《互动业务支撑平台 音视频编解码技术 考试重点部分》由会员分享，可在线阅读，更多相关《互动业务支撑平台 音视频编解码技术 考试重点部分（34页珍藏版）》请在金锄头文库上搜索。
1、12.1.4 2.1.4 量化及其质量量化及其质量 量化的概念与原理量化的概念与原理 量化量化是将具有连续幅度值的输入信号转换是将具有连续幅度值的输入信号转换 为只具有有限个幅度值的输出信号的过程。为只具有有限个幅度值的输出信号的过程。 就一般而言，量化是模拟信号到数字信号就一般而言，量化是模拟信号到数字信号 的映射。模拟信号是连续量，而数字信号是离的映射。模拟信号是连续量，而数字信号是离 散量，因此量化过程实际上就是用有限的离散散量，因此量化过程实际上就是用有限的离散 量代替无限的连续量的多对一的映射过程。量代替无限的连续量的多对一的映射过程。 2一般的一般的量化过程量化过程是预先设置一组判
2、决电是预先设置一组判决电 平和与其对应的一组码字，再将整个有效值平和与其对应的一组码字，再将整个有效值 区间划分成若干个子区间（也即量化级），区间划分成若干个子区间（也即量化级）， 每个子区间对应一个判决电平。量化时将模每个子区间对应一个判决电平。量化时将模 拟量的采样值与这些判决电平比较，若采样拟量的采样值与这些判决电平比较，若采样 值幅度落在某一子区间上，则将它量化为该值幅度落在某一子区间上，则将它量化为该 量化级对应的码字。量化级对应的码字。3量化的方法通常有标量量化和矢量量化量化的方法通常有标量量化和矢量量化 1 1标量量化标量量化 标量量化是对经过映射变换后的数据或标量量化是对经过映
3、射变换后的数据或 PCMPCM数据逐个进行量化，在这种量化中，数据逐个进行量化，在这种量化中， 所有采样使用同一个量化器进行量化，每个所有采样使用同一个量化器进行量化，每个 采样的量化都与其他采样无关，故也称为零采样的量化都与其他采样无关，故也称为零 记忆量化。记忆量化。 标量量化又有均匀量化、非均匀标量量化又有均匀量化、非均匀 量化和自适应量化之分量化和自适应量化之分. . 4WW3 3(c)(a) (b)灰度差灰度差WW1 1WW2 2WW3 3WW4 4WW5 5WW6 6WW7 7WW8 8WW1 1WW2 2WW4 4WW5 5WW6 6WW7 7WW8 8点数点数(25525525
4、5255)图图2.1 2.1 量化过程示意图量化过程示意图5其中，（其中，（a a）图是待量化的函数，是一）图是待量化的函数，是一幅图像的灰度差值直方图。其灰度范围为幅图像的灰度差值直方图。其灰度范围为0 0255255，灰度差的范围为，灰度差的范围为 255255255255，需要，需要loglog2 2512=9512=9位表示一个输入。当限定输出量位表示一个输入。当限定输出量化级为化级为8 8时，量化输出用时，量化输出用loglog2 28=38=3位即可位即可6（b b）图给出了均匀量化处理的示意，）图给出了均匀量化处理的示意， WW1 1WW8 8为为8 8个等宽的量化箱，其宽度总个
5、等宽的量化箱，其宽度总 和等于输入的动态范围和等于输入的动态范围255255255255也相也相 应地划分成应地划分成8 8个相同的区间，每个区间对个相同的区间，每个区间对 应一个量化箱。第应一个量化箱。第k k个区间内的中心函数个区间内的中心函数 值对应第值对应第k k个量化箱的量化值，其量化级个量化箱的量化值，其量化级 定义为定义为“ “k k” ”级，该区间内的所有输入均被级，该区间内的所有输入均被 定义为定义为“ “k k” ”级。级。7(c) (c) 图给出了非均匀量化处理的示图给出了非均匀量化处理的示 意，这时的量化箱不等宽，中间大概意，这时的量化箱不等宽，中间大概 率处箱窄，两边
6、小概率处箱宽。同样率处箱窄，两边小概率处箱宽。同样 量化为量化为8 8级，但非均匀量化的误差小于级，但非均匀量化的误差小于 均匀量化误差。均匀量化误差。8标量量化的量化特性采用阶梯形函数的标量量化的量化特性采用阶梯形函数的 形式。图形式。图2.22.2给出了几种均匀量化器的量化特给出了几种均匀量化器的量化特 性性图图2.2 2.2 均匀量化特性均匀量化特性xiy yi iy yi i+1+1y yx xxi+1y yx xy yx x死区死区 （a a）中平型）中平型（b b）中升型）中升型（c c）具有死区的中平型）具有死区的中平型9图中量化器的特性都是对称的，且图中量化器的特性都是对称的，
7、且式中式中 称为量化台阶。称为量化台阶。 不难看出，均匀量化器适合于输入信号的统不难看出，均匀量化器适合于输入信号的统 计特性（概率分布密度函数计特性（概率分布密度函数P P（x x）均匀分布）均匀分布 的情况。的情况。10y图图2.3 2.3 非均匀量化特性非均匀量化特性x当输入信号的概率分布密度函数分布当输入信号的概率分布密度函数分布 不均匀时，最佳的量化器应是一个非均不均匀时，最佳的量化器应是一个非均 匀量化器。匀量化器。图图2.32.3给出了一个非均匀量化特性的给出了一个非均匀量化特性的 例子。例子。 112 2矢量量化矢量量化 这是近年来发展起来的一种新的编码这是近年来发展起来的一种
8、新的编码 方法方法, ,是一种有损的编码方案是一种有损的编码方案, ,其主要思想其主要思想 是先将输入的语音信号按一定方式分组是先将输入的语音信号按一定方式分组, ,再再 把这些分组数据看成一个矢量把这些分组数据看成一个矢量, ,对它进行量对它进行量 化。每组形成的矢量看成一个元素化。每组形成的矢量看成一个元素, ,又叫码又叫码 字字, ,这些码字排列起来这些码字排列起来, ,就构成了一个表就构成了一个表( (码码 表表), ),这样在接收端放置同样的码表这样在接收端放置同样的码表, ,当接收当接收 到码字的下标信息后到码字的下标信息后, ,就可以通过查表的到就可以通过查表的到 码字信息。码字
9、信息。12输入矢量输入矢量搜索器搜索器码本码本Y Y传送矢量传送矢量 下标下标i i查表查表码本码本Y Y编码编码解码解码i i输入矢量输入矢量图图2.5 2.5 矢量量化编码解码框图矢量量化编码解码框图输入量是一个待编码的矢量输入量是一个待编码的矢量x xi i( (i i=1, 2, , m)=1, 2, , m)，即先，即先 将图像分割成将图像分割成mm个方块，其中任一方块个方块，其中任一方块i i的大小为的大小为k k（ k=nk=n2 2），以行），以行( (或列或列) )便可堆叠成便可堆叠成k k维矢量维矢量x xi i: :（x xi1i1, x, xi2i2, , , , x
10、xikik）。码本）。码本Y:Y:（y y1 1, y, y2 2, , y, , yN N）是一个码字集合，它实）是一个码字集合，它实 际上是一个长度为际上是一个长度为N N的表，表中任一分量的表，表中任一分量y yi i是一个是一个k k维维 矢量，称为码字。矢量，称为码字。 13矢量量化编码过程就是从码字集合中选矢量量化编码过程就是从码字集合中选 出最紧密适配于输入矢量出最紧密适配于输入矢量x xi i的一个码字的一个码字y yi i的的 过程。在码本中找到与输入矢量过程。在码本中找到与输入矢量x xi i完全一完全一 致的码字致的码字y yi i的概率很小，但只要两者之间的概率很小，但
11、只要两者之间 的误差最小时，便可用该码字的误差最小时，便可用该码字y yi i来代表输来代表输 入矢量入矢量x xi i。传输时并不传送码字。传输时并不传送码字y yi i本身，而本身，而 只传送其下标号只传送其下标号“ “i i” ”。当码本长度为。当码本长度为N N时，时， 传送下标所需的比特数为传送下标所需的比特数为loglog2 2N N。于是传送。于是传送 一个像素所需的平均比特数为一个像素所需的平均比特数为 （1 1/k/k）loglog2 2N N。14此方法以输入矢量与选出的码字之此方法以输入矢量与选出的码字之间失真最小为依据，与标量量化相比，间失真最小为依据，与标量量化相比，
12、 它有更大的数据压缩比。但其关键问题它有更大的数据压缩比。但其关键问题 是设计一个良好的码本。是设计一个良好的码本。15预测编码方法中典型的有预测编码方法中典型的有DPCMDPCM和和 ADPCMADPCM方法。方法。差分脉冲调制（差分脉冲调制（DPCMDPCM）预测）预测 差分脉冲调制（差分脉冲调制（Differential Pulse Code Differential Pulse Code ModulationModulation，简称，简称DPCMDPCM）是降低每个像素）是降低每个像素 所需平均比特数最实用的方法。对于绝大多所需平均比特数最实用的方法。对于绝大多 数图像来说，在局部空
13、间和时间上是高度相数图像来说，在局部空间和时间上是高度相 关的，因而可以在已得到像素的基础上通过关的，因而可以在已得到像素的基础上通过 对当前像素的预测来减少图像的数据量。对当前像素的预测来减少图像的数据量。 16当输入信号 进入时， 先与 相减得到 预测误差值 ，量化器对差值 进行量化得到，由编码器编成二进制码通过信道发送。接 收端解码得到 ，与接收端自身形成的预测值相加，得到恢复后的 。1 1DPCMDPCM原理原理17假设用给出的样本值序列x1 1，x2 2，x3 3， ,x n-1n-1来预测x n n,令预测值 为:预测器设计是预测编码系统的核心，预 测器的复杂程度与线性预测中使用以
14、前的样 本数有关，样本数越多，预测器越复杂。2 2DPCMDPCM编码编码预测器设计预测器设计18xn的最优估计值是使误差dn的期望值最 小的 之值,由均方差定义:要使 最小,应对 a i求偏导数,并令其 为零,就可建立关于a1,a2,an-1的线性方程组 即:19上式中可见, 所有的n-1个a i都可由上述方程组解出整理可得式中Ex i x j为x i和x j的协方差，可由 统计学方法确定20在预测编码系统中，预测误差的量化是在预测编码系统中，预测误差的量化是 造成图像质量下降的主要原因，其表现形造成图像质量下降的主要原因，其表现形 式有：式有：斜率过载颗粒噪声 边缘忙乱 伪轮廓 21在预测
15、编码系统中，造成图像质量下降的另在预测编码系统中，造成图像质量下降的另一个主要原因是由图像传输过程中的误码在接收一个主要原因是由图像传输过程中的误码在接收端预测器中引起的误码传播。由于接收端当前像端预测器中引起的误码传播。由于接收端当前像素是由前面已经收到的像素预测而来，因而一旦素是由前面已经收到的像素预测而来，因而一旦某个像素编码产生误码，必然引起误码向后面的某个像素编码产生误码，必然引起误码向后面的像素传播，造成局部图像的损伤。幸而这种图像像素传播，造成局部图像的损伤。幸而这种图像损伤将随着与误码像素距离的加大而逐渐减弱。损伤将随着与误码像素距离的加大而逐渐减弱。22无失真编码器采用三邻域
16、采样值法，由无失真编码器采用三邻域采样值法，由a a、b b、c c 预测预测x x，如图，如图2.172.17所示。用所示。用xx表示表示x x的预测值，的预测值，xx可可 由表由表2.22.2中的任选一个公式，并根据中的任选一个公式，并根据a a、b b、c c的值得的值得 到。从到。从x x中减去中减去xx得到一个差值，再对差值进行无得到一个差值，再对差值进行无 失真的熵编码（可采用哈夫曼或算术编码）失真的熵编码（可采用哈夫曼或算术编码）c ba x图图2.17 2.17 三邻域预测三邻域预测(a+b)/2(a+b)/27 7c c3 3b+(ab+(a- -c)/2)c)/2)6 6b b2 2a+(ba+(b- -c)/2)c)/2)5 5a a1 1a+ba+b- -c c4 4非预测非预测0 0预测值预测值x x
