Цифровое телевизионное вещание

     Рис. 22.7. Базовые блоки Y, C_R и C_B

Таблица 22.1. Подготовка видеоданных

Удаление  временной избыточности 

     Рассматриваемый способ основан на том обстоятельстве, что различие между двумя последовательными  изображениями очень мало. Таким  образом, нет необходимости передавать содержание каждого видеокадра полностью, поскольку большая часть текущего кадра просто повторяет предыдущий кадр. Временное сжатие выполняется на группе изображений (GOP – group of pictures), состоящей из 12 нечетных кадров.

     Содержимое  первого кадра группы, называемого  кадром I, сохраняется в памяти и используется как эталонный кадр для последующих 11 кадров (рис. 22.8). Содержимое кадра, следующего сразу же за эталонным кадром I, сравнивается с кадром I для образования разностного кадра, называемого кадром Р (от predicted — предсказываемый), который используется для обработки. Затем с первым кадром после кадра I сравнивается второй кадр после кадра I, третий кадр со вторым и т. д. до конца группы из 12 видеокадров. Затем для следующей группы из 12 кадров образуется новый эталонный кадр I и т.д. Величина сжатия кадров I ограниченна; максимальное битовое сжатие получается в кадрах Р. Повышенное сжатие можно получить, используя два других способа: прямое предсказание и предсказание с компенсацией движения.

     Рис. 22.8. Группа изображений (GOP). 

     Прямое  предсказание — это метод, который  используется для создания кадров Р; он включает в себя предсказание ожидаемой  разности между макроблоками последовательных кадров и передачу предсказанных кадров на обработку. Для этого требуется хранение более одного видеокадра. В прямом предсказании в качестве эталонного можно использовать кадр I или ранее восстановленный кадр Р. Недостатком этого способа является то, что возникающие в кадре Р ошибки будут передаваться в последующие кадры до поступления очередного кадра I.

     Предсказание  с компенсацией движения заключается  в сравнении содержимого предыдущего кадра и последующего кадра для конструирования текущего кадра. Конструируемый кадр называется кадром В от backward-prediction — обратное предсказание (или от bidirectional — двунаправленный, поскольку его содержимое зависит как от предыдущего кадра, так и от последующего). В отличие от кадров I и Р кадры В нельзя использовать как эталоны. Они также требуют хранения двух кадров в памяти изображения. На рис. 22.9 показана типовая последовательность из 12 кадров I, Р и В (0-11).

     Поток данных МРЕG-2 содержит, таким образом, непрерывную последовательность кодированных кадров, состоящих из комбинации предсказываемых кадров и эталонных кадров. Поскольку предсказываемые кадры Р и В обеспечивают более эффективное сжатие данных, желательно, чтобы предсказываемые кадры передавались гораздо чаще. 

Рис. 22.9. Кадры  I, P и B. 

Компенсация движения 

     Компенсация движения используется для того, чтобы корректировать ошибки, которые могут появиться в предсказываемых кадрах. Сравнивая положение объекта в последовательных кадрах, можно точно вычислить скорость и направление движения объекта. На основе этих вычислений можно предсказать положение объекта в последовательных кадрах (обычно в кадрах яркости). Чтобы описать вектор скорости и направления движения, требуется относительно малый объем данных; эти данные поступают на генераторы кадров Р и В. Как только вектор движения определен, он используется для формирования трех составляющих изображения, Y, С_R и С_B. 
 

Удаление  пространственной избыточности на основе ДКП 

     Основное  устройство кодирования видеоинформации  — процессор дискретного косинусного преобразования (ДКП). Процессор ДКП получает кадры изображения I, Р и В в виде потока блоков 8x8, организованных в макроблоки и вырезки, образующие один видеокадр. Блоки могут являться частью кадра яркости (Y) или кадра цветности (С_R и С_B). Данные, представляющие отсчеты в каждом блоке, поступают затем в процессор ДКП (рис. 22.10), который переводит их в матрицу коэффициентов 8x8, представляющих видеообраз блока. 

     Рис. 22.10. Удаление пространственной избыточности на основе ДКП. 

     Перед ДКП каждое число в блоке 8x8 представляет значение соответствующего отсчета, т. е. яркость пиксела, представленного этим отсчетом (рис. 22.11). Процессор ДКП проверяет пространственные частотные компоненты блока в целом и переводит матрицу временной области в матрицу частотной области. Эта операция связана с созданием нового набора коэффициентов в матрице 8x8, начиная с верхней левой ячейки, представляющей постоянную составляющую, т. е. составляющую с частотой 0 Гц.  
 

Рис. 22.11. 

     Коэффициент в этой ячейке представляет среднюю яркость блока. Каждая из остальных ячеек представляет составляющую блока с возрастающей частотой (рис. 22.12). Значения коэффициентов в других ячейках определяются количеством деталей изображения в блоке. Следовательно, блок, содержащий везде одинаковую яркость (или цвет), например представляющий участок чистого неба, будет иметь только постоянную составляющую; коэффициенты в других ячейках будут нулевыми. Блок, содержащий деталь изображения, будет иметь ненулевые коэффициенты в соответствующих ячейках. Грубая деталь изображения представляется малыми коэффициентами, и всего несколько ячеек будут содержать ненулевые коэффициенты; тонкая деталь изображения представляется коэффициентами большей величины, и много ячеек будут содержать ненулевые коэффициенты. Тонкие горизонтальные детали изображения (высокая горизонтальная частота) представляются перемещением по горизонтали вправо; более крупные вертикальные детали (более высокая вертикальная частота) представляются движением по вертикали вниз, как показано на рис. 22.12. Самая тонкая деталь изображения, т. е. самая высокая видеочастота, представляется нижней правой ячейкой матрицы. 
 

     Рис. 22.12 Блок частотной области. 
 
 
 
 
 
 
 
 

     Рис. 22.13. Блок ДКП с округлением. 
 

     Как можно заметить на рис. 22.11, на котором представлена матрица ДКП типичного блока, наибольшие коэффициенты и, следовательно, большая часть энергии сосредоточены в верхнем левом углу и вблизи него; в нижнем правом квадранте очень мало коэффициентов значительной величины. Такое расположение коэффициентов не является неожиданным, поскольку маловероятно, что блок пикселов 8x8 передает сколько-нибудь тонкую деталь изображения. Коэффициенты ДКП округляются в сторону увеличения или уменьшения, чтобы получить меньший набор возможных величин, что приводит к сильно упрощенному набору коэффициентов (рис. 22.13). 
 

Зигзагообразное сканирование матрицы  ДКП 

     До  квантования матрица ДКП каждого  блока переводится в последовательную форму путем сканирования по зигзагообразному пути, начиная с верхнего левого элемента (постоянной составляющей), как показано на рис. 22.14. Для блока, показанного на рис. 22.13, результат сканирования будет следующим: 315, 2, -4, -2, -3, -1, -2, -2 -3, 0, 2, 0, 0 и 1. Оставшиеся коэффициенты можно не учитывать, поскольку они равны нулю и поэтому не содержат информации.

     Рис. 22.14. Зигзагообразное сканирование. 

     Конец блока обозначается специальным  кодом (ЕОВ — and of block), который присоединяется к последовательности коэффициентов в конце сканирования. Иногда среди последовательности нулей может встретиться существенный коэффициент, в этом случае используется другой специальный код для обозначения длинной последовательности нулей. 
 

Квантование с переменной длиной 

     Квантование коэффициентов ДКП не носит линейного характера. На практике используется энтропийное кодирование. В способе энтропийного кодирования каждому коэффициенту присваивается индивидуальный уровень квантования в соответствии с его положением в матрице. Каждому коэффициенту присваивается весовой, или масштабный, множитель для указания его относительной значимости. Самый высокий уровень квантования присваивается верхнему левому элементу матрицы, который представляет постоянную составляющую. Коэффициент постоянной составляющей кодируется с наивысшим уровнем точности, поскольку видимость шумов максимальна на низкочастотной видеоинформации. Высокочастотная информация может допускать более высокий уровень ошибок квантования; поэтому ей присваиваются более низкие уровни квантования. 

     Рис. 22.15. Квантование с переменной длиной. 

     Весовые (масштабные) множители квантования  затем модифицируются, чтобы учесть битовую скорость на выходе процессора ДКП. Если имеется грубая деталь изображения и большинство коэффициентов ДКП равны или близки к нулю, т. е. несущественны, процессор ДКП формирует короткую строку коэффициентов, что приводит к минимальным требованиям к битовой скорости и полосе. Однако блок с более тонкими деталями изображения будет представляться длинной строкой коэффициентов и поэтому более высокими требованиями к битовой скорости и полосе, которые могут выйти за установленные границы. Чтобы избежать этого, используется кодирование с переменной длиной (рис. 22.15). Такое кодирование обеспечивает динамическое изменение весовых коэффициентов квантования в зависимости от битовой скорости, возникающей в самом процессоре ДКП. Квантованные биты поступают сначала в буферную память, а затем передаются с постоянной скоростью в кодирующее устройство передачи. Если битовая скорость увеличивается и буфер начинает переполняться, то запускается блок управления битовой скоростью, уровень квантования уменьшается и битовая скорость данных снижается. Другими словами, выходная битовая скорость поддерживается постоянной. 
 

Сравнение векторов 

     Действительное  число битов, требуемое для представления  каждого отсчета, можно дополнительно  уменьшить, используя кодированные двоичные последовательности, такие, например, как при неравномерном кодировании или векторном кодировании. При неравномерном кодировании укорачиваются длинные последовательности одинаковых чисел, например последовательность 3, 3, 3, 3, 3, 3 заменяется на 6, 3 (число 3, повторенное шесть раз). Векторное кодирование является разновидностью кодирования с предсказанием, при котором квантованная группа пикселов, например матрица 8x8, представляется кодовым вектором. Вектор, математически представляющий блок пикселов, сравнивается с набором векторов, заранее загруженных в ПЗУ. Выбирается вектор с наилучшим соответствием, который и передается должным образом. На приемной стороне переданный вектор вновь преобразуется в первоначальный блок на основе таблицы преобразования, которая содержит тот же набор векторов и соответствующие им изображения.