Цифровой ввод/вывод

Блок цифрового ввода/вывода позволяет контроллеру ввода/вывода обмениваться данными с внешними устройствами, используя транзисторно-транзисторную логику (Transistor-Transistor Logic – TTL). В большинстве случаев, задачи управления промышленными процессами требуют именно данного типа совместимости. Платы оцифровки, которые имеют блок цифрового ввода/вывода, экономят затраты и силы, которые в противном случае были бы потрачены на покупку, инсталляцию, программирование и подсоединение отдельного контроллера цифрового ввода/вывода.

Аспекты работы контроллеров оцифровки видеоизображения

Входное сопротивление канала.

Некорректное значение входного сопротивления может привести к отражению сигнала, что приведет к искажению входящей видеоинформации (ее дублированию на экране). Чтобы такого не произошло, нужно убедиться, что входной импеданс составляет 75 Ом. Это значение совпадает с выходным сопротивлением видеоисточников, и поэтому не будет являться причиной появления дефектов изображения.

Фильтрование входящего сигнала

Фильтры цветности, которые используются в монохромных грабберах для удаления цветовой составляющей из видеосигнала, позволяют произвести качественный прием и более точный анализ информации. Однако, если данные фильтры спроектированы неверно, они удалят и дополнительную информацию, которая необходима для получения детализированного изображения. Поэтому, нужно удостовериться, что плата оснащена высококачественными фильтрами, которые не сужают полосу пропускания и удаляют только цветовую информацию.

Уровень вносимых ошибок

Если блоки приема и конверсии сделаны с ошибками, то они вносят помехи, сильно искажающие видеоданные. Самыми важными являются не характеристики вносимого платой шума: суммарная нелинейность и среднеквадратическое отклонение, которые измеряются в единицах, называющихся lsb (Least Significant Bit - младший значимый разряд). Lsb характеризует точность цифрового представления серых тонов. Суммарная нелинейность характеризует отклонение серого цвета, полученного контроллером, от серого цвета исходного изображения, а среднеквадратичное отклонение – помехи, вносимые схемами платы. Чем меньше величины обеих характеристик, тем выше качество работы контроллера. Если они не превышают 0,5 lsb, то это значит, что данный граббер является превосходным инструментом для оцифровки изображения.

Время отклика и точность оцифровки

При конверсии входящих видеоданных контроллеры оцифровки должны синхронизировать свои тактовые импульсы с импульсами входящего видеосигнала. Величина, которая характеризует несогласованность схемы хронометража с тактированием потока данных, называется временным сдвигом и обычно измеряется в наносекундах. Наличие несогласованности приводит к неправильному выстраиванию горизонтальных линий (и, следовательно, к неверному позиционированию пикселей), что в свою очередь нарушает целостность всего изображения. Неточность расположения пикселей приводит к неточным результатам измерений. Чем больше временной сдвиг, тем больше искажения. У высококачественных грабберов он составляет плюс-минус 4 нс. Максимум (2,5 нс. в среднем).

Соотношение сторон пикселя

У разных видов кодировок сигнала соотношение длины пикселя к его высоте может различаться. Так, в формате RS-170 стороны соотносятся, как 4:3. Отношение сторон пикселя тесно связано с процессом обработки изображения. У многих контроллеров оцифровки, работающих с частотой 60 Гц, это соотношение равно 5:4, тогда у большинства грабберов, работающих с частотой 50 Гц, оно равно 3:2. Остальные платы захвата видеоизображения позволяют задавать отношение сторон пикселя программным путем. В том случае, когда картинка принимается и отображается с одинаковым соотношением сторон пикселя, оно не играет большой роли, форма объектов не искажается, квадраты остаются квадратами, а окружности – окружностями. Соотношение сторон пикселя следует принять во внимание при выполнении некоторых специальных операций, таких как определение площади участка изображения путем подсчета элементов, его составляющих, или изгиб выбранной области картинки. Кроме того, отношение длины и высоты пикселя важно, когда конечное изображение должно удовлетворять графическим стандартам, поэтому, если приложение требует точного “попиксельного” измерения, следует убедиться, что графические элементы изображения являются квадратными (имеют соотношение сторон 1:1).

Сжатие видеоданных

При записи изображения обычно используется по 8 бит (1 байт) для представления 256 уровней яркости красного, зеленого и синего цветов (RGB). Таким образом, для хранения одного элемента изображения (пиксела) требуется 3 байта памяти. Стандартный видеокадр формата 352Х288 пикселов требует 304128 байтов, а изображение на экране монитора даже при разрешении 640Х480 занимает почти целый мегабайт.

Использование классических алгоритмов сжатия "без потерь", таких как RLE (кодирование длин серий) или LZW (метод Зива - Лемпела - Уэлча), не решает проблемы, поскольку предельные для них коэффициенты сжатия (2-3 в случае черно-белых полутоновых или 1,5-2 для RGB изображений) совершенно недостаточны для большинства приложений.  Коэффициент сжатия, достигаемый при использовании любого метода, зависит от характера изображения. Например одноцветный фон в любом случае сожмется лучше полного мелких деталей изображения.

Полноцветные 24-битовые изображения можно сжать путем синтеза изображения с искусственной палитрой и применения кодирования длин серий в сочетании со статистическим кодированием, но при этом максимальный коэффициент сжатия будет не более 3-5 относительно исходного изображения, причем основное сжатие произойдет за счет перехода от RGB к 256-цветному изображению с искусственной палитрой, причем искажения, возникающие при таком переходе, необратимы, и уже это обстоятельство не позволяет считать такой способ сжатия неискажающим.

Большинство современных методов сжатия как неподвижных, так и видеоизображений, обеспечивающих сжатие в десятки, а иногда в сотни раз, предполагает некоторые потери, то есть восстановленное изображение не совпадает в точности с исходным. Потери эти связаны с отказом от передачи или некоторого "загрубления" тех компонентов изображения, чувствительность к точности воспроизведения которых у человеческого глаза невелика. Рассмотрим это на конкретных примерах.

Как было сказано выше, при записи изображений традиционно используется RGB-представление, когда на каждую цветовую составляющую приходится по одному байту. Альтернативный подход состоит в переходе от RGB- к YCrCb-представлению:

Y=0,299*R+0,587*G+0,114*B

Cb=(B-Y)/0,866/2+128

Cr=(R-Y)/0,701/2+128

Чувствительность человеческого глаза к яркостному Y-компоненту и цветностным компонентам Cb и Cr неодинакова, поэтому вполне допустимым представляется выполнение этого преобразования с прореживанием (интерливингом) Cb- и Cr-компонентов, когда для группы из четырех соседних пикселов (2Х2) вычисляются Y-компоненты, а Cb и Cr используются общие (схема 4:1:1). Более того, пре- и постфильтрация в плоскостях Cb и Cr позволяет использовать прореживание по схеме 16:1:1 без сколько-нибудь значительной потери качества.

Схема 4:1:1

Y=0,299*8+0,587*8+0,114*8=7,856 Бит

Cb=Y/4=1,964 Бит

Cr= Y/4=1,964 Бит

Y+Cr+Cb=11,784 Бит

Расчет показал, что схема 4:1:1 позволяет сократить выходной поток вдвое.

Схема 16:1:1

Y=0,299*8+0,587*8+0,114*8=7,856 Бит

Cb=Y/16=0,491 Бит

Cr= Y/16=0,491 Бит

Y+Cr+Cb=8,838 Бит

Схема 16:1:1 позволяет сократить выходной поток в 2,71 раза.

В основе ставших уже классическими стандартов сжатия JPEG (для статических изображений) и MPEG (для видеоданных), так же как и в сравнительно новых методах сжатия на основе Wavelet-преобразования, лежит переход от пространственного представления изображения к спектральному. В случае JPEG/MPEG для такого перехода используется дискретное косинус-преобразование (ДКП) на блоках 8Х8, в случае Wavelet - система фильтров, примененных к изображению. На рисунке приведен фрагмент некоего блока (матрицы) пикселов

размером 8Х8 (разделенный по диагонали черно-белый квадрат). Применение к пиксельной матрице ДКП дает матрицу из 64 коэффициентов или спектральных составляющих. Нулевой коэффициент представляет собой среднюю яркость исходного блока, поэтому, отбрасывая при восстановлении коэффициенты с 1 по 63, мы получим просто серый квадрат (в верхнем ряду в центре). Добавление первого коэффициента позволяет достаточно грубо описать распределение яркостей в исходном блоке по горизонтали (вверху справа).

Внизу слева и в центре приведены результаты восстановления исходного блока с использованием коэффициентов соответственно 6 и 15. Очевидно, что число ненулевых спектральных составляющих тем выше, чем больше мелких деталей содержалось в исходном блоке. Эксперименты показывают, что на типичных полутоновых изображениях более половины всех блоков 8Х8 могут быть описаны менее чем 20 спектральными составляющими.

Чувствительность человеческого глаза к точности передачи высокочастотных спектральных составляющих невелика, что позволяет сократить число бит, используемых для их кодирования. Реализуется такое сокращение делением каждого частотного коэффициента на соответствующий ему элемент матрицы квантования, причем матрицы квантования для цветностных компонентов (Cb и Cr) содержат, как правило, большие коэффициенты для одних и тех же спектральных составляющих, чем для яркостной.

Квадрат в нижнем ряду справа иллюстрирует реконструкцию исходного блока 8Х8 при использовании матрицы квантования, обеспечивающей приблизительно восьмикратное сжатие типичного полутонового изображения.

Достижение высоких степеней сжатия (порядка сотен) при использовании методов, основанных на ДПК, невозможно, поскольку минимальным кодируемым в них остается стандартный блок 8Х8. Использование блоков большего размера возможно например на блоках 16Х16, но практическая реализация таких схем сопряжена с серьезными вычислительными затратами. При неумеренном повышении степени сжатия изображение становится все более "оквадраченым".

Гораздо более перспективным для получения больших коэффициентов сжатия представляется использование Wavelet-преобразования (wavelet - небольшая волна.). Переход в частотную область в схемах на его основе, как было сказано выше, достигается применением набора фильтров.

Общую схему сжатия на основе Wavelet-преобразования можно описать так. Исходное изображение (естественно, после преобразования RGB - YCrCb) фильтруется с применением низкочастотного и высокочастотного фильтров по строкам и столбцам с последующим прореживанием, так что вместо одного изображения размером M X N пикселов после первого прохода синтезируется четыре, размером (M/2) X (N/2) каждое, причем наиболее информативным из них является [hh] - то, которое было получено с использованием низкочастотного фильтра как по строкам, так и по столбцам.

Страницы: 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19