[发明专利]一种适用于无线视频传感网的低复杂度视频压缩传输方法

说明书

技术领域

本发明属于视频处理设备技术领域，尤其是涉及一种适用于无线视频传感网的低复杂度视频压缩传输方法。

背景技术

无线视频传感网(Wireless Video Sensor Network)是由一组具有计算、存储和通信能力的嵌入式视频传感节点组成的分布式感知网络[1]。每个嵌入式视频采集节点可以分为：感知模块，视频处理模块和通信模块，感知模块主要由感光元件组成，可以获取一定范围内环境的光学传感信息；视频处理模块主要实现模数转换和视频压缩，对每一帧视频进行编码；通信模块主要实现视频帧的单跳或多跳无线传输，进而使节点间组成网络，现主要应用的网络通信协议有802.15.4，802.11a/b等。其中802.15.4协议，最大数据传输率仅为250kbps，有效数据传输率仅为80kbps左右；802.11b协议的最高数据传输率为11Mbps，有效数据传输率仅为2Mbps左右，而分辨率为320×240，帧率25f/s的M-JPEG视频流，就要消耗3Mbps的带宽资源。如不进行高度压缩处理，就无法保证视频在现有通信协议下的可靠传输。然而，高压缩率的压缩算法具有较高的复杂度，例如，H.264算法可以将之前的H.263算法的码率降低50％，但复杂度却是H.263的三倍左右。高复杂度算法很难在嵌入式设备上有效运行，并会带来极高的能耗，不满足嵌入式设备低功耗的设计思想。因此，急需设计适用于嵌入式视频传感节点的具有较高压缩率，较低复杂度的视频压缩算法，利用有限的带宽资源实现视频的有效传输。

针对无线视频传感网络的带宽资源和计算资源双重受限的问题，一些解决方案被先后提出。

首先提出的解决方案是对嵌入式视频采集节点进行改造，采用ARM+DSP(数字信号处理器)的双核体系结构[4]。ARM主要用于系统调度，DSP则主要用于视频的压缩处理。由于DSP具有较强的数字信号处理能力，可以胜任高复杂度的视频压缩算法，实现视频的高度压缩，并在有限的带宽下传输。但这种体系结构没有考虑到能耗的增加，一般需要采用有源的嵌入式视频采集节点。另一个角度则是对视频压缩算法进行优化，最朴素的思想就是利用帧间差分算法，降低视频帧序列的时间冗余信息，用有限的带宽传输最具信息量的视频帧。差分算法可以降低视频的带宽占用是众所周知的，但如何降低差分算法带来的额外计算开销成为了一个重要的研究点。Enrico Magli等人在2003年提出了一种低复杂度的视频压缩算法[2]，对JPEG压缩算法进行了改进，实验结果显示能够将MJPEG的码率压缩为的MPEG-2的水平且复杂度较JPEG没有明显提到，但MPEG-2的码率对于无线视频传感网来说仍然无法接受。改变硬件结构和对算法的优化都没有实现同时实现低功耗和高压缩率。

JPEG压缩算法之所以有较高的压缩率，是因为对YUV信号的离散采集[3]。视频工程师发现人眼对色度的敏感程度要低于对亮度的敏感程度，即YUV三路分量中，Y分量更为重要，UV分量可以部分的被忽略。常用的采集格式为4∶1∶1和4∶2∶2。

4∶1∶1的色度抽样，是在水平方向上对色度进行4∶1抽样。对普通清晰度视频来说，图像质量是可以接受的。即每个由4个水平方向相邻的像素组成的宏像素需要占用6字节内存。

四个像素为：[Y0 U0 V0][Y1 U1 V1][Y2 U2 V2][Y3 U3 V3]

存放的码流为：Y0 U0 Y1 Y2 V2 Y3

映射出像素点为：[Y0 U0 V2][Y1 U0 V2][Y2 U0 V2][Y3 U0 V2]

4∶2∶2每个色差信道的抽样率是亮度信道的一半，即每个由两个水平方向相邻的像素组成的宏像素需要占用4字节内存。

四个像素为：[Y0 U0 V0][Y1 U1 V1][Y2 U2 V2][Y3 U3 V3]

存放的码流为：Y0 U0 Y1 V1 Y2 U2 Y3 V3

映射出像素点为：[Y0 U0 V1][Y1 U0 V1][Y2 U2 V3][Y3 U2 V3]

基于这种YUV离散采样思路，在人眼识别范围之内，最大限度的减少采样量，既可以实现较高的压缩率，也可以瞒过人眼，提供较高的视觉体验。