Беляев Ю.В., Галочкин Ю.И. Цифровое телевидение

Подождите немного. Документ загружается.

MPEG-2. По стандарту MPEG-2 выполняются две основные операции сжатия:

удаление временной избыточности и удаление пространственной

избыточности.

Рис. 1.6. Кодирование видеоданных по стандарту MPEG-2.

А - удаление пространственной избыточности на основе ДКП

Удаление временной избыточности представляет собой межкадровое

сжатие данных, при котором происходит сравнение двух последовательных

видеокадров, удаление одинаковых областей и формирование разностей

кадров для обработки. Удаление пространственной избыточности, называемое

также внутрикадровым сжатием, исключает ненужные повторения содержимо-

го конкретного видеокадра. Операции удаления выполняются на основе

сложных математических выражений, называемых дискретным косинусным

преобразованием (ДКП); отсюда происходит название этого способа: «сжатие

данных на основе ДКП». За блоком сжатия данных стоит блок квантования,

который обеспечивает дальнейшее битовое сжатие. Блок квантования

преобразует коэффициенты ДКП в 8- битовые коды, образующие битовый

поток данных.

Подготовка видеоданных. Видеоинформация, поступающая на вход

видеокодера, представлена последовательностью кодированных отсчетов

сигнала яркости Y и сигналов цветности C

И C

; затем кадры этих сигналов

перегруппировываются в блоки, макроблоки и вырезки. Сначала кадры Y, C

делятся на ряд блоков пикселов (рис. 1.7). Каждый блок представляет собой

матрицу 8x8 закодированных в цифровом виде отсчетов пикселов. Три

компонента, представленных базовыми блоками, объединяются и образуют

макроблок (рис.1.8). Каждый макроблок состоит из четырех блоков яркости и

двух блоков каждой составляющей цветности - C

и С

. Это дает так

называемый формат 4:2:0. Затем макроблоки выстраиваются в том порядке, в

каком они появляются на изображении, чтобы получить вырезку. Вырезка

может состоять из одного или нескольких макроблоков. На этом этапе к

каждой вырезке добавляются биты обнаружения ошибки. Если в ступени

декодирования приемника обнаруживаются ошибки, то декодер игнорирует

информацию, содержащуюся в данной вырезке, и переходит к следующей .

Последовательность вырезок восстанавливает полный видеокадр, содержащий

все три составляющие изображения (Y, C

, C

), готовые к следующему этапу

кодирования видеоданных.

Рис. 1.7. Базовые блоки Y,C

, C

Рис. 1.8. 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 (group of pictures - GOP), состоящей из 12

нечетных кадров. Содержимое первого кадра группы, называемого кадром Э,

сохраняется в памяти и используется как эталонный кадр для последующих

кадров (рис. 1.9).

Рис. 1.9. Группа изображений (GOP).

Содержимое кадра, следующего сразу же за эталонным кадром,

сравнивается с кадром Э для образования разностного кадра, называемого

кадром Р ( от predicted — предсказываемый ), который используется для

обработки. Затем с первым кадром после кадра Э сравнивается второй кадр

после кадра Э, третий кадр со вторым и т. д. до конца группы из 12

видеокадров. Затем для следующей группы из 12 кадров образуется новый

эталонный кадр Э и т.д. Величина сжатия кадров Э ограничена; максимальное

битовое сжатие получается в кадрах Р. Повышенное сжатие можно получить,

используя два других способа: прямое предсказание и предсказание с

компенсацией движения.

Прямое предсказание — это метод, который используется для создания

кадров Р; он включает в себя предсказание ожидаемой разности между мак-

роблоками последовательных кадров и передачей предсказанных кадров на

обработку. Для этого требуется хранение более одного видеокадра. В прямом

предсказании в качестве эталонного можно использовать кадр Э или ранее

восстановленный кадр Р. Недостатком этого способа является то, что возни-

кающие в кадре Р ошибки будут передаваться в последующие кадры до по-

ступления очередного кадра.

Предсказание с компенсацией движения заключается в сравнении содер-

жимого предыдущего кадра и последующего кадра для конструирования те-

кущего кадра. Конструируемый кадр называется кадром В ( от backward-pre-

diction — обратное предсказание, или от bidirectional — двунаправленный,

поскольку его содержимое зависит как от предыдущего кадра, так и от после-

дующего). В отличие от кадров Э и Р кадры В нельзя использовать как эталоны.

Они также требуют хранения двух кадров в памяти изображения . На рис. 1.10

показана типовая последовательность из 12 кадров Э, P и В (0—11).

Рис. 1.10. Кадры Э, P и В

Поток данных MPEG-2 содержит, таким образом, непрерывную последо-

вательность кодированных кадров, состоящих из комбинации предсказы-

ваемых кадров и эталонных кадров. Поскольку предсказываемые кадры Р и В

обеспечивают более эффективное сжатие данных, желательно, чтобы пред-

сказываемые кадры передавались гораздо чаще.

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, C

И С

Удаление пространственной избыточности ДКП. Основное устройство

кодирования видеоинформации — процессор дискретного косинусного

преобразования (ДКП). Процессор ДКП получает кадры изображения Э, P 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 (C

И С

). Данные, представляющие отсчеты в каждом

блоке, поступают затем в процессор ДКП (рис. 1.11), который переводит их в

матрицу коэффициентов 8x8, представляющих видеообраз блока.

Рис. 1.11. Удаление пространственной избыточности на основе ДКП

Рис. 1.12. Процесс ДКП

Перед ДКП каждое число в блоке 8x8 представляет значение

соответствующего отсчета, т. е. яркость пиксела, представленного этим от-

счетом ( рис. 1.12). 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 ко-

эффициентов в матрице 8x8, начиная с верхней левой ячейки, представля-

ющей постоянную составляющую, т. е. составляющую с частотой 0 Гц. Ко-

эффициент в этой ячейке представляет среднюю яркость блока. Каждая из

остальных ячеек представляет составляющую блока с возрастающей частотой

(рис. 1.13). 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. 1.13. Самая тонкая деталь изображения, т. е. самая высокая

видеочастота, представляется нижней правой ячейкой матрицы.

Рис. 1.13. Блок частотной области

Как можно заметить на рис. 1.12, 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. 1.14).

Рис. 1.14. Блок ДКП с округлением

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. 1.15. Для блока, показанного

на рис. 1.14, 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. Конец блока обозначается

специальным кодом ( ЕОВ — end-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.

Рис. 1.15. Зигзагообразное сканирование

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.