CN109218737A - 一种视频数据的有损压缩、解压缩方法以及装置 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种视频数据的有损压缩、解压缩方法以及装置，涉及图像处理领域。包括：通过获取待压缩视频数据，分解为图像帧；采用图片缩小方法对所述图像帧进行缩小；将缩小后的所述图像帧重新组合成视频数据，对应地，还通过获取待解压视频数据，分解为图像帧；采用图片放大的方法将所述图像帧放大至原始视频数据的图像帧的大小；将放大后的所述图像帧重新组合成视频数据。本发明能够对于视频数据的压缩不仅具有很好的压缩性能，而且压缩方法简单有效。
Description
技术领域
本发明涉及图像处理领域，尤其涉及一种视频数据的有损压缩、解压缩方法以及装置。
背景技术
视频监控系统中，提供了无损方式的视频录制与回放功能，实现监控场景的记录与重演能力，对社会的公共安全极为重要。然而视频数据量大，1TB的硬盘空间只能存储大概三个月的视频数据。
目前，为了满足超过三个月的视频数据录制与回放，需提供更大的硬盘空间，必然增加了视频监控企业的成本。目前无损压缩方式对于文本具有很好的压缩性能，而对于动态变化的视频其压缩比非常低。而有损压缩方式主要是通过视频编码技术进行压缩的，相比无损压缩方式，虽然进一步降低了视频数据的压缩比，但是压缩方式通常比较复杂。
发明内容
为了克服如上所述的技术问题，本发明提出一种视频数据的有损压缩、解压缩方法以及装置,对于视频数据的压缩不仅具有很好的压缩性能，而且压缩方法简单有效。本发明所采用的技术方案具体如下：
第一方面，本发明提出一种视频数据的有损压缩方法，包括：
获取待压缩视频数据，分解为图像帧；
采用图片缩小方法对所述图像帧进行缩小；
将缩小后的所述图像帧重新组合成视频数据。
进一步地，所述采用图片缩小方法对所述图像帧进行缩小，包括：
采用等间隔采样方法，基于局部均值的图片缩小方法，最近邻插值方法，双线性插值方法和双三次插值方法中的一种图片缩小方法对所述图像帧进行缩小。
第二方面，本发明提出一种适用于第一方面所述的视频数据的有损压缩方法的视频数据的解压缩方法，包括：
获取待解压视频数据，分解为图像帧；
采用图片放大的方法将所述图像帧放大至原始视频数据的图像帧的大小；
将放大后的所述图像帧重新组合成视频数据。
进一步地，所述采用图片放大的方法对所述图像帧放大至原始视频数据的图像帧的大小，包括：
采用最近邻插值，双线性插值，双三次插值，三次样条插值，曲面插值，小波插值，分形插值，基于边缘的图像插值，基于区域的图像插值，基于内容的图像放大，基于神经网络的图像放大，基于深度学习的图像放大和基于宽度学习的图像放大中的一种将所述图像帧放大至原始视频数据的图像帧的大小。
第三方面，本发明提出一种视频数据的有损压缩装置，其特征在于，包括处理器和存储器，所述存储器存储有至少一段程序，所述程序由所述处理器执行以实现如第一方面所述的视频数据的有损压缩方法。
第四方面，本发明提出一种视频数据的解压缩装置，其特征在于，包括处理器和存储器，所述存储器存储有至少一段程序，所述程序由所述处理器执行以实现如第二发明所述的视频数据的解压缩方法。
本发明提供的技术方案带来的有益效果是：
本发明通过获取待压缩视频数据，分解为图像帧；采用图片缩小方法对所述图像帧进行缩小；将缩小后的所述图像帧重新组合成视频数据，对应地，还通过获取待解压视频数据，分解为图像帧；采用图片放大的方法将所述图像帧放大至原始视频数据的图像帧的大小；将放大后的所述图像帧重新组合成视频数据。与已有的视频压缩与解压缩技术相比，本发明采用图像的缩小与放大方法实现视频数据的压缩与解压缩，理论上可以实现任意压缩比的视频压缩，实践中依赖于放大技术的优劣和对于图片质量的要求。随着深度学习技术的深入，放大技术必然得到较大的提升，可以有效实现高压缩比的视频数据压缩与解压缩。
附图说明
图1所示为本发明提出的一种视频数据的有损压缩方法流程图；
图2所示为本发明示出的一种视频解压缩方法流程图；
图3示出了本发明实施例中所涉及的一种视频数据的有损压缩或解压缩装置结构示意图,
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明实施方案作进一步地详细描述。
如图1所示为本发明提出的一种视频数据的有损压缩方法流程图，示出了该方法的具体实施步骤，包括：
在步骤101中，获取待压缩视频数据，分解为图像帧；
容易理解的是，可通过对待压缩视频的各图像帧进行压缩来实现对整体视频进行压缩的目的，因此在本发明方案中，首先将待压缩视频数据分解为图像帧。需要说明的是，待压缩视频数据可以包括mp4,avi,mkv,flv,dvd等格式视频数据以及其他格式的视频数据，还包括单通道的灰度视频数据和三通道的彩色视频数据，对于视频数据的格式和来源在本发明的技术方案中不作限制。
在步骤102中，采用图片缩小方法对所述图像帧进行缩小；
通过步骤101将获取待压缩视频数据分解为图像帧后，在本步骤中需要对单个图像帧进行处理，使得图像帧占用的存储空间能够更小。本发明方案中对于待处理的图像帧采用图片缩小方法对所述图像帧进行缩小，在可能的实际操作中，可选的图片缩小方法包括：等间隔采样方法，基于局部均值的图片缩小方法，最近邻插值方法，双线性插值方法和双三次插值方法等常用的图像缩小方法。
在步骤103中，将缩小后的所述图像帧重新组合成视频数据。
通过步骤102，对于待压缩视频的各帧图片，采用图片缩小方法对图像帧进行缩小后，还需要按照重新组合成为完整的视频数据，形成压缩后的视频文件。
采用上述的视频数据的有损压缩方法的视频数据的压缩比与图像的放大技术密切相关，图像放大技术越优秀，图像就可以尽可能地缩小，压缩的数据量就越大。视频数据的压缩比也与应用系统所要求的视频或图像质量相关，因是有损压缩，图像质量有所损失，而且依赖于放大技术所能恢复图像细节的程度，应用系统对于视频或图像的质量要求越低，可压缩的数据量就越大。视频数据的压缩速度是非常快速的，可以实现视频实时压缩，但是解压缩的速度与图像放大的技术相关，具体实施例中可采用分布式计算或计算机集群的方式提高解压缩速度。
如图2所示为本发明示出的一种视频解压缩方法流程图，示出了该方法的实施步骤，包括：
需要说明的是，视频解压缩方法是适用于上述图1所对应实施例中公开的视频压缩方法。
在步骤201中，获取待解压视频数据，分解为图像帧；
容易理解的是，可通过对待解压视频的各图像帧进行解压缩来实现对整体视频进行解压缩的目的，因此在本发明方案中，首先将待解压缩视频数据分解为图像帧。需要说明的是，待解压缩视频数据可以包括mp4,avi,mkv,flv,dvd等格式视频数据以及其他格式的视频数据，还包括单通道的灰度视频数据和三通道的彩色视频数据，对于视频数据的格式和来源在本发明的技术方案中不作限制。
在步骤202中，采用图片放大的方法将所述图像帧放大至原始视频数据的图像帧的大小；
容易理解的是，在图1所对应实施例中公开的视频压缩方法的步骤102中，采用图片缩小方法对所述图像帧进行了缩小，那么在对待解压视频数据进行解压时，需要先将该视频数据分解为图像帧，这里的图像帧在视频压缩过程中经过了图像缩小处理，相应地，在解压缩过程中，需要采用图像放大技术将各图像帧进行放大至原来的大小。
在可能的实际操作中，采用最近邻插值，双线性插值，双三次插值，三次样条插值，曲面插值，小波插值，分形插值，基于边缘的图像插值，基于区域的图像插值，基于内容的图像放大，基于神经网络的图像放大，基于深度学习的图像放大和基于宽度学习的图像放大中的一种将所述图像帧放大至原始视频数据的图像帧的大小。
在步骤203中，将放大后的所述图像帧重新组合成视频数据。
通过步骤202，对于待解压缩视频的各帧图片，采用图片放大方法对图像帧进行放大后，还需要按照重新组合成为完整的视频数据，形成解压缩后的视频文件。
本实施例通过获取待压缩视频数据，分解为图像帧；采用图片缩小方法对所述图像帧进行缩小；将缩小后的所述图像帧重新组合成视频数据，对应地，还通过获取待解压视频数据，分解为图像帧；采用图片放大的方法将所述图像帧放大至原始视频数据的图像帧的大小；将放大后的所述图像帧重新组合成视频数据。与已有的视频压缩与解压缩技术相比，本发明采用图像的缩小与放大方法实现视频数据的压缩与解压缩，理论上可以实现任意压缩比的视频压缩，实践中依赖于放大技术的优劣和对于图片质量的要求。随着深度学习技术的深入，放大技术必然得到较大的提升，可以有效实现高压缩比的视频数据压缩与解压缩。
图3示出了本发明实施例中所涉及的一种视频数据的有损压缩或解压缩装置结构示意图。该装置包括：处理器301、存储器302和总线303。
处理器301包括一个或一个以上处理核心，处理器302通过总线303与处理器301相连，存储器303用于存储程序指令，处理器301执行存储器302中的程序指令时实现上述一种视频数据的有损压缩或解压缩方法。所述处理器301可以是中央处理单元(CentranProcessing Unit，CPU)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(Digitan SignanProcessor，DSP)、专用集成电路(Appnication Specific Integrated Circuit，ASIC)、现成可编程门阵列(Fiend-Programmabne Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等，所述处理器是所述用于视频有损压缩与解压缩的计算机装置的控制中心，利用各种接口和线路连接其他的各个部分。
可选的，存储器302可以由任何类型的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现，如静态随时存取存储器(SRAM)，电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)，可擦除可编程只读存储器(EPROM)，可编程只读存储器(PROM)，只读存储器(ROM)，磁存储器，快闪存储器，磁盘或光盘。所述存储器可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序；存储数据区可存储根据手机的使用所创建的数据等。此外，存储器可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如硬盘、内存、插接式硬盘，智能存储卡(Smart Media Card,SMC)，安全数字(Secure Digitan,SD)卡，闪存卡(Fnash Card)、至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。
本发明还提供一种计算机可读存储介质，所述存储介质中存储有至少一段程序，所述至少一段程序由所述处理器加载并执行以实现上述方法实施例提供的一种视频数据的有损压缩或解压缩方法。
可选的，本发明还提供了一种包含指令的计算机程序产品，当其在计算机上运行时，使得计算机执行上述各方面所述的一种视频数据的有损压缩或解压缩方法。
在一种可能的实现中，为了实现视频数据的压缩与解压缩，所述用于视频数据的有损压缩或解压缩装置可以包括：视频数据输入模块，视频数据压缩模块，视频数据解压缩模块，视频数据输出模块。所述计算机装置还可以包括：视频数据录制模块，视频数据压缩模块，视频数据传输模块，视频数据解压缩模块，视频数据回放模块。
需要说明的是，视频数据输入模块可以包括无线方式或有线方式输入，其中无线方式可以采用移动网络或WIFI网络，有线方式则可以采用网线接口、DVI接口、HDMI接口或VGA接口。所述视频数据输出模块也可以包括无线方式或有线方式输出，其中无线方式可以采用移动网络或WIFI网络，有线方式则可以采用网线接口、DVI接口、HDMI接口或VGA接口。
在一种可能的实现中，所述用于视频数据有损压缩与解压缩装置可以是桌上型计算机、笔记本、掌上电脑及云端服务器等计算设备。所述计算设备可包括但不仅限于处理器和存储器。本领域技术人员可以理解，上述计算机装置的组成结构仅仅是一种示例，并不构成对具体所采用的计算机装置硬件条件的限定，可以包括比上述更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件，例如所述用于视频数据有损压缩与解压缩的计算机装置还可以包括输入输出设备、网络接入设备、总线等，本发明实施例中对此不做限定。
在本发明中，所述用于视频数据的有损压缩与解压缩装置集成的模块/单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例的全部或部分步骤可以通过硬件来完成，也可以通过程序来指令相关的硬件完成，所述的计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个方法实施例的步骤。其中，所述计算机程序包括计算机程序代码，所述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。所述计算机可读介质可以包括：能够携带所述计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(ROM，Read-Onny Memory)、随机存取存储器(RAM，RandomAccess Memory)以及软件分发介质等。
以上所述仅为本发明的较佳实施例，并不用于以限制发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (6)
1.一种视频数据的有损压缩方法，其特征在于：
获取待压缩视频数据，分解为图像帧；
采用图片缩小方法对所述图像帧进行缩小；
将缩小后的所述图像帧重新组合成视频数据。
2.根据权利要求1所述的视频数据的有损压缩方法，其特征在于，所述采用图片缩小方法对所述图像帧进行缩小，包括：
采用等间隔采样方法，基于局部均值的图片缩小方法，最近邻插值方法，双线性插值方法和双三次插值方法中的一种图片缩小方法对所述图像帧进行缩小。
3.一种视频数据的有损压缩装置，其特征在于，包括处理器和存储器，所述存储器存储有至少一段程序，所述程序由所述处理器执行以实现如权利要求1至2任一所述的视频数据的有损压缩方法。
4.一种适用于权利要求1所述的视频数据的有损压缩方法的视频数据的解压缩方法，其特征在于：
获取待解压视频数据，分解为图像帧；
采用图片放大的方法将所述图像帧放大至原始视频数据的图像帧的大小；
将放大后的所述图像帧重新组合成视频数据。
5.根据权利要求4所述的视频数据的解压缩方法，其特征在于，所述采用图片放大的方法对所述图像帧放大至原始视频数据的图像帧的大小，包括：
采用最近邻插值，双线性插值，双三次插值，三次样条插值，曲面插值，小波插值，分形插值，基于边缘的图像插值，基于区域的图像插值，基于内容的图像放大，基于神经网络的图像放大，基于深度学习的图像放大和基于宽度学习的图像放大中的一种将所述图像帧放大至原始视频数据的图像帧的大小。
6.一种视频数据的解压缩装置，其特征在于，包括处理器和存储器，所述存储器存储有至少一段程序，所述程序由所述处理器执行以实现如权利要求4至5任一所述的视频数据的解压缩方法。
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