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
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。正是由于它固有的缺陷，使得在图象活动剧烈或低码率通讯时，编码器只能通过迭用粗量化，降低帧频或舍去更多的DCT变换系数来降低码率，因而对信号损伤较大，丢失了许多有用的信息。在恢复图象中将出现明显的块效应和运动物体边缘的蚊音效应。
（四） 混合编码
以两种或两种以上的方法对图象进行编码称为混合编码。我们熟悉的JPEG和MPEG都属于该种类型。
1 JPEG
JPEG是处理彩色或单色静止图象的压缩标准。利用它可以获得较高的压缩比，并保持较好的信噪比，从而大大节省图象存储空间，降低通讯带宽。但是编码过程会使物体在背景中的位置略有移动（即发生几何畸变）。另外，高压缩比场合，JPEG的重建图象在水平和垂直方向可能有晕圈、幻影，产生"方块"效应。
这不难理解.在JPEG系统中,首先把原始图像划分成大小相等的像素块，然后对图像块进行离散余弦变换DCT（图像块的能量集中到少量的系数），再利用基于人眼特性的矩阵对变换后得到的系数矩阵进行量化，从而大幅度地压缩了矩阵系数，同时也造成了损失。最后对量化得到的矩阵系数进行无损熵编码。图像的重建过程是编码过程的逆过程。在高压缩比场合，JPEG的重建图像在水平和垂直方向出现晕圈、幻影，产生"方块"效应，就是因为对原始图像进行了分块的DCT变换和量化。如果不分块或分块很大而进行DCT变换与量化，那么图像块中像素能量集中到少量的系数效果将变的不明显，即不利于对数据进行量化压缩，同时还得使计算复杂度增加。这样一种现象实际上是离散余弦变换DCT本身的特性所造成的（采用离散正弦变换DST或离散傅立叶变换DFT结果类似）。
2 MPEG
MPEG压缩算法中包含两种基本技术：一种是基于16X16子块的运动补偿技术，用来减少帧序列的时域冗余；另一种是基于DCT的压缩，用来减少帧序列的空间冗余。
较为成熟的MPEG技术是MPEG1和MPEG2。MPEG1是为适应在数字存储媒体（如CD-ROM）上有效地存取电视图像而制定的标准（最高速率达1.5Mb/s）。它的压缩技术基础为：宏模块结构、运动补偿及宏模块的有条件再补给。MPEG2是MPEG1算法的扩展。是为MPEG1最初没有包括在内或未想到的应用提供的一种视频编码方法。特别是对MPEG2提出的一个要求，即它所提供的视频质量，不能低于NTSC/PAL，最高应可达到CCIR601质量。MPEG2编码算法的基础为通用的混合DCT/
★读了本文的人也读了：