CN104168483A - 一种视频压缩方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种视频压缩方法，包括将原始视频信号转换为YUV格式的视频信号，然后将原始视频信号各分量进行分块处理，随后随机方式生成一个各元素符合正态分布的压缩感知观测矩阵，利用该矩阵的不同子集来压缩各图像分块，得到压缩后的图像。该方法兼顾处理效率且获得尽量小的压缩后的数据量，解决了现有技术中压缩算法复杂、不适用于像素级视频的网络实时传输的技术问题，通过该方法可以获得很好的数据视频的压缩效果，压缩后的像素级高清视频可适用于现有的低速网路。

Description

一种视频压缩方法及系统

技术领域

本发明涉及一种视频数据处理技术领域，具体地说是适用于无线网络实时传输的一种视频压缩方法和系统。

背景技术

随着数字多媒体终端的快速发展，智能手机、平板电脑等小型设备的小屏幕显示已不能满足人们的日常和工作需求。对于大屏幕终端(如大屏幕液晶电视、投影机等)实时共享手机、平板电脑等小型终端视频图像的需求已经成为一种趋势。然而，在像素级高清或更高分辨率的视频信号实时传输处理过程中，最大的难题就在于如何解决每秒2.8Gbps像素级高清视频信息或2.8Gbps以上的更高分辨率的像素级视频信息从网络的一端“搬移”到另一端的问题。对于目前常用的Wi-Fi无线网络带宽而言，通用的150兆无线网络无法胜任此项工作。

通过实际研究与国内外产品对比发现，可行的解决途径一般有两种：一个途径就是提高目前的网络带宽上限，改变已有网络基础设施来适应高速的实时视频传输；另一个途径就是压缩或降低视频信号所需传递的数据量，从而满足现有网络承载能力。对于前者而言，更换网络基础设施对原有设备的利用和其他基础设施的改造提出了巨大的挑战，其实际投资与费用均未必能满足实际工程需求；对于后者而言，需要解决如何利用现有网络基础设施，在不改变网络布局布线及路由交换设备等任何已有条件的情况下，实现视频像素点信号的网络化实时传输。

针对网络化实时视频传输与显示技术来说，涉及到的主要算法分为两类：一类是视频信号的压缩技术；另一类是以太网传输编码技术。

在视频信号的以太网传输方面，当一个视频经过H.264/AVC编码压缩之后，其传输带宽也随之而确定。编码质量越好，其带宽占用率就越大。实际工程应用中，由于使用H.264/AVC编码需要商业化付费导致很多企业相继推出自己的产品和专用设备来实现网络化的视频传输机制。在国内，每一家公司都可能拥有自己的独创性网络视频传输技术，如果不与其生产的硬件相匹配，那么就很难单独使用。

在视频信号的压缩技术方面，为保证视频信号能够远距离传输，国内外大多数知名产品均采用标准的视频压缩编码技术，如较常用的有H.264/AVC编码、JPEG2000编码等形式。究其原因主要是这些视频编译码技术在计算机应用中十分常见且易用，很多硬件制造商和芯片生产企业也为此做了大量的努力，其成型产品或芯片种类丰富，使用方便。在国内的视频监控领域中，H.264/AVC编码基本作为主要的手段被应用于各类相关产品中。但由于其产品中的大部分核心技术是由少数国外企业所掌控，因而很难根据自身的实际情况来制定符合实际工程需要的特定产品。另一方面，这些专用视频处理芯片和产品均属于固定配置，灵活性较差。

目前，市场上出现了很多视频信号实时共享的技术和解决方案，如Wi-Fi Display、DLNA和苹果的Airplay。虽然它们实现了笔记本电脑、平板电脑和智能手机等多媒体智能终端之间的实时互联和数据共享，使得数字媒体和内容服务的无限制的共享和增长成为可能。但由于三者均采用基于H.264/AVC的编码方式，遵循奈奎斯特采样定理，要求采样频率为信号带宽的两倍以上。随着多媒体数据量的急剧增大，传输所需的带宽也在不断增加，基于奈奎斯特采样定理的H.264/AVC压缩编码方式显然不能满足要求。

此外，在中国专利文献CN102387365A中公开了一种基于压缩传感的图像自适应编码方法，通过在对图像进行CS压缩采样前，判断各图像块在DCT域的稀疏度，根据判断结果对各图像块进行自适应的压缩采样，使得在低采样率的情况下能够对图像进行高质量重构。在该方案中，首先DCT变换并不能很好地表示图像的纹理特征和边缘特征，因此导致压缩后的图像边缘模糊，纹理不清晰。其次，该方法的计算复杂度高，在数据处理时花费时间长，且对硬件设备提出了较高的要求。

发明内容

为此，本发明的目的在于解决现有技术中存在的压缩技术很难解决像素级视频的网络实时传输、压缩后图像效果差、压缩算法复杂等问题，提供一种可在低速网络中传输高清视频信号的视频压缩方法及系统。

为解决上述存在的技术问题，本发明的目的之一是通过以下技术方案实现的：

一种视频压缩方法，其内容包括如下步骤：

(1)获取原始视频图像像素信息信号的格式，将非YUV格式的原始视频信号转换为YUV格式的视频信号；

(2)根据所述YUV视频信号尺寸可以预判出压缩后视频数据量范围，从而确定是否需要在压缩编码前对所述YUV视频信号进行预缩放处理，缩放尺寸则根据实际的网络带宽确定；

(3)按照光栅扫描的次序，分别将Y、U、V三色分量视频图像帧，均匀分割成若干个Y、U、V三色分量图像子块，其中任意一个图像子块均作为待处理图像子块对待，所有待处理图像子块的行、列元素数量一致，同时，在视频图像帧分割中，不足一个图像子块的部分，补0填充，以保证全部图像子块的行、列均相等；

(4)依照光栅扫描次序，从待处理图像子块中选取一个，对这个待处理图像子块再次依照光栅扫描的次序，逐行首尾相接，将像素点排列成一行，形成一个行向量，即得到这个图像子块所对应的图像子块行向量；

(5)通过随机方式产生一个以所述任意一个经首尾相接处理的图像子块行向量元素数量为行和列元素维数的压缩感知观测方阵，对该压缩感知观测方阵经正交化处理，得到正交化压缩感知观测方阵，并从该正交化压缩感知观测方阵中按照光栅扫描顺序选取若干数量的行向量，组成正交观测子阵；

(6)将所述正交观测子阵与待处理图像子块行向量的转置，进行矩阵相乘计算，得到一个图像子块的观测列向量；

(7)将步骤(3)所述剩余待处理图像子块，分别独立地经过步骤(4)、(5)和(6)处理，得到全部图像子块的观测列向量结果。

本发明所述视频压缩方法步骤(1)中，所述原始视频信号的格式可以为RGB格式，也可以为sRGB或YUV格式。

本发明所述视频压缩方法步骤(1)中，所述将非YUV格式的原始视频信号转换为YUV格式的视频信号，其转换过程包括：将原始的RGB格式的视频信号转化为YUV格式，其中Y、U、V分量分别用8位数据表示，此时数据量减小为原来的1/2；所述视频信号转化为YUV格式，所述的YUV格式为YUV420。

本发明所述的视频压缩方法步骤(2)中，所述预缩放处理方法为双线性压缩处理算法。

本发明所述视频压缩方法步骤(3)中，所述按照光栅扫描次序为，从左上角至右下角，每行必须全部扫描完毕后，才开始下一行的扫描体制。

更进一步，所述待处理图像子块为32×32像素大小，其余可选分割尺寸为16×16和64×64，由于采用YUV420格式，所以当Y分量采用32×32尺寸为待处理图像子块时，U和V应采用16×16像素尺寸。

本发明所述视频压缩方法步骤(4)中，所述逐行收尾相接是要求相邻两行图像信息收尾直接相连，行与行之间不插入任何其他数据。

本发明所述视频压缩方法步骤(5)中，所述随机方式是均值为0、方差为1的正态分布。

本发明所述视频压缩方法步骤(5)中，所述压缩感知观测方阵是一个行、列维数相等的方阵。

更进一步，所述正交化处理为标准施密特正交化矩阵处理方法。

更进一步，在整个编码过程中，所述压缩感知观测方阵只需生成一次，其对应的正交化压缩感知观测方阵同样也只需生成一次。

本发明所述视频压缩方法步骤(5)中，所述正交观测子阵正交化压缩感知观测方阵，即为正交化压缩感知观测方阵的子集，列维数与正交化压缩感知观测方阵相等，行维数小于等于正交化压缩感知观测方阵的行数。

更进一步，所述正交观测子阵的行维数决定一个待处理图像子块的压缩率。

更进一步，所述正交观测子阵的行维数等于一个待处理图像子块经过压缩后所得观测列向量的维数，正交观测子阵的行维数越少，压缩率越小，但图像恢复质量也会变差。

本发明所述视频压缩方法步骤(6)中，所述矩阵相乘计算是指一般矩阵乘积计算，必须要保证正交观测子阵的行数等于图像子块行向量转置的列数。

本发明所述视频压缩方法步骤(6)中，图像子块的观测列向量结果是按照行扫描顺序依次记录，每个观测行向量首尾相接排列。

更进一步，Y、U、V三色分量的图像子块均为独立处理，即各色差分量间、每个分量内部的各个图像子块均各自独立处理。

本发明的另一目的是提供一种视频压缩系统，该系统包括：

格式转换模块：用于获取原始视频信号的格式，将非YUV格式的原始视频信号转换为YUV格式的视频信号；

图像分块模块：用于将所述YUV视频信号分别进行分块处理，得到图像子块，其中U和V分量图像子块的行、列大小为Y分量图像子块行、列的二分之一；

行向量化模块：用于将所述图像子块，按照行扫描顺序，当前行与下一行收尾相接的形式变化，从图像子块矩阵形式变为行向量形式，得到行向量图像子块；

缩放判断模块：用于判断所述YUV格式的视频信号的数据量是否大于预设的阈值，如果大于或等于该阈值，则对所述YUV格式的视频信号进行预缩放处理，然后进行下一步；如果小于该阈值，则直接进入下一步；

随机矩阵生成模块：用于随机生成矩阵为行列大小相等的方阵，各元素满足均值为0，方差为1的正态分布；

正交子阵生成模块：用于将所述随机矩阵生成模块输出的方阵进行施密特正交化处理，列向量维数不变，进行矩阵变换，按照行扫描顺序从上至下，选择所需行向量来生成正交子阵；

矩阵相乘模块：用于将正交子阵乘以行向量图像子块，获得压缩结果；

整数化处理模块：为保证压缩结果的传输和可重构计算，可将矩阵相乘模块的计算结果进行整数化处理，得带其浮点数最接近的整数形式，保证不损失或者轻微损失恢复精度的同时，大幅降低传输所需数据量。

本发明的上述技术方案相比现有技术具有以下优点，

(1)本发明所述的视频压缩方法，通过将原始视频信号转换为YUV格式的颜色空间变换方式，减小了图像处理的数据量和计算的复杂度，例如对于RGB格式的视频信号采用压缩感知方法进行压缩时，需要分别获得R、G、B分量的观测值进行运算，而在对YUV格式的信号进行压缩时，则可以通过其中Y分量的观测量来获得其余值，这样，进行格式转换后，不仅数据量减小了一半，而且又简化了下一步的压缩运算处理的复杂度。本发明提供的视频压缩方案，能够适应当前Wi-Fi等其他无线网络条件，如IEEE802.11n带宽的要求和利用现有网络基础设施，在不改变网络布局布线及路由交换设备等任何现有的网络基础的条件下、且无需复杂的编译码算法和设备即可实现，是一种可适用于平板电脑，笔记本电脑，智能手机等智能终端间实时共享视频信号的数据压缩方案；

(2)本发明所述的视频压缩方法适用于多种格式的原始视频信号，原始视频信号的格式可以为RGB格式，或者为sRGB格式，或者为其他格式，具有普遍的适用性；

(3)本发明所述的视频压缩方法，将原始的RGB格式的视频信号转化为YUV420格式，其中Y、U、V分量分别用8位数据表示，此时数据量减小为原来的1/2，且对YUV420格式的视频信号进行压缩感知压缩时，只需要获得对Y分量的观测值进行运算，U、V分量参照Y分量的观测值进行运算即可，该转换方式不仅将数据量减少一半，而且简化了压缩的数据运算量；

(4)本发明所述的视频压缩方法，采用压缩感知方法对所述YUV格式的视频信号进行压缩时，通过正交化压缩感知观测方阵中按照光栅扫描顺序选取若干数量的行向量来确定最终的压缩率，压缩率一般为10/256-50/256，优选30/256，能够使得原始视频信息在保持其清晰度及完整性的前提下，获得较好的压缩效果，即压缩后的数据量在适合传输的范围内；

(5)本发明所述的视频压缩方法，观测列向量结果均为带符号小数，为方便传输，每个带符号小数均用一个16位二进制数来表示，通过该方式可以达到在损失微小图像恢复质量的的前提下，保证被压缩视频信号完整性的目的；

(6)本发明所述的视频压缩方法，正交化压缩感知观测方阵一旦生成可以适用于不同视频，在编码、译码中均使用同一个观测方阵即可，无需在编码端和译码端重复传输此方阵数据。这样不仅有效降低编码所需计算复杂度，更能减少传输数据量；

(7)本发明提供的一种视频压缩系统，通过格式转换模块对原始视频图像的颜色空间进行转换，然后对图像进行分块化处理，同时生成一个正态分布的正交随机压缩感知观测子阵，经正交观测子阵与各个图像子块相乘计算，得到压缩后的图像。通过该系统进行压缩得到的视频信号，可根据调整正交观测子阵的行向量数量来适用于不同的无线网络带宽需求，实现了视频的实时网络传输。

附图说明

为了使本发明的内容更容易被清楚的理解，下面根据本发明的具体实施例并结合附图，对本发明作进一步详细的说明，其中

图1是本发明的视频压缩方法的一个实施例的流程图；

图2是本发明的视频压缩方法的另外一个实施例的框图；

图3是本发明的视频压缩方法的另外一个实施例的流程框图；

图4是本发明的视频压缩方法的一个实施例的分割示意图；

图5是本发明的视频压缩方法的另外一个实施例的流程图

具体实施方式

实施例1：

本实施例提供一种适用于Wi-Fi无线网络实时共享的视频压缩处理方法，以低复杂度实时视频信号压缩为重点，其视频信号的信号源可采用智能手机或平板电脑等小型终端设备的视频信号。在像素级视频信号的传输处理过程中，最大的难题就在于如何解决每秒2.8Gbps像素级高清视频信息或2.8Gbps以上的更高分辨率的像素级视频信息从网络的一端“搬移”到另一端的问题。对于目前常用的网络带宽而言，通用的150兆无线网络无法胜任此项工作。

本实施例中的视频压缩方法的目的就是将获得的这些高清的视频信号进行压缩处理，使其压缩后能够适应当前Wi-Fi无线网络条件，如IEEE802.11n带宽的要求和利用现有网络基础设施，在不改变网络布局布线及路由交换设备等任何现有的网络基础的条件下，进行视频数据的局域网内传输。通过该视频压缩方法，实现了智能手机，平板电脑，笔记本电脑，大屏幕液晶电视等终端之间视频信号的共享。

本实施例所述的视频压缩方法，如图1所示，包括如下步骤：

(1)获取原始视频的格式信息，将非YUV格式的原始视频信号转换为YUV格式的视频信号。此处的原始视频信号可以为RGB格式或其他格式，如sRGB、YUV等格式。对于原始视频信息为YUV格式的，不需要此步骤的处理，对于原始视频信息为其他格式的，进行格式转换，将其格式转换为YUV格式。本实施例中，选择原始的视频信号为RGB格式，将其视频信号转化为YUV格式，其中Y、U、V分量分别用8位数据表示，此时数据量减小为原来的1/2。此处采用的YUV格式为YUV420，作为其他可以实现的实施方式，也可以将原始的RGB格式其转换为其他的YUV格式，如YUV444或YUV422。

(2)判断所述YUV格式视频信号的压缩后数据量是否大于网络带宽上限，如果大于，则对所述YUV格式的视频信号进行预压缩处理，然后进行下一步；反之，如果小于该阈值，则直接进入下一步。此处所述压缩数据量的估算办法为：原始YUV视频像素位数×缩放比例系数￡网络带宽的75％。其中，YUV视频像素位数＝(Y的宽度)×(Y的高度)×(U的宽度)×(U的高度)×(V的宽度)×(V的高度)×24位；缩放比例系数通常选取30/256；网络带宽假如是100M，则网络带宽的75％等于0.75×100×1024×1024×8位，这里需要注意一点的是，由于本方案中YUV的色彩空间格式选取为YUV420，故此，U、V分量的宽度与高度分别都只有Y分量的一半，即二分之一。本实施例中的预压缩处理方法为双线性压缩处理，作为其他可以替换的实施方式，还可以采用其他的压缩处理方式来进行预压缩，如双三次压缩处理、最近邻压缩处理或分形压缩处理等方式。

(3)采用压缩感知方法对所述YUV格式的视频信号进行压缩，得到压缩后的视频信号。将YUV格式的视频信号分割成若干个小块图像，根据压缩率确定观测矩阵，并进行压缩，所述压缩率为10/256-50/256，此处的压缩率根据实际情况和需要来确定，优选30/256。

本实施例中的视频压缩方法，通过将原始视频信号转换为YUV格式的方式，减小了图像处理的数据量和计算的复杂度，例如对于RGB格式的视频信号采用压缩感知方法进行压缩时，需要分别获得R、G、B分量的观测值进行运算，而在对YUV格式的信号进行压缩时，则可以通过其中Y分量的观测量来获得其余值，这样，进行格式转换后，不仅数据量减小了一半，而且又简化了下一步的压缩运算处理的复杂度。此外，通过设置阈值来对数据量有一个预先判断，对于较大的数据预先进行一次处理，对于不大的数据量则可直接进行后续的压缩处理，通过对数据区别处理，来同时兼顾处理效率且获得尽量小的压缩后的数据量，解决了现有技术中压缩算法复杂、不适用于视频的网络实时传输的技术问题，通过该方法可以获得很好的数据视频的压缩效果，压缩后的像素级高清视频可适用于现有的低速网络进行实时传输。

作为进一步的实施方式，在上述步骤后，还包括进一步的优化处理，即将压缩后的视频结果用8位二进制数表示。通过该方式可以达到在重构质量损失不大的前提下，保证被压缩视频信号完整性的目的。

实施例2：

本实施例中提供一种实现上述视频压缩方法的视频压缩系统，包括：

格式转换模块：获取原始视频信号的格式，将非YUV格式的原始视频信号转换为YUV格式的视频信号；图像分块模块：将所述YUV视频信号分别进行分块处理，得到图像子块，其中U和V分量图像子块的行、列大小为Y分量图像子块行、列的二分之一。

行向量化模块：将所述图像子块，按照行扫描顺序，当前行与下一行收尾相接的形式变化，从图像子块矩阵形式变为行向量形式，得到行向量图像子块。

缩放判断模块：判断所述YUV格式的视频信号的数据量是否大于预设的阈值，如果大于或等于该阈值，则对所述YUV格式的视频信号进行预缩放处理，然后进行下一步；如果小于该阈值，则直接进入下一步；随机矩阵生成模块：随机生成矩阵为行列大小相等的方阵，各元素满足均值为0，方差为1的正态分布。

正交子阵生成模块：将所述随机矩阵生成模块输出的方阵进行施密特正交化处理，列向量维数不变，进行矩阵变换，按照行扫描顺序从上至下，选择所需行向量来生成正交子阵。

矩阵相乘模块：将正交子阵乘以行向量图像子块，获得压缩结果。

整数化处理模块：为保证压缩结果的传输和可重构计算，可将矩阵相乘模块的计算结果进行整数化处理，得带其浮点数最接近的整数形式，保证不损失或者轻微损失恢复精度的同时，大幅降低传输所需数据量。

本实施例所述的视频压缩系统，通过转换模块对原始视频进行转换，然后通过缩放判断模块对转换后的视频进行数据量大小的判断，对于大数据量的视频信号先进行预缩放处理，再进行压缩；对于其他的视频直接进行压缩，得到压缩后视频图像。通过该系统进行压缩得到的视频信号，可适用于现有的无线网络的带宽的需求，实现了高清视频的实时网络传输。

实施例3：

本实施例中提供一个具体的缩放实例，针对分辨率为320x24060Hz的视频信号，实时传输所需的数据量I为320x240x60x24bit/s即110592000bit/s，虽然能满足在当前IEEE802.11n无线网络条件下实现单路视频图像信号实时传输的要求，但对于多路视频图像信号并行传输提出了挑战。

本实施例中的视频缩放方法的具体实现步骤如下：

第一步：RGB格式转换为YUV格式。经过格式转换之后，原始视频数据的信息量I减少为使得视频信息减小为原来的一半。为了减小图像处理的数据量和计算的复杂度，在压缩前将RGB格式视频信号转换成YUV420格式。每4个Y共用一组UV分量。在对于RGB格式的视频信号进行压缩时需要分别获得R、G、B分量的观测值进行运算。而在对YUV420格式的视频信号进行压缩时，只需获得对Y分量的观测值进行运算，UV分量参照Y分量的观测值进行运算即可。这样一来，RGB格式的视频信号转换成YUV420格式，在将数据量减小一半的同时，又可简化下一步的压缩运算。

第二步：采用压缩感知技术进行压缩。压缩感知技术逻辑框图如图2所示，即首先将格式转换后的图像分割成若干个16x16的小块图像，分割示意图如图4所示。将代表小块图像的方阵列向量化为256x1的列向量，然后采用30x256的观测矩阵与之相乘得到30x1的列向量，即压缩后的小块图像尺寸。的数据量再次压缩即

第三步：为了保证压缩处理后信号的传输与可重构特性，计算结果采用8位二进制数来表示，其压缩后结果为6480000bit/s。

如上所述，对像素级高清视频信号进行格式转换、压缩感知技术处理后所得到的信息数据量为原始信号信息量的即为6480000bit/s。具体的流程如图3所示。达到了数据压缩的目的，完全可以适应当前IEEE802.11n无线网络传输的要求。

实施例4：

本实施例中提供另外一个具体的视频信号压缩的应用实例。针对分辨率为1024x76860Hz的视频信号，实时传输所需的数据量I为1024x768x60x24bit/s即1132462080bit/s，显然在当前IEEE802.11n无线网络的带宽要求条件下不能实现实时的数据传输。

采用本实施例所述的视频压缩方法的具体实现步骤如下，流程图如图5所示：

第一步：将RGB格式的原始视频信号转换为YUV格式。经过格式转换之后，视频数据的信息量为使得视频信息传输所需的网络带宽减小一半。

第二步：大小判断，由于的数据量仍然无法在现有的IEEE802.11n无线网络中传输。首先利用双线性缩放进行4倍缩小，将视频图像的行数和列数各缩小为原来的一半，使得图像分辨率缩小为原视频图像的二分之一，视频图像数据量为针对高分辨率的视频图像信号，共享过程中需要传输大量的数据，在网络带宽受限的情况下就必须通过增大压缩率以适应网络带宽的要求，从而达到实时共享的目的，而压缩率的大幅增加将严重影响图像的重构质量。对此，本实施例中在压缩之前，对所要传输视频信号的数据量I进行判断估计。当数据量I大于等于阈值TH(此处选取TH＝100Mbps)时，首先对视频图像进行双线性压缩处理，将数据量减小4倍，然后再进行压缩感知处理；当数据量小于阈值TH时，直接进行压缩感知处理，此处的流程图见图5。

第三步：采用压缩感知技术进行视频压缩，压缩感知技术逻辑框图如图2所示，即首先将预处理后的图像分割成若干个16x16的小块图像，将代表小块图像的方阵列向量化为256x1的列向量，然后采用30x256的观测矩阵与之相乘得到30x1的列向量，即压缩后的小块图像尺寸。的数据量再次压缩为即

第四步：为了保证压缩处理后信号的传输与可重构性，压缩处理结果用8位二进制数表示，数据量增大为即16588800bit/s。

采用上述视频压缩方法，对像素级高清视频信号进行格式转换、压缩感知技术处理后所得到的信息数据量为原始信号信息量的即16588800bit/s。达到了数据压缩的目的，完全可以适应当前IEEE802.11n无线网络传输的要求。

显然，上述实施例仅仅是为清楚地说明所作的举例，而并非对实施方式的限定。对于所属领域的普通技术人员来说，在上述说明的基础上还可以做出其它不同形式的变化或变动。这里无需也无法对所有的实施方式予以穷举。而由此所引伸出的显而易见的变化或变动仍处于本发明创造的保护范围之中。

Claims (18)

1.一种视频压缩方法，其特征在于：该方法内容包括如下步骤：

(1)获取原始视频图像像素信息信号的格式，将非YUV格式的原始视频信号转换为YUV格式的视频信号；

(2)根据所述YUV视频信号尺寸可以预判出压缩后视频数据量范围，从而确定是否需要在压缩编码前对所述YUV视频信号进行预缩放处理，缩放尺寸则根据实际的网络带宽确定；

(3)按照光栅扫描的次序，分别将Y、U、V三色分量视频图像帧，均匀分割成若干个Y、U、V三色分量图像子块，其中任意一个图像子块均作为待处理图像子块对待，所有待处理图像子块的行、列元素数量一致，同时，在视频图像帧分割中，不足一个图像子块的部分，补0填充，以保证全部图像子块的行、列均相等；

(4)依照光栅扫描次序，从待处理图像子块中选取一个，对这个待处理图像子块再次依照光栅扫描的次序，逐行首尾相接，将像素点排列成一行，形成一个行向量，即得到这个图像子块所对应的图像子块行向量；

(5)通过随机方式产生一个以所述任意一个经首尾相接处理的图像子块行向量元素数量为行和列元素维数的压缩感知观测方阵，对该压缩感知观测方阵经正交化处理，得到正交化压缩感知观测方阵，并从该正交化压缩感知观测方阵中按照光栅扫描顺序选取若干数量的行向量，组成正交观测子阵；

(6)将所述正交观测子阵与待处理图像子块行向量的转置，进行矩阵相乘计算，得到一个图像子块的观测列向量；

(7)将步骤(3)所述剩余待处理图像子块，分别独立地经过步骤(4)、(5)和(6)处理，得到全部图像子块的观测列向量结果。

2.根据权利要求1所述的一种视频压缩方法，其特征在于：在步骤(1)中，所述原始视频信号的格式可以为RGB格式，也可以为sRGB或YUV格式。

3.根据权利要求1所述的一种视频压缩方法，其特征在于：在步骤(1)中，所述将非YUV格式的原始视频信号转换为YUV格式的视频信号，其转换过程包括：将原始的RGB格式的视频信号转化为YUV格式，其中Y、U、V分量分别用8位数据表示，此时数据量减小为原来的1/2；所述视频信号转化为YUV格式，所述的YUV格式为YUV420。

4.根据权利要求1所述的一种视频压缩方法，其特征在于：在步骤(2)中，所述预缩放处理方法为双线性压缩处理算法。

5.根据权利要求1所述的一种视频压缩方法，其特征在于：在步骤(3)中，所述按光栅扫描次序为，从左上角至右下角，每行必须全部扫描完毕后，才开始下一行的扫描体制。

6.根据权利要求1所述的一种视频压缩方法，其特征在于：所述待处理图像子块为32×32像素大小，其余可选分割尺寸为16×16和64×64，由于采用YUV420格式，所以当Y分量采用32×32尺寸为待处理图像子块时，U和V应采用16×16像素尺寸。

7.根据权利要求1所述的一种视频压缩方法，其特征在于：在步骤(4)中，所述逐行收尾相接是要求相邻两行图像信息收尾直接相连，行与行之间不插入任何其他数据。

8.根据权利要求1所述的一种视频压缩方法，其特征在于：在步骤(5)中，所述随机方式是均值为0、方差为1的正态分布。

9.根据权利要求1所述的一种视频压缩方法，其特征在于：在步骤(5)中，所述压缩感知观测方阵是一个行、列维数相等的方阵。

10.根据权利要求1所述的一种视频压缩方法，其特征在于：在步骤(5)中，所述正交化处理为标准施密特正交化矩阵处理方法。

11.根据权利要求1所述的一种视频压缩方法，其特征在于：在步骤(5)中，在整个编码过程中，所述压缩感知观测方阵只需生成一次，其对应的正交化压缩感知观测方阵同样也只需生成一次。

12.根据权利要求1所述的一种视频压缩方法，其特征在于：在步骤(5)中，所述正交观测子阵正交化压缩感知观测方阵，即为正交化压缩感知观测方阵的子集，列维数与正交化压缩感知观测方阵相等，行维数小于等于正交化压缩感知观测方阵的行数。

13.根据权利要求12所述的一种视频压缩方法，其特征在于：所述正交观测子阵的行维数决定一个待处理图像子块的压缩率。

14.根据权利要求12所述的一种视频压缩方法，其特征在于：所述正交观测子阵的行维数等于一个待处理图像子块经过压缩后所得观测列向量的维数，正交观测子阵的行维数越少，压缩率越小，但图像恢复质量也会变差。

15.根据权利要求1所述的一种视频压缩方法，其特征在于：在步骤(6)中，所述矩阵相乘计算是指一般矩阵乘积计算，必须要保证正交观测子阵的行数等于图像子块行向量转置的列数。

16.根据权利要求1所述的一种视频压缩方法，其特征在于：在步骤(6)中，任意一个图像子块的观测列向量结果是按照行扫描顺序依次记录，每个观测行向量首尾相接排列。

17.根据权利要求1所述的一种视频压缩方法，其特征在于：Y、U、V三色分量的图像子块均为独立处理，即各色差分量间、每个分量内部的各个图像子块均各自独立处理。

18.一种视频压缩系统，其特征在于：该系统包括：

格式转换模块：用于获取原始视频信号的格式，将非YUV格式的原始视频信号转换为YUV格式的视频信号；

图像分块模块：用于将所述YUV视频信号分别进行分块处理，得到图像子块，其中U和V分量图像子块的行、列大小为Y分量图像子块行、列的二分之一；

行向量化模块：用于将所述图像子块，按照行扫描顺序，当前行与下一行收尾相接的形式变化，从图像子块矩阵形式变为行向量形式，得到行向量图像子块；

缩放判断模块：用于判断所述YUV格式的视频信号的数据量是否大于预设的阈值，如果大于或等于该阈值，则对所述YUV格式的视频信号进行预缩放处理，然后进行下一步；如果小于该阈值，则直接进入下一步；

随机矩阵生成模块：用于随机生成矩阵为行列大小相等的方阵，各元素满足均值为0，方差为1的正态分布；

正交子阵生成模块：用于将所述随机矩阵生成模块输出的方阵进行施密特正交化处理，列向量维数不变，进行矩阵变换，按照行扫描顺序从上至下，选择所需行向量来生成正交子阵；

矩阵相乘模块：用于将正交子阵乘以行向量图像子块，获得压缩结果；

整数化处理模块：为保证压缩结果的传输和可重构计算，可将矩阵相乘模块的计算结果进行整数化处理，得带其浮点数最接近的整数形式，保证不损失或者轻微损失恢复精度的同时，大幅降低传输所需数据量。