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视频信号数字化处理后所带来的信号损伤的种类及特点

时间:2007-1-30栏目:计算机论文

视频信号数字化处理后所带来的信号损伤的种类及特点

    电视信号的数字化处理需要三个步骤:取样、量化和编码。取样是指用每隔一定时间的信号样值序列来代替原来在时间上连续的信号,也就是在时间上将模拟信号离散化。量化是用有限个幅度值近似原来连续变化的幅度值,把模拟信号的连续幅度变为有限数量的有一定间隔的离散值。编码则是按照一定的规律,把量化后的值用二进制数字表示,然后转换成二值或多值的数字信号流。取样和量化带来的某些信号损伤多数是因实际工程设备和理想状态下的物理模型之间无法完全契合而造成的。如:孔阑效应是因为实际取样脉冲的宽度不为零而产生的一种高频衰落现象;实际低通滤波器的滤波特性与理想状态下的不同又会导致过冲和边缘振铃现象经常性的出现。还有一些偶发性事件,如:颗粒杂波、轮廓效应等。针对这些信号损伤,在工程上通过采用过抽样、高频颤动、非均匀量化和高频提升等技术已将损伤减少到最小。

     编码就其本身而言只是将取样、量化后的信号转换成数字符号,应不存在信号损伤。但随着压缩概念和压缩技术的采用,使得编码的目的更多的转向于通过压缩来去掉信号中的冗余成分,实现压缩码率和带宽,保证信号的有效传输。这就必然会产生信号损伤及失真。因此本文重点讨论压缩编码损伤。

一 压缩编码损伤的产生和种类

一般把压缩编码过程中产生的损伤分为可恢复损伤和不可恢复损伤。

1、可恢复损伤

     编码仅利用信源各样值的相关特性,去除电视信号本身的冗余,实现压缩。虽因舍弃了一部分相关性较强信息而造成了信号暂时性的损伤,但在解码端,根据相关性又可完全恢复原始数据而不引入任何失真,信号损伤被消除。我们称这个过程中产生的信号损伤为可恢复损伤。这种损伤不会导致图像质量下降,因此被认为是无损害的。

     采用这种压缩方式的编码称为无损压缩编码。但压缩率受到相关特性和统计冗余度的理论限制,一般小于3.3:1。常用的有Hoffman编码、差值脉冲编码(DPCM)、游程编码和算术编码等。

2、不可恢复损伤

     有时为了能获得较高压缩比,在利用信源各样值的相关特性去除冗余信息的同时,还利用了人类视觉对图像中某些频率成分不敏感特性,在压缩过程中舍弃一些人眼不易察觉的高频信息,以实现高压缩。这些信息在解码端是不能被恢复出来的,因此造成了信号永久性损伤。我们称该种损伤为不可恢复损伤。它对图像质量来说是有损害的。特别当几种不可恢复损伤发生累积后,将会导致图像质量的明显劣化。目前这种特性正被多数视频厂家低调处理,极力回避。

     通常采用这种压缩形式的编码称为有损压缩编码。目前最常用的JPEG、M-JPEG、MPEG都属于此种编码。它们均对视频信号造成了不同程度、不可预计的损伤。基于它们所采用的压缩编码技术大同小异,我们就以MPEG为例来具体分析。

     压缩的第一步就是识别每个视频场或帧中的冗余。MPEG编码技术主要采用两种方法:(1)在空间方向上,利用DCT(Discrete Cosine Transform)算法来去掉帧内及帧间的冗余信息。(2)在时间方向上,图象数据压缩采用运动补偿(Motion Compensation)算法来去掉帧间的冗余信息。

图一为MPEG的基本编码图。

    其中DCT变换是一个双向数学过程。它将空间分布的变化程度转变成重现空间分布所需的频率带宽。变换所得到的系数值既可以代表不断增加的更高的垂直和水平空间频率,也可以代表不同的水平和垂直空间频率组合。DCT变换并没有减少数据,它本身是无损变换。

     对于活动图像多数情况下只是其中的很少一部分图像在运动,即使有大范围的活动部分,前后帧尽管有很大区别,但移动物体本身大多数情况下是相同的。因此只需要找到图像中某一部分运动了多少就可以在前一帧找到相应图像的内容。(这个查找过程称为运动估值,其表达方式是运动矢量;而把前一帧相应的运动部分补过来,得到其剩余的不同部分的过程称为运动补偿。)运动补偿的帧间预测就是利用了这种相关性,有效地去除视频信号在时间方向的重复信息,达到压缩的目的。该过程产生的损伤只是可恢复损伤,而且帧间压缩一般是在未压缩的图像上进行,因此也是一个无损过程。

    实际上MPEG编码的第一层不可恢复的信号损伤是在量化处产生的,损失量标注为D1,如图。视频信号经过DCT变换后,较高的空间频率系数会变得非常细小,而根据人眼的视觉特性,较高的空间频率系数可以用少量的比特来表示。因此在进行量化处理时对低频分量采用多比特、小间隔量化,产生较小的量化误差,精度高。随着频率的提升,量化间隔越大,精度越低,量化误差越大,并丢弃一部分高频信息。虽然得到了高压缩比,但丢弃的高频信息无法恢复,对信号造成了一定程度的永久性损伤。

    而且由图可知在参考帧帧存中有一副完全解

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