彩色全电视信号分量数字化的全过程
发布网友
发布时间：2022-04-19 21:35
共1个回答
热心网友
时间：2023-07-25 07:21
1.电视系统的数字化是大势所趋相对于模拟电视而言，数字电视具有如下优点：
信号经过多次转接切换和远距离传输时，不会有干扰和失真的积累，抗干扰性能强，图像质量好； 数字电视系统主要由数字集成电路组成，系统的性能和可靠性可望大幅度提高； 它可以实现模拟电视不易高质量实现的功能，譬如：时轴处理，制式转换、特技等功能； 它也易于实现电视信号的实时处理，以完成图像质量的改善、压缩频带、二维滤波等功能； 在传输中，它易于将图像信号和伴音信号时分复用，充分利用数字传输的优越性。
电视设备数字化的一个巨大推动力得益于计算机技术的飞速发展。新型CPU的运算速度与功能正在迅速增长，使得普通微机已具有工作站的能力；专用图像处理和声音处理可以借助微机的视卡和声卡轻易完成；加上码率压缩技术的进步和完善，在多个较大的计算机硬盘上存放较长时间的具有质量的图像已不成问题，由此而产生的集编辑、切换、数字特技和动画于一身非线性编辑系统、视频工作站、桌上演播室系统已经成为电视设备发展的另一个方向。
电视系统数字化的另一个动力是来自观众的需要，人们已不再满足于普通电视的画面质量水平，渴望看到更好更清晰的高清晰度电视。数字高清晰度电视便成为一种理所当然的选择。
2.电视信号数字化的含义
模拟电视系统，在电视信号的产生、处理、记录、传送和接收的过程中，使用的都是模拟信号，即在时间上和幅度上连续变化的信号；而数字信号，则是在时间和幅度上都经过离散化的信号。将模拟信号变换成数字信号称为模数（A/D）转换。最基本的方法是所谓脉冲编码调（PCM）法。运用该方法实现电视信号的数字化需要三个步骤：抽样、量化和编码。抽样是指用每隔一定时间的信号样值序列来代替原来的时间上连续的信号，也就是在时间上将模拟信号离散，其理论基础是奈奎斯特抽样定理。量化是用有限个幅度近似原来连续变化的幅度值，把模拟信号的幅度离散化。编码则是按照一定的规律，把量化后的值用数字表示，然后转换成二值或多值的数字信号流。收端经过译码和滤波将数字信号还原成为模拟信号，称为数模（D/A）转换。鉴于这个过程是最基本的数字信号处理过程，一般人都比较清楚，在此不再赘述。
3.彩色电视信号的编码标准---CCIR601号建议
CCIR601号建议的制定，是向着数字电视广播系统参数统一化、标准化迈出的第一步。在该建议中，规定了625和525行系统电视中心演播室数字编码的基本参数值。
601号建议单独规定了电视演播室的编码标准。它对彩色电视信号的编码方式、取样频率、取样结构都作了明确的规定。
下面，对CCIR601号建议作几点简要说明：
它规定彩色电视信号采用分量编码。所谓分量编码就是彩色全电视信号在转换成数字形式之前，先被分离成亮度信号和色差信号，然后对它们分别进行编码。分量信号（Y、B -- Y、R -- Y）被分别编码后，再合成数字信号。 它规定了取样频率与取样结构。例如：在4：2：2等级的编码中，规定亮度信号和色差信号的取样频率分别为13.5MHZ和6.75MHZ ,取样结构为正交结构,即按行、场、帧重复,每行中的R-Y和B-Y取样与奇次(1,3,5……)Y的取样同位置，即取样结构是固定的，取样点在电视屏幕上的相对位置不变。 它规定了编码方式。对亮度信号和两个色差信号进行线性PCM编码，每个取样点取8比特量化。同时，规定在数字编码时，不使用A/D转换的整个动态范围，只给亮度信号分配220个量化级，黑电平对应于量化级16，白电平对应于量化级235。为每个色差信号分配224个量化级，色差信号的零电平对应于量化级128。
综上所述，我们知道，分量信号的编码数据流是很高的。以4：2：2编码标准为例，其比特流为：13.5×8+6.75×8×2=216Mb/S。若采用4：4：4编码方式，即对复合信号直接编码，其抽样频率取为13.3×8=106.4 Mb/S。
符合CCIR601建议的商业化的录像机有D-1格式数字录像机，D-2格式、D-3格式是复合信号数字录像机，D-5 格式则是数字分量录像机。尽管有了这种能够记录与重放未经压缩的全数字电视信号的录像机，使得演播室内进行高质量的记录与还原成为现实，但是即使以数字复合信号的带宽而言（在理想情况下，其带宽为53.2MHz）,比传送一路模拟电视信号所要求的带宽将近提高了一个数量级,显然用目前的电视频道传送他们是不可能的,更不用说用普通计算机硬盘去储存这些信号(大概只能存几十秒钟).因此,数字电视的中心问题是要成倍地降低数字信号码元的多余信息(冗余量)和采用高效编码方法.这也就是本文所要重点讨论的问题.
4.码率压缩技术
早在七十年代,科学家们就曾为卫星遥感图像的传输、存储和处理绞尽脑汗经过一段时间的探索，人们发现电视信号存在着很大冗余度，即电视图像的像元之间存在着很大的相关性。除了空间轴上的冗余度之外（即各像素之间的统计相关性），在时间轴上也有冗余度（电视信号前一场信号与其后若干场信号中大部分像素没有发生变化，尤其是静止画面，或者是运动不太激烈的画面）。
那么，根据像元之间的统计相关性，对数据进行某种运算变换，使变换后图像比特数少于原始图像的比特数，即将图像数据压缩的方法称为码率压缩技术。常见有如下方法：
(1) 降低抽样频率的压缩码率技术
降低抽样频率能够压缩码率这是十分自然的，但是，奈氏定理指出，当抽样频率FS<2Fm 时,频谱发生重迭,则采用低通滤波器无法无失真地恢复原信号.不过,电视图像信息号的能量主要集中在以行频及其各次谐波频率为中心的较窄范围内,中间存在很大的空隙,因此,若把抽样频率FS选为半行频的奇数倍,就可使FS<2Fm时出现的频谱混迭部分形成半行频交错。
(2) 差值脉冲编码（DPCM）
差值脉码调制，可以消除电视信号的统计性冗余度。因此大大地压缩了码率。DPCM又称为预测量化系统，它所传输的不是信号本身，而是实际信号与其预测量之间的差值（预测误差）。预测值是借助已经传送的，与待传抽样相邻的若干抽样估计（预测）出来的。由于电视信号的强相关性，邻近抽样的取值一般很接近，因此预测能有较高的准确性。从统计上讲，需要传输的预测误差主要集中在零附近的一个小范围之内，比信号本身小很多，只有在图像轮廊和边缘处才出现较大的预测误差，但这只是少量的，且人眼很不易察觉这种误差。因此，预测误差量化所需要的量化级较少，从而码率得到压缩。
(3) 线性变换编码
线性变换编码不直接对图像数据编码，而是首先将图像数据进行某种线性变换，得到一组变换系数，然后对这些系数实现量化、编码、传输。在接收端，对收到的变换系数进行相应的逆变换，再恢复成图像信号。这样做的理由是对变换系数进行压缩编码，往往比直接对图像数据本身进行压缩更容易获得高的效率。以大家熟悉的傅立叶变换为例，它是以通常在欧氏空间描述的图像信号变换到频率空间（频域）去描述。傅氏变换的物理意义是频谱展开，对一幅图像进行二维傅立叶变换就是在纵和横的两个方向进行二维频谱展开。由于信号与其频谱之间有一一对应关系，因此，传输频谱在接收端同样可以恢复信号，而传送频谱往往比传送信号本身简单。由于电视信号的能量主要集中在低频部分，能量密度随频率升高而迅速下降，加之考虑到人眼对图像中的高频细节不甚敏感的特点，因此，在频率域编码时，可以用较多的码位对幅度大的低频分量进行量化，而用较少的码对幅度小的高频分量进行量化，对于频率特别高的分量甚至于可以舍弃不传。从而就整体而言，码率可以明显下降。
从理论上讲，线性变换编码，可以压缩码率的原因在于图像信号存在很强的相关性。这种强相关性在频率域的反映是功率域滤波的方式获得大的压缩比。
线性变换除了傅立叶变换外，还有沃尔什一哈达玛变换、斜变换、离散余弦变换（DCT），卡洛（K-L）变换等等。其中DCT因其压缩效果较好而受到广泛应用。
7.关于离散余弦变换（DCT）
离散余弦变换DCT（Discrete Cosine Transform）是数码率压缩的一个常用的变换编码方法。任何连续的实对称函数的傅立叶变换一样有明确的物理意义。DCT是先将整体图像分成N×N像素块，然后对N×N 像素块逐一进行DCT变换。由于大多数图像的高频分量较少，相应于图像高频分量的系数经常为零，加之人眼对高频成分的失真不太敏感，所以可用更粗的量化。因此，传送变换系数的数码率要大大小于传送图像像素所用的数码率。到达接收端后通过反离散余弦变换回到样值。虽然会有一定的失真，但人眼是可以接受的。二维正反离散余弦变换的算式是：
譬如当U=0，V=0时F（0，0）= f（x,y）是原64个样值的平均，相当于直流分量，随着U，V值增加，相应系数分另代表逐步增加的水平空间频率和垂直空间频率分量的大小。
可见，图像信号被分解成为直流成分，以及从低频到高频的各种余弦成分。而DCT系数只是表示了该种成分所占原图像信号的份额大小。显然，恢复图像信号可以用一个矩阵形式；F（n）=C(n) ×E(n)来表示。式中E(n)是一个基底，C(n)是DCT系数，F（n）则是图像信号。
如果再考虑垂直方向上的变化，那么，就需要一个二维的基底，即该基底不仅要反映水平方向频率的变化，而且要反映垂直空间频率的变化。对应于8×8的像素块，其空间基底如图4所示。它是由64个像素值所组成的图像，通常也称之为基本图像。把它们称为基本图像是因为在离散余弦变换的反变换式中，任何像块都可以表示成64个系数的不同大小的组合。既然基本图像相当于变换域中的单一的系数，那么任何像元也可以看成由64个不同幅度的基本图像的组合。这与任何信号可以分解成基波和不同幅度的谐波的组合具有相同的物理意义。
