Контрольная работа: Система охранного видеонаблюдения

Полутоновые изображения (монохромные изображения). Чаще всего кодируется 8 битами (диапазон значений [0…255] - 256 градаций серого);

Цветные изображения - изображение, цвет каждого пикселя которого задаётся в специальной таблице - палитре. Палитра - это ограниченный набор цветов, который позволяет отобразить графическую систему. Цветные изображения формируются комбинацией нескольких монохромных изображений. Каждый канал кодируется 8 битами. Например, в цветовой системе RGB цветное изображение строится из трех отдельных монохромных компонент (красной, зеленой и синей). По этой причине многие методы и технологии, разработанные для монохромных изображений, могут быть распространены на цветные изображения путем последовательной обработки трех монохромных компонент.

Обработка видеоизображений - обработка информации, где входными данные представлены видеокадрами. Каждый пиксиль цифрового изображения характеризуется тремя независимыми величинами {x,у,I}, где  (x,y) описывает геометрическое положение пикселя в плоскости изображения, а I - яркость (интенсивность) в данной точке. Яркостная составляющая изображения характеризуется массивом гистограммы.     Гистограмма - это график статического распределения элементов цифрового изображения с различной яркостью, в котором по горизонтальной оси представлена яркость, а по вертикальной - относительное число пикселей с конкретным значением яркости. Гистограмма характеризует чистоту встречаемости на изображении пикселей одинаковой яркости.

Фильтрация и улучшение визуального восприятия. Изображение может наблюдаться на фоне различных помех, которые требуется по возможности отфильтровать. Улучшение визуального восприятия требует сделать изображение более контрастным, выделить контуры и т. д.;

Обнаружение объектов и их распознавание. Требуется на фоне изображений найти заданные объекты. Если таких объектов несколько типов, тогда они классифицируются. Например, обнаружение движения, считывание номеров автомобилей, обнаружение и распознавание лиц, обнаружение пожаров и т. д. Иногда задача обнаружения ставится менее определенно - например найти отставленный предмет;

Сжатие изображений;

Восстановление изображений. Из-за сбоев при передаче изображений или особо сильных помех отдельные участки изображения могут отсутствовать. Задача заключается в их восстановлении;

Геометрические преобразования и оценка параметров изображений. Сюда относятся вращение и масштабирование изображений. К ооценке параметров относятся задачи измерения различных характеристик изображений или их отдельных элементов: вероятностные характеристики изображений, положение и размеры объектов и т. д.

Основные методы и технологии цифровой обработки видеоизображений:

Гистограммная обработка изображений (яркостные преобразования изображений). Например, инвертирование яркости - темные области изображения становятся светлыми и наоборот, гистограммная эквализация - выравнивание числа пикселей, имеющих различные значения яркости;

Бинаризация полутоновых изображений и сегментация изображений. Например, пороговая бинаризация - это разбиение изображения на 2 области, одна из которых содержит все пикселы со значением ниже некоторого порога, а другая содержит все пикселы со значениями выше этого порога. Сегментация - это процесс разделения цифрового изображения на несколько сегментов (сегмент - множество пикселей). Цель сегментации заключается в упрощении изображения, чтобы его было легче анализировать. Обычно используется для того, чтобы выделить объекты и границы на изображениях;

Фильтрация изображений. Под фильтрацией понимают помеховую фильтрацию или фильтрацию изображений от шума. При этом предполагается, что первоначально существовало исходное незашумленное изображение, из которого затем путем зашумления или искажения, было получено то реальное изображение, которое потом обрабатывается.

Морфологическая обработка изображений. В основе методов морфологического анализа лежит математическое понятие формы. Под формой изображения понимается максимальный инвариант преобразований изображения, которым оно подвергается при изменении условий наблюдения.

Выделение контуров и объектов.

Фильтрация изображений в частотной области применяется на основе дискретного преобразования Фурье (ДПФ) или дискретного вейвлет-преобразования (ДВП).

Алгоритмы сжатия видео изображения.

Для  удобства хранения и передачи по сети видеоизображение подвергается сжатию. Если локальная сеть, с которой работает цифровая система видеонаблюдения, обеспечивает ограниченную полосу пропускания, то во избежании переполнения сетевого трафика целесообразно сократить объем передаваемой информации, посылая меньшее количество кадров в секунду или снизив разрешение кадров. Используемые в цифровых системах видеонаблюдения алгоритмы сжатия обеспечивают разумный компромисс между этими двумя решениями. Если локальная сеть, к которой подсоединена IP-камера, имеет ограниченную полосу пропускания, то во избежание переполнения сетевого трафика целесообразно сокращать объем передаваемой информации, снизив либо частоту передачи кадров по сети, либо разрешение кадров. Большинство форматов сжатия, которые используют IP-камеры, обеспечивают разумный компромисс между этими двумя способами решения проблемы передачи видео по сети. Для получения оцифрованного потока с нужной полосой пропускания применяются алгоритмы сжатия, основанные на дискретном косинусном преобразовании сигнала (JPEG, MJPEG, MPEG2, MPEG4, H.264), а также Wavelet и JPEG2000. Эти алгоритмы сжатия видео изображений служат для адаптации цифровых потоков к передаче по компьютерным сетям.

Практически все применяемые в видеонаблюдении 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.

Современные технологии видеосжатия позволяют в значительной степени уменьшить размер видеоматериала, без каких либо существенных потерь в качестве.

Существует множество различных стандартов видеосжатия, однако большинство разработчиков систем видеонаблюдения придерживаются стандартным, устоявшимся технологиям сжатия, дабы обеспечить наибольшую совместимость. Это становится особенно важно, когда необходимо воспроизвести видеоматериал спустя многие годы после его записи. Помимо этого использование неких стандартов позволяет строить системы видеонаблюдения выбирая различных производителей оборудования  не останавливаясь на конкретном.

На сегодняшний день чаще всего в IP-камерах используются следующие форматы:

покадровое сжатие (Motion JPEG),

потоковое сжатие (MPEG-4),

новейшая технология сжатия - формат H.264.

Самый передовой из них это H.264 он наиболее эффективен и является самым современным из перечисленных.

Видеокодек.

Для более простой передачи по сети используются видеокодеки, которые сжимают видеофайлы. В ходе сжатия применяются специальные алгоритмы для того чтобы максимально уменьшить исходный видеофайл. Когда производится воспроизведение сжатого материала, происходит обратное действие, при этом применяется обратный алгоритм, который восстанавливает видеоматериал практически в исходное состояние. Время, затрачиваемое на сжатие, передачу и восстановление получило название времени ожидания. Чем более сложные, изощренные алгоритмы применяются для сжатия видеоматериала, тем выше время ожидания. Совместная работа этих двух алгоритмов представляет из себя видеокодек (кодер/декодер). Каждый видеокодек уникален и поэтому видеоданные сжатые одним кодеком никогда не смогут быть распакованы другим. Например, декодер M-JPEG не сможет распаковать материал, кодированный H.264, ведь один алгоритм не сможет декодировать результат созданный другим алгоритмом. Но это не преграда ведь можно оснастить программное и аппаратное обеспечение множеством разных кодеков, чтобы обеспечить максимальную совместимость, при использовании разных форматов.

Сжатие изображения и сжатие видеоизображения.

В разных стандартах применяются абсолютно различные методы уменьшения размера данных, и поэтому результаты значительно отличаются, прежде всего, по скорости передачи, качеству и времени ожидания. Можно выделить два основных алгоритма сжатия: сжатие видеоизображения и сжатие изображения. Когда происходит сжатие изображения, то используются технологии внутрикадрового кодирования, при этом сокращение избыточных данных достигаются методом удаления из кадра ненужной информации, незаметной для человека. Примерно на таком методе основывается стандарт Motion JPEG. Обычно кадры стандарта Motion JPEG это отдельные JPEG изображения, которые кодируются каждая отдельно.

В формате Motion JPEG три изображения в показанной выше последовательности кодируются и отправляются как отдельные уникальные изображения (I-кадры) без всяких зависимостей друг от друга.

Когда происходит сжатие видеоизображения (это кодеки MPEG-4 и H.264) используется метод межкадрового предсказания, которое позволяет значительно сократить объемы в последовательности кадров. При этом используются специальные технологии, такие как кодирование, по отличиям, когда текущий кадр сравнивается с неким опорным. Затем происходит анализ и кодирование только тех пикселей, которые изменились. Благодаря этому происходит сокращение количества пикселей для кодирования, а при просмотре такого кодированного ряда видео выглядит практически как в оригинале.

При кодировании по отличиям полностью кодируется только первое изображение (I-кадр). В двух по- следующих изображениях (P-кадрах) содержатся ссылки на статичные элементы первого изображения (напри- мер, дом). Тогда как движущиеся объекты (в данном случае бегущий человек) кодируются с помощью векторов движения. Таким образом, уменьшается объем данных, подлежащих дальнейшей пересылке и хранению.

Для еще более сильного сжатия данных могут применяться и другие технологии, в их число входит поблочная компенсация движения. Принцип работы данной технологии основывается на том, что содержимое последующих новых кадров может быть выявлено из предыдущих или в другом месте. Такой принцип построения делит полный кадр на несколько блоков из пикселей. Если обнаруживаются совпадения таких блоков с опорными кадрами, то можно сделать некое предсказание нового кадра. Если совпадения обнаружены кодер кодирует место расположения этого блока пикселей в опорном кадре. Тем саамы кодирование вектора движения требует значительно меньше битов, чем фактическое содержание блока пикселей.

Иллюстрация поблочной компенсации движения.

Если используется алгоритм межкадрового предсказания, то каждый из кадров получает свой тип. Бывает три типа кадров: I-кадр, P-кадр или B-кадр.кадр (Intra frame - вводный кадр) - независимый кадр, кодируется индивидуально, без каких либо связей с другими кадрами. Самое первое видеоизображение это всегда I-кадр. Такие кадры используются, как начальные точки или для синхронизации, если видеопоток нарушен. I-кадры, в большинстве случаев, используются для перемотки видеоряда. Когда к видеопотоку подключаются новые пользователи, видеокодер автоматически вставляет I-кадры через определенные промежутки времени. Недостаток этих кадров это избыточное количество бит, однако это исключает искажения, появляющиеся при утере необходимых данных.кадр (predictive inter frame) - промежуточный предсказуемый кадр. В таком кадре содержатся ссылки на части из предшествующих I- или P-кадров. Обычно P-кадры при кодировании требуют значительно меньше бит, но при этом они довольно чувствительны к ошибкам из-за сложной зависимости от предшествующих кадров.кадр (bi-predictive inter frame) - промежуточный двунаправленный кадр. В таком кадре содержатся ссылки на предыдущие и последующие опорные кадры. Используется для растягивания времени ожидания.

Типовая последовательность I-, B- и P-кадров. P-кадр может ссылаться только на предшествующие I- или P-кадры, тогда как B-кадр может ссылаться и на предшествующие, и на последующие I- или P-кадры.

Когда видеодекодер восстанавливает видео из кодированного потока битов, процесс всегда стартует с I-кадра. Если существуют P- и B-кадры, то они кодируются совместно с опорными. Для того чтобы контролировать сколько P-кадров отправить перед очередным I-кадром, в сетевых устройствах видеонаблюдения существует параметр GOV (group of video). Увеличивая параметр GOV, уменьшается частота I-кадров и тем самым снижается скорость передачи. Если необходимо сократить время ожидания необходимо вовсе отказаться от использования B-кадров.

Помимо перечисленных способов кодирования информации существуют различные другие методы уменьшения объемов данных и увеличения качества видеоизображения. К примеру современный формат H.264 поддерживает передовую технологию предсказания I-кадра и усовершенствованную компенсацию движения, а также фильтр для сглаживания краев блоков (артефактов).

Вывод

В ходе проделанной работы была разработана архитектура цифровой системы видеонаблюдения. Были рассмотрены основные составляющие архитектуры системы, а так же были рассмотрены основные методы сжатия и обработки цифровых изображений.