一種監控視頻壓縮方法
【專利摘要】本發明涉及一種監控視頻壓縮方法，包括：步驟S1：采集視頻樣本；步驟S2：把圖像劃分為像塊；步驟S3：建立坐標系；步驟S4：計算樣本像塊的差異參考矩陣；步驟S5：計算現場預設時間間隔的視頻圖像的像塊差異值；步驟S6：重復幀判斷，若為重復幀則丟棄；步驟S7：視頻補償并存儲，同時清空處理過的緩存視頻，再對下一時間間隔的視頻重復步驟S5、S6、S7。與現有技術相比，本發明不僅解決了用戶通過視頻查找關鍵信息的時間浪費，而且使監控設備在存儲視頻數據時節省大量的存儲空間，從而滿足用戶的QoS需求。
【專利說明】一種監控視頻壓縮方法
【技術領域】
[0001] 本發明涉及一種視頻信息處理方法，尤其是涉及一種監控視頻壓縮方法。
【背景技術】
[0002] 由于數字化生活的進一步推進，智能家居、智能手機、智慧社區等一系列智能化應 用的快速發展，則智能攝像頭在其中起到了非常重要的作用。并且現代社會中，尤其是個人 家庭門口監視和社區樓道監視區域等都安裝了大量的攝像頭，可以實時監視涉及到安全方 面的東西，并且這些監控攝像頭經常會長時間拍攝大量無用的靜態場景。與普通的電視電 影視頻場景相比，監控視頻場景往往具有以下的一些特點：背景固定不變，前景物體較少， 場景相對穩定，鮮有劇烈變化，幀速較慢，即監控視頻具有低幀率、幀間相關性高的特點。因 此監控視頻比一般視頻具有更大的信息壓縮潛力，然而目前大多數用戶所使用的攝像頭， 基本上都是將采集到的所有圖像進行存儲，沒有對所采集到的視頻流進行重復率壓縮和簡 化，尤其是對大量的無用場景的丟失處理。
[0003] 現有技術存在如下的方式提高視頻的壓縮比，有：
[0004] 1)去除時間和空間上的冗余。這種方式并不能去除內容冗余，監控視頻中仍存在 較多的內容冗余。
[0005] 2)基于每幀的內容的壓縮，對于重要幀采用較小的QP值（準峰值），對非重要的 幀采用較大的QP值，實現保存重要幀的清晰化的基礎上增大壓縮比。這種方式以每幀為單 位，為了一幀中的一小部分而清晰化整個幀，壓縮性能仍不夠理想。
[0006] 中國專利200810216851. 4公開了一種視頻壓縮方法，包括首先定義視頻變化小 于或等于閾值的場景為背景，大于的為前景，然后對背景進行高質量參考幀進行編解碼，對 前景用普通參考幀進行編解碼，此專利對前景里重復幀仍進行保存，導致壓縮后的視頻存 儲量仍然很大。
[0007] 所以急需一種監控視頻壓縮方法來有效地解決監控攝像頭采集的大量視頻流重 復率壓縮和簡化問題。
【發明內容】
[0008] 本發明的目的就是為了克服上述現有技術存在的缺陷而提供一種有效地解決監 控攝像頭采集的大量視頻流重復率壓縮和簡化問題的監控視頻壓縮方法。
[0009] 本發明的目的可以通過以下技術方案來實現：
[0010] 一種監控視頻壓縮方法，包括：
[0011] 步驟S1 :監控攝像頭置于靜止環境中，采集視頻流數據，截取播放穩定的一段視 頻流數據作為樣本，該樣本里包含N個G0P，每個G0P包含1個I幀；
[0012] 步驟S2 :設每一 I幀圖像由aXb個像素構成，每個像素均取樣亮度信號，每8X8 個像素組成1個像塊，則亮度信號像塊的個數為mXn塊，其中，m = a/8, n = b/8 ;
[0013] 步驟S3 :在每一 I幀圖像的水平方向和垂直方向建立直角坐標系0-XY，得出圖像 中每個亮度信號像塊的二維坐標（x，y)，其中，xei，2，···，!!；
[0014] 步驟S4 :將樣本中N/2個I幀中的對應每個坐標的亮度信號像塊進行次的兩 兩比較，得到對應的差異參考矩陣，再取其余的N/2個I幀進行比較測試，獲取每次測試后 的異常像塊數量，最終得到判定相鄰I幀是否為重復幀的閾值K ;
[0015] 步驟S5 :置于現場的監控攝像頭首先將實時采集的數據存入buffer中，然后從 buffer中取出預設時間間隔的視頻流，按時刻標記G0P的I巾貞，計算得出當前時刻I巾貞n (t) 和上一時刻I幀n (t-1)之間對應每個坐標的像塊差異值，再將這些差異值與差異參考矩陣 中對應坐標上的像塊差值進行比較，最終統計超出參考矩陣像塊差值范圍的像塊數量；
[0016] 步驟S6:將n(t)中超出參考矩陣的像塊數量記為N(t)，如果N(t)彡K，則n(t)為 重復幀，并丟棄，否則，保留此I幀所在的G0P ;
[0017] 步驟S7 :對丟棄重復幀后的視頻流進行補償，并存儲到硬盤，同時清空buffer中 處理過的視頻流，再對下一個時間間隔的視頻流重復步驟S5、S6、S7。
[0018] 所述的步驟S4具體包括：
[0019] 401 :從I幀的每個亮度信號像塊中取出一個8X8的二維數據矩陣，其中矩陣中 64個數據代表了原始圖像各像素的亮度值，范圍為0?255 ;
[0020] 402 :將矩陣依次進行DCT變換、非均勻性量化且除4,得到坐標位置（X，y)的像塊 壓縮矩陣，記為T8X8(x，y);
[0021] 403 :將其中N/2個I幀在坐標位置（X，y)的亮度信號像塊壓縮矩陣進行c^2次 的兩兩相減，獲得絕對差值為亮度信號像塊差異值Λ T8X8 (X，y)，統計這些差值的合理范圍 [ΔΓ8?·(Χ,>0，Δ7^0^)],簡寫為ΔΤ( Χ，y)，貝u每個坐標上亮度信號像塊的差異參考矩陣 iP,為：
【權利要求】
1. 一種監控視頻壓縮方法，其特征在于，包括： 步驟S1 :監控攝像頭置于靜止環境中，采集視頻流數據，截取播放穩定的一段視頻流 數據作為樣本，該樣本里包含N個GOP，每個GOP包含1個I幀； 步驟S2 :設每一 I幀圖像由aXb個像素構成，每個像素均取樣亮度信號，每8X8個像 素組成1個像塊，則亮度信號像塊的個數為mXn塊，其中，m = a/8, n = b/8 ; 步驟S3 :在每一 I幀圖像的水平方向和垂直方向建立直角坐標系O-XY，得出圖像中每 個亮度信號像塊的二維坐標（x，y)，其中，xei，2，一,111,761,2, ···，!!； 步驟S4 :將樣本中N/2個I幀中的對應每個坐標的亮度信號像塊進行次的兩兩比 較，得到對應的差異參考矩陣，再取其余的N/2個I幀進行比較測試，獲取每次測試后的異 常像塊數量，最終得到判定相鄰I幀是否為重復幀的閾值K ; 步驟S5:置于現場的監控攝像頭首先將實時采集的數據存入buffer中，然后從buffer 中取出預設時間間隔的視頻流，按時刻標記GOP的I幀，計算得出當前時刻I幀n(t)和上 一時刻I幀η (t-Ι)之間對應每個坐標的像塊差異值，再將這些差異值與差異參考矩陣中對 應坐標上的像塊差值進行比較，最終統計超出參考矩陣像塊差值范圍的像塊數量； 步驟S6 :將n(t)中超出參考矩陣的像塊數量記為N(t)，如果N(t)彡K，則n(t)為重 復幀，并丟棄，否則，保留此I幀所在的G0P ; 步驟S7 :對丟棄重復幀后的視頻流進行補償，并存儲到硬盤，同時清空buffer中處理 過的視頻流，再對下一個時間間隔的視頻流重復步驟S5、S6、S7。
2. 根據權利要求1所述的一種監控視頻壓縮方法，其特征在于，所述的步驟S4具體包 括： 401 :從I幀的每個亮度信號像塊中取出一個8X8的二維數據矩陣，其中矩陣中64個 數據代表了原始圖像各像素的亮度值，范圍為〇?255 ; 402 :將矩陣依次進行DCT變換、非均勻性量化且除4,得到坐標位置（x，y)的像塊壓縮 矩陣，記為T 8X8(x，y); 403 :將其中N/2個I幀在坐標位置（x，y)的亮度信號像塊壓縮矩陣進行次的 兩兩相減，獲得絕對差值為亮度信號像塊差異值Λ T8X8(x，y)，統計這些差值的合理范圍 07^〇^)，么7^(；(，>〇],簡寫為八1^，5〇，貝_個坐標上亮度信號像塊的差異參考矩陣 記為：
404 :依照步驟403的方法，分別用其余的N/2個I幀進行次的兩兩相減，得出 個差值矩陣，再將這些矩陣與403中的差異參考矩陣對照，找出每個差值矩陣中對應位置 的像塊差值超出范圍的異常像塊數，根據所述異常像塊數的聚集情況確定一個合理的閾值 K，使重復的相鄰I幀的異常像塊數都小于K。
3. 根據權利要求2所述的一種監控視頻壓縮方法，其特征在于，所述的步驟S5中n (t) 相對于n(t-l)在對應坐標的像塊絕對差值超出參考矩陣相應位置差值范圍的像塊數量， 是根據S4中步驟403獲得的合理范圍來判定的。
4.根據權利要求2所述的一種監控視頻壓縮方法，其特征在于，所述的步驟S5中n (t) 和n (t-1)之間對應每個坐標的每個像塊差異值分別為n (t)對應坐標下相應像塊壓縮矩陣 與n(t-l)的相減后的差值絕對值，所述的n(t)和n(t-l)的每個像塊的壓縮矩陣由n(t) 和11(卜1)圖像代入步驟401、402獲得。
【文檔編號】H04N19/142GK104093021SQ201410336372
【公開日】2014年10月8日 申請日期:2014年7月15日 優先權日:2014年7月15日
【發明者】陳運文, 吳飛, 吳廬山, 劉鍇, 陳益平, 韓華, 劉博 , 董波, 鄒燕 申請人:上海工程技術大學