Джакония В.Е. и др. Телевидение (2-е изд., 2002) (1143030), страница 23

Просмтор этого файла доступен только зарегистрированным пользователям. Но у нас супер быстрая регистрация: достаточно только электронной почты!

Текст из файла (страница 23)

Рассмотрим возможность преобразования исходного изображения (или исходного сигнала) в такую совокупность отсчетов, в которой вклад каждого отсчета в общее содержание изображения был бы различным. Перераспределив таким образом функциональную значимость между отдельными отсчетами, можно будет выделить главные отсчеты, несушке основной объем информации, обеспечив им наилучшие условия передачи, а на остальных отсчетах "сэкономить", не ггередавая их илн передавая с минимальным числом градаций.

л сн тя Гя '"' ''1'П тгр Хи 1Ь ' ' ' "гл угт тгг тгг ' ггп Ум ~,» амаггтт, Э,г 1,2,3с.тн. (5.6) Весовые коэффициенты аит определяются с помощью алгоритма гармонического анализа по Фурье. Число компонентов в трансформ анте раино числу элементов в исходной матрице яркостей. В канал связи будем передавать вместо отсчетов матрицы Х компоненты траисформанты Т. Очевидно, изображение, составленное из этих компонентов, не имеет ничего общего с исходным изображением. Поэтому на приемном конце необходимо из траисформанты Т восстановить матрицу исходных значений Х. Обратное преобразование будет представлять собой совокупность арифметических операций„подобных (5.6): (5.7) ~з„.„у„, с.,) - 1,2,3,,н а- и-! Такая постановка вопроса вполне правомочна, поскольку известна, например, возможность разложения любой функции в ряд Фурье и обратного синтеза из членов этого ряда исходной функции.

Значимость каждого из членов ряда при обратном синтезе исходной функции различна. Если какой-либо из членов ряда имеет малую амплитуду, то им можно пренебречь или фиксировать его с меньшей по отношению к другим членам ряда точностью. Использование данного свойства преобразования Фурье применительно к нашей задаче позволит таким образом сократить объем передаваемой информации. В связи с этим оценим возможности двумерного преобразования Фурье группы элементов изображения, представленной на рис.5Л2,а. Из чисел, полученных в результате преобразования, можно по образу и подобию исходной матрицы чисел Х составить новую таблицу чисел — матрицу т' (рис. 5Л2,б). В этой матрице отдельные ее отсчеты соответствуют уже не значениям яркости, как иматрице Х, а являются коэффициентами ряда Фурье. Сама матрица з' получила название трансформанты. Ее компоненты, как известно, являются линейными комбинациями компонентов матрицы Х, т.е.

любой из компонентов матрицы т' равен арифметической сумме всех значений матрицы Х, взятых с определеннымн весовыми коэффнциентами: Гпт тлг тпг ° ' ° ° узап Ж Рнс. 3.! 2. Ортогональное нреобразонанне нзображеннн: а — матрена «смнвне расирслеианеа и раисина й — матрене аи а растр а истиннами и и а есина 1тра н санам анта) Здесь Ьа. — соответствующие весовые коэффициенты. Общее количество информации, содержащееся в отсчетах исходной матрицы Х и трансформанты з', равно друг другу. Выгоду же от применения рассмотренных довольно сложных операций прямого и обратного преобразований Фурье нужно искать только в сокращении объема передаваемой информации.

Если прн передаче отсчетов матрицы Х нельзя этого сделать без ущерба каче- 97 ству изображения, то при передаче отсчетов трансформанты У такое сокращение возможно. Объясняется это тем, что в результате преобразований при сохранении общего числа отсчетов в трансформанте сильно изменилось соотношение амплитуд между ними.

Почти вся энергия сигнала распределяется'между компонентами не равновероятно, как в исходной матрице Х, а сосредоточивается в отсчетах, соответствующих малым номерам строк и столбцов трансформанты. Значения других отсчетов, соответствующих компонентам с большими номерами, для широкого класса изображений близки к нулю.

Следовательно, их можно передаватьс числом уровней квантования, значительно меньшим посравнению с компонентами левого угла трансформанты, или не передавать совсем. В этом и состоит смысл эффективного кодирования ТВ сигнала с преобразованием, заключающийся в выявлении избыточных компонентов сигнала и их частичном изъятии. Естественно, что полное изъятие этих компонентов нежелательно, поскольку, как следует из физики преобразования, они "отвечают" за передачу мелких деталей, а значит, может ухудшиться четкость изображения. Но передача значений этих компонентов с меньшей точностью вполне правомочна.

На рис.5ЗЗ изображена структурная схема системы, в которой реализуются принципы эффективного кодирования с преобразованием. На вход устройства поступает аналоговый сигнал и(1). В АЦП он подвергается преобразованию по методу ИКМ в полной шкале квантования (не менее 7...8 бит на элемент). Затем цифровой поток поступает на вход блока ортогональных преобразований БОП, где выполняются вычислительные операции по нахождению значений компоненты трансформанты У. Преобразования ортогональны, поскольку разложение производится в двумерный ряд(по двум осям). В блоке вторичного квантования БВК производится отбор компонентов В качестве математического аппарата преобразования было рассмотрено преобразование Фурье, при котором разложение осуществляется по совокупности синусоидальных н косинусоидальных функций, называемых ортогональнымн базисными функциями. Однако большое распространение получили также преобразования с помощью других базисных функций.

К таким преобразованиям следует отнести преобразования Адамара, Хаара, Уолша и некоторые другие. Формы базисных функций в этих преобразованиях различны. Например„базисные функции Адамара-Уолша близки по форме к прямоугольным, т.е. двухградационным, функции Хаара — к трехградационным и т.д. ий опт) ч(пт> у~ох р хая юл жх дечхЬруюсхаг чашм кодадлхаая чаглэ Рис.

5.13. Структурная бакена устройства с ортогаиальным преобразованием Непосредственно базисные функции не участвуют в технической реализации системы. Они определяют лишь алгоритм пересчетов. Поэтому суть кодирования сигнала с преобразованием от формы базисных функций не меняется. Во всех преобразованиях производится сепарирование компонентов преобразованного сигнала по частотному признаку с последующим сокращением избыточности.

Отличие заключается только в большей или меньшей сложности преобразования (в этом плане предпочтительнее преобразования Адамара), а также в более или менее выгодном распределении информационной значимости между компонентами трансформанты. Заметных преимуществ у того или иного преобразования нет: для одного класса изображений лучше один, для другого — другой. Обратим внимание на то, что сокращение передаваемой информации при групповом кодировании с преобразованием целиком базируется на специфике статистического распределения частотных составляющих изображения в его пространственном спектре. Поэтому если такому преобразованию подвергнуть "нетипичный" сюжет, то качеству его может быть нанесен ущерб, заметный для наблюдателя. Хорошие результаты для более широкого класса изображений позволяют получить методы адаптивного кодирования.

Адаптивное групповое кодирование. Сущность этого метода, как и при кодировании с преобразованием, сводится к замене истинных значений отсчетов комбинациями из отсчетов небольшой группы элементов. Однако в отличие от предыдущего алгоритм преобразования при адаптивном кодировании более глубоко учитывает некоторые физиологические особенности нашего зрения, что и нашло отражение в названии метода. Предполагается, что в процессе рассматривания изображения зрительный аппарат организует два приближения.

Сперва глаз работает как фильтр нижних пространственных частот, усредняя яркость внутри небольшого участка изображения. Затем, на втором этапе, выделяется разность между первым приближенным значением яркости и действительным распределением яркости между отдельными элементами. Эта разность носит характер контурного изображения, на котором проявляются все подробности в изображении, его мелкие детали. При этом глаз регистрирует не отдельные элементы, а целые контурные отрезки, не различая изменения яркости внутри контура. Учитывая эти особенности работы глаза, можно считать, что он не заметит подмены истинного распределения яркостей внутри небольшого участка изображения усредненным значением яркости этого участка, на которое наложено изображение мелких деталей и контуров, также усредненных по яркости.

Эксперименты показывают, что такая замена одного изображения другим остается незамеченной, если фрагменты не превышают размеры 4Х4 ТВ элемента. В соответствии с этим при адаптивном групповом кодировании передается информация о средней яркости участка изображения и средней яркости контуров и мелких деталей в нем, для чего вместо группы отсчетов, соответствующих данному фрагменту изображении (4Х4 эл.), передается его средняя яркость. Затем находится разность между истинными значениями яркостей каждого элемента группы н данным средним значением.

Если сигнал от такой разности наблюдать на экране, то изображение будет носить ярко выраженный контурный характер. Определяется и передается среднее значение яркости этих контуров (как для положительных, так и для отрицательных значений разности). На приемной стороне системы суммируются два сигнала: средней яркости н усредненной контурной разности. В результате затраты информации составляют порядка 1 ..2 бит на элемент изображения (против 7...8 бнт при ИКМ) В заключение следует отметить, что групповые методы кодирования обеспечивают более высокие качественные показатели, чем методы кодирования с предсказанием.

Их эффективность в меньшей степени зависит от статистических свойств изображения„ они более устойчивы к канальным ошибкам. В наиболее совершенных системах кодирования с преобразованием затраты информации составляют всего 0,5... 1 бит на элемент изображения [75). Их недостатком является сложность реализации. ба. ЦИФРОВАЯ ФИЛЬТРАЦИЯ ТЕЛЕВИЗИОННОГО СИГНАЛА Одной из важных особенностей цифрового сигнала является возможность осуществления различных преобразований над ним, что позволяет во многих случаях улучшить качество изображения, обогатить технологию ТВ вещания, сделать более надежным и простым в эксплуатации оборудование. Конечно, н в аналоговом телевидении, как будет видно нз дальнейших разделов, осуществляется разнообразная обработка сигнала.

Однако цифровые методы во многих случаях имеют преимущества в точности, простоте алгоритма иреобразовання,в компактности оборудования. Рассмотрим обобп!енную структурную схему устройства обработки ТВ сигнала (рис 5.14). В АЦП производятся рассмотренные операция дискретнзацни, квантования н кодирования. Скорое! ь цифрового — — — — т Г лранлсссг! 1 Рнс. 5.!4.

Характеристики

Список файлов книги