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视频通信中的图像处理技术研究

2021-12-06陈天然李成葳

装备维修技术 2022年3期
关键词:研究

陈天然 李成葳

摘 要:视频可以有效地传输属于视觉传输模式的信息,满足公众的视频通信需求。虽然目前实现了视频通信,但图像比较模糊,成为研究人员需要关注的问题。为了不断提高图像质量,有必要优化图像效果,应用合理的图像处理方法。并在此基础上讨论了视频通信中的图像处理技术,以供参考。

关键词:视频通信;图像处理技术;研究

视频通信是一种用于传输视频信息的现代通信服务。vision是人们获取外部信息的主要渠道,导致对通信可视化的需求越来越大。而在视频通信中,如何实现图像处理技术的合理选择和应用,促进图像效果的优化,更好地满足人们对图像质量的要求,方便人们生活和办公过程,值得进一步探讨。

1图像处理技术的概述

智能图像处理技术也是贯穿于人们的日常生活,它是通过计算机对图像进行去除噪声、复原、分割、增强、提取特征等处理方法和技术。图像处理技术一般区分为两大类,分别为模拟图像处理和数字图像处理。其中常见的数字图像处理的应用也可以分为两大类:(1)基础处理。通过各类算法来加强图片视觉效果,如降噪、对比度等;各类摄像设备在输出图像前的预处理,或者典型的应用,如Photoshop此类软件等。(2)内容的处理。分析图像内容,典型的应用包括人脸检测和识别(目前很多数码相机都包含这一功能)、人体形状识别在监控、视频检索、会议呼叫支持系统、汽车辅助系统(如行人检测、交通标志识别等)此类应用目前正处于快速增长期。从而图像处理的应用领域必然涉及人类生活和工作的各个方面,包括航空技术、生物医学工程、通信工程、工业、军队和公安、文化艺术等。因此,必须向智能化和自动化方向发展,以便信息能夠顺利、快速地处理和及时地传输大量数据。伴随着人类活动范围的不断扩大,智能图像处理技术的应用领域也将变得非常广泛。

2视频通信中的图像处理技术

2.1图像恢复技术

图像复原技术主要是提高一些低质量图像的质量,这种处理技术已成为一种常见的图像复原技术。从总体上看,图像质量会下降,所以我们可以通过调整分辨率来获得更好的图像。而在视频通信中,我们对图像压缩模式有一定的了解,可以在视觉持久性机制的影响下提高图像质量。凹凸投影法主要可以消除视频通信中的阻塞效应,图像细节可以保持一定的精度。从总体上讲,处理器需要重构高质量图像中的元素,并在弱通信中使用图像压缩和传输功能对图像进行建模。第一个因子限于hilbertraum封闭空间,然后实现了投影算法。得到了一组凸的图像退化约束条件后,可以选择hilbertraum中的任意元素,将其作为高质量图像附着,然后利用投影算法进行投影处理,直至最终采集到高质量的图像。最常用的凸形投影方法包括量化条件和平滑状态。凹凸投影法可以完成视频通信处理中图像的编码和量化,更好地抑制凹凸投影。

2.2环路滤波技术

在图像增强处理过程中,环路滤波技术起到了重要的应用,能够有效的提高视频通信图像的质量。比较常见的编码方式为MPEG-4以及H.263+等。由于编码方式的不同,在进行视频通信时经常会产生块效应,进而导致视频传输的质量出现一系列的问题,环路滤波技术能够有效的解决这一问题。通过对图像编码和解码两端进行对偶配置,并且保证对偶配置结构的一致性。对于编码端而言,可以确保滤波前后视频通信的能量稳定,同时有效避免出线像素图块现象,达到了增强图像的效果。对于解码端而言,利用环路滤波技术,能够实现对图像传输细节的有效处理,保障图像传输效果的有效增强,大大降低了图像在传输过程中出现问题的可能性。除此之外,环路滤波技术还可以保留图像中的边缘信息,且运算量小,有着较好的保留效果。

2.3后续滤波

与循环过滤不同,实现过程不需要配置编码过程,而只需根据图像属性在解码时进行配置,这样在过滤配置中就更容易了。由于图像的阻挡效果主要是射频噪声在频率范围内,当通过低频滤波处理整个图像时,虽然可以有效地去除阻挡效果,但图像中的边缘高频信息变得模糊,不利于图像的改进。在此基础上,人们提出了多种自适应滤波方法,并为图像的平坦区域、纹理区域和边缘区域选择了相应的滤波结构,以便有效地保留图像中的细节信息,同时消除阻挡效应。一般来说,在应用后续过滤时,离散馀弦变换可用于将图像转换为DCY域,结合Walsh变换将原始图像转换为由4 * 4块组成的新图像,同时配置自适应范围值对图像进行分段,以便可以分离边缘区域和非边缘区域,并可应用相应的过滤结构进行过滤。采用这种应用方法,可以消除图像中的阻塞效应,防止信息丢失,进而通过自适应补偿得到所需的过滤图像,具有良好的实际应用效果。

2.4图像数字化处理技术

数字图像处理或图像数字化实际上是一种图像处理技术。在视频通信中,可以使用SOPC技术收集、过滤、传输和解码高图像显示质量的图像。视频通信从摄像机采集和捕捉图像,其中模拟信号在数字模拟转换和解码后成为YUV数字信号。然后对数字信号进行数字滤波,提高整体图像质量。最后将处理后的数字信号转换回数字,传输到显示屏。视频通信中图像的数字化可以将模拟信号转换为数字信号,但在视频解码转换中,必须将其设置为I2C总线的形式。对于图像逼真化,环内FPGA设备是一种经济高效的体系结构,可以支持嵌入式处理器nios‖系统。这种比较完整的系统可以满足形象化的操作要求。当然,在实际应用中,Nios的处理器指令集中可以根据实际情况添加一些高端软件,以实现解决方案功能和接口控制的优化。

2.5图像压缩技术

分形图像压缩是目前应用最广泛的图像压缩技术之一。分形图像压缩是国外数学家提出来的。而在提高图像质量方面,经典的图像编码压缩比可以通过图像的分形压缩实时实现。但由于分形压缩的计算成本高、计算时间长,实际应用中需要相关人员的干预,无法在计算机上实现。此伪影影响分形图像压缩的发展。但是,计算机上图像分形压缩的实现为图像压缩技术的发展提供了基础。分形图像压缩是基于函数系统的,迭代函数系统理论是最重要的理论基础。分形图像压缩首先需要将图像分割成非重叠块,将图像分割成一定长度的重叠块,然后通过减少变换来定义每个要匹配的块。

3发展趋势

随着图像处理技术的发展,它越来越受到重视,产生了许多处理技术和研究成果。图像处理技术是重要的研究内容。当前,图像处理技术的研究处于活跃状态。一些外国研究人员建立了图像处理实验室,一些企业和大学进行了相应的研究。中国一些大学还开始建立数字图像处理技术研究实验室,支持图像处理技术的发展。今后图像处理技术的发展,需要朝着高速、高分辨率、三维、多元化、智能化的方向发展。

结束语

总体来说,随着社会经济的不断发展,人们生活水平不断提升对于视频通信的需求不断提升,这也就使得视频通信有了越来越宽的应用范围。但是由于技术发展水平的限制,在利用现有信道进行视频的传输时,很容易发生图像内容的退化或者丢失,导致视频在传输之后无法达到预期效果。对此,应当加大对图像增强技术和图像恢复技术的应用,推动视频通信的技术的快速发展,更好的满足用户的需求。

参考文献:

[1]周嘉慧.关于视频通信领域图像处理技术的分析与探究[J].中国新通信,2021,23(10):7-8.

作者简介:

陈天然(1987.05)男,四川雅安人,研究方向;戏剧与影视学  单位:四川雅安职业技术学院。

通讯作者:李成葳(1990.10),男,汉族,四川雅安人,四川师范大学网络工程专业,工学学士,助教,单位:雅安职业技术学院。

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