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在安防应用中编解码算法的重要性

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发表于 2012-5-3 11:45:19 | 只看该作者 回帖奖励 |倒序浏览 |阅读模式
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目前普遍采用的压缩算法主要是H.264,这是一种高压缩编解码算法,具有速度快、信息损失小、成像质量高、视频流对带宽占用率低等特点;其最大的优势是具有很高的数据压缩比,在同等图像质量的条件下,H.264的压缩比是MPEG-2的2倍以上,是MPEG-4的1.5~2倍。H.264算法在处理模糊图像时可起到互通的作用,对由于带宽等原因导致部分图像丢失的视频流来说,通过H.264算法可推算出原来比较清晰的图像。不过,H.264编解码技术仍有很多局限,还不能很好满足应用,在目前来说,H.264的互通推算修复技术实现起来还是比较难。”
      在安防应用中,如何找到更加优化的压缩算法是当前的紧迫要务,对于编码问题,当前的研究方向还是如何利用H.264或更加先进的H.265编码算法,从而在保证画质的情况下,更大地降低码流。当前在广电IPTV领域,已经有些私有压缩算法可以达到300Kbps支持全动感D1画面,2Mbps支持1080P全动感画面。如果能够将其借鉴到监控领域,那么压缩算法应该在保证画面质量的情况下,还可以降低一倍,从而达到1Mbps高清画质水平。不过,根据安防行业发展的特殊性,发展和应用H.265压缩算法的可能性更大,也更实际。国际电联ITU和MPEG组织曾发布公告,为H.265设定的技术性能指标是:压缩效率比H.264提高1倍、且不明显提高编码和解码的计算量。但联盟对H.265的草案迟迟不定,何时出台尚未可知。在当前的数字图像技术的背景下,编码技术是影响图像质量的瓶颈之一,如果出现一种压缩比高、图像损失小的编码算法,当然会一定程度上解决因为压缩导致的图像模糊问题,不过要实现这种算法,通常需要更高的运算代价,所以还需要硬件技术的更新来满足这样的算法。
编解码压缩算法的演进过于缓慢,与高速发展的安防行业相比,远远不能满足需求,所谓人挪活树挪死,各厂家为了使自己的产品在软件处理性能方面更加优越,都在原有编解码压缩算法的基础上附加一些优化算法,目前常见的附加编解码优化算法有:
  • 带宽调节技术:研发此类技术的厂家较多,可在监控画面为静态时系统采用低帧率传输,只有画面有动作时帧率才恢复默认值;
      • 敏感区域处理技术:此类技术对算法的要求很高,目前能成功应用的厂家不多。该算法以降低运算的数据量为原则,通过减少分析区域降低软硬件的负荷和带宽压力,即系统先对监控画面进行学习,然后分析出哪些是固有的静态画面然后记录下来,并在监控过程中不断学习,学习后的分析系统只会对画面中的动态部分进行分析和传输,而对静态部分不进行分析,从而降低运算量和带宽占用量。因为系统要不断地学习和分析,复杂程度可想而知。视频编码技术始于电视广播领域,而电视广播领域的画面往往都是全动感画面,整体画面的运动部分往往达到80%(主持人播放新闻是例外情况),所以直接照搬算法往往导致码流过大,DSP资源浪费。考虑到大部分监控只有30%的动感画面,所以很多监控压缩算法都是改良/优化的视频压缩算法。无论是标清还是高清,很多DVR、DVS、IP摄像机厂商为了最大限度地利用DSP的处理能力,从而过度‘优化’压缩编码算法,实则简化了编码的复杂度。这样一来,在静止图像时压缩质量尚可行,一旦画面中运动目标过多,则导致整体压缩质量下降。
    • 抽插帧技术:视频流在经过多次编解码和远程传输后,容易出现帧排列位置偏移现象,在回放时,因各帧位置不一致,快速播放时就会有重影、细节雾状、边缘模糊情况,此问题可通过帧调整来保证图像清晰呈现。
   • 低照度优化:低照度呈现,考量更多的是硬件的性能,但也有厂家通过软件的提升,软硬件相结合从而获得更高画质的夜间效果,此类技术的研发厂家较多,这是一种面向低照度的专用智能技术,在光照正常的环境下,摄像机能够保持正常的成像效果;而当光线变暗,如昼夜转换时,技术将使画面保持彩色、流畅和清晰的低照度成像,此时,光圈大小、白平衡、快门速度等都会在系统的协调下自动调节。
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