В предыдущей статье “Цифровое и аналоговое вещание. Пути развития. IP-вещание. Часть II” были изложены физико-математические основы создания цифровых телевизионных систем. Работа закончилась на необходимости сжатия ТВ-информации при ее передаче по каналу связи. Однако для того, чтобы оценить правильно эффективность и целесообразность способа и стандарта сжатия при передаче информации по каналам связи, необходимо вспомнить о показателях информационной эффективности телекоммуникационных систем.

Эффективность телекоммуникационных систем

По определению эффективность информационной системы является характеристикой ее потенциальной способности обеспечить качественной информацией в наименьшей полосе частот, с наименьшими затратами времени, мощности сигнала и т.д. Если это цифровая система передачи сигнала, то есть цифровая линия связи, то ее характеристикой является средняя скорость передачи цифровой информации R, измеряемой в бит/с. Совершенно естественно, что R должна быть меньше пропускной способности канала C, для обеспечения передачи информации с минимальными ошибками менее Wдоп.

В теории электрической связи теорема оптимального кодирования говорит, что всегда можно обеспечить вероятность ошибки при передаче информаций по каналу связи W < Wдоп. (где Wдоп. – допустимое значение ошибки).

Канал связи можно охарактеризовать степенью использования пропускной способности, показателем п, называемым информационной эффективностью канала:

Использование канала по частотному спектру aF характеризуется частотной эффективностью использования канала передачи:

Характеристикой использования канала по мощности является коэффициент

где Pc – мощность полезного сигнала и N₀ – спектральная плотность шума на положительных частотах.

Между приведенными характеристиками эффективности информационного канала, для гауссовского распределения частот – F в непрерывном канале

И квазибелого шума Рш = N₀F

Откуда можно показать, что значения η могут быть сколь угодно близки к 1, то есть согласно теореме Шенона η = 1 при соответствующих эффективных способах передачи и приема информации. Остальные характеристики канала могут принимать значения γ ÷ ∞ и βmax ≈ 1,443.

В целом теория информации является очень любопытным разделом человеческого познания природы, и само понятие информации может быть интерпретировано по-разному.

Но одну из интерпретаций можно представить в очень простом виде, в качестве островков возмущения среды, в которой человек наблюдает эти возмущения, которые распространяются во всех направлениях. Если это материя Вселенной, в диапазоне частот, доступном наблюдателю — homo sapiens, он наблюдает возмущения в виде импульсов света, гравитационных волн и т.д. Можно доказать, что если во всех пределах Вселенной выполняются законы сохранения энергии и массы материи, то она замкнута. А это означает, что в данных пределах должен существовать закон сохранения информации. Но мы не будем углубляться в рассмотрение физической сущности информации и продолжим рассматривать способы повышения эффективности телекоммуникационных систем как части общего.

Из выражений (1), (2) и (3) видно, что повысить эффективность системы за счет мощности, частоты и длительности импульса, при условии, что они заданы, невозможно. Эффективность может быть повышена только через увеличение скорости передачи информации, то есть путем увеличения энтропии сообщений. Энтропия, в свою очередь, есть функция закона распределения вероятностей. Таким образом, для повышения эффективности телекоммуникационных систем необходимо изменить правило распределения плотности вероятностей элементов сообщения. Исследования этого вопроса показали, что наибольшей энтропией обладают сообщения, построенные на равновероятном и независимом появлении их элементов.

При ограничении мощности сигнала нормальное симметричное распределение дает максимальное значение энтропии. Поэтому, если передатчик вырабатывает сообщения с распределением сообщений, отличным от нормального, необходимо распределение вероятностей изменить так, чтобы оно приблизилось к нормальному.

Существуют еще два фактора, делающих более эффективной систему передачи информации.

Первый заключается в том, что между элементами сообщений существует корреляционная связь, поэтому энтропия такой системы распределения сообщений уменьшается тем больше, чем больше связь. То есть в процессе появления элементов сообщений больше порядка, чем хаоса. В связи с этим повышение эффективности информационной системы можно осуществить, ослабляя или устраняя корреляцию между элементами сообщений, то есть осуществляя декорреляцию сообщений. Для этого разработаны такие методы, как метод укрупнения, метод предсказания и т.д.

Декорреляция по методу укрупнения, например, заключается в том, что сигнал разбивается на отдельные более крупные фрагменты, каждый из которых содержит группу элементов сообщения. То есть сам сигнал структурно перестраивается и рассматривается как новый, в котором корреляционные связи будут слабее, чем между элементами сообщения исходного сигнала. При укрупнении сигнала кодированию подвергаются не отдельные элементы, а их группы.

Если среднюю энтропию на элемент исходного сообщения обозначить через h₀, то в силу аддитивности энтропии после укрупнения средняя энтропия на новый элемент будет равна hн = r h₀, где r – число элементов в новообразованном элементе. Максимальная энтропия сообщения из новых элементов

где L₀ – объем первичного алфавита сообщения, L_н – объем нового укрупненного алфавита и h_нmax – max энтропии первичного сообщения. Избыточность сообщения при этом

не изменяется. Это говорит о том, что укрупнение элементов должно сочетаться, например, с оптимальным статическим кодированием для кодирования укрупненного алфавита.

Оптимальное статическое кодирование минимизирует среднее количество символов кода на один элемент сообщения. При этом при заданной длительности работы канала обеспечивается прохождение максимально возможного количества информации, передаваемой кодовыми комбинациями.

Выбор оптимального способа кодирования обеспечивает экономию по времени при передаче сообщений. Очевидно, что самый оптимальный код, обеспечивающий наибольшую эффективность системы, – это код, при котором количество кодовых символов, приходящихся на один элемент сообщения, будет минимальным, то есть тогда может назваться эффективным.

Второй фактор, делающий более эффективной систему передачи информации, – это учет того, что между отдельными последующими сообщениями существуют взаимные связи. Это позволяет по данным наблюдения за предыдущими сообщениями предсказать последующие сообщения. Вычитая из предсказанного сообщения истинное, можно в канал связи посылать разницу, называемую сигналом ошибки. Разностный сигнал несет новые сведения, но только в уменьшенном объеме сигнала. При этом, естественно, увеличивается эффективность информационной системы.

Часто на практике эффективность информационных систем характеризуются скоростью

которая называется удельной содержательностью сигнала, определяющей количество сведений в единице объема информационного сигнала. Согласно этому показателю наибольшим быстродействием обладает телевизионный информационный канал, а наиболее экономичной информационной системой является телефон.

Телевизионный цифровой информационный канал

Из теории связи известно, что по каналу связи с частотной полосой пропускания ΔF можно передавать ΔF бит/с. То есть частотная эффективность использования полосы частот канала связи составляет γ = 2 бит/с/Гц. Отсюда следует, что для передачи цветного цифрового телевизионного сигнала с двоичной кодировкой со скоростью 216 Мбит/с необходим канал связи с шириной ΔF = 108 мГц. Конечно, ни ширина канала аналогового наземного телевидения ΔF_A = 8 мГц, ни ширина полосы спутникового канала ΔF_S = 27 мГц не пригодны для передачи цифрового телевизионного канала. Поэтому первостатейной задачей в области цифрового телевидения является задача сокращения скорости передачи цифрового сигнала, то есть уменьшение требуемой полосы частот пропускания канала связи.

Естественно, что эффективность использования полосы частот зависит от метода модуляции несущей.

Задача сужения полосы частот телевизионного канала – это часть более общей проблематики. Это задача уменьшения избыточности информации, передаваемой по телевизионному каналу. Одним из методов достижения желаемого является сжатие телевизионной информации.

Методы сжатия основаны на особенностях восприятия человеком телевизионной или видеокартинки. Как показали исследования, ТВ-картинка обладает информационной избыточностью для человеческого зрения, то есть в ней есть элементы, которые не особенно повлияют, при идентификации с оригиналом, на ее восприятие как оригинал, если их удалить (то есть не передавать). Эту самую избыточность условно разделяют на две категории: статистическую и физиологическую.

Статистическая избыточность связана с некими закономерностями в распределении яркостного сигнала на ТВ-картинке в пространстве и во времени. Зрительный анализатор человека содержит рецептивные поля, кодирующие одновременно большие группы элементов, из которых состоит картинка. При этом регистрируется не столько яркость, сколько некие особенности ее распределения, то есть распределение элементов, отличающихся по яркости в пространстве и во времени. Обеспечивается выделение по отношению к фону наиболее информативных элементов, составляющих в структуре изображения перепады яркости и контуры, изменяющиеся во времени или в пространстве, или по цвету. Подобная обработка сигнала изображения позволяет зрительному аппарату идентифицировать целостные контуры изображения, даже при его распаде на отдельные элементы вследствие дискретизации или из-за действия случайных помех. Между яркостными элементами картинки существует корреляция. Статистическая избыточность в последовательности телевизионных кадров вызывается наличием корреляционных связей между значениями уровня сигналов в одной строке, в соседних строках и в соседних кадрах. Знание корреляционных связей между элементами позволяет устранить избыточность в картинке и не передавать повторно практически одну и ту же информацию и тем самым сократить цифровой поток.

Физиологическая избыточность основана на ограниченных возможностях зрительного аппарата человека. Физиологи обнаружили явления материального торможения, когда фоновая составляющая подавляется и подчеркиваются детали, выделяя более информативную часть изображения. Устранить эту избыточность можно тем, что не передавать ту информацию, которая не воспринимается зрением. Примером сокращения физиологической избыточности служит метод кодирования Кретцмера, когда при передаче крупных деталей изображения количество градаций яркости увеличивается, а при передаче мелких уменьшается. Зрительный аппарат хуже различает яркость мелких деталей. Пороговое превышение яркости элемента ΔВ_пор над фоном, при котором наблюдатель начинает различать объект в первом приближении, подчиняется закону Вебера Фехнера, из которого выводится коэффициент относительного превышения

Отсюда следует, что с ростом значения E₀ – яркости фона – растет и E_i – значение уровня яркости элемента, то есть растет порог ΔЕ_пор.

Для соблюдения правильного восприятия картинки видеосигнала при оцифровке шаг квантования в области значений сигнала, близкой к уровню “черного”, должен быть меньше, чем шаг квантования в области, близкой к уровню “белого”. То есть квантование должно быть неравномерным. Однако техническая реализация неравномерного квантования проблематичнее, чем реализация равномерного квантования, поэтому вместо использования переменного шага квантования выполняют нелинейное преобразование видеосигнала с передаточной характеристикой, изображенной на рис. 1.

Существует еще структурная избыточность телевизионного сигнала, которая связана с наличием в телевизионном цифровом сигнале не занятых полезной информацией составляющих. Например, в телевизионном сигнале присутствуют гасящие импульсы, которые не передают информацию об изображении.

Такая избыточность компенсируется путем передачи во время гасящих импульсов полезной информации в виде звукового сопровождения.

Необходимо отметить, что физиологическая и статистическая избыточность имеет два аспекта в рассмотрении. Это временная избыточность и пространственная избыточность.

Временная избыточность картинки проявляется в малом отличии двух кадров ТВ-изображения. Передаваемый информационный массив можно сократить, выбрав один полный кадр либо картинку за “опорный”, и его не изменять, а остальные кадры передавать только с информацией о перемещении объектов в новые позиции и т.д. Если временная корреляция между кадрами низка, то главенствующую роль в устранении избыточности играет внутрикадровая корреляция фрагментов изображения.

Пространственная избыточность обусловлена наличием глубокой корреляции в изображении деталей на картинке. Отсчеты по уровню видеосигнала в соседних точках практически одинаковы, что приводит к сокращению числа отсчетов, отображающих картину.

На этом мы прервем начало повествования о сжатии цифрового информационного потока при передаче по каналу связи и попытаемся закончить рассказ на эту тему в следующей части статьи.

Источник