Các phương thức truyền dẫn tín hiệu truyền hình số

 Truyền qua cáp đồng trục:

Để truyền tín hiệu video số có thể sử dụng cáp đồng trục cao tần. Kênh có thể có nhiễu làm ảnh hưởng đến chất lượng truyền và sai số truyền. Ví dụ nhiễu nhiệt.

Ngược lại, nhiễu tuyến tính của kênh sẽ không xảy ra trong trường hợp truyền số với các thông số tới hạn.

Để đạt được chất lượng truyền hình cao, cáp có chiều dài 2500km cần đảm bảo mức lỗi trên đoạn trung chuyển là 10 -11

÷ 10-10.

Độ rộng kênh dùng cho tín hiệu video bằng khoảng 3/5 tốc độ bit của tín hiệu. Độ rộng kênh phụ thuộc vào phương pháp mã hoá và phương pháp ghép kênh

theo thời gian cho các tín hiệu cần truyền và rộng hơn nhiều so với độ rộng kênh truyền tín hiệu truyền hình tương tự.

 Truyền tín hiệu truyền hình số bằng cáp quang.

Cáp quang có nhiều ưu điểm trong việc truyền dẫn tín hiệu số so với cáp đồng trục:

 Băng tần rộng cho phép truyền các tín hiệu số có tốc độ cao.

 Độ suy hao thấp trên một đơn vị chiều dài.

 Suy giảm giữa các sợi quang dẫn cao (80 dB).

 Thời gian trễ qua cáp quang thấp.

Muốn truyền tín hiệu video bằng cáp quang phải sử dụng mã truyền thích hợp. Để phát hiện được lỗi truyền người ta sử dụng thêm các bit chẵn. Mã sửa sai thực tế không sử dụng trong cáp quang vì độ suy giảm đường truyền < 20 dB, lỗi xuất hiện nhỏ và có thể bỏ qua được.

 Truyền tín hiệu truyền hình số qua vệ tinh:

Kênh vệ tinh khác với kênh cáp và kênh phát sóng trên mặt đất là có băng tần rộng và sự hạn chế công suất phát. Khuếch đại công suất của các Transponder làm việc gần như bão hòa trong các điều kiện phi tuyến. Do đó sử dụng điều chế QPSK là tối ưu.

Các hệ thống truyền qua vệ tinh thường công tác ở dải tần số cỡ Ghz. VD: Băng Ku: Đường lên: 14÷ 15GHz

Đường xuống: 11,7 ÷ 12,5 GHz.

 Phát sóng truyền hình số trên mặt đất :

Hệ thống phát sóng truyền hình số mặt đất sử dụng phương pháp điều chế COFDM (ghép kênh theo tần số mã trực giao). COFDM là hệ thống có khả năng chống nhiễu cao và có thể thu được nhiều đường, cho phép bảo vệ phát sóng số trước ảnh hưởng của can nhiễu và các kênh lân cận.

nhiều tải trực giao với nhau. Do đó mỗi tải điều chế với một dòng số liệu, bao nhiêu lần điều chế thì bấy nhiêu tải.

Các tín hiệu số liệu được điều chế M - QAM, có thể dùng 16 - QAM hoặc 64 - QAM. Phổ các tải điều chế có dạng sinx/x trực giao. Có nghĩa các tải kề nhau có giá trị cực đại tại các điểm 0 của tải trước đó.

Điều chế và giải điều chế các tải thực hiện nhờ bộ biến đổi Fourier nhanh FFT dưới dạng FFT 2K và FFT 8K. Với loại vi mạch trên có thể thiết kế cho hoạt động của 6785 tải. Các hãng RACE có thiết bị phát sóng truyền hình cho 896 tải, hãng NTL cho 2000 tải.

CHƢƠNG 2: NÉN TÍN HIỆU TRUYỀN HÌNH SỐ 2.1. Sự cần thiết phải nén

Trong tất cả các dạng tín hiệu thì tín hiệu truyền hình chiếm dải tần lớn nhất cho một kênh thông tin. Tín hiệu video số thành phần ( 8 bit) có tốc độ bit bằng 216 Mbit/s. Dải tần phổ cần thiết để truyền tín hiệu này phải có bề rộng không dưới (3/4) . 216 = 162 MHz. Do đó việc truyền tín hiệu video số qua vệ tinh với độ rộng dải tần một kênh 27 MHz hoặc qua hệ thống truyền hình quảng bá trên mặt đất với tiêu chuẩn 7†8 MHz cho một kênh truyền hình tiêu chuẩn sẽ rất khó khăn , thậm chí không thể thực hiện. Vì vậy, nén tín hiệu là một công đoạn không thể thiếu để khắc phục những khó khăn trên.

Nén tín hiệu là giảm bớt những số liệu dư thừa trong tín hiệu video. Do các chuỗi ảnh truyền hình có nhiều thành phần ảnh giống nhau. Ta có thể bỏ qua mà không làm mất thông tin. Các phần xóa dòng, xóa mành, vùng ảnh tĩnh hoặc chuyển động chậm. Do đó chỉ cần truyền thông tin về chuyển động. Các hệ thống nén sử dụng đặc tính này của tín hiệu video. Quá trình sau nén là dán ảnh để tạo lại ảnh xấp xỉ ảnh gốc. Các định dạng nén tín hiệu video và audio phổ biến nhất là JPEG và MPEG.

2.2. Mô hình nén

Hình 2.1. Mô hình hệ thống nén video

Tín hiệu video được trình bày dưới dạng thuận tiện để nén có hiệu quả nhất. Sự biểu diễn chứa nhiều thông tin để mô tả tín hiệu, chỉ phần nhỏ dữ liệu là cần thiết cho việc tái tạo lại tín hiệu. Để truyền tín hiệu qua kênh số, những thông tin biểu diễn được lượng tử hóa thành một số hữu hạn các mức. Sau đó là gán các từ mã, dùng chuỗi các bit để biểu diễn các mức lượng tử hóa. Quá trình sẽ làm ngược lại

Biểu diễn thuận lợi Lƣợng tử hóa Gán từ mã Xử lý kênh Giải lƣợng tử hóa Biểu diễn thuận lợi Giải từ mã

Mã hóa video Giải hóa video

Nguồn

Video khôi phục

Mọi giai đoạn đều loại bỏ những thông tin dưa thừa, những thông tin giống nhau hoặc có liên quan đến nhau sẽ không được truyền.

2.3. Lý thuyết thông tin - entropy

Thông tin chứa trong một chi tiết ảnh tỷ lệ nghịch với khả năng xuất hiện của nó, sự kiện ít xảy ra chứa đựng nhiều thông tin hơn sự kiện có nhiều khả năng xảy ra.

Entrropy đo giá trị thông tin trung bình chứa trong một bức ảnh, theo lý thuyết thông tin, lượng thông tin của phần tử ảnh được định nghĩa là logarit cơ số 2 của nghịch đảo xác xuất xuất hiện của phần tử ảnh đó:

I(x) = log2

 xi

P 1

= -log2P(xi) (2.1)

trong đó: I(x) là lượng thông tin của phần tử ảnh xi (tính bằng bit) P(xi) là xác xuất xuất hiện của phần tử ảnh.

Gọi lượng thông tin trung bình của hình ảnh là H(x) (entropy của ảnh), ta có:

H(x) =              n 1 i i 2 i n 1 i i i I X P X log P X X P (2.2)

Độ dài trung bình của một từ mã là giá trị trung bình thống kê của tất cả các từ mã trong một bộ mã nó không thể nhỏ hơn entropy của nguồn số liệu được mã hóa.

Entropy của ảnh có ý nghĩa quan trọng vì nó xác định số lượng bit trung bình tối thiểu cần thiết để biểu diễn một phần tử ảnh.

Trong công nghệ nén không tổn hao. Entropy giới hạn dưới của tỷ số bit/pixel. Nếu tín hiệu video được nén với tỷ số bit/ phần tử nhỏ hơn entropy, hình ảnh sẽ bị mất thông tin và quá trình nén sẽ có tổn hao

2.4. Các phƣơng pháp nén tín hiệu Video

Nhiều các kỹ thuật nén mất và không mất thông tin đã được phát triển trong nhiều năm qua. Chỉ có một số ít trong chúng có thể áp dụng cho nén video số. Hình 2.2 mô tả các kỹ thuật nén được sử dụng để tạo thành các tín hiệu nén JPEG ( joint photographic export group) và MPEG ( moving picture export group) .

Hình 2.2. Sự phối hợp các kỹ thuật trong JPEG và MPEG

2.4.1. Nén không mất thông tin

Nén không mất thông tin cho phép hồi phục đúng tín hiệu ban đầu sau khi giải nén. Đây là một quá trình mã hóa có tính thuận nghịch. Hệ số nén không mất thông tin nhỏ hơn 2:1. Các kỹ thuật nén không mất thông tin bao gồm:

2.4.1.1. Mã hóa với độ dài từ mã thay đổi VLC

Đây là phương pháp mã hóa Huffman và mã hóa entropy dựa trên khả năng xuất hiện của các biên độ trùng hợp trong một bức ảnh, thiết lập một từ mã ngắn cho các giá trị có tần suất xuất hiện cao nhất và từ mã dài cho các giá trị còn lại. Khi giải nén sử dụng các băng tìm kiếm.

2.4.1.2. Mã hóa với độ dài từ mã động RLC

Phương pháp này dựa trên sự lặp đi lặp lại của từng giá trị mẫu để tạo ra các mã đặc biệt biểu diễn sự bắt đầu và kết thúc của giá trị được lặp lại. Chỉ các mẫu có giá trị khác không mới được mã hóa. Các mẫu có giá trị bằng không được truyền đi theo cùng dòng quét. Các chuỗi 0 được tạo ra bằng quá trình giải tương quan như phương pháp DCT hay DPCM.

2.4.1.3. Sử dụng khoảng xóa dòng và xóa mành

2.4.1.4. Biến đổi Cosin rời rạc DCT

Quá trình DCT thuận nghịch được coi là không mất thông tin nếu độ dài từ mã hệ số là 13 hoặc 14 băng tần số đối với dòng video số sử dụng 8 bít biểu diễn mẫu. Nếu độ dài từ mã hệ số của phép biến đổi DTC nhỏ hơn, quá trình này sẽ bị mất thông tin.

2.4.2. Nén mất thông tin

Sau khi nén một số thông tin sẽ bị mất chất lượng hình ảnh giảm do quá trình làm tròn và loại bỏ giá trị trong phạm vi khung hình hay giữa các khung hình. Nếu nén nằm trong giới hạn sự cảm nhận của mắt người thì chất lượng suy hao không nghiêm trọng. Với việc nén có tổn hao này, nén tín hiệu mới thật sự có ý nghĩa đối với truyền hình.

Nén mất thông tin đạt tới hệ số nén 100/1. Các kỹ thuật nén không mất thông tin bao gồm:

2.4.2.1. Lấy mẫu con (Sub Sampling)

Đây là phương pháp nén có hiệu quả cao, song độ phân giải của ảnh sau khi giải nén giảm so với ảnh ban đầu. Kỹ thuật lấy mẫu con không áp dụng cho tín hiệu chói. Cấu trúc lấy mẫu 4:1:1 dùng trong ứng dụng ghi, cấu trúc 4:2:0 dùng trong các ứng dụng sản xuất và truyền dẫn chương trình MPEG.

2.4.2.2. Điều xung mã vi sai (DPCM)

Phương pháp mã dự đoán hay còn gọi là điều xung mã vi sai (DPCM – Differental pulse code modulation) không mã hoá thông tin có biên độ ở mỗi mẫu, mà chỉ mã hoá thông tin có biên độ vi sai ( biên độ chênh lệch )giữa mẫu đã cho và trị dự báo (được tạo từ các mẫu trước đó).

Phương pháp DPCM còn sử dụng đặc điểm của mắt người (kém nhạy với mức lượng tử có chênh lệch về độ chói giữa các điểm ảnh gần nhau, so với mức lượng tử hoá chênh lệch nhỏ ) và cho phép dùng đặc trưng phi tuyến về lượng tử hoá.

Trong đó : V – Tín hiệu màu ;

e = V*p (p hệ số dự đoán )= Sai số dự báo eq = Sai số lượng tử ;

V‟ = eq + p =Tín hiệu tạo lại

 Giải mã DPCM

Hình 2.3. Sơ đồ khối bộ mã hoá và giải mã DPCM.

Nhằm tránh các lỗi có thể xuất hiện trong khi truyền, một mẫu đầy đủ được gửi đi theo chu kỳ nhất định, cho phép cập nhận được các giá trị chính xác.

2.4.2.3. Lượng tử hóa và mã hóa VLC các hệ số DCT

Phối hợp các kỹ thuật này cho phép biểu diễn một khối các điểm ảnh bằng số ít các bit, do vậy hiệu quả nén cao.

2.4.3. Các mã dùng trong kỹ thuật nén 2.4.3.1. Mã RLC

Phương pháp RLC (Run Length Coding) được xây dựng trên cơ sở của sự lặp đi lặp lại các điểm ảnh. RLC tách chuỗi các giá trị giống nhau và biểu diễn như một tổng. Kỹ thuật này chỉ có thể áp dụng cho các chuỗi Symbol tuyến tính, hình ảnh

Các cách mã hóa RLC:

 Tạo ra những từ mã cho mỗi độ dài chạy và kết hợp với Symbol nguồn.

 Sử dụng một số độ dài chạy và một Symbol nguồn, nếu Symbol nguồn không phải là một số hay một ký tự đặc biệt để chỉ ra cho mỗi Symbol nguồn.

Một loại cải biến của mã RLC là mã có độ dài thay đổi VLC (Variable Length Code), dùng để biểu diễn các giá trị symbols cũng như độ dài chạy. Đây là sự kết hợp của RLC với mã hóa thống kê.

RLC không thích hợp trực tiếp cho các ảnh tự nhiên có tông ảnh liên tục được mã hóa bằng quá trình số hóa tuyến tính

RLC kết hợp với kỹ thuật nén JPEG, MPEG cho kết quả tốt.

2.4.3.2. Mã hóa Shannon - Fano

Tỷ lệ nén tốt nhất có thể đạt được là entropy nguồn. Dựa trên xác suất xuất hiện của những Symbol nguồn trong một lượng thông tin, phương pháp này sử dụng những từ mã có độ dài thay đổi để mã hóa các Symbol nguồn thông qua xác xuất của chúng. Với những Symbol có xác suất xuất hiện càng lớn thì từ mã dùng để mã hóa chúng càng ngắn.

Các bước mã Shannon-Fano:

 Bước 1: Sắp xếp các Symbol nguồn với xác suất xuất hiện của chúng theo thứ tự giảm dần.

 Bước 2: Chia tập đó thành hai phần sao cho tổng xác xuất xuất hiện của các Symbol ở mỗi phần xấp xỉ bằng nhau.

 Bước 3: Mã sử dụng bit 0 để mã hóa cho các Symbol trong phần 1 và bit 1 mã hóa cho các Symbol trong phần 2.

Hình 2.4. Ví dụ mã Shannon - Fano

Ví dụ: Một ảnh có 8 Symbol (S0, S1,…, S7) với xác xuất xuất hiện lần lượt (0,1; 0,19; 0,21; 0,3; 0,07; 0,05; 0.05; 0,03). Áp dụng phương pháp mã hóa với các bước trên ta có kết quả hình 2.4.

Phương pháp Shannon - Fanon nén với độ dài trung bình của từ mã CL đạt được khoảng H < CL + H + 1 (H là lượng entropy của nguồn tin).

2.4.3.3. Mã Huffmans

Với mỗi nguồn tin tồn tại một cách mã hóa với độ dài trung bình của mỗi từ mã gần với lượng entropy của nguồn tin.

Mã Huffman tạo ra độ dài trung bình của từ mã ngắn nhất đối với tập Symbol nguồn và kết hợp với xác xuất của chúng. Mã Huffman thuộc loại mã entropy hoặc mã thống kê. Mã Huffman dùng VLC, sử dụng ít bit để mã hóa các giá trị ít xảy ra, do đó tốc độ bit giảm đáng kể.

Độ dài trung bình của từ Mã Huffman giới hạn trên bởi: H + P + log(

e e log

2 ) = H + P + 0,086 (2.3) trong đó: H là lượng entropy nguồn

P là xác xuất của tất cả các Symbol nguồn Các bước mã hóa Huffman

Bước1: Liệt kê các xác xuất symbol của nguồn và tạo ra các tập nút bằng

cách cho các xác suất này thành các nhánh của cây nhị phân. 0,3 0,51 0,21 0,3 0,21 0,19 0,1 0,07 0,05 0,05 0,03 0,03 0,05 0,05 0,07 0,08 0,12 0,1 0,19 0,29 0,49 1 0 1 1 0,2 0 1 1 1 1 0 0 0 0 S3 S2 S1 S0 S4 S5 S6 S7 00 01 100 101 1100 1101 1110 1111

bằng tổng xác xuất của xác xuất đó.

Bước3: Tạo ra một mức mẹ với xác suất mới và đánh dấu 1 nút con ở trên và

dấu 0 nút cho nút con ở dưới

Bước4: tạo tiếp tập nút bằng cách thay thế 2 nút với xác xuất nhỏ nhất cho

nút mới nếu tập nút chỉ chứa 1 nút thì kết thúc ngược lại quay lại với bước 2

Ví dụ: Một ảnh có 8 Symbol (S0, S1,…, S7) với xác xuất xuất hiện lần lượt (0,1; 0,19; 0,21; 0,3; 0,05; 0,05; 0,07; 0,03). Áp dụng phương pháp với các bước trên ta có kết quả hình 2.4

Hình 2.5. Ví dụ mã Huffman

2.5. Kỹ thuật tín hiệu Video

2.5.1. Kỹ thuật nén trong ảnh

2.5.1.1. Nguyên lý nén trong ảnh

Nén trong ảnh là loại nén nhằm giảm bớt thông tin dư thừa trong miền không gian. Nén trong ảnh sử dụng cả hai quá trình có tổn hao và không có tổn hao để giảm bớt dữ liệu trong ảnh. Quá trình này không sử dụng thông tin của các ảnh trước và sau ảnh đang xét. Nếu kỹ thuật nén dùng mành thì nén trong ảnh sẽ tạo ra hai ảnh trong mỗi ảnh.

P(s0)= 0,1 1,0 0,31 0 0 0,61 1 0 0,08 0 1 0,12 1 0,18 1 0,4 0 1 0011 11 10 01 0001 00101 0000 00100 P(s1)= 0,19 0 1 P(s6)= 0,07 P(s2)= 0,21 P(s3)= 0,3 P(s5)= 0,05 P(s4)= 0,05 P(s7)= 0,03 1

Hình 2.6 Nén trong ảnh (intraframe compression)

Trong sơ đồ nguyên lý ta thấy sử dụng phương pháp biến đổi DCT (Discrete Cosine Transfrom). Phương pháp chuyển đổi tối ưu cho mã chuyển vị là phương pháp mà đạt được bình phương của lỗi trong quá trình xây dựng lại ảnh với một số bit đã cho là nhỏ nhất, là phương pháp thông dụng nhất .Thay vì lượng tử hóa và mã