视频前处理过程首先将复合的模拟视频信号数字化后，分离出亮度信号和色度信号，再滤掉信号中的噪声，转换为世界通用的中间格式CIF或QCIF。该过程还可解决亮度与色度信号串扰，减少叠折干扰的作用。 
        视频信号在存储、传输过程中都可能会受到噪声的干扰。信源的质量对后面的压缩编码部分的性能有重要影响，在系统设计时必须考虑到这一点，尤其在编码的输出目标码率较低时这一点显得更为重要。噪声增加了输入端的信息量，而且图象的相关性减弱，使得后续的压缩编码较为困难。最坏情况时只有一小部分输出码率用于传送信号的信息，大部分则消耗在噪声信息的传送上。这时恢复信号的SNR往往要较信源噪声较小的图象恢复的情况要坏得多。
        分析表明，信源的信噪比对于混合编码器的性能有很大影响。Junji Kumada曾经计算了混合编码器的率失真函数（RDF）和输入信号信噪比的关系。率失真函数在理论上给出了在一定失真的情况下，信源编码所需的最低信息速率。该值与信源本身的功率密度谱（PSD）有关。
    不同输入信噪比条件下的编码器的率失真函数曲线如下图所示。假定图象序列相邻象素的相关系数为0.95。可以看出，信源的SNR对于编码器的性能有很大影响：在信源SNR为30dB时，若要保证输出信噪比为50dB至少需要4比特/象素，而信源没有噪声干扰时则仅需2比特/象素，所需编码比特数增加一倍。
  因此，为提高压缩编码的性能，有必要对混杂噪声的信号进行滤波。常用的滤波方法包括线性和非线性滤波。中值滤波属于非线性滤波，它被认为是消除脉冲干扰的有效手段，但对一些其他类型的干扰，如高斯分布的噪声，其效果则近似于一个低通滤波器。常用的线性滤波器是FIR滤波器，这类滤波器通常用来对信号进行限带处理。
        在图象处理中广泛采用二维滤波器，这是因为一般而言图象信号水平和垂直方向都有较强的相关性，但把一维中值滤波器简单地推广到二维，效果却不是很好，该滤波器在平滑噪声的同时，也去掉了一定的图象细节。因此人们提出了很多种改进的滤波器，用来保留图象的细节。栈滤波器（中值滤波器）便是其中的一种。当然，考虑到实现上的简单性，一般采用一维滤波器。

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