我们可以这样做，但由于以下原因未能付诸实践。
- 帧内编码模式是帧内视频编码总方案的子集。这样的方案相当复杂，多年来出现了很多编码工具，有一些在设计帧内编码模式时会用到。
- 采用帧间编码方案的大多数应用都对实时解码有严格要求。因此，相比静态图片编码方案来说，精密的解码工具在帧间编码方案中占重要地位。
- 帧间视频编码方案中的大量编码工具用于处理动态（motion-related processing）。
- 由于在抓取视频中收集的数据要比在图像中收集的数据多，因此提高编码效率的效果是不同的。
- 编码视频的实时交付要求促使MPEG开发出与以前有极大不同的系统层技术（例如DASH），并在系统层做出了不同的折中。
- 目前还没有一个能让涉及领域专家都认可的测试设计，用来比较在帧间编码标准下与在可用图像编码标准下静止图像编码模式的性能的不同。
- 目前没有得到证实，说强制使MPEG方案下的静止图像编码模式与JPEG开发的任何图像压缩标准相同。这是没有必要的，且不会带来很大优势。反之亦然。
我相信这个结论在未来的视频编码系统中会得到证实。那么为什么有一些与视频编码系统无关的图像压缩方案呢？很显然，因为需要压缩图像的行业与需要压缩视频的行业不同。两种行业要求不同。并且尽管某些压缩工具具有通用性，但图像压缩方案和视频压缩方案的规范是不同且不兼容的。
可以说，现有标准已经很好地满足了传统2D图像和视频的需求。但是如果是相对实现沉浸式2D视觉体验的新技术来说呢？
我们可以采取由总到分的方法。这在理论上是行得通的，但是技术上并不一定这样按部就班地进行。我们也可以选择由分到总的体验导向法。 MPEG一直采用的是后一种方法，在上述情况下，该方法在两个方面起作用：
- 沉浸式视频（MIV）的Metadata。这代表了3种数据流的动态沉浸式视觉体验：Texture、Depth 和 Metadata。通过在一系列精心选择的平面上适当投影场景，可以获取Texture信息。Texture和Depth当前使用的是HEVC编码。
- 具有大量point的Point Clouds可以有效代表沉浸式视觉内容。Point Clouds投影在固定数量的平面上，并且可以使用任何视频编解码器对投影进行编码。
编码方案1和2都包括等效的视频帧内编码图片。对于视频来说，这些图片是用与视频帧间编码图片等效的工具设计的。
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