Перспективы использования цифровых систем передачи изображения по радиоканалу

Сердюков Петр Николаевич, доктор технических наук
Синильников Александр Михайлович, кандидат технических наук
Шевцов Игорь Федорович, кандидат технических наук

Перспективы использования цифровых систем передачи изображения по радиоканалу

В настоящее время в передовых зарубежных странах активно внедряются цифровые способы передачи телевизионных вещательных программ.

Имеются рекламные проспекты по специальной аппаратуре передачи сигналов изображений, например, английской фирмы RACAL.

Этот комплекс содержит видеокамеру, устройство преобразования изображения в цифровую форму, радиопередающее и радиоприемное устройства, преобразователь изображения из цифровой в аналоговую форму, а также монитор.

Габариты аппаратуры на передающей стороне этого комплекса позволяют размещать ее на пешем операторе.

Основные преимущества перехода от аналоговой формы передачи сигналов изображения к цифровой заключаются в следующем:

— повышается качество передачи изображения;
— гарантируется защита от несанкционированного перехвата, т.е. от возможности наблюдать изображение, передаваемое радиопередатчиком, на бытовом телеприемнике;
— обеспечивается дистанционное управление скоростью передачи с приемной стороны,
что обеспечивает качественную передачу по радиоканалу как подвижных, так и неподвижных изображений (фотографий);
— имеется возможность цифровой передачи аудиоинформации с высоким качеством;
— открывается возможность многократной обработки сигналов изображения без потери
качества.

Рассмотрим основные особенности передачи сигналов изображения в цифровой форме.

Обобщенная структурная схема канала цифровой передачи TV-сигнала представлена на
схеме 1.

Сигнал с выхода видеокамеры поступает на кодер видеосигнала, где преобразуется в цифровую форму.

Затем цифровой сигнал поступает на вход кодера канала, где осуществляется помехоустойчивое кодирование, и далее на вход радиопередающего устройства.

Радиосигнал передается по линии связи, и на приемной стороне радиоканала производятся обратные операции, связанные с получением переданного изображения.

Рассмотрим основные особенности каждого из функциональных узлов, приведенных на
схеме 1.

Заметим что, выбор кодера видеосигнала не зависит от типа линии связи, в то
время как выбор типа кодера канала и метода модуляции в радиопередающем устройстве
зависят от специфики линии.

В излагаемом материале кодеру видеосигнала уделяется основное внимание.

1. МЕТОДЫ КОДИРОВАНИЯ ВИДЕОСИГНАЛА.

Кодер видеосигнала выполняет процедуру сжатия (видеокомпрессию).

На входе кодера включается аналого-цифровой преобразователь, где выполняются операции дискретизации по времени и квантования по уровню. По теореме отсчетов частота дискретизации fд должна быть не менее, чем в два раза выше верхней частоты в спектре передаваемого сигнала ó fгр, т.е. fд ≥ 2 fгр.

Для принятого в России стандарта при верхней частоте яркостного сигнала изображения ñ 6 МГц, fд≥ 12 МГц.

По соображениям унификации параметров цифрового потока для различных стандартов разложения изображения на строки (625 или 525) принята частота дискретизации fд=13,5 МГц.

При квантовании по уровню используется восьмиразрядное кодирование (256 уровней).

Для передачи цветного изображения используются два цветоразностных сигнала. Частота
дискретизации этих сигналов составляет ó fд/2. Такой стандарт цифровой передачи изображения обозначают 4:2:2.

Итоговая скорость передачи цифрового потока для этого
стандарта равна: V=13,5х8+2х6,75х8=216 Мбит/сек.

Очевидно, что передача изображения с такой скоростью по каналу VHF и UHF диапазонов не представляется возможной, поэтому используется сжатие изображения.

Очевидно, что эта процедура является главной при кодировании видеосигнала.

Телевизионное изображение в цифровом представлении является набором значений интенсивностей светового потока, распределенных на экране.

Интенсивность излучаемой световой энергии с единицы поверхности экрана с координатами (x,y) можно представить числом B(x,y). Единичный элемент изображения, характеризуемый (x,y), называется пикселом, а величина B(x,y) ó яркостью. Задача цифрового представления изображения заключается в представлении B(x,y) конечным количеством двоичных символов. Плотность размещения пикселов связана с пространственным разрешением, определяемым количеством различаемых линий на единице длины.

Замена исходных пикселов квантованными значениями приводит к появлению ´снегаª на
изображении. Экспериментально доказано, что эти искажения практически незаметны при 8-битовом квантовании.

Сжатие изображений возможно благодаря их значительной избыточности.

При этом различают:

— структурную избыточность;
— статистическую избыточность;
— психофизическую визуальную избыточность.

Структурная избыточность определяется TV-стандартом, где определены fгр, число
строк/полей в секунду и т.д.

При цифровой передаче изображения нет необходимости использования кадровых и строчных гасящих импульсов, т.е. объем информации, переда-
ваемой в секунду, можно сократить за счет исключения пассивной части полного TVсигнала.

Для fгр=6 МГц уменьшение скорости передачи за счет устранения структурной
избыточности составляет около 25%.

Статистическая избыточность изображения связана с корреляцией, а, следовательно, и
предсказуемостью данных между пикселами в одной строке, в соседних строках, соседних
кадрах.

Эта избыточность может быть устранена без потери информации, а исходное изображение полностью восстановлено. Так, большая часть изображения одного кадра приходится на фон или задний план, где яркость постоянна или мало меняется в пространстве.

Изображения в соседних кадрах также малоразличимы даже при наличии движущихся
изображений.

Тогда, зная распределение яркости в одной строке (кадре), можно с высокой
вероятностью предсказать распределение яркости в следующей строке (кадре).

Визуальная (психофизическая) избыточность связана с использованием свойств зрения,
позволяющих устранить часть информации об изображении, не существенно влияющей на
его восприятие.

Так, шумы квантования различаются глазом на крупных деталях изображения в виде ложных контуров, однако малозаметны на мелких деталях и на резких перепадах яркости.

Это позволяет вводить более грубое квантование видеосигнала в окрестностях переходов яркости и высокочастотных компонент.

Устранение визуальной избыточности изображений является основным резервом при сжатии изображения. К примеру, цветовая разрешающая способность в 4 раза меньше, чем по сигналу яркости.

Рассмотрим теперь различные методы устранения статистической и визуальной избыточности изображений, сочетание которых позволяет получить практические результаты.

На схеме 2. представлена классификация методов кодирования изображений.

Схема 2. Классификация методов кодирования изображений

Статистическое кодирование

Наибольшее распространение при статистическом кодировании получил код Хаффмена.

Принцип использования этого кода заключается в том, что коды пикселя, имеющие большую вероятность, передаются меньшим количеством бит. Более редко встречающиеся коды передаются словом, содержащим большее число бит.

Практически это выглядит следующим образом.

Для всех 256 уровней квантования определяется гистограмма, содержащая вероятности появления каждого из уровней, которые располагаются по убыванию.

Далее выполняется процедура, при которой наиболее вероятным уровням ставятся в соответствие двухбитовые комбинации, менее вероятным ñ трехбитовые комбинация и т.д.

Вычисление гистограммы проводится как на передающей, так и на приемной стороне по
мере поступления данных.

При 8-битовом квантовании использование кода Хаффмена позволяет сжать изображение
не более чем в 8 раз.

Этот метод кодирования применяют совместно с другими методами
сжатия при практической реализации аппаратуры цифровой передачи изображений.

Принцип арифметического кодирование заключается в следующем.

До начала кодирования сообщению ставится в соответствие интервал [0,1]. Каждому символу в сообщении отводится интервал, ширина которого равна вероятности появления этого символа.

В сумме длины всех участков составляют 1.

Поступающие символы уменьшают размер интервала в соответствии с моделью вероятности символов. Результатом кодирования является число х с очень высокой точностью его определения.

На приемной стороне формируется исходная шкала вероятностей на интервале [0,1] и переданное число х попадает на интервал, характеризующий символ, поступивший в кодер на данном этапе.

Этот метод считается наиболее эффективным среди статистических методов. Однако метод очень требователен к вычислительным ресурсам, использующим нецелочисленную арифметику.

Кодирование с преобразованием

Эффективным методом сжатия изображения является групповое кодирование с преобразованием.

При этом преобразование проводится сразу над группой пикселов в пределах
кадра (или поля) изображения. Массив отсчетов изображения трансформируется в матрицу коэффициентов.

Преимущества кодирования, получаемые в результате преобразования коэффициентов, заключаются в следующем:

— значительное количество элементов матрицы коэффициентов имеют нулевое значение;
— декорреляция связей между пикселами, достигаемая в результате преобразования, повышает эффективность статистического кодирования;
— нелинейное квантование коэффициентов, учитывающее психофизические особенности визуального восприятия искажений, дополнительно позволяет сократить объем
передаваемой информации без заметного изменения качества изображения.

Преобразование изображения следует рассматривать как его разложение в обобщенный
двумерный спектр по базисным функциям, где амплитуда каждой спектральной составляющей характеризует яркость.

При этом разложение может проводиться по различным ортогональным функциям.

Здесь рассмотрим наиболее известные преобразования, используемые в реальной аппаратуре.

Дискретное косинусное преобразование (ДКП)

Является модификацией дискретного преобразования Фурье и обладает полезными свойствами.

Во-первых, матрица ДКП хорошо апроксимирует матрицу оптимального декоррелирующего преобразования Карунена ó Лоэва и обладает практически такой же эффективностью, как оптимальное преобразование.

Во-вторых, ДКП реализуется с помощью быстрых преобразований, что существенно снижает вычислительные затраты на его реализацию по сравнению с оптимальным преобразованием.

При использовании ДКП обработка ведется блоками 8х8 пиксел. В среднем размер блока
соответствует интервалу корреляции элементов изображения.

В результате выполнения ДКП формируется матрица из 64 коэффициентов, характеризующих пространственные частоты (двумерные ñ x,y) функции яркости изображения:

После операции ДКП коэффициенты могут принимать не целые значения, однако дальнейшая обработка требует квантованного представления этих коэффициентов.

Проведение процедуры квантования коэффициентов следует проводить с учетом психофизических особенностей зрения. Как уже отмечалось, зрительное восприятие допускает больший уровень шумов и ошибок квантования в области изображений с большим уровнем высокочастотных компонент.

Это означает, что коэффициенты этих компонент можно квантовать на малое число уровней, в пределе на два.

Постоянная составляющая и амплитуды низкочастотных компонент квантуются на большое число уровней и передаются с высокой точностью.

Финальной операцией при квантовании является Z-упорядочивание, при котором оставшиеся коэффициенты выстраиваются в последовательности возрастания пространственных частот.

Если пространственные частоты одинаковы, то впереди ставятся коэффициенты для меньших вертикальных частот.

Из ряда коэффициентов образуются пары чисел, одно из которых равно ненулевому коэффициенту, а другие ó числу предшествующих этому элементу нулей. Далее эти сочетания чисел кодируются кодом Хаффмена.

Упрощенная структурная схема алгоритма внутрикадрового кодирования и декодирования на основе ДКП приведена на схеме 3.

Схема 3. Упрощенная структурная схема алгоритма внутрикадрового кодирования и декодирования на основе ДКП

Здесь приняты обозначения: Кв. ó квантователь; КХ ó кодер Хаффмена; ДКХ ó декодер Хаффмена; Дкв ó деквантователь; ОДКП ó обратное дискретное косинусное преобразование.

Приведенная схема иллюстрирует приведенный выше текст и не требует комментариев.

Wavelat-преобразование (или W-преобразование)

При этом преобразовании, также как и при ДКП, осуществляется переход из плоскости
изображения в двумерную частотную область.

В отличие от ДКП это переход осуществляется с помощью гребенки цифровых фильтров.

Такой подход позволяет отказаться отблочной структуры преобразования и устранить основной недостаток ДКП, связанный со скачкообразным изменением шумов квантования при переходе от одного блока ДКП к другому.

Блочная структура шумов квантования более ярко проявляется при больших степенях сжатия, представляющих наибольший интерес в приложениях к специальной технике.

Техническая трактовка Wavelat-преобразования может быть представлена схеме 4

Схема 4. Техническая трактовка Wavelat-преобразования

Сигнал изображения разделяется по спектру на две равные части с помощью фильтров нижних и верхних частот.

Поскольку НЧ- и ВЧ- компоненты имеют полосу в два раза меньше, чем у исходного сигнала, то их частота дискретизации может быть понижена в два раза.

Входной сигнал схемы 4 является цифровым, поэтому после цифровой НЧ- и ВЧ- фильтрации производится децимация (исключение каждого второго отсчета).

После каждого из трех этапов преобразования изображение делится на одну низкочастотную и три высокочастотные компоненты.

Первая компонента отображает горизонтальные высокочастотные составляющие изображения, вторая компонента отображает вертикальные составляющие, третья высокочастотная компонента связана с диагональными пространственными частотами и отображает яркостные переходы.

Поскольку после каждой процедуры фильтрации количество отсчетов на выходе фильтра уменьшается в два раза, то результирующее количество отсчетов на выходе всей гребенки фильтров в точности равно количеству отсчетов в исходном изображении.

Таким образом, при W-преобразовании кадр изображения переводится в частотную область, где описывается тем же количеством отсчетов, как и до преобразования. Для кодирования спектральных отсчетов изображения, полученных в результате W-преобразования, используются те же принципы, что и при ДКП.

Для восстановления исходного изображения (правая часть сечения А рис.4.) каждая ком- понента растягивается, т.е. после каждого значащего отсчета вставляется нулевой отсчет.

Затем осуществляется аналогичная рассмотренной выше НЧ и ВЧ фильтрация, в результа- те которой нулевые отсчеты заменяются интерполированными.

Структурная схема алгоритма внутрикадрового сжатия на основе W-преобразования ана- логична схеме 3 и представлена на схеме 5.

Схема 5 Структурная схема алгоритма внутрикадрового сжатия на основе W-
преобразования

На этой схеме WП и ОWП обозначают — W-преобразование и обратное W- преобразование.

Процедуры квантования коэффициентов и статистического кодирования на основе кодов Хаффмена выполняются так же, как и при ДКП.

Кодирование с предсказанием

В результате дискретизации изображения и квантования по уровню формируются 8- битные слова для представления каждого пиксела. При этом представлении используется импульсно-кодовая модуляция (ИКМ).

Однако кодирование на основе ИКМ не позволяет сократить объем исходной информации, т.к. оно не учитывает корреляционные связи ме- жду пикселами. Более эффективной является дифференциальная ИКМ (ДИКМ).

Струк- турная схема, поясняющая алгоритм ДИКМ, представлена на схеме 6.

Коэффициенты α_i в выражении (4) подбираются исходя из функции корреляции пикселов таким образом, чтобы минимизировать среднеквадратическое значение ошибки предска- зания ε_n.

Диапазон изменения ε_n существенно меньше диапазона изменения исходных пикселей изображения.

Поэтому при одной и той же ошибке квантования для передачи ε_n требуется меньшее количество уровней квантования, а следовательно и меньшее количе- ство бит для кодирования.

На некоторых изображениях, например, фон одинаковой ярко- сти, величина ошибки может быть вообще равна нулю и для передачи таких изображений скорость цифрового потока снижается практически до нуля.

Для кодирования простых изображений используется дельта – модуляция (ДМ). При ДМ предсказание производится только по одному пикселу, а квантованеие ошибки предсказа- ния производится на два уровня, т.е. каждый пиксел кодируется одним битом вместо 8.

На практике метод ДИКМ применяется для межкадрового кодирования. В стандартном телевизионном сигнале кадры следуют с частотой 25 Гц, т.е. очередной кадр передается через 40 мс. За столь короткий интервал времени изображение в соседних кадрах практи- чески не успевает измениться.

Поэтому весьма эффективно кодировать разность между пикселами изображения, имеющими одинаковые координаты в соседних кадрах.

В этом случае ошибка предсказания определяется по формуле:

^

e _k = B_k ( x , y ) — B k ( x , y ) ,               (5)

где k — номер кадра,

В_k(х,у) — значение пикселя с координатами х,у,

^

B _k ( x, y ) — предсказанное значение величины В_k (х,у).

В пределах кадра используются методы кодирования с преобразованием, рассмотренные выше.

Упрощенная структурная схема алгоритма межкадрового кодирования и декодиро- вания приведена на схеме 7.

Где Пр — предсказатель; остальные обозначения приведены в комментариях к схеме 5.

Здесь для сформирования вектора оценки X в обратной связи использует деквантователь

и обратный дискретный косинусный преобразователь, которые восстанавливают блок изображения точно так же, как и в декодере.

Кодирование с компенсацией движения

При передаче сюжета происходит изменение положения отдельных частей кадра из-за их движения, это уменьшает межкадровую корреляцию и снижает точность предсказания.

Таким образом, возникает задача оценки вектора движения и его компенсации. Такая оценка получается проецированием блока на опорное изображение и сравнением со всеми блоками предыдущего кадра.

Смещение между проецируемым блоком и опорным изо- бражением по осям x и y определяет вектор движения.

Эта информация используется для предсказания следующего кадра.

Структурная схема алгоритма кодирования с компенсацией движения приведена на схеме 8.

Схема 8. Структурная схема алгоритма кодирования с компенсацией движения

Обозначения, принятые на схеме 8. аналогичны приведенным на схеме 7. Новыми элемен- тами являются: ОВ — определитель вектора движения; ПрД — предсказатель, учиты- вающий движение; М — мультиплексор; БУФ — буфер.

Кодер по алгоритму схемы 8. работает аналогично кодеру схемы 7.

Здесь предсказатель работает с учетом информации, полученной от блока оценки вектора движения — ОВ.

Вектор движения кодируется кодом Хаффмена, мультиплексируется и передается вместе с основным потоком через буфер — БУФ, от которого имеется обратная связь на квантова- тель. Эта связь обеспечивает постоянную скорость цифрового потока.

При возрастании уровня детальности изображения (высокочастотных компонент) число ненулевых элемен- тов матрицы увеличивается и возрастает скорость цифрового потока, следовательно буфер заполняется с повышенной скоростью.

Обратная связь делает квантование более грубым и скорость поступления данных уменьшается. Если кодируется простое изображение с ма- лой детальностью, то скорость потока становится ниже среднего значения, т.к. число ну- левых элементов матрицы коэффициентов ДКП увеличивается.

Тогда с помощью обрат- ной связи число уровней квантования увеличивается. Буфер выполняет функцию посто- янной времени цепи регулирования.

Перечислим теперь кратко существующие стандарты цифровой передачи, пригодные для решаемой задачи.

Стандарт JPEG (Joint Photographic Experts Group)

Стандарт разработан для использования в системах компьютерной обработки, т.е. для пе- редачи неподвижных изображений. Кодер JPEG устраняет пространственную статистиче- скую избыточность и выполняет следующие задачи:

• дискретное косинусное кодирование;
• квантование;
• статистическое кодирование.

Стандарт MPEG (Moving Picture Experts Group)

Общее название стандартов передачи динамических изображений. Кодер MPEG устраняет статистическую избыточность (пространственную и временную), а также и визуальную избыточность. Решает следующие задачи:

• внутрикадровое кодирование;
  • дискретное косинусное преобразование;
  • квантование;
  • статистическое кодирование;
• межкадровое кодирование;
  • дифференциальная ИКМ;
  • использование вектора движения при предсказании.

Возможна также реализация MPEG с применением Wavelat-преобразования для внутри- кадрового сжатия. Последний вариант представляется наиболее перспективным для ис- пользования в специальной технике передачи изображений.

1. МЕТОДЫ ПОМЕХОУСТОЙЧИВОГО КОДИРОВАНИЯ И МОДУЛЯЦИИ ПРИ ПЕРЕДАЧЕ ИЗОБРАЖЕНИЯ В ЦИФРОВОЙ ФОРМЕ

В настоящее время при передаче изображения в цифровой форме по каналам спутниковой и радиорелейной связи используется квадратурно-фазовая модуляция (QPSK) с когерент- ным приемом.

Для повышения потенциала радиоканала применяются сверточные коды, с декодированием по алгоритму Витерби.

Оценим выигрыш, получаемый от кодирования.

Напомним, что помехоустойчивое кодирование обеспечивает энергетический выигрыш, который обозначается как Θ, и определяется разницей между отношением (Е_б/N₀)_нк при некодированной передаче и при использовании помехоустойчивого кодирования (Е_б/N₀)_к. Величина Θ оценивается при одной и той же вероятности ошибки — Р_ош, т.е.:

Здесь Е_б —

; N₀ — спектральная плотность шума. Все величины в (5) измеряются в дБ.

Платой за получение энергетического выигрыша является расширение полосы частот. Для помехоустойчивого кода вводится понятие относительной скорости кода R=к/n, где к — число информационных символов на входе кодера, n — число соответствующих им сим- волов на выходе кодера. Величина 1/R характеризует необходимое расширение полосы канала за счет введения избыточных символов.

На практике используют коды со значе- ниями R=1/2, 2/3, 3/4, 7/8 и т.д. Еще одним параметром сверточного кода является длина кодового ограничения, которая определяется объемом памяти кодера ν. Чем больше ν, тем эффективнее код.

В качестве примера можно отметить, что для QPSK с когерентным приемом использова- ние сверточного кода с порождающими полиномами (133,171) и параметрами ν=6, R=1/2

дает выигрыш Θ≈5,4 дБ при Р_ош=10^-5 и мягком декодировании для алгоритма Витерби. Напомним, что мягкое декодирование (мягкое решение) соответствует квантованию вы- ходного сигнала демодулятора на 8 уровней. Жесткое решение соответствует квантованию на 2 уровня.

Вместе с тем необходимо отметить, что полученные выигрыши достигаются при условии приема на фоне белого шума, свойственного космическому или радиорелейному каналу. Передача изображения в цифровой форме в решаемой задаче рассчитана на УКВ-канал, функционирующий в условиях большого города.

Для этого канала характерно группиро- вание ошибок (пакетирование) в результате воздействия импульсных помех и замираний.

Для сохранения эффективности сверточного кодирования в этих условиях необходимо использовать перемежение (декорреляцию) символов на входе декодера.

Дополнительные преимущества помехоустойчивого кодирования дают каскадные коды, в которых используются внешний и внутренний коды.

Оптимальным является сочетание, при котором внешним является код Рида-Соломона, а внутренним — сверточный код с декодированием по алгоритму Витерби.

Коды Рида-Соломона эффективно корректируют как пакеты ошибок, так и независимые ошибки. Кроме того, коды Рида-Соломона имеют теоретически минимальную избыточность среди линейных блочных кодов.

В используе- мых на практике кодах Рида-Соломона избыточность не превышает десять процентов.

Механизм работы каскадного кода следующий: внутренний декодер (сверточного кода) улучшает, например, вероятность ошибки примерно с величины 10^-2 до 10^-4. Затем деко- дер кода Рида-Соломона, имеющий большую корректирующую способность, улучшает значение Р_ош до величины, например, Р_ош =10^-10 (в зависимости от параметров кода).

Для УКВ радиоканалов передача изображений в цифровой форме может осуществляться квадратурно-фазовыми методами (QPSK), частотной модуляцией с минимальным сдвигом (MSK) при использовании в обоих случаях когерентного приема (см. статью «Выбор ме- тодов модуляции в цифровых радиоканалах» в № 4-5, 1998 г.).

Однако вследствие относи- тельной сложности этих методов, а главное, ввиду отсутствия финансирования на их про- работку специалистами, занимающимися спецтехникой — в первых образцах аппаратуры передачи изображений будет использоваться, на наш взгляд, частотная модуляция с прие- мом на частотный детектор.

Необходимо отметить, что выигрыш, получаемый от кодирования в последнем случае, будет меньше, чем при QPSK. Это объясняется нелинейностью частотного детектора.

Сопоставим теперь ориентировочно потенциал радиоканала при аналоговой и цифровой передаче изображений при следующих предположениях:

• полоса приемника ЧМ-сигнала при передаче изображения в аналоговой форме ~ 20

МГц;

• скорость передачи цифрового сигнала изображения при качестве VHS – 2048 кбит/с, а соответственно и согласованная полоса цифрового приемника ~ 2 МГц.

При аналоговой передаче изображений минимально допустимое отношение сигнал/шум в полосе ЧМ-приемника составляет 25 — 30 дБ для обеспечения требуемого качества изображения.

Переход к цифровой передаче изображения обеспечивает энергетический выигрыш на 10 дБ за счет сокращения полосы частот и примерно на 15 дБ за счет более вы- сокой помехоустойчивости цифровых методов передачи. Для цифровых методов отноше- ние сигнал/шум 10 — 15 дБ в сочетании с помехоустойчивым кодированием вполне дос- таточно для обеспечения требуемого качества изображения.

Достигаемый энергетический выигрыш можно использовать или для уменьшения мощно- сти передатчика, что позволит в свою очередь уменьшить его габариты, или для увеличения дальности. Вместе с тем, влияние многолучевости на дальность связи при скорости передачи 2 Мбит/с требует экспериментального исследования.

Выводы:

1. Для сжатия изображения следует применять Wavelat-методы.
2. При передаче изображения в цифровой форме следует использовать каскадное коди- рование с внешним кодом Рида-Соломона и внутренним сверточным кодом.
3. Потенциальные возможности передачи изображения в цифровой форме могут быть использованы более полно при применении фазовых и частотных методов модуляции с когерентным приемом.
4. По соображениям простоты реализации в первых образцах аппаратуры цифровой пе- редачи изображения, по нашему мнению, целесообразно использовать частотную мо- дуляцию с приемом на частотный детектор.

Статьи по теме:

Видеонаблюдение

Наша организация осуществляет проектирование и монтаж " под ключ" систем видеонаблюдения, техническое обслуживание и ремонт в Калуге и Калужской области. Наш адрес офиса ...

Советы домовладельцам по обеспечению безопасности

Наступил осенний сезон, и пришло время вернуться к домашней безопасности. Теперь, когда летние каникулы подошли к концу и небо темнеет ...

Три критических вопроса при выборе видеоаналитики для видеонаблюдения

На самом деле никогда не стоял вопрос «оправдает ли» технология видеоаналитики свое обещание стать «следующей большой вещью» в области физической ...

FCC запрещает авторизацию оборудования для китайских телекоммуникаций и оборудования для видеонаблюдения, которое считается угрозой национальной безопасности

Федеральная комиссия по связи приняла новые правила, запрещающие разрешать ввоз или продажу оборудования связи, которое считается представляющим неприемлемый риск для ...

Перенос локального видеонаблюдения в облако

Возможно, сейчас самое подходящее время для перехода от локальной системы видеонаблюдения к облачному развертыванию. Сегодня все больше организаций полагаются на ...

Hanwha Techwin переименовывается в Hanwha Vision

Hanwha Techwin изменила свое название на Hanwha Vision, поскольку компания расширяет свои предложения в качестве глобального поставщика решений для машинного ...

Перспективы использования цифровых систем передачи изображения по радиоканалу

Сердюков Петр Николаевич, доктор технических наук Синильников Александр Михайлович, кандидат технических наук Шевцов Игорь Федорович, кандидат технических наук Перспективы использования ...

Датчики нейроморфного зрения в смартфонах

Что такое датчик нейроморфного зрения? Prophesee, поставщик технологии нейроморфных датчиков зрения, основанных на событиях, объявил о партнерстве с Qualcomm Technologies ...

Ambarella добавляет новую SoC с поддержкой искусственного интеллекта для камер безопасности

ИИ сейчас находится в центре всего. Обработка Edge AI выходит на первый план, поскольку все больше устройств начинают включать высокопроизводительные ...

Самодостаточная «умная» интеллектуальная наблюдательная вышка

Cozaint BOBBY ™ Surveillance and Monitoring Tower — это автономная наблюдательная вышка безопасности, предназначенная для обеспечения всеобъемлющего контроля над потребностями организации в ...