Вниз    На главную

Основные положения цифрового телевидения

Как известно сигнал изображения по сравнению с другими сигналами – наиболее широкополосный, что создает известные трудности при его передаче и видеозаписи. При переходе к цифровым методам, когда каждый растровый элемент передается n символами кода, полоса частот канала возрастает еще в n раз. Вместе с тем, как показали многочисленные исследования, изображения с которыми мы встречаемся на практике, обладают большой статистической избыточностью. Это значит, что нужен какой-то способ кодирования сигнала, который, будучи применен при передачи изображений, позволит существенно сократить необходимый при этом цифровой поток, а, следовательно, и необходимую для его передачи полосу частот канала.

Избыточность изображения обусловлена значительной корреляционной связью между яркостями соседних элементов изображения, которая проявляется в том, что основная площадь изображения занята полями, имеющими постоянную или мало изменяющуюся яркость, в то время как на мелкие детали и резкие световые переходы приходится лишь незначительная ее часть.

Оба отмеченных обстоятельства: возможность и необходимость сжатия сигнала при передаче изображений привели к тому, что с 50-х годов начались интенсивные поиски методов, которые позволили бы реализовать сжатие сигнала изображения в практических системах.

Наибольшее распространение приобрел метод статистического кодирования изображений на основе ортогональных преобразований. Особенность рассматриваемого метода заключается в том, что кодируется и передается по каналу связи не само изображение (то есть последовательность растровых элементов, на которые оно разлагается), а значения коэффициентов, получающихся при ортогональном преобразовании этого изображения, совокупность которых называется трансформантой. В случае преобразования Фурье трансформанта представляет собой обычный двумерный спектр изображения. В процессе ортогональных преобразований изображения, имеющего сильные корреляционные связи между смежными элементами, происходит процесс декорреляции, так что значения коэффициентов трансформанты оказываются практически некоррелированными. В отличие исходного изображения, для которого характерно в среднем равномерное распределение энергии между растровыми элементами, распределение энергии между элементами (коэффициентами) трансформанты резко неравномерно. Основная доля элементов приходится на элементы трансформанты с малыми номерами (низкие частоты) и лишь небольшая ее часть – на прочие. В дальнейшем элементы трансформанты, имеющие малую амплитуду, либо вообще опускаются (усекаются), либо квантуются на малое число уровней, что позволяет использовать малое число разрядов кода для их передачи. При приеме выполняется обратное преобразование, сначала по принятому коду восстанавливается трансформанта. А затем путем обратного ортогонального преобразования получается само изображение. Благодаря тому, что при передаче трансформанты в отличие от передачи исходного изображения только небольшая часть ее элементов передается семи- восьмиразрядным кодом, в то время как на передачу остальных расходуется значительно меньше разрядов, если они вообще не отбрасываются, достигается высокая степень сжатия. Известны два метода отбора компонентов трансформанты: зональный и пороговый.

Первый проще и заключается в том, что заранее, исходя из статистики передаваемых изображений, определяется совокупность компонентов, занимающих определенную зону, обычно низкочастотную, которые подлежат передачи. Второй заключается в том, что передаются компоненты трансформанты, амплитуда которых превышает заранее установленный порог. Сложность этого метода состоит в том, что параллельно с передачей компонентов необходимо передавать еще их номера.
Таким образом, большинство методов сжатия изображений состоят из трех этапов. Первый этап представляет собой декорреляцию изображения. Второй этап - последующее оптимальное квантование сигнала. Третий этап – энтропийное кодирование.

На этапе квантования коэффициентов трансформанты возникают необратимые изменения их величин, называемые шумом квантования, которые могут повлиять на качество декодированного изображения.