一种视频卫星大数据的周期性编码方法

文档序号:9238574阅读:422来源:国知局
一种视频卫星大数据的周期性编码方法
【技术领域】
[0001]本发明属于视频编解码技术领域,涉及一种视频编码方法,具体涉及一种视频卫星大数据的周期性编码方法。
技术背景
[0002]视频卫星是最近几年发展的一种新型对地观测卫星,能获取观测区域的视频数据,实现对动态过程的连续观测和跟踪,在军事情报、灾害监测、动态事件观测等方面具有广泛的应用前景。视频卫星采样分辨率达到亿级像素,原始视频数据量极其庞大,但星地网络频谱资源有限,必须对视频卫星采集的视频大数据进行高效压缩才能实时传送到地面接收站。
[0003]视频卫星能够每天重访全球任何地点3?4次,每次定点拍摄几分钟影像,对每个位置的重复推扫周期是6?8小时。在这个访问周期内,同一位置的背景区域基本上不会发生变化。同时,由于视频卫星空间分辨率有限(?2m),地面目标活动带来的前景变化也不明显。由此造成大量反复、周期摄录的冗余信息,消除周期冗余成为提高卫星视频数据压缩效率的关键和契机。然而,H.264等现有的编码技术可消除视频的短时帧间冗余,但不能消除卫星多次重返同一位置时重复摄录场面间的周期冗余。因此,必须针对视频卫星应用场景提出新的编码思路。

【发明内容】

[0004]视频卫星围绕地球作周期性的重复扫描,如果能建立与过去推扫周期中相应位置历史视频的关联,只编码和传输少量的变化信息,将能颠覆性地提高卫星视频数据的压缩效率。基于这一思路,本发明提出了一种视频卫星大数据的周期性编码方法,很好的解决了上述的技术问题。
[0005]本发明所采用的技术方案是:一种视频卫星大数据的周期性编码方法,其特征在于,包括以下步骤:
[0006]步骤1、静态图像编码,构造卫星端周期预测参考的静态图像库:每隔T个推扫周期对所有扫描图像进行一次帧内编码,将压缩码流连同辅助信息存在本地存储服务器,形成周期预测参考的静态图像库,同时将复合码流传送到地面接收站;
[0007]步骤2、搜索周期预测匹配图像:获取与当前视频帧所对应的卫星的位置信息,根据位置信息和图像相似度搜索周期预测的最佳参考图像,作为周期预测参考图像;
[0008]步骤3、帧级预测模式判断:从帧内预测、帧间预测和周期预测三种模式中为当前图像选择一个最优的帧级编码模式;
[0009]步骤4、动态视频编码:根据选中的帧级编码模式执行相应的视频编码,为便于解码,需要将帧级编码模式、周期预测参考图像编号信息记录到码流中。
[0010]作为优选,步骤I中所述的辅助信息规定如下:
[0011]①辅助信息包含卫星的位置、图像编号;
[0012]②辅助信息的复合格式,按位置、图像编号、压缩码流的先后顺序存放;
[0013]③每个推扫周期开始时将图像编号复位为0,随后每幅图像递增I。
[0014]作为优选,步骤2的具体实现包括以下子步骤:
[0015]步骤2.1:从本地存储服务器保存的静态图像库中选择与当前视频帧位置最接近的若干幅图像作为候选参考图像;选择准则为:若静态图像库中某幅图像的位置与当前视频帧位置的欧氏距离小于预设门限,则将该幅图像判为位置相近的图像;
[0016]步骤2.2:逐一比较当前帧与候选参考图像间的相似度,选择最相似的图像作为周期预测参考图像。
[0017]作为优选,步骤3的具体实现包括以下子步骤:
[0018]步骤3.1:在当前帧内,逐宏块帧内空间预测,预测模式遍历到H.264帧内预测所允许的所有模式,选择预测误差最小的模式作为宏块的最优帧内预测模式,记录选择的最佳帧内预测模式;对最优预测模式下的预测误差进行累加,作为总体帧内预测失真;
[0019]步骤3.2:参照时域前一帧,逐个宏块进行帧间运动估计,预测模式遍历到H.264帧间预测所允许的所有模式,选择预测误差最小的模式作为宏块的最优帧间预测模式,记录选择的最佳帧间预测模式及其运动矢量;对最优预测模式下的预测误差进行累加,作为总体帧间预测失真;
[0020]步骤3.3:参照步骤2中确定的周期预测参考图像,逐个宏块进行周期运动估计,记录选择的最佳帧间预测模式及其运动矢量,统计总体周期预测失真;
[0021]步骤3.4:在步骤3.1、步骤3.2和步骤3.3的结果中,选择总体预测失真最小的模式作为选中的帧级编码模式。
[0022]作为优选,步骤4的具体实现包括以下子步骤:
[0023]步骤4.1:根据步骤3得到的帧级编码模式,按常规的H.264视频编码流程依次编码每个宏块,即使帧级编码模式为帧间或周期预测,其宏块依然允许选择帧内编码;选择帧内编码的原则是宏块的空域预测误差小于其时域或周期预测误差;
[0024]步骤4.2:帧级编码模式信息、周期预测参考图像编号与码流复用后传送到地面接收站。
[0025]与H.264等现有的视频编码方法相比,本发明具有以下优点和积极效果:
[0026](I)本发明从视频卫星的周期性推扫规律出发,将周期预测引入现有的视频编码框架,由于卫星推扫周期快,地表图像基本上不产生明显改变,只需要编码少量的残差信息,显著提高了编码效率;
[0027](2)本发明通过卫星位置信息建立与同一位置已经编码的历史视频的关联,显著提尚了关联效率和精度;
[0028](3)本发明对用作周期参考的图像选择静态图像编码方式,在相对图像库作周期预测时不涉及复杂的视频解码,提高了周期匹配的搜索效率。
【附图说明】
[0029]图1:本发明实施例的原理图。
【具体实施方式】
[0030]为了便于本领域普通技术人员理解和实施本发明,下面结合附图及实施例对本发明作进一步的详细描述,应当理解,此处所描述的实施示例仅用于说明和解释本发明,并不用于限定本发明。
[0031]请见图1,本发明提供的一种视频卫星大数据的周期性编码方法,包括以下步骤:
[0032]步骤1、静态图像编码,构造卫星端周期预测参考的静态图像库:每隔T个推扫周期对所有扫描图像进行一次H.264帧内编码,将压缩码流连同辅助信息存在本地存储服务器,形成周期预测参考的静态图像库,同时将复合码流传送到地面接收站;
[0033]其具体实施要点进一步说明如下:
[0034]①静态图像编码的推扫周期间隔T设置为100 ;
[0035]②辅助信息包含卫星的位置,图像编号;
[0036]③辅助信息的复合格式,按位置、图像编号、压缩码流的先后顺序存放;
[0037]④每个推扫周期开始时将图像编号复位为0,随后每幅图像递增I。
[0038]步骤2、搜索周期预测匹配图像:获取与当前视频帧所对应的卫星的位置信息,根据位置信息和图像相似度搜索周期预测的最佳参考图像,作为周期预测参考图像;具体实现包括以下子步骤:
[0039]步骤2.1:从本地存储服务器保存的静态图像库中选择与当前视频帧位置最接近的若干幅图像作为候选参考图像;
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