曾霞霞,張小進(jìn)

(閩江學(xué)院計(jì)算機(jī)科學(xué)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(jìn)

(閩江學(xué)院計(jì)算機(jī)科學(xué)系,福州 350108)

針對(duì)嵌入式系統(tǒng)視頻圖像應(yīng)用的特點(diǎn),應(yīng)用灰度化與DCT變換技術(shù),實(shí)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(shí),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(yīng)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(duì)于大多數(shù)的視頻監(jiān)控用戶來(lái)說(shuō),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(wèn)題。然而圖像信息具有數(shù)據(jù)量龐大不便存儲(chǔ)和傳輸?shù)热秉c(diǎn),因此,必須采用合適的方法對(duì)采集到的圖像信息進(jìn)行壓縮處理。在PAX27X的ARM平臺(tái)上,結(jié)合了視頻流存儲(chǔ)特點(diǎn)與DCT變換在信息壓縮領(lǐng)域的運(yùn)用技術(shù),可以將監(jiān)控?cái)z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(lái)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(lái)代替原有冗余的描述,這個(gè)本質(zhì)的東西就是信息量(即不確定因素)[1]。對(duì)于圖像來(lái)說(shuō),如果需要進(jìn)行快速或?qū)崟r(shí)傳輸以及大量存儲(chǔ),就需要對(duì)圖像數(shù)據(jù)進(jìn)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(jì),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(duì)象方法稱為中層壓縮編碼方法,其中基于語(yǔ)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(duì)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(diǎn)。筆者為了達(dá)到壓縮比與壓縮效果的平衡設(shè)計(jì)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(dá)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(jìn)行量化編碼,以實(shí)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(chǔ),實(shí)現(xiàn)保留視頻基本信息并達(dá)到壓縮的目的。

2 圖像知識(shí)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(jiàn)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(gè)像素包含RGB三基色,每個(gè)基色用1個(gè)字節(jié)表示,即每個(gè)像素點(diǎn)用三個(gè)字節(jié)表示,就是人們常說(shuō)的24位真彩色[3]。YUV表示法的重要性是它的亮度信號(hào)(Y)和色度信號(hào)(U,V)是相互獨(dú)立的,也就是Y信號(hào)分量構(gòu)成的黑白灰度圖與用U,V信號(hào)構(gòu)成的另外兩幅單色圖是相互獨(dú)立的。

YUV轉(zhuǎn)RGB的關(guān)系表達(dá)式[3]:

RGB轉(zhuǎn) YUV的關(guān)系表達(dá)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(duì)彩色圖像進(jìn)行處理得到。灰度圖像只表達(dá)圖像的亮度信息而沒(méi)有顏色信息,因此,灰度圖像的每個(gè)像素點(diǎn)上只包含一個(gè)量化的灰度級(jí)(灰度值),灰度值用1個(gè)字節(jié)表示,表示的整數(shù)范圍是0～255,灰度級(jí)數(shù)是256級(jí),而人眼對(duì)灰度的分辨率能力通常在20～60級(jí)。灰度與彩色的RGB對(duì)應(yīng)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(huì)存在相關(guān)性,即當(dāng)你讀取視頻圖像信息時(shí)會(huì)看到相鄰的像素?cái)?shù)據(jù)值差不多,上下浮動(dòng)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(shí)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(qiáng)度變化的情形。若對(duì)高頻的數(shù)據(jù)做些修飾,再轉(zhuǎn)回原來(lái)形式的數(shù)據(jù)時(shí),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(rèn)出來(lái)。DCT變換的特點(diǎn)是變換后圖像大部分能量集中在左上角,因?yàn)樽笊辖欠从吃瓐D像低頻部分?jǐn)?shù)據(jù),右下角反映原圖像高頻部分?jǐn)?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(hào)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(shí)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(guò)壓縮過(guò)的,處理起來(lái)比較復(fù)雜,而且在這個(gè)基礎(chǔ)上進(jìn)行深層次壓縮很難實(shí)現(xiàn)。對(duì)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(xì)節(jié)信息,直接用原有的 YUV,RGB格式?jīng)]有復(fù)雜的頭部信息,處理起來(lái)更加簡(jiǎn)便[4]。

視頻圖像壓縮分兩步驟進(jìn)行。首先進(jìn)行灰度化處理,去除視頻圖像的彩色信息以達(dá)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(jìn)行量化編碼,這樣處理后消除了大部分的幀內(nèi)冗余以達(dá)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(shí)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(lái)實(shí)現(xiàn)的。對(duì)于彩色視頻流無(wú)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(chǔ)的,有的甚至是像素點(diǎn)與像素點(diǎn)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(chǔ)的,再根據(jù)公式 Y=0.299R+ 0.587G+0.114B求得 Y值,而 YUV格式會(huì)更簡(jiǎn)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(kāi)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(chǔ)→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(shí)數(shù)域變換,其變換核為余弦函數(shù),計(jì)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(hào)的相關(guān)特征。因此,圖像信號(hào)的變換中DCT變換被認(rèn)為是一種準(zhǔn)最佳變換。DCT變換在圖像壓縮中有很多應(yīng)用,它是JPEG, M PEG等數(shù)據(jù)壓縮標(biāo)準(zhǔn)的重要數(shù)學(xué)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(duì)每個(gè)圖像塊作DCT變換,然后舍棄高頻的系數(shù),并對(duì)余下的系數(shù)進(jìn)行量化以進(jìn)一步減少數(shù)據(jù)量,最后使用無(wú)失真編碼來(lái)完成壓縮任務(wù)[6]。

以下列4×4的矩陣數(shù)據(jù)為例進(jìn)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(guò)對(duì)上面的公式進(jìn)行DCT變換后,每個(gè) n×n的像素塊的能量都往左上角集中了,如果需要進(jìn)行有損壓縮,則可以將變換后產(chǎn)生的矩陣進(jìn)行量化,量化的越厲害則能夠獲得最大的壓縮比,當(dāng)然這一切都是用圖像質(zhì)量的損失來(lái)?yè)Q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(xiàng)量化程序才能進(jìn)入編碼階段。量化階段,對(duì)于單色圖像只需要一個(gè)8×8矩陣數(shù)據(jù)來(lái)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(xì)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(shí)現(xiàn)。壓縮比在原來(lái)灰度化的前提下再進(jìn)行DCT轉(zhuǎn)換量化編碼壓縮。采用8×8矩陣分塊,將矩陣進(jìn)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(biāo)記EOB。

關(guān)鍵程序設(shè)計(jì)如下:

其中dct8x8()函數(shù)即DCT變換的設(shè)計(jì):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(huì)比較慢。依據(jù)公式對(duì)應(yīng)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?yàn)槊看味家?jì)算cos很耗時(shí)間,現(xiàn)改為查表法,這在一定程度上可以節(jié)約很多時(shí)間。

4 實(shí)現(xiàn)效果及存在問(wèn)題的分析

以丟失彩色區(qū)的信息達(dá)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(duì)于獲知視頻的具體內(nèi)容沒(méi)有影響。壓縮效果如圖3所示。

圖3 圖像壓縮效果圖

經(jīng)過(guò)實(shí)踐,在嵌入式系統(tǒng)中視頻圖像壓縮可以實(shí)現(xiàn),也可得到預(yù)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(biāo)志是EOB=127,可能會(huì)與原存儲(chǔ)信息沖突,為了解決沖突,對(duì)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(duì)視頻的有損壓縮,對(duì)視頻清晰度要求比較嚴(yán)格的場(chǎng)合不適用。

5 結(jié)語(yǔ)

嵌入式技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)與通信的融合以及3G時(shí)代的來(lái)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(jìn),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(shí)現(xiàn)的效果上仍然不夠完善,還有很多方面需要改進(jìn),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(yīng)用研究等等,會(huì)在以后的研究與設(shè)計(jì)中進(jìn)一步深化。

[1] 傅祖蕓.信息論——基礎(chǔ)理論與應(yīng)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(cè)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(xué)院學(xué)報(bào):自然科學(xué)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(jì)算機(jī)工程,2006(11):139-144.

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

(責(zé)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(xué)院科技育苗基金項(xiàng)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。