任李

摘要：為解決搶險(xiǎn)救災(zāi)移動(dòng)環(huán)境下視頻高速傳輸?shù)膯?wèn)題，針對(duì)一種超分辨率重建的圖像壓縮編碼框架的特點(diǎn)，提出針對(duì)性的圖像超分辨率重建算法，以優(yōu)化整體的編碼性能，提升視頻傳輸效率。

關(guān)鍵詞：超分辨率；圖像編碼；視頻傳輸

中圖分類號(hào)： TP391 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼： A 文章編號(hào)：1009-3044（2017）34-0018-01

1 概述

近年來(lái)，自然災(zāi)害頻發(fā)，搶險(xiǎn)救援中，迅速全面的了解災(zāi)情為指揮決策提供情報(bào)，是遂行任務(wù)成功與否的關(guān)鍵。其中，應(yīng)急通信是獲取災(zāi)情的重要手段之一。目前，搶險(xiǎn)救援應(yīng)急通信手段主要有移動(dòng)電話、衛(wèi)星電話和應(yīng)急通訊指揮車(chē)，移動(dòng)電話和衛(wèi)星電話主要以語(yǔ)音信號(hào)為主，應(yīng)急通信車(chē)增加了圖像信號(hào)傳輸。

因此，針對(duì)搶險(xiǎn)救援移動(dòng)環(huán)境下視頻傳輸這一特定背景，如何運(yùn)用圖像處理相關(guān)的新理論、新技術(shù)，并充分利用現(xiàn)有圖像/視頻編碼技術(shù)成果，開(kāi)發(fā)針對(duì)性強(qiáng)的圖像及視頻壓縮技術(shù)，以實(shí)現(xiàn)在保證高質(zhì)量圖像效果、低編碼復(fù)雜度情況下，實(shí)現(xiàn)視頻高速穩(wěn)定傳輸?shù)哪繕?biāo)。這項(xiàng)工作的開(kāi)展，具有非常重要的理論研究意義和廣泛的應(yīng)用價(jià)值。

目前，把超分辨率重建技術(shù)和傳統(tǒng)圖像編碼方法結(jié)合起來(lái)，以得到更好的壓縮效果是前沿研究領(lǐng)域之一，國(guó)內(nèi)外在這方面的研究還處于探索階段，本文對(duì)此也進(jìn)行初步地研究。

2 編碼框架

為了充分利用編碼框架中存在原始圖像的優(yōu)勢(shì)，在同等主、客觀圖像質(zhì)量下，大幅度提高結(jié)合超分辨率重建技術(shù)的圖像及視頻編碼效率，為實(shí)際應(yīng)用打下堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)，與現(xiàn)有算法把超分辨率重建圖像作為最終解碼重建圖像不同，該算法框架中設(shè)計(jì)了反饋環(huán)節(jié)，即在編碼端用原始圖像減去超分辨率重建圖像得到殘差輔助圖像[1]，在解碼端用該殘差輔助圖像彌補(bǔ)在超分辨率圖像重建環(huán)節(jié)中損失的高頻細(xì)節(jié)信息，在保證殘差輔助圖像較低編碼比特率的情況下，大幅度提高了解碼重建圖像質(zhì)量。

3 算法設(shè)計(jì)

在編碼框架超分辨率重建環(huán)節(jié)，可以采用多幀重建算法，如提出的基于自適應(yīng)正則化的時(shí)空超分辨率重建算法等。但由于配準(zhǔn)精度、算法復(fù)雜度等限制，重點(diǎn)關(guān)注單幅超分辨率重建算法。區(qū)別于傳統(tǒng)超分辨率重建，擬構(gòu)建基于稀疏表示[2]的多類別字典圖像超分辨率重建算法。在訓(xùn)練集預(yù)處理步驟，對(duì)于每一類（如紋理分類、方向分類等）訓(xùn)練圖像塊，獨(dú)立離線學(xué)習(xí)一個(gè)緊湊的子字典，如圖2所示。

而后進(jìn)行稀疏編碼，具體方法根據(jù)高性能或低復(fù)雜度的編碼要求，采用如復(fù)雜度較低的正交匹配追蹤（OMP）或重建精度較高正則的 OMP（ROMP）、梯度追蹤（GP）、壓縮感知匹配追蹤（CoSaMP）、分段匹配追蹤（StOMP）、子空間追蹤（SP）、稀疏自適應(yīng)匹配追蹤（SAMP）等算法計(jì)算最優(yōu)編碼系數(shù)[μ（j）*]。

最后計(jì)算對(duì)應(yīng)的高分辨率特征向量并合并高頻塊，以得到高分辨率重建圖像，如圖3所示。

4 結(jié)束語(yǔ)

本文針對(duì)搶險(xiǎn)救援移動(dòng)環(huán)境下高速傳輸視頻技術(shù)進(jìn)行了研究，針對(duì)一種超分辨重建圖像框架，提出了相應(yīng)的實(shí)現(xiàn)算法，能夠較好滿足視頻圖像重建壓縮傳輸需要。

參考文獻(xiàn)：

[1] 何小海，吳笛，滕奇志，卿粼波，黃建秋. 集成超分辨率重建的圖像壓縮編碼新型框架及其實(shí)現(xiàn)[J].數(shù)據(jù)采集與處理，2014，29（1）：36-42.

[2] 宋海英，何小海，陳為龍，孫琰玥.多視頻的時(shí)空超分辨率重建算法[J].北京郵電大學(xué)學(xué)報(bào)，2011，34（4）：85-88.