【摘要】? ? 隨著現(xiàn)代化的通信技術(shù)不斷發(fā)展，信息技術(shù)的影響范圍越來越大，并且人們對于通信的要求也不斷提升，傳統(tǒng)的簡單信息通信已經(jīng)不能滿足人們的需求。為了更好的滿足人們的需求與社會發(fā)展的需求，通信技術(shù)正逐漸從語音通信轉(zhuǎn)換為視頻與音頻的融合通信，對于相關(guān)技術(shù)的研究正逐漸成為了通信業(yè)務(wù)研究的熱點(diǎn)。隨著對相關(guān)技術(shù)研究的不斷深入，已經(jīng)有一些技術(shù)被應(yīng)用到了實(shí)際，在視頻會議、遠(yuǎn)程醫(yī)療等多個方面起到了十分重要的作用，推動著各行各業(yè)的深度發(fā)展，并為技術(shù)的完善與發(fā)展起到了推動作用。本文將針對視頻通信中圖像處理技術(shù)進(jìn)行相關(guān)的探究，并對其具體應(yīng)用進(jìn)行探討，促進(jìn)通信質(zhì)量的提升。

【關(guān)鍵詞】? ? 視頻通信? ? 圖像處理? ? 技術(shù)研究? ? 圖像增強(qiáng)

隨著現(xiàn)代化通信技術(shù)的不斷發(fā)展，各種通信及技術(shù)不斷完善，視頻通信也已經(jīng)成為人們生活的一部分，但是盡管如此，視頻通信技術(shù)仍然不夠成熟，會受到傳輸信道等多種因素的影響，想要實(shí)現(xiàn)實(shí)時的圖像傳輸，就需要將圖片進(jìn)行壓縮然后再進(jìn)行傳輸。實(shí)時的圖像傳輸對于各個領(lǐng)域都有著十分重要的作用，在軍事領(lǐng)域，實(shí)時的圖像傳輸會對部隊(duì)的日常部署的管理和演習(xí)訓(xùn)練的指揮都有著重要意義。在化工領(lǐng)域，通過對圖像的實(shí)時監(jiān)控可以保障生產(chǎn)過程的高效安全開展，加大的提高對材料的使用效率，避免事故的發(fā)生。由此可見視頻通信技術(shù)的重要作用，為了更好的提升視頻通信技術(shù)，下面將針對現(xiàn)階段視頻通信技術(shù)存在的問題進(jìn)行探究，進(jìn)而保障視頻通信技術(shù)的進(jìn)步。

一、圖像處理技術(shù)概述

對于視頻通信技術(shù)而言，圖像處理技術(shù)是其實(shí)現(xiàn)視頻傳輸?shù)母炯夹g(shù)，隨著計算機(jī)技術(shù)的不斷發(fā)展，圖像處理技術(shù)也得到了很大的發(fā)展，利用計算機(jī)能夠更好的實(shí)現(xiàn)圖像數(shù)據(jù)的處理與編輯。圖像處理技術(shù)主要由以下幾個核心技術(shù)組成，首先是圖像增強(qiáng)技術(shù)，這一技術(shù)能夠改善圖像的視覺效果，是由對比度、噪音等多種處理技術(shù)組合而成的，現(xiàn)已被廣泛應(yīng)用于許多視頻處理軟件中。其次是圖像恢復(fù)技術(shù)，這一技術(shù)能夠?qū)崿F(xiàn)對圖像像素最大程度的保留，保證圖像在經(jīng)過傳輸之后仍然能夠最大程度保留原來的像素，可以有效的避免圖像在傳輸或者存儲等過程中出現(xiàn)失真，從而最大程度上保護(hù)圖像，但是這一過程必須要嚴(yán)格根據(jù)圖像褪化的逆過程來進(jìn)行。

二、視頻通信中的圖像處理技術(shù)

2.1圖像恢復(fù)技術(shù)

2.1.1凸集投影方法

視頻圖像傳輸時，可以采用凸集投影方法，這一方法能夠有效的消除掉視頻通信中的塊效應(yīng)，從而實(shí)現(xiàn)對圖像細(xì)節(jié)進(jìn)行處理。進(jìn)行視頻通信時，首先需要將質(zhì)量很高的圖像假定是希爾伯特空間h之中的一個元素，并將這一條件作為前提，開展信息傳輸?shù)臏?zhǔn)備工作，例如對圖像信息的壓縮，并將壓縮之后的圖像信息進(jìn)行傳輸。但是，在傳輸和壓縮的過程中很容易會導(dǎo)致圖像出現(xiàn)褪化，可以利用視頻通信過程的建模來進(jìn)行處理，首先需要在希爾伯特空間中將先驗(yàn)信息約束在一個不同的封閉凸集內(nèi)，隨后利用計算機(jī)統(tǒng)計出一個能夠與空間中凸集相對應(yīng)的算法，然后在希爾伯特空間中選取一個能夠滿足高質(zhì)圖像初始階段傳輸要求的元素，最后利用計算機(jī)對得出的算法進(jìn)行一系列的處理，對約束凸集按照一定順序進(jìn)行投影。在利用這一方法進(jìn)行圖像恢復(fù)處理的工作時，較為常用的兩個約束凸集分別為量化限制約束凸集和平滑限制約束凸集。想要使C1、P1充分的將約束作用體現(xiàn)出來，就需要在進(jìn)行視頻通信時，需要把之后的視頻通信圖像機(jī)進(jìn)行量化處理，在量化處理時需要在量化間隔之中進(jìn)行。

2.1.2貝葉斯方法

在進(jìn)行圖像恢復(fù)的時候，可以應(yīng)用貝葉斯方法。主要是對恢復(fù)后的圖像進(jìn)行褪化處理，從而能夠最大概率得到原圖像。貝葉斯方法是一種概率方法，首先，當(dāng)獲得最大概率的原始高質(zhì)量圖像之后，利用最大后驗(yàn)概率估計，同時綜合考量視頻的先驗(yàn)信息和分布模型，在此基礎(chǔ)上，實(shí)現(xiàn)了對圖像的恢復(fù)處理。對于貝葉斯方法而言，馬爾科夫隨機(jī)場是較為典型的一種方式，其結(jié)構(gòu)如圖1所示。馬爾科夫隨機(jī)場能夠分為條件隨機(jī)場及生成隨機(jī)場等兩種，其中，前者可以對低質(zhì)量的圖像完成估計，而后者要在貝葉斯準(zhǔn)則的基礎(chǔ)上，把建模過程進(jìn)行處理和轉(zhuǎn)化，使其成為似然模型。通過馬爾科夫隨機(jī)場的應(yīng)用，能夠把視頻通信的關(guān)聯(lián)信息有效的表現(xiàn)出，更加準(zhǔn)確地體現(xiàn)出圖像的本質(zhì)。

2.2圖像增強(qiáng)技術(shù)

2.2.1環(huán)路濾波技術(shù)

在圖像增強(qiáng)處理過程中，環(huán)路濾波技術(shù)起到了重要的應(yīng)用，能夠有效的提高視頻通信圖像的的質(zhì)量。比較常見的編碼方式為MPEG-4以及H.263+等。由于編碼方式的不同，在進(jìn)行視頻通信時經(jīng)常會產(chǎn)生塊效應(yīng)，進(jìn)而導(dǎo)致視頻傳輸?shù)馁|(zhì)量出現(xiàn)一系列的問題，環(huán)路濾波技術(shù)能夠有效的解決這一問題。通過對圖像編碼和解碼兩端進(jìn)行對偶配置，并且保證對偶配置結(jié)構(gòu)的一致性。對于編碼端而言，可以確保濾波前后視頻通信的能量穩(wěn)定，同時有效避免出線像素圖塊現(xiàn)象，達(dá)到了增強(qiáng)圖像的效果。對于解碼端而言，利用環(huán)路濾波技術(shù)，能夠?qū)崿F(xiàn)對圖像傳輸細(xì)節(jié)的有效處理，保障圖像傳輸效果的有效增強(qiáng)，大大降低了圖像在傳輸過程中出現(xiàn)問題的可能性。除此之外，環(huán)路濾波技術(shù)還可以保留圖像中的邊緣信息，且運(yùn)算量小，有著較好的保留效果。

2.2.2后續(xù)濾波技術(shù)

后續(xù)濾波技術(shù)的濾波配置較為簡單，直接根據(jù)視頻通信過程中圖像解碼端所具有的特點(diǎn)進(jìn)行相關(guān)配置處理，可以更快的實(shí)現(xiàn)對圖像的處理。此外，在頻域中塊效應(yīng)的重要表現(xiàn)形式為高頻噪聲，所以需要加入高頻率波技術(shù)來進(jìn)行圖像處理，保證圖像中的塊效應(yīng)能夠被有效消除，同時還能夠?qū)D像本身實(shí)現(xiàn)有效的增強(qiáng)。另外，學(xué)者對各種自適應(yīng)濾波技術(shù)進(jìn)行研究，例如采用不同的濾波器對圖像的不同區(qū)域進(jìn)行濾波處理，就能夠很好的實(shí)現(xiàn)塊效應(yīng)的保留。一般而言，在應(yīng)用后續(xù)濾波的過程中，通過離散余弦變化將圖像變?yōu)镈CY域內(nèi)，根據(jù)walsh變換將圖形變?yōu)?*4結(jié)構(gòu)的新圖像，并且對自適應(yīng)圖像進(jìn)行分割處理，保證邊緣區(qū)域及非邊緣區(qū)域的分離，并且借助濾波器結(jié)構(gòu)進(jìn)行濾波處理。通過此種方式，不僅能夠消除塊效應(yīng)，而且有效的避免的圖像信息的丟失。

三、視頻通信中的圖像壓縮技術(shù)的改進(jìn)

在介紹圖像恢復(fù)技術(shù)、圖像增強(qiáng)技術(shù)等基礎(chǔ)上，本節(jié)重點(diǎn)介紹了視頻通信中的圖像壓縮技術(shù)以及相應(yīng)的擴(kuò)縮算法，并且在此基礎(chǔ)上進(jìn)行改進(jìn)。

3.1 視頻壓縮算法

對于視頻通信而言，圖像壓縮算法主要利用MPEG4以及H.263等兩種技術(shù)，和其他類型的壓縮技術(shù)相比較，MPEG4的壓縮率較大，可以同時應(yīng)用在窄帶或者寬帶中。MPEG4算法具有諸多的功能，例如，多媒體數(shù)據(jù)的存取、改進(jìn)編碼效率、多路并存數(shù)據(jù)、內(nèi)容的可擴(kuò)縮等等。此外，MPEG4主要利用基于對象（AV）的編碼和基于模型的編碼技術(shù)。而AV也是該算法的核心編碼技術(shù)。

基于MPEG4編碼方式的圖像壓縮算法一般包括幾個方面：基于模型的分析合成法、基于小波的編碼方法、運(yùn)行補(bǔ)償線性預(yù)測、DCT混合算法等等。在應(yīng)用MPEG4進(jìn)行視頻編碼的過程中，不僅要保證其容錯性，而且要具有初始、正常以及控制等時延響應(yīng)，并且保證視頻的比特率是可變化的。

3.2 MPEG4可擴(kuò)縮算法

一般而言，視頻要能夠在一個較寬的分辨率范圍當(dāng)中進(jìn)行解碼，這就要求視頻要具有一定的可擴(kuò)縮性，對于MPEG4而言，包括空域擴(kuò)縮以及時域擴(kuò)縮等方式，并且具有空間分辨率以及時間分辨率等功能，對于MPEG4的VM而言，屬于一種普適性擴(kuò)縮的框架結(jié)構(gòu)，其編碼器結(jié)構(gòu)如圖2所示。

MPEG4可擴(kuò)縮算法的編解碼方案主要包括SNR、Temporal、Spatial、FGS等。由于編解碼方案的差異性，所以存在不同的可擴(kuò)縮編解碼結(jié)構(gòu)的對應(yīng)。其中，F(xiàn)GS編碼能夠提供一個單一比特的增強(qiáng)層解碼，具有平滑的可擴(kuò)縮性，可以有效的保證視頻傳輸?shù)馁|(zhì)量，但是其編碼效率較低，因此可對其進(jìn)行改進(jìn)。

3.3 MPEG4可擴(kuò)縮算法的改進(jìn)

對于圖像壓縮以及圖像質(zhì)量的恢復(fù)而言，運(yùn)動估計和補(bǔ)償至關(guān)重要，由于FGS利用基本層重構(gòu)當(dāng)作運(yùn)動預(yù)測及補(bǔ)償?shù)膮⒖?，因此該方法運(yùn)動補(bǔ)償后的效果有待改善。在改進(jìn)的過程中，需要綜合考慮編碼的容錯性能、視頻壓縮過程、用戶端的要求、帶寬等一系列的問題。

針對FGS編碼方式存在的弊端，可以增加高質(zhì)量的參考作為預(yù)測補(bǔ)償，也就是對增強(qiáng)層與基本層的參考路線進(jìn)行完善，從而得到高質(zhì)量的參考預(yù)測，改進(jìn)過程如圖3所示。

通過應(yīng)用增強(qiáng)層的參考預(yù)測，能夠顯著的提升編碼效率，同時應(yīng)用高質(zhì)量圖像當(dāng)作參考，可以提升圖像的質(zhì)量。另外，和應(yīng)用多個高質(zhì)量的參考比較而言，該方案的實(shí)現(xiàn)復(fù)雜度較低?；诖?，改進(jìn)的編碼方案：增加全新的參考層預(yù)測線路，也就是應(yīng)用高質(zhì)量的增強(qiáng)層用于參考層。將增強(qiáng)層用于參考層不僅使得提高了圖像的質(zhì)量，并且其預(yù)測性能和運(yùn)動補(bǔ)償較好，編碼效率得到了一定的提升。

3.4 結(jié)果與分析

使用平均峰值信噪比（PSNR）作為圖形質(zhì)量的判斷標(biāo)準(zhǔn)，測試序列選擇Foreman和Coastguard標(biāo)準(zhǔn)序列，圖像格式為gif，實(shí)驗(yàn)結(jié)果如圖4所示。由實(shí)驗(yàn)結(jié)果可以得出：改進(jìn)的FGS方法的編碼效率有一定的提高，且隨著比特率的增加，改進(jìn)的編碼方案的效率有著明顯的改善。

四、結(jié)束語

總體來說，隨著社會經(jīng)濟(jì)的不斷發(fā)展，人們生活水平不斷提升對于視頻通信的需求不斷提升，這也就使得視頻通信有了越來越寬的應(yīng)用范圍。但是由于技術(shù)發(fā)展水平的限制，在利用現(xiàn)有信道進(jìn)行視頻的傳輸時，很容易發(fā)生圖像內(nèi)容的退化或者丟失，導(dǎo)致視頻在傳輸之后無法達(dá)到預(yù)期效果。對此，應(yīng)當(dāng)加大對圖像增強(qiáng)技術(shù)和圖像恢復(fù)技術(shù)的應(yīng)用，推動視頻通信的技術(shù)的快速發(fā)展，更好的滿足用戶的需求。

參? 考? 文? 獻(xiàn)

[1]張婷. 視頻通信中的圖像處理技術(shù)探討[J]. 信息通信，2020（5）：76-77.

[2]劉源清. 關(guān)于視頻通信中的圖像處理技術(shù)探析[J]. 大科技，2020（7）：224.

[3]邵美云. 視頻通信中的圖像處理技術(shù)研究[J]. 電腦知識與技術(shù)，2019，15（13）：209-210.

[4]毛文慧，楊丹，蔣琴. 視頻通信中的圖像處理技術(shù)分析[J]. 數(shù)碼世界，2019（12）：24.

[5]薛全. 移動通信中的視頻壓縮與圖像處理[D]. 浙江：浙江大學(xué)，2006.

[6]王生成. 視頻通信中的圖像處理技術(shù)探討[J]. 數(shù)碼世界，2018（7）：113-114.

喬寶民（1983.10），男，漢，江蘇南京，信息與通信工程專業(yè)碩士，華為技術(shù)有限公司高級工程師，研究方向：圖像處理，低速數(shù)據(jù)通信。