Text je určen studentům Fakulty elektrotechniky a komunikačních technologií VUT v Brně studujícím v navazujícím magisterském studijním programu „Elektrotechnika, elektronika, komunikační a řídicí technika“ oboru „Elektronika a sdělovací technika“, ale také všem zájemcům o tuto zajímavou a nesmírně rychle se vyvíjející oblast moderní techniky. Obsah skripta odpovídá struktuře stejnojmenného volitelného předmětu a byl v tomto vydání inovován s ohledem na prudký rozvoj techniky v oblasti videotechniky a multimediální techniky. Pokrývá plně obsah přednášek. Jsou v něm shrnuty stručnou a doufám i srozumitelnou formou, základní, ale i nejmodernější poznatky o vlastnostech, popisu, způsobech generace, zobrazování a záznamu obrazových signálů), potřebných technických prostředcích a o moderních metodách zpracování těchto signálů v analogové i digitální formě. V závěru každé kapitoly je uvedeno několik kontrolních otázek, kterými si můžete ověřit míru porozumění dané problematiky.
9.96
kvantizačních intervalů při kvantizaci harmonického signálu mezivrcholovou hodnotou Umkv, zasahující
celý rozsah kvantizace, platí
Umkv 2m
(9-7) pro efektivní hodnotu
2
2
q
1m
kv
−
=U (9-8)
Pro efektivní hodnotu kvantizačního šumu (nemá charakter energeticky vyváženého šumu spojitých
signálů) lze takovém případe odvodit
12
q
škv (9-9) pro odstup kvantizačního šumu kvantizovaného signálu potom platí
m
škv
kv
2
2
3
=
U
U
(9-10a) nebo logaritmické míře dB)
[ ]dB76,1m02,62
2
3
log20 m
dBškv
kv
+==⎟⎟
⎠
⎞
⎜⎜
⎝
⎛
U
U
. Princip přenosu pomocí DPCM obr.9-6.4 Přenosová rychlost digitálního signálu
Při uvažování kódování formě lineární PCM, platí pro přenosovou (bitovou) rychlost digitálního
signálu vztah
R fvz (9-12)
V případě digitalizace obrazových signálů tato rychlost značná vyžaduje velkou šiřku kmitočtového
pásma, která přesahuje možnosti současných přenosových kanálů. Pokud ten-
to šum srovnatelný velikostí kvantizačního intervalu, přechází kvantovaný signál různých vzorků
náhodně mezi kvantizačními intervaly vytváří brumovou složku obdélníkového charakteru
s náhodnou střídou bohatým obsahem vyšších harmonických složek,
• lineární zkreslení- zmenšování horních kmitočtových složek základním pásmu definované souči-
nitelem K(ω) závisí poměru Tvz (největší tedy při prodlouženém vzorkování „sample and
hold“) dle vztahu 9-11. Vlivem aliasingu objevují spektru obnoveného signálu nové kmitočtové
složky nelineárním kanále také interference složkami původního spektra,
• přetížení kvantizéru, které projevují, pokud dynamické vlastnosti kvantovacího obvodu neodpo-
vídají rychlosti změny digitalizovaného signálu nebo přesahuje-li jeho velikost rozsah kvantizace.
Kmitočet fvz vzorkovací funkce musí splňovat ofsetové podmínky. Vzniká sice aliasing, ale kmi-
točtové složky základního násobných spekter jsou proloženy lze při restituci spojitého signá-
lu oddělit pomocí hřebenové filtrace,
• použití DPCM, případně adaptabilní DPCM (diferenční pulsní kódové modulace), pro zmenšení
bitové reprezentace jeden vzorek. Lze tedy eliminovat korekční filtrací typu horní propust.1. něj je
patrné, při obnově n-tého vzorku dekódovací straně neuplatňuje kvantizační hluk před-
cházejících vzorků,
.9-5. uskutečnitelné díky charakteru spektra obrazového signálu obr. (9-10b)
Poznámka:
Při digitalizaci spojitých signálů vznikají, kromě kvantovacího šumu, další systémová zkreslení, kterým,
kromě zmíněného kvantizačního šumu, patří
• přídavný brum způsobený šumem superponovaným původnímu spojitému signálu.5 Metody redukce přenosové rychlosti digitálního obrazového signálu
Mezi hlavní metody redukce přenosové rychlosti digitálních obrazových signálů patří
• použití sub-Nyquistova vzorkování (vzorkování kmitočtem fvz 2fmax), který neodpovídá Shannon
Kotelnikovu teorému.
9.
( )
( )2/
2/sin
vz ωτ
ωττ
ω ⋅=
T
K pro ωmax (9-11)
• stroboskopické zkreslení vzniká jako důsledek nedodržení Shannon-Kotelnikova teorému při pro-
cesu vzorkování.1. možno redukovat různými
metodami jak časové, tak kmitočtové oblasti
