155 ЦИФРОВОЕ ТЕЛЕВИДЕНИЕ

Введение

Возрастающие требования к качеству телевизионного (ТВ) вещания и расширению функциональных возможностей систем прикладного телевидения приводят к необходимости использования цифровых методов при формировании, консервации и приёме ТВ сигналов.

Большой качественный скачок в развитии телевидения был сделан вследствие освоения цифровых методов обработки и передачи видеосигнала. Наиболее важное в этих методах - возможность хранения в памяти больших объёмов информации и изменения масштаба времени сигнала. Благодаря этим свойствам удалось развить функции, невозможные при аналоговой технике: кадровую синхронизацию, накопление и хранение неподвижных изображений, видеоэффектов, электронной живописи.

Преимущества цифровых методов передачи ТВ сигналов по сравнению с аналоговыми заключаются в следующем:

- возможность широкого применения электронных запоминающих устройств, причём качество цифровых сигналов почти не зависит от времени их хранения;

- отношение сигнал-шум почти не зависит от числа выполняемых с цифровыми ТВ сигналами операций;

- выходной сигнал цифровых ТВ трактов не зависит от стабильности их коэффициентов усиления;

- в значительно меньшей степени проявляются нелинейные искажения;

- возможность применения методов электронно-вычислительной техники при кодировании, преобразовании и анализе ТВ изображения.

Цифровая обработка ТВ изображений в процессе их передачи и приёма позволяет достичь высокого уровня качества и предоставляет пользователю массу новых возможностей и новых видов услуг. Цифровая обработка изображений важна тем, что является, по сути, основой создания нового поколения ТВ техники.

Однако без использования специальных процедур сжатия цифровой информации требуется существенное повышение пропускной способности каналов связи, увеличение емкости запоминающих устройств, а также применение сверхбыстродействующих  устройств  цифровой обработки.

 

В таблице 1 сведены данные о требуемой скорости цифровой передачи монохромного ТВ сигнала и полного цветного ТВ сигнала для различных систем цветного телевидения.

 

Таблица 1. Сравнение объёмов информации при различных системах цветного телевидения

 

Тип изображения

Сигналы

Граничная частота сигналов яркости, МГц

Сигналы цветовой поднесущей, МГц

Скорость передачи цифровой информации, Мбит/с

Монохромное

Е'Y

6.0

72

НТSС

Е'Y/Е'I/Е'Q

4.2/1.5/0.6

-3.58

128.7

РАL

Е'Y/Е'U/Е'V

5.0/1.5/1.5

-4.43

159.6

SЕСАМ

Е'Y/Е'R/Е'B

Построчно

6.0/1.5/1.5

4.406-D'R

4.25-D'B

158.6

Принципы построения цифрового телевидения

Цифровое ТВ - это отрасль ТВ техники, в которой передача, обработка и хранение ТВ сигнала осуществляются с его преобразованием в цифровую форму. Применение методов и средств цифрового ТВ по сравнению с аналоговым ТВ обусловлено как самими принципами цифрового ТВ, так и наличием разнообразных алгоритмов, схемных решений и мощной технологической базы для создания соответствующих устройств.

В своём развитии цифровое ТВ прошло ряд этапов:

1. Использование цифровой техники в отдельных частях ТВ системы при сохранении обычного стандарта разложения и аналогового канала связи.

2. Создание гибридных аналого-цифровых ТВ систем с параметрами, отличающимися от принятых в обычных стандартах телевидения, примерами которых могут служить японская система телевидения высокой чёткости MUSE и западноевропейские системы семейства МАС.

3. Создание полностью цифровых ТВ систем.

Главными особенностями нового поколения ТВ систем являются:

- высокая степень сжатия спектра цифрового ТВ сигнала, достигаемая путём последовательного применения нескольких методов эффективного кодирования изображений и позволяющая передавать программы ТВЧ по стандартным наземным каналам ТВ вещания с шириной полосы частот 6 МГц;

- единый подход к кодированию и передаче ТВ сигналов с различным разрешением: видеотелефон с уменьшенной чёткостью, стандартный сигнал NTSC, ТВЧ с количеством строк 1050;

- интеграция с другими видами информации при передаче по цифровым сетям связи.

Структурная схема тракта цифровой ТВ системы показана на рисунке 1.

Однако в настоящее время аналоговый телевизионный сигнал преобразуется в цифровую форму только для цифровой обработки, консервации ТВ программы и при передаче по каналам связи. Поэтому на данном этапе развития цифрового телевидения удобно рассматривать тракт цифрового телевидения как промежуточное звено тракта передачи информации.

Источником ТВ сигнала являются передающая камера или видеомагнитофон. В цифровой ТВ системе используется компонентное кодирование, при котором отдельно преобразуются в цифровую форму яркостный и цветоразностный сигналы.

После преобразования в цифровую форму эти сигналы поступают на кодер изображения, в котором скорость передачи двоичных символов уменьшается во много раз благодаря последовательному применению нескольких методов эффективного кодирования. Эта операция является одной из наиболее важных, так как без эффективного кодирования невозможно обеспечить передачу сигналов цифрового ТВ по стандартным каналам связи.

В ТВ системе обязательно должен передаваться сигнал звука. Он также преобразуется в цифровую форму и кодируется в соответствующем кодере. Кодирования сигнала звука и изображения объединяются в общий поток данных в мультиплексоре. Далее цифровой сигнал поступает на блок канального кодиро­вания и модуляции. Здесь осуществляются помехоустойчивое кодирование сигнала и модуляция несущей. Сигнал цифровой ТВ системы на несущей частоте передаётся по каналу связи и поступает в приёмник. Здесь производятся демодуляция несущей и декодирование помехоустойчивого кода. Затем из общего потока данных выделяются цифровые сигналы изображения и звука, поступающие на соответствующие декодеры. На выходе декодера изображения получаются яркостной и цветоразностный сигналы. После преобразования в аналоговую форму эти сигналы поступают на монитор, на котором воспроизводится цветное изображение. Декодированный сигнал звука также преобразуется в аналоговую форму и поступает на усилитель низкой частоты монитора.


Так как параметры радиочастотного канала связи в цифровой ТВ системе остаются такими же, как в стандартных аналоговых ТВ системах, высокочастотная часть ТВ приёмника, включающая селектор каналов и усилитель промежуточной частоты изображения, в принципе остаётся такой же, как в обычных современных телевизорах.

Рис. 1. Структурная схема цифровой телевизионной системы

Из теории связи известно: по каналу связи с шириной полосы пропускания ∆F можно передавать 2 х ∆F бит информации за 1 секунду. То есть эффективность использования полосы частот канала связи составляет 2 бит/с/Гц. Следовательно, для передачи в последовательной форме цифрового ТВ сигнала со скоростью передачи двоичных символов 216 Мбит/с необходим канал связи с шириной полосы 108 МГц. Ясно, что ни стандартный канал наземного ТВ вещания, имеющий ширину полосы 8 МГц, ни спутниковый канал связи, имеющий ширину полосы 27 МГц, непригодны для передачи цифрового ТВ сигнала. Поэтому одной из важнейших задач в области цифрового телевидения была задача сокращения скорости передачи двоичных символов и, соответственно, требуемой полосы частот канала связи.

Задача сокращения полосы частот ТВ сигнала является частным случаем более общей задачи уменьшения избыточности информации, передаваемой в ТВ сигнале. Уменьшение избыточности необходимо как для обеспечения передачи ТВ сигналов по каналам связи с ограниченной полосой пропускания, так и для уменьшения требуемого объема запоминающего устройства (ЗУ) при записи ТВ программ или отдельных изображений .

Избыточность ТВ сигнала разделяется на структурную, статистическую и психофизиологическую.

Структурная избыточность связана с наличием в обычном ТВ сигнале гасящих импульсов, во время которых информация об изображении не передается.

Статистическая избыточность вызывается наличием  корреляционных связей между значениями сигнала в одной строке, в соседних строках и в соседних кадрах.

Психофизиологическая избыточность ТВ сигнала определяется той информацией в нем, которая не воспринимается человеком и, следовательно, могла бы и не передаваться. Психофизиологическая избыточность сокращается за счет удаления из передаваемого сигнала информации, которую человек воспринять не может.

Примером метода сокращения психофизиологической избыточности может служить способ кодирования Кретцмера, в соответствии с которым при передаче крупных деталей изображения количество градаций яркости увеличивается, а при передаче мелких деталей уменьшается. Этот способ основан на использовании обратно пропорциональной зависимости между геометрическим и градационным разрешением зрительного аппарата человека: при восприятии мелких деталей ухудшается различие градаций яркости. В других методах используется ухудшение геометрического и градационного разрешения зрения при наблюдении движущихся объектов. Общая основа всех этих методов - ограниченность пропускной способности зрения как системы передачи информации.

Структурная избыточность ТВ сигнала может быть устранена путем передачи во время гасящих импульсов какой-либо полезной информации, например звукового сопровождения.

Наибольшее значение имеет сокращение статистической  избыточности. Оно достигается путем устранения корреляционных связей между значениями отсчетов сигнала, передаваемых по каналу связи.

Существует два принципиально различающихся друг от друга подхода к сжатию данных: сжатие без потерь  и сжатие с потерями. Первый принцип основан на знании вероятности каждого символа, присутствующего в сообщении. Такое кодирование часто называют статистическим. Зная вероятности, строят таблицу кодов, обладающих следующими свойствами:

 

  • Различные коды имеют различное количество бит.
  • Коды символов, обладающие меньшей вероятностью, имеют больше бит, чем коды символов с большей вероятностью.
  • Хотя коды имеют различную длину, они могут быть декодированы единственным образом.

 

При сжатии без потерь трудно добиться большого сжатия. Но в последнее время этой проблеме стало уделяться огромное внимание, и в публикациях появляются статьи о новых методах кодирования.

Для достижения  больших коэффициентов сжатия приходится допускать определенную потерю качества изображения. Общая цель состоит в том, чтобы получить возможно большее сжатие при наименьших потерях качества изображения.

 

Кодирование с преобразованием

Кодирование с преобразованием в настоящее время наиболее распространено. При этом используются различные ортогональные преобразования: Фурье, Уолша-Адамара, Хаара, косинусное, синусное и другие. Для оценки возможностей использования ортогональных преобразований при кодировании конкретных изображений применяется кодирование Кархунена-Лоева.

Ортогональные преобразования являются частным случаем линейных преобразований, при которых линейный оператор обратим (т.е. матрица, умножением на которую реализуется преобразование, обязательно имеет обратную матрицу, умножением на которую исходные данные могут быть полностью восстановлены), а его ядро удовлетворяет условиям ортогональности.


Пусть прямоугольный участок изображения размером N1xN2 пикселов X(n1,n2), 1£n1£N1; 1£n2£N2 преобразуется линейным преобразованием в компоненты F(m1,m2):

-

 

ядро преобразования.

Исходный участок изображения можно получить с помощью обратного преобразования:


Преобразование называется раздельным, если:

A(n1,n2;m1,m2) = Ac(n1,m2)*Ar(n2,m2),

B(n1,n2;m1,m2) = Bc(n1,m1)*Br(n2,m2),

где Ac(Bc) и Ar(Br) – одномерные операторы преобразования столбцов и строк.

В этом случае результат воздействия двумерного ортогонального преобразования можно получить в два этапа – сначала выполняется одномерное преобразование по всем столбцам блока изображения, а затем над полученным результатом производят преобразование по всем строкам.

С помощью ортогональных преобразований стремятся перейти от первичного описания участка совокупностью коррелированных элементов изображения к описанию его совокупностью некоррелированных величин элементов преобразованной матрицы. Важное значение для определения конкретного вида преобразования имеет выбор критерия качества. В теории кодирования изображений с преобразованием обычно используют критерий среднеквадратической ошибки кодирования при заданном числе двоичных единиц на элемент исходного изображения.

Оптимальным в этом смысле было бы известное еще из статистики преобразование Хотеллинга или разложение Кархунена-Лоева. Это преобразование позволяет перейти от исходных коррелированных элементов к некоррелированным компонентам. Коэффициенты разложения при этом преобразовании имеют дисперсии, монотонно убывающие с увеличением номера коэффициента. Это позволяет квантовать коэффициенты тем более грубо, чем больше их номер, а некоторые из них отбрасывать. Именно это преобразование позволило получить наибольший выигрыш в числе бит на элемент исходного изображения при прочих равных данных. Но применение этого способа кодирования в ТВ системах неперспективно из-за большого объема вычислений.  При анализе обычно используют квадратные блоки изображений размером NxN.

Дискретное двумерное преобразование Фурье (ДПФ) является широко распространенным ортогональным преобразованием и определяется:


а обратное преобразование имеет вид:


По аналогии с непрерывным преобразованием Фурье переменные U и V называют пространственными частотами. Поскольку ядра преобразования симметричны и разделимы, двумерное преобразование можно выполнить в виде последовательных одномерных преобразований по строкам и столбцам матрицы изображения. Для реализации ДПФ требуется выполнить примерно 4N4 умножений и N2*(2N-2)2 сложений. Выполнение обратного преобразования требует в 2 раза больше операций, т.к. F(u,v) являются комплексными числами. Но в отличие от преобразования Кархунена-Лоева в данном случае имеются алгоритмы быстрого преобразования Фурье (БПФ). При условии, что N является целой степенью 2, оказывается достаточным  2N2log2N2 перемножений и такое же количество сложений.

Вычисление ДПФ для блока изображений 8x8 элементов требует выполнения порядка 16*103 операций умножения и сложения. А вычисление ДПФ черно-белого ТВ кадра, содержащего 768x576 пикселов, требует выполнения порядка 8*1011 операций в секунду. С помощью БПФ количество требуемых операций оказывается равным примерно 8*106, что существенно меньше.


Заметно сокращаются вычислительные трудности при переходе к преобразованию Адамара-Уолша. В этом случае базисные изображения состоят из элементов, принимающих только два значения: +1 и –1. И в этом случае сохраняются свойства некоррелированности коэффициентов разложения, резкого различия их дисперсии. Но для реализации преобразования теперь достаточно лишь N2*log2N2 простейших арифметических операций сложения:

причем qi(Y)=Yn-i+Yn-(i+1); Ui,Vi,Ji и Ki – равны цифрам в двоичном представлении чисел u,v,j и k соответственно.

Преобразование Хаара получено на основе функций, которым соответствуют уже не двух-, а трехградационные базисные изображения с элементами, принимающими значения +1, –1, 0. Для его реализации достаточно 4*N(N-1) операций сложения.


В отличие от ДПФ дискретное синусное преобразование имеет дело только с действительными числами, что уменьшает вычисления в 2 раза. Дискретное синусное преобразование определяется соотношением:

Известно, что ряд Фурье для любой действительной и симметричной функции содержит только действительные коэффициенты, соответствующие косинусным членам ряда. Дискретное косинусное преобразование (ДКП) имеет вид:


где   С(n)=1/Ö2   при   n=0.  С(n)=1,  n¹0.

Обратное ДКП преобразование определяется соотношением:


Для быстрого вычисления алгоритма ДКП используется связь коэффициентов ДКП Fk(U,V) c коэффициентами преобразования Фурье Fф(U,V):


В таблице 2 приведены результаты статистических исследований использования рассмотренных выше ортогональных преобразований для сжатия изображений.

Как следует из этой таблицы, косинусное преобразование имеет несомненные преимущества перед другими преобразованиями. Именно ДКП получило широкое распространение, поскольку оно дает результаты, близкие к результатам Кархунена-Лоева.

Известны и другие виды ортогональных преобразований. Наклонное преобразование имеет несколько меньшую эффективность, чем ДКП, и существует быстрый алгоритм преобразования, однако для вычисления коэффициентов преобразования необходимо производить деления на числа, не кратные целым степеням 2, что дополнительно затрудняет вычисления.

Применение преобразования Лежандра для обработки изображений показало его такую же эффективность, как и у ДКП, однако быстрый алгоритм вычисления этого преобразования пока не найден.

 

 

 

 

Таблица 2.  Результаты статистических исследований ортогональных преобразований

Степень сжатия

Среднеквадратические (максимальные) ошибки преобразований

Хаара

Уолша-Адамара

Синусное

Косинусное

4.0

2.38(7)

2.42(7)

2.04(5)

1.61(4)

4.5

2.56(7)

2.82(8)

2.22(7)

1.61(4)

5.0

2.72(7)

2.77(9)

2.34(6)

1.61(4)