上篇說過，mpeg-1主要在時間冗餘和空間冗餘兩個方向上，去除冗餘資料。時間冗餘是幀與幀之間產生的冗餘資料，而空間冗餘則是單幀影象中，相鄰畫素間產生的冗餘資料。對於i幀來說，因為它是關鍵幀，既不需要參考過去的幀，也不需要參考將來的幀。所以對i幀的編碼，是為了消除空間冗餘資料，而且它採用的壓縮演算法，和jpeg類似。如下圖：
i幀的壓縮編碼演算法
從圖中可以看到，如果影象是用rgb顏色空間表示的，則首先把它轉換成用ycbcr空間表示的影象。然後每個影象平面分成8x8畫素的圖塊，並對每個圖塊進行離散余弦變換（dct）。
這裡dct的作用非常大，看它的名字可能會覺得非常高大上，其實它就是乙個矩陣變換。關於它其實都可以專門寫一篇文章出來，不過這裡我們只需要知道它的作用即可。dct簡單點來說，它就是將前面8x8畫素圖塊的顏色空間資料，分為高頻資料和低頻資料，所以我們也常說，dct是把資料從空間域轉換到頻率域。
那什麼是高頻和低頻呢？這裡的高頻資料是指，影象顏色的變化比較強烈的地方，比如人像畫的輪廓與背景的交叉處，在這裡的色值變化很快，所以稱為高頻。相對的低頻就是指，顏色變化比較緩和的地方。所以dct的作用並不是對資料進行壓縮，而是為了方便後面的操作，比如量化、rle行程編碼、以及霍夫曼編碼。
下一步就是量化，因為人眼對高頻區域其實並不敏感，所以利用這一點，可以將高頻部分資料進行壓縮。這樣一來，圖塊的資料就會呈現兩部分，一部分是變化平滑的低頻資料，另一部分是剛壓縮過的高頻部分，數值也變得差不多。而後再經過zig-zig編排，資料就會呈現出連續幾個值相同的的形式，比如23334551550000。這樣一來，再經過rle行程編碼，就可以去掉連續值相同的冗餘資料。
因為rle在編碼時，對相同的數值只編碼一次，同時計算相同數值重複的次數，因此稱為行程編碼。而與rle處於同級的dpcm，則主要是對圖塊與圖塊之間的差值進行編碼。這樣一來可以再次壓縮資料，之後再通過霍夫曼編碼或者算術編碼，編碼操作也就完成了。同樣霍夫曼編碼和算術編碼，也可以單獨寫一篇文章出來。
p幀也就是**影象p，與i幀不同的是，它不僅要從空間上去除冗餘資料，還要從時間冗餘方面上著手，因為它是以在它之前出現的i幀作為參考物件來編碼的。與i幀不同的是，**影象p的編碼是以16x16畫素的巨集塊為基本編碼單元的。對於p幀，為了表示它與前面i幀的關係，我們會一直用**影象和參考影象這兩個詞。
比如下圖：
這張圖應該一目了然，時刻1中的人像，在時刻2移動到了影象右側。這個過程中變化的，不只是人像的位置，因為人在移動的時候，會有其他的動作，比如低頭、轉頭、仰頭等動作。所以我們並不僅僅要計算出人像變化之後的位置，也就是移動向量，還要計算出兩個巨集塊之間的差值。
當然這兩者在編碼過程中，是有個先後關係的。比如我要計算出巨集塊的移動向量，那我得找到參考影象中的巨集塊，在**影象中的位置吧。而更進一步，那我怎麼找到**影象相對於參考影象中，圖塊的位置呢？答案是**影象中的某個巨集塊，與參考影象中的這個巨集塊的差值最小，也即最佳匹配巨集塊。
這就引起了一系列的搜尋演算法，去**影象中去找這個巨集塊，比如二維對數搜尋法、三步搜尋法、對偶搜尋法。而對**影象p的編碼所引起的時間，則主要是執行這個搜尋演算法所占用的時間。
等找到最佳匹配巨集塊後，計算出差值和移動向量，剩下的操作就和對i幀的編碼一致了。
**影象p的壓縮編碼演算法
b幀也是雙向**影象b，對它的編碼，即是對它前後幀的畫素值之差進行編碼，具體的方法和對**影象p的演算法類似。
雙向**影象b的壓縮編碼演算法
IBP幀的介紹
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