Технология оперативной фильтрации и сжатия видеоданных в реальном времени

admin - Последнее обновление: Пятница, Август 16, 2013 Оставить комментарий

Эффективная обработка видеоданных в реальном времени является важным условием, которое необходимо для возможности передачи видео с высоким разрешением и высокимкачеством. Большинство видеосенсоров не поддерживают формат съемок в таком режиме. Основной проблемой этого является использование совреных алгоритмов сжатия, основанных на ортогональных преобразованиях и требуют много времени для преобразования данных. При получении данных в реальном времени (видеосъёмка) видеосенсоры накапливают информацию в буферы, после этого осуществляют обработку. Если есть необходимость конвертировать SWF в AVI, то для этого советуем использовать SWF to AVI Converter от Movavi.

movavi

Однако при определенных разрешениях буфер будет постоянно увеличиваться, что приведет к полному исчерпанию свободного места и тогда видеосенсор будет не способен обрабатывать данные. Разработка комплекса алгоритмов и построение технологии обработки видеоданих, которая позволит обрабатывать видеоданные высокого разрешения, используя минимум времени на обработку и достигая достаточной степени сжатия. Как условие получения данных будем иметь дискретный RGB сигнал. В каждый момент времени будем иметь три отсчета составляющих R, G и B. Каждый отсчет независимо будет фильтроваться и подвергаться сжатию, после чего записываться на носитель. Поскольку каждый из трех полученных компонентов сигнала от видеорегистратора обрабатывается отдельно, для каждой компоненты будем применять один и тот же алгоритм фильтрации и сжатия данных.

Учитывая современные тенденции развития распараллеливания вычислений, уже наличие 4-х ядерного процессора позволяет нам эффективно обрабатывать сигналы каждой из трех компонентов в отдельном потоке. Это в три раза ускорит процесс обработки видео в отличие от использования одноядерного процессора. В таком случае весь процесс кодирования и декодирования будем рассматривать в случае одной компоненты.

Как обрабатываемые данные можно использовать переконвертированные данные отсчеты в YUV формате. YUV — формат представления цвета с использованием трех компонентов: яркости и двух разностных компонент. Благодаря особенностям восприятия цвета человеческого глаза (более чувствителен к яркости, чем к изменению цвета), при сжатии и фильтрации разностных  компонент можно допускать более значительную погрешность, чем при кодировании изображения в RGB-формате.




Not found

Комментарии:

Оставить комментарий