第二章
2.1.1数字电视的优点
（1)失真小、噪声低、质量高
传统的模拟彩色电视在传输的过程中会叠加各种噪声同时信号会随着传输逐级衰减最终导致视频的图像质量和信噪比下降，而数字电视（Digital TV）又称为数位电视或数码电视，是指从演播室到发射、传输、接收的所有环节都是使用数字电视信号或对该系统所有的信号传播都是通过由0、1数字串所构成的二进制数字流来传播的电视类型，与模拟电视相对。 由于采用的是逻辑电平作为传输数据，只有当噪声电平超过逻辑电平的一半时才会造成信号的失真，如果噪声不超过有用信号脉冲幅度的一半以内我们可以通过脉冲再生技术对其进行整形，最终还原原始信号保证图像的传输质量。
（2）易处理、易校正
（3）容量大、节目多
2.1.2数字电视的PCM原理
其中PCM的中文全称为脉冲编码调制
在对原信号进行采样后，采样得到的信号在幅值上（空间上）仍然是连续的，这是我们可以采用类似“四舍五入”的方法将可能无限取值的幅值量化为有限的取值，在这个过程中“四舍五入”就可能会引入量化误差。
在此处说明一下亚取样的概念：对于电视信号经理论分析可知，其能量主要集中在行频fh及其多次谐波nfh附近。而在f=(2n+1).fh/2附近，信号能量很弱，当采样频率fs取
时fs<2fc,即所谓的亚取样，发生频谱混叠，但频谱以fh/2的间隔交错开，因此仍可通过适当的梳状滤波器提取出需要的频谱。
2.2数字电视信号
2.2.1电视信号的时间和空间取样
（1）时间采样
静止的图像在时间流的作用下形成了运动的图像，我国采用PAL制视频格式，每秒传输25帧图像。如果是各行扫描的帧图像，则一帧图像由两场组成，分别称为顶场和底场，它们分别是扫描奇数行和偶数行得到的。正因为如此，帧图像中相邻行的时间相关性弱，而空间相关性强，这是因为某一行的下一行（无论是奇数行还是偶数行）都必须在顶场或底场扫描完之后才能得到；而场图像中的相邻行的时间相关性强而空间相关性弱。这就为我们选择编码方式提供了依据，当我们编码静止图像或运动量不大的图像时我们采用帧编码，而对于运动量大的图像我们采用场编码。
（2）空间采样
在假定一帧图像静止的情况下，图像每一行的像素点是在同一时刻不同空间上的取值。
2.2.2色彩空间
（1）RGB
红、绿、蓝三基色，绝大多数颜色都可由该三种基色按一定比例构成。
（2）YCrCb(YUV)
Y代表亮度，Cr、Cb代表色度，经过大量实验得到，RGB向YUV转换的公式：
Y=0.299R+0.587G+0.114B
Cb=0.564(B-Y)
Cr=0.713(R-Y)
2.2.3彩色电视采样格式
一般有3种不同的取样格式：4:4:4,4:2:2,4:2:0;
4:4:4采样是指Y、Cb、Cr具有同样的水平和垂直清晰度，即每一像素位置不论水平方向还是垂直方向每4个亮度像素相应的有4个Cb和4个Cr色度像素。
2.2.4数字电视信号的编码参数
未压缩前数字信号的编码参数有两个：量化值（Qp)和取样频率fs。
2.3视频信号的预处理
预处理的目的有两方面：一是改善图像质量，二是有利于视频编码的处理
2.3.1色彩插值
一般CCD和CMOS只能给出单色的色调值，不能同时给出RGB三组数据，这时需要借助色彩滤镜阵列（CFA)来获取彩色图像值，一种常见的滤镜阵列获得的图像阵列为Bayer模型；其中每个像素值只有一个颜色的色调值，其它两种颜色须利用相邻像素插值得到。
2.3.2色彩校正
为了补偿传感器响应的图像与真实图像之间的差异，必须对图像像素值（R,G,B)进行公式变换。
2.3.3伽马校正
以阴极射线管显示器（CRT）为例，输出的色彩强度与电压信号之间的关系是非线性的，而是大致呈幂指数关系。
I为光强度，P为光束电压，r为伽马值
伽马校正的公式为：
2.3.4图像增强
通过图像增强我们可以去除一些无用的信息保留有用的部分，最终我们可以使图像跟符合人的眼睛的感觉也可以有利于后续的处理。
我们可以从多个角度来观察图像，一般可以从空间或频率上来观察图像，因此对其进行处理时也是主要从这两个方面进行。
1、平滑滤波：既能平滑掉噪声又能保持图像细节
在空域中一般采用均值滤波或者中值滤波，在频域中一般采用低通滤波
2、中值滤波：保持图像的细节（高频部分）同时去除噪声
3、图像锐化：任何事物一般都具有两面性，图像滤波有利于除去噪声但同时也是图像的边缘或者轮廓变得不那么明显，由于图像滤波一般采用的是对图像中的像素进行平均或者积分，所以可以采用微分或者高通滤波器（频域）来使图像清晰。
4、直方图均衡：信息量最大的图像为均衡化图像
5、白平衡：对白色物体颜色的还原
色温越高，蓝色成分就越多；色温越低，红色成分就越多。
2.4视频质量
2.4.1主观质量评价
2.4.2客观质量评价
最常用的测试标准是峰值信噪比（PSNR)：
PSNR=10log(2^n-1)^2/MSE
MSE为原始和编解码后图像之间的均方误差，n为每个像素的比特数。
