采用數字傳輸視頻信號和用計算機處理視頻信號,首先要解決的問題是將視頻信號數字化(它涉及到視頻信號的掃描、采樣、量化和編碼)。關于視頻信號掃描前面已討論過。在每條水平掃描線上,等間隔地抽取視頻圖像的值,并只處理和傳輸這些采樣值,此過程稱為采樣。采樣過程中會產生失真與噪聲,類型如下:

根據香農采樣定理,為了能將采樣信號恢復到原信號,其采樣頻率f,要求兩倍于最大信號頻率f。如果采樣頻率fs<2M,則產生混疊現象,從而對視頻圖像信號本身產生干擾。為了解決此問題,通常采樣前,要對有噪聲的圖像信號進行低通濾波。

實際采樣脈沖并非理想的沖激函數,而是具有一定的寬度,從而會產生孔徑效應,使原視頻圖像信號頻率特性的高頻成分跌落。當由采樣值恢復原視頻圖像信號時,要求使用理想濾波器,但理想濾波器是無法實現的。因此在恢復視頻信號時會產生噪聲,這種噪聲稱為插入噪聲。

由于時鐘信號在發送端和接收端間存在相位抖動,故在恢復視頻信號時會產生噪聲,這種噪聲稱為抖動噪聲。

經過采樣后的視頻圖像,只是空間上的離散像素陣列,而每個像素的值仍是連續的,必須將它轉化為有限個離散值。這個過程稱為量化。如果像素值等間隔分層量化,則稱為均勻量化;若使用非等間隔進行分層量化,則稱為非均勻量化;若采樣后圖像的亮度序列中的每個亮度值分別用上述方法進行量化,這種量化方法稱為標量量化;若將圖像亮度序列的每K個樣點合成一組,形成K維空間的1個矢量,然后對此矢量進行量化,將它稱為矢量量化。

模擬值和量化值間的誤差稱為量化誤差或量化失真。在圖像亮度平坦區域,這種量化噪聲看起來像顆粒狀,故稱為顆粒噪聲,量化帶來的另一種嚴重失真稱為偽類現象。顯然,量化噪聲和偽類現象都與量化精度有關,量化越精細,量化噪聲越小,偽類現象就不嚴重。

但這是以增加電平數為代價得來的。最佳量化的目標是使用最少的電平數實現最小量化誤差。設計最佳量化器的方法有兩種,一是客觀的計算方法,它根據量化誤差的均方值為最小的原則,計算出判決電平和量化器輸出的電平值。另一種是主觀準則設計方法,它根據人眼的視覺特性設計量化器。視頻信號的數字編碼視頻信號是一種有灰度層次的圖像信號,視頻信號數字編碼的實質是:在保證一定質量信噪比要求或主觀評價得分)的前提下,以最少比特數表示視頻圖像。對標量量化來說,通常先對視頻信號進行線性PCM編碼,其信噪比與量化比特數的關系為:當每像素的編碼比特數每增加或減少1時,其信噪比約增加或減少6dB。

視頻信號處理是指根據人的要求對視頻圖像進行某種處理,主要包括：(1)在保證一定圖像質量的前提下盡可能壓縮視頻圖像的數據量(即視頻壓縮)。由于視頻信號的數據量大,因此其壓縮技術非常重要,將在第三節深入討論。(2)消除視頻信號在產生、獲取和傳輸過程中所引入的失真和干擾,使視頻信號盡可能逼真地重現景物。例如使用圖像強技術和圖像恢復技術。(3)根據上述準則,盡可能除去視頻圖像中的無用信息而突出其主要信息。(4)從視頻圖像中提取特征值,從便對其進行描述、分類和識別。

眾所周知,在開發視頻圖像應用系統時,遇到的最大障礙是圖像信息量巨大,如何對巨大數據量進行采集、存儲、處理和傳輸。例如,一幅640×480中分辨率的彩色圖像(24比特/像素),其數據量約為0.92MB,如果以每秒30幀的速度播放,則視頻信號的數碼率高達27.6Mbps。如果存放在650MB的光盤中,在不考慮音頻信號的情況下,每張光盤也只能播放24s,顯然,視頻壓縮技術是圖像處理的關鍵。在高清晰度數碼圖像中,數字化的視頻數據量極大,當數字視頻信號直接用PCM傳輸時,其數碼率高達884.7Mbps。要想在8MH(或6MHz)帶寬內傳輸圖像信號,就必須采用高效率的視頻壓縮編碼技術。

由于圖像所攜帶的信息量遠大于語音和數據,因此,決定了圖像通信將成為人類最重要的通信手段之一。不久的將來必然會出現各種各樣豐富多彩的圖像通信業務,21世紀將是圖像通信的世紀。視頻在圖像通信中最富有魅力和感染力,視頻圖像通信的重要性是不言而喻的,例如,數碼圖像也將成為人類生活的重要組成部分。隨著計算機和通信技術的發展,視頻圖像通信的應用將更為廣闊和普及。例如,多媒體系統、網絡中的圖像和Email的電子賀卡。