Б. Сканирование коэффициентов дкп

Следующим шагом является преобразование матрицы коэффициентов в одномерную последовательность. Данное преобразование предусматривает объединение коэффициентов матрицы в определенные группы (рис.5.51) и применение затем так называемого энтропийного кодирования.

Одним из вариантов такого алгоритма группирования является зигзагообразное сканирование (рис.5.51).

В результате Z-сканирования последовательность чисел подвергается энтропийному кодированию (код Хаффмана). Он основывается на том, что коды символов, обладающие большей вероятностью, описываются меньшим числом битов. В матрице ДКП преобладают числа с малыми амплитудами (≈0), их кодируют короткими словами (в нашем случае это числа 0 и 1). Естественно, характер коэффициентов ДКП зависит от содержания изображения.

Рис. 5.51. Зигзаг-сканирование коэффициентов ДКП

Далее в блоке “Энтропийное кодирование” осуществляется кодирование с переменной длиной кодовых слов.

В петле обратной связи (деквантователь K_B^-1, блок обратного ДКП^-1 и предсказатель) ЗУ может содержать несколько предыдущих полей (кадров).

В. Компенсация движения в динамических изображениях

Для улучшения результатов предсказания применяют процесс, называемый компенсацией движения (оценка движения). Изображение в текущем кадре разбивают на небольшие участки (блоки) и для каждого такого блока ищут его наиболее вероятное положение в предыдущем кадре, сопоставляя его со всеми блоками такого же размера в заданной области поиска. Поиск ведется по критерию минимальной абсолютной ошибки. Этот процесс называется сопряжением блоков (рис.5.50). Если сюжет содержит движение, в получившейся корелляционной поверхности появляются всплески, положение которых дает точную информацию о направлении и величине перемещения. Оценка движения осуществляется путем сравнения текущего изображения, поступающего на вход кодера, с опорным изображением, находящемся в ЗУ. При сопряжении используются блоки размером 16×16 пикселей. Для маленьких блоков (8×8 пикселей) легче найти блоки со схожими параметрами, но степень сокращения данных окажется невысокой. Для объекта, пересекающего экран за 0.5 сек., область поиска должна составлять не менее 60×60 пикселей. Найденный вектор перемещения (его величина и направление) передается далее в декодер.

Предсказатель в системе не просто память для хранения предшествующих полей (кадров), но и устройство, которое при формировании предсказания отыскивает из массива данные, находящиеся в его памяти, блок, согласованный с блоком текущего кадра. Для этого в предсказатель заводятся данные о векторах движения. Сигнал предсказания также подвергается энтропийному кодированию и мультиплексируется в общий цифровой поток с коэффициентами ДКП.

Г. Стабилизация скорости цифрового потока в канале связи

Общий цифровой поток после мультиплексора Мп поступает на вход буферного запоминающего устройства БЗУ (рис.5.49), работающего по принципу: “первым вошел – первым вышел”.

Необходимость введения в систему БЗУ объясняется следующими обстоятельствами. В зависимости от детальности движения и характера передаваемого движения в существенной степени может меняться скорость цифрового потока на выходе блока кодирования с переменной длиной. При возрастании в изображении уровня ВЧ компонентов, при быстроменяющихся сюжетах скорость потока данных на выходе компрессора возрастает. Это возрастание может приводить к превышению возможностей канала передачи по его пропускной способности. Ограничение скорости кодированного цифрового потока осуществляется реализацией обратной связи, в которую включена буферная память и квантователь.

Для оптимизации работы системы желательно поддерживать уровень заполнения БЗУ приблизительно постоянным. Если БЗУ переполняется, то будет происходить потеря данных, то есть ухудшение качества изображения. Если БЗУ освобождается, то по каналу связи передаются “пустые” блоки, что приводит к снижению эффективности использования канала связи. Обратная

связь степень заполнения БЗУ поддерживает постоянной.

Сущность действия обратной связи (ОС) заключается в следующем. Если передается мелкоструктурное изображение и заполнение БЗУ увеличивается (память переполняется), то под воздействием ОС увеличивается параметр квантования ρ коэффициентов ДКП (формула 5.8). При этом число бит на каждый коэффициент уменьшается, и уровень потока данных поддерживается примерно постоянным. Наоборот, при передаче “гладких” изображений квантование становится более точным (параметр ρ в формуле 5.8 уменьшается, а коэффициенты квантования - табл.5.3 - увеличиваются). Такой метод соответствует свойствам человеческого зрения: на мелкоструктурных изображениях менее заметны неточности в пределах уровней яркости. Конечно, изменение масштаба квантования в зависимости от содержания изображения отражается на качестве воспроизводимого изображения, изменяется уровень шумов квантования. Включенное в цепь обратной связи устройство управления коэффициентом сжатия УКС повышает ее быстродействие. В результате, благодаря действию обратной связи, степень заполнения буферной памяти (БЗУ) в среднем поддерживается постоянной.