Оксана Буковецкая - Видео на вашем компьютере - ТВ тюнеры, захват кадра, видеомонтаж, DVD

Этот раздел посвящен описанию процессов, происходящих при преобразовании непрерывного сигнала в цифровую форму. Автор постаралась избежать сложных формул и подробностей, касающихся аппаратной реализации преобразований. Заинтересованный читатель без труда найдет эти сведения в специальной литературе, где рассматриваются вопросы теории дискретизации и аналого-цифровые/ цифроаналоговые преобразователи (АЦП/ЦАП).

Принципы и проблемы цифрового описания мало зависят от носителя информации, поэтому изложенные здесь сведения с небольшими оговорками применимы и для компьютерных цифровых изображений.

Дискретизация и квантование

В работе аналоговых устройств мы обычно имеем дело с непрерывным сигналом, изменяющимся по тому или иному закону. В процессе оцифровки с определенной частотой (называемой частотой дискретизации) (рис. 3.1) происходят измерения значений необходимых параметров.

Рис. 3.1. Частота дискретизации и глубина квантования сигнала

Необходимая для качественной оцифровки частота дискретизации непосредственно зависит от полосы частот самого сигнала. При слишком низкой для данного сигнала частоте дискретизации информация о высокочастотных компонентах сигнала будет искажена или утеряна (рис. 3.2).

Поскольку в цифровом описании мы имеем дело с двоичным представлением, полученные значения необходимо воспроизвести в виде двоичного кода. При этом происходит усечение значений параметра до ближайшего допустимого значения (рис. 3.1). Степень числа «два», при которой мы получим нужное число допустимых значений параметра, называется глубиной, или уровнем квантования, или разрядностью слова данных. Уважаемый читатель, не спешите пугаться обилию незнакомых терминов. Разберем несколько примеров. Крайним может быть случай, когда для описания выделен один бит. Тогда параметр может принимать 21 = 2 значения: 0 и 1. Изображение, описанное подобным образом, будет состоять из черных и белых точек. Если, допустим, уровень квантования равен 8, то для описания выделено 8 бит (1 байт), и параметр может принимать 28 = 256 значений, при уровне квантования 10 получим 1024 допустимых значения и т. д. На рис 3.1 имеем 8 допустимых значений (от 0 до 7), соответственно, уровень квантования равен трем.

Параметры одного и того же видеоматериала могут оцифровываться с различной частотой и глубиной. Чем выше частота и глубина оцифровки, тем более качественным будет описание, но тем больше и объем данных.

Рис. 3.3 иллюстрирует двоичное представление сигнала, показанного на рис 3.1. Уровень квантования, как уже было сказано, равен трем. Сигнал принимает значения 3, 4, 5, 6, затем снижается до 5. Первое значение в двоичной форме примет вид 011. Значение 4 – 100 и т. д.

Возможны два способа передачи оцифрованных данных: параллельный, когда каждый из разрядов передается по отдельной линии, и последовательный, когда данные передаются по одной линии с помощью определенной комбинации импульсов. Параллельная передача обычно быстрее, она используется, например, на шине SCSI.

Естественно, при последовательном кодировании и передаче возникают дополнительные проблемы: как обозначить переход к следующему слову, как своевременно обнаружить ошибку при передаче (ведь ошибка в старшем разряде может полностью исказить данные). Поэтому реально комбинация импульсов может быть достаточно сложной.

Процесс оцифровки – лишь одна из возможностей цифро-аналоговых преобразований. В цифровом виде хорошо хранить, модифицировать и копировать информацию. Но воспринимаем-то мы непрерывные, аналоговые процессы, следовательно, для вывода изображения на экран его необходимо перевести в прежний – аналоговый – формат. При этом в идеальном случае исходный сигнал должен был бы восстановиться в полном объеме. Понятно, что такого не бывает. Во-первых, глубина квантования не бесконечна, поэтому всегда происходит округление значений параметра, и при обратном преобразовании исходные значения уже не восстанавливаются в прежнем виде. Такие искажения называют шумом квантования. Во-вторых, невозможно производить замеры не только с бесконечной глубиной, но и с неограниченной частотой. А если частота дискретизации менее чем в два раза превосходит максимальную частоту в спектре сигнала, высокочастотная компонента не восстановится. Характеристики низкочастотных фильтров, используемых при цифро-аналоговых преобразованиях для сглаживания сигнала, также далеки от идеальных. Поэтому потери информации в процессе аналого-цифровых и цифроаналоговых преобразований неизбежны.