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

В первом случае имеем дискретизацию яркостного сигнала с частотой 13,5 МГц, а цветоразностных сигналов – 3,375 Мгц, то есть цветоразностные компоненты общие уже не для двух, а для четырех пикселов.

Стандарт 4:2:0 (рис. 3.5) имеет тот же суммарный поток информации, но для цветоразностных сигналов в два раза снижено разрешение как по горизонтали (360 отсчетов в строке), так и по горизонтали (288 строк). В этом случае имеем не пары, а квадраты точек, для которых приравниваются значения цветоразностных сигналов: две точки в данной строке и две точки в соседней. Ноль в записи, естественно, некоторая условность, вторая цветоразностная компонента никуда не исчезает. Стандарт 4:2:0 используется в бытовых форматах DV.

Еще сильнее уменьшает поток информации (и качество изображения) формат CIF, при котором для яркостной компоненты оцифровывается половина строк (288), горизонтальное разрешение составляет 352 элемента, а разрешение цветоразностных компонент по обоим направлениям в два раз ниже. Такое кодирование используется там, где необходимо очень сильно уменьшить поток данных, например при передаче изображения по телефонным сетям.

Если изображение необходимо копировать без потери качества, надо применять дискретизацию не ниже 4:2:2. Даже если запись производилась с худшими характеристиками, копирование по мере возможности стоит производить на технике именно такого класса.

Для форматов, использующих композитный сигнал, применяется частота дискретизации, совпадающая с частотой четвертой гармоники цветовой несущей: 17,73 МГц для PAL и 14,32 МГц для NTSC.

Сжатие

Существует два принципиально различных варианта сжатия данных: с потерей и без потери информации. Первый вариант используется, например, при архивации данных и основан на том, что информацию можно записывать более или менее «экономным» способом, подобно тому как один и тот же текст можно просто записать, а можно застенографировать. Во втором случае запись, конечно, будет гораздо компактнее. При этом информация не теряется: при расшифровке стенограммы мы получим исходный текст.

Способов сжатия без потерь немного. Один из них основан на частотном анализе компрессируемых данных. В файле различные значения байтов встречаются, естественно, с неодинаковой частотой. Можно перекодировать «текст», поставив в соответствие часто встречающимся значениям байтов более короткие битовые последовательности, а редким значениям – более длинные коды. Для файлов, где существует значительная разница в частоте значений байтов, такой механизм сжатия довольно эффективен. В усовершенствованном варианте, называемом «арифметическим кодированием», анализируется не только частота отдельных значений, но и вероятность их появления в определенном «контексте» (в зависимости от соседних значений).

В другом случае принцип кодирования близок к уже упоминавшейся стенографии: определенные последовательности значений заменяются кодами, из который составляется «словарь». При этом, если в процессе кодирования встречается комбинация значений, являющаяся расширенным вариантом уже зарегистрированной последовательности, она добавляется в словарь. Объем словаря, разумеется, ограничен. Подобным образом создаются, например, специальные компрессированные TIFF-файлы.

Степень сжатия сильно зависит от типа и длины файла. В любом случае к данным добавляется информация, необходимая для декомпрессии (восстановления исходных данных). Поэтому, если данные в файле плохо сжимаются при использовании избранного алгоритма, размер файла может даже возрасти.

Даже в удачном случае уровень компрессии без потери информации обычно не очень высок. Сжатие в два раза – уже победа. Поэтому обычно для видео используют сжатие с потерей качества, отбрасывая информацию, якобы неразличимую глазом. Естественно, чем выше уровень такого сжатия, тем больше искажения. Из «неподвижных» графических компьютерных форматов такое сжатие применяется, например, в формате JPEG. В компьютерном видеоформате AVI (Audio Video Interleave – чередование аудио и видео) используется Motion JPEG.

Методы сжатия кадров основаны на дискретно-косинусном преобразовании. Картинка подразделяется на квадратные блоки, обычно 8х8 пикселов. В пределах каждого блока значения яркости и цветности точек переводятся в некоторые частотные коэффициенты. На этом этапе потерь информации не происходит. Затем производится квантование с переменным интервалом, то есть наибольшее число уровней квантования (значений, до которых производится округление) приходится на низкочастотную область, описывающую крупные объекты. В высокочастотной области, ответственной за детали изображения, происходит грубое округление значений до небольшого числа разрешенных уровней. Внешне результат выглядит как уменьшение разрешения, иногда сопровождающееся появлением артефактов. В несколько утрированном виде последствия такого сжатия можно проиллюстрировать при помощи обычного JPEG с высоким уровнем сжатия. Обратите внимание на рис. 3.6. Исходная надпись создана в CorelDraw с использованием градиентной заливки из черного в белый. Вверху – изображение импортировано в формат TIFF с разрешение 300 dpi и стандартным сглаживанием, снизу – то же изображение преобразовано в формат JPEG с максимальным уровнем сжатия. Разрешение то же. Разумеется, в реальной жизни никому не придет в голову использовать такую обработку для векторных картинок. При меньшем уровне сжатия и для картинки с пестрым фоном повреждения будут гораздо меньше. Чувствительность зрения к высокочастотным компонентам изображения (мелким деталям) меньше, чем к низкочастотным составляющим (крупным фрагментам). Поэтому, если в результате обработки «слипнутся», например, травинки или брызги воды, зритель может этого и не заметить. Особенно когда мы имеем дело с видеорядом изображений. Крупные же объекты с плавным краем обработка почти не искажает.