CN110557651B - 一种基于大数据分布式存储技术的超高清动态图像展示方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种基于大数据分布式存储技术的超高清动态图像展示方法，属于动态图像多分级传输播放技术领域。本发明包括分为动态图像处理步骤和动态图像播放步骤，对于视频帧之间变化不大的超高清视频资源，前期对其进行多级分辨率与多级图像帧采样处理，并利用图像分块切割处理保证动态图像版权安全提高传输效率。采用分布式高容灾机制进行存储。播放时根据参数获取服务器集群中图像数据，可动态调整参数满足用户播放需求。采用高效分布式计算的方式进行分块切割处理多级别图像，提高图像预处理的效率，节约了在预处理阶段的时间。
Description
技术领域
本发明涉及一种基于大数据分布式存储技术的超高清动态图像展示方法，属于动态图像多分级传输播放技术领域。
背景技术
少数民族文化资源的保护以及传承对我们来说是十分重要的任务，随着互联网的发展生活水平质量提高，人们对图像画质的要求也越来越高，而对超高清文化视频资源的播放展示存在许多问题，目前在国内以传统播放视频为展示方式的平台，尚未能达到支持4K分辨率播放，而对于超高清少数民族文化资源来说，流畅清晰的播放展示是传承少数民族文化视频资源最为基础的要求，而且对视频局部特殊处理与展示也有着相关要求，与常规质量视频的处理与播放过程不同，有着额外的播放需求，需要进行局部放大处理以展示更多民族资源具体细节。
由于超高清视频资源本身所占存储资源多，在网络传输的过程中，会占用大量的网络带宽，对服务器的要求比较严格，要更好的展示超高清文化资源，必须引入新的研究方法与技术手段来解决。随着大数据时代的来临，其应用也日益广泛同时凭借云计算的技术发展，越来越多的互联网难题被一一攻克，基于大数据的超高清动态图像展示方法就是利用相关大数据技术。因为展示少数民族文化相关的超高清视频大多秒级帧之间播放内容变化不大，对连贯性播放要求不高，所以其采用播放方式有所不同，对超高清少数民族文化资源可进行优化展示。对于少数民族文化超高清资源，其采集的视频优势在于更好保留图像的细节，可局部放大进行图像辨识与相关研究，而传统视频播放展示对于图像细节并没有针对性的提供可调节视频图像大小、帧率及分辨率的方式。
发明内容
本发明要解决的技术问题是提供一种对于高清民族文化视频资源更高效便捷的动态展示的方法，针对于超高清少数民族图像资源数据量大、需细节放大展示、可低帧率展示等特性，进行从图像源头的采样、存储、传输、展示等相关处理提出整套解决方案。
本发明的技术方案是：一种对于高清民族文化视频资源更高效便捷的动态展示的方法，分为动态图像处理阶段和动态图像播放阶段。
Step1：动态图像处理阶段：
Step1.1：将超高清摄像机采集到的有关少数民族原始视频数据进行无损压缩，采用H.265标准进行压缩与转换编码，较原始视频减少了90％的存储量，使用主流高性能多媒体视频处理工具FFmpeg根据原始视频的分辨率与帧率参数完成此步骤的转码操作。视频图像处理后进行存储，可大大减少视频数据所占用的空间，节约磁盘容量；
Step 1.2：将重新编码处理的视频数据进行音频剥离与图像采样操作，采用默认原始视频的分辨率与原始帧数进行图像采样，顺序存储采集的图像信息到指定文件中，再将音频采集后单独存储；
Step 1.3：由采集到的图像数据与图像参数信息建立多级别图像帧归档，利用如下公式进行分发图像帧到不同的帧级别归档中，公式中O为输出到归档中的图像结果，n为项数，f为原始视频的帧率参数，i为输出帧率参数，此参数参照帧级别归档，如帧级别归档的级别为x那么i也为x。帧级别归档不额外存储图像，本身只是记录存储图像相关参数与对应的数据存储路径信息；
Step 1.4：已经建立了多级别的图像帧归档，同时也需要对图像常用的各级别分辨率进行转换与归档，通过建立的多级别图像分辨率归档，可利用播放时的参数，动态调整播放图像的分辨率，尽可能的满足前端播放要求。将采集到的原始图像数据进行多个级别的分辨率转换，保持单位面积内的像素点，减少图像尺寸大小，降低其整体分辨率。利用多个级别的分辨率图像建立与之对应的多级别图像分辨率归档；
Step 1.5：对已经建立好的多级别图像帧归档与多级别图像分辨率归档进一步进行合并操作，同时将音频文件信息融合到新的归档中。把底层的图像存储文件与动态图像信息归档，由相关归档映射信息建立中间层数据信息文件。整合处理好后完成最终能够提供视频动态播放基本要求的动态图像信息归档；
Step1.6：完成动态图像信息归档后，将全部图像数据上传到服务器集群中，利用大数据框架Hadoop与Spark进行分布式存储与计算。由于是比较珍贵重要的少数民族文化资源信息，所以存储方式为多备份策略，保证数据的安全性与可靠性；
Step 1.7：对在集群中的所有图像帧进行图像分块切割处理，存储的超高清图像数据量较大，单张传输的效率较低，切割分块后由不同的服务器多线程进行分发，网络利用率将会提高。切割方式依据公式SC＝L2进行切割，其中SC为最后切割后的块数，L为此图像所属分辨率级数。切割完成后建立图像分割归档信息文件，并融合到动态图像信息归档中，以达到超高清动态图像播放的最终要求；
Step 1.8：对所有级别分块图像进行二次存储调整规划，来自同一张照片切割后的图像采取的存储策略为分散到各服务器的磁盘中，更大效率的利用整个集群网络做图像数据分发。
Step 2：动态图像播放阶段：
Step 2.1：对图像分割所增加的序号信息与存储信息进一步更新到动态图像信息归档中，存储合并归档信息到服务器集群分布式数据库中，形成动态图像播放数据体系。
Step 2.2：由已经建立的动态图像信息归档结合动态图像播放数据体系，根据帧率、分辨率参数编写后台服务的API，对图像分块顺序信息进行加密处理，增加获取整张图像数据的难度，确保少数民族文化资源图像的版权保护，提高动态图像前端展示的安全性与稳定性；
Step 2.3：在后端服务进行解析处理数据接口，获取加密信息，由加密信息结合图像分块序号进行解密预拼接，解密算法包含在后端程序，使用非通用自定义的加密方式，采用默认的播放参数，渲染前端代码进行播放展示。
用户在浏览器前端进行相关操作，用户键鼠操作会被转换为相应的播放参数，根据播放参数后台服务进行相应的处理，再智能调用相应的动态图像播放体系与动态图像信息归档所建立的数据接口，来满足用户对超高清少数民族文化图像资源的高度自由式浏览。
本发明的有益效果是：可以减少服务器网络传输的压力，以分布式集群的方式存储少数民族文化资源更加高效，保证珍贵资源的安全性，采用高效分布式计算的方式进行分块切割处理多级别图像，提高图像预处理的效率，节约了在预处理阶段的时间。
附图说明
图1是本发明的流程图；
图2是本发明的图像存储组织归档图；
图3是本发明的分块存储图；
图4是本发明的分块图像加密流程图；
图5是本发明的图像预解密流程图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施方式，对本发明作进一步说明。
一种基于大数据分布式存储技术的超高清动态图像展示方法，包括分为动态图像处理步骤和动态图像播放步骤：
Step1：动态图像处理
Step1.1：首先使用超高清摄像机采集原始视频数据，根据采集到的原始视频数据的分辨率和帧数，采用H.256标准进行无损压缩，降低原始视频数据的存储大小；
Step 1.2：先将压缩后的视频数据进行音频剥离，再采用默认原始视频的分辨率与原始帧数进行图像采样，将剥离出的音频单独存储，将采样后的图像数据顺序存储；
Step 1.3：建立多级别图像帧归档，将原始视频数据的帧数设定为归档的级别个数，利用如下公式来确定顺序存储的图像数据所属的归档级别；
式中，O为输出到归档中的图像结果，f为原始视频数据的帧率参数，i为输出帧率参数，n为项数；
Step 1.4：建立多级别图像分辨率归档，对Step 1.2采集的图像按照常用分辨率进行多级别分辨率转换与归档，按照4K、2K、1080P、720P、480P、360P、240P、144P八个分辨率对图像进行分辨率转换，再进行多级别分辨率存储，并将存储后的多个级别分辨率图像进行多级别分辨率归档；
Step 1.5：将多级别图像帧归档和多级别图像分辨率归档进行交叉合并操作，然后再融合音频信息，建立动态图像信息归档；
Step1.6：将所有级别的图像数据文件分布式存储在服务器集群中，利用Hadoop的HDFS技术以及结合Spark计算框架，存储策略采取多备份高冗余的方式，分散在集群的各服务器中；
Step 1.7：在服务器集群中，对所有级别的图像，根据其不同的分辨率进行切割分块处理，切割分块根据分辨率对应级别切割公式来进行，得到对应级别的图像分块数据，并对所切割后的图像分块数据加入序号信息，分辨率对应级别切割公式如下：
SC＝L2
式中，L为分辨率级数，SC为切割块数；
Step 1.8：将多级别的图像分块数据进行二次存储规划，所属一张图像的图像分块数据采取均匀存储的方式分散在服务器集群的，并将存储信息与分块序号信息做整合处理，得到图像分块顺序信息；
Step 2：动态图像播放
Step 2.1：将Step 1.5中的动态图像信息归档与Step 1.8中的存储信息与分块序号信息合并，得到合并归档信息，将合并归档信息存储到分布式数据库中，形成动态图像播放数据体系；
Step 2.2：利用动态图像播放数据体系，编写数据接口API，并对图像分块顺序信息进行加密处理；
Step 2.3：在程序后端解析处理数据接口，并由加密信息对要播放的完整图像进行解密预拼接，拼接恢复后渲染前端代码进行播放展示。
实施例1：一种基于大数据分布式存储技术的超高清动态图像展示方法，一般少数民族文化视频资源，所采集的图像质量为高质量超高清，利用大数据分布式存储与分布式计算等相关技术，将少数民族超高清视频资源进行整理处理存储网络分发等操作，实现对超高清视频资源的动态播放。
图1所示为本发明流程图，具体包括以下步骤：
Step1：动态图像处理阶段：
Step1.1：将原始的超高清少数民族文化视频资源采用H.265标准进行无损压缩处理，此过程中有关少数民族资源的超高清视频画质与清晰度不会有变化，但是将会减少将近90％的存储空间。
Step1.2：将视频中的音频资源进行剥离，单独存储，为动态图像播放提供音频支持，同时以原始视频默认的帧率作为图像采样的间隔参数，尽最大可能的保留视频的帧率细节，然后将采集到的图像数据顺序存储到文件夹中。将原始的超高清视频重新采样后得到一系列静态图像数据。
Step1.3：根据步骤2采集到的图像建立相关的多级别图像帧归档，其归档级别数量为视频的原始帧数。利用如下公式进行分发图像数据操作，就是将顺序存储的图像数据分到各个级别的图像帧归档中。这里进行处理的方式是各个帧级别归档不进行图像存储，只记录图像的存储位置与相关信息，以存储图像信息的形式进行归档处理。
Step1.4：在多级别图像帧归档的基础上，再建立图像多级别分辨率归档，可根据前端播放要求动态调整图像的分辨率，满足播放需求。根据常见的分辨率级别按照4K、2K、1080P、720P、480P、360P、240P、144P这八个分辨率对图像进行分辨率转换然后进行多级别分辨率存储。将存储后的多个级别分辨率图像进行多级别分辨率归档。
Step1.5：对多级别图像帧归档与多级别图像分辨率归档进行交叉合并的操作，并同时融入音频信息，初步形成动态图像播放信息归档，与底层图像文件和音频文件进行链接。举例说明，例如5级别的图像帧归档每秒钟会播放5张图像，而这5张图像都是最高的分辨率，将多级别图像分辨率归档与多级别图像帧归档进行融合后，对于这5张图像的每一张都有8个级别的分辨率与之对应。这就是所谓的两个归档融合，然后形成初步的动态图像播放信息归档。
Step1.6：将全部底层图像文件与音频文件，分布式存储在服务器集群上，利用Hadoop与Spark大数据平台进行相关图像存储与处理，采用多备份的存储机制，更大限度的保证图像数据的安全性，并为图像分块与传输做铺垫。
Step1.7：利用搭建好的大数据计算框架采用MapReduce的计算方式进行图像分块切割处理，将超高分辨率的图像切割为多个图像分块，同时将这些图像分块数据加入序号信息作为拼接依据，利用这些序号信息可以对切割后的图像在前端播放进行重新的拼接操作。切割分块的操作需要的计算处理能力较高，所以利用服务器集群来处理。传输过程中利用服务器集群进行传输这些分块图像数据，同时利用多线程技术大大提高了传输效率，以满足前端播放需求。
Step1.8：再对分块图像进行存储规划，将同一张照片的分块图像，利用算法尽可能的分散到不同的服务器中，在前端播放时，请求一张照片会从服务器集群中调度出属于这张照片的各个分块，并利用分块序号做加密处理，保证图像版权安全。并将图像分块信息归档融合到动态图像信息归档中，为前端动态图像播放提供数据支撑。
Step 2：动态图像播放阶段：
Step 2.1：在动态图像处理阶段建立好的动态图像信息归档之上，构建后台服务API，为整个动态图像播放体系提供数据信息支持，并在接口增加分块序号加密处理，提高动态图像在前端播放的安全性与稳定性。由于一张完整的图像被分为若干分块图像，而分块序号是正确拼接的关键，将分块序号进行加密可以增加图像播放的安全性。
Step 2.2：利用动态图像API，编写后台服务，将对分块数据进行序号预解密，解密后将顺序用于图像的拼接，深入融合到前端界面，用于动态图像播放。其中图像拼接只是将若干分块图像按照所对应的位置进行摆放，视觉上形成一副完整图像，并不是将分块图像合成为一张图，不额外增加图像处理的操作步骤。
Step 2.3：在前端获得用户的相关操作，将键鼠操作转化为相应的播放参数，将获取的参数交由后台服务做处理，由后台重新构建新的动态图像给前端播放。如需放大某个局部位置细节，将根据用户鼠标操作转换为放大参数然后即时反馈给后台服务，后台服务将会结合动态图像播放归档调整传输的图像分辨率级别，以满足用户播放需求。
以上结合附图对本发明的具体实施方式作了详细说明，但是本发明并不限于上述实施方式，在本领域普通技术人员所具备的知识范围内，还可以在不脱离本发明宗旨的前提下作出各种变化。
Claims (1)
1.一种基于大数据分布式存储技术的超高清动态图像展示方法，其特征在于：
Step1：动态图像处理
Step1.1：首先使用超高清摄像机采集原始视频数据，根据采集到的原始视频数据的分辨率和帧数，采用H.256标准进行无损压缩，降低原始视频数据的存储大小；
Step1.2：先将压缩后的视频数据进行音频剥离，再采用默认原始视频的分辨率与原始帧数进行图像采样，将剥离出的音频单独存储，将采样后的图像数据顺序存储；
Step1.3：建立多级别图像帧归档，将原始视频数据的帧数设定为归档的级别个数，利用如下公式来确定顺序存储的图像数据所属的归档级别：
式中，O为输出到归档中的图像结果，f为原始视频数据的帧率参数，i为输出帧率参数，n为项数；
Step1.4：建立多级别图像分辨率归档，对Step1.2采集的图像按照常用分辨率进行多级别分辨率转换与归档，按照4K、2K、1080P、720P、480P、360P、240P、144P八个分辨率对图像进行分辨率转换，再进行多级别分辨率存储，并将存储后的多个级别分辨率图像进行多级别分辨率归档；
Step1.5：将多级别图像帧归档和多级别图像分辨率归档进行交叉合并操作，然后再融合音频信息，建立动态图像信息归档；
Step1.6：将所有级别的图像数据文件分布式存储在服务器集群中，利用Hadoop的HDFS技术以及结合Spark计算框架，存储策略采取多备份高冗余的方式，分散在集群的各服务器中；
Step1.7：在服务器集群中，对所有级别的图像，根据其不同的分辨率进行切割分块处理，切割分块根据分辨率对应级别切割公式来进行，得到对应级别的图像分块数据，并对所切割后的图像分块数据加入序号信息，分辨率对应级别切割公式如下：
SC＝L2
式中，L为分辨率级数，SC为切割块数；
Step1.8：将多级别的图像分块数据进行二次存储规划，所属一张图像的图像分块数据采取均匀存储的方式分散在服务器集群的，并将存储信息与分块序号信息做整合处理，得到图像分块顺序信息；
Step2：动态图像播放
Step2.1：将Step1.5中的动态图像信息归档与Step1.8中的存储信息与分块序号信息合并，得到合并归档信息，将合并归档信息存储到分布式数据库中，形成动态图像播放数据体系；
Step2.2：利用动态图像播放数据体系，编写数据接口API，并对图像分块顺序信息进行加密处理；
Step2.3：在程序后端解析处理数据接口，并由加密信息对要播放的完整图像进行解密预拼接，拼接恢复后渲染前端代码进行播放展示。
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Legal Events
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| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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| GR01 | Patent grant | ||
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| OL01 | Intention to license declared |