曾霞霞,張小進

(閩江學院計算機科學系,福州 350108)

嵌入式系統(tǒng)視頻圖像壓縮技術(shù)的研究

曾霞霞,張小進

(閩江學院計算機科學系,福州 350108)

針對嵌入式系統(tǒng)視頻圖像應用的特點,應用灰度化與DCT變換技術(shù),實現(xiàn)了基于嵌入式系統(tǒng)的消除幀內(nèi)冗余彩色視頻圖像的壓縮。

嵌入式系統(tǒng);視頻;圖像壓縮;DCT

隨著現(xiàn)代多媒體技術(shù)的飛速發(fā)展,音頻、視頻信息的處理水平不斷提高,使嵌入式系統(tǒng)的多媒體化成為現(xiàn)實,另外,嵌入式硬件性能的提升與嵌入式操作系統(tǒng)功能的不斷豐富,為嵌入式系統(tǒng)多媒體化提供了可靠的技術(shù)保障,并已廣泛應用于嵌入式系統(tǒng),尤其是視頻監(jiān)控領(lǐng)域。視頻監(jiān)控中所采集到的信息基本上是以視頻流方式存在,而對于大多數(shù)的視頻監(jiān)控用戶來說,他所關(guān)注的不是視頻流中具體的圖像,而是圖像所包含的內(nèi)容信息,因此圖像信息的編碼成為了視頻圖像處理的核心問題。然而圖像信息具有數(shù)據(jù)量龐大不便存儲和傳輸?shù)热秉c,因此,必須采用合適的方法對采集到的圖像信息進行壓縮處理。在PAX27X的ARM平臺上,結(jié)合了視頻流存儲特點與DCT變換在信息壓縮領(lǐng)域的運用技術(shù),可以將監(jiān)控攝像采集到的視頻信息壓縮成便于傳輸?shù)母∥募?這就是本文研究的主要內(nèi)容。

1 圖像壓縮的原理

從信息論的角度來看,壓縮就是去掉信息中的冗余,即保留不確定的信息,去掉確定的信息(可推知的),也就是用一種更接近信息本質(zhì)的描述來代替原有冗余的描述,這個本質(zhì)的東西就是信息量(即不確定因素)[1]。對于圖像來說,如果需要進行快速或?qū)崟r傳輸以及大量存儲,就需要對圖像數(shù)據(jù)進行壓縮。在相同的通信容量下,如果圖像數(shù)據(jù)被壓縮后再傳輸,就可以傳輸更多的圖像信息。

圖像編碼方法可分為兩代[2]:第一代是基于數(shù)據(jù)統(tǒng)計,去掉的是數(shù)據(jù)冗余,稱為低層壓縮編碼方法;第二代是基于內(nèi)容,去掉的是內(nèi)容冗余,其中基于對象方法稱為中層壓縮編碼方法,其中基于語義的方法稱為高層壓縮編碼方法?；趦?nèi)容壓縮編碼方法代表新一代的壓縮方法,最早是由瑞典的Forchheimer提出的,隨后日本的 Harashima等人也展示了不少研究成果。

對于嵌入式系統(tǒng)視頻圖像的壓縮,視頻的色彩可以舍棄,壓縮比、壓縮效果是考慮的重點。筆者為了達到壓縮比與壓縮效果的平衡設(shè)計了兩層次的壓縮方案。第一層次壓縮:基于不同的視頻格式采用不同的灰度化方法以達到減少占用空間的目的,這樣處理后去除了視頻圖像的彩色信息;第二層次壓縮:在灰度化的基礎(chǔ)上利用DCT變換,將變換后的系數(shù)進行量化編碼,以實現(xiàn)二次壓縮,這樣處理后消除了大部分的幀內(nèi)冗余,從而以較小空間存儲,實現(xiàn)保留視頻基本信息并達到壓縮的目的。

2 圖像知識及DCT原理

2.1 彩色圖像

彩色圖像的數(shù)據(jù)包括亮度和顏色信息。常見的是RGB三色模型和YUV彩色模型,利用RGB可以混合出任意顏色,每個像素包含RGB三基色,每個基色用1個字節(jié)表示,即每個像素點用三個字節(jié)表示,就是人們常說的24位真彩色[3]。YUV表示法的重要性是它的亮度信號(Y)和色度信號(U,V)是相互獨立的,也就是Y信號分量構(gòu)成的黑白灰度圖與用U,V信號構(gòu)成的另外兩幅單色圖是相互獨立的。

YUV轉(zhuǎn)RGB的關(guān)系表達式[3]:

RGB轉(zhuǎn) YUV的關(guān)系表達式[3]:

2.2 灰度圖像

灰度圖像是數(shù)字圖像的最基本形式,可以由黑白照片數(shù)字化得到,或是對彩色圖像進行處理得到?；叶葓D像只表達圖像的亮度信息而沒有顏色信息,因此,灰度圖像的每個像素點上只包含一個量化的灰度級(灰度值),灰度值用1個字節(jié)表示,表示的整數(shù)范圍是0～255,灰度級數(shù)是256級,而人眼對灰度的分辨率能力通常在20～60級。灰度與彩色的RGB對應關(guān)系:灰度值(H)ΖRGB(H,H,H)。

2.3 DCT原理

視頻圖像每一幀中的相鄰像素都會存在相關(guān)性,即當你讀取視頻圖像信息時會看到相鄰的像素數(shù)據(jù)值差不多,上下浮動并不大,同一幀訊源圖像中相鄰像素之間的幅度值相近,同一行上的相鄰像素之間幅值相近,相鄰行之間同樣位置上的像素幅值相近。這就是所謂的圖像的空間冗余度。

DCT(DCT2Discrete Cosine Transform)即離散余弦變換,實際上是一種離散傅里葉變換的特例[2],是指將一組數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成頻率數(shù)據(jù),以便得知強度變化的情形。若對高頻的數(shù)據(jù)做些修飾,再轉(zhuǎn)回原來形式的數(shù)據(jù)時,顯然與原始數(shù)據(jù)有些差異,但是人類的眼睛卻不容易辨認出來。DCT變換的特點是變換后圖像大部分能量集中在左上角,因為左上角反映原圖像低頻部分數(shù)據(jù),右下角反映原圖像高頻部分數(shù)據(jù)。而圖像的能量通常集中在低頻部分,可以降低視頻信號的空間冗余度。

二維DCT變換的公式定義為

3 視頻圖像壓縮的實現(xiàn)

3.1 視頻圖像壓縮分析

視頻壓縮處理的視頻格式是 YUV與RGB格式的數(shù)據(jù)流。選擇的理由是攝像頭采集的視頻數(shù)據(jù)未經(jīng)處理都是YUV或者RGB格式,現(xiàn)在主流的AV I,M PEG,RM,RM -VB,FLV,WMV等視頻格式都是經(jīng)過壓縮過的,處理起來比較復雜,而且在這個基礎(chǔ)上進行深層次壓縮很難實現(xiàn)。對于視頻監(jiān)控往往我們關(guān)心的是視頻內(nèi)容而不是視頻的細節(jié)信息,直接用原有的 YUV,RGB格式?jīng)]有復雜的頭部信息,處理起來更加簡便[4]。

視頻圖像壓縮分兩步驟進行。首先進行灰度化處理,去除視頻圖像的彩色信息以達到減少占用空間的目的;其次在灰度化的基礎(chǔ)上利用DCT變換,將變換后的系數(shù)進行量化編碼,這樣處理后消除了大部分的幀內(nèi)冗余以達到壓縮的目的。視頻圖像壓縮的基本流程如圖1所示。

3.2 彩色視頻圖像灰度化

彩色視頻圖像灰度化處理主要實現(xiàn)灰度值的提取。視頻流灰度值的提取完全是依賴于視頻流自身的特性來實現(xiàn)的。對于彩色視頻流無論是RGB24還是YUV,其幀與幀之間的R,G,B值或Y,U,V值都是相互疊加存儲的,有的甚至是像素點與像素點之間的信息值疊加,要提取視頻圖像的內(nèi)容(即Y值)要從視頻流的原格式著手。比如RGB24,它是按照(B,G,R)順序存儲的,再根據(jù)公式 Y=0.299R+ 0.587G+0.114B求得 Y值,而 YUV格式會更簡單,只要舍棄UV色度信息即可[5]。

提取灰度值的基本步驟為:打開輸入、輸出視頻文件→視頻類型判斷→讀取視頻信息每幀獲取(依據(jù)寬高、視頻格式)→YUV(或RGB)提取(或轉(zhuǎn)換)Y值→處理后的圖像按幀存儲→關(guān)閉輸入、輸出視頻文件。

3.3 DCT壓縮視頻圖像

(1)DCT變換。DCT是一種實數(shù)域變換,其變換核為余弦函數(shù),計算速度快。DCT除了具有一般的正交變換性質(zhì)外,它的變換矩陣的基向量能很好地描述圖像信號的相關(guān)特征。因此,圖像信號的變換中DCT變換被認為是一種準最佳變換。DCT變換在圖像壓縮中有很多應用,它是JPEG, M PEG等數(shù)據(jù)壓縮標準的重要數(shù)學基礎(chǔ)。在JPEG壓縮算法中,先將輸入圖像劃分為8×8或16×16的圖像塊,對每個圖像塊作DCT變換,然后舍棄高頻的系數(shù),并對余下的系數(shù)進行量化以進一步減少數(shù)據(jù)量,最后使用無失真編碼來完成壓縮任務(wù)[6]。

以下列4×4的矩陣數(shù)據(jù)為例進行分析。

將該矩陣與變換矩陣W相乘,可以得到新的矩陣C。

通過對上面的公式進行DCT變換后,每個 n×n的像素塊的能量都往左上角集中了,如果需要進行有損壓縮,則可以將變換后產(chǎn)生的矩陣進行量化,量化的越厲害則能夠獲得最大的壓縮比,當然這一切都是用圖像質(zhì)量的損失來換取的。

(2)量化與Z型編碼。圖像數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為頻率系數(shù)后,還得接受一項量化程序才能進入編碼階段。量化階段,對于單色圖像只需要一個8×8矩陣數(shù)據(jù)來處理亮度頻率系數(shù),用DCT變換后的頻率系數(shù)除以量化矩陣,取得與商最近的整數(shù)值,即完成量化。但是將double行轉(zhuǎn)換成整型是近似值,也就損失了一些數(shù)據(jù)內(nèi)容。量化是控制視頻圖像壓縮比的關(guān)鍵,這部分除去了一些高頻量,損失了很高的細節(jié)。量化處理的數(shù)據(jù)都是線性存放的,ZigZag編碼(即Z型編碼)是將量化后的二維數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成一維的,按圖2的順序整理成順序數(shù)字。

圖2 矩陣Z型掃描順序圖

(3)DCT壓縮視頻圖像的實現(xiàn)。壓縮比在原來灰度化的前提下再進行DCT轉(zhuǎn)換量化編碼壓縮。采用8×8矩陣分塊,將矩陣進行DCT變換得到頻率系數(shù),將所得的頻率系數(shù)除以量化表得到量化數(shù)據(jù)。如圖2順序利用Z字型掃描保留量化后矩陣左上角的信息位,并且在塊之間加入塊結(jié)束標記EOB。

關(guān)鍵程序設(shè)計如下:

其中dct8x8()函數(shù)即DCT變換的設(shè)計:輸入?yún)?shù)是8× 8矩陣的 double型數(shù)組,輸出是經(jīng) dct變換后的 8×8的double數(shù)組,直接依據(jù)公式的轉(zhuǎn)換代碼速度會比較慢。依據(jù)公式對應的轉(zhuǎn)換代碼為:tmp+=source[j][k]3 cos((-3 k+ 1)3 n 3 pi/(-3 N))3 cos((-3 j+1)3m 3 pi/(-3 N))。因為每次都要計算cos很耗時間,現(xiàn)改為查表法,這在一定程度上可以節(jié)約很多時間。

4 實現(xiàn)效果及存在問題的分析

以丟失彩色區(qū)的信息達到的壓縮比并不高,壓縮比值在2∶3～1∶4之間,而且壓縮后的視頻大小受到原視頻格式的限制,視頻圖像的寬和高不僅決定了原視頻的大小,也決定了壓縮后的視頻大小,壓縮方法伸縮性、靈活性都很小。經(jīng)DCT變換壓縮的視頻,壓縮比可以到1∶10,但是效果與僅灰度化處理差不多,對于獲知視頻的具體內(nèi)容沒有影響。壓縮效果如圖3所示。

圖3 圖像壓縮效果圖

經(jīng)過實踐,在嵌入式系統(tǒng)中視頻圖像壓縮可以實現(xiàn),也可得到預期的效果,但還存在不足之處:

(1)可壓縮的視頻格式有限,僅做了 YUV與RGB;

(2)視頻圖像塊分割標志是EOB=127,可能會與原存儲信息沖突,為了解決沖突,對于值數(shù)據(jù)為127的數(shù)據(jù)置為126,這一定程度上又造成了一部分圖像信息的丟失;

(3)該技術(shù)是對視頻的有損壓縮,對視頻清晰度要求比較嚴格的場合不適用。

5 結(jié)語

嵌入式技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)與通信的融合以及3G時代的來臨,正改變著現(xiàn)代人的生活方式,尤其是隨著嵌入式系統(tǒng)的多媒體化不斷推進,人們相互之間的通信將趨向于便攜式的流媒體化,因此,嵌入式系統(tǒng)視頻圖像壓縮技術(shù)的研究很有意義。由于筆者水平有限,在構(gòu)思和實現(xiàn)的效果上仍然不夠完善,還有很多方面需要改進,比如,不同壓縮方法之間的優(yōu)劣性分析、16×16矩陣數(shù)據(jù)在圖像壓縮中應用研究等等,會在以后的研究與設(shè)計中進一步深化。

[1] 傅祖蕓.信息論——基礎(chǔ)理論與應用[M].2版.北京:電子工業(yè)出版社,2007:10-15.

[2] 任高星,梁俊明,姜暉.基于嵌入式系統(tǒng)的圖像采集與壓縮[J].電子測試,2009(3):50-53.

[3] 張巖.基于分形的圖像壓縮算法研究[J].西安文理學院學報:自然科學版,2009(7),56-59.

[4] 謝鳳英,趙丹培.Visual C++數(shù)字圖像處理[M].北京:電子工業(yè)出版社,2003:80152.

[5] 李旭東.基于分塊DCT和量化的圖像盲水印算法[J].計算機工程,2006(11):139-144.

[6] 錢華明,劉英明,張振旅.基于S3C2410嵌入式無線視頻監(jiān)控系統(tǒng)的設(shè)計[J].計算機測量與控制,2009(6): 1132-1334.

(責任編校:夏玉玲)

The Research of Embedded System Video Image Compression Technology

ZENG Xia-xia,ZHANG Xiao-jin
(Department of Computer Science,Minjiang University,Fuzhou 350108,China)

According to the characteristics of the application of em bedded system video image,the graying and DCT convertering technology is used to compress the color video compression and eliminate redundant frame based on the embedded system.

embedded system;video;image compression;DCT

TP391.41

A

1672-349X(2010)06-0056-04

2010-08-01

閩江學院科技育苗基金項目(YKY08007)

曾霞霞(1981-),女,講師,碩士,主要從事W EB數(shù)據(jù)集成的研究。