数字电视广播原理与应用

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1、第4章数字视音频压缩编码原理数字视频压缩编码概述4.1预测编码4.2正交变换编码4.3统计编码4.4小波变换编码4.5数字声频压缩编码基础4.64.1数字视频压缩编码概述1.压缩的必要性2.压缩的可能性①空间冗余②时间冗余③结构冗余④知识冗余⑤视觉冗余（1）数据中的冗余（Redundancy）①亮度辨别阈值②视觉阈值③视觉对于不同图像内容的空间分辨力不同④“掩盖效应”（2）人眼的视觉特性压缩编码可分为两大类：一类是无损压缩（Lossless），又称为可逆编码（reversiblecoding），这种方法的目标是在图像没有任

2、何失真的前提下使码率达到最小。3.数据压缩编码方法的分类另一类是有损压缩（Lossy），又称不可逆压缩（non-reversiblecoding），这种方法的目标是在给定码率下使图像获得最逼真的视觉效果，或者是在给定的允许图像失真度的条件下使码率到达最小。4.2.1预测编码基本原理4.2.2预测方法4.2.3预测量化器4.2.4图像帧间编码中的运动处理4.2预测编码4.2.1预测编码基本原理图4-1预测编码系统框图在编码端，设当前时刻n输入的信号样值为xn，预测器的作用是根据n时刻之前的相邻样值x1,x2,…,xn-1，对

3、当前时刻样值xn作预测，预测值为减法器的作用是把当前的实际样值xn与预测值相减，计算出预测误差。量化器的作用是对预测误差en进行量化，输出为，量化误差为。比较发端的输入xn和解码后的输出x′n，可见整个预测编解码过程产生的误差为：4.2.2预测方法1.帧内预测图4-2帧内预测示意图帧内预测又分为以下方法①前值预测②一维预测③二维预测2.帧间预测图4-3帧间预测示意图3.预测系数的选择4.自适应预测自适应预测又称为非线性预测。可以利用预测误差作为控制信息，因为预测误差的大小反映了图像信号的相关性。在亮度变化平坦区，相关性强，

4、预测误差小；而边沿区或细节多的区域，相关性弱，预测精度差，预测误差大。所以可以根据预测误差处于某一门限值范围进行分类，并控制可变编码器的参数使其与相应的信源统计特性相匹配，从而提高预测精度，减小预测误差，减小量化分层总数，可进一步压缩编码率。1.预测误差的统计特性图4-4预测误差概率分布及非均匀量化曲线4.2.3预测量化器近几年来被认为是效果较好的量化器设计方法是利用主观实验进行最优化设计。2.量化器设计1.运动处理原理图4-5运动处理原理框图4.2.4图像帧间编码中的运动处理2.运动估计的方法图4-6运动物体的帧间位移把

5、图像分成若干子块称为宏块（MacroBlock，MB），设宏块图像是由N×N个像素组成的像块，并假设一个像块内的所有像素作一致的平移运动。3.块匹配法①最小均方差值（MSE）准则定义为②MAD最小准则定义为（1）估值块大小（N×N）（2）最佳匹配准则在全搜索法中，最大搜索次数nmax=（2M+1）2（3）搜索窗口大小快速搜索法可以减少搜索次数，目前有多种快速搜索法，下面以二维对数法为例介绍快速搜索法的基本原理。4.快速搜索法图4-7二维对数法图5.分级搜索图4-8分级搜索示意图4.3正交变换编4.3.1正交变换的性质4.

6、3.2一维离散余弦变换（DiscreteCosineTransform）4.3.3二维DCT变换4.3.4量化器正交变换编码系统框图如图4-9所示。图4-9变换编码系统框图（1）能量守恒性（2）能量集中性（EnergyCompaction）（3）去相关性（Decorrelation）（4）熵保持性4.3.1正交变换的性质4.3.2一维离散余弦变换（DiscreteCosineTransform）1.离散余弦变换定义2.DCT基波向量以N=8的DCT变换为例，变换核函数a(u,x)可表示为4.3.3二维DCT变换1.二维DC

7、T变换公式一个N×N像块f(x,y)(x,y=0,1,…,N-1)的二维DCT定义为正变换：反变换：2.DCT基图像图4-118×8DCT基图像3.计算举例图4-12DCT变换举例4.3.4量化器图4-13DCT变换举例4.4统计编码4.4.1信息量和信息熵4.4.2哈夫曼编码4.4.3算术编码I(xi)=log2(1/p(xi))4.4.1信息量和信息熵1.信息量2.信息“熵”（entropy）（1）把信源符号xi(i=1,2,…,N)按出现概率的值由大到小顺序排列；（2）对两个概率最小的符号分别分配以“0”和“1”，然

8、后把这两个概率相加作为一个新的辅助符号的概率；（3）将这个新的辅助符号与其他符号一起重新按概率大小顺序排列；4.4.2哈夫曼编码1.Huffman编码步骤（4）跳回到第（2）步，直到出现概率相加为“1”为止；（5）用线将符号连接起来，从而得到一个码树，树的N个端点对应N个信源符号；（6）从最后一个概率为