關于視頻通信領域圖像處理技術的分析與探究

周嘉慧

【摘要】? ? 伴隨著互聯網時代的到來，通信技術也在不斷發展，通信業務的范圍也在不斷拓展。其中視頻通信的出現、發展就是其中典型的范例，集成了語音、數據及圖像為一體視頻通信業務，在當下已經成為了通信領域研究的熱點，其在視頻會議、在線教育等方面也早就得到了廣泛應用。在視頻通信領域，圖像處理技術比較關鍵，針對這一技術展開具體的分析與探究式十分有必要的。

【關鍵詞】? ? 視頻通信? ? 圖像處理技術? ? 分析

視覺與聽覺是人類獲取信息的最主要途徑，圖像與聲音同步的視頻的通信形式更加直觀、生動也更加容易被人們所接受，因而在視頻通信一經問世就得到了人們廣泛的認同與青睞。在視頻通信中，圖像信息的傳輸占據主要地位，圖像的處理與優化對于提升整體視頻通信的質量具有決定性作用。因此可以說，圖像處理及圖像處理技術，在視頻通信領域占據著重要地位。從目前的現實情況來看，視頻通信領域圖像質量的優化仍然還是具備較大提升空間的，合理、有效的應用圖像處理技術，成為了優化與完善視頻通信的一個重點“突破口”。

一、關于圖像處理技術的概述

所謂圖像處理技術是指“對圖像進行加工、處理的一系列技術及這一系列技術的總稱”，圖像處理技術涵蓋了圖像的數字化、增強、識別、復原、分割等。

圖像處理包括對模擬和數字圖像的處理，因為模擬與數字圖像存在本質上的區別，因此具體的處理技術也存在很大差別。

傳統的電視圖像就屬于模擬圖像，這類圖像的處理均以活動圖像為處理目標。模擬圖像處理的技術主要基于光學與電子原理，一般具有速度較快、實時性等優點;而弊端主要在于精確低、靈活性差等方面，這是因為精度與靈活度方面的不足使得模擬圖像的處理往往存在著判斷與非線性處理能力不強的問題。

而數字圖像處理是基于計算機進行的“硬件處理”，數字圖像處理因此也被稱之為計算機圖像處理。計算機圖像處理其優勢在于精度高，在一些復雜的、非線性內容處理方面具有優勢，同時靈活性也較高。在計算機或者說數字圖像處理中，還可以借助軟件來調整處理圖像內容，實際上能夠處理數字圖像的方式是多樣的。但數字圖像處理也存在缺欠的，就是處理的速度較慢，在處理靜止畫面中可能這一劣勢并不顯著，但是要處理實時畫面則相對要困難一些，而在在圖像的分辨率方面還有一定限制。

二、視頻通信中的圖像處理技術

2.1圖像壓縮技術

視頻通信中，圖像壓縮技術比較常用，其目的是為了實現較高的傳輸思慮。在眾多壓縮方法中，分形圖像壓縮其應用較為經典。分形圖像壓縮在起初是通過實時分形圖像壓縮的形式得到預期的編碼壓縮比。分形圖像壓縮是是基于迭代函數系統定理實現的，在具體分形圖像壓縮中是把圖像分割先后為不重疊的“塊”與可以堆疊的“塊”，再對每一“塊”進行定義使其能夠“收縮”變換繼而得到匹配，通過壓縮及編碼來做存取與傳輸。在解碼（解壓縮）中，則對不同塊做變換、迭代，迭代 10 次后圖像就基本趨于穩定，函數系統也就獲得了正常的解碼圖像。因為分形壓縮其計算量大、所（計算）時間長，同時應用中需要人員干預下來完成，這也就限制了分形圖像壓縮的發展。在后來，因為計算機技術的發展，分形圖像壓縮能夠在計算中實現，這就使得圖像壓縮技術進入到了一個新的紀元。

2.2 圖像恢復技術

圖像恢復的目的是為了提升圖像質量，在視頻通信中為了提升傳輸的速率往往會對圖像數據進行壓縮，圖像質量會退化，通過圖像恢復技術的處理，能夠在一定程度上優化圖像質量。視頻通信當中對圖像壓縮方式有一定了解，可

以在視覺暫留機制限制下實現圖像質量的提升。目前圖像恢復常用的方法包括凸集投影、貝葉斯兩種：

2.2.1凸集投影

凸集投影法在視頻通信中，可以將視頻通信出現的“塊效應”很好的消除掉，凸集投影法也能處理一些圖像。一般視頻通信中會把高質量圖像假設為存在于“希爾伯特空間”h 中的一個元素，以此為基礎圖像壓縮、傳輸中，圖像出現質量“損耗”的可性很高，因此實際的圖像壓縮與傳輸中建模處理不可或缺：1.在h空間（希爾伯特空間）內的不同封閉凸集中對先驗信息進行約束，然后計算出凸集相對應的算法（投影算法）P。2.在得到褪化圖像約束凸集的基礎上，在h空間選定一個滿足高質量視頻傳輸需求的元素。3.利用計算機系統進行p算法處理，以響應的順序約束凸集做投影處理，這個過程中要注意對圖像調整做好調整，以便在收斂后得到預期的圖像。

凸集投影法很好的解決了圖像“塊效應”與圖像細節保留的問題，但是其按照“梯度下降方向不斷探尋，直到收斂位置為止”的迭代算法，缺乏實時性同時比較復雜，難以完成圖像實時處理的任務。凸集投影方法也很容易破壞圖像中各頻率分量件的平衡，造成圖像退化。造成這樣問題的原因主要在于凸集選擇不當，具體就是量化約束凸集 C1與 平滑限制約束凸集C2的不當選擇，使得C1、C2兩者交集為空，算法無法收斂。

2.2.2貝葉斯方法

在視頻通信的圖像處理、恢復中貝葉斯法應用廣泛，貝葉斯法是基于概率算法找出恢復出來的圖像，一般恢復為原圖的可能性更高。

在圖像恢復中，假如設定所接收到的低質量圖像為 Y，原始（高質量）圖像是 X，基于貝葉斯法相的表達公式就為：

以上公式中的Y=D（X），D 為視頻通信中的原始圖像（高質量）褪化、變化的過程。

基于貝葉斯法進行圖像恢復是從概率學角度分析與解決具體問題，利用最大后驗概率估算得到退化后的低質圖像，并以此為基礎按照最大概率去獲取原圖像，貝葉斯法綜合分析、考量了圖像分布模型以及先驗信息的綜合考量，最大程度的實現了圖像的恢復。貝葉斯方法中，“馬爾科夫隨機場”為最為經典的呈現方式具體如下圖所示：

“馬爾科夫隨機場”實際應用中，有條件類、生產類兩種主要方法，其中條件類方法可以直接對低質圖像做估算而得到高質圖像。生產類方法則要嚴格遵守貝葉斯準則的要求，即：

在貝葉斯準則得以落實后，對后驗概率建模過作轉化得到似然模型、先驗模型為：P（Y|X）和P（X）。

2.3圖像增強技術

視頻通信中應用到的圖像增強技術主要包括環路濾波、后續濾波技術兩種。

2.3.1環路濾波技術

環路濾波作為一種圖像編碼、壓縮技術其主要的編碼方式為：H.263+MPEG 4。因為編碼方式存在差異，視頻通信過程中圖像傳輸大概率會出現“塊效應”，而環路濾波這種圖像增強處理技術在這一領域應用其效果顯著。在編碼端，環路濾波機制的存在可以保障濾波前、后圖像通信能量恒定，避免了圖像像素降低的問。在解碼端，環路濾波技術對圖像信息傳輸細節做了豐富，達到了圖像傳輸效果優化的目的。環路濾波技術的應用除在解決“塊效應”的基礎上能夠保留圖像邊緣的，圖像的完整性有了一定保障。

2.3.2后續濾波技術

后續濾波不需要對編碼進行配置，這類技術僅需要在解碼段對圖像特征配置。

圖像“塊效應”實際的頻域中表現為高頻噪聲，一旦進行全圖低頻濾波在消除“塊效應”的同時也一定會消除一些圖像邊緣高頻信息。針對這樣的問題，各類自適

應濾波方法應運而生，這些方法可以針對具體區域（平坦、紋理以及邊緣等區域）情況進行濾波處理，在消除“塊效應”的基礎上盡量保證圖像細節信息完整。

具體后續濾波實際應用中，通過離散余弦變化令圖像轉化到 DCY域中是必要環節，綜合了 Walsh 變化后，能夠讓原圖像轉化為4×4字塊圖像。在配置了自適應域值針并分割圖像后，能令邊緣區域得以分離。這就實現了，根據具體濾波器結構進行濾波處理，在“塊效應”消除的同時保留圖像細節信息。

2.4圖像數字化處理技術

數字圖像處理或者圖像的數字化其實也是圖像處理技術的一種，在視頻通信中，圖像畫面可以利用SOPC技術以較高的圖像顯示質量，進行采集、濾波、傳輸及解碼。在視頻通信中，圖像經攝像頭采集、獲得，其中模擬信號在數模轉換、解碼后成為 YUV形式的數字信號。接著對得到數字信號進行數字濾波處理以提高圖像整體質量。最后，將處理好的數字信號再次數模轉換并將其傳輸到顯示器上。視頻通信中圖像的數字化能夠將模擬信號轉換為數字信號，但視頻解碼轉換中，需要按照以 I2C 總線形式來做設置。在圖像數字化中，yclone‖中FPGA器件為低成本構架，FPGA器件能夠支持Nios‖嵌入式處理器系統，這種性能較為完備的系統，可以被滿足圖像數字化的運算需要，當然實際的應用中還可以 根據實際情況在Nios‖式處理器指令集中加入一些高端軟件，實現對解算功能的優化與接口控制。

三、結束語

圖像處理技術在實際應用中，得到了廣泛的關注，衍生出了很多相關處理技術及成果。在視頻通信領域，圖像處理技術的重要性是不可忽視的針對這一領域的研究也是較多的，如國外專門成立了圖像處理研究室并聯合一些高校、企業對此展開研究。在我國，一些高校與企業同樣也也開始致力于圖像處理技術的研究與實驗，可以肯定的認為圖像處理技術未來必然會在不斷的深入研究及探索中得到進一步的發展、優化。在未來的圖像處理中，高速、高分辨率、立體化、智能化都將是主要方向。

參? 考? 文? 獻

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