基于達(dá)芬奇平臺的微波視頻監(jiān)控系統(tǒng)

　　3視頻壓縮技術(shù)H.264的應(yīng)用

　　H.264的基本流程是編碼器先將圖像分割成圖片，圖片再分為宏塊，對于每個(gè)宏塊根據(jù)幀的類型分別加以處理。對于獨(dú)立(I)幀，采用所謂的幀內(nèi)預(yù)測，對非獨(dú)立幀，采用幀間預(yù)測，即所謂的運(yùn)動搜索，然后進(jìn)行預(yù)測。并對預(yù)測采用DCT變換，最后采用熵編碼(算術(shù)或變碼長編碼)。H.264由于采用了以下技術(shù)使壓縮比大幅提高：

　　(1)1／4、1／8運(yùn)動搜索技術(shù)，使運(yùn)動搜索的匹配精度提高；
　　(2)多參考幀技術(shù)；
　　(3)幀內(nèi)的精細(xì)預(yù)測技術(shù)；
　　(4)4×4小塊預(yù)測技術(shù)，使圖塊更加容易匹配。

　　在H.264的基礎(chǔ)上我們還進(jìn)行了以下改進(jìn)：

　　(1)應(yīng)用視覺模型進(jìn)一步減少視頻信號所占的帶寬。即對變換較大的圖像部分采用較大的量化步長，較平坦的部分采用較小的量化步長。壓縮后的圖像質(zhì)量與沒有采用視覺模型的圖像，幾乎沒有明顯的區(qū)別，或只有一點(diǎn)點(diǎn)的降低，但圖像的壓縮比可增加可達(dá)10％左右。但PSNR上反映出來的誤差稍大，但對很多應(yīng)用來講，人們并不很關(guān)心具體的PSNR的大小。而以眼見為實(shí)的東西為準(zhǔn)。

　　假設(shè)基準(zhǔn)的量化水平為q，欲進(jìn)行變換的塊的變化量，從橫向相鄰像素的絕對誤差之和為△：

　　式中：n為快的大小(4或8)，p(i，j)為該位置上的像素值。則該塊的新的量化水平將被調(diào)節(jié)為：

　　式中：qmin，qmax為設(shè)定的最小和最大量化水平(10，51)，floor表示取整數(shù)運(yùn)算，μ為調(diào)節(jié)系數(shù)。其中對MPEG的測試系列news(CIF)進(jìn)行壓縮后有以下結(jié)果：盡管PSNR略差，但視覺上的差別不是很大，比較如圖3所示。
                             
　　(1)雙指標(biāo)的運(yùn)動搜索。幾乎所有現(xiàn)在的運(yùn)動搜索都用的是一個(gè)單一的指標(biāo)，即絕對誤差和SAD，在很多DSP中都有針對求SAD的指令，如TI的C6000系列等。其實(shí)應(yīng)用雙指標(biāo)更能有效地進(jìn)行運(yùn)動搜索。而且更能較為精確地找到匹配模塊的位置，從而提高編碼效率。更重要的是，雙指標(biāo)運(yùn)動搜索更容易實(shí)現(xiàn)智能化判斷小塊是否是由前一幅圖像中的某一小塊移動而來，因而不再需要進(jìn)行編碼，從而提高編碼效率。其效果見圖4。

　　(3)多分辨率分析下(Multi-resolution)的雙指標(biāo)運(yùn)動搜索，即應(yīng)用小波變換的Lifing-Scheme將圖像分解在不同的分辨率下，首先在最粗的分辨率下得到運(yùn)動矢量的一個(gè)概貌性的描述，然后在逐漸地在高分辨率的圖像中細(xì)化運(yùn)動矢量，這樣既可較快地找到運(yùn)動矢量，又可避免陷入局部的極小值，軟件界面如圖5所示。
                                        
　　4結(jié) 論

　　我們在德州儀器公司的DVEVM的硬件基礎(chǔ)之上，設(shè)計(jì)了視頻傳輸系我們在德州儀器公司的DVEVM的硬件基礎(chǔ)之上，設(shè)計(jì)了視頻傳輸系統(tǒng)的硬件結(jié)構(gòu)，并開發(fā)了視頻終端的軟件和中心站接收視頻的軟件，完成了整個(gè)系統(tǒng)的開發(fā)。性能測試表明：在64 K帶寬環(huán)境下實(shí)現(xiàn)CIF的圖像監(jiān)控，監(jiān)控幀率可達(dá)每秒2～5幀左右，時(shí)間延遲在2～3 s，滿足作為監(jiān)控目的基本要求；如果綁定6×64 K=384 K的通道，則能夠在小于384 K的帶寬下，完成高質(zhì)量的D1(704×576)圖像高分辨率的視頻圖像的連續(xù)傳輸，實(shí)現(xiàn)設(shè)計(jì)要求。畫面質(zhì)量的平均PSNR在30 dB左右，滿足視覺需要，可以辨認(rèn)不法闖入分子的身份。