Python实现图片编码为SSTV音频信号：原理与实操指南

本文已发布至个人博客  使用 Python 将图片编码为 SSTV 音频信号：从原理到实践 – zhangli的个人博客

什么是 SSTV？

慢扫描电视（Slow Scan Television, SSTV） 是一种通过音频信号传输静态图像的技术，广泛应用于业余无线电通信和极地探险等低带宽场景。与传统视频不同，SSTV 需要数秒到数分钟传输单张图片，因此被称为“慢扫描”。

本文将介绍如何使用 Python 和 pysstv 库，将任意图片转换为 SSTV 音频信号，并生成 WAV 文件。

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环境准备

1. 安装依赖库

确保已安装以下库：

pip install pysstv Pillow

2. 代码准备

以下是完整的 SSTV 编码代码：

from pysstv.color import MartinM1

from PIL import Image

def encode_sstv(image_path, output_audio_path):

    # 打开图片并预处理

    image = Image.open(image_path)

    if image.mode != 'RGB':

        image = image.convert('RGB')

    image = image.resize((320, 256))  # 调整分辨率

    

    # 创建编码器并生成音频

    sstv = MartinM1(image, 44100, 16)

    sstv.write_wav(output_audio_path)

    print(f"SSTV音频已保存到 {output_audio_path}")

# 使用示例

encode_sstv('input.png', 'output.wav')#修改为图片路径以及输出音频路径

代码详解

步骤 1：图像预处理

SSTV 对图像有严格的格式要求，代码中通过以下步骤完成预处理：

1. 转换为 RGB 模式

if image.mode != 'RGB':

    image = image.convert('RGB')

– 原因：SSTV 需要 RGB 通道数据，非 RGB 格式（如灰度图、RGBA）会导致编码错误。

2. 调整分辨率

image = image.resize((320, 256))

步骤 2：创建 SSTV 编码器

sstv = MartinM1(image, 44100, 16)

支持的 SSTV 模式

pysstv 提供多种编码模式，例如：

可通过替换 MartinM1 为其他模式类名切换。

步骤 3：生成音频文件

ite_wav(output_audio_path)

实战演示

示例 1：编码图片

假设有一张 input.png，运行代码：

encode_sstv('input.png', 'output.wav')

生成的 output.wav 可通过以下方式播放：

示例 2：验证音频文件

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说实话画质不好(

常见问题

1. 图像颜色失真

– 原因：SSTV 的色度带宽较低，无法保留高清色彩细节。

– 解决方案：编码前增加图像锐化或对比度增强。

2. 音频播放无反应

– 原因：扬声器或解码软件不支持低频/高频信号。

– 解决方案：确保音频设备的频率响应范围包含 1500-2300 Hz。

3. 编码时间过长

延伸阅读：

作者：zhangli_WATNG