변환 부호화

Transform coding

변환 부호화는 오디오 신호나 사진 이미지와 같은 "자연" 데이터에 대한 데이터 압축의 한 종류입니다.변환은 일반적으로 그 자체로 무손실(완벽하게 되돌릴 수 있음)이지만 더 나은(더 목표한) 양자화를 가능하게 하기 위해 사용되며, 그 결과 원래 입력(손실 압축)의 품질이 저하됩니다.

트랜스폼 코딩에서는 애플리케이션에 대한 지식이 폐기할 정보를 선택하기 위해 사용되며, 그 결과 대역폭이 감소합니다.그런 다음, 나머지 정보는 다양한 방법을 통해 압축할 수 있습니다.출력이 디코딩되면 결과는 원래 입력과 동일하지 않을 수 있지만 응용 프로그램의 목적에 충분히 근접할 것으로 예상됩니다.

컬러 텔레비전

상세 정보:YIQ

NTSC

가장 성공적인 트랜스폼 부호화 시스템 중 하나는 일반적으로 NTSC 컬러 텔레비전이라고 불리지 않습니다.1950년대에 광범위한 일련의 연구 후에, Alda Bedford는 인간의 눈은 흑백에만 높은 해상도를 가지고 있으며, 노란색과 녹색과 같은 "중급" 색상은 다소 덜하고, 스펙트럼 끝의 색상은 훨씬 더 낮다는 것을 보여주었다.

이 지식을 사용하여 RCA는 대부분의 파란색 신호를 카메라에서 가져온 후 폐기하고 대부분의 녹색과 일부 빨간색만 유지하는 시스템을 개발할 수 있었습니다.이것은 YIQ 색 공간에서 채도 서브샘플링입니다.

그 결과 기존 6MHz 흑백신호에 위상변조 차동신호로 들어가는 함량이 상당히 적은 신호가 생성됩니다.보통 TV는 한 줄에 350픽셀에 상당하는 화소를 표시하지만 TV 신호에는 파란색 약 50픽셀과 빨간색 약 150픽셀의 정보만 포함됩니다.이는 대부분의 경우 시청자에게 분명하지 않습니다. 왜냐하면 눈은 "누락된" 정보를 거의 사용하지 않기 때문입니다.

PAL 및 SECAM

PAL 및 SECAM 시스템은 색상을 전송하기 위해 거의 동일하거나 매우 유사한 방법을 사용합니다.어떤 경우에도 두 시스템은 서브샘플링됩니다.

디지털.

이 용어는 디지털 미디어 및 디지털 신호 처리에서 훨씬 더 일반적으로 사용됩니다.이와 관련하여 가장 널리 사용되는 변환 부호화 기법은 [3][4]Nasir Ahmed가 1972년에 제안하고 Ahmed가 T. Natarajan 및 K. Rao와 함께 1974년에 제시한 [5]이산 코사인 변환(DCT)[1][2]이다.이산 코사인 변환 패밀리에서의 이 DCT는 DCT-II입니다.이는 이미지의 작은 블록을 검사하고 보다 효율적인 양자화(손실) 및 데이터 압축을 위해 주파수 영역으로 변환하는 일반적인 JPEG 이미지 압축 [6]표준의 기초입니다.비디오 코딩에서 H.26x 및 MPEG 표준은 움직임 보상을 사용하여 동영상의 프레임 전체에 걸쳐 이 DCT 이미지 압축 기술을 수정하여 일련의 JPEG에 비해 크기를 더 줄입니다.

오디오 코딩에서 MPEG 오디오 압축은 변환된 데이터를 TV 모델과 유사하게 신호의 일부에 대한 인간의 귀의 민감도를 설명하는 정신 음향 모델에 따라 분석합니다.MP3는 수정 이산 코사인 변환(MDCT)과 고속 푸리에 변환(FFT)[7]을 조합한 하이브리드 코딩 알고리즘을 사용합니다.이후 순수 MDCT 알고리즘을 사용하여 압축 효율을 대폭 [8]향상시키는 Advanced Audio Coding(AAC; 어드밴스드 오디오 코딩)이 도입되었습니다.

아날로그 신호를 디지털화하는 기본 프로세스는 1개 이상의 도메인에서 샘플링을 변환으로 사용하는 일종의 변환 부호화입니다.

「 」를 참조해 주세요.

레퍼런스

  1. ^ Muchahary, D.; Mondal, A. J.; Parmar, R. S.; Borah, A. D.; Majumder, A. (2015). "A Simplified Design Approach for Efficient Computation of DCT". 2015 Fifth International Conference on Communication Systems and Network Technologies: 483–487. doi:10.1109/CSNT.2015.134.
  2. ^ Chen, Wai Kai (2004). The Electrical Engineering Handbook. Elsevier. p. 906. ISBN 9780080477480.
  3. ^ Ahmed, Nasir (January 1991). "How I Came Up With the Discrete Cosine Transform". Digital Signal Processing. 1 (1): 4–5. doi:10.1016/1051-2004(91)90086-Z.
  4. ^ Stanković, Radomir S.; Astola, Jaakko T. (2012). "Reminiscences of the Early Work in DCT: Interview with K.R. Rao" (PDF). Reprints from the Early Days of Information Sciences. 60. Retrieved 13 October 2019.
  5. ^ Ahmed, Nasir; Natarajan, T.; Rao, K. R. (January 1974), "Discrete Cosine Transform", IEEE Transactions on Computers, C-23 (1): 90–93, doi:10.1109/T-C.1974.223784
  6. ^ "T.81 – Digital compression and coding of continuous-tone still images – Requirements and guidelines" (PDF). CCITT. September 1992. Retrieved 12 July 2019.
  7. ^ Guckert, John (Spring 2012). "The Use of FFT and MDCT in MP3 Audio Compression" (PDF). University of Utah. Retrieved 14 July 2019.
  8. ^ Brandenburg, Karlheinz (1999). "MP3 and AAC Explained" (PDF). Archived (PDF) from the original on 2017-02-13.