神马文学网[图文]MPEG-2压缩编码技术原理应用(七)
来源：百度文库 编辑：神马文学网 时间：2024/04/20 06:07:03
3）量化
DCT系数采用量化（Quantization）进行压缩是1个关键性的运算,因为组合量化和游程长度编码可以提供最大的压缩量，也可以通过量化使编码器输出匹配成1个给定的比特率。实际上，自适应量化是实现视觉质量的关键性工具之一，在量化中会减少频率域中描述DCT系数的精度。这一点可从图26基本MPEG编码器的运动补偿预测编码过程简化电路图看出。用当前帧的原始图像的取样值减去当前帧解码复原值，其差值为：
fn - fn’= f n - e’n-f*n = en+f*n - e’n - f*n = en- e’n = qn (4)
式(4)中qn为量化误差，即量化误差的大小决定了图像恢复的精度。这表明，可以利用调整量化器误差大小来调整量化精度的高低。实际量化如图27所示，是DCT编码输出的系数块中的每DCT系数除以量化器表中与其系数对应位置上的量化步长。量化步长是1个大于1的值，可根据编码图像的复杂度改变，甚至可对每个DCT块改变量化矩阵值。根据DCT的结果分析，直流分量DC体现了大多数普通图像的内容，应该用较小的量化步长去分配；交流分量AC只体现了普通图像所包含频谱中的很少一部分，应该用较大的量化步长去分配。量化的结果如图24所示，量化了的不同频率的频域系数趋向“0”值，而且这些大群的“0”在许多情况下都是群集在较高频率上。因此，通过一串“0”的个数的编码而不是对每个单独的“0”本身的编码，可以取得附加的压缩效果，这就是游程长度编码（RLC-Run Length Coding）。
4）编码
编码是DCT压缩系统的最后一步。在对64个DCT系数均匀量化后，系数分成为直流（DC）和交流（AC）两个部分。DC系数代表了分量模块的平均亮度，可采用差值脉冲编码调制（DPCM）进行编码；对AC系数，由于非零的DCT系数大多数集中在矩阵的左上角，在进行编码之前先对量化后的DCT系数进行“之”字形扫描，有利于得到一个长的“0”序列，提高编码效率。DCT系数扫描方式有“之”字形和“准之” 字形两种。逐行扫描采用“之”字形传送量化后的DCT系数，隔行扫描采用“准之”字形传送量化后的DCT系数，两种扫描方式如图28所示。
通过“之”字形扫描，将8×8的像素块转换成为1×64的码组，以便进行游程长度编码（RLC）和可变长度编码(VLC)，如图29所示。
为了说明RLC和VLC，这里以图24中的量化输出编码为例，加以说明。量化输出矩阵如图30；量化输出的十进制值出现的概率统计如表3；变长编码如表4。由表4可见，概率大的得到短编码，概率小的得到长编码。如果将这些编码按照图29中“之”字形扫描后数据流排序排列起来，如图31所示。
由图30，31和表3，4可见，原始的8×8像素块要用64×8=512比特，量化和变长编码后要用100比特，高于5:1压缩。经过游程长度编码后，二进制编码的新数据流为58比特，其压缩比高于8:1。显然，编码是码率压缩的关键，因为编码是对数据流中的每个符号分配一种特定的码值的过程，选择最有效的码值决定了编码的有效性，从而有效地降低熵值。这里，对DC分量进行DPCM编码以及对AC分量进行变换编码，如DCT，都是为了降低熵值 ；对AC分量进行熵值编码，如RLC和VLC，都是为了减少比特数。
图32为DPCM编码的例子。由图可见，原数据需要传输75比特的数据，通过DPCM后，只需要传输47比特的数据，压缩比为1.6：1。图33是RLC编码的实例，由图可见，原数据52比特经过RLC后，压缩为16比特，压缩比为3.25:1。（未完待续）
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DCT系数采用量化（Quantization）进行压缩是1个关键性的运算,因为组合量化和游程长度编码可以提供最大的压缩量，也可以通过量化使编码器输出匹配成1个给定的比特率。实际上，自适应量化是实现视觉质量的关键性工具之一，在量化中会减少频率域中描述DCT系数的精度。这一点可从图26基本MPEG编码器的运动补偿预测编码过程简化电路图看出。用当前帧的原始图像的取样值减去当前帧解码复原值，其差值为：
fn - fn’= f n - e’n-f*n = en+f*n - e’n - f*n = en- e’n = qn (4)
式(4)中qn为量化误差，即量化误差的大小决定了图像恢复的精度。这表明，可以利用调整量化器误差大小来调整量化精度的高低。实际量化如图27所示，是DCT编码输出的系数块中的每DCT系数除以量化器表中与其系数对应位置上的量化步长。量化步长是1个大于1的值，可根据编码图像的复杂度改变，甚至可对每个DCT块改变量化矩阵值。根据DCT的结果分析，直流分量DC体现了大多数普通图像的内容，应该用较小的量化步长去分配；交流分量AC只体现了普通图像所包含频谱中的很少一部分，应该用较大的量化步长去分配。量化的结果如图24所示，量化了的不同频率的频域系数趋向“0”值，而且这些大群的“0”在许多情况下都是群集在较高频率上。因此，通过一串“0”的个数的编码而不是对每个单独的“0”本身的编码，可以取得附加的压缩效果，这就是游程长度编码（RLC-Run Length Coding）。
4）编码
编码是DCT压缩系统的最后一步。在对64个DCT系数均匀量化后，系数分成为直流（DC）和交流（AC）两个部分。DC系数代表了分量模块的平均亮度，可采用差值脉冲编码调制（DPCM）进行编码；对AC系数，由于非零的DCT系数大多数集中在矩阵的左上角，在进行编码之前先对量化后的DCT系数进行“之”字形扫描，有利于得到一个长的“0”序列，提高编码效率。DCT系数扫描方式有“之”字形和“准之” 字形两种。逐行扫描采用“之”字形传送量化后的DCT系数，隔行扫描采用“准之”字形传送量化后的DCT系数，两种扫描方式如图28所示。
通过“之”字形扫描，将8×8的像素块转换成为1×64的码组，以便进行游程长度编码（RLC）和可变长度编码(VLC)，如图29所示。
为了说明RLC和VLC，这里以图24中的量化输出编码为例，加以说明。量化输出矩阵如图30；量化输出的十进制值出现的概率统计如表3；变长编码如表4。由表4可见，概率大的得到短编码，概率小的得到长编码。如果将这些编码按照图29中“之”字形扫描后数据流排序排列起来，如图31所示。
由图30，31和表3，4可见，原始的8×8像素块要用64×8=512比特，量化和变长编码后要用100比特，高于5:1压缩。经过游程长度编码后，二进制编码的新数据流为58比特，其压缩比高于8:1。显然，编码是码率压缩的关键，因为编码是对数据流中的每个符号分配一种特定的码值的过程，选择最有效的码值决定了编码的有效性，从而有效地降低熵值。这里，对DC分量进行DPCM编码以及对AC分量进行变换编码，如DCT，都是为了降低熵值 ；对AC分量进行熵值编码，如RLC和VLC，都是为了减少比特数。
图32为DPCM编码的例子。由图可见，原数据需要传输75比特的数据，通过DPCM后，只需要传输47比特的数据，压缩比为1.6：1。图33是RLC编码的实例，由图可见，原数据52比特经过RLC后，压缩为16比特，压缩比为3.25:1。（未完待续）
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