CN101656889A - 一种高清视频实时压缩和编解码方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种对Bayer格式的高清视频信号进行实时压缩和编解码的方法，将采集到的高清Bayer格式视频信息传递到视频处理模块，根据改进后的AMBCT算法对Bayer格式高清视频信息进行压缩；解压缩时首先分离出图像的一阶距，根据标志位恢复出1bit图像矩阵，平均值矩阵，根据一阶距和平均值矩阵得到图像块的系数，通过系数以及对应的标志位对图像进行恢复，最后对图像矩阵进行重排列和插值后得到标准的RGB格式视频信号。本发明依托于数字图像处理技术，具有压缩效率高，软硬件实现简单而高效，满足视频信息处理实时性需要的特点，同时也保证压缩后的视频信息的质量。其中改进后的AMBCT算法具有速度更快，压缩效率更高的特点，对传输带宽的要求降低，适合于需要对视频信息进行实时压缩和传输的场合。

Description

一种高清视频实时压缩和编解码方法

一、技术领域

本发明涉及一种对Bayer格式的高清视频信号进行实时压缩和编解码的方法，具体地说就是针对Bayer格式图像的特点，利用嵌入式技术以及数字图像处理技术完成对视频信号的实时压缩和解压缩，在满足视频信号处理实时性要求的同时也保证视频信号的质量。

二、背景技术

实时视频处理技术广泛运用与各个领域，如道路监控，自动化管理等，并在这些领域中发挥着重要的作用，但是同时也面临着一些技术上的瓶颈，如嵌入式处理器性能有待提高，传输带宽受限等问题。这就造成了视频信号处理在一定的程度上并不能够做到实时，图像的分辨率受限制，这是目前我们在现有的技术条件下所需要解决的难题。

针对视频信号数据量大，不严格要求每帧图像正确无误的特点，利用数字视频处理技术对视频信号进行处理在目前广泛使用，同时由于视频信号所具有的数据量大的特点，使得在传输过程中所面临的问题格外突出，这就提出了如何传输数字视频信号的问题。

要做到实时传送数字视频需要相当宽的带宽，传输一路未经过压缩，每像素24bit，每秒30帧，分辨率为1280×960的彩色视频信号所需要的最小带宽为884.7Mbps，其中还未包含同步信息，在现实情况下为了传输单路视频信号而使用如此宽的带宽显然是不合适的。为了解决图像传输过程中面临着传输带宽的问题，要对摄像机获取的视频信号首先进行预先压缩然后再传输。现在流行的视频压缩方法对嵌入式处理器的性能要求较高，花费时间较长，如MPGE，H.264等，要做到每秒钟30帧的实时压缩对嵌入式处理器的性能的要求，设备的整体成本而言都是不小的挑战。

三、发明内容

由Bryce Bayer在30年前创造的Bayer格式已经应用于每一个彩色图片中，这种格式将每个像素用红、蓝或绿滤光器来分解，在实际处理时，每个象素的R，G，B信号由象素本身输出的某一种颜色信号和相邻象素输出的其他颜色信号构成。这种采样方式在基本不降低图像质量的同时，可以将采样频率降低60％以上。CMOS和CCD摄像机都使用该技术，这使得保证图像质量的同时成本得以降低，在传输时将传输带宽减小了2/3。采用Bayer格式的摄像机拍摄的图像必须经过转化后才能变成标准的RGB格式，在处理时选用的合适的插值方法可以得到较高的图像质量。

本发明基于AMBCT(Absolute Moment Block Truncation Coding，绝对矩块截断编码)，利用嵌入式技术对Bayer格式的高清视频信号进行实时压缩和解压缩，不仅具有压缩效率高，算法相对简单的特点，同时也保证了视频信号的质量，对嵌入式处理器性能的要求并不高，因而整体设备的成本得到了控制，为Bayer格式的视频信号的压缩处理提供了一种新的快速且高效的解决方案。采用该方案可以有效地解决处理器性能以及传输带宽不够的问题。例如对分辨率为1280×960的Bayer格式视频信号进行压缩，实际压缩后的一帧图像大小平均在200KB左右，即传输时所需带宽在6Mbps左右，解压缩后恢复出的图像PSNR可以达到30dB以上，与原始图像的对比如图1所示。对于大面积同色的图像，该方案拥有更高的压缩比和更好的图像质量，在传输带宽一定的条件下采用该方案可以获得传输带宽与图像质量的平衡。

本方案的技术构思为，对从摄像机读入的Bayer格式信号首先进行重排列，然后进行预处理，最后进行AMBCT变换，得到的就是所需的经过压缩的视频信号。解压缩时首先进行预处理，然后进行AMBCT重建，最后进行重排列，插值后即可得到重建的视频信号。

本发明的技术方案如下：

A.视频压缩

A1.读取摄像机输入的Bayer格式原始视频流，根据同步信号将其储存，等待一帧图像读取完成，然后对其进行处理。

A2.对原始图像帧进行重新排列，得到一帧新的图像，结果如图2所示。

A3.对新的一帧图像矩阵进行AMBCT变换，得到一阶距矩阵和平均值μ矩阵。

A4.对一阶距α进行判断，根据设定的阈值采取相应的操作。

A5.对得到的平均值μ矩阵计算一阶距α′，根据设定阈值采取相应的操作。

B.视频解压缩

B1.获取完整的图像数据帧

B2.分离出一阶距α矩阵，根据标志位恢复出1bit图像矩阵，平均值μ矩阵。

B3.根据一阶距α矩阵和平均值μ矩阵得到图像块的两个系数。

B4.由B3中得到的两个系数以及对应的标志位对图像进行恢复。

B5.对图像矩阵进行重排列和插值后得到标准的RGB格式视频信号。

四、附图说明

图1是本发明解压缩后图像与原始图像对比

图2是本发明的图像压缩部分重排列原始图像

图3是本发明的图像解压缩部分重排列图像

图4是本发明的图像插值重建

图5是本发明的图像压缩流程图

图6是本发明的图像解压缩流程图

五、具体实施方式

本发明所述的方法提供了一种实时的视频压缩和解压缩技术。采用该方法后视频压缩的实时性得到保障，同时对嵌入式处理器性能的要求也得以降低，图像的质量也有一定程度的保证，使得视频信号的实时性和压缩后的图像质量都可以得到兼顾，减小了视频信号传输时的带宽，降低了视频传输的成本。本发明原理如下：

A.视频压缩

A1.读入摄像机输入的Bayer格式视频信号，通常情况下CCD摄像机输出的相邻的4个像素中RGB三个分量之比为1∶2∶1。

A2.对读入的图像帧数据进行重新排列，使得进行AMBCT变换时的相邻4个像素为相同的颜色分量，如图2所示。

A3.对重排列完成的1280×960个像素的图像块进行分块，每块均含有RGB分量信息，大小为4×4，对其中的4个2pix×2pix的块计算平均值μ以及一阶距α。

A4.根据所得到的一阶距α进行判断，添加一个标志位flat，如果α小于阈值x，flag取1，表明此块区域是平滑的，直接跳到A6。如果α大于阈值x，则flag取0，表明此块区域非平滑，需要进一步处理。

A5.用1bit值代替原图像块中的8bit数据，根据平均值μ判断取值，大于等于平均值时为1，小于平均值时为0，得到2pix×2pix块的1bit图像矩阵，保存1bit图像和一阶矩α。

A6.保存得到的平均值μ。

A7.对得到的平均值μ进行排列，得到一个640×480的新矩阵，对新矩阵进行分块，每块大小为2×2，判断其一阶距α′，如果α′小于阈值x′，则保存其中一个平均值μ，并设立一个新的标志位flag′标定此矩阵结束压缩。如果α′大于阈值x′，则跳转到A8。估计一块图像平均最多有20％的区域存在这种情况，则可以对平均值μ再次进行压缩。

A8.Bayer格式中，对角的G分量值可以认为近似相等，利用这一特点，可以认为每个2×2的平均值μ矩阵的对角相等，取对角值的平均值。

B.视频解压缩

B1.接收一个完整的压缩后的图像数据帧。

B2.根据数据帧中平均值μ矩阵以及对应的flag′恢复出完整的原始平均值μ矩阵。

B3.根据数据帧中的1bit图像矩阵以及对应的flag完整地恢复出图像，由flag标定的位置在进行B6操作时不会参与运算。

B4.建立合适的数据结构，将接收到的图像帧经过处理后储存为3个部分：

(1)1bit图像矩阵。

(2)一阶距α。

(3)平均值μ。

B5.对大小为2pix×2pix的块进行操作，如果flag为1，则表示该块平滑转到B8。

B6.如果flag为0，则该块不平滑，根据2pix×2pix的1bit图像块矩阵及相应的一阶距α和平均值μ进行以下运算得到对应的系数a，b。

$q=\underset{x_i\≥\mathrm{\μ}}{\mathrm{\Σ}}1---\left(1\right)$

$m-q=\underset{x_i<\mathrm{\&mu;}}{\mathrm{\&Sigma;}}1---\left(2\right)$

$\mathrm{\&gamma;}=\frac{m*\mathrm{\&alpha;}}{2}---\left(3\right)$

$a=\mathrm{\&mu;}-\frac{\mathrm{\&gamma;}}{m-q}---\left(4\right)$

$b=\mathrm{\&mu;}+\frac{\mathrm{\&gamma;}}{q}---\left(5\right)$

上面5个公式的意义如下：

(1).计算超过平均值的点的个数q。

(2).图形块总点数m减去超过平均值的点个数，得到小于平均值的点数m-q。

(3).定义一个量γ，方便两个系数的计算。

(4).定义两个系数a，b对图像块进行填充，a，b必须满足以下条件：

$\mathrm{m\&mu;}=\underset{i=1}{\overset{m}{\mathrm{\&Sigma;}}}{y}_i=\mathrm{qb}+(m-q)a---\left(6\right)$

$\mathrm{m\&alpha;}=\underset{i=1}{\overset{m}{\mathrm{\&Sigma;}}}|y_i-\mathrm{\&mu;}|=q(b-\mathrm{\&mu;})-(m-q)(a-\mathrm{\&mu;})---\left(7\right)$

由此即可解得系数a，b。

B7.对未被flag标记的1bit图像矩阵进行分块填充，对应2pix×2pix块内为1的点填充值为b，为0的点填充值为a。

B8.对由flag标记的点进行填充，填充内容为相应的平均值μ。

B9.将图像帧进行重排列，如图3所示。

B10.对图像帧进行插值处理，得到相应的RGB分量，如图4所示。

压缩后，图像大小能够达到200kB，最高压缩率可以达到6.1，对于大面积同色的图像压缩率还将会更高。解压缩步骤B9中得到的图像和Bayer格式的图像相比较，对于图1，经过计算，其PSNR可以达到30.3dB，恢复后的图像效果令人满意。使用24幅不同图像试验后，对于多细节的图像，其PSNR可以到达26.3dB，对于低细节的图像，其PSNR可以到达33.2dB，平均PSNR可以达到29.5dB，平均压缩率为4.4。

本发明的有益效果是压缩和解压缩过程都没有复杂的算术和三角运算，复杂度低，效率高，适合低功耗处理器实时运算。

应当指出，以上所述具体实施方式可以使本领域的技术人员能更全面的理解本发明，但不以任何方式限制本发明。因此，尽管说明书参照附图对本发明进行了详细的说明，但是本领域技术人员应当理解，仍然可以对本发明进行修改或者等同替换。例如，使用其他的图像分辨率，采用其他视频格式等。而一切不脱离本发明的精神和范围的技术方案及其改进，其均因涵盖在本发明专利的保护范围中。

Claims (3)

1、一种针对Bayer格式的高清视频信号进行实时压缩和编解码的方法，其特征包含如下步骤：

视频压缩：

A1：读取输入的Bayer格式原始视频流，根据同步信号将其储存，等待一帧图像读取完成，然后对其进行处理。

A2：对原始图像帧进行重新排列，使得相邻4个像素为相同的颜色分量，得到一帧新的图像。

A3：对新的一帧图像矩阵进行AMBCT变换，得到一阶距矩阵和平均值μ矩阵。

A4：对一阶距α进行判断，根据设定的阈值采取相应的操作。

A5：对得到的平均值μ矩阵计算一阶距α′，根据设定阈值采取相应的操作。

视频解压缩

B1.获取完整的图像数据帧

B2.分离出一阶距α矩阵，根据标志位恢复出1bit图像矩阵，平均值μ矩阵。

B3.根据一阶距α矩阵和平均值μ矩阵得到图像块的两个系数。

B4.由B3中得到的两个系数以及对应的标志位对图像进行恢复。

B5.对图像矩阵进行重排列和插值后得到标准的RGB格式视频信号。

2、根据权利要求1所述的压缩编码方法，其特征还在于：在对图像进行变换之前，首先进行重排列，计算一阶距并与阈值进行比较后再根据结果判断是否进一步计算，以此减小数据量。

3、根据权利要求1所属的压缩编码方法，其特征还在于：在对图像进行变换以后，对得到的平均值μ矩阵继续计算一阶距，并与阈值比较后再根据结果判断是否设立标志位并且舍弃冗余数据。

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