
- •5. Основы цифрового телевидения
- •5.1. Общие положения.
- •5.2. Импульсно-кодовая модуляция
- •5.2.1. Обобщенная структурная схема тракта цифрового телевидения
- •5.3. Дискретизация телевизионного сигнала
- •Если (5.4) подвергнуть преобразованию Фурье, то получим
- •5.4. Квантование телевизионного сигнала
- •5.5. Цифровое кодирование телевизионного сигнала
- •5.6. Формирователи цифровых телевизионных сигналов
- •5.8. Кодирование программ
- •5.9. Кодирование видеоинформации
- •5.9.1. Подготовка видеоданных
- •5.9.2. Удаление временной избыточности
- •5.9.3. Компенсация движения
- •5.9.4. Удаление пространственной избыточности на основе дкп
- •5.9.5. Зигзагообразное сканирование матрицы дкп
- •5.9.6. Квантование с переменной длиной
- •5.9.7. Сравнение векторов
- •5.10. Устройство кодирования звука
- •5.11. Пакет служебных данных
- •5.12. Структура элементарного программного потока
- •5.13. Мультиплексирование программ
- •5.14. Структура пакетов транспортного потока
- •5.15. Прямая коррекция ошибок
- •5.16. Свойства телевизионного сигнала. Дискретное преобразование Фурье
- •5.17. Структурная схема сжатия неподвижных изображений по стандарту jpeg
- •5.17.1. Разбиение изображения на блоки в jpeg и mpeg
- •5.17.2. Дкп. Квантование коэффициентов дкп
- •5.18. Стандарт цифрового сжатия mpeg-1 [10]
- •5.18.1. Алгоритм обработки видеоданных
- •5.18.2. Структура видеопоследовательности
- •5.19. Стандарт сжатия движущихся изображений mpeg-2
- •5.19.1. Структурная схема видеокодера mpeg-2
- •А. Квантование коэффициентов дкп
- •Б. Сканирование коэффициентов дкп
- •В. Компенсация движения в динамических изображениях
- •Г. Стабилизация скорости цифрового потока в канале связи
- •5.19.2. Уровни и профили стандарта mpeg-2 [10]
- •5.19.3. Отличия mpeg-1 и mpeg-2 [8]
- •5.20. Искажения изображения при сжатии по стандартам mpeg. Достижимые степени сжатия [8]
- •Вейвлет – преобразование
- •5.22. Векторное квантование. Фрактальное кодирование
- •Контрольные вопросы
5.17.2. Дкп. Квантование коэффициентов дкп
В большинстве случаев видеопоследовательности содержат избыточность в двух направлениях – временном и пространственном. Главное статистическое свойство, на котором основана аппаратура сжатия, – межэлементная корреляция, включающая предположение о коррелированности последовательных кадров видеоданных. Таким образом, значения отдельных пикселов изображения могут быть предсказаны либо по значениям ближайших пикселов внутри одного кадра (применение аппаратуры внутрикадрового кодирования), либо по значениям пикселов, расположенных в ближайших кадрах (использование аппаратуры межкадрового кодирования и компенсации перемещения). В некоторых случаях, например, при смене видеосцены в видеопоследовательности, временная корреляция между ближайшими кадрами очень низка. В таких случаях решающую роль в достижении эффективного сжатия видеоинформации играет внутрикадровая корреляция, т.е. пространственная корреляция пикселов изображения. Однако, если корреляция между последовательными кадрами видеоданных высока, то в случае, когда два последовательных кадра имеют схожее или одинаковое содержание, желательно применение межкадровой корреляции пикселов с временным предсказанием. На практике для достижения высокого коэффициента сжатия видеоинформации используется комбинация из двух подходов.
Пространственная избыточность изображения обусловлена наличием в видеокадре однотипных одинаково окрашенных участков. Отсчеты в соседних точках на таких участках практически одинаковы, присутствуют в основном НЧ составляющие двухмерного пространственного спектра. Для сокращения числа битов используется ДКП (табл. 5.3), (рис 5.23). Учитывая, что значения большинства коэффициентов ДКП весьма малы (табл.5.3) их последующее деление на числа таблицы квантования приводит или к их обнулению или к сильному уменьшению (табл. 5.3). Это позволяет значительно уменьшить скорость цифрового потока.
После предварительной обработки разностные ошибки предсказания или сами макроблоки подвергаются дискретному косинусному преобразованию (ДКП), в результате которого исходная матрица блоков преобразуется в матрицу частотных коэффициентов (рис.5.41). Каждый коэффициент характеризует амплитуду определенной частотной составляющей кадра, причем коэффициенты в матрице располагаются по возрастанию частот в вертикальном и горизонтальном направлениях. Другими словами, ДКП-матрицу можно трактовать как двумерный частотный спектр кадра изображения в вертикальном и горизонтальном направлениях. При этом основная энергия концентрируется около нулевых частот. Амплитуда менее значимых высокочастотных составляющих, как правило, мала или равна нулю, поэтому их потеря почти не сказывается на качестве изображения. Коэффициенты, не превышающие некоторого порогового значения, не передаются, что и приводит к желаемой компрессии.
После ДКП коэффициенты могут принять не целые значения, а на вход кодера необходимо подавать дискретную последовательность. Она получается при квантовании коэффициентов и расстановке их в ряд для подачи на хаффмановский кодер.
Квантование полученной после ДКП матрицы производится с учетом чувствительности глаза к различным пространственным частотам, причем при передаче более высокочастотных компонентов возможна большая погрешность. Зрение человека наиболее чувствительно к градациям яркости крупных деталей, поэтому для коэффициентов, соответствующих нулевым пространственным частотам, шаг квантования должен быть минимален. Для более высоких пространственных частот можно применять квантование на меньшее число уровней.
Рис. 5.41. Процесс ДКП, квантования и Z-упорядочения в MPEG-2
Формирование последовательности для подачи на кодер осуществляется при помощи Z-упорядочивания. В этом случае коэффициенты выстраиваются в порядке возрастания частот, причем, если пространственные частоты одинаковы, то впереди следуют коэффициенты для меньших частот[4].