低比特率遠程監(jiān)控視頻壓縮編碼的技術(shù)分析

低比特率遠程監(jiān)控視頻壓縮編碼的技術(shù)分析 　　0 引言 　　在某些特定的工業(yè)場所，例如偏遠地區(qū)油井和高速公路，我們需要對油井裝備的運行狀態(tài)以及高速公路路面情況進行實時監(jiān)控，但由于有線傳輸線路鋪設(shè)不便或維護費用昂貴等問題，只能采用短波和超短波通信，信道帶寬只能達到16Kb/s，利用傳統(tǒng)的視頻圖像壓縮方法不能滿足視頻實時傳輸?shù)囊蟆? 　　在采用數(shù)字?jǐn)z像機的錄制過程中，采用D1格式（704x576），25FPS的視頻流，按YCbCr4：2：2格式進行8bit量化，每幀圖像的數(shù)據(jù)量為704x576x2x8x25=162.2Mb/s，考慮到壓縮后的視覺效果，采用JPEG2000編碼標(biāo)準(zhǔn)對視頻進行壓縮比為128：1的壓縮【6】，則其壓縮碼流速降為1.267Mb/s，仍然遠遠達不到短波、超短波小于20Kb/s的要求，因此必須根據(jù)此類視頻的特點改進壓縮算法，保證實時監(jiān)控的實現(xiàn)。 　　1 傳統(tǒng)的壓縮方法分析 　　當(dāng)前的視頻圖像編碼壓縮標(biāo)準(zhǔn)方法無法對在固定背景下的設(shè)備運行視頻圖像進行高倍壓縮，以滿足短波、超短波信道有限傳輸帶寬的要求。因此，必須針對此類情況，研究針對性更強的視頻壓縮方法。 　　文獻【1】提出了一種基于甚低比特率水下視頻圖像壓縮編碼的方法，幀間編碼采用基于小波樹的WDR算法，幀間運動估計和補償針對小波預(yù)處理后的子帶進行，算法的壓縮比可以達到250：1～500：1，能夠滿足極低比特率下的視頻傳輸，但其對于運動對象和背景圖像的考慮較少。 　　對于視頻對象的提取文獻【2】提出了一種基于背景差值法的運動物體檢測，其先對圖像進行濾波去噪，然后采用背景差值法將運動圖像和背景圖像做差，得到差分圖像。文獻【3】提出了一種基于三幀差分和背景差分相結(jié)合的分割，能夠更好、更準(zhǔn)確的將運動對象從背景圖像中分離出來。 　　對于油井設(shè)備運行現(xiàn)場以及遠程高速公路監(jiān)控等視頻，有其獨特的成像特點： 　　其一，背景固定，由于攝像機是固定的，拍攝的背景也是固定的； 　　其二，視頻的關(guān)注點在于特定對象的變化，如裝備、車輛等，而對其它的部分關(guān)注度可以忽略。針對以上特點，我們可以從視頻圖像預(yù)處理、對象與背景分別編碼等幾個方面對壓縮算法進行改進。實驗證明，算法的壓縮率能夠達到300：1，能夠?qū)崿F(xiàn)實時傳輸，解碼后的圖像能夠滿足人們的需求。 　　2 遠程監(jiān)控視頻壓縮編碼方案 　　本文提出的編碼方案主要從視頻圖像預(yù)處理，視頻對象提取和幀間運動補償三個方面提高圖像的壓縮率，實現(xiàn)視頻的實時傳輸。 　　2.1 視頻圖像預(yù)處理 由于現(xiàn)場攝像機拍攝得到的視頻幀序列圖像為彩色圖像RGB三通道，但彩色圖像對于我們實時掌握路面大體情況和裝備狀態(tài)沒有必要，為了提高視頻壓縮率，將其轉(zhuǎn)化為單通道灰度圖像，公式如下【4】： 　　I=λRR+λGG+λBB 　　I為轉(zhuǎn)換后的灰度值，灰度值范圍從0到255，它由R、G、B三種顏色以不同比例擬和而成，本文中RGB的三個系數(shù)采用一組圖像處理中比較常用的值：0.2989，0.5870，0.1140。 　　然后對得到的視頻圖像進行一級離散小波變換（DWT），由此得到LL1、LH1、HL1和HH14個子帶。根據(jù)監(jiān)控圖像具有對比度低和紋理細節(jié)少的特點，舍棄所有高頻子帶，只保留低頻子帶LL1，而以后所有進行的幀內(nèi)視頻對象的提取和幀間的運動補償編碼都是在預(yù)處理后的子帶LL1上進行的，這樣不但消除了視頻監(jiān)控圖像中大量的視覺冗余，而且有效的提高了視頻圖像的壓縮率。 　　2.2 視頻對象的提取 在視頻圖像處理中，有三種比較常用的運動物體檢測方法： 　　①背景差值法； 　?、趫D像幀間差分法； 　?、刍诠饬鞯姆椒ㄒ约盎趬K匹配的方法【2】。由于本文監(jiān)控視頻都是采用固定的攝像機拍攝，所得的視頻背景是相同的，因此采用背景差值法提取視頻對象。其公式如下：Δf（x，y）=fk（x，y）-b（x，y） 　其中fk（x，y）為視頻圖像的當(dāng)前幀，b（x，y）為視頻的背景，不隨幀數(shù)的改變而改變。由于本文研究的對象是設(shè)備運行的狀態(tài)，因此可以提前采集背景，但由于光照、攝像機抖動、天氣等原因可能造成視頻運動背景的變化，因此設(shè)定一個閥值T，當(dāng)Δf（x，y）變化值小于T時，認定背景圖像沒有發(fā)生變化，當(dāng)大于T時，更新背景幀。 　　編碼的具體步驟如下： 　　Step1：提前采集背景，設(shè)定原始背景幀b（x，y），采用CDF9/7小波進行離散小波變換，采用較低的編碼比特率對背景圖像進行SPIHT編碼后傳至解碼端保存； 　　Step2：將預(yù)處理后的視頻幀LL1子帶與背景幀LL1子帶做差得到視頻前景，也就是視頻的運動對象，采用CDF17/11小波進行離散小波變換，采用較高的編碼比特率對得到的運動對象區(qū)域進行高質(zhì)量的壓縮編碼并傳輸；如圖2所示； 　　Step3：在解碼端根據(jù)設(shè)定的背景幀對視頻進行還原，并判斷Δf（x，y）與閥值T的關(guān)系，判斷是否需要更新背景幀。 　　2.3 幀間的運動補償 根據(jù)上節(jié)確定的運動區(qū)域內(nèi)，采用塊匹配的算法得到運動矢量。將得到當(dāng)前幀的運動對象的區(qū)域劃分2x2的宏塊，用全搜索算法在參考幀的運動對象區(qū)域中搜索匹配塊，得到運動矢量。利用這些運動矢量，對原始圖像進行運動補償，補償后的圖像即為預(yù)測誤差。對運動矢量和預(yù)測誤差進行量化、編碼后進行傳輸，在解碼端進行反變換得到原始圖像。 　　對于固定背景的遠程視頻圖像，本文采用24幀/s采集速度速度，其視頻序列的組成為IBBPBBPBBPBBPBBPB 　　BPBBP。其中I幀采用前述的幀內(nèi)編碼的方式，也就是基于固定背景視頻對象提取的編碼方法，P幀采用幀間預(yù)測編碼方式獲得，而B幀是解碼時由解碼程序根據(jù)各個視頻對象運動估計矢量插值得到的雙向幀，不占編碼傳輸?shù)谋忍財?shù)，這樣不但可以提高解碼視頻圖像的視覺質(zhì)量，而且提高了幀速率。 　　3 實驗及結(jié)果分析 　　取一段監(jiān)控視頻，利用本文的方法進行視頻壓縮重建。取其中的幾幀圖像視覺效果以及PSNR曲線如圖1所示。 　　經(jīng)檢測，解碼后的圖像的PSNR均在29以上，符合人眼視覺的最低要求，且由圖1內(nèi)容可以看出，根據(jù)本文提出的壓縮編碼方法對遠程視頻圖像進行處理后重建的圖像從人的視覺效果和PSNR值都滿足要求，具有可行性。其壓縮比能夠達到300：1，經(jīng)過16Kb/s的短波信道的傳輸試驗，沒有明顯的延遲現(xiàn)象，能夠清晰辨別視頻中對象的運動狀態(tài)，滿足實時傳輸?shù)囊蟆? 　　4 結(jié)論 　　提出了一種基于固定背景下的遠程視頻圖像的壓縮編碼方法，預(yù)處理過程去掉了視頻中的視覺冗余，并減少了視頻后續(xù)編碼的計算量和編碼比特率。通過固定背景的差分法提取運動對象，背景與運動對象的分別編碼傳輸減少了幀間冗余，并且加強了感興趣區(qū)域的圖像質(zhì)量，通過幀間的運動補償編碼消除了幀間的時間冗余，提高了視頻圖像編碼的效率。實驗證明，在重建圖像質(zhì)量滿足需要的前提下，視頻圖像的壓縮率達到300：1，基本滿足短波信道的16Kb/s的帶寬實時傳輸需求。 　　參考文獻： 　　【1】李慶忠，王文錦，劉佳旭，等.甚低比特率水下視頻圖像壓縮編碼方法.光電子-激光，2009，20（10）. 　　【2】胡永生，楊玲玲.基于背景差值法的運動物體檢測.福建電腦，2008，12. 　　【3】Ding Zhengjian，Gao Pan.Image segmentation based on edge and wantershed. Proceedings of 2010 3rd International Conference on Computer and Electrical Engineering，2010，v3：437-439. 　　【4】侯偉，盧炎麟，鄭河榮，等.固定背景下的視頻分割及在交通視頻流的應(yīng)用.計算機技術(shù)與發(fā)展，2008，18（9）. 　　【5】陳曉雷，馬義德.一種感興趣區(qū)域圖像壓縮編碼算法.計算機工程與應(yīng)用，2007，43（32）. 　　【6】劉永征，劉學(xué)斌，胡炳梁，等.基于ADV212的JPEG2000靜態(tài)圖像壓縮系統(tǒng)設(shè)計電子器件，2009，32（3）：504-508.