浅议电视信号的数字化与码率压缩

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1、浅议电视信号的数字化与码率压缩当今社会,技术的发展进步与设备的更新换代确实让人感到“不是我不明白,这世界变化快!”随着计算机、微电子、信息处理、通信以及激光等技术的迅猛发展,集图文、声音、图像于一体的多媒体技术更是迅速渗透到计算机、通信、广播电视以及消费娱乐业。从事广播电视事业的各单位,其设备从前期到后期,无不越来越多地的采用数字设备,可以这么说:  电视系统的数字化是大势所趋  其原因在于,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,

2、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芯片使得原本复杂的图像处理和声音处理可以借助

3、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播出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的非线性编辑系统、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。  要实现电视系统的全面数字化,首先要了解:电视信号数字化的含义  模拟电视系统,在电视信号的产生、

4、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制(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在时间上连续的信号,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

5、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。但是,我们需要了解一下:彩色电视信号的编码标准--CCIR601号建议    大家经常提到CCIR601号建议,这个文件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

6、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:  ⒈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,或R,G,B)被分别编码后,再合成数字信号。  ⒉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

7、(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。  ⒊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,色差信息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

8、=216兆比特/秒。若对复合信号直接编码,其抽样频率取为13.3Mhz,则PCM编码的码率为:13.3*8=106.4兆比特/秒。  现在尽管有了多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。但从上式中可以看出,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),也比传送一路模拟电视信号所要求的带宽提高了接近一个数量级,显然用目前的电视频道传送他

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