кодирование изображения кодирование звука

Урок 9
Кодирование графической информации, звуковой и видеоинформации
§16. Кодирование графических изображений. §17. Кодирование звуковой и видеоинформации

Содержание урока

§16. Кодирование графических изображений

§17. Кодирование звуковой и видеоинформации

Оцифровка звука

§17. Кодирование звуковой и видеоинформации

Оцифровка звука

Звук — это колебания среды (воздуха, воды), которые воспринимает человеческое ухо. С помощью микрофона звук преобразуется в аналоговый электрический сигнал. В любой момент времени аналоговый сигнал на выходе микрофона (ток или напряжение) может принимать любое значение в некотором интервале (рис. 2.24).

Как вы знаете, современные компьютеры обрабатывают только дискретные сигналы (двоичные коды). Поэтому для работы со звуком необходима звуковая карта 1 — специальное устройство, которое преобразует аналоговый сигнал, полученный с микрофона, в двоичный код, т. е. в цепочку нулей и единиц. Эта процедура называется оцифровкой.

1 В современных персональных компьютерах функции звуковой карты часто выполняет специальная микросхема материнской платы — аппаратный аудиокодек.

Оцифровка — это преобразование аналогового сигнала в цифровой код.

Ситуация напоминает ту, с которой мы столкнулись при кодировании рисунка: любая линия состоит из бесконечного числа точек, поэтому, чтобы закодировать «по точкам», нужна бесконечная память. Здесь тоже придётся использовать дискретизацию — представить аналоговый сигнал в виде набора чисел, т. е. записать в память только значения сигнала в отдельных точках, взятых с некоторым шагом Т по времени (рис. 2.25).

Число Т называется интервалом дискретизации, а обратная ему величина 1/Т — частотой дискретизации. Частота дискретизации обозначается буквой f и измеряется в герцах (Гц) и килогерцах (кГц). Один герц — это один отсчёт в секунду, а 1 кГц — 1000 отсчётов в секунду. Чем больше частота дискретизации, тем точнее мы записываем сигнал, тем меньше информации теряем. Однако при этом возрастает количество отсчётов, т. е. информационный объём закодированного звука.

Для кодирования звука в компьютерах чаще всего используются частоты дискретизации 8 кГц (минимальное качество, достаточное для распознавания речи), 11 кГц, 22 кГц, 44,1 кГц (звуковые компакт-диски), 48 кГц (фильмы в формате DVD), а также 96 кГц и 192 кГц (высококачественный звук в формате DVD- audio). Выбранная частота влияет на качество цифрового звука. Дело в том, что наушники и звуковые колонки — это аналоговые (не цифровые) устройства, и при проигрывании звука через звуковую карту компьютеру нужно как-то восстановить исходный аналоговый сигнал и передать его на наушники или звуковые колонки. В памяти есть только значения, снятые с интервалом Т, остальная информация была потеряна при кодировании. В простейшем случае по ним можно восстановить ступенчатый сигнал, который будет существенно отличаться от исходного (до кодирования) (рис. 2.26). В современных звуковых картах для повышения качества звука этот ступенчатый сигнал сглаживается с помощью специальных фильтров.

Для повышения качества звука, т. е. для большего соответствия между сигналом, принятым микрофоном, и сигналом, выведенным из компьютера на колонки, нужно увеличивать частоту дискретизации, однако при этом, как вы уже знаете, увеличивается и объём файла. Как же выбрать оптимальную частоту при кодировании? Ответ на этот вопрос во многом зависит от свойств звука, который нужно закодировать.

С точки зрения математики, любой сигнал можно представить в виде суммы очень большого числа колебаний разных частот (гармоник). Если выбрать частоту дискретизации больше, чем удвоенная частота самой быстрой гармоники, то теоретически по отдельным отсчётам можно точно восстановить исходный аналоговый сигнал. Этот результат известен в радиотехнике как теорема Котельникова-Шеннона.

К сожалению, на практике всё несколько сложнее. Дело в том, что в реальных сигналах содержатся гармоники с очень высокими частотами, так что частота дискретизации, полученная с помощью теоремы Котельникова-Шеннона, будет также высока и объём файла — недопустимо велик. Однако средний человек слышит только звуки с частотами от 16 Гц до 20 кГц, поэтому все частоты выше 20 кГц можно «потерять» практически без ухудшения качества звука (человек не почувствует разницу!). Удвоив эту частоту (по теореме Котельникова-Шеннона), получаем оптимальную частоту дискретизации около 40 кГц, которая обеспечивает наилучшее качество, различимое на слух. Поэтому при высококачественном цифровом кодировании звука на компакт-дисках и в видеофильмах чаще всего используют частоты 44,1 и 48 кГц. Более низкие частоты применяют тогда, когда важно всячески уменьшать объём звуковых данных (например, для трансляции радиопередач через Интернет), даже ценой ухудшения качества.

Кроме того что при кодировании звука выполняется дискретизация с потерей информации, нужно учитывать, что на хранение одного отсчёта в памяти отводится ограниченное место. При этом вносятся дополнительные ошибки.

Представим себе, что на один отсчёт выделяется 3 бита. При этом код каждого отсчёта — это целое число от 0 до 7. Весь диапазон возможных значений сигнала, от 0 до максимально допустимого, делится на 8 полос, каждой из которых присваивается номер (код). Все отсчёты, попавшие в одну полосу, получают одинаковый код (рис. 2.27).

Преобразование измеренного значения сигнала в целое число называется дискретизацией по уровню или квантованием. Эту операцию выполняет аналого-цифровой преобразователь (АЦП) — специальный блок звуковой карты.

Разрядность кодирования — это число битов, используемое для хранения одного отсчёта.

Недорогие звуковые карты имеют разрядность 16-18 битов, большинство современных — 24 бита, что позволяет использовать 2 24 = 16 777 216 различных уровней.

Объём данных, полученный после оцифровки звука, зависит от разрядности кодирования и частоты дискретизации. Например, если используется 16-разрядное кодирование с частотой 44 кГц, то за 1 с выполняется 44 000 измерений сигнала, и каждое из измеренных значений занимает 16 битов (2 байта). Поэтому за 1 секунду накапливается 44 000 • 2 = 88 000 байтов данных, а за 1 минуту: 88 000 • 60 = 5 280 000 байтов ≈ 5 Мбайт.

Если записывается стереозвук (левый и правый каналы), это число нужно удвоить.

С помощью оцифровки можно закодировать любой звук, который принимает микрофон. В частности, это единственный способ кодирования человеческого голоса и различных природных звуков (шума прибоя, шелеста листвы и т. п.).

Однако у этого метода есть и недостатки:

• при оцифровке звука всегда есть потеря информации (из-за дискретизации);
• звуковые файлы имеют, как правило, большой размер, поэтому в большинстве современных форматов используется сжатие.

Среди форматов оцифрованных звуковых файлов наиболее известны:

• WAV (англ. Waveform Audio File Format; файлы с расширением wav) — стандартный формат звуковых файлов в операционной системе Windows; сжатие данных возможно, но используется редко;
• MP3 (файлы с расширением mp3) — самый популярный формат звуковых файлов, использующий сжатие с потерями: для значительного уменьшения объёма файла снижается качество кодирования для тех частот, которые практически неразличимы для человеческого слуха;
• WMA (англ. Windows Media Audio; файлы с расширением wma) — формат звуковых файлов, разработанный фирмой Microsoft; чаще всего используется сжатие для уменьшения объема файла;
• Ogg Vorbis (файлы с расширением ogg) — свободный (не требующий коммерческих лицензий) формат сжатия звука с потерями.

Все эти форматы являются потоковыми, т. е. можно начинать прослушивание до того момента, как весь файл будет получен (например, из Интернета).

Следующая страница Инструментальное кодирование звука

Cкачать материалы урока

Источник

Кодирование изображения кодирование звука

1. Дискретное представление информации: кодирование цветного изображения в компьютере (растровый подход). Представление и обработка звука и видеоизображения. Понятие мультимедиа.

Вся информация, которую обрабатывает компьютер должна быть представлена двоичным кодом с помощью двух цифр 0 и 1. Эти два символа принято называть двоичными цифрами или битами. С помощью двух цифр 0 и 1 можно закодировать любое сообщение. Это явилось причиной того, что в компьютере обязательно должно быть организованно два важных процесса: кодирование и декодирование.

Кодирование – преобразование входной информации в форму, воспринимаемую компьютером, т.е. двоичный код.

Декодирование – преобразование данных из двоичного кода в форму, понятную человеку.

С точки зрения технической реализации использование двоичной системы счисления для кодирования информации оказалось намного более простым, чем применение других способов. Действительно, удобно кодировать информацию в виде последовательности нулей и единиц, если представить эти значения как два возможных устойчивых состояния электронного элемента:

0 – отсутствие электрического сигнала;

1 – наличие электрического сигнала.

Эти состояния легко различать. Недостаток двоичного кодирования – длинные коды. Но в технике легче иметь дело с большим количеством простых элементов, чем с небольшим числом сложных.

Вам приходится постоянно сталкиваться с устройством, которое может находится только в двух устойчивых состояниях: включено/выключено. Конечно же, это хорошо знакомый всем выключатель. А вот придумать выключатель, который мог бы устойчиво и быстро переключаться в любое из 10 состояний, оказалось невозможным. В результате после ряда неудачных попыток разработчики пришли к выводу о невозможности построения компьютера на основе десятичной системы счисления. И в основу представления чисел в компьютере была положена именно двоичная система счисления.

Способы кодирования и декодирования информации в компьютере, в первую очередь, зависит от вида информации, а именно, что должно кодироваться: числа, текст, графические изображения или звук.

Аналоговый и дискретный способ кодирования

Человек способен воспринимать и хранить информацию в форме образов (зрительных, звуковых, осязательных, вкусовых и обонятельных). Зрительные образы могут быть сохранены в виде изображений (рисунков, фотографий и так далее), а звуковые — зафиксированы на пластинках, магнитных лентах, лазерных дисках и так далее.

Информация, в том числе графическая и звуковая, может быть представлена в аналоговой или дискретной форме. При аналоговом представлении физическая величина принимает бесконечное множество значений, причем ее значения изменяются непрерывно. При дискретном представлении физическая величина принимает конечное множество значений, причем ее величина изменяется скачкообразно.

Приведем пример аналогового и дискретного представления информации. Положение тела на наклонной плоскости и на лестнице задается значениями координат X и У. При движении тела по наклонной плоскости его координаты могут принимать бесконечное множество непрерывно изменяющихся значений из определенного диапазона, а при движении по лестнице — только определенный набор значений, причем меняющихся скачкообразно.

Примером аналогового представления графической информации может служить, например, живописное полотно, цвет которого изменяется непрерывно, а дискретного — изображение, напечатанное с помощью струйного принтера и состоящее из отдельных точек разного цвета. Примером аналогового хранения звуковой информации является виниловая пластинка (звуковая дорожка изменяет свою форму непрерывно), а дискретного — аудиокомпакт-диск (звуковая дорожка которого содержит участки с различной отражающей способностью).

Преобразование графической и звуковой информации из аналоговой формы в дискретную производится путем дискретизации, то есть разбиения непрерывного графического изображения и непрерывного (аналогового) звукового сигнала на отдельные элементы. В процессе дискретизации производится кодирование, то есть присвоение каждому элементу конкретного значения в форме кода.

Дискретизация – это преобразование непрерывных изображений и звука в набор дискретных значений в форме кодов.

Создавать и хранить графические объекты в компьютере можно двумя способами – как растровое или как векторное изображение. Для каждого типа изображений используется свой способ кодирования.

Кодирование растровых изображений

В процессе кодирования изображения производится его пространственная дискретизация. Пространственную дискретизацию изображения можно сравнить с построением изображения из мозаики (большого количества маленьких разноцветных стекол). Изображение разбивается на отдельные маленькие фрагменты (точки), причем каждому фрагменту присваивается значение его цвета, то есть код цвета (красный, зеленый, синий и так далее).

Для черно-белого изображения информационный объем одной точки равен одному биту (либо черная, либо белая – либо 1, либо 0).

Для четырех цветного – 2 бита.

Для 8 цветов необходимо – 3 бита.

Для 16 цветов – 4 бита.

Для 256 цветов – 8 бит (1 байт).

Качество изображения зависит от количества точек (чем меньше размер точки и, соответственно, больше их количество, тем лучше качество) и количества используемых цветов (чем больше цветов, тем качественнее кодируется изображение).

Для представления цвета в виде числового кода используются две обратных друг другу цветовые модели: RGB или CMYK. Модель RGB используется в телевизорах, мониторах, проекторах, сканерах, цифровых фотоаппаратах… Основные цвета в этой модели: красный (Red), зеленый (Green), синий (Blue). Цветовая модель CMYK используется в полиграфии при формировании изображений, предназначенных для печати на бумаге.

Цветные изображения могут иметь различную глубину цвета, которая задается количеством битов, используемых для кодирования цвета точки.

Если кодировать цвет одной точки изображения тремя битами (по одному биту на каждый цвет RGB), то мы получим все восемь различных цветов.

Источник

Кодирование для чайников, ч.1

Не являясь специалистом в обозначенной области я, тем не менее, прочитал много специализированной литературы для знакомства с предметом и прорываясь через тернии к звёздам набил, на начальных этапах, немало шишек. При всём изобилии информации мне не удалось найти простые статьи о кодировании как таковом, вне рамок специальной литературы (так сказать без формул и с картинками).

Статья, в первой части, является ликбезом по кодированию как таковому с примерами манипуляций с битовыми кодами, а во второй я бы хотел затронуть простейшие способы кодирования изображений.

0. Начало

Давайте рассмотрим некоторые более подробно.

1.1 Речь, мимика, жесты

1.2 Чередующиеся сигналы

В примитивном виде кодирование чередующимися сигналами используется человечеством очень давно. В предыдущем разделе мы сказали про дым и огонь. Если между наблюдателем и источником огня ставить и убирать препятствие, то наблюдателю будет казаться, что он видит чередующиеся сигналы «включено/выключено». Меняя частоту таких включений мы можем выработать последовательность кодов, которая будет однозначно трактоваться принимающей стороной.

1.3 Контекст

2. Кодирование текста

Текст в компьютере является частью 256 символов, для каждого отводится один байт и в качестве кода могут быть использованы значения от 0 до 255. Так как данные в ПК представлены в двоичной системе счисления, то один байт (в значении ноль) равен записи 00000000, а 255 как 11111111. Чтение такого представления числа происходит справа налево, то есть один будет записано как 00000001.

Итак, символов английского алфавита 26 для верхнего и 26 для нижнего регистра, 10 цифр. Так же есть знаки препинания и другие символы, но для экспериментов мы будем использовать только прописные буквы (верхний регистр) и пробел.

Тестовая фраза «ЕХАЛ ГРЕКА ЧЕРЕЗ РЕКУ ВИДИТ ГРЕКА В РЕЧКЕ РАК СУНУЛ ГРЕКА РУКУ В РЕКУ РАК ЗА РУКУ ГРЕКУ ЦАП».

2.1 Блочное кодирование

Информация в ПК уже представлена в виде блоков по 8 бит, но мы, зная контекст, попробуем представить её в виде блоков меньшего размера. Для этого нам нужно собрать информацию о представленных символах и, на будущее, сразу подсчитаем частоту использования каждого символа:

Источник

Информатика. 10 класс

Конспект урока

Информатика, 10 класс. Урок № 17.

Тема — Кодирование графической и звуковой информации

Большую часть информации человек получает с помощью зрения и слуха. Важность этих органов чувств обусловлена развитием человека как биологического вида, поэтому человеческий мозг с большой скоростью способен обрабатывать огромное количество графической и звуковой информации.

С появлением компьютеров возникла огромная потребность научить их обрабатывать такую информацию. Как же такую информацию может обработать компьютер?

Итак, кодирование графической информации осуществляется двумя различными способами: векторным и растровым

Программы, работающие с векторной графикой, хранят информацию об объектах, составляющих изображение в виде графических примитивов: прямых линий, дуг окружностей, прямоугольников, закрасок и т.д.

Достоинства векторной графики:

— Преобразования без искажений.

— Маленький графический файл.

— Рисовать быстро и просто.

— Независимое редактирование частей рисунка.

— Высокая точность прорисовки.

— Редактор быстро выполняет операции.

Недостатки векторной графики:

— Векторные изображения выглядят искусственно.

— Ограниченность в живописных средствах.

Программы растровой графики работают с точками экрана (пикселями). Это называется пространственной дискретизацией.

КОДИРОВАНИЕ РАСТРОВОЙ ГРАФИКИ

Давайте более подробно рассмотрим растровое кодирование информации.

Компьютер запоминает цвет каждой точки, а пользователь из таких точек собирает рисунок.

При этом зная количество пикселей по вертикале и горизонтали, мы сможем найти — разрешающую способность изображения.

Разрешающая способность находится по формуле:

где n, m — количество пикселей в изображении по вертикали и горизонтали.

В процессе дискретизации каждый пиксель может принимать различные цвета из палитры цветов. При этом зная количество цветов, которые можно использовать в палитре и воспользовавшись формулой Хартли, мы сможем найти количество информации, которое используется для кодирования цвета точки, что мы будем называть глубиной цвета.

где N — количество цветов в палитре;

Таким образом, чтобы найти вес изображения достаточно перемножить разрешающую способность изображения на глубину цвета: L=P*i.

Каким именно образом возможно закодировать пиксель? Для этого используются кодировочные палитры.

КОДИРОВОЧНАЯ ПАЛИТРА RGB

Когда художник рисует картину, цвета он выбирает по своему вкусу. Но цвет в компьютере надо стандартизировать, чтобы его можно было распознать. Поэтому надо определить, что такое каждый цвет.

В экспериментах по производству цветных стекол М. В. Ломоносов показал, что получить любой цвет возможно, используя три различных цвета.

Этот факт был обобщен Германом Грассманом в виде законов аддитивного синтеза цвета.

Давайте рассмотрим два из этих законов:

— Закон трехмерности. С помощью трех независимых цветов можно, смешивая их в однозначно определенной пропорции, выразить любой цвет.

— Закон непрерывности. При непрерывном изменении пропорции, в которой взяты компоненты цветовой смеси, получаемый цвет также меняется непрерывно.

Из биологии вы знаете, что рецепторы человеческого глаза делятся на две группы: палочки и колбочки. Палочки более чувствительны к интенсивности поступаемого света, а колбочки — к длине волны.

Если посмотреть, как распределяется количество колбочек по тому, на какую длину волны они «настроены», то количество колбочек «настроенных» на синий, красный и зеленый цвета окажется больше.

Поэтому такие цвета были взяты основными для построения цветовой модели, которая получила название RGB (Red, Green, Blue). То есть задавая количество любого из этих трех цветов, можно получить любой другой. Для кодирования каждого цвета было выделено 8 бит (режим True-Color). Таким образом, количество каждого цвета может изменяться от 0 до 255, часто это количество выражается в шестнадцатеричной системе счисления (от 0 до FF).

Так как описание цвета происходит определением трех величин, то это наводит на мысль считать их координатами точки в пространстве. Получается, что координаты цветов заполняют куб.

При этом яркость цвета определяется тем насколько близка к максимальному значению хотя бы одна координата из трех.

КОДИРОВАНИЕ ЗВУКОВОЙ ИНФОРМАЦИИ

Давайте перейдем к кодированию звуковой информации.

Из курса физики вам всем известно, что звук — это непрерывная волна с изменяющейся амплитудой и частотой.

Для того, чтобы компьютер мог обрабатывать непрерывный звуковой сигнал, он должен быть дискретизирован, т. е. превращен в последовательность электрических импульсов (двоичных нулей и единиц).

Для этого звуковая волна разбивается на отдельные временные участки.

Гладкая кривая заменяется последовательностью «ступенек». Каждой «ступеньке» присваивается значение громкости звука. Чем больше количество уровней громкости, тем больше количество информации будет нести значение каждого уровня и более качественным будет звучание. Причем, чем больше будет количество измерений уровня звукового сигнала в единицу времени, тем качественнее будет звучание. Эта характеристика называется частотой дискретизации Данная характеристика измеряется в Гц.

При этом на каждое измерение выделяется одинаковое количество бит. Такая характеристика называется — глубина кодирования.

Таким образом, чтобы подсчитать вес звуковой волны достаточно перемножить частоту дискретизации, глубины кодирования и времени звучания такого звука. При этом, рассматривая современное звучание, количество звуковых волн может быть различное, например, для стереозвука — это 2, а для квадрозвука — 4.

Источник