内工大数字电视课件第4章.ppt

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1、第四章数字视音频压缩编码原理本章主要内容:数字视频压缩的基本原理数字音频压缩的基本原理数字电视中常用的压缩编码方法§4.1数字视频压缩编码概述一、压缩的必要性4:2:2格式,10bit编码的SDI信号数据量:SDSDI:270Mbit/s135MHzHDSDI:1.485Gbit/s742.5MHz二、图像数据压缩机理利用图象数据中的大量冗余实现压缩电视信号在相邻行、相邻帧存在很强的相关性。利用人眼的视觉特性实现压缩空间冗余时间冗余视觉空间分辨力亮度辨别阈值视觉阈值三、数据压缩编码方法的分类分类举例无损编码熵编码游程编码、Huffman编码、LZW编

2、码有损编码内插法低抽样率法,行、场亚抽样法,帧亚抽样法预测编码一维预测,二维预测,三维预测变换编码DCT变换,整数变换等其他矢量量化,子带编码等§4.2预测编码预测编码:基于图像数据的空间和时间冗余特性,用相邻已知像素(图像块)来预测当前像素(图像块)的取值,然后再对误差进行量化、编码和传输。意义:如果预测模型足够好,则预测误差信号比原始信号小的多,从而用较小的电平等级对预测误差信号进行量化,可以大大的减少传输的数据量。数字电视中常用的编码方法预测编码的分类:帧内编码、帧间编码利用空间冗余利用时间冗余一、预测编码的基本原理(DPCM)输入信号样值预测值

3、预测误差样值的重建值预测编码的误差分析:量化误差预测系数xin时刻之前的样值二、预测方法前值预测1、帧内预测一维预测二维预测2、帧间预测(三维预测)利用图像序列在时间上的相关性来压缩图像序列的时间冗余。用前一帧图像的像素预测当前帧图像的像素。3、预测系数的选择...DPCM预测器为预测系数。为延迟元件,用来存储样值。最优线性预测法:按照某种准则选择预测系数,使最小。准则:均方误差(MSE)准则,使为最小。对{}内的信号求统计平均值对其求解可得预测系数三、预测量化器1、预测误差的统计特性试验表明,8bit量化时,预测误差的绝对值在16--18等级之内的像

4、素占80%--90%。2、量化器设计根据人眼的视觉特性,采用非均匀量化。四、图像帧间编码中的运动处理1、运动处理原理运动估计(ME),通过匹配搜索产生运动矢量MV。运动补偿(MC),根据MV产生当前帧的估计值。接收端通过MV和en(x,y)由前一帧重建当前帧。2、运动估计的方法匀速直线平移运动物体的帧间位移帧间运动像素的位移:运动位移矢量运动估计的方法:块匹配法、像素递推法、相位相关法等。数字视频压缩国际标准中常用前一帧中的搜索范围N+2MMMN+2M3、块匹配法宏块(MB):每个宏块由N*N个像素组成;宏块内的像素作一致的平移运动;当前帧的像块:和前

5、一帧内的像块作最佳匹配;搜索范围(窗口)(N+2M)*(N+2M);NN估值块的大小(N*N)考虑的因素:图像细节构成和计算量的大小。视频压缩编码中宏块的大小通常取16*16像素。SDTV信号:分解力为720*576/帧Y:45*36=1620宏块/帧Cr,Cb直接用Y信号的位移矢量最佳匹配准则:判断两个宏块的最佳匹配最小均方差(MSE)准则i,j为水平、垂直方向的位移量当前帧像素值最小平均绝对帧差(MAD)准则MSE准则运算量大,MAD运算量小,实现简单常用。搜索窗口大小(M)考虑的因素:帧间运动位移的大小和计算量。全搜索法:当M=16时,SDTV信

6、号的计算速度:最大搜索次数:4、快速搜索法二维对数搜索法:最大搜索次数:搜索方法比较搜索法最大搜索次数△m4816全搜索812891089二维对数法162330三步法172533共轭方向法111935正交搜索法913175、分级搜索离散傅里叶变换(DFT)最佳变换(KL)离散余弦变换(DCT)沃尔什变换(WH)正交变换§4.3正交变换编码一、正交变换的物理意义空间域描述的图像信号变换域描述的图像信号N*N像块N*N变换系数块很强的相关性,能量分布均匀相关性基本解除,能量分布集中变换编码系统框图:8*8或4*4像块二、一维离散余弦变换(DCT)1、离散余

7、弦变换定义输入序列正变换:反变换:系数:核函数:DCT变换可以写成:序列可以看成是核函数和系数加权和组成。核函数展开是一组余弦函数,又称为基波向量。2、DCT基波向量例:N=8三、二维DCT变换1、二维DCT变换的定义为N*N像块,正变换:反变换:系数:定义核函数:二维DCT变换公式:像块可以看成是核函数和系数加权和组成。展开是N*N个N*N点的像块组(基像图)。2、DCT基图像垂直方向空间频率N=8时,展开为8*8DCT基像图。8*8点的像块(空间几何分布)变换成由8*8基图像(空间频率分布)和系数加权和构成。水平方向空间频率AC系数3、计算举例8*

8、8点原始图像数据块DCT变换后系数块F(0,0)DC系数可以分解成级联的两次一维DCT变换计算

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