质量可适性（SNR/Quality/Fidelity scalability）：在压缩编码的时候将多重品质（qualities）的结果都存下来。让解码端得以视需求解码回所需的图片品质，可能以较低的品质换取解码的效率。通常品质较差的图片仍有一定的代表性，品质较佳的结果在存储上不需要重复记录重复的信息。
联合可适性（Combined scalability）：结合上述三个扩展性。
上图为空间和时间的可伸缩性示例。我们可以通过扩展时间可伸缩性结构同时实现空间可伸缩性编码。每个图片现在有两部分：基础层分辨率图片的B部分和空间增强层的S部分，这两个部分结合则可生成全分辨率图像。空间增强层一般为水平和垂直方向上基底分辨率的1.5倍或者2倍。这为不同分辨率的视频在进行空间可缩放性编码时提供了便利，例如VGA和QVGA（比率为2）以及1080p和720p（比率为1.5），都可以进行空间可伸缩性编码。空间可伸缩性可以与时间可伸缩性（和SNR）以完全独立的方式相结合。假设在图示例子的全速率和分辨率分别为30fps下的HD高清分辨率（720p），那么我们可以在分辨率（HD、1/4HD）和帧速率（30fps、15fps、7.5 fps）之间进行任意组合。
三、应用
1）监控视频应用场景
监控视频不同的终端支持视频的分辨率不同。传统的方式需要一个服务器编码出不同分辨率视频数据给各个终端。但是增加Spatial Scalability后。
视频采集端，仅需要Spatial Scalability一次编码，就可以提供360p、720p、1080p的数据。大大提升编码效率，降低服务器性能消耗。
另外监控视频流存储的时候一般需要2路，1路质量好的用于存储，1路用于预览。用quality scalability编码可以产生2层的分级码流，1个基本层用于预览，1个增强层保证存储的图像质量是较高的。
2）多人会议应用场景
视频会议终端利用SVC编出多分辨率、分层质量。会议的中心点替代传统MCU二次编解码方法改为视频路由分解转发。在云视讯领域SVC有很大的应用空间。
3）抗网络丢包应用场景
正如《Overview_SVC_IEEE07》第二章描述，虽然看上去Spatial Scalability和quality scalability，给视频会议和监控视频提供了很好的解决方案，但是由于这种方案会增加传输码率，降低编解码器性能、提高编解码器的复杂度、在一些场景下还需要服务器支持SVC层级过滤。这使得SVC的Spatial Scalability和quality scalability到目前为止还没有大规模应用。但是Temporal Scalability可以在不稳定网络视频传输上被使用。
以不可缩放的方式进行视频编码传输时。只有第一张图片的I帧，可独立编码，无需参考其他任何图片。其他所有的图片P帧，都需要参考前面的帧画面进行预测然后编码。两个I帧之间的数据也叫一组GOP。可以看出当一个GOP内的一帧丢失，严重时会导致整个GOP无法解
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码。
但是增加Temporal Scalability后，我们仅需要通过FEC+NACK方式保护T0层的数据完整性，若其余层的视频帧有丢失，就通过逐级降帧率方案（丢弃Tn-T1之间的数据），还能保证视频通话整体的流畅性。并且Temporal Scalability可以做到后向兼容性，不需要解码器做特殊处理。
四、实现
1）编码
目前在OpenH264的开源代码中已经支持SVC视频编码，但是解码尚未支持。编码参数配置如下：
encoder_data_tables.cpp参数配置表
2）解码
目前仅知道Open SVC Decoder的开源代码支持SVC解码。但是没有深入研究，不太了解实现细节及性能情况。
3）VPX对SVC的实现
根据《HANDLING PACKET LOSS IN WEBRTC》这篇文章可以看出，VP8已经实现SVC设计，并将TL（temporal layers）+ NACK + FEC联合作为QOS的一个方法。
五、协议
SVC算法实现原理，在《Overview_SVC_IEEE07》文档有描述。
SVC与H264协议结合，在《T-REC-H.264-201704-I!!PDF-E》H.264标准的附录G有定义。
SVC的RTP打包及SDP协商，在《rfc6190》有定义。