视频图像的压缩传输技术研究

减小字体 增大字体 作者:陈欣琳 魏 东 金 亮  来源:www.zhonghualunwen.com  发布时间:2009-09-12 12:07:50

  随着数字图像技术的迅速发展,人们对视频图像既要求有高压缩比和低复杂度,又要求可靠性高尤其是恢复图像的质量,特别是对在感兴趣区域细节目标的恢复,有效的解决方法是实现视频信息捕获的数字化,提高抗干扰能力,并利用数字压缩算法压缩视频信息的容量,进行视频图像的数字化压缩传输。
  
  一、视频信号压缩编码技术
  
  (一)视频图像编解码的技术要点
  目前用于视频图像编码的方法很多,下面就5种主要技术方法进行讨论。
  1.离散余弦变换(DCT)
  离散余弦变换作为一种时域到频域的正交变换,图像数据经其变换后可以得到频谱分布。离散余弦变换已经广泛用于图像数据压缩,被认为是视频图像压缩中最有效的变换编码。
  2.量化
  为达到压缩数据的目的,对DCT系数需要进一步量化处理。量化是造成图像编解码信息损失的根源之一,在量化器设计时,可根据不同频率分量的视觉响应效果和动态量化要求选择亮度、色度的量化步长。
  3.DPCM和行程编码
  DCT的变换系数经量化后,可以进一步用DPCM和行程编码来压缩数据。相邻块之间的直流分量系数有很强的相关性,可采用DPCM编码,而量化后的交流分量系数常有很多零值,适合用行程编码。
  4.霍夫曼编码
  为进一步达到数据压缩的目的,还应对DCT系数的DPCM和AC行程编码的码字再作基于统计特性的熵编码。常用的熵编码方法是霍夫曼编码,其原理是对出现频率高的符号分配较短的码字,对出现频率较低的符号分配较长的码字,从而达到数据压缩的目的。
  5.帧间预测和运动补偿
  在视频信号中,图像在相邻帧间存在很强的相关特性。帧间预测是利用帧间的时间相关性消除图像信号的冗余度,提高压缩比。运动补偿方法是跟踪画面内的运动情况,对其加以补偿之后再帧间预测。有了运动补偿,所得的预测差值就更小,从而提高了压缩效率。
  (二)几种常见的编码标准
  1.JPEG标准
  JPEG标准的目标是面向静止图像的压缩,但由于运动序列由一帧一帧的图像组成,每帧可分别编码,然后以视频速率播放,因此JPEG标准中的思想和方法可用于视频图像的压缩。
  2.JPEG2000标准
  JPEG2000是基于离散小波变换的嵌入式编码技术,此种图像编码标准具有优越的压缩性能和抗误码能力,是一种性能优越的图像压缩编码标准。
  3.H.261标准
  该标准用于可视电话和电视会议,该标准采用具有运动补偿的帧间预测,接着对帧间预测误差进行(8×8)像素的DCT,然后对DCT变换系数设置进行自适应量化;再采用霍夫曼变长编码实现熵编码;最后采用输出缓冲寄存器平滑数码流,以保持输出数码率为恒定值。
  4.MPEG-1视频标准
  MPEG-1视频标准编解码采用运动补偿、离散余弦变换、量化器和可变长编码等压缩编码技术,其中基于宏块的运动补偿和基于DCT变换的频域压缩是MPEG-1依赖的两个基本技术。
  5.MPEG-2标准
  MPEG-2视频标准是活动图像信息的通用编码标准,基本算法同MPEG-1,但增加了帧间预测,更适用于活动图像编码。MPEG-2视频标准用于视频图像编码,码速率稍高,但有较好的图像质量。
  
  二、基于MPEG-2编码的视频传输方案
  
  (一)视频图像的数字化方案
  通过前面可以看出,H.261和MPEG-1标准由于分辨率太低而无法完成视频图像的高质量传输。JPEG标准虽可有较高的分辨率和图像质量,但它是静止图像编码标准,很不适合运动图像编码,而MPEG-2则克服了以上几种标准的缺点,它不仅具有较高的分辨率,而且图像质量很高,所以视频图像采用MPEG-2标准编码可以取得很好的效果。
  在视频信号送入压缩编码之前要首先经过视频处理,进行杂波消除并根据应用需要降低分解力,减少色分量或进行隔行连续扫描变换等,然后进行运动估值以指导消除图像中的时间冗余等成分的运动补偿;接着消除图像中空间冗余成分,然后进行量化和变字长编码,再通过缓冲器输出压缩编码后的比特流,以供信道编码传输。
  (二)视频图像的数字化传输方案
  通常传输视频图像时,在发端摄像机输出高质量的复合视频信号,经处理和编码后变成串行数据,再经发射机进入信道,收端解调并经信道译码后的数据送图像解码器,图像解码器送出的视频图像供监视和记录。传输过程如图1所示。
  
  三、JPEG2000的压缩编码过程
  
  基于离散小波变换的嵌入式编码技术JPEG2000具有同时支持有损压缩和无损压缩、渐进传输、感兴趣区域ROI的支持等优点,这种图像编码标准具有优越的压缩性能和抗误码能力,满足了视频图像压缩特殊应用领域的需求,是一种性能优异的图像压缩编码标准。
  (一)JPEG2000的压缩编码总体流程
  JPEG2000的压缩编码和解压缩的总体流程如图2所示。其中正向小波变换和逆向小波变换都是离散小波变换,在熵编码中使用的是最新的EBCOT嵌入式最优截断块编码。
  (二)预处理/后处理
  在小波变换之前,JPEG2000对于图像的无符号分量进行DC电平位移。如果无符号图像分量的每一个取样值有Ssiz个比特,即从SIZ标记片段来的Ssiz的MSB为零,第Ⅰ个成分的所有取样Ⅰ(x,y)依靠式(1)从每一个取样中提取相同的数量来实现位偏移:
  Ⅰ'(x,y)=Ⅰ(x,y)-2Ssiz-1(1)
  使得-2Ssiz≤Ⅰ'(x,y)≤2Ssiz,Ⅰ(x,y),Ⅰ'(x,y)分别为图像DC平移前后的取样值。
  进行DC电平位移的目的是:解码时能从有符号的数值中正确恢复无符号型数据的原始动态范围。解码时,在逆向小波变换或者逆向分量变换后,每一个取样值都要做DC平移的还原运算,即:
  Ⅰ(x,y)=Ⅰ'(x,y)+ 2Ssiz-1 (2)
  (三)小波变换
  JPEG2000相对传统JPEG的一个重大改进之处是使用离散小波变换代替离散余弦变换。算法中采用Mallat塔式算法。根据二维S.Mallat离散小波变换塔式分解算法,可将分量图像分为四个子带:低频、水平、垂直和对角。低频部分可进一步分解,经N级小波分解,得到3N+1个不同频带,包括3N个高频系数:N个水平方向(LH)、N个垂直向(HL)和N个对角高频系数(HH)和一个低频系数(LL)。

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