分布式视频编解码学习——量化(20160308)

本文深入探讨了视频编解码中的量化技术,包括均匀量化与非均匀量化,阐述了量化在A/D转换、压缩中的作用,以及量化器设计的目标——率失真优化。量化对信源编码的比特数有直接影响,影响重构质量和码率。非均匀量化针对非均匀分布的信源,能提供更好的量化效果。矢量量化则通过多维处理提高编码效率和降低失真,但计算复杂度较高。

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                    量化(Quantization)

量化:就是经过抽样得到的瞬时值将其幅度离散,即用一组规定的点评,把瞬时抽样值用最接近的电平值来表示。
均匀量化:ADC输入动态范围被均匀地划分为2^n
均匀量化的好处就是编解码很容易,但是要达到相同的信噪比占用的宽带要大。现在通信系统中都非均匀量化,
把输入信号的取值域等间隔分割的量化称为均匀量化。
量化

  1. 量化Quantization

1.用更小的集合表示更大的集合的过程

  1. 对信号源的有限近似
  2. 有损过程
  3. 应用
    A/D转换
    压缩
  4. 量化方法
    标量(Scalar)量化
    矢量(Vector)量化

2.量化的基本思想

映射一个输入间隔到一个整数 减少信源编码的bit 一般情况重构值与输入值不同

这里写图片描述

  1. 量化模型
    这里写图片描述

4.

  1. 量化的率失真优化

    量化器设计问题             量化水平的个数,即Bin的个数 决策边界:Bin的边界 重构水平
    
  2. 量化器设计是对率失真的优化 为了减少码率的大小,需要减少Bin的个数 Bin的个数减少导致重构的误差增大,失真也就随着增大

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