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日本8K超高清晰度电视广播系统的发展现状与展望(三):8K超高清晰度电视信源编码技术

1、对于原始视频信号的压缩/信源编码
 
原始的、未经压缩的8K超高清晰度电视视频的数据量高达144 Gbps。而现有的地面数字电视广播网络中,传输一套HDTV(全高清晰度电视)节目的码流为14 Mbps。因此,现有的传输网络根本不具备传输具有上述巨大码流的8K超高清晰度电视节目。于是,就需要对8K超高清晰度电视视频进行压缩/信源编码,而且,编码效率越高、压缩程度越大,就越好(在不损伤视频图像质量的大前提之下)。
 
在很多的情况之下,相邻的图像帧之间,邻近的像素均具有相同或者非常接近的技术参数值(笔者注:帧频越大,这种现象就尤为凸显。8K超高清晰度电视图像的帧频,最高可达120 Hz),此种现象通常被称为“视频冗余”。而视频信源编码技术就旨在最大化程度地消除这些“视频冗余”,以期实现8K超高清晰度电视视频数据量的大幅度降低。
 
人类的肉眼是存在视觉极限的,无法感觉到视频信号之中复杂质感(笔者注:此类图像一般位于高频区域)的一定程度的失真现象。同样地,相比于静止的物体与景物,人类的肉眼对于高速运动的物体与景物的感知灵敏度要低一些甚至低很多。基于上述人类肉眼的生理极限特征,8K超高清晰度电视视频的压缩容许出现人眼所不能察觉到的视频信号失真。
 
28K超高清晰度电视视频的信源编码技术
 
在目前已获得大规模商用的主流信源编码技术之中,主要包含四大处理流程:时间冗余处理、空间冗余处理、量化、编码。而未来的8K超高清晰度电视视频的信源编码也将具有这四大基本处理过程。
 
1)时间冗余处理
 
一般地,相邻各个图像帧的图像元素非常地相近。从而,就可以采取这种编码策略:仅传输某一帧的图像并将其暂时地缓存于接收终端侧,然后再仅传输相邻若干帧之中与上述一帧图像的差异化元素,并在终端侧通过一定的算法来对其进行修复/补偿。然而,对于相邻图像帧之间的差异并不大的视频(比如快速运动的物体的视频图像),仅通过简单地计算整帧图像的差异性来进行压缩编码是远远不够的。如图1所示,为了解决此问题,就可以把每一帧图像分成若干块(比如:16×16),然后,以“块”为基础来估计/计算这一块图像的动态差异性——因此,此种解决方案被业界称之为“运动图像估计/运动图像补偿”。
 
1   运动图像估计/运动图像补偿的技术原理示例
资料来源:编译自参考文献[1]
 
2)空间冗余处理
 
“相邻像素所承载的图像信息非常接近”就意味着,相关的视频信号的波形非常接近——波形的变化程度非常小,以至于无法察觉到这种变化。换句话来说就是:一般地,视频图像的信号常常集中于低频区域。为了利用这种效应进行高效的视频压缩/信源编码,可以先把视频信号转换成频域信号,再进行压缩。
 
3)量化处理
 
把频域的视频信号转换成以对应的数值表示的过程即是“量化”。例如,如果把量化的精度从0~255(笔者注:其中一共有255-0+1=256,是2的8次方,因此,其量化位数为8 bits)降低为0~127(笔者注:其中一共有127-0+1=128,是2的7次方,因此,其量化位数为7 bits),那么,视频数据流量的数据总量就可以减半。此外,人类的肉眼是存在视觉极限的,无法感觉到视频信号之中位于高频区域具有复杂质感图像的一定程度的失真现象。从而,就可以采取此种压缩策略来进行高效率的视频信源编码:对于位于高频区域的视频图像部分,仅进行粗粒度的量化与编码处理;而对于位于低频区域的视频图像部分,则进行细粒度的量化与编码处理。
 
4)编码处理
 
视频图像信号在被量化之后,最终要以“0”或者“1”这种二进制形式的数字化信号输出,其中要经过编码的过程。根据图像中各元素出现的频次,采取不同的编码方式:为常出现的图像信息的编码分配短码字,而为不常出现的图像信息的编码分配长码字。如此一来,总的视频数据流量就可以得到较大程度的压缩。
 
3、采取最新的H.265/HEVC(高效率视频编码)技术
 
8K超高清晰度电视广播传输所采取的是最新的H.265/HEVC(高效率视频编码)技术,其编码压缩效率是现有已得到广泛部署的MPEG-2技术的四倍。采取H.265/HEVC技术后,8K超高清晰度电视广播的传输码率可以从144 Gbps巨幅地降至100 Mbps甚至更低的水平。
 
参考文献:
[1]NHK,8Kスーパーハイビジョンの映像信号圧縮技術 [EB/OL].
http://www.nhk.or.jp/strl/onepoint/8kasshuku.html, 2015-05-23.

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