理論上，數字電視(DTV)畫面品質優于傳統的模擬電視，沒有鬼影、雪花、顫動和色彩失真等等問題。而且，模擬電視信號正如可以論證的那樣，最大的缺陷就是畫面斑點甚多，且因為對高頻信號響應不足而導致畫面不夠細膩，簡單地說，就是帶寬不夠。圖像越細致，分辨率就越高，所需要的帶寬就越大。

很久以前，美國官方就把可用頻譜中的每6MHz帶寬分配給美國廣播公司的每一個頻道以提供模擬電視信號，這種對視頻帶寬的限制及其對應的顯示標準(NTSC色彩空間)，就決定了傳統電視機的特征，并在幾十年時間里決定了電視畫面的質量。

隨著數字電視的出現，廣播公司看到了能更充分地利用其分配的帶寬的機會。的確，從他們的角度來看，數字電視最突出的優點莫過于容許在同樣的帶寬內傳輸更多的頻道，并且同樣能支持后續的高清晰度電視節目(HDTV)。

冗長的數據

帶寬的限制

HDTV對技術的要求非常高。傳統傳播模擬信號的NTSC信號在一個頻道6MHz帶寬內最低要使用4.2MHz的帶寬，并以29.97Hz的場頻掃描525線。經過數字量化和編碼壓縮之后，該信號可以被記錄在DVD上，其位傳輸bit率從2Mbits/s到10Mbits/s(支持自適應)，平均為4Mbits/s。比較而言，典型的HDTV具有5倍于模擬TV的分辨率。因此在同樣條件下，傳輸數據率應該是模擬信號的5倍才能達到同樣的性能。

無論是傳統的空中廣播(OTA)、有線電視公司的機頂盒，還是衛星電視，他們都在傳輸信號時受到帶寬的制約，在受限的帶寬上他們還要附加占用帶寬的服務，包括互動廣播、收費頻道和電視節目表等等。

那么，怎樣才能解決問題呢?采用壓縮技術是一種辦法。

數字視頻壓縮引起失真

目前最常用的數字視頻壓縮算法是MPEG-2。從現有的衛星電視傳輸、有線數字電視傳輸到空中數字廣播，MPEG-2在各種應用中已經被國際上廣為采用。

MPEG-2首先通過運動補償去除時間冗余，然后將一幀圖像分割成一個個8x8的相素點陣，在每個點陣內使用DCT(離散余弦變換)去除空間冗余。DCT完成后通過量化和重組后壓縮就完成了，然后進行可變長編碼，最后進行霍夫曼編碼。整個壓縮過程極大的減少了比特率(>10:1壓縮比)。

然而，比特率的減少也帶來了問題，因為編碼損失了一些原始的視頻信息，有可能引起嚴重的負作用，所以，MPEG-2被稱為有損編碼。它丟棄了被認為視覺上較為次要的圖像信息。壓縮得越大，編碼后的圖像與原始圖像的差異就越大。圖像質量和逼真度現在取決于所選擇的(或通常是施加的)壓縮級別。因為它直接與可用帶寬相關，我們必須問問自己，什么時候才不出現過度的視頻壓縮呢?

看得見的失真

在數字信號傳輸中的帶寬限制以及過分的圖像壓縮，使壓縮后的圖象完全不同于模擬世界看到的圖像。

通常，模擬圖像變差(或噪聲)經常是以高斯噪聲的形式出現，該噪聲的優點是它會保留基本的內容并且因為人眼視覺缺陷而不易被發覺。我們常常會看到那些有些模糊而讓人不那么舒服的模擬圖像，但是，這并不會讓人覺得明顯的反感。

數字噪聲遵循的是一種不同的分布模式，更重要的是，其特殊的形態讓人的視覺感到很不自然。當將MPEG-2編碼(或任何基于DCT模塊的編解碼)用到極限，失真就主要有兩種方式：蚊式噪聲(Mosquito noise)和方塊效應(Blocking artifacts)。

蚊式噪聲和a.k.a. Gibbs效應

蚊式噪聲

在清晰的彩色背景上，圍繞突出物體、電腦仿真物體或滾動的字符周圍的蚊式噪聲最為明顯。它看起來像某種圍繞物體與背景之間高頻分界(在前景物體與背景之間形成的尖銳跳變)的朦朧的東西或閃光體，甚至有時它被誤認為是環繞物。不幸的是，這種細小的效應在人身體之類更接近自然的形狀上也能看到。VIRIS項目組(視頻參考損傷系統)將蚊式噪聲定義為“伴隨著運動物體邊緣的失真，表現為圍繞著物體四周有一層象飛行物體和/或模糊的氣泡的物質(就像蚊子圍繞著人頭部和肩膀飛)”。

當重建圖像并因為使用用反余弦變換丟棄一些數據時，就會出現蚊式噪聲。

“蚊子”在一張圖像的其它部分也可以找到，例如，在特定的紋理分界處或顆粒狀物體處也會出現蚊式噪聲。結果就有點類似隨機噪聲了，噪聲看起來似乎與紋理或顆粒物混合在了一起，看起來就像畫面的原始特征。

方塊效應

方塊效應

方塊效應，名副其實，在圖像中表現出令人討厭和不自然的方塊。有時侯表現為一大塊，它是一種圖像的失真，且是由分塊編碼結構造成的。

當編碼達到最大化的時候，每個像素點陣就會被相當粗糙地取平均，使之看上去像一個大像素。每一個像素點陣的計算都不一樣，這樣就造成了各個點陣之間象是有明顯的邊界一樣。

當物體或攝像機快速運動的時候該效應更為明顯。最佳的例子是在NFL(美國國家足球聯盟)廣播過程中，抱球飛奔的運動員看起來就像老式任天堂游戲機里的馬利奧兄弟似的。

預平滑

盡管預平滑不是圖像壓縮處理算法中的一種，但它已經被用于消除這種數字失真。

廣播公司和內容提供商已經越來越意識到其傳播系統的缺陷，他們中的一些針對已有的帶寬限制采用了相當有爭議的解決方案：預平滑。

通過在信號輸入信道之前消除其圖像中的高頻部分，編碼器有更多的時間處理其任務，所產生的圖像受到方塊效應和蚊式噪聲的影響就更小。另一方面，這種一定程度上的過度濾波也損失了原始圖像中的所有微細變化和紋理。