Цифровая обработка ТВ сигналов. Часть 1. Бобрешов А.М - 16 стр.

UptoLike

16
получателя сообщений . Принципы сокращения избыточной информации
основаны на использовании статических свойств передаваемых изображений и
сигналов, на статистических пространственно - временных зависимостях
значений близлежащих элементов изображения и неравномерном
распределении вероятностей сигнала .
Методы преобразования изображений в общем случае основаны на том ,
что цифровой эквивалент сигнала или основной аналоговый сигнал может быть
путем соответствующего преобразования изображения приведен к виду ,
который наиболее удобен с точки зрения сокращения избыточной информации
или уменьшения чувствительности к ошибкам кодирования и передачи, и после
прохождения по цифровой линии связи преобразован обратно в исходную
форму [5]. Таким образом , при кодировании с преобразованием осуществляется
сокращение как психофизиологической , так и статистической избыточности
информации на основе преобразования видеоинформации из временной
области в спектральную . Спектральная область при кодировании с помощью
интегральных преобразований , для краткости называемых часто просто
преобразованиями, понимается в смысле обобщенных спектров.
Преобразование ставит в соответствие сигналу его обобщенный спектр. В
частном случае преобразование Фурье ставит в соответствие сигналу спектр в
традиционном смысле. Для краткости анализа будем опускать слово
«обобщенный».
Процесс преобразования изображений , как правило , основан на
разделении изображения на частные подобласти фрагменты и их отдельной
обработке. В связи с тем , что в общем случае изображение характеризуется
трехмерными зависимостями, исходные фрагменты также должны были бы
носить трехмерный характер . Однако для облегчения процесса обработки и
упрощения аппаратурной реализации фрагменты выбираются двумерными или
даже одномерными. В двухмерный фрагмент входит в общем случае М
элементов одного поля изображения, расположенных на N строках. В случае
одномерного фрагмента осуществляется обработка только определенного
количества М элементов изображения одной телевизионной строки .
Формат обрабатываемых фрагментов теоретически определяется
диапазоном проявления существующих статистических зависимостей между
элементами изображения, а практически степенью сложности аппаратурных
средств. В предельном случае с помощь кодирования с преобразованием можно
обработать все поле или несколько полей . В результате преобразования
изображения осуществляется преобразование видеоинформации из временной
области в спектральную . Результат преобразования представляет собой , как
правило , спектральные коэффициенты преобразования, называемые иногда ,
трансформантами, которые характеризуются амплитудой и обобщенной
пространственной частотой координатой в спектральной области .
В основу преобразования изображений могут быть положены различные
принципы . Наиболее часто используются методы линейных ортогональных
преобразований . Различают ортогональные преобразования изображений , в
математическом аппарате которых непосредственно используются
                                     16
получателя сообщ ений . П ринципы сокращ ения избы точной информ ации
основаны на использовании статических свой ств передаваем ы х изображ ений и
сигналов, на статистических пространственно-врем енны х зависим остях
значений      близлеж ащ их    элем ентов изображ ения и неравном ерном
распределении вероятностей сигнала.
       М етоды преобразования изображ ений в общ ем случае основаны на том ,
что цифровой эквивалентсигнала или основной аналоговы й сигнал м ож етбы ть
путем соответствую щ его преобразования изображ ения приведен к виду,
которы й наиболее удобен с точки зрения сокращ ения избы точной информ ации
или ум еньш ения чувствительности кош ибкам кодирования и передачи, и после
прохож дения по цифровой линии связи преобразован обратно в исходную
форм у [5]. Т аким образом , при кодировании с преобразованием осущ ествляется
сокращ ение как психофизиологической , так и статистической избы точности
информ ации на основе преобразования видеоинформ ации из врем енной
области в спектральную . Спектральная область при кодировании с пом ощ ью
интегральны х преобразований , для краткости назы ваем ы х часто просто
преобразованиям и,      поним ается    в см ы сле обобщ енны х       спектров.
П реобразование ставит в соответствие сигналу его обобщ енны й спектр. В
частном случае преобразование Ф урье ставит в соответствие сигналу спектр в
традиционном см ы сле. Д ля краткости анализа будем опускать слово
«обобщ енны й » .
       П роцесс преобразования изображ ений , как правило, основан на
разделении изображ ения на частны е подобласти – ф рагм енты и их отдельной
обработке. В связи с тем , что в общ ем случае изображ ение характеризуется
трехм ерны м и зависим остям и, исходны е фрагм енты такж е долж ны бы ли бы
носить трехм ерны й характер. О днако для облегчения процесса обработки и
упрощ ения аппаратурной реализации фрагм енты вы бираю тся двум ерны м и или
даж е одном ерны м и. В двухм ерны й фрагм ент входит в общ ем случае М
элем ентов одного поля изображ ения, располож енны х на N строках. В случае
одном ерного фрагм ента осущ ествляется обработка только определенного
количества М элем ентовизображ ения одной телевизионной строки.
       Ф орм ат обрабаты ваем ы х фрагм ентов теоретически определяется
диапазоном проявления сущ ествую щ их статистических зависим остей м еж ду
элем ентам и изображ ения, а практически – степенью слож ности аппаратурны х
средств. В предельном случаес пом ощ ькодирования с преобразованием м ож но
обработать все поле или несколько полей . В результате преобразования
изображ ения осущ ествляется преобразование видеоинформ ации из врем енной
области в спектральную . Результат преобразования представляет собой , как
правило, спектральны е коэффициенты преобразования, назы ваем ы е иногда,
трансформ антам и, которы е характеризую тся ам плитудой и обобщ енной
пространственной частотой – координатой вспектральной области.
       В основу преобразования изображ ений м огут бы ть полож ены различны е
принципы . Н аиболее часто использую тся м етоды линей ны х ортогональны х
преобразований . Различаю т ортогональны е преобразования изображ ений , в
м атем атическом     аппарате которы х       непосредственно     использую тся