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CN102695053B - 一种基于图像平滑度的自适应视频无损压缩方法 - Google Patents

一种基于图像平滑度的自适应视频无损压缩方法 Download PDF

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CN102695053B
CN102695053B CN201210122206.2A CN201210122206A CN102695053B CN 102695053 B CN102695053 B CN 102695053B CN 201210122206 A CN201210122206 A CN 201210122206A CN 102695053 B CN102695053 B CN 102695053B
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China
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video
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smoothness
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朱威
汪磊
陈朋
郑雅羽
汝岩
俞立
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Zhejiang University of Technology ZJUT
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Zhejiang University of Technology ZJUT
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Abstract

一种基于图像平滑度的自适应视频无损压缩方法,包括以下步骤:(1)输入一帧待压缩视频数据;(2)取得该帧视频数据的一个色度空间分量数据,并计算该分量数据与前一帧的对应分量数据的差值;(3)对该分量原始数据进行平滑度计算;(4)计算融合后的平滑度值;(5)二路选择器自适应选择该分量原始数据或前后帧差值数据送入JPEG-LS编码器,并标记数据类型;(6)采用改进的JPEG-LS图像编码器对编码数据类型和步骤(2)或步骤(5)中输出的数据编码;(7)分别取得这帧视频数据的其他色度空间分量数据,重复步骤(2)-步骤(6)。本发明可以降低视频无损压缩的整体计算量,同时保持较好的压缩性能。

Description

一种基于图像平滑度的自适应视频无损压缩方法
技术领域
本发明涉及数字视频编码领域,具体涉及一种基于图像平滑度的视频无损压缩方法。
背景技术
视频无损压缩也称为可逆编码,即解压后的视频与原视频完全一致,主要用在医学视频的存储,航拍视频的存储等方面(见L.Song,ZY.Luo,C.Xiong,Improving Lossless Intra Coding of H.264/AVC by Pixel-WiseSpatial Interleave Prediction,即“通过像素的空间交织预测提高H.264/AVC无损帧内编码”,IEEE Transactions on Circuits and Systems for VideoTechnology,vol.21,no.12,pp.1924-1928,Dec.2011)。视频无损压缩由于压缩率较低,没有大规模地被应用,也没有形成相应的标准。传统的视频有损压缩中,压缩率的提高主要来自于两个步骤:一是通过运动估计进行帧间预测。二是对预测的差值进行空域到频域的变换,然后量化(见张菁,李晓光,刘晓民等.视频压缩与通信(第二版)[M].北京:人民邮电出版社,2011)。而在视频无损压缩中,量化步骤不能采用,因为量化步骤会带来不可逆的数据丢失,缺少量化步骤又使得变换作用变小,而实验也表明,减少量化步骤直接把有损压缩的标准方法变为无损压缩得到的压缩性能并不能让人满意(见YT.Hwang,CC.Lin,MW.Lyu,Design andImplementation of a Low Complexity Lossless Video Codec,即“一种低复杂度的视频无损编码器的设计与实现”,IEEE Asia Pacific Conference onCircuits and Systems(APCCAS),pp.556-559,2010)。现有的视频无损压缩算法中,帧内一般采用预测的方法,而在帧间部分,主要使用运动估计(Motion Estimation)的方法(见Y.Li,K.Sayood,Lossless Video SequenceCompression Using Adaptive Prediction,即“基于自适应预测的视频序列无损压缩”,IEEE Transactions on Image Processing,vol.4,no.16,pp.997-1007,Apr.2007;以及见J.Kim,CM.Kyung.A Lossless Embedded CompressionUsing Significant Bit Truncation for HD Video Coding,即“一种针对高清视频编码并使用带符号位的位截断方法的嵌入式平台无损压缩方法”,IEEETransactions on Circuits and Systems for Video Technology,vol.6,no.20,pp.848-860,Jun.2010)。但运动估计的方法应用在视频无损压缩中时,存在一个很大的不足,即运动估计需要做到很准确才能对压缩率有显著的提高,为了保证运动估计的准确性,往往需要采取全局搜索(Full Search)的方法,而全局搜索对硬件资源的消耗很大,很难做到实时性。JPEG-LS是ITU(International Telecommunication Union)于1998年制定的针对图像无损与近无损压缩的标准,主要采用了帧内预测结合Golomb-Rice熵编码的方法实现数据的压缩(见ITU-T T.87,Lossless and Near-lossless Compression ofContinuous-tone Still Images,即“针对静态连续图像的无损与近无损压缩”,ITU-T Recommendation T.87,1998)。JPEG-LS对单张图像具有较好的压缩性能,但是如果将JPEG-LS直接用于视频无损压缩,压缩效果并不理想,因为视频的前后帧之间具有很大的相关性,而JEPG-LS并不具有帧间预测部分,无法降低帧间冗余。
发明内容
为了克服现有的视频无损压缩方法在帧间预测中计算量大,实时性差以及JPEG-LS直接用于视频无损压缩数据量大的缺点,本发明提供了一种可以有效地降低视频无损压缩帧间预测的计算量,并保证良好压缩率的基于图像平滑度的自适应视频无损压缩方法。
为了解决上述技术问题采用的技术方案为:
一种基于图像平滑度的自适应视频无损压缩方法,所述压缩方法包括以下步骤:
(1)输入一帧待压缩视频数据;
(2)取得该帧视频数据一个色度空间分量数据,并计算该分量数据与前一帧的对应分量数据的差值;
如果该帧为视频第一帧,先记录编码数据类型为0,然后取得该帧视频一个色度空间分量的数据,跳到步骤(6)使用改进的JPEG-LS编码器对编码数据类型和该分量视频数据进行编码。如果不是第一帧,则先从输入视频数据中取得该帧的一个色度空间分量数据,然后将该分量数据与前一帧的该分量数据做对应位置的相减运算,得到该分量的前后帧差值数据。
(3)对该分量原始数据进行平滑度计算,对该分量原数据的平滑度采用式(I)计算:
sum = Σ j = 1 height / inc Σ i = 1 width / inc | s ( i × inc , j × inc ) - s ( ( i - 1 ) × inc , j × inc ) | - - - ( I )
式(I)中,height表示视频的竖直分辨率,width表示视频的水平分辨率,inc表示水平方向和竖直方向的取样间隔,其值大小根据式(II)计算,s(i×inc,j×inc)表示水平位置为(i×inc),竖直位置为(j×inc)的像素点对应分量的值,|x|表示计算x的绝对值。式(I)的过程即,首先对该视频分量的数据进行亚采样,然后计算所有采样点与其同一竖直位置的前一个采样点的差值绝对值,最后计算所有差值的绝对值的和作为该数据的平滑度。
inc = 2 , width ≤ 320 4,320 ≤ width ≤ 720 width 128 , width > 720 - - - ( II )
(4)对由步骤(2)得到的前后帧差值数据进行平滑度计算并计算融合
后的平滑度值,过程如下:
先对该分量在步骤(2)中得到的前后帧差值数据采用式(I)计算平滑度,得到sum2,然后对计算平滑度过程中用到的像素点分量数据进行零值个数统计,并计算零值个数占总体采样像素点数的比例值α,最后将sum2与α按式(III)融合,得到前后帧差值数据的经过融合的平滑度值f(sum2,α):
f(sum2,α)=β×(1-α)2×sum2                (III)
式(III)中,β为零值个数的影响因子,根据经验值通常取0.2~0.5;
(5)二路选择器根据步骤(3)得到的该分量原始数据的平滑度值和步骤(4)得到的该分量前后帧差值数据经过融合后的平滑度值,自适应选择该分量原始数据或前后帧差值数据送入JPEG-LS编码器,并标记数据类型;
将步骤(4)得到的f(sum2,α)与步骤(3)得到的sum作比较,如果f(sum2,α)小于sum,则记录当前编码数据类型为1,然后二路选择器选择该分量前后帧差值数据送到步骤(6)中改进的JPEG-LS编码器。如果f(sum2,α)大于或等于sum,则记录当前编码数据类型为0,然后二路选择器选择该分量原始数据送到步骤(6)中改进的JPEG-LS编码器。
(6)采用改进的JPEG-LS图像编码器对记录的编码数据类型和步骤(2)或步骤(5)输出的数据进行编码;
(7)分别取得这帧视频数据的其他色度空间分量数据,重复步骤(2)-步骤(6)。
进一步,所述步骤(6)中,改进的JPEG-LS编码器是在标准的JPEG-LS编码器的执行步骤基础上多了一个步骤,即对数据进行编码时,在编码的开始标志0xFFD8后增加一个字节的编码数据类型标志,如编码数据类型是1,则标志为0x01,如编码数据类型是0,则标志为0x00。
本发明的技术构思为:利用前后帧差的方法和JPEG-LS图像编码算法来代替普遍使用的基于运动估计的帧间预测编码方法,首先分别得到待压缩视频帧的原始数据及其与上一帧视频的差值数据,然后引入图像平滑度检测的方法,分别对原始数据与前后帧差值数据做平滑度的计算,考虑到帧差数据的特殊性,将帧差数据的零值比例与平滑度做融合计算,最后选择器通过比较原始数据的平滑度与经过融合后的帧差数据的平滑度的大小,来选择对原始数据或者帧差数据进行压缩。
与现有技术相比,本发明具有以下有益效果:
本发明提供了一种基于图像平滑度的自适应视频无损压缩方法。该方法适用于视频的无损压缩,与现有技术相比,具有以下特点和优点:利用前后帧差(Frame Difference)的方法代替运动估计的方法,大大降低了视频无损压缩的计算量,减少了硬件资源消耗;通过计算前后帧差数据和原始数据的平滑度来自适应地选择压缩数据的来源,提高本发明的无损压缩方法对视频场景的自适应能力。本发明能在保持良好的压缩率的前提下,有效地降低视频无损压缩的计算复杂度。
附图说明
图1为本发明方法的基本流程图。
具体实施方式
下面结合实施例和附图来详细说明本发明,但本发明并不仅限于此。
参照图1,一种基于图像平滑度的自适应视频无损压缩方法,本实施例中,Y分量即为视频信号YUV色彩空间中的亮度分量,U和V分量为视频信号YUV色彩空间中的两个色度分量,同时该方法适用于具有RGB色度空间的视频信号,只要把方法中的Y,U,V分量分别替换为R,G,B分量即可。
如图1所示,一种基于图像平滑度的自适应视频无损压缩方法,包括以下步骤:
(1)输入一帧待压缩视频数据;
(2)取得该帧视频数据的Y分量数据,并计算Y分量数据与前一帧的Y分量数据的差值;
(3)对Y分量原数据进行平滑度计算;
(4)对由步骤(2)得到的前后帧差值数据进行平滑度计算并计算融合后的平滑度值;
(5)二路选择器根据步骤(3)得到的该分量原始数据的平滑度值和步骤(4)得到的该分量前后帧差值数据经过融合后的平滑度值,自适应选择该分量原始数据或前后帧差值数据送入JPEG-LS编码器,并标记数据类型;
(6)采用改进的JPEG-LS图像编码器对数据类型和步骤(2)或步骤(5)中输出的数据编码;
(7)分别取得这帧的U分量和V分量数据,重复步骤(2)-步骤(6)。
步骤(2)具体为:如果该帧为视频第一帧,先记录编码数据类型为0,然后取得该帧视频的Y分量数据,直接跳到步骤(6)使用改进的JPEG-LS编码器对编码数据类型和Y分量视频数据进行编码。如果不是第一帧,则先从输入视频数据中取得该帧的Y分量数据,然后将Y分量数据与前一帧的Y分量数据做对应位置的相减运算,得到Y分量的前后帧差值数据。
步骤(3)具体为:
对Y分量原数据的平滑度采用式(I)计算:
sum = Σ j = 1 height / inc Σ i = 1 width / inc | s ( i × inc , j × inc ) - s ( ( i - 1 ) × inc , j × inc ) | - - - ( I )
式(I)中,height表示视频的竖直分辨率,width表示视频的水平分辨率,inc表示水平方向和竖直方向的取样间隔,其值大小根据式(II)计算,s(i×inc,j×inc)表示水平位置为(i×inc),竖直位置为(j×inc)的像素点对应分量的值,|x|表示计算x的绝对值。式(I)的过程即,首先对该Y分量的数据进行亚采样,然后计算所有采样点与其同一竖直位置的前一个采样点的差值绝对值,最后计算所有差值的绝对值的和作为该数据的平滑度。
inc = 2 , width ≤ 320 4,320 ≤ width ≤ 720 width 128 , width > 720 - - - ( II )
步骤(4)具体为:
先对Y分量在步骤(2)中得到的前后帧差值数据采用式(I)计算平滑度,得到sum2,然后对计算平滑度过程中用到的像素点分量数据进行零值个数统计,并计算零值个数占总体采样像素点数的比例值α,最后将sum2与α按式(III)融合,得到前后帧差值数据的经过融合的平滑度值f(sum2,α):
f(sum2,α)=β×(1-α)2×sum2               (III)
式(III)中,β为零值个数的影响因子,根据经验值通常取0.2~0.5。
步骤(5)具体为:
将步骤(4)得到的f(sum2,α)与步骤(3)得到的sum作比较,如果f(sum2,α)小于sum,则记录当前编码数据类型为1,然后二路选择器选择Y分量前后帧差值数据送到JPEG-LS编码器。如果f(sum2,α)大于或等于sum,则记录当前编码数据类型为0,然后二路选择器选择Y分量原始数据送到JPEG-LS编码器。
步骤(6)具体为:
这里改进的JPEG-LS编码器比标准的JPEG-LS编码器多了一个步骤,即对数据进行编码时,在编码的开始标志0xFFD8后增加一个字节的编码数据类型标志,如编码数据类型是1,则标志为0x01,如编码数据类型是0,则标志为0x00。其他步骤与标准的JPEG-LS编码器相同。

Claims (1)

1.一种基于图像平滑度的自适应视频无损压缩方法,其特征在于:所述压缩方法包括以下步骤:
(1)输入一帧待压缩视频数据;
(2)取得该帧视频数据一个色度空间分量数据,并计算该分量数据与前一帧的对应分量数据的差值;
如果该帧为视频第一帧,先记录编码数据类型为0,然后取得该帧视频一个色度空间分量的数据,跳到步骤(6)使用改进的JPEG-LS编码器对编码数据类型和该分量视频数据进行编码;如果不是第一帧,则先从输入视频数据中取得该帧的一个色度空间分量数据,然后将该分量数据与前一帧的该分量数据做对应位置的相减运算,得到该分量的前后帧差值数据;
(3)对该分量原始数据进行平滑度计算,对该分量原始数据的平滑度采用式(I)计算:
sum = Σ j = 1 height / inc Σ i = 1 width / inc | s ( i × inc , j × inc ) - s ( ( i - 1 ) × inc , j × inc ) | - - - ( I )
式(I)中,height表示视频的竖直分辨率,width表示视频的水平分辨率,inc表示水平方向和竖直方向的取样间隔,其值大小根据式(II)计算,s(i×inc,j×inc)表示水平位置为(i×inc),竖直位置为(j×inc)的像素点对应分量的值,|x|表示计算x的绝对值;
inc = 2 , width < 320 4,320 &le; width &le; 720 width 128 , width > 720 - - - ( II )
(4)对由步骤(2)得到的前后帧差值数据进行平滑度计算并计算融合后的平滑度值,过程为:
先对该分量在步骤(2)中得到的前后帧差值数据采用式(I)计算平滑度,得到sum2,然后对计算平滑度过程中用到的像素点分量数据进行零值个数统计,并计算零值个数占总体采样像素点数的比例值α,最后将sum2与α按式(III)融合,得到前后帧差值数据的经过融合的平滑度值f(sum2,α):
f(sum2,α)=β×(1-α)2×sum2    (III)
式(III)中,β为零值个数的影响因子,根据经验值通常取0.2~0.5;
(5)将步骤(4)得到的f(sum2,α)与步骤(3)得到的sum作比较,如果f(sum2,α)小于sum,则记录当前编码数据类型为1,然后二路选择器选择该分量前后帧差值数据送到步骤(6)中改进的JPEG-LS编码器;如果f(sum2,α)大于或等于sum,则记录当前编码数据类型为0,然后二路选择器选择该分量原始数据送到步骤(6)中改进的JPEG-LS编码器;
(6)采用改进的JPEG-LS图像编码器对记录的编码数据类型和步骤(2)或步骤(5)输出的数据进行编码;所述步骤(6)中,改进的JPEG-LS编码器是在标准的JPEG-LS编码器的执行步骤基础上多了一个步骤,即对数据进行编码时,在编码的开始标志0xFFD8后增加一个字节的编码数据类型标志,如编码数据类型是1,则标志为0x01,如编码数据类型是0,则标志为0x00;
(7)分别取得这帧视频数据的其他色度空间分量数据,重复步骤(2)-步骤(6),直到完成该帧待压缩视频的全部分量数据。
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