在安防应用中编解码算法的重要性

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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。