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CN106303450A - 一种视频图像处理方法 - Google Patents

一种视频图像处理方法 Download PDF

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CN106303450A
CN106303450A CN201610763768.3A CN201610763768A CN106303450A CN 106303450 A CN106303450 A CN 106303450A CN 201610763768 A CN201610763768 A CN 201610763768A CN 106303450 A CN106303450 A CN 106303450A
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CN
China
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prediction
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motion
video image
quantization
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CN201610763768.3A
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English (en)
Inventor
刘旭
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Hefei Kang Sheng Reaches Intelligent Science And Technology Ltd
Original Assignee
Hefei Kang Sheng Reaches Intelligent Science And Technology Ltd
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Publication date
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    • H04N19/61—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using transform coding in combination with predictive coding

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Abstract

本发明提出了一种视频图像处理方法，包括如下步骤：S1：采集视频图像数据；S2：对采集的视频图像数据进行帧内预测和帧间预测，将帧内预测和帧间预测的附带信息编码到视频图像数据；S3：对采集的视频图像数据进行运动预测和运动补偿，将运动预测和运动补偿的附带信息添加到步骤S2中的编码后视频图像数据中；S4：将步骤S3完成附带信息添加后的视频图像数据采用比特流输出，本发明能够在保证画面质量的同时，提高图像传输的速率。

Description

一种视频图像处理方法
技术领域
本发明属于图像处理技术领域，特别涉及一种视频图像处理方法。
背景技术
目前，视频安防监控系统是安全防范系统的组成部分，它是一种防范能力较强的综合系统。视频监控以其直观、方便、信息内容丰富而广泛应用于许多场合。近年来，随着计算机、网络以及图像处理、传输技术的飞速发展，视频监控制技术也有长足的发展。
在国内外市场上，主要推出的是数字控制的模拟视频监控和数字视频监控两类产品。前者技术发展已经非常成熟、性能稳定，并在实际工程应用中得到广泛应用，特别是在大、中型视频监控工程中的应用尤为广泛；后者是新近崛起的以计算机技术及图像视频压缩为核心的新型视频监控系统，该系统解决了模拟系统部分弊端而迅速崛起，但仍需进一步完善和发展。目前，视频监控系统正处在数控模拟系统与数字系统混合应用并将逐渐向数字系统过渡的阶段。
但是,目前的视频监控系统，仍然存在着一定的问题，如在传输的过程中，为了适应网络的奢求，而对采集的视频进行一定的压缩处理，压缩处理后，会在一定程度上导致视频的失真。
因此，现在亟需一种视频图像处理方法,能够避免在压缩过程中造成的图像失真，保证图像传输的速率和效果。
发明内容
本发明提出一种视频图像处理方法，解决了现有技术中像传输的过程中，因为压缩处理，导致视频图像失真的问题。
本发明的技术方案是这样实现的：视频图像处理方法，包括如下步骤：
S1：采集视频图像数据；
S2：对采集的视频图像数据进行帧内预测和帧间预测，将帧内预测和帧间预测的附带信息编码到视频图像数据；
S3：对采集的视频图像数据进行运动预测和运动补偿，将运动预测和运动补偿的附带信息添加到步骤S2中的编码后视频图像数据中；
S4：将步骤S3完成附带信息添加后的视频图像数据采用比特流输出。
作为一种优选的实施方式，将帧内预测的附带信息编码到视频图像数据中包括在帧内预测画面进行帧内预测编码，利用帧内预测编码加入附带信息，同时，对帧内预测图像进行变换和量化。
作为一种优选的实施方式，对帧内预测图像进行变换包括减少画面的编码量。
作为一种优选的实施方式，将变换和量化后的编码根据变换系数进行纠错变换，然后将附带信息与纠错变换后的数据采用比特流输出
作为一种优选的实施方式，进行运动预测和运动补偿，将变换和量化后的编码进行解量化和反变换，利用帧间预测对反变换后的数据进行画面重构，然后再进行降噪处理，降噪处理后，加入运动补偿和运动预测的附带运动矢量。
作为一种优选的实施方式，帧内预测采用整数变换代理离散的余弦变换。
作为一种优选的实施方式，利用帧间预测对反变换后的数据进行画面重构，包括采用预测帧进行P/B画面重构。
作为一种优选的实施方式，将变换和量化后的编码进行解量化和反变换，包括在帧内预测以特定大小的块作为基准单元，从像素中预测编码化的模板，根据原图像左右、上下之间的相关性，在在解量化时，采用周围数据的差分值来重构画面。
作为一种优选的实施方式，运动预测采用全面预测技术，利用多个运动矢量探索单元细分后，单独求出真正的运动矢量，抑制运动细节的编码量。
作为一种优选的实施方式，运动预测采用可变块大小预测，参考帧数最大4-6个。
采用了上述技术方案后，本发明的有益效果是：本视频图像处理方法通过利用摄像头采集图像，并在采集图像后对图像进行压缩编码处理，在压缩处理的过程中进行帧内预测和帧间预测，并且添加有运动补偿的运动预测的附加信息，并配合P/B画面重构，能够在保证画面质量的同时，提高图像传输的速率。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
如图1所示，本视频图像处理方法，包括如下步骤：
S1：采集视频图像数据；
S2：对采集的视频图像数据进行帧内预测和帧间预测，将帧内预测和帧间预测的附带信息编码到视频图像数据；
S3：对采集的视频图像数据进行运动预测和运动补偿，将运动预测和运动补偿的附带信息添加到步骤S2中的编码后视频图像数据中；
S4：将步骤S3完成附带信息添加后的视频图像数据采用比特流输出。
将帧内预测的附带信息编码到视频图像数据中包括在帧内预测画面进行帧内预测编码，利用帧内预测编码加入附带信息，同时，对帧内预测图像进行变换和量化。
对帧内预测图像进行变换包括减少画面的编码量。
将变换和量化后的编码根据变换系数进行纠错变换，然后将附带信息与纠错变换后的数据采用比特流输出。
进行运动预测和运动补偿，将变换和量化后的编码进行解量化和反变换，利用帧间预测对反变换后的数据进行画面重构，然后再进行降噪处理，降噪处理后，加入运动补偿和运动预测的附带运动矢量。
帧内预测采用整数变换代理离散的余弦变换。
利用帧间预测对反变换后的数据进行画面重构，包括采用预测帧进行P/B画面重构。
将变换和量化后的编码进行解量化和反变换，包括在帧内预测以特定大小的块作为基准单元，从像素中预测编码化的模板，根据原图像左右、上下之间的相关性，在在解量化时，采用周围数据的差分值来重构画面。
运动预测采用全面预测技术，利用多个运动矢量探索单元细分后，单独求出真正的运动矢量，抑制运动细节的编码量。
运动预测采用可变块大小预测，参考帧数最大4-6个。
该视频图像处理方法的工作原理是：本视频图像处理方法通过利用摄像头采集图像，并在采集图像后对图像进行压缩编码处理，在压缩处理的过程中进行帧内预测和帧间预测，并且添加有运动补偿的运动预测的附加信息，并配合P/B画面重构，能够在保证画面质量的同时，提高图像传输的速率。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种视频图像处理方法，其特征在于，包括如下步骤：
S1：采集视频图像数据；
S2：对采集的视频图像数据进行帧内预测和帧间预测，将帧内预测和帧间预测的附带信息编码到视频图像数据；
S3：对采集的视频图像数据进行运动预测和运动补偿，将运动预测和运动补偿的附带信息添加到步骤S2中的编码后视频图像数据中；
S4：将步骤S3完成附带信息添加后的视频图像数据采用比特流输出。
2.根据权利要求1所述的视频图像处理方法，其特征在于，将帧内预测的附带信息编码到视频图像数据中包括在帧内预测画面进行帧内预测编码，利用帧内预测编码加入附带信息，同时，对帧内预测图像进行变换和量化。
3.根据权利要求2所述的视频图像处理方法，其特征在于，对帧内预测图像进行变换包括减少画面的编码量。
4.根据权利要求3所述的视频图像处理方法，其特征在于，将变换和量化后的编码根据变换系数进行纠错变换，然后将附带信息与纠错变换后的数据采用比特流输出。
5.根据权利要求4所述的视频图像处理方法，其特征在于，进行运动预测和运动补偿，将变换和量化后的编码进行解量化和反变换，利用帧间预测对反变换后的数据进行画面重构，然后再进行降噪处理，降噪处理后，加入运动补偿和运动预测的附带运动矢量。
6.根据权利要求5所述的视频图像处理方法，其特征在于，帧内预测采用整数变换代理离散的余弦变换。
7.根据权利要求6所述的视频图像处理方法，其特征在于，利用帧间预测对反变换后的数据进行画面重构，包括采用预测帧进行P/B画面重构。
8.根据权利要求7所述的视频图像处理方法，其特征在于，将变换和量化后的编码进行解量化和反变换，包括在帧内预测以特定大小的块作为基准单元，从像素中预测编码化的模板，根据原图像左右、上下之间的相关性，在在解量化时，采用周围数据的差分值来重构画面。
9.根据权利要求8所述的视频图像处理方法，其特征在于，运动预测采用全面预测技术，利用多个运动矢量探索单元细分后，单独求出真正的运动矢量，抑制运动细节的编码量。
10.根据权利要求9所述的视频图像处理方法，其特征在于，运动预测采用可变块大小预测，参考帧数最大4-6个。
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