- •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
5.22. Векторное квантование. Фрактальное кодирование
При векторном квантовании одновременно кодируется группа из N отсчетов цифрового сигнала (N-мерный вектор). В случае одномерного сигнала векторами могут быть группы по N последовательных отсчетов. В случае изображения векторами могут быть блоки из нескольких смежных по горизонтали и по вертикали элементов изображения. На рис. 5.54 представлена структурная схема системы передачи информации, в котором используется векторное квантование [8].
Смысл векторного квантования заключается в следующем. Множество всех встречающихся в сигнале N-мерных векторов разбиваются на L подмножеств так, что входящие в каждое подмножества векторы мало отличаются друг от друга. В каждом подмножестве выбирается один эталонный вектор, представляющий все векторы этого подмножества. Все эталонные векторы записываются в кодовую книгу и каждому из них присваивается определенное кодовое слово.
Входной цифровой сигнал x(n) поступает на вход кодера. Процедура кодирования заключается в том, что для каждого N-мерного вектора в кодовой книге находится наиболее близкий к нему эталонный вектор, код которого поступает на выход кодера. Таким образом, для каждой группы из N-отсчетов входного сигнала x(n) передается одно кодовое слово u(k).
В декодере в соответствии с принятым кодовым словом u(k) (штрих показывает, что сигнал пришел канал связи) из кодовой книги считывается эталонный вектор, преобразуемый в группу из N отсчетов выходного сигнала y(n). Кодовая книга может изменяться в зависимости от свойств кодируемого сигнала.
Векторное квантование относится к методам сжатия с потерями, и так как реальные группы из N отсчетов входного сигнала X(n) в выходном сигнале y(n) заменяются эталонными N- мерными векторами. Одним из достоинств векторного квантования является простота декодера, в котором выполняется только операция считывания эталонного вектора из кодовой книги.
В то же время поиск в кодере эталонного вектора наиболее близкого к кодируемому требует большого объема вычислений. Наиболее близкий эталонный вектор считывается из кодовой книги, когда достигается минимальное значение квадратичной ошибки квантования :
= (аj-bj)2 ,
где аj - элементы входного вектора; bj – элементы эталонного вектора.
Близким к векторному квантованию является фрактальное кодирование изображений, при котором в качестве элементов кодовой книги используются блоки, вырезанные из самого исходного изображения [18].
Фрактальные методы сжатия можно рассматривать как модификацию векторного квантования, при которой в качестве элементов кодовой книги используют блоки, вырезанные всевозможными способами из самого исходного изображения. Допускается преобразование блоков кодируемого изображения, позволяющее добиться подобия этих блоков эталонным блокам (повороты, зеркальные отражения). Векторное квантование и фрактальное кодирование могут использоваться в телевидении, обеспечивая значительное сжатие информации.
Однако большой объем вычислений при кодировании препятствует применению этих методов в системах цифрового телевидения [8].
