tìm hiểu về truyền hình số

Theo nguyên lý đó thì từ một ảnh quang học do camera thu đợc qua hệ thống ống kính, thay vì đợc đổi thành tín hiệu điện biến thiên tơng tự nh hình ảnh quang học nói trên Cả màu sắc và độ

Lời nói đầu

Trong những năm gần đây, công nghệ truyền hình đang chuyển sang một bớc ngoặt mới - Quá trình chuyển đổi từ công nghệ truyền hình tơng tự sang truyền hình số Nhiều nhà nghiên cứu cho rằng thời đại " Video số, Truyền hình

số " đã bắt đầu công nghệ tơng tự đã hết thời nhờng đờng cho công nghệ số Công nghệ truyền hình đang trải nghiệm một sự thay đổi lớn lao về chất Trên thực tế các nhà sản xuất đã ngừng sản xuất các thiết bị truyền hình tơng tự và vì thế thiết bị tơng tự dần vắng bóng trên thị trờng Trong tơng lai không xa, các thiết bị sản xuất chơng trình, các máy phát hình, các thiết bị video, audio sẽ đợc thay thế bằng thiết bị số

Trên thế giới đã có rất nhiều nớc đang bắt đầu áp dụng truyền hình số nh

Mỹ, Nhật, các nớc phơng Tây và một số nớc Châu á khác Do vậy đài truyền hình Việt Nam cần phải có chiến lợc phát triển truyền hình số để tránh tụt hậu về công nghệ và có điều kiện hội nhập với quốc tế

Vì những lý do trên cho nên em đã chọn đề tài này, tuy nhiên đây là một đề tài rộng và mới mẻ cho nên không thể tránh đợc những thiếu xót Vì vậy em rất mong đợc sự đóng góp ý kiến của các thấy giáo, cô giáo và các bạn quan tâm Cuối cùng, em xin chân thành cảm ơn các thầy giáo, cô giáo trong Khoa

Điện Tử Tin Học Viễn Thông Trờng Đại Học Bách Khoa Hà Nội Đặc biệt là

thầy giáo Trần Thọ Tuân đã tận tình hớng dẫn em hoàn thành bản đồ án tốt

nghiệp này

Ch ơng I

truyền hình số

ờng chuyển đổi

Truyền hình số là từ chỉ một hệ thống truyền hình mới, trong đó các thiết bị

kỹ thuật số đều làm việc theo nguyên lý kĩ thuật số Theo nguyên lý đó thì từ một ảnh quang học do camera thu đợc qua hệ thống ống kính, thay vì đợc đổi thành tín hiệu điện biến thiên tơng tự nh hình ảnh quang học nói trên (Cả màu sắc và độ chói) mà nó sẽ đợc biến đổi thành một dãy tín hiệu nhị phân (Là một dãy các số 0 và 1)

 Một số vấn đề cần đặt ra trên con đ ờng chuyển đổi công nghệ từ truyền hình t ơng tự sang truyền hình số.

Vấn đề thứ nhất

Lựa chọn độ phân giải cho một hình ảnh số Độ dài của từ mã nhị phân là một trong những chỉ tiêu chất lợng của kĩ thật số hoá tín hiệu , nó phản ánh mức sáng tối , mầu sắc của hình ảnh đợc ghi nhận và chuyển đổi Về nguyên tắc độ dài của từ mã nhị phân càng lớn thì quá trình biến đổi càng chất lợng, nghĩa là

nó đợc xem nh độ phân giải của quá trình số hoá

Tuy nhiên độ phân giải đó cũng chỉ đến một giới hạn nhất định nào đó là thoả mãn khả năng của hệ thống kĩ thuật hiện nay cũng nh khả năng phân biệt của mắt ngời Độ phân giải tiêu chuẩn hiện nay là 8 bit

Vấn đề thứ hai

Lựa chọn tần số lấy mẫu Giá trị của tần số lấy mẫu đơng nhiên là phản ánh

độ phân tích củat hình ảnh số, nhng mục đích của sự lựa chọn là tìm một số giá trị tối u giữa một bên là chất lợng và một bên là chất lợng và một bên là tính kinh

tế của thiết bị

Vấn đề thứ ba

Lựa chọn cấu trúc lấy mẫu Nếu coi hình ảnh số là tập hợp của các con số thì việc sắp xếp, bố trí chúng theo một quy luật nào là có lợi nhất Mục đích của vấn

đề là giảm tối thiểu các hiện tợng bóng, viền, nâng cao độ phân tích của hình

ảnh

Vấn đề thứ t

Lựa chọn tín hiệu số hoá, kết hợp hay thành phần Đây chính là vấn đề liên quan đến chất lợng và tính kinh tế trên toàn bộ hệ thống, cả trớc mắt cũng nh lâu dài

Vấn đề thứ năm

Lựa chọn giao diện số trong sản xuất khi truyền tín hiệu số từ thiết bị này sang thiết bị khác cũng nh từ phòng máy này sang phòng máy khác với khoảng cách vài mét đến vài trăm mét

Vấn đề thứ sáu

Lựa chọn tiêu chuẩn chung về thiết bị cho cả hai hệ thốngb 625 và 525 dòng

để dễ dàng trao đổi chơng trình quốc tế Điều đó chính là liên quan đến vấn đề lựa chọn tần số lấy mẫu và cấu trúc mẫu

Từ đó cho đến nay nhiều vấn đề lý luận và thực tiễn của quá trình số hoá truyền hình vẫn đợc tiếp tục nghiên cứu và phát triển đó là :

Mô hình sau mô tả khái quát quá trình chuyển đổi công nghệ từ truyền hình tơng tự sang truyền hình số Quá trình chuyển đổi công nghệ dựa theo nguyên tắc chuyển đổi từng phần và xen kẽ.

Hình1.1: Quá trình chuyển đổi công nghệ từ truyền hình tơng tự sang truyền

hình số Khái niệm từng phần và xen kẽ đợc hiểu là sự xuất hiện dần dần các camera

số gọn nhẹ, các studio số, các phòng phân phối phát sóng số tiến đến một dây chuyền sản xuất hoàn toàn số

Mô hình trên cũng cho chúng ta một nhận xét rằng đến một giai đoạn nào đó

sẽ xuất hiện tình trạng song song cùng tồn tại cả hai hệ thống công nghệ khác nhau Đó là thời kỳ bắt đầu ra đời máy phát số và đồng thời là các máy thu hoàn

Dựng

Hộp set-top-box

Máy thu Analog

Máy thu Analog

Máy thu Digital

toàn số và các bộ SET - TOP - BOX là các hộp chuyển đổi dành cho các máy thu tơng tự.

Tại sao lại phải chuyển đổi từng phần và xen kẽ ? Có mấy lý do cơ bản nh sau :

Có thể lấy một ví dụ sau: Một studio Analog (Hoặc một xe truyền hình lu

động) trị giá khoảng 1 triệu đôla thì một studio số tiêu chuẩn 4:2:2 giá trị khoảng

2 triệu đô tức là gấp hai lần giá trị của studio tơng tự So sánh với khu vực khác cũng vậy, nếu một trung tâm truyền hình có khoảng 10 studio, 5 xe truyền hình

lu động, vài chục máy quay gọn nhẹ vài chục phòng hậu kỳ video, audio thì chi phí cho việc chuyển đổi là rất lớn

Khi bắt đầu xuất hiện mạng lới máy thu số, nếu dự tính giá trị của một máy thu số là 500 USD ( Khi đã trở thành quảng bá ) thì với 10 triệu máy thu số chi phí sẽ là 5 tỷ USD, cha kể đầu t cho các nhà máy sản xuất máy thu số màn hình phẳng

Nh vậy chúng ta thấy rằng chi phí chung cho việc chuyển đổi toàn hệ thống

là rất lớn Điều đó giải thích vì sao công nghệ truyền hình số vẫn cha trở thành quảng bá nh hệ thống viễn thông

Đảm bảo duy trì sản xuất và phát sóng th ờng xuyên

Chúng ta còn thấy hệ thống truyền hình tơng tự hiện nay vẫn đang sử dụng, chúng đóng góp một vai trò quan trọng trong việc sản xuất chơng trình Giả sử

có một sự thay đổi đáng kể về trang thiết bị của phần trung tâm sản xuất chơng trình trên một băng tần quy định ( Trong công nghệ Analog chỉ cho phép phát một chơng trình trên một băng tần duy nhất ) do đó hiệu quả cha đến đối với ng-

ời xem một cách rõ rệt nếu nh mạng lới máy thu vẫn là máy thu tơng tự

Công nghệ ttuyền hình số chỉ có thể coi là hoàn thiện khi giải quyết đợc vấn

đề nói trên

1.2.1 Khả năng chuyển đổi từ máy phát t ơng tự sang máy phát số

Thực ra việc chuyển đổi là không hề đơn giản Nó phụ thuộc vào việc thiết

kế của các tầng khuếch đại và tầng kích của máy phát Nói chung thì các máy phát số yêu cầu bộ khuếch đại có độ tuyến tính cao hơn so với máy phát tơng tự Cả bộ khuếch đại Klystron và Tube đều có khả năng thay đổi đợc, tuy nhiên để

đạt đợc sự tuyến tính với mức ổn dịnh cao thì nên thay hẳn các tầng khuếch đại

Các máy phát Solid state gồm nhiều mođule khuếch đại song song nhau Đó

là các khối có hệ số cao do cấu tạo bởi nhiều bộ khuếch đại nối tiếp Nếu một trong các bộ khuếch đại song song này có khả năng khuếch đại số thì máy phát

sử dụng chúng cũng có thể làm việc đợc với tín hiệu số

Với các ứng dụng số thì một điều rất đáng quan tâm trong giai đoạn thiết kế

là phải đảm bảo sao cho không có một tầng nào phải làm việc quá tải vì nó là nguyên nhân gây ra sự không tuyến tính Tất cả các tầng và đặc biệt là tầng kích phải thật tuyến tính Tầng đầu ra thờng là phần không tuyến tính nhất nên cần phải có bộ tiền sửa lỗi Thật ra tầng sửa lỗi này đều quan trọng đối với cả tín hiệu

số và tín hiệu tơng tự Các bộ sửa lỗi này cũng không thể làm việc với hiệu số, nên trong quá trình chuyển đổi cần phải thay thế Vì lý do này mà nhiều exciter

sử dụng việc sửa lỗi trong bộ điều chế, thực hiện việc Mapping trong exciter cần phải tách các Symbol dữ liệu thành các phần thực và phần ảo, bằng việc điều chỉnh cả về biên độ và pha tại tầng này, có thể làm méo tín hiệu điều chế trớc,

sau đó ở tầng khuếch đại cuối cùng sẽ có quá trình ngợc lại Quá trình này sẽ làm giảm méo sự không tuyến tính trong bộ khuyếch đại.

Trong mọi trờng hợp bộ điều chế phải đợc thay thế bằng một bộ có khả năng tạo tín hiệu đầu ra số Do những tần số IF của bộ exciter số cha đợc tiêu chuẩn hoá nên đòi hỏi phải có sự thay đổi đôí với bộ Upconverter

1.2.2 Thực hiện chuyển đổi

Với các máy phát có bộ khuyếch đại kết hợp cả hình cả tiếng thì chỉ cần thay đổi bộ điều chế và bộ lọc tạo dao động nội Một bộ lọc thông dải đầu ra đợc yêu cầu thay thế cho các bộ lọc sóng ảo mang phụ, cần có bộ lọc thông này để giảm nhiễu với những dịch vụ của các kênh cận kề

Còn các máy phát không kết hợp, cần bỏ đi bộ khuếch đại tiếng và bộ khuếch đại hình với tiếng sẽ đợc thay thế bằng một bộ lọc thông dải nh trên Tất nhiên là phải có một bộ điều chế số và một hệ thống sửa lỗi mới

1.2.3 Các vấn đề RF - Việc chia xẻ với các cơ sở Analog đang tồn tại

Việc chia xẻ với các cơ sở đang tồn tại là hoàn toàn có thể, tuy nhiên cũng

có những đòi hỏi về mặt kinh tế và kỹ thuật phải phù hợp Và khi đa ra các dịch

vụ số thì một điều đáng lu ý là không gây ra những khó khăn không cần thiết

tr-ớc mắt những ngời xem tiềm năng

Các kênh dùng cho phát sóng từ một cơ sở cũ có thể đợc lựa chọn sao cho gần với các kênh Analog vì điều này sẽ giúp tái tạo sử dụng các hệ thống Anten

cũ đang sử dụng, tuy nhiên khi sử dụng các kênh cận kề thì cần quan tâm đến việc phát ngoài kênh, đặc biệt là các máy công suất lớn Một trong những nguyên nhân của việc phát sóng ngoài kênh danh định là sự không tuyến tính của các bộ khuếch đại công suất Trong các kênh kề cận, việc phát ngoài kênh của máy phát tơng tự sẽ đợc các máy thu số nhận thấy nh là nhiễu đồng kênh Các phơng án nhằm làm giảm việc phát ngoài kênh vẫn đang đợc sử dụng đó

là phải sử dụng các bộ lọc tại đầu ra máy phát hoặc sử dụng các bộ cộng lựa chọn RF

Nếu sử dụng toàn bộ Anten hiện hành, có hai phơng án chúng ta phải làm :

- Thứ nhất là sử dụng cộng RF cho cả nơi công suất cao và nơi công suất thứ yếu

- Thứ hai là phải dùng giải pháp thay thế cho các cơ sở thứ yếu, đó là sử dụng các ứng dụng đa kênh.

1.2.4 L u ý về Anten công suất

Khi phát sóng, cần phải xem xét tất cả những đặc tính dù là bình thờng ở phát số là rất khác

Lu ý các bộ khuyếch đại khi chuyển đổi sẽ không thể tạo ra một công suất

nh trớc Công suất đầu ra số hiệu dụng sẽ phải thấp hơn 7 - 10 dB so với công suất đỉnh tín hiệu sync ban đầu Tuy nhiên đây không phải là vấn đề đối với DVB - T vì công suất số thấp hơn -15 đến -20 dB so với công suất đỉnh sync tín hiệu Analog hiện hành thì vẫn đạt đợc cùng một diện tích phủ sóng

1.2.5 Sử dụng lại các anten đang dùng.

Các kênh đợc lựa chọn cho truyền hình số mặt đất phải ở trong hoặc gần sát với dải thông của anten tơng tự có thể đem lại một vùng phủ sóng chung cho cả hai dịch vụ Hầu nh các anten thu hiện nay đều thích hợp Tuy nhiên, việc giới hạn ERP ( effective radiater power ) để bảo vệ các điển phát sóng kênh tơng tự hiện có khỏi bị xuyên nhiễu bởi các điểm hàng xóm lân cận có thể không dợc

đảm bảo

Anten và các fidơ hiện có phải hỗ trợ tổng công suất ghép kênh bao gồm tất cả các công suất đỉnh của các kênh số Với kiến trúc Cascading rất khó tạo ra sự kết hợp các kênh số và tơng tự vì có sự suy hao khi phối hợp Trong trờng hợp này phải xác định suy giảm nhiễu tơng đơng (Equivalent noisie dẻgadation)

a RF combining

Trong nhiều trờng hợp, việc dedịnh vị dải phát hình số trong các kênh cận kề của các kênh phát hình Analog hiện hành sẽ rất có lợi Khi đó khả năng lựa chọn của bộ cộng sẽ là điểm có tính quyết định khi xem xét việc đa giải thông hữu ích của tín hiệu DVB - T( 7,63 Mhz) vào một kênh ITU-R ( 8 Mhz ở UHF )

Bộ cộng gồm các Coupler 3 dB ( chia nửa ), hai bộ lọc thông dải giống nhau

và một tải giả Bộ cộng có một đầu vào có khả năng lựa chọn gọi là "dải hẹp" và một đầu vào "Dải rộng" Các bộ lọc thông dải đợc sử dụng cho các kênh đầu vào dải hẹp

Tín hiệu số sẽ đợc nối vào đầu vào dải hẹp và đợc tách ra hai đờng bởi một

bộ coupler 3 dB rồi đi qua hai bộ lọc thông dải giống nhau Hai nửa tín hiệu sau

đó lại đợc cộng lại nhờ một bộ coupler 3 dB thứ hai trớc khi gửi tới anten Bất kì tín hiệu nào từ bộ lọc hoặc các tín hiệu Analog rò rỉ ra đều đợc xoá sạch nhờ tải Tơng tự nh vậy tín hiệu Analog đợc nối vào đầu vào dải rộng và cũng đợc tách ra hai đờng nhờ một bộ coupler 3 dB Tuy nhiên lúc này hai nửa tín hiệu đ-

ợc phản xạ từ các bộ lọc và kết hợp lại vẫn nhờ bộ coupler 3 dB đó trớc khi đa ra anten

Các bộ lọc đợc yêu cầu phải lọc các tín hiệu số, khoá các kênh dải rộng và

đặc biệt là các kênh liền kề thì quan trọng Tuy nhiên dùng bộ lọc sẽ dẫn đến vấn

đề trễ nhóm, đây chính là nguyên nhân của sự suy giảm tín hiệu, làm ảnh hởng

đến khả năng lựa chọn của chính các bộ lọc đó Nhằm tránh vấn đề này cần phải

sử dụng một bộ tiến sửa dải gốc ( baseband precorrector )

b Khuyếch đại đa kênh

Các mạng phát hình thứ cấp là tập hợp những máy có công suất thấp và các

bộ lọc repeater dùng để bao phủ hoàn toàn những trạm phát chính Chính việc dùng các kênh số trên kênh trạm thứ cấp nên cũng dẫn đến những vấn đề nh trạm phát chính Khuyếch đại đa kênh là cách thức kết hợp kênh số có thể thực hiện với những coupler không cần khả năng lựa chọn nên chi phí rất thấp

 Cách thức thực hiện nhờ các thủ tục sau

- Thu các kênh nhờ các anten

- Lọc và chuyển đổi lại kênh đầu vào trung tần IF

- Xử lý trung tần

- Chuyển đổi RF

- Thực hiện coupling kênh có công suất thấp

- Khuyếch đại công suất ghép kênh

c Dùng anten mới cho phát hình số mặt đất

Đầu tiên, cần phải tìm một vị trí thích hợp cho anten mới dựa trên cấu trúc cột anten hiện thời Trong nhiều trờng hợp độ mở tại cấu trúc hiện thời sẽ không phù hợp cho các anten UHF mới đòi hỏi về mặt cắt ngang Với những mặt cắt ngang loại lớn này thiết kế cho dải rộng là rất khó

Tuy nhiên lợi thế chính là việc không dùng các bộ cộng RF công suất cao nhng hạn chế chính là cha lọc đợc phát ngoài kênh Do đó cần phải sử dụng các

bộ lọc tại đầu ra máy phát, nh vậy thì rất có thể vùng phủ sóng của annten sẽ khác so với anten Analog

Cũng cần quan tâm về phối hợp dải thông và sự tơng hợp của anten cũng nh hạn chế ERP để bảo vệ các dịch vụ truyền hình tợng tự, vì những lý do đó nên việc chi phí cho anten mới là cao

1.3 Tổng quan về truyền hình số

1.3.1 Đặc điểm của truyền hình số

Những năm gần đây các hãng và các tổ chức đang tập trung nghiên cứu, thiết kế để đa ra hệ thống truyền hình số Truyền hình số đang dần trở thành hiện thực và sẽ dần thay thế hệ thống truyền hình tơng tự

Tại sao truyền hình tơng tự đang thịnh hành nh vậy lại lu mờ trớc truyền hình số ? Đó là do những đặc điểm của truyền hình số tỏ ra thế mạnh tuyệt đối

so với truyền hình tơng tự Một số đặc điểm chính của truyền hình số nh sau:

- Tín hiệu số ít nhạy với các dạng méo xảy ra trên đờng truyền

- ít bị tác động của các nhiễu so với truyền hình tơng tự

- Có khả năng phát hiện lỗi và sửa sai

- Tính linh hoạt, đa dạng trong quá trình xử lý tín hiệu ( Có hệ số nén rất lớn so với tín hiệu tơng tự )

- Tính phân cấp ( Kênh có thể đợc sử dụng chỉ phát một chơng trình độ phân dải cao hoặc một vài chơng trình truyền hình tiêu chuẩn)

- Có thể truyền đợc nhiều loại hình thông tin khác nhau với cách xử lý giống nhau

- Tiết kiệm đợc năng lợng, cùng với một công suất phát sóng , diện tích phủ sóng rộng hơn so với công nghệ truyền hình tơng tự

- Có thể khoá mã dễ dàng

- Dễ dàng thích nghi với các bớc chuyển tiếp sang tín hiệu độ phân giải cao hoặc phát thanh với chất lợng CD

- Chi phÝ khai th¸c thÊp.

- Hoµn toµn cã kh¶ n¨ng hoµ nhËp vµo xa lé th«ng tin

h×nh sè

T/h truyÒn h×nh sè

ThiÕt bÞ thu

Các tín hiệu tơng tự sau khi đợc chuyển đến A/D và đa qua các phân hệ

t-ơng ứng để thực hiện mã hoá và nén tín hiệu

Dòng tín hiệu số sau đó đợc ghép kênh với tín hiệu điều khiển phụ tại bộ ghép kênh thành một dòng truyền Dòng tín hiệu này đợc ghép mã truyền dẫn, mã kênh và điều chế trớc khi đa ra Anten phát

Χ

Hệ thống thu :

Quá trình xử lý của hệ thống thu ngợc lại với quá trình xử lý của hệ thống phát Tín hiệu cao tần thu qua bộ tunenr đợc giải điều chế cao tần Tín hiệu tần số thấp đợc giải mã hoá kênh, giải mã truyền dẫn rồi đa đến bộ giải mã ghép kênh Tín hiệu đợc đa đến bộ giải mã ghép kênh đợc đến bộ chuyển đổi D/A của Audio và Video và đa đến máy thu phát tơng tự

1.3.3 Đặc điểm của truyền hình số

a Yêu cầu về băng tần:

Yêu cầu về băng tần là một sự khác nhau rõ nhất giữa truyền hình số và truyền hình tơng tự Truyền hình số yêu cầu băng tần rộng hơn

b Tỷ lệ công suất/ Công suất tạp âm (Signal/Noise ) - (S/N)

Một trong những u điểm lớn nhất của tín hiệu số là khả năng chống nhiễm trong quá trình xử lý tại các khâu truyền dẫn và ghi

Với truyền hình số, nhiễu là các bít lỗi (VD Xung “on” chuyển thành

“of”)

Nhiễu trong truyền hình số đợc khắc phục nhờ các mạch và các mã sửa lỗi Bằng các mạch này có thể khôi phục lại các dòng bít nh ban đầu Khi có quá nhiều bít lỗi, sự ảnh hởng của nhiễu đợc làm giảm bằng cách che lỗi

Tuy nhiên, trong truyền hình quảng bá, truyền hình số gặp phải vấn đề khó khăn khi thực hiện kiểm tra chất lợng ở các điểm trên kênh truyền Tại

đây cần phải sử dụng các bộ biến đổi tơng tự - số Đây là công việc lớn có khối lợng lớn và phức tạp

c Méo phi tuyến

Truyền hình số không bị ảnh hởng bởi méo phi tuyến trong quá trình ghi

và truyền

d Chồng phổ (Aliasing)

Truyền hình số đợc lấy mẫu theo cả chiều thẳng đứng và chiều ngang, nên có khả năng xảy ra chồng phổ theo cả hai hớng Theo chiều thẳng đứng

chồng phổ trong hai hệ thống tơng tự là nh nhau Độ lớn của méo chồng phổ, theo chiều ngang phụ thuộc vào méo do chồng phổ theo chiều ngang, có thể thực hiện bằng cách sử dụng tần số lấy mẫu lớn hơn hai lần thành phần tần số cao nhất trong hệ thống tơng tự.

e Giá thành và độ phức tạp

Mạch số luôn có cấu trúc phức tạp hơn mạch tơng tự, nên giá thành của thiết bị sô cao hơn nhiều so với thiết bị tơng tự Nhng với sự phát triển của các ngành công nghiệp truyền thông số và công nghiệp máy tính đã ra đời các mạch tích hợp cỡ lớn LSL (Large Scale Integration) và rất lớn VLS đã làm giảm giá thành của trang thiết bị số

f Xử lý tín hiệu:

Truyền hình số có thể xử lý và chuyển đổi tốt các chức năng mà hệ thống tơng tự không làm đợc hoặc gặp nhiều khó khăn Sau biết đổi A/D truyền hình còn lại là một chuỗi các bít “0” và “1” do đó có thể thao tác các công việc phức tạp mà không làm giảm chất lợng hình ảnh Khả năng này đợc tăng lên nhờ vệc lu trữ các biét trong bộ nhớ và có thể đọc ra với tốc độ nhanh

Với truyền hình số cho phép các trạm truyền hình đồng kênh thực hiện ở một khoảng cách gần nhau hơn so với hệ thống tơng tự mà không bị nhiễu

h Hiệu ứng bóng ma (Ghost)

Hiện tợng này xảy ra trong hệ thống tơng tự do tín hiệu truyền đến máy thu theo nhiều đờng Việc tránh nhiễu đồng kênh của hệ thống số cũng làm giảm đi hiện tợng này trong truyền hình quảng bá

Ch ơng II tổng quan về nén

2.1 Khái niệm chung

2.1.1 Khái nhiệm chung.

+ Nén tín hiệu số : Digital Signal Compression

+ Nén số liệu : Data Compression

+ Giảm số liệu : Data Reduction

+ Giảm tốc độ bít : Bit Rale Reduction

+ Mã hóa nguồn : Source Coding

2.1.1.2 Mục đích của nén tín hiệu số :

- Để giảm dung lợng phải lu trữ

Giải nén (giải mã nguồn)

2.1.1.4 Bản chất của nén.

Khác với nguồn dữ liệu một chiều nh nguồn âm, đặc tuyến đa chiều của nguồn ảnh cho thấy: Nguồn ảnh chứa nhiều sự d thừa hơn các nguồn thông tin khác Đó là:

* Sự d thừa về mặt không gian (Spatial redundancy): các điểm ảnh kề nhau trong một mành có nội dung gần giống nhau

* Sự da thừa về mặt thời gian (Temporal redundancy): các điểm ảnh có cùng vị trí ở các mành kề nhau rất giống nhau

* Sự d thừa về mặt cảm nhận của con ngời: Mắt ngời nhạy cảm hơn với các thành phần tần số thấp và ít nhạy cảm với sự thay đổi nhanh, tần số cao

Do vậy, có thể coi nguồn hình ảnh là nguồn có nhớ

Nén ảnh thực chất là quá trình sử dụng các phép biến đổi để loại bỏ đi các loại d thừa và loại bỏ tính có nhớ của nguồn dữ liệu, tạo ra nguồn dữ liệu mới có lợng thông tin nhỏ hơn Đồng thời sử dụng các dạng mã hoá có khả năng tận dụng xác suất xuất hiện của các mẫu sao cho số lợng bít sử dụng để mã hoá một lợng thông tin nhất định là nhỏ nhất mà vẫn đảm bảo đợc chất l-ợng theo yêu cầu

- Sau khi nén không tổn hao tín hiệu, kết quả đợc đem đi sàng lọc ra thông tin không phù hợp và thông tin cốt lõi, ta lại tiếp tục loại bỏ những thông tin không phù hợp.

- Thông tin cốt lõi lại đợc tiếp tục sàng lọc để phân loại ra thông tin quan trọng hơn và thông tin ít quan trọng hơn để loại bỏ thông tin ít quan trọng

- Với một mảng hình lớn (tần số thấp) thì quan trọng hơn những hình chi tiết (tần số cao)

- Nén càng nhiều chất lợng thông tin càng giảm Vì vậy tuỳ thuộc vào chất lợng thông tin yêu cầu mà ta nén nhiều hay nén ít

0 100%

2.2 Nén không tổn hao :

- Nén không tổn hao “ hay mã hoá nguồn” là quy trình biểu diễn các ký hiệu trong dòng bít nguồn thành dòng các từ mã (Codeword) mỗi từ mã gồm một số bít, sao cho giảm đợc tốc độ bít Mã hoá có hiệu quả càng cao thì số bít trung bình dùng biểu diễn một ký hiệu càng tiến gần giá trị entropy

a Phân loại:

- Nén theo mô hình thống kê (mã hoá Symbol (VLC+RLC)

- Nén theo mô hình tự điển (không dùng trong phát thanh truyền hình)

b Mã hoá VLC (Variable Length Coding) - Mã hoá Huffman

Trong các dạng mã hoá thì mã hoá Huffman là dạng đợc sử dụng phổ biến nhất Bảng mã Huffman có thể cho độ dài mã trung bình để mã hoá cho một mẫu là nhỏ nhất do tận dụng đợc xác suất xuất hiện cao nhất sẽ đợc gắn với một từ mã có độ dài ngắn nhất Mặc dù có độ dài mã thay đổi song mã Huffman vẫn có khả năng giải mã đúng do có thuộc tính tiền tố duy nhất (không có bất cứ từ mã nào là phần đầu của từ mã tiếp theo).

Phơng pháp mã hoá Huffman sẽ trở nên nặng nề khi số tin của nguồn quá lớn Trong trờng hợp này, ngời ta dùng một biện pháp phụ để giảm nhẹ công việc mã hoá Trớc tiên liệt kê các tin của nguồn theo thứ tự xác suất giảm dần Sau đó ghép thành từng tin có tổng xác suất gần bằng nhau Dùng một mã để mã hoá các tin trong cùng một nhóm Sau đó xem nhóm tin nh một khối tin và dùng phơng pháp Huffman để mã hoá các khối tin Từ mã cuối cùng tơng ứng với mỗi tin của nguồn gồm hai phần: Một phần là mã Huffman

và một phần là mã đều Mã Huffman chỉ tối u khi đã biết trớc xác xuất của mã nguồn và mỗi biểu trng của mã nguồn đợc mã hoá bằng số bit nguyên

Một Symbol (8 bít) có 256 Symbol khác nhau, có những Symbol xuất hiện nhiều, có những Symbol xuất hiện ít Những Symbol xuất hiện nhiều thì gán cho từ mã có độ dài bít ngắn hơn những Symbol xuất hiện ít Trong một dòng bít, lấy xác suất xuất hiện của các Symbol để gán mã, kết quả cho một dòng ít ngắn hơn nhng vẫn đảm bảo đợc thông tin đầy đủ

c Mã hoá RLC (Run Length Coding)

- Loại mã hoá này chính là các ký hiệu nguồn (hoặc các ký hiệu ở đầu

ra của bộ lợng tử) có độ dài thay đổi đợc mã hoá thành các từ mã có độ dài cố

định, tiếp tục mã hoá các từ mã này thành lần nữa bởi mã hoá Huffman Loại mã hoá này đợc áp dụng nhiều trong các phơng pháp ảnh tĩnh, nén Video

Mã hoá RLC rất hiệu quả khi gặp một loại các ký hiệu giống nhau (RUN) xuất hiện liên tiếp (Ví dụ: 100 bít 0 liền nhau đợc biểu diễn: (0,100);

80 bít 1 liền nhau đợc biểu diễn; (1,80) Tóm lại: Mỗi “Run” đợc biểu diễn bằng một cặp (LEVEL, RUN), trong đó: LEVEL biểu thị giá trị 1 bít hay 1 ký hiệu; RUN biểu thị số lần lặp lại của một bít hay một ký hiệu

Các từ mã sau khi đợc mã hoá RLC thì lại đợc mã hoá VLC (Mã hoá Huffman)

2.3 Nén có tổn hao.

Nguyên lý hệ thống nén và giải nén (mã hoá và giải mã) có tổn hao đợc mô tả nh sau:

Bộ biến đổi T áp dụng một phép biến đổi 1-1 đối với số liệu đầu vào ở

đầu ra bộ biến đổi T thì có một cách biểu diễn số liệu thích hợp hơn để nén

Về phía giải nén, ta có bộ biến đổi ngợc T-1 , với chức năng ngợc một số phép biến đổi tiêu biểu đợc liệt kê sau đây

a Biến đổi dự đoán tuyến tính (Linear Predictive Transfrom)

* DPCM ( Differrentral Lulse Modulation)

Biến đổi ngược t -1

Giải lượng

tử R

Đây là dạng dự đoán Inter có xét đến chuyển động của các vật thể trên

ảnh khi nén Video Ta lấy ảnh cũ gần giống ảnh mới dự đoán thay vì truyền

ảnh chỉ truyền sai số dự đoán và véc tơ chuyển động

b Biến đổi Unita (unitary Transform)

Biến đổi Unita là biến đổi tín hiệu số trong miền thời gian (tín hiệu Audio số) hoặc trong miền không gian 2D (ảnh tĩnh) thành các hệ số trong miền tần

số Biến đổi DCT là một trờng hợp của biến đổi Unita

Biến đổi DCT (Disscrete Cosine Transform) là dựa vào phép biến đổi Fourier để chuyển mảng ảnh từ không gian 2 chiều sang miền tần số, để thấy

đợc tần số cao ở đâu và tần số thấp ở đâu, để sau đó loại bỏ tần số cao

c Biến đổi đa phân giải

Biến đổi đa phân giải là chia tín hiệu thành tập các tín hiện con có độ phân giải khác nhau

 Một số biến đổi tiêu biểu:

+ Mã hóa giải con (Subbband Coding)

+ Biến đổi Wavelet

2.3.2 L ợng tử hóa Q (Quantizer ) và bộ giải lợng tử hóa R.

LTH là quá trình biểu diễn một tập giá trị liên tục ở ngõ vào bằng một l ợng giới hạn các ký hiệu các ký hiệu ở ngõ ra Đây chính là khâu gây ra tổn hao khi loại bỏ thông tin không phù hợp (độ d thừa tâm lý) hay thông tin ít quan trọng và dĩ nhiên phải chấp nhận một độ méo (độ suy giảm chất l ợng) nhất định Về phía giải nén ta có bộ giải lợng tử với chức năng ngợc lại

- Có thể phân biệt hai lợng tử chủ yếu:

+ Lợng tử vô hớng (Scalar Quantization) là lợng tử từng giá trị một cách

2.3.3 Mã hóa (Coder) và giải mã D (Dicoder).

Χ Bộ mã hóa có hai nhiệm vụ:

- Loại bỏ d thừa trong các ký tự ở ngõ ra bộ lợng tử hóa

- ánh xạ các ký tự này thành các từ mã hợp thành dòng bit ra Bộ mã hóa này chính là bộ mã hóa ký hiệu - mã hóa entropy vì sử dụng mô hình thống kê để mã hóa Các loại mã hóa thông dụng thờng đợc sử dụng là VLC, RLC ở phía giải nén ta có bộ giải mã D với chức năng ngợc lại.

2.3.3.1 Mã hóa dự đoán (Predictive coding ).

Nguồn ảnh chứa một thông tin rất lớn, nếu mã hóa trực tiếp nguồn tin này theo PCM, tốc độ dòng bít thu đợc sẽ rất cao Mặt khác, nguồn ảnh lại chứa

đựng sự d thừa và tính “có nhớ”, giữa các điểm ảnh lân cận có mối quan hệ t

-ơng hỗ với nhau Do đó mã hóa dự đoán đợc xây dựng trên nguyên tắc cơ bản sau:

* Lợi dụng mối quan hệ tơng hỗ này, từ các giá trị điểm ảnh lân cận, theo một nguyên tắc nào đó có thể tạo nên một giá trị gần giống điểm ảnh hiện hành Giá trị này gọi là giá “dự báo”

* Loại bỏ đi tính “có nhớ” của nguồn tín hiệu bằng một bộ lọc đặc biệt có

đáp ứng đầu ra là hiệu giữa tín hiệu vào s (n) và giá trị dự báo cho nó

* Thay vì lợng tử hóa trực tiếp các mẫu điểm ảnh, mã hóa dự đoán lợng tử

và mã hóa các “sai số dự báo” tại đầu ra bộ lọc

“Sai số dự báo” là sự chênh lệch giữa trị dự báo và giá trị thực sự của mẫu hiện hành Do nguồn “sai số dự báo” là nguồn không có nhớ và chứa

đựng lợng thông tin thấp, nên số bít cần mã hóa sẽ giảm đi rất nhiều

Phơng pháp tạo điểm ảnh dựa trên tổng giá trị của các điểm dự đoán và

sai số dự báo gọi là “Điều xung mã vi sai - DPCM ”

e(k) i(k)

i (k): Mẫu điểm tuần tự

e (k): Chênh lệch dự đoán (sai số dự đoán)

e (k): Giá trị dự đoán của e (k) với lỗi lợng tử quy định (k)

2.3.3.2 Mã hóa chuyển đổi (Transform Coding).

Trong phơng pháp mã hóa chuyển đổi, tính có nhớ của nguồn tín hiệu đợc loại bỏ đi bằng một phép biến đổi Một khối các điểm ảnh đợc chuyển sang miền tần số theo một ma trận biến đổi phù hợp Từ khối N giá trị mẫu điểm lân cận s = {s(n), s(n+1) s (n-N+1)}, thu đợc khối N hệ số c = (c1,c2 cN ) Phép biến đổi này có tính thuận nghịch, các hệ số này hoàn toàn có thể hồi phục thành giá trị tín hiệu ban đầu bằng phép chuyển đổi ngợc

So với giá trị thực của điểm ảnh, nguồn các hệ số là không có nhớ Mặt khác thông tin của nguồn ảnh tập trung phần lớn ở các thành phần tần số thấp nên trong khối các hệ số, thông tin cũng tập trung tại một số ít các hệ số chuyển đổi ci Do vậy sẽ giảm đợc lợng bít nếu mã hóa số này thay cho việc mã hóa trực tiếp các mẫu Số lợng bít mã hóa còn có thể giảm hơn nữa nếu lợi dụng đặc điểm của mắt ngời không nhạy cảm với sai số ở tần số cao Bởi vậy,

có thể sử dụng bớc lợng tử thô cho các hệ số ứng với tần số cao mà không làm giảm sút chất lợng ảnh khôi phục.

Hình 2 5b Quá trình giải mã chuyển đổi hai chiều

ảnh số đợc chia thành các khối cỡ pxq Các khối này sẽ đợc chuyển đổi sang miền tần số Các hệ số biến đổi sẽ đợc lợng tử hóa và mã hóa Quá trình giải mã sẽ đợc áp dụng phép biến đổi ngợc đối với các hệ số để khôi phục ảnh ban đầu

Trong mã hóa chuyển đổi, một điều vô cùng quan trọng là phải chọn đợc phép biến đổi phù hợp có khả năng giảm tối đa mối quan hệ tơng hỗ giữa các

điểm ảnh trong cùng một khối Bản thân phép biến đổi trong mã hóa chuyển

đổi không nén dữ liệu Song nếu lợng tử hóa các hệ số, rất nhiều hệ số tần số cao sẽ quy tròn về giá trị 0 Việc lựa chọn bảng lợng tử và số bít mã hóa cho các hệ số cũng rất quan trọng do phần lớn hiệu suất nén dữ liệu tập trung trong quá trình này Cuối cùng mã hóa entropy đợc chọn để giảm tối đa tốc độ dòng bít

Phép biến đổi tốt nhất cho bình phơng sai số của ảnh khôi phục nhỏ nhất

là phép biến đổi Karhumen - Loeve (KL) nhng phép biến đổi này không phù hợp cho nhiều ứng dụng của ảnh số Do vậy, trong nén ảnh số sử dụng phổ biến cho một phép biến đổi khác gọi là “phép biến đổi cosin rời rạc” Biến đổi cosin một chiều (1D - DCT) dành cho một dãy các điểm ảnh Việc chuyển đổi một khối nxm điểm ảnh sang miền tần số đợc thực hiện bằng chuyển đổi DCT

2 chiều (2D - DCT)

Biến đổi hai chiều Lợng tử, mãhoá entropy

q

Biến đổi ngược hai chiều

Giải mã

entropy

p q

Ch ơng iii : Một số công nghệ nén

Công nghệ nén đợc sử dụng phổ biến nhất hiện nay là: Điễu xung mã (Differrential pulse code modulation) và mã hóa chuyển đổi (Transform conding - TC)

3.1 Nén Video: Điều xung mã vi sai DPCM

(Differrential pulse code modulation ).

Đây là phơng pháp nén ảnh hiệu quả, nguyên lý cơ bản của phơng pháp này là: Chỉ chuyển tải tín hiệu vi sai giữa mẫu và cho trị dự báo (đợc tạo ra từ các mẫu trớc đó)

3.1.1 Xử lý giải t ơng hỗ trong công nghệ DPCM

Hầu hết các cách thức nén ảnh đều sử dụng vòng lặp DPCM Công nghệ DPCM thực hiện loại bỏ tính có nhớ và các thông tin d thừa của nguồn tín hiệu bằng một bộ lọc đặc biệt có đầu ra là hiệu số giữa mẫu đầu vào và giá trị

dự báo của chính nó Nếu các điểm ảnh biến đổi đồng đều thì giá trị vi sai gần

0, còn các ảnh có nhiều chi tiết thì giá trị sai số dự báo có thể lớn Khi đó có thể lợng tử hóa chúng bằng bớc lợng tử cao do đặc điểm của mắt ngời không nhạy cảm với những chi tiết có độ tơng phản cao, thay đổi nhanh Sự giảm tốc

độ bít ở đây thu đợc từ quá trình lợng tử hóa và mã hóa

3.1.2 Kỹ thuật tạo dự báo

Nếu trực tiếp lợng tử hóa, mã hóa các mẫu của một nguồn ảnh với đầy đủ thông tin d thừa và quan hệ tơng hỗ giữa các điểm ảnh thì hiệu suất nén sẽ rất thấp do lợng thông tin của nguồn quá lớn Do vậy, trong các công nghệ nén cần loại bỏ đi tính có nhớ của nguồn tín hiệu tức là thực hiện “giải t ơng hỗ” (decorelation) giữa các điểm lân cận nhau

Trong công nghệ nén “Điều xung mã vi sai” DPCM, quá trình giải tơng

hỗ đợc thực hiện bằng một bộ lọc có đáp ứng đầu ra là một hiệu số giữa các mẫu điểm liên tiếp đầu vào và một giá trị “dự báo” của mẫu điểm đó tạo đợc dựa trên các giá trị mẫu lân cận theo một quy tắc nhất định

3.1.2.1 Sai số dự báo (Prediction error)

Bộ tạo dự báo có nhiệm vụ tạo ra giá trị điểm tiếp theo từ giá trị các điểm

đã truyền tải trớc đó có đợc lu trữ Quá trình tạo dự báo càng tốt thì sự sai

khác giữa giá trị thực của mẫu hiện hành và trị dự báo cho nó (sai số dự báo - yếu tố đánh giá chất lợng dự báo) càng nhỏ Khi đó tốc độ dòng bít càng đợc giảm nhiều.

 Phân biệt sai số dự báo và sai số l ợng tử

* Sai số dự báo (prediction) chỉ sự chênh lệch giữa giá trị dự báo và giá trị thực Nó không làm tổn thất thông tin dẫn đến suy giảm chất l ợng ảnh Giá trị sai số này quyết định đến tốc độ bít giảm đi nhiều hay ít, tức ảnh h ởng đến hiệu suất nén

* Sai số lợng tử (Quantization error) là sai số đặc trng cho sự tổn thất dữ liệu dẫn đến làm suy giảm chất lợng ảnh phục hồi

Chất lợng tạo dự báo bằng màn hiển thị tín hiệu sai số dự báo, ảnh tạo đ

-ợc càng đen tức giá trị tín hiệu này càng nhỏ và việc tạo dự báo càng chính xác

3.1.2.2 Tạo dự báo cho ảnh truyền hình - các ph ơng thức thực hiện

Dự báo cho ảnh truyền hình đợc thực hiện với dòng dữ liệu ảnh đơn thuần (không chứa đựng tín hiệu âm thanh) Phơng pháp quét điển hình trong truyền hình là quét các dòng, các dòng không đợc quét liên tiếp nhau mà chia làm hai mành: mành chẵn chứa thông tin của dòng chẵn, mành lẻ gồm các dòng lẻ xuất hiện giữa hai mành chẵn liên tiếp nhau Một khung (frame) tơng ứng với một ảnh sẽ gồm một mành chẵn và một mành lẻ kề nhau Từ phơng pháp quét

đó các phơng pháp tạo dự báo sau:

* Tạo dự báo trong mành (Intrafield Prediction):

Chỉ sử dụng các điểm thuộc nửa ảnh (một mành) để tạo dự báo Dự báo trong mành không tận dụng đợc quan hệ giữa các điểm ảnh lân cận nhau theo chiều đứng nên có thể cho sai số dự báo cao

* Tạo dự báo trong ảnh (Intraframe Prediction):

Với sự hỗ trợ của một bộ nhớ mành, dự báo trong ảnh sử dụng tất cả các

điểm thuộc cả hai mành của một khung để tạo dự báo Nh vậy, sẽ lợi dụng đợc quan hệ tơng hỗ của các điểm lân cận theo cả phơng ngang và phơng đứng nên dự báo chính xác hơn, cho sai số dự báo nhỏ hơn

* Tạo dự báo liên mành (Intraframe Prediction):

Phơng pháp tạo dự báo này sử dụng cả khung hiện hành và khung tham chiếu khác Dự báo liên mành chỉ sử dụng một mành (chẵn hoặc lẻ) ở các khung khác nhau

* Tạo dự báo liên ảnh (Interframe Prediction):

Phơng pháp này sử dụng cả hai mành ở các ảnh kề nhau

3.1.2.3 Tạo dự báo Intra (Intra Prediction)

Đối với dự báo Intra, giá trị dự báo của điểm hiện hình sẽ là tổng giá trị các điểm lân cận a, b, c,d của nó theo một trọng số xác định

Hình 3.1 Tạo dự báo

a: Dự báo trong mành (Intrafield) b: Dự báo trong ảnh (Interframe)

c: Dự báo liên mành (Interframe) d: Dự báo liên ảnh (Intraframe)

Nh vậy, 1-D prediction sẽ cho sai số dự báo nhỏ nếu rìa ảnh đúng chiều

dự báo Bộ tạo dự báo hai chiều (2-D prediction) sử dụng tất cả các giá trị a,b,c,d theo luật trọng số lớn tập trung cho điểm sát bên trái điểm cần dự báo

Dự báo 2D tốt cho ảnh bề mặt (tức ảnh không có sự thay đổi theo rìa) Nếu

ảnh có sự thay đổi rõ rệt giá trị các điểm ảnh theo một đờng rìa nhất định thì

dự báo 2-D cho sai số dự báo lớn hơn khi sử dụng dự báo 1-D có chiều phù hợp

c Mành chẳn

d Thời gian

Thời gian

Khung Mành lẻ

b c d bbb bbb

Hình 3.2 Dự báo trong mành hai chiều đơn giản.

Do vậy, trong nén ảnh số, có một phơng pháp tạo trị dự báo sử dụng kết hợp tất cả các loại dự báo intra gọi là “dự báo thích nghi”

* Tạo dự báo thích nghi

Trong phơng pháp tạo dự báo này, tuỳ thuộc vào đặc điểm của từng vùng ảnh, sẽ có sự lựa chọn bộ tạo dự báo phù hợp Đối với vùng ảnh có rìa

đứng, sử dụng dự báo 1-D theo chiều đứng Nếu vùng ảnh có rìa ngang, dùng

dự báo 1-D ngang, còn vùng ảnh bề mặt (sự biến đổi giá trị điểm ảnh theo hai chiều là nh nhau) thì phù hợp với dự báo hai chiều

Luật tạo dự báo này thích nghi theo tín hiệu nên chất lợng dự báo rất cao, sai số báo nhỏ Nếu quan sát ảnh tạo bởi tín hiệu sai số dự báo thích nghi

ta sẽ thấy mức ảnh đen của ảnh rất cao hơn khi sử dụng các phơng pháp tạo dự báo riêng rẽ ảnh quan sát đợc từ nguồn tín hiệu sai số dự báo càng đen tức tín hiệu sai số dự báo càng nhỏ và quá trình dự báo càng chính xác

Dự báo thích nghi đơn giản nhất là trong trờng hợp chỉ phải lựa chọn giữa hai bộ tạo dự báo một chiều theo phơng ngang và phơng thẳng đứng Khi

đó, một phép so sánh giá trị điểm ảnh theo hai phơng thực hiện, nếu sự biến

đổi giá trị ảnh lân cận theo chiều nào lớn hơn, bộ tạo dự báo theo chiều đó đ ợc

sử dụng

3.1.2.4 Tạo dự báo Inter

Việc tạo dự báo Inter sẽ có chất lợng cao hơn nếu sử dụng nhiều điểm

ảnh có cùng toạ độ (x,y) trong một chuỗi ảnh liên tiếp nhau Trong dự báo này

có khái niệm “bù chuyển động” Tạo dự báo Inter có bù chuyển động đợc sử dụng trong các công nghệ nén cao Phơng pháp tạo dự báo này sẽ đợc đề cập chi tiết khi nói về chuẩn nén MPEG

Mành chẳn Mành lẻ

3.1.2.5 Sự giảm tốc dòng bit từ việc tạo giá trị dự báo.

Bằng một số phép toán, chúng ta có thể thấy đợc hiệu suất của công nghệ DPCM so với lợng tử và mã hóa trực tiếp biên độ các điểm ảnh nhờ PCM tuyến tính Nếu biến đổi PCM tuyến tính các điểm ảnh để có trung bình bình phơng sai số lợng tử δ 2 (q) chúng ta cần một dòng số có tốc độ:

R PCM = (1/6)*10*log δ2

PCM / δ2 (q) + C1

Với δ 2

PCM là năng lợng một chiếu tín hiệu ảnh

C hằng số phụ thuộc vào lợng tử hóa và mật độ phân bố

Tơng tự, tốc độ dòng bit của DPCM cùng với giá trị trung bình bình ph

-ơng sai số (MSE - mean square error) δ 2 (q) cho phép là:

R DPCM = (1/6)*10*log {δ 2

DPCM / δ 2(q) }+C 2.{δ2

DPCM là năng lợng một chiều tín hiệu sai số dự báo

C 2 là hằng số phụ thuộc quá trình lợng tử hóa các biên độ vi sai

Nh vậy, RPCM - RRPCM = (1/6)*10*log {δ2

DPCM / δ 2(q)}+C 1 - C 2.Trong công nghệ DPCM do sử dụng mã hóa Entropy (mã hóa Huffman) nên giá trị hằng số C 2 < C 1 Mặt khác, năng lợng tín hiệu ảnh

δ2

PCM là rất lớn hơn hăng lợng tín hiệu vi sai δ2

DPCM cho nên tốc độ dòng bít giảm dần đi nhiều nếu sử dụng điều xung mã vi sai Đó là hiệu suất nén của công nghệ DPCM

3.1.3 L ợng tử hóa sai số dự báo.

Giá trị biên độ vi sai phụ thuộc vào tính chất ảnh Trong vùng ảnh thuần nhất, giá trị này thờng nhỏ Đối với các rìa ảnh và ảnh có nhiều chi tiết, giá trị

dự báo kém chính xác đi dẫn đến sai số dự báo sẽ tăng lên Do những đặc

điểm này, nếu sử dụng bộ lợng tử hóa tuyến tính với một bớc lợng tử, sẽ gây nhiều lỗi:

- Tại vùng ảnh thuần nhất, giá trị dự báo vi sai xấp xỉ bằng 0, b ớc lợng tử gây ra nhiễu hạt

- Tại vùng ảnh có rìa hoặc nhiều chi tiết, bậc độ tơng bản giữa các điểm

ảnh cao dẫn tới một số giá trị sai số dự báo lớn làm quá tải thang l ợng tử Độ dốc tín hiệu giải mã không theo kịp độ dốc tín hiệu thực tế tại các rìa Bởi vậy các nét ảnh không rõ ràng, nhoè nhoẹt

Tất cả các vấn dề này sẽ đợc giải quyết nếu sử dụng bộ lợng tử phi tuyến có bớc lợng tử lớn dần theo độ lớn mẫu đa vào lợng tử Mặc khác sử dụng lợng tử hóa phi tuyến còn tận dụng đợc đặc tính của mắt ngời là kém nhạy cảm với các sai số tại vùng ảnh có rìa và nhiều chi tiết, do vậy tiết kiệm

Quá trình tìm kiếm hớng chuyển động của vật thế là “ớc lợng chuyển

động’ (Motion estimation) Kết quả về sự chuyển dịch của vật thể theo hai h ớng x,y đợc phản ánh bằng giá trị vector gọi là “vector chuyển động” (Motion vector)

Khi có chuyển động, ảnh dự báo không phải là ảnh kề trớc đó mà là ảnh

có bù chuyển động

Giá trị sai số dự báo:

P = khung trớc đó - khung hiện hành + vector chuyển động

Nên vẫn giữ đợc giá trị rất nhỏ Nếu quan sát sai số dự báo, ta dễ thấy

đợc chất lợng dự báo có bù chuyển động ảnh tạo bởi tín hiệu sai số biến đổi

có bù chuyển động đen hơn rất nhiều với trờng hợp dự báo không bù chuyển

động

3.1.5 Ước l ợng chuyển động bằng ph ơng pháp tìm kiếm khối t ơng đồng (Block matching).

Có nhiều thuật toán “ớc lợng chuyển động” nhng sử dụng phổ biến nhất

là “Block matching” Kỹ thuật “Block matching” dự đoán chuyển động của một khối kích thớc (nxm) điểm ảnh trong khung hình hiện tại bằng sự tơng quan với các điểm ở khung hình trớc đó và sau đó Khối này đợc so sánh với

khối tơng ứng bằng cách tìm kiếm trong vùng kích thớc (m+2p x n x 2p) ở khung hình trớc đó hoặc sau.

Hình 3.3 Véc tơ chuyển động giữa hai khung kế tiếp

Trong các hệ thống triển khai MPEG điển hình, match block (hay còn gọi

là Macroblock) là 16 x 16 điểm và thông số p = 6 có nhiều kỹ thuật Block matching cho dự đoán vecto chuyển động đã đợc phát triển và có giá trị trong khoa học nh:

1 Giải thuật tìm kiếm vét cạn

2 Giải thuật ba bớc tìm kiếm

3 Giải thuật tìm kiếm logarit hai chiều

4 Giải thuật tìm kiếm hai hớng liên hợp

5 Giải thuật tìm kiếm một chiều song song có thứ bậc

6 Giải thuật kết cấu có phân tầng, phân loại khác nhau giữa các điểm ảnh Những kỹ thuật Block matching cho dự đoán chuyển động để tìm kiếm vecto chuyển động bằng giá trị hàm nhỏ nhất, có giá trị hàm sau:

a Hàm giá trị chênh lệch tuyệt đối (MAD: Mean - Absolute - Difference)

/ ) , ( ) , ( /

1 ) ,

2 /

2 /

2 /

dy j dx i G j i F mn

dy dx

m j

n n i

+ +

−

−

−

Trong đó: F(i,j) đại diện Macroblock (m,n) từ khung hình hiện tại

G (i,j) Đại diện cho Macroblock giống nhau từ khung hình tham khảo (quá khứ hoặc tơng lai)

(dx,dy): Đại diện cho vecto tìm kiếm địa phơng

Khung trước (n)

Vùng tìm kiếm khung hiện hành

Khung hiện hành (n+1)

Đối với hệ thống MPEG điển hình, có m=n=16, p=6 thì hàm MAD trở thành:

/ ) , ( ) , ( / 256

1 ) ,

dx MAD

j i

+ +

/

2 /

2 /

2 /

)]

, ( ) , ( [

1 ) ,

mn dy dx

m j

n n i

+ +

+ +

=

j i

j i

dy j dx i G j i F

dy j dx i xG j i F dy

dx

Ư}

) , ( ) , ( {

) , ( ) , ( )

, (

Trong đó, hàm giá trị chênh lệch tuyệt đối đợc xem nh ứng cử tốt nhất cho các ứng dụng của video vì nó dễ thực hiện trong phần cứng Hàm MSD và CCF có hiệu quả tuy nhiên quá phức tạp để thực hiện phần cứng

Để giảm bớt tính toán phức tạp các giá trị hàm MAD, MSD, CCF thì Ghavani và Mills đã đề nghị tiêu chí cho block matching đơn giản gọi là: Phân loại sự khác biệt giữa các điểm ảnh (PDC - Pixel Difference Clasification)

∑

∑

=

j i

j i dy dx T dy

dx

Trong đó: (dx, dy) = {-p,p}

T (dx,dy,i,j) là giá trị nhị phân đại diện cho sự khác giữa các điểm ảnh

1 nếu F (i,j) - G (i+dx, j-dy) < t

T (dx, dy,i,j)

0 trong các trờng hợp còn lại

Với t là một giá trị ngỡng xác định trớc

3.1.5.1 Tìm kiếm ba b ớc vecto chuyển động

Đối với giải thuật này, đầu tiên là tính toán cho giá trị hàm nhỏ nhất (thờng dùng cho hàm MSD) trở thành vị trí trung tâm cho bớc tiép theo và quá trình tìm kiếm giảm đi một nửa

Giải thuật dự đoán vectơ chuyển động cho p=6 đợc minh hoạ trong hình sau:

Hình 3.4 Ví dụ về tìm kiếm ba bớc vectơ chuyển động.

3.1.5.2 Giải thuật tìm kiếm hai chiều

Giải thuật này dùng giá trị hàm MSD, bao gồm các bớc sau:

* Bớc 1: Giá trị hàm MSD đợc tính cho dx=dy=0, gọi là M(0,0) và đợc so sánh với giá trị ngỡng (từ 4 đến 255) Nếu M (0,0) < giá trị ngỡng T thì khối kiểm tra không thay đổi và quá trình tìm kiếm hoàn thành

* bớc 2a: Bốn giá trị hàm tiếp theo đợc tính M1(4,0), M2(0,4), M 3( - 4,0),

M4(0,-4) Giá trị nhỏ nhất của chúng đợc tìm thấy và so sánh với M (0,0)

-6

+6 dy

+6 dx

-6

* Bớc 3: Giả sử vị trí mới đạt giá trị min là M4 (4,4) Một quá trình tìm kiếm

t-ơng tự bớc 2a và 2b đợc tiếp tục với bớc nhảy chia cho hai và tìm thấy giá trị nhỏ nhất là M (2,4)

* Bớc 4: Bớc nhảy giảm xuống hai lần và tìm kiếm lần cuối cùng(bớc 2a, và 2b đợc thực hiện) Giá trị nhỏ nhất (dx, dy) thu đợc là vectơ chuyển

động, trong ví dụ này là (1,5) Với p =6 giải thuật “tìm kiếm logarit hai chiều” yêu cầu tối đa 19 lần tính giá trị hàm

3 3

2a

Hình 3.5 Ví dụ về tìm kiếm vectơ chuyển động hai chiều thay đổi

3.1.5.3 Giải thuật tìm kiếm hai h ớng liên hợp

Giải thuật này tìm kiếm các giá trị hàm min theo từng hớng rồi kết hợp lại, bao gồm các bớc sau:

* Bớc 1: Giá trị hàm MAD theo dx đợc tính cho đến khi giá trị nhỏ nhất đợc tìm thấy, quá trình tính nh sau:

a M (0,0), M(1,0), M(-1,0).

b Nếu M (1,0) là giá trị nhỏ nhất thì M (2,0) đ ợc tính và ớc l ợng .

Bớc này hoàn thành khi tìm thấy giá trị nhỏ nhất theo hớng dx

* Bớc 2: Tìm kiếm theo hớng dy bằng việc tính hàm lại M(2,-1) và M(2,1) Giá trị nhỏ nhất theo hớng dy đợc tìm thấy tại M(2,2)

-6

+6 dy

+6 dx

* Bớc 3: Hớng tìm kiếm bây giờ là vectơ nối từ điểm bắt đầu (0,0) và điểm chứa giá trị nhỏ nhất (2,2) Các giá trị hàm tiếp theo đợc tính tại các điểm M (1,1) và M(3,3) đến khi giá trị nhỏ nhất theo hớng này đợc tìm thấy Khi đó

vị trí này là vectơ chuyển động cần tìm kiếm là M(4,4) tức dx = 4, dy = 4,

Nếu dx,dy thu đợc ở bớc 2và 3 không tạo thành đờng chéo vuông thì các điểm gần nhất trong lới điểm theo hớng tù (0,0) và điểm có giá trị nhỏ nhất đợc chọn

(3,3) (1,1) (2,2)

-6

e e Kênh

q

V'

Kênh + eq + Đầu ra đã mã hoá

+

3.2.1 Xử lý giải mã t ơng hỗ trong công nghệ TC.

Trong khi công nghệ “điều xung mã vi sai” DPCM xử lý tín hiệu trong miền thời gian thì công nghệ nén “mã hóa chuyển đổi TC” xử lý tín hiệu trong miền tần số Việc loại bỏ tính có nhớ của nguồn tín hiệu đợc thực hiện bằng một phép biến đổi có tính thuận nghịch, chuyển một khối các điểm ảnh trong miền thời gian thành khối các hệ số trong miền tần số (mỗi hệ số đại diện cho một tần số tín hiệu của khối) bằng phép biến đổi thuận và hồi phục các điểm

ảnh từ khối các hệ số bằng phép chuyển đổi nghịch

hoá Mã hoáentropy

eq

Bộ tạo dự báo

V=tín hiệu đầu vào e=V-P= sai số dự báo

eq =sai số lợng V'=e q+p=tín hiệu khôi phục

Bộ mã hoá DPCM

Phép biến đổi phù hợp nhất cho nén tín hiệu video là phép biến đổi cosin rời rạc (Discrete consine tranform - DCT), thay vì lợng tử hóa và mã hóa trực tiếp biên độ điểm ảnh, ngời ta sẽ lợng tử hóa và mã hóa các hệ số DCT.

3.2.2 Biến đổi cosin rời rạc (Discrete consine tranform - DCT).

DCT là phép biến đổi giá trị một khối các điểm ảnh thành một khối các

hệ số trong miền tần số

Công thức tính toán cho DCT - 2D với ma trận vuông giá trị điểm NxN sinh ra ma trận vuông hệ số tuần tự nh sau:

] 2

) 1 2 ( cos ] 2

) 1 2 ( cos[

) , ( )

( ).

( 2

1 ) ,

u x y

x f v

C u C N v

u

v

N u

] 2

) 1 2 ( cos ] 2

) 1 2 ( cos[

) , ( ) ( ) ( 2

1 ) ,

u x v

u F v C u C N

Trong kỹ thuật nén ảnh số, kích cỡ khối đợc chọn là 8 x 8 vì các lý do sau:

* Thứ nhất: việc nghiên cứu đã chỉ ra rằng Hàm hiệp phơng sai (converriance) suy giảm rất nhanh khi khoảng cách pixel mà ở đó Hàm hiệp phơng sai đợc định nghĩa vợt quá 8 Vì vậy, phơng pháp nén sử dụng việc loại

bỏ các thông tin d thừa về không gian không cần quan tâm đến các khối pixel lớn hơn 8

* Thứ hai: Là thuận tiện cho việc tính toán và thiết kế mạch cứng

Khối 8x8 sau đó đợc biến đổi với vùng tần số bằng biến đổi 2-D DCT

Đầu ra bộ biến đổi sẽ là 64 giá trị biểu diễn các hệ số của các thành phần tần

số trong khối 8x8 Nh vậy, hầu hết các thông tin về khối nằm ở vùng tần số thấp và giá trị các hệ số tần số cao rất nhỏ do giá trị các pixel gần nhau th ờng giống nhau

Nh vậy biểu thức biến đổi DCT thuận cho nén ảnh số nh sau:

] 16

) 1 2 ( cos ] 16

) 1 2 ( cos[

) , ( )

( ) ( 4

1 ) ,

i f v

C u C v

u

F

k j

1 )

k i j F

Hệ số này =1/8 tổng giá trị các điểm ảnh trong khối, đại diện cho mức năng lợng trung bình của các điểm ảnh, gọi là hệ số DC (tần số = 0) Các hệ

số còn lại, đại diện cho các thành phần tần số không gian cao hơn, gọi là các

hệ số AC Sự biến đổi (mức chênh lệch) giá trị biên độ các điểm ảnh theo ớng nào càng lớn thì các hệ số AC theo hớng đó càng cao Nếu trong khối ảnh

h-có sự d thừa không gian lớn thì rất nhiều hệ số AC xấp xỉ hoặc bằng 0

Sau đây là ví dụ về phép biến đổi DCT 1 chiều cho 8 giá trị tín hiệu chói của dãy 8 điểm ảnh liên tiếp nhau:

Trong đó:

* b,c biểu diễn giá trị trung bình DC và thay đổi mức chói của các điểm ảnh

* d biểu diễn sự biến đổi biên độ giữa 8 điểm ảnh trong dải tần từ 0 Hz

đến 6,75 Hz

Phép biến đổi DCT chia dải phổ này thành 8 băng, sẽ cho 8 hệ số xác

định năng lợng phổ của sóng trong từng dải băng tần này

8 điểm chói liên tiếp từ một dòng

Hình 3.8 Phép biến đổi DCT một chiều

Phép biến đổi DCT-2D thực chất đợc xây dựng từ hai biến đổi DCT - 1D theo chiều ngang và theo chiều đứng Phép biến đổi cosin rời rạc hai chiều cho một khối 8x8 điểm ảnh đợc minh hoạ bằng hình sau đây:

591105-1828 -341418 3

Hệ số AC

98929580 75826850 DC

FS/2 tần số

Hình 3.9 Biến đổi DCT 2 chiều khối 8x8 điểm ảnh.

Trên thực tế, phép biến đổi DCT cho một giá trị hệ số DC cao và các giá trị hệ số AC rất nhỏ Giá trị điểm - điểm của khối thay đổi theo h ớng nào càng nhiều thì giá trị các hệ số AC theo hớng tơng ứng càng cao

Bản thân DCT không nén dữ liệu, nó không làm giảm tốc độ bít Bởi vậy,

để nén dữ liệu ngời ta cần lợng tử hóa các hệ số DCT theo một bảng trọng số nhất định sao cho các hệ số khác 0 ứng với lợng thông tin trong một khối là nhỏ nhất Đồng thời các hệ số DCT cũng đợc quét theo một cách đặc biệt để

số hệ số 0 đi liền nhau liền nhất nhằm giảm bớt số bit cần dùng cho mã hóa hệ

số DCT

Khối 8 X 8 giá trị điểm ảnh

98929580758268509791947874816749958992777279654793879175707763459185 887368756143898386716673594187818469647157398579826762695537

Hàng cuối cùng

àng

đầu tiên

0 T0

Biên độ điểm chói

Thời gian 2T 0 3T0

Biên độ điểm chói

Thời gian 2T0 3T0

Tần

số v

Ch iều

đứ ng

Thời gian (chiều

đứng)

Năng lượng

59110618 1000000030000000- 1000000000000000- 1000000000000000

283414183350000000-7V

Khối 8x8 hệ số biến đổi DCT

3.2.3 L ợng tử hóa các hệ số DCT.

Quá trình lợng tử hóa và mã hóa các hệ số DCT chính là quá trình làm giảm tốc độ bit vì bản thân phép biến đổi DCT không nén thông tin Đây là khâu nhạy cảm nhất trong một hệ thống nén vì nó quyết định trực tiếp chất l -ợng ảnh khôi phục

3.2.3.1 Đặc tính thị giác của mắt ng ời

Mắt ngời không nhạy cảm với các thành phần tần số cao tức là kém phát hiện sai số tại những vùng ảnh có nhiêù chi tiết, biến đổi nhanh Sự phân giải theo hớng xiên thì ít ảnh hởng tới chất lợng ảnh hơn các hớng ngang và thẳng

đứng Điều này có nghĩa là sai số lợng tử của cá hệ số DCT khác nhau là không đều Sai số của các hệ số tần số cao cũng nh hệ số theo đờng chéo ít

ảnh hởng hơn tới chất lợng ảnh khôi phục

 Để minh hoạ cho vấn đề trên, ta xét ví dụ sau đây:

Trong bảng hệ số DCT của ảnh, làm nhiễu đi mỗi nửa ảnh giá trị ba hệ số:

* Nửa bên trái làm sai khác ba hệ số C11, C12, C21của tần số thấp

* Nửa bên phải làm sai khác ba hệ số C1010, C1011, C1110 của tần số cao.Thì nhận thấy rằng: Dù mức nhiễu là nh nhau cho cả hai nửa ảnh song dễ dàng nhận thấy lỗi ở nữa bên trái hơn (chất lợng ảnh kém hơn)

Điều này cho thấy hoàn toàn có thể sử dụng bộ lợng tử hóa có bớc lợng tử thô hơn cho các hệ số DCT tần số cao và theo hớng chéo

3.2.3.2 L ợng tử hóa lấy mẫu từng vùng (zonal sampling)

Phơng pháp lợng tử hóa các hệ số DCT đơn giản nhất là lấy mẫu theo từng vùng, theo nguyên tắc sau: Loại bỏ một phần hệ số tần số cao mà mã hóa phần còn lại bằng số lợng bit cố định, có thể hiểu đây nh một bộ lợng tử cửa một bớc lợng tử duy nhất Phơng pháp này đơn giản nhng rất nhiều hạn chế:

* Không tận dụng đợc đặc tính thị giác của con ngời là không nhạy cảm với tần số cao, cũng nh không tận dụng đợc đặc tính khó nhận biết sai số trong vùng ảnh có độ linh hoạt cao

* Từ mã có độ dài cố định không cho sự tối u trong việc giảm tốc độ bit Đặc biệt khi dùng đồng bộ lợng tử hóa tuyến tính Một từ mã sẽ đợc truyền đi cho dù giá trị hệ số lợng tử là 0, có rất nhiều hệ số DCT sau khi lợng

tử trở về giá trị 0 dẫn đến hiệu suất nén rất thấp

3.2.3.3 L ợng tử hóa có trọng số