DSC（Display Stream Compression，顯示流壓縮）是由視頻電子標準協會（VESA）開發的一種高效的視頻壓縮技術。隨着顯示技術的發展，尤其是分辨率和幀率的大幅提升，傳統的物理接口在傳輸高帶寬需求的視頻信號時面臨了挑戰。DSC技術的出現正是為了解決這一問題，使得通過現有的物理接口如DP 1.4及以上版本、HDMI 2.1以及嵌入式DP（eDP）1.4及以上版本能夠支持更高的顯示分辨率和刷新率。
DSC技術的一大亮點在於其實現了出色的壓縮效率，將圖像數據壓縮至每像素8位（bpp）。這意味着對於常規的每像素24位色彩深度的圖像，DSC可以實現3倍的壓縮比；而對於色彩深度達到每像素30位的圖像，其壓縮比更是能達到3.75倍。接下來，在深入分析DSC工作原理的過程中，我們將探討這種高效壓縮能力背後的關鍵因素。
DSC的發展歷程彰顯了它在顯示技術領域日益增長的重要性。自2014年首次推出以來，DSC便迅速獲得了業界的關注。到了2016年，這項技術被正式納入DisplayPort 1.4標準，這一里程碑事件為其在計算機顯示器領域的廣泛應用打下了堅固基石。緊接着，在2017年，隨着HDMI 2.1也將DSC納入麾下，其應用範圍得到了進一步的拓展。
從那時起，DSC持續演進，並在後續的顯示接口標準中扮演着不可或缺的角色，如在DisplayPort 2.0和2.1版本中的關鍵貢獻。它不僅支持更高的分辨率和刷新率，還確保了圖像傳輸的質量與效率。因此，DSC逐漸成為現代顯示解決方案的核心元素之一，為用戶帶來更加流暢、清晰的視覺體驗。
DSC如何工作？
我們可以將DSC的工作機制與包裹遞送的過程相比較，以更直觀地理解其原理。假設你需要將大量物品（這裡指圖像數據）從一個地點運輸到另一個地點（即從源設備傳輸到顯示器）。若不進行任何優化處理，直接將這些物品一股腦兒裝進一個大箱子里（意味着未經壓縮的數據傳輸），那麼這個箱子不僅體積龐大、重量驚人，甚至可能因為過大而難以搬運，這會導致物流效率低下且耗時費力（對應於佔用過多的帶寬並降低傳輸速度）。
這時，DSC就如同一位極其聰明的包裝專家介入了進來。它首先會細緻地檢查每一件物品（分析圖像數據），發現其中有些部分非常相似或完全一致（比如相鄰像素點或是畫面中色彩、亮度相近的區域）。基於這種洞察，DSC採用了一系列精妙絕倫的打包技巧來減少貨物的整體尺寸和重量（即壓縮數據），同時確保所有物品都能完好無損、高效快捷地抵達目的地（在保持高質量的前提下實現快速傳輸）。
1、預處理階段
在數據預處理階段，為了適應後續的壓縮操作，會依據特定的編碼類型及像素格式對數據進行一系列轉換。如果原始編碼為RGB模式，首先需要將其轉換成一種可逆的YCGCO格式。這種轉換之所以必要，是因為YCGCO編碼的數據在後續的壓縮流程中更易於被算法處理和優化。
對於採用「簡單4:2:2」這樣的像素格式的情況，我們通常運用插值技術來提升數據的完整性。具體來說，這一過程涉及根據鄰近像素的色度信息推測並填充缺失的色度樣本，從而將原本的格式升級為4:4:4格式。通過這種方式，算法能夠較為準確地補充當前像素點可能缺失的色度值，這不僅使圖像數據變得更加完整，而且提高了整體結構的一致性，有利於實現更加高效的壓縮效果。
整個過程可以類比於在打包前對物品進行細緻的分類與整理——確保每一件物品都處於最適合其形狀的位置上。就像在包裝過程中巧妙利用泡沫填充空隙以達到最佳的保護和空間利用率一樣，在數據預處理中，通過對圖像數據的精心調整和優化，我們同樣能實現更高效、更緊湊的數據傳輸方案。
2、編碼和預測步驟
編碼預測步驟的核心在於通過使用相鄰像素的數據來推測目標像素值。具體來說，設備首先基於周邊像素的信息對目標像素進行預估。隨後，將預測得到的像素值與實際的原始像素值對比，計算出兩者之間的差異即誤差值。該誤差值而非完整的像素數據將被傳送至接收端，接收器利用相同的方法進行像素預測，並結合接收到的誤差值調整預測結果，使之儘可能接近真實的像素值。這樣一來，只需傳輸誤差信息，即可大幅減少需傳輸的數據量。
數字流壓縮（DSC）技術運用了多種策略實現高效的編碼預測，如中值匹配自適應預測（MMAP）、塊預測（BP）和中點預測（MP）等方法。在實際應用中，DSC會依據圖像的具體特徵選擇最適合的預測方案。這一過程可以類比為打包行李時根據物品特性選擇最佳包裝策略——考慮因素包括箱內物品的種類、數量以及分佈情況（相當於圖像中的像素組成）。例如：
•若箱內主要是同類型的小物件（類似於圖像中具有高相似度像素的區域），則MMAP技術是理想的選擇，因為這種方法在處理此類數據時表現尤為出色。
•對於按照某種模式排列的物品（代表特定分佈的像素），BP方法可能更加適用，因為它能夠更好地適應這種規律性的布局。
•當遇到介於兩種常見狀態之間的物品（像素值位於兩個參考點之間的情況），MP方法將是更佳的選擇，以確保預測的精確性。
3、比特率控制和緩衝機制
在DSC技術中，比特率控制算法通過密切關注色彩均勻性和緩衝區滿度這兩個關鍵指標來實現高效的數據壓縮。當處理具有大面積均勻或平坦色調的圖像時，系統能夠識別出這種情況，並相應地降低位深，從而實現更有效的數據壓縮。相反，如果檢測到緩衝區接近其容量上限，系統將適時調整像素組的量化位深，確保數據可以被及時處理，避免發生緩衝區溢出的問題。
這種比特率控制機制使得DSC能夠在既定的比特率範圍內動態調節量化位深，以盡量減少壓縮過程中可能出現的偽影現象。這一過程與優化運輸包裝策略頗為相似：我們首先評估箱內物品的布局（相當於色彩均勻性），同時考慮箱子內的可用空間（緩衝區滿度）。對於那些內部物品排列有序且剩餘空間較大的情況（類似於色彩過渡平滑的區域），我們可以採取更為緊密的包裝方式（降低量化位深），因為這類簡單的顏色信息不需要太高的精度就能保持原貌。然而，在面對形狀複雜、剩餘空間有限的情形時（即顏色變化豐富的區域），則需要更加審慎地選擇合適的包裝方法（適當調整量化位深），確保所有物品都能妥善安置（在帶寬限制內），並儘可能減少因壓縮導致的損害（減少偽影）。
通過這種方式，該算法精心平衡了數據壓縮與視覺保真度之間的關係，保證了圖像既能被高效壓縮，又能維持其原有的視覺質量，滿足「視覺無損」的高標準。這意味着，用戶在查看經過壓縮處理的圖像時，幾乎不會察覺到任何明顯的壓縮偽影，享受高質量的視覺體驗。
4、索引顏色歷史（ICH）和熵編碼應用
索引顏色歷史（ICH）作為DSC技術中的一個精妙設計，極大地增強了壓縮效率。其核心理念在於將圖像中頻繁出現的像素信息以索引的形式進行存儲。例如，在特定的應用場景如遊戲界面元素或擁有大面積一致背景色的畫面中，這些重複出現的像素值能夠被記錄在一個包含32個條目的ICH緩衝區里。在實際的數據傳輸過程中，僅需發送代表這些像素的索引數據而非完整的像素細節，這大大降低了所需傳輸的數據量，提升了整體的壓縮效果。
此機制可類比於物流中的打包流程：設想一些經常共同出現的物品（即圖像中反覆出現的像素信息），比如一套辦公用品（包括鉛筆、橡皮擦、直尺等）。我們可以將這套辦公用品置於一個小盒內，並為這個盒子標記一個標籤（相當於賦予一個索引）。當我們在處理更大包裹的打包任務時，只需找到並引用這個小盒上的標籤就能識別出內部的所有物品，而無需逐一打開小盒重新檢查和貼標（避免了傳輸大量冗餘的像素信息）。這種做法不僅節省了大量的空間，也減少了貼標的工作量（有效減少了數據量）。
5、圖像切片和平鋪合成
為了實現更高效的壓縮效果並簡化後續的數據傳輸過程，DSC技術將整幅圖像分割成多個不同尺寸的切片。這些切片可以依據圖像寬度進行劃分，例如整個圖像寬度或四分之一寬度；也可以根據高度進行分割，形成包含8行、32行或108行等不同大小的塊狀區域。通過這種細分策略，每個獨立的切片能夠被同時編碼，使得編碼資源可以根據圖像內容的特點更加靈活地分配，從而達到優化壓縮效率的目的。
想像一下打包大量物品準備運輸的情形：如果所有物品未經分類就一股腦兒地堆在一起，那麼不僅包裝會顯得雜亂無章，管理起來也會非常困難，而且對物品的保護也不充分（不利於高效壓縮和安全傳輸）。然而，通過將圖像數據切割成分離的小部分，就像將物品按照類型分類，並分別裝入更小的包裹中（即切片），每個包裹因此變得更加容易處理。例如，在打包一個裝有許多小物件的大箱子時，將其分成幾個小包裹不僅可以使打包過程更為簡單，還能降低在運輸過程中因擠壓而導致損壞的風險（減少數據丟失或錯誤的可能性）。同樣，在圖像傳輸中，切片技術讓每一部分的數據更容易管理和優化，最終提高了整體的壓縮和傳輸效率。
由此可見，DSC（顯示流壓縮）作為VESA開發的一種先進的圖像壓縮方案，已經成為HDMI 2.1、DP 1.4/2.0等接口解決帶寬限制問題的關鍵。它通過一系列步驟如預處理、預測編碼、比特率控制、索引優化以及圖像切片等多階段協同工作，在不影響視覺質量的前提下顯着減少了視頻數據量，支持了更高分辨率和幀速率的顯示需求。展望未來，隨着顯示技術的不斷進步，DSC將繼續擔當起連接高質量視覺體驗與有限帶寬之間的「橋樑」角色，為用戶提供更加流暢和清晰的觀看體驗。
