Учебники / Цифровое телевизионное вещание под редакцией Г. В. Мамчев, 2014

больше данных об ошибке предсказания должно быть передано, а это сни­ жает эффективность компрессии. Компенсация движения при формирова­ нии предсказания уменьшает ошибку предсказания, которая на практике не может быть сведена к нулю. Этому мешают и изменения размеров дви­ ЖУIЦегося объекта, его поворота, неточности в определении вектора дви­ жения и т.п. Однако предсказание с компенсацией движения позволяет значительно повысить эффективность ДИКМ при видеокомпрессии.

В декодере выполняется инверсное квантование, инверсное ДКП, в

результате чего формируется ошибка предсказания. Ошибка предсказания складывается с декодированным изображением преДЫДУIЦего кадра, обра­ зуя декодированное изображение TeKYIЦeгo кадра.

Предсказатели с компенсацией движения в современных системах ви­

деокомпрессии стандарта МPEG-2 могут использовать целый ряд методов. Например, макроблок может предсказываться на основе преДЫДУIЦего изо­ бражения, на основе послеДУЮIЦего изображения, а также на основе и пре­

ДЫДYIЦeгo, и послеДУЮIЦего. В чересстрочных системах поля одного кадра

могут предсказываться раздельно с использованием разных векторов дви­

жения или вместе с использованием оБIЦего вектора. CYIЦecTByeT также возможность нулевого предсказания (если не найден ПОДХОДЯIЦИЙ опор­

ный макроблок). При этом сам текуIЦИЙ макроблок будет кодироваться

вместо ошибки предсказания, что означает отказ от межкадрового кодиро­ вания и переход к внутрикадровому. Для каждого TeKYIЦeгo макроблока кодер выбирает метод предсказания, обеспечиваюIЦИЙ наивысшее качество декодированного изображения с учетом ограничений на скорость передачи данных. Сведения о методе предсказания включаются в оБIЦИЙ поток и пе­ редаются декодеру для верного восстановления изображения.

Оценка вектора движения и определение наилучшей стратегии пред­ сказания требуют применения сложных вычислительных процедур, кото­ рые должны ОСУIЦествляться в реальном времени. Поэтому кодер гораздо сложнее декодера, то есть в стандарте МPEG-2 система компрессии на базе ДИКМ с компенсацией движения является асимметричной.

3.2.5. Использование ДКП в стандарте кодирования MPEG-2

Цель внутрикадрового кодирования, обеспечиваЮIЦего преобразование

видеоинформации из временн6й области в спектральную, - сокращение nространственной избыточности в пределах кадра (или поля) телевизион­

ного изображения. Эта избыточность вызвана сильными корреляционными связями между элементами изображения. Если найти соотвеТСТВУЮIЦее ор­

тогональное преобразование, то можно преобразовать массив отсчетов изо­ бражения в матрицу коэффициентов (трансформантов), которые уже не бу­ дут коррелированны друг с другом. К этим некоррелированным коэффици­ ентам можно применить энтропийное кодирование и добиться сокраIЦения

ших частот значений в нескольких единиц. Например, самая высокочас­

тотная компонента, располагающаяся в правом нижнем углу, может кван­

товаться всего на два уровня. Это означает, что для ее передачи можно ис­

пользовать одноразрядные двоичные числа.

Для реальных телевизионных изображений наибольшую величину

имеют низкочастотные спектральные составляющие, которые, естествен­

но, должны передаваться с достаточно высокой точностью. Высокочастот­

ные составляющие, имеющие относительно большой уровень, воспроизво­

дят резкие границы и контуры, а также высококонтрастные мелкие детали.

Эта информация также должна передаваться, хотя, может быть, и с мень­ шей точностью, чем низкочастотные составляющие. Остальные высоко­

частотные составляющие, величины которых малы и в результате кванто­

вания оказываются равными нулю, создают слабо различимую мелкую структуру, текстуру отдельных участков изображения инезначительные изменения контуров объектов.

Потеря этой информации изменит изображение, но во многих случаях эти изменения несущественны для получателя информации - зрителя.

Для сравнения следует отметить, что переход к более грубому кванто­

ванию коэффициентов исходного изображения приводит к возникновению

заметных искажений в виде ложных контуров. В тоже время ошибки кван­

тования, возникающие при грубом квантовании коэффициентов ДКП,

«размазываются» по всем элементам блока, и возникающие при этом ис­

кажения оказываются менее заметными.

Таким образом, использование ДКП в сочетании с последующим

квантованием коэффициентов ДКП обеспечивает уменьшение количества передаваемых двоичных символов за счет отбрасывания части информа­

ции. Поэтому изображение, получаемое с помощью обратного ДКП в при­

емной части системы цифрового телевидения, не будет идентично исход­

ному передаваемому изображению. Следовательно, данный способ коди­

рования относится к методам кодирования с частичной потерей инфор­ мации. Но непередаваемая информация оказывается несущественной для

зрительного восприятия, а возникающие изменения и искажения изобра­ жения не снижают, или почти не снижают его субъективно воспринимае­ мого качества. Поэтому рассмотренный метод кодирования одновременно

является методом сокращения психофизиологической избыточности те­

левизионных изображений.

Практически квантование выполняется путем поэлементного деления

матрицы коэффициентов ДКЛ на матрицу квантования (взвешивания),

значения элементов которой возрастают по мере удаления от левого верх­

него угла и приближения к правому нижнему углу. При этом важно отме­

тить, что для квантования сигнала яркости и цветоразностных сигналов

используются разные матрицы. Построчные матрицы квантования могут

задаваться кодером, но по умолчанию стандарт МPEG-2 предполагает ис­ пользование следующих эффективных матриц (табл. 3.2,3.3).

11,12,12,4,4,8,1,1,1,1,0,0,1,1,1,0,0,0,0,0,0,0,0,1,1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0

Рис. З. 7. Графическое представление процесса ДКП, квантования и зигзагообразного сканирования в аппаратуре кодирования по стандарту MPEG-2

сгруппировать самый большой массив нулевых коэффициентов, обычно

располагающийся в правой нижней части блока ДКП.

Примером преобразования стандартной сигнальной матрицы 8 х 8 пикселей может служить процесс ДКП, квантования и зигзагообразного

сканирования, графически представленный на рис. 3.7.

Последний алгоритм сокращения избыточности связан с кодами, обра­

зующими комбинации переменной длительности (VLC - Variable Length Code). При этом те коэффициенты ДКП, которые повторяются наиболее час­

то, кодируются короткими кодовыми комбинациями, а редкие значения ко­

эффициентов - более длинными (по этому же принципу построена азбука Морзе).

Для экономного представления двоичных сообщений в стандарте

МPEG-2 используется код Хаффмана, позволяющий практически в 1,22

раза сократить поток данных по сравнению с равномерным кодировани­

ем. Покажем принцип построения кода Хаффмана на простом примере. Пусть алфавит источника насчитывает четыре символа а, Ь, с, d с вероят­

ностями появления соответственно 0,5, 0,25, 0,125, 0,125. Если каждому из символов присвоить двухбитовые значения 00, 01, 10, 11 средняя длина кодового слова составит, очевидно, 2 бита на символ. Присвоим теперь

символу а значение О, символу Ь - значение 1О, символам с и d - значения

соответственно 11 О и 111. Нетрудно рассчитать, что в среднем для переда­ чи одного символа расходуется 1хО,5 + 2хО,25 +2х3хО,125 = 1,75 бит. Хотя максимальная длина символа возросла, число бит, требуемых для передачи

сообщения, сократилось. По своей эффективности рассматриваемый код

приближается к теоретическому пределу расхода бит и поэтому называ­

ется энтроnиЙным. Адаптивная версия кода Хаффмана применяется в том

случае, когда вероятность появления кодовых слов изменяется в процессе

передачи. При кодировании символов сообщения комбинациями перемен­ ной длины обычно возникает проблема отделения одной комбинации от

другой. Код Хаффмана обладает свойством префиксности, то есть ни одна его кодовая комбинация не является началом другой комбинации, что по­ зволяет обойтись в тексте кодированного сообщения без разделителей меж­ ду комбинациями.

К группе энтРОnИЙНblХ относится и арифметический код. Процедура кодирования состоит в том, что всей совокупности символов сообщения ставится в соответствие интервал [О, 1], который разбивается на участки, соответствующие исходным вероятностям символов, и это разбиение со­ общается декодеру. После поступления очередного символа интервал пе­

ресчитывается на новые пределы, соответствующие вероятности появле­

ния этого символа, и вновь разбивается пропорционально исходным веро­ ятностям. С наступлением каждого нового символа размер интервала уме­

ньшается, причем в строгом соответствии с вероятностями символов. Бо­

лее часто встречающиеся символы меньше сужают интервал, чем редкие, и

добавляют меньше бит в код интервала. По окончании цикла кодирования формируется некоторый, весьма узкий интервал, однозначно характери­

зующий передаваемую последовательность символов, и она легко может

быть восстановлена в декодере по любому числу из этого интервала.

Энтропийный кодер в устройстве кодирования с информационным сжатием МPEG-2 должен иметь многокадровый буферный накопитель, в

котором происходит накопление данных для их оптимального использова­

ния. Например, в случае, если содержание изображения изменяется с очень большой интенсивностью, возможно изменение скорости передачи данных для сохранения соответствующего качества изображения. Однако на прак­ тике при передаче и распределении телевизионных программ колебания скорости передачи данных могут быть недопустимы. В этом случае ис­ пользуется режим работы энтропийного кодера, при котором обеспечива­

ется фиксированная скорость выходного потока данных. Для чего данные заносятся в буферный накопитель с переменной скоростью, а считываются с постоянной. Для предотвращения переполнения буферного накопителя или полного стирания информации в нем, что может привести к сбоям в

работе системы видеокомпрессии, используется адаптивное квантование.

Сведения о степени заполнения буферной памяти служат сигналом управ­

ления, регулирующим шкалу квантования. Если, например, кодируемое изображение характеризуется высокой детальностью, то число ненулевых

элементов матриц коэффициентов ДКП увеличивается. Возрастает и объем передаваемых данных, поэтому буферный накопитель заполняется с по­ вышенной скоростью. Благодаря обратной связи (через регулятор скорости потока данных, см. рис. 3.1) квантование становится более грубым и ско­ рость поступления данных в буферную память уменьшается, но за счет увеличения шумов квантования и ухудшения качества изображения. Если кодируется простое по структуре изображение с малой детальностью, то число нулевых элементов сигнальных матриц коэффициентов ДКП увели­ чивается и скорость поступления данных в буферную память снижается по

40

20

О

Рис. 3.9. Критические полосы человеческого слуха

в результате длительных исследований удалось измерить ширину и

расположение частотных полос, в пределах которых действует маскирова­

ние. Эти полосы получили название критических и в полосе слухового вос­ приятия их насчитывается 25. В области низких слышимых частот ширина критической полосы менее 100 Гц, в районе 2 кГц она равна 300 Гц и воз­

растает до 4 кГц в области высших воспринимаемых частот (рис. 3.9). Из­ меряется ширина критической полосы в Барках (в относительных значениях полосы звуковых частот) и рассчитываются по формуле [14]:

B_{f/100, дляf~500 Гц - 9+410g2(f/1000), дляf>500 Гц.

Кроме частотного (статического), имеет место и временное (динами­ ческое) маскирование. «Временн6е маскирование», то есть эффект, при ко­

тором звук достаточной амплитуды маскирует другие звуки, непосредст­

венно предшествующие ему или следующие за ним по времени (рис. 3.10).

Когда звук маскируется следующим за ним по времени сигналом, такое маскирование называется маскированием назад. Типичный промежуток времени, в пределах которого действует маскирование назад, составляет 5 ... 50 мс. Если звук маскируется предшествующим ему сигналом, то такое маскирование называется маскированием вперед, характерные интервалы времени для которого составляют от 50 до 200 мс В зависимости от уровней маскирующего и маскируемого сигналов. Несовершенство временн6го раз­

деления связано с резонансным характером восприятия.

Использование эффекта маскирования позволяет существенно сокра­

тить объем звукоданных, сохраняя приемлемое качество звучания. Прин­ цип здесь достаточно простой: «Если какая-то составляющая не слышна,

то и передавать ее не следует». На практике это означает, что в области маскирования можно снизить число бит на отсчет до такой степени, чтобы шум квантования все еще оставался ниже порога маскирования. Таким об-