Матрица квантования яркостного сигнала для блоков изображений I-кадров

8	16	19	22	26	27	29	34
16	16	22	24	27	29	34	37
19	22	26	27	29	34	34	38
22	22	26	27	29	34	37	40
22	26	27	29	32	35	40	48
26	27	29	32	35	40	48	58
26	27	29	34	38	46	56	69
27	29	35	38	46	56	69	83

Таблица 3.3

Матрица квантования цветоразностных сигналов для блоков изображений I-кадров

17	18	24	47	99	99	99	99
18	21	26	66	99	99	99	99
24	26	56	99	99	99	99	99
47	66	99	99	99	99	99	99
99	99	99	99	99	99	99	99
99	99	99	99	99	99	99	99
99	99	99	99	99	99	99	99
99	99	99	99	99	99	99	99

При декодировании на приемной стороне коэффициенты матрицы ДКП, значения которых были переданы по каналам связи, умножаются на элементы матрицы квантования, что восстанавливает верные значения коэффициентов, но с ошибкой округления, значение которой мало для низкочастотных компонентов блока отсчетов изображения, но велико для высокочастотных.

Для увеличения степени сжатия необходимо повышать значения коэффициентов в таблицах квантования. С целью передачи приемным телевизионным устройствам таблицы (матрицы) квантования записываются в файлы вместе со сжатыми видеоданными.

Массив коэффициентов, извлекаемых из матрицы ДКП, содержит некоторое количество нулевых значений. Для того чтобы способствовать объединению нулевых элементов в группы и преобразованию в одномерную последовательность, используется зигзагообразное сканирование матрицы, начиная с левого верхнего угла. В этом случае коэффициенты выстраиваются в порядке возрастания частот, причем если пространственные частоты одинаковы, то впереди следуют коэффициенты для меньших вертикальных частот. Зигзаг-сканирование (z-упорядочива­ние) позволяет сгруппировать самый большой массив нулевых коэффициентов, обычно располагающийся в правой нижней части блока ДКП.

П

Рис. 3.7. Графическое представление процесса ДКП, квантования и зигзагообразного сканирования в аппаратуре кодирования по стандартуMPEG-2

римером преобразования стандартной сигнальной матрицы 88 пик­селей может служить процесс ДКП, квантования и зигзагообразного сканирования, графически представленный на рис. 3.7.

Последний алгоритм сокращения избыточности связан с кодами, образующими комбинации переменной длительности (VLC – Variable Length Code). При этом те коэффициенты ДКП, которые повторяются наиболее часто, кодируются короткими кодовыми комбинациями, а редкие значения коэффициентов – более длинными (по этому же принципу построена азбука Морзе).

Для экономного представления двоичных сообщений в стандарте MPEG-2 используетсякод Хаффмана,позволяющий практически в 1,22 раза сократить поток данных по сравнению с равномерным кодированием. Покажем принцип построения кода Хаффмана на простом примере. Пусть алфавит источника насчитывает четыре символаa,b,c,dс вероятностями 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 символуaзначение 0, символуb– значение 10, символамсиd– значения соответственно 110 и 111. Нетрудно рассчитать, что в среднем для передачи одного символа расходуется 10,5 + 20,25 +230,125 = 1,75 бит. Хотя максимальная длина символа возросла, число бит, требуемых для передачи сообщения, сократилось. По своей эффективностирассматриваемый код приближается к теоретическому пределу расхода бит и поэтому называется энтропийным. Адаптивная версия кода Хаффмана применяется в том случае, когда вероятность появления кодовых слов изменяется в процессе передачи. При кодировании символов сообщения комбинациями переменной длины обычно возникает проблема отделения одной комбинации от другой. КодХаффмана обладает свойством префиксности, то есть ни одна его кодовая комбинация не является началом другой комбинации, что позволяет обойтись в тексте кодированного сообщения без разделителей между комбинациями.

К группе энтропийных относится и арифметический код. Процедура кодирования состоит в том, что всей совокупности символов сообщения ставится в соответствие интервал [0, 1], который разбивается на участки, соответствующие исходным вероятностям символов, и это разбиение сообщается декодеру. После поступления очередного символа интервал пересчитывается на новые пределы, соответствующие вероятности появления этого символа, и вновь разбивается пропорционально исходным вероятностям. С наступлением каждого нового символа размер интервала уменьшается, причем в строгом соответствии с вероятностями символов. Более 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 характеризующий 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 MPEG-2 должен иметь многокадровый буферный накопитель, в котором происходит накопление данных для их оптимального использования. Например, в случае, если содержание изображения изменяется с очень большой интенсивностью, возможно изменение скорости передачи данных для сохранения соответствующего качества изображения. Однако на практике при передаче и распределении телевизионных программ колебания скорости передачи данных могут быть недопустимы. В этом случае используется режим работы энтропийного кодера, при котором обеспечивается 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 управления, 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 повышенной скоростью. Благодаря обратной связи (через регулятор скорости потока данных, см. рис. 3.1) квантование становится более грубым и скорость 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 увеличивается и скорость поступления данных в буферную память снижается по сравнению со средней величиной. Тогда квантование становится менее грубым (большое число коэффициентов ДКП квантуется на максимальное число уровней). Таким образом, скорость заполнения буферного накопителя в среднем поддерживается на постоянном уровне.

О

Рис. 3.8.Графическое представление структуры декодирования в декодерахMPEG-2

бработка сообщений перед подачей в канал связи часто называется кодированием источника.

На приемном конце упрощенная структура декодирования графически может быть представлена рис. 3.8.