Классификация алгоритмов сжатия видеосигнала E-mail
Если вы уже попробовали заниматься оцифровкой домашнего видео, то для вас уже понятна необходимость сжимать видеосигнал.
Вы уже знаете, что информацию от аналоговой камеры обрабатывают при помощи специальных плат видеозахвата. Аналоговый сигнал разбивается на части, соответствующие определенному количеству точек по горизонтали и вертикали (цифровое разрешение кадра). Графическая информация с каждой точки может быть представлена в виде комбинации красного, зеленого и голубого цветов (RGB). Стандартная кодировка составляет 8 бит на канал (24 bit RGB).  В процессе оцифровки домашнего видео, имеющего разрешение 320 х 240 pixel и частоту следования кадров 25/с, запись информации на жесткий диск происходит со скоростью 46 Мбит/с. Для сравнения: видео "телевизионного" формата 720х576 пикселов 25 кадров в секунду в системе RGB требует потока данных примерно в 240 Мбит/сек (т.е. 1.8 Гб в минуту).
Как видите, несжатый видеосигнал занимает много места на жестком диске и требует очень больших скоростей в сетях передачи видеоданных. В поиске выхода из этой ситуации были предложены несколько методов сжатия видеоданных.

Все многообразие алгоритмов сжатия можно классифицировать по объектам обработки и по качеству результирующего сигнала.
По первому методу классификации различают статические (сжимающие каждый отдельный кадр) и потоковые (обрабатывающие последовательные кадры) алгоритмы сжатия.
По второму – сжатие с потерей или без потерь данных.

Статические алгоритмы предусматривают сжатие либо всего кадра, либо отдельных блоков на которые разбивается кадр. На сегодняшний день наиболее популярными являются алгоритмы Wavelet и Jpeg. Исходной посылкой для создания потокового алгоритма сжатия является тот факт, что соседние кадры имеют незначительное отличие и кодированию подвергается только разница между кадрами. Более усложненный вариант подобного кодирования – это вычленение отдельных объектов на соседних кадрах и производится обработка данных по объектам, что дает более значительное сжатие. Лидирующее положение в группе потоковых алгоритмов занимают алгоритмы MPEG и MJPEG.

Алгоритм сжатия признается без потерь данных в том случае, когда исходное изображение побитно совпадает с декомпрессированным.
Особенности человеческого зрения таковы, что гораздо целесообразнее использовать сжатие с потерей данных, глаз и мозг способны восстановить необходимую для восприятия картинку. В зависимости от степени потери качества с точки зрения восприятия различают:
а) Сжатие без заметных потерь
Человек не способен отличить оригинал от декомпрессированного изображения (статика и динамика).
б) Сжатие с естественной потерей качества
Человек различает исходный и конечный кадр за счет уменьшения детализации (в естественных условиях подобную картинку можно сравнить со взглядом сквозь дождь или не густой туман).
в) Сжатие с неестественной потерей качества
В конечном изображении появляются искусственные (не существующие в оригинале) детали сцены. Наиболее часто наблюдается «блочность» и нарушение контуров предметов, что затрудняет человеку восприятие и не позволяет правильно идентифицировать визуальный объект.
 
« Пред.   След. »