位聲音，CD 是 44.1kHz 取樣的 16 位聲音）以及聲道數影響。以上幾項的選擇目標，是達到位元速率最小化和播放畫質最佳化之間的理想平衡。
FPS
FPS 是 Frames Per Second 的縮寫，指每秒鐘刷新的圖片幀數，也可以理解為圖形處理器每秒鐘能夠刷新幾次。越高的幀速率可以得到更流暢、更逼真的動畫——每秒鐘幀數（FPS）越多，所顯示的動作就會越流暢。
影像壓縮的原理：去除四類冗餘資訊
資料壓縮是透過去除資料中的冗餘資訊而達成。就視訊資料而言，冗餘資訊可以分成四類：
- 時間上的冗餘資訊（temporal redundancy）：在視訊資料中，相鄰的影格（frame）與影格之間通常有很強的關連性，這樣的關連性即為時間上的冗餘資訊。
- 空間上的冗餘資訊（spatial redundancy）：在同一張影格之中，相鄰的像素之間通常有很強的關連性，這樣的關連性即為空間上的冗餘資訊。
- 統計上的冗餘資訊（statistical redundancy）：指欲編碼的符號（symbol）的機率分布是不均勻（non-uniform）的。
- 感知上的冗餘資訊（perceptual redundancy）：指人在觀看視訊時，人眼無法察覺的資訊。
延伸閱讀
常見問題
影片為什麼一定要經過編碼壓縮？
未壓縮的 1280×720、25FPS 影片位元率高達 553 Mb/s，無論儲存或網路傳輸都不可行。編碼壓縮透過去除影片中的冗餘資訊，把資料量降到可儲存、可串流的規模。
H.264 和 H.265 該怎麼選？
H.265 在相同位元率下畫質更好、檔案更小，但編碼複雜度約是 H.264 的十倍，且較舊裝置支援度較差。若播放端裝置較舊或即時性要求高，選 H.264；追求壓縮效率且環境支援時，選 H.265。
位元速率越高代表影片品質越好嗎？
一般而言是的：相同解析度下位元率越高，每秒包含的資訊越多、影音品質越佳，但檔案更大、更吃頻寬。位元率過低時，動態畫面容易出現色塊、畫質明顯低落。
影片檔案大小怎麼計算？
檔案大小（MB）=（音訊位元速率 + 視訊位元速率）÷ 8 × 影片長度（秒），其中位元速率以 KBit 為單位。例如視訊 4000 Kbps 加音訊 128 Kbps 的 60 秒影片，約為（4000+128）/8 × 60 ≈ 31 MB。
影像壓縮是靠去除哪些冗餘資訊達成的？
主要有四類：時間冗餘（相鄰影格相似）、空間冗餘（相鄰像素相似）、統計冗餘（符號機率分布不均勻）、感知冗餘（人眼察覺不到的資訊）。壓縮演算法就是針對這四類冗餘設計的。
參考資料
最後更新
2026-08-28（原文發布於 2020-10-15，本文保留原始筆記內容並補上 GEO 結構。）
關於作者 {#author}
Claire Chang ｜ 企業 AI 導入與流程轉型顧問。專注於 AI Agent 架構設計、ERP 系統整合與企業 AI 治理。
首次發布：2020-10-15