第二章数字视频采样之二数字视频基础课件

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1、第三讲 视频采样（二）,视频信号的采样 与量化,2,提纲,视频信号采样 视频信号量化 视频采样率转换,数字视频信号数字化,模拟信号数字化模型 时-空采样 量化,逐行扫描的三维采样,隔行扫描的三维采样,提纲,视频信号采样 视频信号量化 视频采样率转换,4,连续时间信号采样,在日常生活中，常可以看到用离散时间信号表示连续时间信号的例子。如传真的照片、电视屏幕的画面、电影胶片等等，这些都表明连续时间信号与离散时间信号之间存在着密切的联系。在一定条件下，可以用离散时间信号代替连续时间信号而并不丢失原来信号所包含的信息。,例1. 一幅新闻照片,局部放大后的图片,如何对一个连续时间信号进行离散时间处理。

2、在什么条件下，一个连续时间信号可以用它的离散时间样本来代替而不致丢失原有的信息。 3.如何从连续时间信号的离散时间样本不失真地恢复成原来的连续时间信号。 4. 对离散时间信号如何进行采样、抽取，及内插。,研究连续时间信号与离散时间信号之间的关系主要包括 :,9,视频信号采样,模拟视频信号在时空上的离散化 一维采样 在一系列离散点上对连续信号抽采样值 采样定理 给定一个随时间变化的模拟信号，其频率 ，如果采样频率 则 可以由采样信号唯一确定（无失真地恢复原信号） 称为奈奎斯特间隔,采样信号,原始模拟信号,周期性采样脉冲,采样的数学模型：,在时域：,在频域:,冲激串采样(理想采样):,为采样间隔,

3、可见，在时域对连续时间信号进行冲激串采样，就相当于在频域将连续时间信号的频谱以 为周期进行延拓。,在频域由于,所以,13,视频信号采样,理想采样: 采样脉冲 是周期为 的单位冲激序列 ，即：,14,视频信号采样,采样频率的选取对信号恢复的影响,视频信号采样,二维采样 二维采样定理：若二维连续信号 的空间频率 和 分别限制在 、 ，则只要采样周期 、 满足 和 ，就可以由采样信号无失真地恢复原信号。 采样函数,15,如果图像信号为有限带宽的信号，那么根据上式可以看出，抽样后的图像信号fs(x,y)的频谱是原频谱F(,)沿轴和轴分别以u，v为间隔无限地周期重复的结果 只要u2Um，v2Vm ，抽样

4、后的图像信号频谱就不会出现混叠。因此通常在进行取样之前，图像信号首先经过一个低通滤波器，使其成为一个限带信号。当以满足上述条件的取样间隔进行取样时，取样后的图像频谱不会出现混叠的现象，这样可以利用一个低通滤波器将原图像频谱滤出，从而可无失真地重建原图像，这就是二维取样定理，也称为二维奈奎斯特取样定理。,亚取样 当取样频率小于奈奎斯特取样频率时，通常称其为亚抽样。 即如何在亚取样情况下，减少频谱混叠而引起失真？ 菱形亚取样,18,视频信号采样,采样失真 混叠失真 如果采样周期 和 不满足 和 ，即欠采样，则相邻周期的频谱将会发生重叠，恢复信号时就会产生混叠失真。 孔径失真 采样脉冲存在一定的脉冲

5、宽度，丧失某些高频成分，导致信号恢复产生误差和模糊。 抑制混叠失真 其他噪声 插入噪声、抖动噪声等,视频信号采样,基于采样定理，如果采用立方体点阵，每维上的 采样率至少应为该方向上最高频率的两倍。 另一方面，人眼不能分辨超过一定截止频率的空 间和时间变化。 因此，尽管信号的最高频率可能变化相当大，而视觉截止频率（即可以被HVS观察到的空间和时间的最高频率）应该是确定视频采样率的决定因素，不需要包含这些值以外的频率成分。,提纲,视频信号采样 视频信号量化 视频采样率转换,20,21,视频信号量化,采样后所得到的信号在时间-空间上是离散的，但在幅度上仍然是连续的 量化：将无限级的信号幅度变换成有限

6、级的数码表示 量化器：按照一定规则对采样信号的幅度值作近似表示有限离散值 量化误差，量化失真（噪声）,22,视频信号量化,量化的用途 模拟信号数字化-模数转换 数据压缩 量化的分类 无记忆 vs 有记忆 均匀 vs 非均匀 对称 vs 非对称 标量量化 vs 矢量量化 标量量化：对每个采样点独立地进行量化 矢量量化：对k个采样点所组成的一组（一个矢量）进行量化,23,视频信号量化,标量量化,f,fmin,fmax,Q(f),fmin,fmax,为判决电平,为量化电平,24,视频信号量化,量化失真测度 均方误差 绝对值误差 加权绝对值误差 均方误差（量化误差）,25,视频信号量化,均匀量化 一种

7、标量量化器，也称为线性量化器 量化间隔相等，即： 量化电平对应于电平区间 的中值，即：,设 f 的概率密度函数为均匀分布,量化误差为：,量化层数L越大，则量化误差越小。但编码所需比特数也越大,Lloyd-Max 标量量化器-最佳均方量化器 MMSE,问题：信号 f 的概率密度函数为 p(f) ，设计一个 L 个输出电平的量化器，以均方误差作为评判标准，使其最小：,结果：Lloyd-Max 最佳均方量化器（MMSE，Lloyd 1957; Max 1960） L-1 个判决电平(门限)精确地位于量化电平之间的中点,L 个 量化电平位于 两个连续判决电平之间的质心,证明： 根据讲述的量化失真度量公

8、式，得 现在要对此多元方程求 D 的极小值，根据拉格郎日极值定理，分别对 zi 及 gi 求偏导，并使之为 0，得： 求解上述方程得：,Lloyd-Max 标量量化器的设计,基本思想：前面介绍的最佳量化器条件，即最小均方误差（MMSE）量化器的中心和质心条件。,给定 zi ，可以计算对应的最佳 gi 给定 gi ，可以计算对应的最佳 zi 显然，判决电平 zi 和量化电平 gi 的求解是一个相互依赖的过程。 问题：如何同时计算最佳的 zi 和 gi ？ 答案：迭代，或查表法,视频信号的量化,非均匀量化 在一定的比特率下，为了减少量化误差，往往采用非均匀量化方式，通常有两种情况。 基于人的视觉特

9、性要求，由于人眼的掩 盖效应，对于亮度值急剧变化部分则不 需要进行过细的分层，只需进行粗量 化；而对亮度值变化比较平缓的部分， 就需要进行较细的分层，即需进行细量 化。,视频信号的量化, 可先计算所有可能的亮度值出现的概率 分布，对于出现概率大的那些亮度值进 行细量化，用较少的比特数表示；对于 出现概率小的那些亮度值则进行粗量 化，用较多的比特数表示。,矢量量化,矢量量化编码是近年来图像、语音信号编码技术中采用的一种量化编码方法。矢量量化编码方法一般是有失真编码方法。 压缩符号串比压缩单个符号在理论上可产生更好的效果 如图像和声音的相邻数据项都是相关的 矢量量化：量化时不是处理单个信源输出，而

10、是一次处理一组符号（矢量） 得到更好的压缩性能：码率/失真更小,矢量量化编码解码框图,矢量量化,以图像编码为例,查表,搜索距离最近的码字,非对称编码： 编码：在输入与码本匹配过程中需大量计算 解码：只需查表,提纲,视频信号采样 视频信号量化 视频采样率转换,33,视频采样率转换,视频采样率转换 对于多媒体信息（如语言、视频、数据等）的传输，由于它们的频率各不相同，采样率也就不同，所以有时需要进行采样率的相互转换。在视频系统中经常需要把视频信号从一种格式（指空间和时间分辨率）转换为另一种格式，即采样率的转换。,在NTSC制系统中显示PAL视频信号； 将电影转换为NTSC制视频信号显示； 将计算机

11、屏幕上显示的视频信号转换为 电视制作的节目。,视频采样率转换,数字视频由一种格式变换至另一种格式的工作被称为标准变换。标准变换是三维采样结构变换的问题，通常采用时间和空间的插值和抽取的方法。,一、一维信号的采样速率转换 在一维信号处理中 增加采样率的过程称为信号的“插值”， 也称为上采样； 减少采样率的过程称为信号的“抽取”， 也称为下采样。 这也就是所谓的多速率数字信号处理。,视频采样率转换,视频采样率转换,1、插值 插值的方法： 在已知抽样序列相邻两抽样点之间等间隔地插入(L-1)个零值点后得到信号，然后再对进行数字低通滤波，即可求得L倍插值后的结果，从而获得增加采样率的信号。 插值处理一

12、般分为两步进行： 用填零的方式进行上采样； 对已插入零值的信号进行低通滤波。,插值法分析： 对给定信号 ，对其进行L倍上采样，得到信号 该取样过程如图所示：,视频采样率转换,研究填零信号的频谱，对 上式做付氏变换，得到 与原信号频谱相比，S(f) 的总带宽是 (-1/2, 1/2)，填零信号的频谱将原频率轴压缩，如下图所示。 内插滤波器的作用是消除填零信号中的重复性频谱干扰。,L=3倍上取样前后信号频谱比较,原始信号频谱,3倍上取样后的信号频谱,举例：,图3.11 L = 3时的插值过程 (a) 原信号 (b) 插入零值后的信号,图3.12 L = 3时的两种信号的频谱 (a) 原信号 (b)

13、 插入零值后的信号,视频采样率转换,然后再对 信号进行低通滤波，插入滤波的目的在于消除因填零过程中引起的“复制”。在时间域内，滤波操作可以看作是 经过一个平滑运算使得零采样值被非零值所代替。若低通滤波器选用理想的低通滤波器，则,= = =,视频采样率转换,图3.13 理想的输入滤波器 （a）滤波前的频谱 (b) 滤波后的频谱,视频采样率转换,理想插入滤波器是不可能实现的，因为它是一个无限的脉冲响应，属于非因果关系的滤波器。因此，通常用 零阶保持插入滤波器 或 线性插入滤波器 或 三次样条插入滤波器来代替它。,视频采样率转换,2、抽取 抽取的方法： 对已知信号 每M个采样中取出一个得到 信号，然

14、后再去掉零点就得到了所需要的抽取序列 ，其中M称为抽样因子。 抽取处理分为两步进行分析： 同一个脉冲序列相乘，以便代替每个带有零值 的第M个采样点之间的M-1个采样值； 丢掉零采样值以获取一个低速率的信号。,视频采样率转换,抽取法分析： 对给定输入信号 ，定义一个中间信号 为 再用M因子抽取的信号可表示为 对 求其傅立叶变换得,=,=,=,视频采样率转换,由此可得：中间信号的频谱由输入信号频谱复制而成，而得到的低速率信号是对于中间信号频率轴的扩展。,视频采样率转换,举例：,图3.17 M = 2条件下的抽取(a) 输入信号 (b) 中间信号 (c) 下采样的信号,图3.18 M = 2条件下的

15、频谱(a) 输入信号 (b) 中间信号 (c) 下采样的信号,视频采样率转换,3、由有理因子改变采样速率 采样速率是一个有理因子 ，则速率变换可分为以下三步进行分析： 首先，用L因子插入信号； 然后将插入滤波器和抽取的“反混叠”滤波器合并 为一个具有截止频率为 的低通 滤波器； 最后，用M因子来抽取其结果。,=,视频采样率转换,下图描述了一个采样速率通过 因子改变的系统结构图。,图3.20 采样因子为时的采样速率变化,视频采样率转换,二、视频信号的采样率转换 1、去隔行,图3.21 任意采样率转换示意图,视频采样率转换,2、PAL与NTSC视频信号之间的转换,图3.23 从PAL转换到NTSC制式的两种不同方法 (a) 直接转换 (b) 顺序实现,视频采样率转换,图3.23 从NTSC转换到PAL制式的两种不同方法 (a) 直接转换 (b) 顺序实现,视频采样率转换,