视频信号数字化处理后所带来的信号损伤和畸变的种类及特点.
3.5视频信息的处理技术
3.5视频信息的处理技术在当今数字化的时代，视频已经成为了我们日常生活和工作中不可或缺的一部分。
从我们在社交媒体上分享的短视频，到影视作品的制作，再到企业的远程会议和教育培训，视频无处不在。
而这背后，离不开一系列先进的视频信息处理技术，它们让视频的获取、编辑、传输和播放变得更加高效和优质。
首先，让我们来谈谈视频的采集和编码技术。
当我们使用摄像机、手机或其他设备拍摄视频时，这些设备会将光信号转换为电信号，并以一定的格式进行记录。
常见的视频格式有 MP4、AVI 等。
在这个过程中，编码技术起到了关键作用。
它通过压缩视频数据，减少存储空间和传输带宽的需求，同时尽可能保持视频的质量。
例如，H264 和H265 是目前广泛使用的视频编码标准，它们能够在保证画质的前提下，大幅降低数据量。
接下来是视频的编辑和特效处理。
在视频制作中，我们常常需要对拍摄好的素材进行剪辑、拼接、添加字幕、调整色彩等操作。
专业的视频编辑软件，如 Adobe Premiere Pro 和 Final Cut Pro ，提供了强大的工具和功能，让创作者能够实现各种创意想法。
特效处理则可以为视频增添更多的视觉冲击力，比如添加光影效果、模糊背景、实现虚拟场景等。
这些特效不仅能够提升视频的观赏性，还能帮助传达特定的情感和信息。
视频的传输也是一个重要环节。
随着网络技术的不断发展，视频的在线播放和实时传输变得越来越普遍。
为了确保流畅的观看体验，流媒体技术应运而生。
像我们熟悉的优酷、腾讯视频等平台，都采用了流媒体技术，让用户可以边下载边观看视频，而无需等待整个视频文件下载完成。
同时，为了适应不同的网络环境和设备性能，视频会根据用户的带宽和设备能力进行自适应码率调整，以保证视频的播放不卡顿。
在视频的播放方面，播放器软件需要对编码后的视频数据进行解码和渲染，将其显示在屏幕上。
好的播放器能够提供清晰、流畅的画面，并且支持多种视频格式和播放控制功能。
此外，一些播放器还具备增强画质、调整音频效果等功能，进一步提升用户的观看体验。
视频信号资料
视频信号的DG(微分增益)，DP（微分相位），S/N（信噪比）DG(微分增益)：在PAL制电视信号中，彩色信号是调制在频率为4.43MHz的色副载波上，而色副载波又是迭加在亮度信号上的，色副载波的幅度决定彩色信号的饱和度。
视频信号的DG失真是指系统的增益特性随输入信号的电平而变化。
通俗的说，由于亮度消隐电平变到白电平时，在视频通道输出端产生色度信号幅度的变化，这样，在亮的部分和暗的部分，其彩色饱和度，色调（尤其是饱和度）均有不同的变化。
DP（微分相位）：在PAL制电视信号中，彩色信号是调制在频率为4.43MHz的色副载波上，而色副载波又是迭加在亮度信号上的，色副载波的相位决定彩色信号的色调。
视频信号的DG失真是指上系统的相移特性随输入视频信号而变化。
传输线路上的相移量随不同亮度电平而变化，则色同步和色副载波之间相移就起变化，于是画面亮的部分和暗的部分的色调就不同S/N（信噪比）：在电视信号传输中，常用信号功率的峰峰值和噪声的有效值之比表示其值。
当调制波形是模拟信号时，则检波后信号电平随信号频率的增高而降低，表现为非线形失真，使基波的谐波分量增加，从而影响到DG(微分增益)，DP（微分相位）。
DG微分增益不满足要求。
色度信号的幅度在不同的亮度电平上发生了变化，色度信号的幅度变化导致色饱和度发生变化。
这样，在屏幕的亮度发生变化时，图像的色饱和度也要发生变化，亮电平时的红色在睛电平时可能变为浅红或深红，造成图像失真。
DP 微分相位不满足要求。
色度信号的相位在不同的亮度电平上发生了变化，色度信号相位变化导致色彩发生变化。
这样，在亮度电平发生变化时，图像的颜色也要发生变化，造成失真。
视频通道的失真测量分析安全优质播出是电视技术人员的中心任务。
优质的意义就是向广大观众提供最低失真的图像和声音。
也就是说要尽可能地减少传输过程中的失真和干扰。
我们进行测量的目的就是在于定量确定系统和系统各环节引入的失真、干扰，进而确定其产生的原因，提出解决的办法。
各视频信号与分辨率的特点
小常识：分辨率与信号分辨率是一个表示平面图像精细程度的概念，通常它是以横向和纵向点的数量来衡量的，表示成水平点数×垂直点数的形式。
在一个固定的平面内，分辨率越高，意味着可使用的点数越多，图像越细致。
显示分辨率是显示器在显示图像时的分辨率，分辨率是用点来衡量的，显示器上这个“点”就是指像素(pixel)。
显示分辨率的数值是指整个显示器所有可视面积上水平像素和垂直像素的数量。
当然，显示器本身无法提供信号源，其主要功能也就是为显示它的最大显示范围内的图像而设计的。
所以，信号源给显示器的图像基本就决定出显示的图像效果。
接下来，我们简单比较如下几种信号的分辨率特征：CV（Composite vide--复合视频）、YC（S-video --S端子视频）,YUV(YCbCr ,YPbPr—分量视频信号)、VGA信号、DVI信号、SD-SDI 信号（标清SDI信号），HD-SDI信号（高清SDI 信号）。
CV视频信号：插入NTSC或PAL编解码器使视频信号易于处理而且是沿单线传输，这就是复合视频。
复合视频格式是折中解决长距离传输的方式，色度和亮度共享4.2MHz(NTSC)或5.0-5.5MHz(PAL)的频率带宽。
其没有实际意义上的分辨率，它是采用制式形式来描述其场扫描方式。
由于单线传输模拟信号，带宽很低，干扰严重，所以在输出图像质量上CV视频是最差的。
但由于便于长距离传输，故目前被广泛运用。
YC 视频信号：S-Video比起Video（复合视频的简称)在亮度利用率上有明显的提升，并有效消除了色彩蠕动现象，射频格式是最低级的信号，仅在监控和公共电视的范围应用。
但是YC与CV 在扫描原理上一样，故也采用PAL制式与NTSC 制式来描述。
YUV视频信号：将视频信号分量处理为亮度和色差信号，可以减少应当传输的信息量。
用一个全带宽亮度通道(Y)表示视频信号的亮度细节，两个色差通道(R-Y和B-Y)的带宽限制在亮度带宽的大约一半，仍可提供足够的彩色信息。
视频信号数字化处理后所带来的信号损伤的种类及特点
视频信号数字化处理后所带来的信号损伤的种类及特点视频信号数字化处理后所带来的信号损伤的种类及特点视频信号数字化处理后所带来的信号损伤的种类及特点电视信号的数字化处理需要三个步骤：取样、量化和编码。
取样是指用每隔一定时间的信号样值序列来代替原来在时间上连续的信号，也就是在时间上将模拟信号离散化。
量化是用有限个幅度值近似原来连续变化的幅度值，把模拟信号的连续幅度变为有限数量的有一定间隔的离散值。
编码则是按照一定的规律，把量化后的值用二进制数字表示，然后转换成二值或多值的数字信号流。
取样和量化带来的某些信号损伤多数是因实际工程设备和理想状态下的物理模型之间无法完全契合而造成的。
如：孔阑效应是因为实际取样脉冲的宽度不为零而产生的一种高频衰落现象；实际低通滤波器的滤波特性与理想状态下的不同又会导致过冲和边缘振铃现象经常性的出现。
还有一些偶发性事件，如：颗粒杂波、轮廓效应等。
针对这些信号损伤，在工程上通过采用过抽样、高频颤动、非均匀量化和高频提升等技术已将损伤减少到最小。
编码就其本身而言只是将取样、量化后的信号转换成数字符号，应不存在信号损伤。
但随着压缩概念和压缩技术的采用，使得编码的目的更多的转向于通过压缩来去掉信号中的冗余成分，实现压缩码率和带宽，保证信号的有效传输。
这就必然会产生信号损伤及失真。
因此本文重点讨论压缩编码损伤。
一压缩编码损伤的产生和种类一般把压缩编码过程中产生的损伤分为可恢复损伤和不可恢复损伤。
1、可恢复损伤编码仅利用信源各样值的相关特性，去除电视信号本身的冗余，实现压缩。
虽因舍弃了一部分相关性较强信息而造成了信号暂时性的损伤，但在解码端，根据相关性又可完全恢复原始数据而不引入任何失真，信号损伤被消除。
我们称这个过程中产生的信号损伤为可恢复损伤。
这种损伤不会导致图像质量下降，因此被认为是无损害的。
采用这种压缩方式的编码称为无损压缩编码。
但压缩率受到相关特性和统计冗余度的理论限制，一般小于3.3:1。
视频信号数字化
当发送端发“1”，接收端收到“0”；或当发射端发“0”，接收 端却收到“1”。这种收发码不一致的情况叫误码。
误码率：也用来衡量数字系统正确传送信号的可靠程度，指码 元或符号（可以是二进制，也可以是M进制）被传错的概率
误码产生的原因很多，包括噪声和脉冲抖动的影响，工业干扰 和雷电干扰等等。影响误码率大小的因素很多，如信号调制方 式，判别门限值的高低。误码率越小，要求视频信噪比越高。 比如，为了使某数字系统的误码率达到10-9，要求信噪比为 21.6dB左右。
奇偶检验包括奇检验和偶检验。奇检验就是当数据码 中1的个数为奇数时其校验位为0，否则为1。偶检验 就是当数据码中1的个数为偶数时，其校验位为0，否 则为1。
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2019/6/7
奇偶检验法只能判定1位误码，对于两个以上的误码是 无法判定的；而且只能判定有无误码，无法确定误码 的位置。
采用纵横奇偶检验法。每个字最后附上奇偶检验位Pl、 P2、P3、…Pm，这就是横向奇偶检验字。将每一列 作为一个新的字，其后也附上奇偶检验位Q1、Q2、 Q3…、Qm，这就是纵向奇偶检验字。当某一位出现 误码时，必然反映在横向奇偶位和纵向奇偶位上。出 错的横向奇偶检验位和出错的纵向奇偶检验位的交叉 点处，便是误码所在的位置。误码的位置确定后，纠 正是很容易的，只要将该码取反即可。另外规定，如 果误码所在地是在奇偶检验位上，则认为原字码无错 误。
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2019/6/7
模拟变数字：取样、量化、保持、编码 激光唱片系统的取样频率是44.1千赫率.每一个取样点
由十六位二进制来表示
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2019/6/7
A2 数字信号的编码
一、音频数据码
模拟信号经A/D转换，形成只有1和0组成的二进制码。 这些由l和0组成的数码不能直接用于传输或记录．因 为音频信号在低频时可以低到20Hz，甚至更低。若变 换成数字信号，就会出现连续很长的1；当输入零信 号时，出现连续很长的0。这样，一段时间内信号的 大小就没有变化，这种情况数字处理电路很难识别信 号。为了避免发生这种现象，不直接记录A/D转换后 的音频数字信号，而是将音频数字信号通过调制变换 成一种容易记录和读取的波形。经过调制的音频信号 称为音频数据码。
视频编码技术中的图像去噪与图像增强
在当今数字视频时代，视频编码技术扮演着至关重要的角色。
借助这一技术，我们可以将高清、流畅的视频传递到各种设备上，如电视、手机和平板电脑。
然而，有时候视频中的图像可能会出现噪点或者失真，影响了观看体验。
为了解决这些问题，图像去噪和图像增强技术应运而生。
图像去噪是一种将噪点从图像中去除的技术。
噪点可能是由于传输中的干扰或者是采集设备的问题而产生的。
在过去，传统的去噪方法主要是通过滤波的方式去除图像中的噪点。
然而，这种方法可能会导致图像变得模糊，失去一些细节。
现代的图像去噪方法采用了基于深度学习的技术，利用神经网络模型对图像进行训练和修复来实现去噪效果。
这种方法可以更好地保留图像的细节，提高图像的质量。
与图像去噪相似，图像增强技术的目标是通过对图像进行处理，使其在颜色、对比度、清晰度等方面得到改善。
通过图像增强，我们可以使图像在显示上更加生动、逼真。
传统的图像增强方法包括直方图均衡化、线性滤波等。
然而，这些方法可能会导致图像过度增强或者引入新的噪点。
现代的图像增强技术采用了基于深度学习的方法，通过训练神经网络模型来实现图像的增强。
这种方法可以根据图像的特点自动调整增强的程度，有效提高图像的质量。
在视频编码技术中，图像去噪和图像增强发挥着重要的作用。
首先，在编码前对图像进行去噪可以有效减少编码需要的比特数。
由于噪点会占用大量的编码资源，去除噪点后的图像能够更好地利用编码的容量，从而实现更高效的压缩。
其次，在解码后对图像进行增强可以提升视觉体验。
通过应用图像增强技术，解码后的图像可以更加清晰、逼真，增强观看效果。
图像去噪和图像增强技术在许多应用场景中得到了广泛应用。
例如，在视频会议中，当网络质量不佳或者摄像头受到一些干扰时，图像去噪和图像增强可以帮助提供更清晰、流畅的视频交流。
在医学影像领域，去噪和增强技术可以帮助医生更好地分析和诊断患者的病情。
此外，图像去噪和图像增强也在智能监控、无人驾驶等领域中发挥着重要作用。
视频信号简述
视频信号是指电视信号、静止图象信号和可视电视图象信号。
视频信号对于视频信号可支持三种制式：NTSC、PAL、SECAM。
视频信号分类:视频信号分类VGA输入接口：VGA接口采用非对称分布的15pin连接方式，其工作原理：是将显存内以数字格式存储的图像(帧)信号()在RAMDAC里经过模拟调制成模拟高频信号，然后再输出到等离子成像，这样VGA信号在输入端(LED显示屏内)，就不必像其它视频信号那样还要经过矩阵解码电路的换算。
从前面的视频成像原理可知VGA的视频传输过程是最短的，所以VGA接口拥有许多的优点，如无串扰无电路合成分离损耗等。
视频信号分类介绍视频信号接口图示:543211098761514131211视频信号分类介绍DVI输入接口：DVI接口主要用于与具有数字显示输出功能的计算机显卡相连接，显示计算机的RGB信号。
DVI（Digital Visual Interface）数字显示接口，是由1998年9月，在Intel开发者论坛上成立的数字显示工作小组（Digital Display Working Group简称DDWG），所制定的数字显示接口标准。
DVI数字端子比标准VGA端子信号要好，数字接口保证了全部内容采用数字格式传输，保证了主机到监视器的传输过程中数据的完整性（无干扰信号引入），可以得到更清晰的图像。
视频信号分类介绍视频信号接口图示:视频信号分类介绍标准视频输入（RCA）接口：也称AV接口，通常都是成对的白色的音频接口和黄色的视频接口，它通常采用RCA(俗称莲花头)进行连接，使用时只需要将带莲花头的标准AV线缆与相应接口连接起来即可。
AV接口实现了音频和视频的分离传输，这就避免了因为音/视频混合干扰而导致的图像质量下降，但由于AV接口传输的仍然是一种亮度/色度(Y/C)混合的视频信号，仍然需要显示设备对其进行亮/色分离和色度解码才能成像，这种先混合再分离的过程必然会造成色彩信号的损失，色度信号和亮度信号也会有很大的机会相互干扰从而影响最终输出的图像质量。
认识各种音频视频信号线特点及转换
RF、AV、S-Video、3RCA、VGA、HDMI1、 RF射频简称RF，射频就是射频电流，它是一种高频交流变化电磁波的简称。
每秒变化小于1000次的交流电称为低频电流，大于10000次的称为高频电流，而射频就是这样一种高频电流。
有线电视系统就是采用射频传输方式的。
2、AVAV最常见的音频、视频接口，通常为三根线一组，颜色分别为红色、白色、黄色，其中白色为左声道，红色为右声道，黄色为视频线，两端均为莲花头接头。
3、S-VideoS-Video，简称S端子。
S端子也是非常常见的端子，其全称是Separate Video，也称为SUPER VIDEO。
S-Video连接规格是由日本人开发的一种规格，S指的是“SEPARATE(分离)”，它将亮度和色度分离输出，避免了混合视讯讯号输出时亮度和色度的相互干扰。
S端子实际上是一种五芯接口，由两路视频亮度信号、两路视频色度信号和一路公共屏蔽地线共五条芯线组成。
4、3RCA【分为Y/Pb/Pr和Y/CbCr】色差分量接口称为分量视频接口，又叫3RCA。
把色度（C）信号里的蓝色差（b）、红色差（r）分开发送，其分辨率可达到720线以上。
其接口采用YPbPr和YCbCr两种标识。
前者表示逐行扫描色差输出，后者表示隔行扫描色差输出，一般利用3根信号线分别传送亮色和两路色差信号。
这3组信号分别是，亮度以Y标注，以及从三原色信号中的两种——蓝色和红色——去掉亮度信号后的色彩差异信号，分别标注为Pb和Pr，或者Cb和Cr，在三条线的接头处分别用绿、蓝、红色进行区别。
我们经常在投影机或高档影碟机上看到的，类似YUV、YCbCr、Y/B-Y/B-Y等等的接口标识，虽然标记方法与接头外形各有千秋，但都属于色差分量端口。
对于模拟视频信号来说，衰减是不可避免的现象，所以信号分离度越高的信号清晰度就越高。
色差输出就是把色度信号C分解为色差Cr和Cb，这样就避免了两路色差混合译码并再次分离的过程，也保持了色度信道的最大带宽，只需要经过反矩阵译码电路就可以还原为RGB三原色信号而成像，这就最大限度地缩短了视频源到显示器成像之间的视频信号信道，避免了因繁琐的传输过程所带来的影像失真，从而能够轻松实现720线以上高解析度、高清效果。
视频信号技术解析
视频信号技术解析一，微分相位：微分相位是指与色度有关的亮度信号幅度变化所引起的彩色载波分量的相位变化。
在NTSC系统中，彩色信号矢量角的变化代表了色调的变化，所以微分相位对信号的影响是很严重的。
而PAL系统因为采用了逐行倒相技术，所以自身补偿作用使得用色饱和度的变化代替了色调的变化。
总的来说，微分相位是用来描述亮度信号的幅度变化对彩色色调影响的一个参数。
二，微分增益：微分增益是指色度信号的幅度变化随有关亮度信号幅度变化的函数关系，它对图象的影响是彩色饱和度的变化。
简单的说：微分增益是亮度信号幅值的变化对彩色饱和度的影响。
三，色-亮串扰：色-亮串扰是微分增益的反面，它表示亮度信号的幅度随有关色度副栽波幅度变化的关系。
四，r（枷马）校正：所谓枷马校正就是检出图象信号中的深色部分和浅色部分，并使两者比例增大，从而提高图象对比度效果。
五、声表面波滤波器（SAWF）声表面波滤波器是利用石英、铌酸锂、钛酸钡晶体具有压电效应的性质做成的。
所谓压电效应，即是当晶体受到机械作用时，将产生与压力成正比的电场的现象。
具有压电效应的晶体，在受到电信号的作用时，也会产生弹性形变而发出机械波（声波），即可把电信号转为声信号。
由于这种声波只在晶体表面传播，故称为声表面波。
声表面波滤波器的英文缩写为SAWF，声表面波滤波器具有体积小，重量轻、性能可靠、不需要复杂调整。
在有线电视系统中实现邻频传输的关键器件。
声表面波滤波器的特点是：（1）频率响应平坦，不平坦度仅为±0.3-±0.5dB，群时延±30-±50ns。
（2）SAWF矩形系数好，带外抑制可达40dB 以上。
（3）插入损耗虽高达25-30dB，但可以用放大器补偿电平损失。
声表面波滤波器包括声表面波电视图像中频滤波器、电视伴音滤波器、电视频道残留边带滤波器。
声表面波滤波器的典型技术指标如下表所示。
六、梳状滤波器梳状滤波器它是由许多按一定频率间隔相同排列的通带和阻带，只让某些特定频率范围的信号通过。
最新-视频信号数字化处理后所带来的信号损伤的种类及特点 精品
视频信号数字化处理后所带来的信号损伤的种类及特点视频信号数字化处理后所带来的信号损伤的种类及特点电视信号的数字化处理需要三个步骤取样、量化和编码。
取样是指用每隔一定时间的信号样值序列来代替原来在时间上连续的信号，也就是在时间上将模拟信号离散化。
量化是用有限个幅度值近似原来连续变化的幅度值，把模拟信号的连续幅度变为有限数量的有一定间隔的离散值。
编码则是按照一定的规律，把量化后的值用二进制数字表示，然后转换成二值或多值的数字信号流。
取样和量化带来的某些信号损伤多数是因实际工程设备和理想状态下的物理模型之间无法完全契合而造成的。
如孔阑效应是因为实际取样脉冲的宽度不为零而产生的一种高频衰落现象；实际低通滤波器的滤波特性与理想状态下的不同又会导致过冲和边缘振铃现象经常性的出现。
还有一些偶发性事件，如颗粒杂波、轮廓效应等。
针对这些信号损伤，在工程上通过采用过抽样、高频颤动、非均匀量化和高频提升等技术已将损伤减少到最小。
编码就其本身而言只是将取样、量化后的信号转换成数字符号，应不存在信号损伤。
但随着压缩概念和压缩技术的采用，使得编码的目的更多的转向于通过压缩来去掉信号中的冗余成分，实现压缩码率和带宽，保证信号的有效传输。
这就必然会产生信号损伤及失真。
因此本文重点讨论压缩编码损伤。
一压缩编码损伤的产生和种类一般把压缩编码过程中产生的损伤分为可恢复损伤和不可恢复损伤。
1、可恢复损伤编码仅利用信源各样值的相关特性，去除电视信号本身的冗余，实现压缩。
虽因舍弃了一部分相关性较强信息而造成了信号暂时性的损伤，但在解码端，根据相关性又可完全恢复原始数据而不引入任何失真，信号损伤被消除。
监控视频信号的几种传输方式和各自的优缺点
监控视频信号的几种传输方式和各自的优缺点视频线缆传输可以分为同轴基带传输、双绞线基带传输、射频传输、光缆传输、数字（网络）传输等几种方式。
一、视频同轴基带传输我国PAL-D视频基带0-6M，复合视频基带一般指视频基带和音频副载波为8M带宽。
同轴视频传输是应用最早，用量最大，最容易操作的一种视频传输方式。
同轴视频基带传输的技术要点是：1. 同轴电缆的信号传输是以“束缚场”方式传输的，就是说把信号电磁场“束缚”在外屏蔽层内表面和芯线外表面之间的介质空间内，与外界空间没有直接电磁交换或“耦合”关系。
所以同轴电缆是具有优异屏蔽性能的传输线；同轴电缆属于超宽带传输线，应用范围一般为0Hz-2Ghz以上；它又是唯一可以不用传输设备也能直接传输视频信号的线缆；2. 视频基带信号处在0-6M的频谱最低端，所以视频基带传输又是绝对衰减最小的一种传输方式。
但也正是因为这一点，频率失真-高低频衰减差异大，便成为视频传输需要面对的主要问题；在视频传输通道幅频特性“-3db”失真度要求内，75-5电缆传输距离约为120-150米；工程应用传输距离在2、3百米以内还比较好，网上论坛里提供的“感官标准”传输距离数据，从3、5百米到1千多米都有，实际是没有标准，也就没有实际参考意义。
3. 同轴视频基带传输的主要技术问题是：为实现远距离传输的频率加权放大和抗干扰问题。
对常见的电梯、车间、传输耦合等各类干扰，已可以有效解决，我国自有知识产权的加权抗干扰专利技术的应用，在有效抑制干扰的同时，也能有效补偿电缆衰减和频率失真，属于抗干扰传输设备。
其前端有源—后端无源抗干扰传输距离（75-5）在1000米左右，前后端都有源为1500-2000米；与加权视频放大器配套的抗干扰传输距离3公里，75-7电缆可以达到5公里。
双绝缘双屏蔽抗干扰同轴电缆是与同轴电缆穿镀锌铁管原理一样，施工更方便，成本更低，在常见电磁干扰环境下，可以作为防止干扰入侵，又可方便设计和施工的工程选择；同轴视频基带传输设备我国频率加权视频放大专利技术的出现，有效解决了视频传输的频率失真问题，产品已经比较成熟，在视频传输通道“-3db”失真度要求内，仅用一级末端补偿，75-5电缆传输距离已经提高到了2000米以上，前后双端补偿的视频恢复设备已经突破3公里。
如何应对视频编码中的失真问题(七)
视觉是人类最主要的感知方式之一，对于视频编码来说，采用合适的编码算法是保证图像质量的关键。
然而，在实际应用中，由于带宽限制、压缩率等因素，视频编码中往往会出现失真问题。
本文将从几个方面探讨如何应对视频编码中的失真问题，并提供一些解决方案。
一、失真问题的类型及原因在视频编码过程中，可能会出现多种失真问题，主要分为空间失真和时间失真两类。
空间失真主要包括锐化、模糊、噪声等问题。
锐化失真是指图像边缘过度增强导致的边缘锐化效果不真实，模糊失真是由于编码算法对图像细节的模糊处理导致的，而噪声则是由于信号压缩引起的高频噪声。
时间失真主要表现为运动模糊和视频抖动。
运动模糊是指快速运动物体导致的图像模糊问题，而视频抖动是指由于编码算法处理图像帧间关系不准确或帧率不稳定引起的图像晃动问题。
这些失真问题主要源于编码算法的设计不合理、压缩率过高、带宽限制等因素。
二、提高编码质量的方法1. 选择合适的编码算法不同的编码算法适用于不同的场景。
对于要求高图像质量的应用，如高清视频或专业摄影，可以选择无损编码算法，以避免图片细节损失。
而对于一般应用，可以选择有损编码算法，根据实际场景中对图像质量的要求和带宽限制来确定合适的压缩率。
2. 优化编码参数编码参数的调整可以对图像质量产生显著的影响。
例如，对于静止画面，可以选择较低的关键帧间隔，以减少时间失真。
对于快速运动的视频，可以增加帧率和码率，以提高图像的清晰度和细节。
3. 降低压缩率压缩率过高是导致失真问题的主要原因之一。
如果视频质量要求较高，可以考虑降低压缩率，以保持更多的细节信息。
虽然会增加数据量和带宽要求，但在关键应用场景中，这是一个值得权衡的选择。
4. 采用增强算法为了提高编码后视频的质量，可以采用增强算法对编码结果进行处理。
常见的增强算法包括超分辨率重建、去噪、增强对比度等。
这些算法可以在一定程度上减轻失真问题，提高图像质量。
5. 优化传输环境传输环境的优化也可以对视频质量产生积极的影响。
视频信号数字化处理后所带来的信号损伤和畸变的种类及特点
视频信号数字化处理后所带来的信号损伤和畸变的种类及特点以下是关于视频信号数字化处理后所带来的信号损伤和畸变的种类及特点，希望内容对您有帮助，感谢您得阅读。
视频信号数字化处理后所带来的信号损伤和畸变的种类及特点电视信号数字化处理需要三个步骤，即：取样、量化和编码，下面就各个步骤来分别介绍它们给视频信号带来的损伤。
一取样过程产生的信号损伤在取样的过程中对信号造成的损伤主要有：孔阑效应、混叠效应、过冲和振铃。
为了说明这些损伤所产生的原因，我们在以下叙述中给出分析结果。
取样是指用每隔一定时间的信号样值序列来代替原来在时间上连续的信号，也就是在时间上将模拟信号离散化。
根据奈奎斯特取样定理：对于最大频率为fm的信号f(t)，当取样频率fs不低于2fm时，由截止频率为fm矩形低通滤波器可以从取样信号中完全恢复原信号。
但实际的物理过程与数字模型有不同的工程结果。
1. 孔阑效应在数学模型的理想化状态下理想的取样脉冲宽度为无穷窄，取样情况及其频域情况如图一所示，但在实际设备中取样·脉冲只能是有限宽度的脉冲，它的取样情况及其频域情况如图一所示，很显然具有不等于零的实际的有限宽度的取样脉冲所引起的孔阑效应会产生高频衰落。
由于信号的高频部分反映的是视频图象的细节，因此高频衰落会导致视频画面的细节模糊。
针对这种情况实际工程中一般采用在将数字信号恢复成模拟信号以后通过提升高频的办法对这种失真进行补偿和校正。
一般来讲,由于取样信号的频率fs必须满足fs>2fm,而为了减少孔阑效应要求取样脉冲的宽度τ尽量小,因此要满足τ远远小于取样信号的周期T,即取样信号的脉冲宽度要满足1/τ>>2fm。
2．混叠效应在实际应用中，为满足奈奎斯特定理在取样之前应使用截止频率为取样频率一半的滤波器对原信号进行滤波，滤除可能产生频谱混叠的高频成分，以保证新处理的信号是一个有限带宽的处理信号。
理想低通滤波器特性如图二所示，但实际的低通滤波器性能如图三所示，因此为了尽量滤除大于1/2fc的频率成分，就要选择多阶滤波器。
浅论数字化广播电视传输信号的准确性与稳定性
浅论数字化广播电视传输信号的准确性与稳定性数字化广播电视传输信号相较于模拟传输信号而言，具有更高的准确性和稳定性。
数字信号的传输方式是通过0和1的二进制码来传递信息，而模拟信号则是通过波形信号传递信息。
数字信号传输具有以下几个特点：一、数字信号传输准确性高数字信号的传输能够避免传统传输方式因线路噪声、电磁干扰等因素影响造成的信号失真和变形。
在数字信号传输中，数据通过码流方式传输，只要发送和接收端的同步步骤正确，接收端就能够准确地还原发送端所发出的数据。
二、数字信号传输稳定性好数字信号传输有错误检测和纠正机制，能够有效地消除因传输噪声等因素产生的抖动和误差。
同时，数字信号在传输过程中也不会因线路长度的增加而降低信号质量，因为数字信号能够有效地延长传输距离。
三、数字信号传输带宽利用率高相较于模拟传输信号而言，数字信号传输的信息密度更高，能够在同样的带宽限制下传递更多的信息，因此数字信号能够更有效地利用带宽。
四、数字信号传输抗干扰能力强数字信号传输在传输过程中，其二进制码的传输不受外界电磁波、辐射等干扰的影响，因此能够更有效地应对外界干扰。
五、数字信号传输处理方便数字信号传输后能够便于处理，可以采用计算机等设备进行分析、处理以及更改，因此数字信号能够更好地适应现代化技术的需求。
总体而言，数字化广播电视传输信号的准确性和稳定性相较于模拟传输信号有了明显的提高。
数字信号的优点在于能够避免传统传输方式因线路噪声、电磁干扰等因素影响造成的信号失真和变形，同时数字信号传输也具有更高的带宽利用率和更好的抗干扰能力，因此数字信号传输能够更好的适应现代化技术的需求。
视频信号干扰的产生及解决方法
视频信号干扰的产生及解决方法视频信号干扰的产生1、前端电源的干扰：电梯的变频电机，工厂的大功率电机，变电站等。
2、传输过程的干扰：主要是电磁波干扰，如广播电台、电信基站等，还有电缆损坏引起的干扰及地电位差干扰等。
3、终端设备干扰：主要是设备电源产生的干扰和连接引起的干扰。
视频信号干扰的解决方法1、先判断干扰的产生位置，先从前端检查摄像机有无干扰，如有，一般是通过电源进去的（可以先用12V电瓶供电验证一下是否电源干扰），可以采用开关电源给摄像机供电，也可以安装交流滤波器进行滤波，一般可以解决；2、如果是通过传输过程产生的，首先检查视频线的连接，屏蔽网有无破损等情况，另外可以考虑选择抗干扰器，目前，市场的抗干扰器基本原理有二种，一种是将视频基带信号调制到38MHZ或更高频率，避开干扰频率，其效果可以，但遇到干扰频率与38MHZ接近的话，那就没有办法了；另一种是采用将视频信号在前端进行幅度提升放大的办法，再在终端进行压缩，因为干扰信号的幅度是不变的，相对应的干扰信号也就被压缩了，这是一种广谱的抗干扰办法，但干扰有一定的残留，抗干扰的效果取决于视频信号放大的幅度和干扰信号的位置，幅度越大、干扰越靠近前端，抗干扰的效果越好。
3、如果用了抗干扰器效果不明显，有可能是终端（机房）引起的干扰，这样需要检查连接、电源、接地和设备本身问题等方面。
路电视监控系统在各领域中的应用越来越多，在不同环境、不同安装条件和不同施工人员下，由于线路、电气环境的不同，或是在施工中疏忽，容易引发各种不同的干扰。
这些干扰就会通过传输线缆进入闭路电视监控系统，造成视频图象质量下降、系统控制失灵、运行不稳定等现象，直接影响到整个系统的质量。
因此了解视频干扰对闭路电视监控系统的影响方式，针对不同情况采取相应的措施来解决干扰问题，对提高闭路监控系统工程质量，确保系统的稳定运行非常有益。
视频干扰的主要表现形式1、在监视器的画面上出现一条黑杠或白杠，并且向上或向下滚动。
各视频信号与分辨率的特点
小常识：分辨率与信号分辨率是一个表示平面图像精细程度的概念，通常它是以横向和纵向点的数量来衡量的，表示成水平点数×垂直点数的形式。
在一个固定的平面内，分辨率越高，意味着可使用的点数越多，图像越细致。
显示分辨率是显示器在显示图像时的分辨率，分辨率是用点来衡量的，显示器上这个“点”就是指像素(pixel)。
显示分辨率的数值是指整个显示器所有可视面积上水平像素和垂直像素的数量。
当然，显示器本身无法提供信号源，其主要功能也就是为显示它的最大显示范围内的图像而设计的。
所以，信号源给显示器的图像基本就决定出显示的图像效果。
接下来，我们简单比较如下几种信号的分辨率特征：CV（Composite vide--复合视频）、YC（S-video --S端子视频）,YUV(YCbCr ,YPbPr—分量视频信号)、VGA信号、DVI信号、SD-SDI 信号（标清SDI信号），HD-SDI信号（高清SDI 信号）。
CV视频信号：插入NTSC或PAL编解码器使视频信号易于处理而且是沿单线传输，这就是复合视频。
复合视频格式是折中解决长距离传输的方式，色度和亮度共享4.2MHz(NTSC)或5.0-5.5MHz(PAL)的频率带宽。
其没有实际意义上的分辨率，它是采用制式形式来描述其场扫描方式。
由于单线传输模拟信号，带宽很低，干扰严重，所以在输出图像质量上CV视频是最差的。
但由于便于长距离传输，故目前被广泛运用。
YC 视频信号：S-Video比起Video（复合视频的简称)在亮度利用率上有明显的提升，并有效消除了色彩蠕动现象，射频格式是最低级的信号，仅在监控和公共电视的范围应用。
但是YC与CV 在扫描原理上一样，故也采用PAL制式与NTSC 制式来描述。
YUV视频信号：将视频信号分量处理为亮度和色差信号，可以减少应当传输的信息量。
用一个全带宽亮度通道(Y)表示视频信号的亮度细节，两个色差通道(R-Y和B-Y)的带宽限制在亮度带宽的大约一半，仍可提供足够的彩色信息。
数字信号处理技术在视频增强与修复中的应用研究
数字信号处理技术在视频增强与修复中的应用研究引言：近年来，随着数字媒体技术的不断发展与普及，人们对视频质量的要求也越来越高。
然而，受到摄影设备条件限制、传输噪声等因素的影响，视频中常常存在各种质量问题，如模糊、噪声、失真等。
为了提升视频质量，数字信号处理技术被广泛运用于视频增强与修复领域。
本文将深入研究数字信号处理技术在视频增强与修复中的应用，从以下几个方面展开讨论。
1. 视频增强技术1.1 去噪算法在视频采集和传输过程中，常常伴随着各种噪声，如激光条纹噪声、热噪声等。
去噪算法通过对视频信号进行滤波处理，减少或消除这些噪声，从而提高视频画质。
常见的去噪算法包括中值滤波、小波降噪等。
1.2 锐化处理为了增强图像边缘信息，锐化处理常常被应用于视频增强中。
该方法通过加强图像边缘的亮度变化，使图像看起来更加清晰、细腻。
常见的锐化处理方法有拉普拉斯算子、高通滤波器等。
2. 视频修复技术2.1 图像修复算法图像修复算法是指通过对图像的处理，还原或修复因各种因素导致的图像损坏。
在视频修复中，图像修复算法被广泛应用于去除图像中的瑕疵、补全缺失部分等。
常见的图像修复算法有基于像素的补全算法、基于纹理的补全算法等。
2.2 运动补偿算法在视频采集过程中，由于摄像机或被拍摄对象的运动，产生的图像模糊和失真问题较为常见。
运动补偿算法是一种通过运动矢量估计和补偿的技术，可以对运动模糊的视频进行修复，恢复清晰的图像。
常见的运动补偿算法有基于全局运动的补偿方法、基于局部运动的补偿方法等。
3. 数字信号处理技术在视频增强与修复中的案例研究3.1 视频去噪案例研究研究人员使用小波降噪算法对一段被噪声污染的视频进行处理。
实验结果表明，经过小波降噪处理后的视频质量得到了显著提高，噪声被有效减少，图像更加清晰锐利。
3.2 视频图像修复案例研究研究团队采用基于纹理的图像修复算法对一段受损的视频进行修复。
实验结果显示，通过对图像进行纹理感知的修复，原本受损的部分得到了完美恢复，视觉效果极佳。
视频信号数字化处理后所带来的信号损伤的种类及特点 2023
视频信号数字化处理后所带来的信号损伤的种类及特点 2023视频信号数字化处理后所带来的信号损伤的种类及特点2023论效劳器群集技术及应用 1、前言播送设备、有线电视前端、卫星传输效劳，以及许多公司和业界通信实体，正在越来越多地依赖于视频媒体文件效劳器，以不断拓宽效劳种类。
然而，我们在享受这些先进技术带给我们实惠的同时，又不得不面对这样一个事实：电子设备出现故障是不可防止的，视频效劳器也不例外。
如今，很多电视台已经使用非线性节目制作系统制或硬盘播出系统。
无论使用哪种系统，效劳器在整个网络系统的重要性是不言而喻，效劳器作为整个网络的心脏，要为网络上所有的用户提供数据共享和应用效劳，假如不能保障效劳器的正常运行，网络系统的可用性就无从谈起。
所以，要确保视频网络中的关键业务应用运行平稳，具有可靠的适时性和连续性，通过效劳器的群集技术来进步系统的可用性和可扩展性是目前备受推崇的方案。
2、效劳器群集技术概述群集系统是一种由一组互连的整机构成的并行或分布系统，可作为统一的计算资使用。
效劳器群集技术使用多台效劳器组成效劳器集合，可以提供相当高性能的不停机效劳。
在这个构造中，每台效劳器都分担着一局部计算任务，由于集合了多台效劳器的性能，整体的计算实力被增加了。
与此同时，每台效劳器还承当一些容错任务，当其中一台效劳器出现故障时，系统会在软件的支持下将这台效劳器从系统中隔离出去，通过各效劳器之间的负载转嫁机制完成新的负载分担，同时向系统管理人员发出警报。
再者，在某个应用软件的峰值处理期间内，对该应用的需求会变得过高，那么使用简单的操作命令就可以把同一节点的应用包转移到其他节点从而减轻该节点的工作负荷，来满足已增加的需求。
群集系统就是通过功能整合和故障过渡实现了系统的高可用性和可靠性。
效劳器群集技术提供了高度的可用性、伸缩性与易管理性：·高度的可用性：群集被设计具有防止单点故障发生的才能。
应用程序可以跨计算机进展分配，以实现并行运算与故障恢复，并提供更高的可用性。
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视频信号数字化处理后所带来的信号损伤和畸变的种类及特点视频信号数字化处理后所带来的信号损伤和畸变的种类及特点电视信号数字化处理需要三个步骤，即：取样、量化和编码，下面就各个步骤来分别介绍它们给视频信号带来的损伤。
一取样过程产生的信号损伤在取样的过程中对信号造成的损伤主要有：孔阑效应、混叠效应、过冲和振铃。
为了说明这些损伤所产生的原因，我们在以下叙述中给出分析结果。
取样是指用每隔一定时间的信号样值序列来代替原来在时间上连续的信号，也就是在时间上将模拟信号离散化。
根据奈奎斯特取样定理：对于最大频率为fm的信号f(t)，当取样频率fs不低于2fm时，由截止频率为fm矩形低通滤波器可以从取样信号中完全恢复原信号。
但实际的物理过程与数字模型有不同的工程结果。
1. 孔阑效应在数学模型的理想化状态下理想的取样脉冲宽度为无穷窄，取样情况及其频域情况如图一所示，但在实际设备中取样脉冲只能是有限宽度的脉冲，它的取样情况及其频域情况如图一所示，很显然具有不等于零的实际的有限宽度的取样脉冲所引起的孔阑效应会产生高频衰落。
由于信号的高频部分反映的是视频图象的细节，因此高频衰落会导致视频画面的细节模糊。
针对这种情况实际工程中一般采用在将数字信号恢复成模拟信号以后通过提升高频的办法对这种失真进行补偿和校正。
一般来讲,由于取样信号的频率fs必须满足fs>2fm,而为了减少孔阑效应要求取样脉冲的宽度τ尽量小,因此要满足τ远远小于取样信号的周期T,即取样信号的脉冲宽度要满足1/τ>>2fm。
2．混叠效应在实际应用中，为满足奈奎斯特定理在取样之前应使用截止频率为取样频率一半的滤波器对原信号进行滤波，滤除可能产生频谱混叠的高频成分，以保证新处理的信号是一个有限带宽的处理信号。
理想低通滤波器特性如图二所示，但实际的低通滤波器性能如图三所示，因此为了尽量滤除大于1/2fc的频率成分，就要选择多阶滤波器。
如果滤波器的阶数不足以达到滤除1/2fc以上的高频分量，会引起恢复的信号中频谱混叠效应。
混叠效应在视频图象上表现为一种被称为morie的涟漪状的干扰。
3．过冲和振铃在保证有效的消除混叠效应时，在上述情况已建议采用多阶滤波器以满足滤波器的带外特性，但是取样前的低通滤波器如果阶数太大，会引起过冲和振铃从而造成恢复的视频信号过渡的边沿不清晰。
针对以上两种信号损伤造成的矛盾，主观上选用阶数少的滤波器会有利一些，因为频谱混叠效应只有在图象有超过二分之一取样频率以上分量时，特别是有单频分量时才会明显感觉到，因此是偶发事件。
但过冲和振铃效应却是只要有过渡边沿就回出现的经常性现象。
因此就主观感觉来说，减少过冲和振铃留有一些混叠相对来讲更有利一些。
一般工程上出于平衡考虑取样频率选为fc=(2.2---2.5)fm。
另外为克服这一矛盾的方法是采用过抽样方式，即在抽样时用两倍抽样频率抽样，这时频谱按两倍抽样频率周期重复，重复频谱中心频率之间的间隔比正常情况大一倍，如图四所示。
这时抽样前的滤波相对简单，可以用阶数少、频率特性缓降的无振铃滤波器，然后在数字域用线形相位滤波器进行二分之一抽取滤波器恢复到原抽样频率样值。
另外，在此过程中，取样频率增加了一倍，因此取样脉冲的宽度只有原来的一半，从而也起到了减少孔阑效应的作用。
二量化误差所带来的信号损伤取样过程是把模拟信号变成了时间上离散的脉冲信号，量化的过程则是进行幅度上的离散化处理。
因此在时间轴的任意一点上量化后的信号电平与原模拟信号电平之间在大多数情况下总是存在有一定的误差，量化所引入的误差是不可避免的同时也是不可逆的，由于信号的随机性这种误差大小也是随机的，这种表现类似于随机噪声效果，具有相当宽度的频谱，因此我们又把量化误差称为量化噪声。
但量化误差与噪声是有本质的区别的，因为任一时刻量化误差是可以从输入信号求出的，而噪声与信号之间则没有这种关系。
降低量化误差的方法最直接的就是增加量化级数减小最小量化间隔，但由此带来码率的增加从而要求更大的处理带宽，一般现在的视频信号均采用8比特、10比特，在信号质量要求较高的情况下采用12比特量化。
此外，我们在设计一套系统的时候，可以考虑在系统的不同环节采用不同的比特量化，使得在系统的各个环节的量化级相互错开，从而避免量化噪声累积效果所产生的台阶效应，这种均衡的效果可以改善整个系统的量化失真。
一般量化比特高的环节应该放在系统的前端，这样可以使系统的前端对信号造成的不可恢复损伤减小到最低限度。
为了减小量化误差我们还要正确的选择量化方式。
量化有两种量化方式，一种是取整时只舍不入，此时产生的量化误差总是负的，最大量化误差等于两个相邻量化级的间隔d；另一种是取整时有舍有入，此时量化误差有正有负，量化误差的绝对值最大为1/2d。
因此为了减少量化误差，应该采用有舍有入量化方式。
1．轮廓效应如果信号两个相邻量化电平相差较大，若在图象面积较大的范围内，视频信号缓变区（如渐变的蓝天）能够看出不连续的跳变，即会在图象缓变区出现从一个量化电平到另一个量化电平之间的轮廓线，实际上就是图象的等量化电平线。
这种轮廓线是原图象所没有的，所以又称为伪轮廓，即轮廓效应。
一种简单而有效的消除轮廓效应的方法是利用随机的高斯噪声信号发生器产生颤动信号，叠加到被量化的信号当中，当颤动信号的均方根值大于1/3d时人们便觉察不到轮廓效应的存在。
在数字电视中使用最多的颤动信号是重复频率为取样脉冲的一半，峰-峰幅度为1/2d的方波，具体步骤如图五所示。
图五高频颤动的效果由图五比较可以看出，叠加颤动信号的效果等效于将量化间隔由d减小到1/2d，或者说将量化级数提高了一倍（比特数由n提高到n+1），从而改善了轮廓效应。
顺便指出，由于模/数转换中的取样、量化都属于非线形过程，难以避免会出现差拍干扰，采用叠加颤动信号的方法对于消除图象中的差拍干扰也同样有效。
同时由于颤动信号的幅度小，频率高，并未对图象细节造成显而易见的损伤。
2．颗粒杂波如果最小量化电平不够小，则图象较弱信号的缓变区可能会出现在邻近的两个量化电平之间产生由于四舍五入法则而造成的跳变，使得图象在这个区域内出现颗粒状的杂波，而人的视觉对图象弱信号缓变区的噪声则是非常敏感的。
为了克服均匀量化时这种大信号时信噪比有余，而小信号时信噪比不足的特点，我们可以采用小信号时量化级间宽度小而大信号时量化级间宽度大些的非均匀量化，又叫非线形量化。
值得说明一点，数字摄象机信号处理大多数采用非均匀量化方式，这是由于摄象机中的光-电转换至电视机显象管中的电-光转换在内的整个电视信道必须保持线形，但是实际的电视系统在没有校正之前是非线形的，因此为了使最终显示出来的光像保持良好的线形关系，在摄象机单元必须对它进行校正，即γ校正。
而γ校正类似于非线形量化特性，因此我们可以在量化过程中采用非均匀量化方式，在提高小信号信噪比的同时也满足了γ校正的要求。
另外，由于在实际的信号中，弱信号出现的概率是很大的，为了改善弱信号时的的量化信噪比，可以采用压缩扩张的编解码方法。
在量化之前，先利用非线形器件将信号电平高的部分进行压缩，然后对压缩过的信号进行量化，解码后复原出的模拟信号再通过非线形器件对大幅度信号进行扩张恢复没压缩之前的比例关系，这种方法相对扩大了小信号的动态范围，等效于对小信号采用量化间隔小的细量化而大信号采用粗量化，从而改善了弱信号的量化信噪比。
三压缩编码所带来的信号损伤数字电视信号数码率太高,数据量非常大。
如果直接存储和传输不但开销很大，而且有时设备也承受不了如此大的负荷。
压缩编码以压缩信源数码率为目的，尽量减少信源各符号的相关性，使信源的传输效率提高。
当然，它是以牺牲图像质量为前提。
必定会对信号造成一定的损伤。
下面针对几种常用的图像压缩方式，来看一下他具体会对信号带来什么样的损伤呢？（一）差值脉冲编码（DPCM）电视图像基本上是由面积较大的像块（如蓝天，大地，服装）组成。
虽然每个像块的幅值各不相同，但像块内各样值的幅度是相近或相同的。
换句话说，相邻象素之间有很强的相关性。
我们就可以利用这些相关性对当前的像素进行预测。
再利用预测值得到差值。
这样在很大的程度上降低了信源的冗余度。
这种压缩方法对视频信号会产生以下问题：1 由于在当前差值中包括当前的量化误差，而输出的前一样值又包括前一样值的量化误差，这就造成了量化误差的积累。
而误差会传播，这就使信号抗通道误码能力减弱。
2 边缘清晰度临界。
根据DPCM编码思想，当被预测值处于图象突变边缘时，往往会导致错误预测或产生较大的预测误差。
致使边缘清晰度临界。
如：边缘为黑白突变，被预测值为x ，x1 x2 x3 x4 x5为已知值，由DPCM编码可得进行水平一维预测 x=x1=0 产生错误预测进行二维预测 x=x1+(x4-x5)/2=1/2 产生较大的预测误差（二）变换编码变换编码首先对图象数据进行某种形式的正交变换，并对变换后的数据进行编码，从而达到数据压缩的目的。
正交变换的种类很多，比如人们熟知的傅立叶变换，沃尔什哈达码变换，哈尔变换，斜变换，余弦变换，正弦变换，K--L变换。
变换编码中较常用的是离散余弦变换DCT，它首先将输入图象分成若干NXN的图象块，对每一小图象块进行正交变换，从空间域变换到频域。
为了达到压缩的目的，对DCT系数需作量化处理。
低频分量采用较小的量化间隔，量化误差小，精度高。
频率越高，量化间隔愈大，精度越低。
这是因为高频分量只影响图象的细节，对整块图象来讲，没有低频分量重要。
读取时采用之字型。
这样的处理给信号带来的损伤主要表现在：由于高频信息的丢失，恢复图象中相邻块在边界上产生较为规则的误差分布，由于人眼对水平和垂直方向的规则误差分布具有特殊的敏感性，使得在主观感觉上认为具有规则误差分布的图象的质量明显降低，从而产生"块效应"。
在拍摄一幅绿草如茵的草地中，充斥画面的草坪随风摇摆时，一种细块状的闪烁效应是这一失真的直观表现。
（三）运动补偿预测运动补偿预测是一个有力的工具，以便减少帧间的时间冗余度，并作为用于DPCM编码的预测技术。
运动补偿概念是以对视频帧间运动的估计为基础的。
也就是说，若视频镜头中所有物体均在空间上有一位移，那么用有限的运动参数来对帧间的运动加以描述。
为了做到这一点，画面一般划分成一些不连续的象素块，对每个这样的象素块，只对一个运动矢量进行估算、编码和传送。
在MPEG压缩算法中，运动补偿预测技术用来减少帧间的时间冗余度，只对预测误差画面（原始画面与运动补偿预测画面之间的差别）加以编码。
运动补偿去除时间方向的冗余度，最多只能利用前后两帧图象间的相关性，效率不高。
而实际上，尤其是在运动缓慢的图象序列中，在连续多帧图象间都存在着很强的时间相关性。