Přitom dílčí irelevantní složky mohou být signálu odstraněny již při jeho
digitalizaci. měnící své transformační
_____________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________
15
. Nejúčinnější transformací pohledu nejmenší rozlohy
výsledné matice frekvenčních koeficientů transformace Karhunenova-Loeveho (KLT),
využívající statistické vlastnosti signálu určeného transformaci, tj. Podvzorkováním chrominančních signálů se
však výrazně sníží přenosová rychlost výsledného obrazového signálu, tab. 5:1. Při výpočtu transformace nejsou nutné operace násobení, ale
provádí pouze sečítání odečítání. Ztrátu dílčích složek tím přesnosti chrominančních
signálů však lidské oko téměř nepostřehne, protože jeho barevná rozlišovací schopnost nižší
než jeho rozlišovací schopnost pro jasový signál.
Irelevance obecně definována jako nepodstatná (zbytečná) složka informace, kterou je
možné zdrojovém kodéru zcela potlačit dále již nepřenášet, neboť příjemcem přijímací
straně stejně nemůže být vnímána. 1.
Redukce redundance signálu tedy proces bezeztrátový, zatímco redukce irelevance
signálu proces ztrátový.
U obrazových signálů redukují především dva základní typy redundance: prostorová a
časová. Míra redukce irelevance subjektivní veličinou její stanovení se
provádí statistickým vyhodnocením výsledků testování kvality obrazu velkém počtu diváků.
vstR výstR
bit s
Redundance (nadbytečnost) obecně definována jako větší množství dat, než je
množství nezbytně nutné pro přenos dané informace vzhledem ztrátám komunikačním
kanálu. Redukce redundance vratný
proces nedochází při něm ztrátě informace, [10].1. Jednotlivé body obrazu jsou charakterizovány základními parametry, jasem,
barevným tónem sytostí, které jsou vyjádřeny jasovým dvěma chrominančními signály. Lze odvodit diskrétní Fourierovy transformace
vhodnou substitucí.11)
kde jsou přenosové rychlosti digitálních signálů vstupu výstupu kodéru zdroje,
vyjádřené Komprimační poměr také někdy udává tvaru x:1, např. obrazu, jehož jasový signál charakter
šumového signálu, vzájemná korelace parametrů sousedních bodů velice nízká, případně
nulová, proto zdrojové kódování přestává být účinné nedochází téměř žádné redukci
bitového toku. Pro komprimaci signálů některých typů obrazů však výhodnější, buď
z pohledu komprimačního poměru nebo pohledu jednoduchosti výpočtu, použít jiný typ
transformace.Digitální televizní soustavy
_____________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________
Kvantitativní posouzení procesu zdrojového kódování provádí pomocí veličiny
nazývané komprimační neboli kompresní poměr (Compress Ratio), definované vztahem
výst
vst
R
R
CR (1. Míra ztrát dílčích složek obrazového signálu rozhoduje kvalitě
výsledného obrazu. Například Walshova-Hadamardova transformace pořadím podle Hadamarda
nebo pořadím podle Walshe) využívá systém ortogonálních Walshových funkcí, které mohou
nabývat pouze hodnot +1. Nejčastěji používá dvojrozměrná diskrétní kosinová transformace 2D-DCT,
která při výpočtu využívá funkce kosinus. její redukci používá nejčastěji některá diskrétní ortogonální
transformace. tedy množství znaků, symbolů nebo bitů uvažovaném digitálním signálu, které je
možné eliminovat, aniž došlo ztrátě užitečné informace. redukci
irelevance obrazových signálů využívá především maskovacího jevu lidského zraku, který
spočívá omezených schopnostech lidského oka rozeznat jemné prostorové detaily, případně
detaily barevných ploch. Transformačního kódování tím účinnější, čím větší vzájemná korelace
příslušných parametrů sousedních bodů obrazu. Redukce irelevance nevratný proces dochází při něm ke
ztrátě informace, [10]. některých formátů vzorkování signálu jsou chrominanční signály podvzorkovány
a tím úmyslně snižuje „kvalita“ obrazu.
Prostorová redundance vzniká důsledku vzájemné korelace jednotlivých parametrů
sousedních bodů obrazu
