Основные методы компрессии цифрового видеосигнала

Несмотря на огромный поток данных, составляющий цифровой видеосигнал, существуют предпосылки для эффективной его компрессии. Дело в том, что видеосигнал обладает очень большой избыточностью, которую следует использовать при компрессии. Некоторые методы сокращения избыточности используются еще в аналоговом видеосигнале. К таким методам можно отнести:

- значительное снижение полосы частот сигналов цветности;

- использование чересстрочной развертки;

- удаление части спектра сигнала яркости с помощью фильтра пробки и включение в освободившуюся полосу сигнала цветности.

Эти методы позволили сократить полосу частот аналогового видеосигнала и использовать один и тот же частотный диапазон как для черно-белого, так и для цветного видеосигнала.

В цифровом виде для компрессии используются следующие предпосылки [5]:

- когерентность областей изображения, т.е. малое изменение цвета изображения в соседних пикселах;

- избыточность в цветовых плоскостях, т.е. использование большая важность яркости изображения по сравнению с цветностью ( фактически это следствие уменьшение полосы частот сигнала цветности);

- подобие между кадрами, т.е. соседние кадры изменяются незначительно.

Первые два пункта используются не только для компрессии видеосигнала, но цифровых изображений.

Общей особенностью как для изображений, так и для видео является тот факт, что человеческое зрение при анализе изображения оперирует контурами, общим переходом цветов и сравнительно малочувствительно к малым измерениям в изображении. Следовательно, возможно создание эффективных алгоритмов компрессии, в которых декомпрессированное изображение или видео не будет совпадать с оригиналом, но человек этого не заметит. Такая особенность человеческого зрения позволила создать специальные алгоритмы сжатия, ориентированные только на изображение и видео.

Изображение обладает избыточностью в двух измерениях. То есть, обычно соседние точки как по горизонтали, так и по вертикали в изображении близки по цвету. Кроме того, можно использовать подобие между цветовыми плоскостями R, G, B или Y, U, V.

Таким образом, при создании алгоритмов компрессии изображений и видео используются особенности структуры изображения и особенности человеческого зрения.

На данный момент известны три семейства специальных алгоритмов для сжатия изображений и видео и метод межкадрового сжатия в видео, которые невозможно применить к архивации еще каких-либо видов данных.

Кроме того, методы сжатия можно разделить на два основных типа:

- без потери информации;

- с потерей информации.

К первому типу можно отнести такие методы, которые после декомпрессии позволяют получить исходную информацию без искажений. Такие методы используются во всех известных архиваторах данных, а также для сжатия изображений и видео, потери в которых крайне нежелательны, например, в медицинских приложениях. Однако, такие методы обычно обладают небольшим коэффициентом сжатия.

Второй тип включает в себя методы компрессии, при которых декомпрессированные данные отличаются от исходных. Но эти отличия возможно контролировать и удерживать на допустимом уровне. Основные алгоритмы компрессии изображений и видео используют именно эти методы. Поскольку эти алгоритмы обычно состоят из нескольких методов, то в их число могут входить и методы сжатия без потери информации.