趙繼忠

（1.遼寧廣播電視大學(xué)遼寧沈陽110034；2.遼寧裝備制造職業(yè)技術(shù)學(xué)院遼寧沈陽110161）

在過去的十年中，大量的感興趣區(qū)域加編碼的方法已經(jīng)被提出，特別是基于DCT變換基的圖像和視頻壓縮格式，如JPEG[1]。其主要內(nèi)容包含8X8DCT變換、量化、熵編碼等。然而，JPEG標(biāo)準(zhǔn)是將整幅圖像同時(shí)進(jìn)行壓縮，而在我們?nèi)粘?yīng)用中圖像中的某一小部分往往比其他部分要重要的多，我們稱這一小部分為圖像的感興趣區(qū)域（Region of Interest，ROI），比如交警也許只關(guān)注整幅道路圖中的一個(gè)車牌號(hào)碼，而醫(yī)生只關(guān)注胸腔中的一個(gè)指甲大小的區(qū)域陰影等等。傳統(tǒng)的JPEG標(biāo)準(zhǔn)是對(duì)圖像統(tǒng)一進(jìn)行編碼壓縮，未能將感興趣區(qū)域突出出來。因此，我們需要對(duì)JPEG傳統(tǒng)標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行改進(jìn)，以便能夠使感興趣區(qū)域的圖像與其他部分圖像相分離，實(shí)現(xiàn)區(qū)別于其他部分區(qū)域圖像的單獨(dú)編解碼，從而滿足不同用戶的需求。

ROI是圖像中引起觀察者注意的區(qū)域，ROI這一概念最早是在由機(jī)器人研究領(lǐng)域中提出，用來進(jìn)行物體識(shí)別。在這里，注意焦點(diǎn)所在的區(qū)域即是ROI。觀察圖像時(shí)，人們往往只注意ROI區(qū)域，而抑制或者忽略非ROI區(qū)域。因此圖像處理過程中，同樣可以采取類似的操作，只針對(duì)圖像ROI區(qū)域運(yùn)行對(duì)應(yīng)算法，一方面可以降低數(shù)據(jù)的規(guī)模，從而提高運(yùn)行效率；另一方面也可以減少非ROI對(duì)結(jié)果造成的干擾[2]。

近年來國內(nèi)外關(guān)于ROI的研究較多。對(duì)于圖像ROI的提取，通常把ROI區(qū)域與BG（背景）區(qū)域進(jìn)行分割，對(duì)兩個(gè)不同區(qū)域采用不同的編碼策略。所釆用的策略有以下兩種：一種是對(duì)兩個(gè)區(qū)域采用相同的編碼方式，但通過對(duì)ROI區(qū)域內(nèi)的編碼系數(shù)進(jìn)行比特位面提升，即可實(shí)現(xiàn)對(duì)ROI區(qū)域內(nèi)的小波系數(shù)優(yōu)先編碼的目的[3-5]，其中，Wang Z提出了一種可用單獨(dú)位面提升代替所有ROI位面提升的BbBshift方法，以實(shí)現(xiàn)一般移位法與最大移位法的折中[3]；Liu L等人以ROI的重要性為依據(jù)來降低BG系數(shù)和位平面，以有效地調(diào)節(jié)兩個(gè)平面間的對(duì)比度，解碼時(shí)再還原系數(shù)和位面移[4]。另一種方法則是對(duì)兩個(gè)區(qū)域釆用不同的編碼方式，并分配不同的編碼權(quán)重以使得ROI區(qū)域獲得較好的重構(gòu)效果[6]。另外，Taubman D提出一種提升ROI編碼塊斜率的方法，但ROI中過多的BG信息導(dǎo)致了編碼效率低、運(yùn)算量大，ROI區(qū)域重構(gòu)圖像效果不夠好[5]。

與現(xiàn)有的研究相比，本文研究重點(diǎn)突出表現(xiàn)在以下兩個(gè)方面。一方面，文章以JPEG圖像為基礎(chǔ)進(jìn)行了ROI編解碼的研究。雖然JPEG2000在ROI編碼上表現(xiàn)出了極大的優(yōu)勢(shì)并且已經(jīng)被很好的運(yùn)用，近年來眾多的關(guān)于ROI編碼的研究也都主要集中在JPEG2000上[7-10]。然而，相比于JPEG的DCT編碼方式，JPEG2000本身的小波編碼要更為復(fù)雜，在許多日常應(yīng)用中不能的到很好的發(fā)揮，因此較多領(lǐng)域（如醫(yī)學(xué)，交通領(lǐng)域）還依然采用的是傳統(tǒng)的JPEG編碼方式。因而，如何在JPEG圖像基礎(chǔ)上進(jìn)行ROI區(qū)域的提取和存儲(chǔ)具有更實(shí)際的意義[11]。本文中，通過對(duì)JPEG傳統(tǒng)標(biāo)準(zhǔn)中ROI部分進(jìn)行提取、單獨(dú)編解碼等操作實(shí)現(xiàn)了基于JPEG標(biāo)準(zhǔn)的ROI圖像處理算法。

另一方面，為了進(jìn)一步提高JPEG圖像的編解碼速度，本文通過軟硬件相結(jié)合的方式對(duì)ROI編解碼算法進(jìn)行了研究。通過將ROI編解碼算法移植到TI公司的DM6446視頻處理芯片中來進(jìn)一步提高算法的處理速度，并分析了算法移植后的性能表現(xiàn)。DM6446是一個(gè)雙核處理器，同時(shí)擁有工作頻率高達(dá)297 MHz的ARM核和工作頻率高達(dá)594 MHz的DSP核。其中DSP核是專門用來處理圖像算法的，而ARM核通過與LINUX操作系統(tǒng)進(jìn)行交互來控制管理整個(gè)系統(tǒng)。用戶就是通過ARM平臺(tái)來對(duì)DSP端以及整個(gè)系統(tǒng)進(jìn)行操作的。

1 硬件平臺(tái)結(jié)構(gòu)

TMS320DM6446是一款高度集成的視頻處理芯片，業(yè)界稱為達(dá)芬奇數(shù)字媒體片上系統(tǒng)。雙核心架構(gòu)DM6446納入一個(gè)ARM926EJ-S內(nèi)核，它運(yùn)行在297 MHz的ARM核和高性能主頻594 MHz的DSP TMS320C64x+?核。外部存儲(chǔ)器采用的是128MD?DR2和64M的NAND Flash等硬件資源；包括PAL/NTSC標(biāo)準(zhǔn)的模擬視頻輸入接口，支持VGA輸出；標(biāo)準(zhǔn)的RS232和RS485接口10/100M以太網(wǎng)接口；標(biāo)準(zhǔn)ATA硬盤接口；USB2.0高速接口[12-14]，如圖1所示。

圖1 TMS320DM6446硬件結(jié)構(gòu)

TMS320DM6446處理器具有高性能、低功耗以及專用的視頻圖像處理器和視頻處理子系統(tǒng)等功能特點(diǎn)，工作頻率最高達(dá)594 MHz，內(nèi)核供電1.6 V，具有256 MB的32位DDR2 SDRAM存儲(chǔ)空間和128MB的16位FLASH存儲(chǔ)空間，同時(shí)具有豐富的片上外設(shè)，包括：64通道增強(qiáng)型DMA控制器；串行端口（3個(gè)UARTs、SPI、音頻串口）：3個(gè)64位通用定時(shí)器；10/100 M以太網(wǎng)iUSB2.0端口；3個(gè)PWM端口：多達(dá)71個(gè)通用I/O口；支持MMC/SD/CF卡等。

2 ROI算法

圖像壓縮算法通常分為編碼和解碼兩個(gè)過程。在編碼過程中，將算法分為提取ROI數(shù)據(jù)和存儲(chǔ)兩個(gè)過程；在解碼過程中，將算法分為識(shí)別ROI和覆蓋兩個(gè)過程，這兩個(gè)過程實(shí)際上是編碼的兩過程的逆過程。圖2給出了算法的具體示意圖。

圖2 ROI算法流程示意圖

2.1 編碼提取ROI

本節(jié)中，給出了在編碼過程中對(duì)ROI區(qū)域進(jìn)行提取的方法，要想提取ROI數(shù)據(jù)，首先需要準(zhǔn)確的識(shí)別ROI數(shù)據(jù)，并能夠與非ROI的背景區(qū)域進(jìn)行區(qū)別，這一部分工作歸為ROI識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域，本文不做詳細(xì)介紹。為了簡(jiǎn)單起見，人為劃定ROI數(shù)據(jù)區(qū)，通過給定ROI數(shù)據(jù)區(qū)大小，以及原圖像中ROI區(qū)域的像素坐標(biāo)來劃定圖像感興趣區(qū)域。據(jù)此，可以準(zhǔn)確提取所需的ROI區(qū)域數(shù)據(jù)。為了與傳統(tǒng)JPEG編解碼算法兼容，在提取ROI數(shù)據(jù)時(shí)只需將此部分?jǐn)?shù)據(jù)進(jìn)行復(fù)制，從而保留原數(shù)據(jù)區(qū)數(shù)據(jù)。

2.2 ROI的存儲(chǔ)

本節(jié)中描述了編碼算法中ROI中具體存儲(chǔ)辦法，也是整個(gè)編解算法中最為重要的環(huán)節(jié)。為了更好的提高算法的魯棒性以及與JPEG標(biāo)準(zhǔn)的兼容性，所提出的算法需要滿足以下要求[11]：

1）標(biāo)準(zhǔn)性：所提出的算法需要在保證不破壞原有JPEG標(biāo)準(zhǔn)的前提下進(jìn)行，需要按照J(rèn)PEG標(biāo)準(zhǔn)的語法語義來進(jìn)行定義。

2）完整性：能夠準(zhǔn)確保存原圖像的所有信息。

3）有效性：所提出的算法能夠在任何一副JPEG圖像上工作。

因此，我們將提取出的ROI大小信息、坐標(biāo)信息以及ROI數(shù)據(jù)統(tǒng)一存在于一個(gè)ROI數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)體中，且此結(jié)構(gòu)體符合JPEG標(biāo)準(zhǔn)，即具備標(biāo)志位，大小位，信息位以及數(shù)據(jù)區(qū)。該結(jié)構(gòu)體定義如下：

為了能夠與傳統(tǒng)JPEG編解碼兼容，我們將ROI數(shù)據(jù)區(qū)的存儲(chǔ)位置放在JPEG圖像中EOI標(biāo)志位之后。JPEG的每個(gè)標(biāo)記都是由2個(gè)字節(jié)組成，其前一個(gè)字節(jié)是固定值0xFF。每個(gè)標(biāo)記之前還可以添加數(shù)目不限的0xFF填充字節(jié)（fill byte）。其中各標(biāo)記含義如表1所示。

表1 JPEG標(biāo)記定義

另外，我們還需要考慮建立一個(gè)ROI數(shù)據(jù)區(qū)存儲(chǔ)所需容量，由于不同大小的ROI數(shù)據(jù)區(qū)所需存儲(chǔ)位數(shù)不同，最終存儲(chǔ)的圖像大小將有所不同，我們需要保證有足夠的容量來進(jìn)行存儲(chǔ)壓縮后的圖像。ROI最大為整幅圖像，即整個(gè)圖像都為ROI數(shù)據(jù)區(qū)，且所有ROI數(shù)據(jù)不進(jìn)行編碼，而是直接進(jìn)行存儲(chǔ)，那么需要2倍原圖像大小的存儲(chǔ)空間。所以在進(jìn)行實(shí)驗(yàn)時(shí)，需要提前預(yù)留2倍原圖像大小的內(nèi)存空間即可。

2.3 解碼ROI

在對(duì)ROI解碼時(shí)，首先根據(jù)ROI數(shù)據(jù)標(biāo)志位0xFFC1識(shí)別出ROI數(shù)據(jù)，從JPEG圖像中將ROI數(shù)據(jù)提取出，單獨(dú)保存到一個(gè)數(shù)據(jù)區(qū)中，由于提前不能確定ROI數(shù)據(jù)的大小，所以我們采用動(dòng)態(tài)分配內(nèi)存的方式，且同ROI編碼時(shí)一樣，提前預(yù)留2倍圖像大小的內(nèi)存空間。然后將原JPEG圖像按照J(rèn)PEG標(biāo)準(zhǔn)解碼進(jìn)行解碼，最后，根據(jù)ROI坐標(biāo)信息將解碼后的ROI數(shù)據(jù)覆蓋原有的數(shù)據(jù)即完成ROI編解碼的整個(gè)過程。

在解碼過程中，當(dāng)存在多個(gè)感興趣區(qū)域時(shí)，為了提高算法的效率，我們可以通過定義大小相同的多個(gè)ROI數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)體來覆蓋我們關(guān)注的感興趣區(qū)域。例如，我們定義ROI數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)體大小位1%C，C為圖像的大小，而我們感興趣區(qū)域的大小為3.5%C，那我們只需要4個(gè)ROI數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)體便可以覆蓋整個(gè)感興趣區(qū)域，這樣在解碼時(shí)我們只需通過定義指針數(shù)組來動(dòng)態(tài)為每個(gè)ROI數(shù)據(jù)分配緩沖區(qū)即可，這時(shí)每個(gè)緩沖區(qū)的大小為C/n，n為ROI數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)體的個(gè)數(shù)。

3 算法評(píng)估

為了能夠很好的評(píng)估在第3部分中提出的算法的性能表現(xiàn)，我們分別研究了不同ROI區(qū)域大小，不同ROI區(qū)域數(shù)量與成像質(zhì)量，成像時(shí)間的關(guān)系。通過對(duì)比分析來研究算法的整體性能。為此，我們分別選取分別率分別為 880×480、1 760×960、2 640×1 440的3幅圖像作為對(duì)比，并對(duì)此做了如下幾方面的評(píng)估。

3.1 ROI算法成像質(zhì)量評(píng)估

首先對(duì)3副圖像分別進(jìn)行JPEG標(biāo)準(zhǔn)編解碼，壓縮比為10:1，然后將3副圖像再按含ROI區(qū)域大小為1%C（C為圖像大?。┑乃惴ㄟM(jìn)行編解碼，將得到的圖像分別與不含ROI算法得到的3幅圖像對(duì)比，分析整幅圖像其各自峰值信噪比（PSNR），如表2所示。

表2 含ROI算法與非ROI算法PSNR值

通過表2數(shù)據(jù)，我們可以看出不同大小圖像的信噪比有所變化，所稱趨勢(shì)為圖像越大，PSNR值越高，這是與所采用JPEG壓縮算法和量化表的大小息息相關(guān)的，盡管如此，但是，采用了ROI算法的圖像的PSNR值都高于未采用ROI算法的圖像，由于上表中ROI區(qū)域只占了整個(gè)圖像大小的1%，就對(duì)整幅圖像的PSNR值產(chǎn)生了明顯的改觀，所以足以說明我們的ROI算法能很好的保證ROI數(shù)據(jù)質(zhì)量。

另外，可以看出隨著圖像的增大，采用ROI算法圖像的PSNR值增幅變小，這也讓我們不難推測(cè)，ROI算法對(duì)整幅圖像PSNR值的影響，是根據(jù)ROI實(shí)際大小來做出的，而不是根據(jù)其所占圖像百分比。

3.2 ROI數(shù)據(jù)區(qū)對(duì)ROI算法影響評(píng)估

本節(jié)中，我們通過對(duì)不同情況下ROI算法編解碼時(shí)間的統(tǒng)計(jì)來對(duì)ROI算法進(jìn)行評(píng)估，在此之前，我們需要區(qū)別ROI數(shù)據(jù)區(qū)和ROI區(qū)域這兩個(gè)概念，本文中所說的ROI數(shù)據(jù)就是指我們2.2節(jié)中提到的ROI數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)體中的數(shù)據(jù)區(qū)成員的大小及數(shù)量，而我們說的ROI區(qū)域則是指實(shí)際中一副圖像用戶最為感興趣的部分。本節(jié)中，我們都是通過對(duì)ROI數(shù)據(jù)區(qū)進(jìn)行改變來評(píng)估ROI算法的。我們首先通過分別改變?nèi)鶊D像中ROI區(qū)域大小來分別統(tǒng)計(jì)不同大小的ROI編解碼所需時(shí)間。ROI大小起始大小為1%C（C為圖像大?。⒁?%C的幅度遞增，結(jié)果如圖3（a）所示。隨后我們我們通過改變ROI數(shù)據(jù)區(qū)數(shù)量來分別進(jìn)行時(shí)間統(tǒng)計(jì)，并以1的增幅來逐漸增大ROI數(shù)量來對(duì)3幅圖像編解碼時(shí)間分別進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，統(tǒng)計(jì)結(jié)果如圖3（b）所示。

圖3 ROI數(shù)據(jù)區(qū)對(duì)ROI算法影響

通過圖3（a），我們可以看出隨著ROI數(shù)據(jù)區(qū)大小的增大，ROI算法編解碼所用時(shí)間成線性增加，而且對(duì)于越大的圖像，時(shí)間增長(zhǎng)也越明顯，我們看到1 024×480的圖像在ROI數(shù)據(jù)大小僅僅達(dá)到整幅圖像10%時(shí)，所用時(shí)間就已經(jīng)超過5 s，這是用戶所不能忍受的，如此低的效率是無法讓此算法正常運(yùn)行的。

而通過圖3（b），我們可以看出在不改變ROI數(shù)據(jù)區(qū)大小，僅僅改變ROI數(shù)據(jù)區(qū)數(shù)量時(shí)，隨著ROI數(shù)據(jù)區(qū)數(shù)量的增大，ROI算法編解碼所用時(shí)間幾乎保持穩(wěn)定，盡管隨著圖像的增大，我們編解碼所需時(shí)間也隨著增大，但是仍在可以接受的范圍之內(nèi)，我們也將在下節(jié)中就圖像大小對(duì)ROI算法的影響進(jìn)行評(píng)估，這里暫不做討論。

為此，我們可以看出，在對(duì)已知ROI區(qū)域通過ROI算法來進(jìn)行編解碼時(shí)，我們通過改變ROI數(shù)據(jù)區(qū)數(shù)量來實(shí)現(xiàn)該算法的效果的效率要遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于通過改變ROI數(shù)據(jù)區(qū)大小的效率，例如，我們的ROI區(qū)域大小占整副圖像大小的15%，那么我們可以通過編碼15個(gè)大小占1%的連續(xù)的ROI數(shù)據(jù)區(qū)來覆蓋整個(gè)ROI區(qū)域，而不是通過增大ROI數(shù)據(jù)區(qū)來實(shí)現(xiàn)這個(gè)算法。所以通過改變ROI數(shù)量的方法會(huì)大大提高ROI算法的效率。因?yàn)楦淖僐OI數(shù)據(jù)區(qū)的數(shù)量?jī)H僅是對(duì)結(jié)構(gòu)體數(shù)量變化的操作，而要想改變ROI數(shù)據(jù)區(qū)大小，則涉及內(nèi)存分配以及ROI結(jié)構(gòu)體初始化等一系列問題，耗時(shí)大大增加。

3.3 ROI算法綜合評(píng)估

在以上的分析中，我們不難發(fā)現(xiàn)，圖像大小本身也會(huì)對(duì)ROI算法產(chǎn)生影響，為此我們通過選取不同大小的60幅圖像進(jìn)行了算法時(shí)間統(tǒng)計(jì)，并為了進(jìn)一步說明4.2節(jié)中ROI數(shù)據(jù)區(qū)數(shù)量對(duì)算法時(shí)間的影響，我們也通過改變每副圖像的數(shù)量對(duì)算法編解碼時(shí)間分別進(jìn)行了統(tǒng)計(jì)，結(jié)果如圖4。為方便起見，我們選取的是寬和高像素大小相同的方圖來進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。

圖4 算法分別在不同大小圖像、不同ROI數(shù)量下運(yùn)行時(shí)間

通過圖4我們可以看出，隨著圖像面積的增大，ROI算法成線性增加，而ROI數(shù)據(jù)區(qū)數(shù)量的增多則對(duì)ROI算法的運(yùn)行時(shí)間影響不大，因此，我們可以看出，算法的主要編解碼時(shí)間消耗在對(duì)圖像數(shù)據(jù)的提取分析上，而這是由JPEG標(biāo)準(zhǔn)算法本身決定的，而我們通過改變ROI數(shù)據(jù)區(qū)數(shù)量來編解碼ROI區(qū)域的算法對(duì)原有的算法效率影響不大，且與原有算法有很好的兼容性。

4 ROI算法在DM6446的移植與性能分析

4.1 ROI算法在DM6446上的移植

為了進(jìn)一步提高算法的性能，我們將ROI算法在DM6446上進(jìn)行了移植。將ROI算法移植到TI官方給的example中，根據(jù)DM6446雙核特點(diǎn)，我們分別將編解碼算法移植到DSP端codec部分中的encode和decode過程中，圖像的輸入輸出及整個(gè)算法的控制則由雙核系統(tǒng)中ARM端的APP部分實(shí)現(xiàn)。移植中，根據(jù)不同圖像大小以及所需要分配的內(nèi)存數(shù)量給定不同大小數(shù)量的內(nèi)存池用來共享ARM端的LINUX進(jìn)程與DSP端的算法之間緩沖區(qū)，以實(shí)現(xiàn)虛擬內(nèi)存和物理內(nèi)存之間的轉(zhuǎn)換，這些都通過調(diào)用cmem的API完成[15-16]。由于算法端需要?jiǎng)討B(tài)分配內(nèi)存的地方較多，而傳統(tǒng)的算法端內(nèi)存分配是由ARM端統(tǒng)一進(jìn)行分配管理，這樣會(huì)大大增加系統(tǒng)復(fù)雜度，為了方便起見，我們也不再由統(tǒng)一進(jìn)行內(nèi)存管理，而是將DSP端malloc函數(shù)分配的內(nèi)存直接定向到棧，通過在.tcf文件中加入“prog.module（"MEM"）.MALLOCSEG=bios.DDRALGHEAP；”來實(shí)現(xiàn)，這樣可以大大提高算法效率。

4.2 性能分析

我們分別對(duì)移植后ROI算法的成像時(shí)間和成像質(zhì)量與移植前的算法進(jìn)行了對(duì)比，結(jié)果如表3所示。

表3 ROI算法在DM6446與PC上性能比較

通過表3分析可知，即使圖像像素大小達(dá)到1 024×480 pixel，算法在DM6446上的運(yùn)算時(shí)間仍遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于1 ms，并且成像質(zhì)量與PC上的成像相同，這與DSP端對(duì)算法的高效處理是分不開的。這里需要指出的是以上算法在DM644上的運(yùn)行時(shí)間是僅僅指DSP端對(duì)算法處理時(shí)間，沒有計(jì)算在ARM端讀取圖像數(shù)據(jù)和生成圖像文件的時(shí)間，因?yàn)檫@個(gè)時(shí)間是有計(jì)算機(jī)本身性能決定的，并沒有可參考性。

5 結(jié)論

當(dāng)我們看到一幅圖像時(shí)，總會(huì)對(duì)其中的一部分感興趣，而其他的部分無關(guān)緊要，這篇文章，我們基于JPEG標(biāo)準(zhǔn)編解碼算法，給出了實(shí)現(xiàn)感興趣區(qū)域提取、存儲(chǔ)、還原的ROI算法，并對(duì)成像前后的質(zhì)量，以及不同圖像，不同情況ROI數(shù)據(jù)區(qū)的算法運(yùn)行時(shí)間進(jìn)行了統(tǒng)計(jì)，可以看出，通過ROI數(shù)據(jù)區(qū)數(shù)量的增加來實(shí)現(xiàn)ROI算法的效率要遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于通過ROI數(shù)據(jù)區(qū)單純的大小變化來實(shí)現(xiàn)，而ROI算法的效率又與圖像本身的大小密切相關(guān)，最后我們將算法在DM6446上移植，利用DM6446雙核特點(diǎn)，使得算法的性能得到進(jìn)一步的提升。

雖然本文是基于JPEG圖像來進(jìn)行的，但在下一步的研究中，我們可以依據(jù)文章的思想和研究方法，可以進(jìn)一步將ROI編解碼算法應(yīng)用在其他格式的圖像或視頻中，如H.264中。并將算法在DM6446的開發(fā)板中進(jìn)行移植，利用其雙核的優(yōu)勢(shì)，使編解碼算法集中在DSP[17-19]核實(shí)現(xiàn)，進(jìn)而可以極大地提高視頻的處理效率，這也必將成為未來研究的趨勢(shì)。

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