3. Алгоритмы сжатия видеоизображения

В современных технологиях CCTV наметилась устойчивая тенденция к переходу на цифровое оборудование и сетевые системы видео наблюдения [8]. Согласно маркетинговым исследованиям, все большим спросом пользуются веб- камеры, цифровые видеорегистраторы, видеосерверы и другие цифровые устройства. Возрастающая популярность цифрового оборудования объясняется не только его высокой функциональностью и удобством хранения видеоинформации, но и реализованной в нем возможностью дистанционного видео наблюдения и управления как цифровой системой видео наблюдения в целом, так и отдельными ее составляющими.

Для удобства хранения и передачи по сети видеоизображение подвергают сжатию. Если локальная сеть, с которой работает цифровая система видео наблюдения, обеспечивает ограниченную полосу пропускания, то целесообразно сократить объем передаваемой информации, посылая меньшее количество кадров в секунду или снизив разрешение кадров. Используемые в цифровых системах видео наблюдения алгоритмы сжатия обеспечивают разумный компромисс между этими двумя решениями. Для получения оцифрованного потока с полосой пропускания 64 кбит – 2 Мбит (в такой полосе пропускания потоки видеоданных могут работать параллельно с другими потоками данных) применяются алгоритмы сжатия, основанные на дискретном косинусном преобразовании сигнала (JPEG, MJPEG, MPEG2, MPEG4, H.263), а также Wavelet и JPEG2000 [9]. Эти алгоритмы сжатия видео изображений служат для адаптации цифровых потоков к передаче по компьютерным сетям.

Практически все применяемые в видео наблюдении алгоритмы сжатия базируются на технологии сжатия с потерями (алгоритм сжатия JPEG 2000 имеет защищенное патентами приложение, которое осуществляет сжатие без потерь), когда после декомпрессии получить изображение первоначального качества практически невозможно. Однако устройство человеческого зрения таково, что при невысокой степени сжатия искажения на полученной картинке не влияют или мало влияют на восприятие. Было установлено, что любое изображение содержит в себе избыточную информацию, не воспринимаемую человеческим глазом. Эта избыточность вызвана сильными корреляционными связями между элементами изображения - изменения от пикселя к пикселю в пределах некоторого участка кадра можно считать несущественными. Кроме того, известно, что человеческий глаз более чувствителен к яркости картинки, чем к цветности. Этот эффект на начальном этапе компрессии используют практически все алгоритмы сжатия, и объем информации на этой стадии сокращается до 2 раз без потери качества картинки.

Существующие на сегодняшний день алгоритмы сжатия классифицируются по следующим параметрам.

Потоковые и статические алгоритмы сжатия [10].

Потоковые алгоритмы сжатия работают с последовательностями кадров, кодируя разностную информацию между опорными кадрами (алгоритмы сжатия семейства MPEG, алгоритм сжатия JPEG 2000), тогда как статические алгоритмы сжатия работают с каждым изображением в отдельности (алгоритмы сжатия JPEG и MJPEG).

Алгоритмы сжатия с потерями и без потерь данных [11].

Если получившееся после декомпрессии изображение полностью (с точностью до бита) идентично исходному, значит используемый алгоритм сжатия осуществляет компрессию без потерь. В CCTV, как правило, используются алгоритмы сжатия с потерями данных. В зависимости от степени сжатия, различают:

Сжатие без заметных потерь с точки зрения восприятия. Как отмечалось выше, в силу своих физиологических особенностей человеческий глаз менее чувствителен к цветоразностной составляющей изображения, чем к яркостной. При невысоких коэффициентах компрессии алгоритмы сжатия дают картинку, которая воспринимается глазом как точная копия оригинала, тогда как данный алгоритм сжатия работает с потерями данных, и полученное после декомпрессии изображение не совпадает с исходным.

Сжатие с естественной потерей качества характеризуется появлением воспринимаемых глазом, но незначительных искажений изображения. Это проявляется в уменьшении детализации сцены, а алгоритмы сжатия, основанные на дискретном косинусном преобразовании, могут продуцировать незначительные блочные искажения картинки. Базирующиеся на вейвлет- преобразовании алгоритмы сжатия дают размытость вблизи резких границ, однако такие артефакты даже при довольно больших коэффициентах сжатия мало влияют на процесс зрительного восприятия картинки.

Сжатие с неестественной потерей качества характеризуется нарушением самой важной с точки зрения восприятия характеристики изображения – контуров. При высоких коэффициентах компрессии алгоритм сжатия JPEG вносит в картинку блочные искажения, которые сильно влияют на восприятие изображения человеческим глазом, в то время как алгоритмы сжатия, использующие вейвлет-преобразование, делают изображение «затуманенным», с размытыми контурами, не изменяя их формы. Поэтому алгоритмы сжатия типа Wavelet обеспечивают более высокие по сравнению с алгоритмом JPEG коэффициенты сжатия.

Основные характеристики наиболее распространенных алгоритмов сжатия представлены в таблице 1.2 [12].

Таблица		1.2	– Характеристики различных алгоритмов сжатия
	Алгоритмы сжатия			Размер файла (цветной кадр с разрешением 720х576 пкс.)	Величина потока оцифрованного видео с параметрами 720х576 пкс. и 25 к/с.
	JPEG			70 кб	14 Мбит/с
	Wavelet			50 кб	10 Мбит/с
	Motion Jpeg			25 кб	5 Мбит/с
	MPEG-2			10 кб	2 Мбит/с
	MPEG-4			5 кб	1 Мбит/с