视频处理与宽带通信是现代信息技术中的重要组成部分,特别是在多媒体领域。本讲座主要关注视频信号的获取和表示,以及采样这一关键步骤。采样是将连续的视频信号转化为数字视频信号的过程,通常包括两个阶段:采样和量化。在本讲中,我们将重点关注采样,而量化则会在后续讲解。
视频信号的获取涉及到多个模型的理解,包括摄像机模型、照明模型、物体模型和场景模型。摄像机模型解释了如何通过设备捕捉图像;照明模型考虑了光源对图像的影响;物体模型关注物体的表面属性和形状;而场景模型则涉及整个拍摄环境的构建。
采样过程中,根据奈奎斯特采样定律,采样率至少应该是信号最高频率的两倍,以避免失真。在视频信号的获取中,大多数电视摄像机通过在时间和垂直方向进行采样,将产生的信号存储在一维光栅扫描中。不同的采样方案会产生不同的采样点阵,设计时需考虑的因素包括视频采样率、采样点阵的有效性,以及成本、处理能力、存储和传输的需求。
采样率的选择是一个关键问题,它受到待采样信号的频率成分、视觉阈值、设备特性和成本等多方面的影响。视觉截止频率,即人眼能分辨的最高频率,是确定采样率的重要依据。例如,人眼对亮度过高的电视信号有较高的帧率要求,至少要达到70Hz,而空间分辨率至少为30cpd。在正常的观测距离上,这相当于约500行/帧的水平解析度(lpf)。
为了降低码率和成本,模拟电视系统采用了隔行扫描技术。在NTSC系统中,每秒摄取60个场,每场包含240条有效行,这与逐行扫描30fps和480lps的总码率相当。隔行扫描在处理静止图像时可以达到良好的效果,但对于高速运动的场景,特别是有垂直线条的场景,可能会出现“隔行效应”。在计算机显示中,由于更高的分辨率需求和更近的观看距离,通常需要更高的采样率,如SVGA显示的72fps逐行扫描和高分辨率像素。
点阵理论是描述采样点阵的基础,它涉及到K维空间中的基矢量和采样矩阵。通过不同的基矢量组合,可以形成各种采样点阵。例如,不同采样矩阵可以生成不同形状的采样点阵,如平行四边形和沃罗纳晶格。沃罗纳晶格是由点阵中每个点到最近阵点的距离决定的,它是分析点阵结构和采样效率的重要工具。
视频处理中的采样是一个复杂且至关重要的步骤,它直接影响到视频的质量、传输效率和存储需求。理解和优化采样策略是确保高质量视频体验的关键,同时也要考虑到人眼视觉感知的限制和技术实施的经济性。