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■圈品器第五章数字声频工作站
2.频率域的变换
大多数用于视频比特率压缩的方法，都是将画面分割成像素组，再将画面从行结构形式变成块结构的形式（见图5-55）。通用的块大小为8×8的像素，然而也有一些系统选择了其他的结构大小，如16×16或8×4等。这种块结构可在那些数据被过分压缩，也可在过大压缩率的静止画面中见到。与像素相对应的采样值表示的是像素的幅值（在单色画面中就是亮度）。图像块随后被送去做离散余弦变换（DCT），就像在许多的声频比特率压缩系统中的做法一样。这样得到一个由频域表示的图像块，其样值表示的是图像块中不同空间频率成分的相对强度。这种方法对于比特率压缩而言是很有效的，因为在那些典型的图像块中，许多的空间频率分量接近于零，只有少数的有效幅度才需要进行存储与传送。
原图像被分成块
约码系数表示8×8
编得系数表示8×&
8×8像素表示
像素块的频率分量
采样幅值DC-高频
DCT
高频口工
图5-55像素被分成块，而后通过DCT获得空间频率分量作为例子，我们来看一下由很细小的黑白方格组成的图像块，当它经过DCT处理后，就会在变换的结果上表现出很强的高频分量，而其他的分量都是零。经过逆DCT变换即可恢复出原先像素的空间幅度。假如我们除去频域上的零采样值或接近零的采样值，那么完成逆DCT变换后重建的画面看起来几乎与原先的画面相同。即使不加以重新量化，这一技术也能够有效地降低用于表示这个图像块所需要的信息量。
3.心理视觉模型
由于人的眼睛对高频信息和彩色信息的灵敏度较低，因此有可能允许在这两个范围内的噪声，比在低频亮度信息上的噪声大一些。这样，由DCT生成的谱系数就可以进行加权及按视觉噪声为基础量化表进行重新量化。这些加权的和重新量化的参数，可以按控制视频信号的平均比特率的要求作适当的调整。同时，这种参数调整也可根据不同的块有所变化。
4.嫡编码
要重新量化的谱系数，可以采用变长度的哈夫曼编码法进行编码处理。哈夫曼编码是对
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