一種面向短波傳輸?shù)谋O(jiān)控圖像壓縮方法?

一種面向短波傳輸?shù)谋O(jiān)控圖像壓縮方法?

郭喬進梁中巖周鵬飛胡杰

（中國電子科技集團公司第二十八研究所南京210014）

短波傳輸是一種通用的遠距離語音和數(shù)據(jù)傳輸方案，但是由于其信道窄，在傳輸圖像時速度很慢。論文提出了一種面向短波傳輸?shù)谋O(jiān)控圖像壓縮方法，為偏遠地區(qū)的監(jiān)控圖像傳輸提供了一種價格低廉，抗損毀性強、部署靈活的數(shù)據(jù)傳輸方式。該方法利用監(jiān)控圖像背景變化較小的特點，利用背景建模方法對不同時間段的監(jiān)控圖像建立一組背景庫，通過利用背景庫對輸入的圖像進行幀間預(yù)測編碼，從而減小了壓縮后的圖像大小，提高了圖像傳輸?shù)乃俣取嶒灲Y(jié)果表明，該方法在多個數(shù)據(jù)集上取得了較好的效果，相比JPEG圖像壓縮方法，論文方法具有更高的圖像壓縮率，且壓縮后的圖像質(zhì)量更高。

圖像壓縮；JPEG編碼；幀間預(yù)測；H264編碼

Class NumberTP301.4

1 引言

當(dāng)前，視頻監(jiān)控在公共安全、邊界巡視、搶險救災(zāi)等各領(lǐng)域都被廣泛應(yīng)用。相比文本和語音信息，圖像信息更為直觀，對于指揮人員的研判和決策能夠提供更好的輔助。視頻信號的傳輸通過有線或無線方式傳回監(jiān)控中心，包括光纖、電纜、Wifi、3G/ 4G等。然而，這些通信方式需要建設(shè)大量的基礎(chǔ)設(shè)施，僅適用于在人口密集的城市等地區(qū)使用。對于偏遠地區(qū)，通常只能依靠衛(wèi)星進行通信，成本高昂。短波傳輸［1～2］是一種低成本的遠距離數(shù)據(jù)傳輸方案，具有組網(wǎng)靈活，價格低廉，抗損毀性強等優(yōu)點，特別適合在偏遠地區(qū)部署，例如山區(qū)、戈壁、海洋等。在實際應(yīng)用中，由于短波的帶寬有線，傳輸速率低，短波通常用于傳輸語音或報文數(shù)據(jù)。在利用短波傳輸圖像時，速度會非常慢，傳輸一幀圖像短則幾十秒，長則數(shù)分鐘。本文提出了一種面向短波傳輸?shù)谋O(jiān)控圖像壓縮方法，在保證圖像質(zhì)量的情況下提高壓縮率，減小傳輸時間，從而達到利用短波電臺來傳輸偏遠地區(qū)的監(jiān)控圖像的目的。

2 背景介紹

2.1短波傳輸特點

短波是指頻率為3～30MHz的無線電波，波長在100m以下，10m以上，通過地波或天波形式傳播。地波主要沿地球表面?zhèn)鬏敚懿煌乇碛绊懀鋫鬏斁嚯x不同，在海面可傳播1000km左右，而在陸地表面通常僅能傳輸幾十公里；天波則經(jīng)大氣電離層與地表的反射來傳播，傳輸距離可達幾千甚至上萬公里。在實際應(yīng)用中，更多使用天波方式進行傳輸。短波通信的優(yōu)點是覆蓋范圍廣，通信成本低，缺點是容易受晝夜、氣候、季節(jié)等因素影響，易受干擾且傳輸速率低。

在實際應(yīng)用中，短波傳輸主要用于廣播電臺、民用無線電等，主要用于語音傳輸，也可用于授時、傳真等報文傳輸。在一些特殊應(yīng)用場景中，也可用于傳輸圖像或視頻［3］。慢速掃描電視（Slow Scan Television，SSTV）是一種利用短波傳輸視頻信號的技術(shù)。常規(guī)的模擬電視信號需要8MHz帶寬進行傳輸，而SSTV最多僅使用3kHz帶寬，但是傳輸速度非常慢，傳輸一幀圖像需要短則8s，長則數(shù)分鐘，且分辨率僅為100～120線。

由于短波帶寬窄、傳輸速率低，因此，在利用短波傳輸圖像時，需要對圖像進行壓縮，以減小傳輸時間。本文主要應(yīng)用短波傳輸視頻監(jiān)控圖像，本文針對監(jiān)控圖像的特性進行分析，研究針對監(jiān)控圖像的壓縮方法，以降低監(jiān)控圖像的短波傳輸時間。

2.2JPEG

JPEG是目前最常用的靜態(tài)圖像壓縮技術(shù)［4～5］，可以對圖像進行有損或無損的壓縮，從而節(jié)省圖像的存儲空間，減少傳輸時間，因而在互聯(lián)網(wǎng)中應(yīng)用廣泛。在對圖像進行編碼時，首先將RGB圖像轉(zhuǎn)換為YUV編碼，并對三個通道進行采樣（常用的采樣方式有4∶4∶4，4∶2∶2和4∶2∶0）；然后將采樣后的圖像劃分為8*8的小塊，對每個小塊利用離散余弦變換（DCT）轉(zhuǎn)換為頻域表示，由于圖像中大多數(shù)信息集中在低頻部分，而高頻信息主要描述細節(jié)，基于人眼對低頻信息更為敏感的原則，JPEG對DCT系數(shù)進行量化，低頻量化區(qū)間小，高頻量化區(qū)間大。對于相鄰的圖像塊，通常具有相似的視覺特性，在頻域上表現(xiàn)為相鄰圖像塊的DCT直流系數(shù)相近，根據(jù)這個特點，JPEG利用差分脈沖調(diào)制編碼（DPCM）對相鄰塊的DCT直流系數(shù)差值進行編碼，進一步壓縮圖像；對于DCT變換后的交流系數(shù)，通常會有大量且連續(xù)的0出現(xiàn)，針對這一特點，JPEG利用游程長度編碼（RLE）來進行壓縮，減小存儲空間。最后，JPEG利用霍夫曼編碼，通過構(gòu)造編碼表，對DPCM和RLE編碼后的數(shù)據(jù)進行進一步壓縮，從而得到最終壓縮后的圖像。

圖1展示了不同質(zhì)量因子下JPEG的圖像壓縮效果，并對比了壓縮后的圖像大小。原始圖像分辨率為640*480像素，從圖中可以看出，質(zhì)量因子越低，圖像質(zhì)量越差。如圖顯示，在壓縮率最高的情況下，圖像需要占用6372字節(jié)，但是圖像質(zhì)量太差，損失信息過多。

圖1 JPEG圖像壓縮質(zhì)量及壓縮后圖像大小對比

3 面向短波傳輸?shù)谋O(jiān)控圖像壓縮方法

3.1算法框架

通常情況下，視頻監(jiān)控攝像頭的位置、角度、焦距等都是固定的，只針對固定的場景進行監(jiān)控，如圖1所示，背景區(qū)域，包括道路、樹木等區(qū)域都是固定的，且每幀圖像之間的差別不大。背景區(qū)域的差別主要來自攝像頭的抖動、背景物體的抖動（風(fēng)）、光線變化等，相鄰幀之間的差異有限。主要的變化來自前景區(qū)域，如圖1中所示的運動車輛。因此，在圖像壓縮的過程中，可以僅針對前景區(qū)域進行編碼，從而提高圖像的壓縮率，進而降低傳輸時間。

基于上述思想，本文提出了一種面向短波傳輸?shù)谋O(jiān)控圖像壓縮方法（Short Wave Image Compres?sion Method，SWICM），其工作流程如圖2所示。

圖2 面向短波傳輸?shù)谋O(jiān)控圖像壓縮方法流程圖

首先，利用不同時間段的歷史視頻圖像進行背景建模，獲得不同時間段、不同光照條件下的背景圖像，將這些背景圖像作為背景庫，保存在短波傳輸?shù)膬啥耍鳛榛A(chǔ)數(shù)據(jù)。在實際部署中，可先通過短波傳輸JPEG壓縮后的背景圖像庫。本文使用對監(jiān)控視頻進行背景建模［6～7］，分別針對RGB三個通道建模，再合并為彩色背景圖像。

然后，利用背景庫對輸入圖像進行編碼，在背景庫中選擇與輸入圖像最相近的圖像作為編碼背景。

其中Qk表示背景庫中第k幅背景圖像，P表示輸入圖像，W和H分別表示圖像的寬度和高度，k表示與輸入圖像最相似的圖像編號。然后通過計算選中的背景圖像及輸入圖像之間的差異來進行編碼。

編碼完成后，選中背景圖像的編號及編碼后的圖像將通過短波傳輸?shù)竭h端。最后根據(jù)接收到的背景圖像編號從本地背景庫中讀取相應(yīng)背景圖像，再結(jié)合接收到的編碼數(shù)據(jù)進行解碼，從而還原出原始圖像。

3.2基于幀間預(yù)測的監(jiān)控圖像編解碼

預(yù)測編碼是視頻編碼［8～11］中最常見也是最有效的一種壓縮編碼方法，預(yù)測編碼可以分為幀內(nèi)預(yù)測和幀間預(yù)測。

幀內(nèi)預(yù)測是根據(jù)一個像素的值來預(yù)測相鄰區(qū)域內(nèi)其他像素的灰度值。大量統(tǒng)計表明，一幅圖像中相鄰像素之間存在著一定的相關(guān)性，相鄰像素發(fā)生灰度突變的概率非常小，幀內(nèi)預(yù)測就是利用這一性質(zhì)進行壓縮編碼，其預(yù)測公式如下：

幀間預(yù)測則是根據(jù)相鄰圖像幀之間的相關(guān)性進行壓縮。研究表明［8］，對于變化緩慢的黑白圖像序列，幀間灰度差值超過3的像素數(shù)量平均不到一幀像素的4%，對于劇烈編碼的彩色圖像序列，幀間灰度差值超過6的像素數(shù)量平均只有一幀像素的7.5%，幀間預(yù)測就是利用這一性質(zhì)進行壓縮編碼。一般情況下，幀間預(yù)測的壓縮效率要比幀內(nèi)預(yù)測高。幀間預(yù)測可以分為單向預(yù)測和雙向預(yù)測，本文主要關(guān)注單向預(yù)測。

統(tǒng)計表明，在相鄰圖像幀之間，物體的運動一般是平移運動，且位移不大，因此，在壓縮過程中，一般講圖像分為若干大小為M×N的小塊，針對前一幀圖像ft-1中的塊，其中m,n表示塊坐標(biāo)，對其在當(dāng)前幀ft中一定范圍內(nèi)進行搜索，找到匹配塊，其坐標(biāo)位移d()i,j即為運動矢量。在匹配過程中，通常使用均方誤差（MSE）或絕對誤差均值（MAD）來作為匹配的標(biāo)準(zhǔn)：

通過在指定范圍內(nèi)最小化MSE或MAD來搜索匹配塊，從而得到運動矢量。單向幀間預(yù)測即是利用運動矢量來對圖像序列進行壓縮編碼，提高壓縮率。本文借鑒幀間預(yù)測方法來對監(jiān)控圖像進行壓縮，從而提高圖像壓縮效率，減少短波傳輸時間。

在編碼過程中，使用選定的背景圖像作為參考圖像，在參考圖像中找出輸入圖像中每個區(qū)域的預(yù)測值及運動矢量，將預(yù)測差值及運動矢量進行編碼，在接收端根據(jù)接收到的運動矢量及相應(yīng)的背景圖片進行預(yù)測，將得到的預(yù)測值與接收到的差值相加得到解碼后的圖像。本文參考H264編碼標(biāo)準(zhǔn)，將選定的背景圖像作為I幀進行編解碼，將輸入圖像作為P幀進行編解碼，在傳輸?shù)倪^程中，僅傳輸P幀編碼內(nèi)容，從而明顯減小了傳輸?shù)臄?shù)據(jù)量。在解碼過程中，從本地背景庫中讀取相應(yīng)背景圖像作為對應(yīng)I幀，結(jié)合接收到的P幀編碼內(nèi)容進行解碼，從而得到解碼后的圖像。在H264編碼中，I幀通常采用JPEG進行編碼，包含完整圖像，因此體積較大，本文所述方法從本地背景庫選擇圖像作為I幀，從而避免了I幀的傳輸，僅需傳輸P幀編碼，從而效率更高，傳輸速度更快。

4 實驗結(jié)果

為驗證本文所提出的面向短波傳輸?shù)谋O(jiān)控圖像壓縮方法（SWICM）的效果，在多個固定場景監(jiān)控視頻上進行實驗，將監(jiān)控圖像統(tǒng)一轉(zhuǎn)換為640* 480像素進行對比。實驗中，主要對比了JPEG和SWICM方法在不同圖像上的壓縮率及壓縮后的圖像質(zhì)量。圖像質(zhì)量使用峰值信噪比（Peak Signal to Noise Ratio，PSNR）作為評價標(biāo)準(zhǔn)。首先將彩色RGB圖像轉(zhuǎn)換到Y(jié)UV，然后計算Y通道的峰值信噪比。

其中W，H分別表示圖像的寬和高，Y和Y分別表示壓縮前和壓縮后的圖像所對應(yīng)的Y通道值，B為8，表示像素比特數(shù)。PSNR單位為dB，值越大，表示失真越少。圖3展示了兩種方法的圖像壓縮效果對比，第一列為原始圖像，第二列為SWICM壓縮結(jié)果，第三列為JPEG壓縮結(jié)果。從圖中可以看出，SWICM壓縮后的圖像質(zhì)量要明顯優(yōu)于JPEG。表1中列出了圖1中每一行圖像使用兩種方法進行壓縮后的大小及質(zhì)量對比，從表中可以看出，SWICM壓縮后的圖像更小，且峰值信噪比更高，也就是說圖像質(zhì)量更好。

圖3 圖像壓縮對比，第一列為原始圖像，第二列為SWICM壓縮結(jié)果，第三列為JPEG壓縮結(jié)果

表1 圖像壓縮大小及質(zhì)量對比

5 結(jié)語

本文提出了一種面向短波傳輸?shù)谋O(jiān)控圖像壓縮方法，為偏遠地區(qū)的監(jiān)控圖像傳輸提供了一種價格低廉，抗損毀性強、部署靈活的數(shù)據(jù)傳輸方式。該方法利用監(jiān)控圖像背景變化較小的特點，利用背景建模方法對不同時間段的監(jiān)控圖像建立一組背景庫，通過利用背景庫對輸入的圖像進行幀間預(yù)測編碼，從而減小了壓縮后的圖像大小，提高了圖像傳輸?shù)乃俣取嶒灲Y(jié)果表明，該方法在多個數(shù)據(jù)集上取得了較好的效果，相比JPEG圖像壓縮方法，本文方法具有更高的圖像壓縮率，且壓縮后的圖像質(zhì)量更高。

［1］劉宗祥.短波通信及其發(fā)展［J］.電波科學(xué)學(xué)報，1989，2：72-76.

LIU Zongxiang.Short Wave Communication and Its Devel?opment［J］.Chinese Journal of Radio Science，1989，2：72-76.

［2］董彬虹，李少謙.短波通信的現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢［J］.信息與電子工程，2007，5（1）：1-5.

DONG Binghong，LI Shaoqian.Current Status and Devel?oping Tendency for High Frequency Communications［J］. Information and Electronic Engineering，2007，5（1）：1-5.

［3］徐嘯，關(guān)宇東，徐梟宇，等.圖像壓縮技術(shù)在森林防火監(jiān)控系統(tǒng)中的應(yīng)用［J］.科技導(dǎo)報，2008，26（6）：34-37.

XU Xiao，GUAN Dongyu，XU Xiaoyu，et al.Application of Image Compression Techniques in Forest Fireproof Sur?veillance System［J］.Science and Technology Review，2008，26（6）：34-37.

［4］Wallace G K.The JPEG still picture compression standard［J］.Communications of the ACM，1991，34（4）：30-44.

［5］Christopoulos C，Skodras A，Ebrahimi T.The JPEG2000 still image coding system：An overview［J］.IEEE Transac?tions on Consumer Electronics，2000，16（4）：1103-1127.

［6］Piccardi M.Background Subtraction Techniques：A Review［C］//Proceedings of IEEE International Conference onSystems，Man and Cybernetics.New York：IEEE，2004. 3099-3104.

［7］Varadarajan S，Miller P，Huiyu Zhou.Spatial mixture of Gaussians for dynamic background modeling［C］//Proceed?ings of IEEE International Conference on Advanced Video and Signal Based Surveillance.New York：IEEE，2013. 63-68.

［8］畢厚杰，王健.新一代視頻壓縮編碼標(biāo)準(zhǔn)-H.264/AVC［M］.北京：人民郵電出版社，2009.25-36.

BI Houjie，WANG Jian.A New Generation of Video Com?pression Standard H.264/AVC［M］.Beijing：Beijing Posts and Telecommunications Publishing House，2009.25-36.

［9］Wiegand T，Sullivan G J，Bjontegaard G，Luthra A.Over?view of the H.264/AVC Video Coding Standard［J］.IEEE Transactions Circuits System Video Technology，2003，13：560-576.

［10］Sullivan G J，Boyce J M，Chen Y，et al.Standardized Ex?tensions of High Efficiency Video Coding［J］.IEEE Jour?nal on Selected Topics in Signal Processing，2013，7（6）：1001-1016.

［11］Fu C M，Alshina E，Alshin A，et al.Sample Adaptive Off?set in the HEVC Standard［J］.IEEE Transactions on Cir?cuits&Systems for Video Technology，2012，22（12）：1755-1764.

A Surveillance Image Compression Method for Short Wave Transmission

GUO QiaojinLIANG ZhongyanZHOU PengfeiHU Jie
（Nanjing Research Institution of Electric Engineering，Nanjing210014）

Short wave transmission is a common scheme for long distance voice and data communication.However，short wave to send video or image is time consuming because the band width is very narrow.This paper proposes a surveillance image compres?sion method for short wave transmission，which provides a cheap，robust and flexible scheme for surveillance image transmission from remote districts.Gaussian mixture method is employed to build background models of surveillance images，and these back?ground images are utilized to encode the input image with inter-frame prediction，which decreases the data size for transmission and reduces the transmission time.Experimental results show that our method achieves higher compression rate and better image quality comparing with JPEG on multiple datasets.

image compression，JPEG，inter-frame prediction，H264

TP301.4

10.3969/j.issn.1672-9722.2017.05.038

2016年11月9日，

2016年12月30日

郭喬進，男，博士，工程師，研究方向：機器學(xué)習(xí)、圖像處理、分布式處理。梁中巖，男，博士，工程師，研究方向：視頻圖像處理、機器學(xué)習(xí)。周鵬飛，男，碩士，助理工程師，研究方向：圖像處理、機器學(xué)習(xí)。胡杰，男，高級工程師，研究方向：分布式處理、視頻圖像處理。