离散余弦变换 DCT
MPEG采用了Ahmed(一个巨牛的数学家) 等人于70年代提出的离散余弦变换(DCT-Discrete Cosine Transform)压缩算法,降低视频信号的空间冗余度。
DCT将运动补偿误差或原画面信息块转换成代表不同频率分量的系数集,这有两个优点:其一,信号常将其能量的大部分集中于频率域的1个小范围内,这样一来,描述不重要的分量只需要很少的比特数;其二,频率域分解映射了人类视觉系统的处理过程,并允许后继的 量化过程满足其灵敏度的要求。
关于这一点在我手头的教程中有详尽的描述,让我直接引用:
视频信号的频谱线在0-6MHz范围内,而且1幅视频图像内包含的大多数为低频频谱线,只在占图像区域比例很低的图像边缘的视频信号中才含有高频的谱线。因此,在视频信号数字处理时,可根据频谱因素分配比特数:对包含信息量大的低频谱区域分配较多的比特数,对包含信息量低的高频 谱区域分配较少的比特数,而图像质量并没有可察觉的损伤,达到码率压缩的目的。然而,这一切要在低熵(Entropy)值的情况下,才能达到有效的编码。能否对一串数据进行有效的编码,取决于每个数据出现的概率。每个数据出现的概率差别大,就表明熵值低, 可以对该串数据进行高效编码。反之,出现的概率差别小,熵值高,则不能进行高效编码。视频信号的数字化是在规定的取样频率下由A/D转换器对视频电平转换而来的,每个像素的视频信号幅度随着每层的时间而周期性地变化。每个像素的平均信息量的总和为总平均信息量,即熵值。由于每个视频电平发生几乎具有相等的概率,所以视频信号的熵值很高。 熵值是一个定义码率压缩率的参数ÿ
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