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2014年9月26日 星期五

來源:CPS中安網

眾所周知,高清化、網路化、智慧化是影像監控發展的趨勢。當前整個安防行業的發展,無論是在行業項目如智慧城市、交通、銀行、公檢法司系統等行業系統,還是在民用系統如社區、樓宇、家庭看護等,都逐步邁入了高清時代,並且向高解析度持續升級。高清影像監控在向著高清化、網路化持續升級的同時,也面臨著兩個最主要的問題:
  
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網路傳輸頻寬問題
目前高清網路攝可以提供100萬、200萬、500萬甚至更高像素的影像,以1080P為例,在畫面流暢、畫質良好的情況下,碼流一般為6~8Mbit左右,如果一個系統中有幾百、上千個高清監控點,那麼整個網路的資料流程就會相當的龐大。

在網路傳輸中可能同時有用作儲存的影像流,有即時和重播查看的影像流,有協力廠商系統需要調用的影像流,這樣勢必會給網路交換設備、伺服器等造成非常大的壓力,甚至引發網路崩潰,從而影響整個網路的穩定性。因此,面對有限的網路頻寬,如何滿足龐大的資料流程傳輸,以及合理規劃影像流的走向,已經成為高清監控必須要解決的首要問題。
  
海量資料儲存問題
高清影像的儲存會給存放裝置帶來非常大的壓力,除了高碼流會消耗更大的儲存空間外,對存放裝置的穩定性、可靠性、安全性也提出了更高的要求,如果存放裝置性能不足,將會影響影像資料的正常寫入。
  
有沒有一種方案,既大幅降低碼流,又保證高品質的圖像畫質呢?答案是採用更先進的影像編碼技術H.265/HEVC。與H.264/AVC相比,H.265/HEVC的最大本領是可以在維持畫質基本不變的前提下,讓資料傳輸頻寬縮減至H.264/AVC的一半。同時其還支持最高為7680×4320的解析度,因此不管是以後的4K或者是更高級別的超高清影像,我們同樣可以通過H.265/HEVC格式進行編碼。
H.265/HEVC的前世今生
2003年前後,ITU-T VCEG(影像編碼專家組)就啟動了名為NGVC(Next-Generation Video Coding)的“探索”工程,其目的即在研究壓縮性能超過H.264/AVC的“下一代影像編碼”方案。但遺憾的是,H.264/AVC已經代表了當時最高水準的視訊壓縮技術,所以幾經努力但收效甚微。
  
2005年前後,基於H.264/AVC的各種改進方案被搜集起來,並組成了一個名為KTA(Key Technical Areas)的編碼器。KTA算是“下一代影像編碼”方案的一個雛形,並在隨後的幾年時間內不斷沉澱各種改良演算法。20096月,在MPEG舉行的call-for-evidence活動中,歷經6年錘煉的KTA被證明:針對高解析度的影像源,KTA能夠將H.264/AVC的壓縮性能提高約30%
  
20101月,被“30%提升”激勵的委員們終於挺直腰杆宣佈組建聯合工作組,此次的名號是JCT-VC(Joint Collaborative Team on Video Coding),同時向全世界徵集編碼方案。這種儀式感極強的動作有個術語,稱為CFP(Call for Proposals)。同年4月,JCT-VC舉行了第一次工作組會議,共27份編碼方案參與了激烈的角逐。

為了全面評估這些編碼方案,JCT-VC共指定了5類測試影像源,涵蓋了從WQVGA720P/1080P HD直至Ultra HD在內的各種圖像解析度,以及各種典型的圖像幀率和碼率。

另外,JCT-VC還將所有的測試序列分為兩類:其一為Random Access,允許參與評估的編碼方案,使用長度為8GOP進行圖像排列,其典型場景是數位電視廣播應用;另一為Low Delay,此時禁止圖像編碼順序重排列,其典型場景是對時延有嚴格限制的即時會話業務應用。 

經過細緻評估分析,最後發現:對比H.264/AVC,在基於幾乎相同的主觀圖像品質的前提下,參與測評方案中的佼佼者能夠節省40%~60%的碼率!

換言之,對比現有的H.264/AVC,新提出的編碼提案能夠將壓縮效率提高一倍左右。面對這個祥和愉快的結論,JCT-VC無法淡定了,於是“下一代影像編碼”工作正式啟動,並冠名為HEVC(High Efficiency Video Coding)。與此同時,相應的編碼提案被納入TmuC(Test Model under Consideration),成為HEVC最終方案的候選,在隨後的時間內被不斷測試、挑戰和改進。
  
H.265的高明之處
從編碼框架上來說,H.265仍然沿用了H.264的混合編碼框架,但是每個技術細節都有提升或改進。比較大的改進是:1)在圖像分塊以及運動補償、變換方面,支持更大尺寸和種類;2)更多幀內/幀間預測、運動向量預測和變換模式;3)增加環內採樣自我調整濾波SAO;4)提供TILE模式,更好地支援並行處理等。這些新技術的應用,不但有效地提高壓縮性能,也為各種處理器平台的有效實現擴展了空間。
  
H.265為何優於H.264
比起H.264/AVCH.265/HEVC提供了更多不同的工具來降低碼率,以編碼單位來說,H.264中每個宏塊(marcoblockMB)大小都是固定的16x16像素,而H.265的編碼單位可以選擇從最小的8x8到最大的64x64

信息量不多的區域(顏色變化不明顯,比如車體的紅色部分和地面的灰色部分)劃分的巨集塊較大,編碼後的碼字較少,而細節多的地方(輪胎)劃分的宏塊就相應的小和多一些,編碼後的碼字較多,這樣就相當於對圖像進行了有重點的編碼,從而降低了整體的碼率,編碼效率就相應提高了。

同時,H.265的幀內預測模式支援33種方向(H.264只支援8),並且提供了更好的運動補償處理和向量預測方法。
  
反復的品質比較測試已經表明,在相同的圖像品質下,相比於H.264,通過H.265編碼的視頻碼流大小比H.264減少大約39-44%。由於品質控制的測定方法不同,這個資料也會有相應的變化。

通過主觀視覺測試得出的資料顯示,在碼率減少51-74%的情況下,H.265編碼影像的品質還能與H.264編碼影像近似甚至更好,其本質上說是比預期的信噪比(PSNR)要好。這些主觀視覺測試的評判標準覆蓋了許多學科,包括心理學和人眼視覺特性等,影像樣本非常廣泛,雖然它們不能作為最終結論,但這也是非常鼓舞人心的結果。
  
目前的HEVC標準共有三種模式:MainMain 10Main Still PictureMain模式支援8bit色深(即紅綠藍三色各有256個色度,共1670萬色)Main 10模式支援10bit色深,將會用於超高清電視(UHDTV)上。

前兩者都將色度採樣格式限制為420。預期將在2014年對標準有所擴展,將會支援422444採樣格式(即提供了更高的色彩還原度)和多視圖編碼(例如3D立體影像編碼)
  
事實上,H.265H.264標準在各種功能上有一些重疊。例如,H.264標準中的Hi10P部分就支援10bit色深的影像。另一個,H.264的部分(Hi444PP)還可以支援444色度抽樣和14比特色深。在這種情況下,H.265H.264的區別就體現在前者可以使用更少的頻寬來提供同樣的功能,其代價就是設備計算能力:H.265編碼的影像需要更多的運算能力來解碼。

目前已經有支持H.265解碼的晶片發佈了——美國博通公司(Broadcom)在今年1月初的CES大展上發佈了一款Brahma BCM7445晶片,它是一個採用28納米工藝的四核處理器,可以同時轉碼四個1080P影像資料流程,或解析解析度為4096×2160H.265編碼超高清影像。

H.265影像編碼標準落地 配套產品“出爐”
9月初,海康威視推出了業界支援H.265 4K NVR產品;中興力維也在近日發佈H.265高清網路攝影機。4K帶來的高清時代,需要H.265的支持。
  
據瞭解,20149月份,海康威視推出了4K NVR,其具有超強的顯示和解碼性能。支持H.265編解碼。據悉,海康威視4K NVR,是4K IPC強大的後盾,支援4K 顯示,解決了4K監控儲存和顯示輸出的瓶頸,和4K IPC4K顯示器一起形成完美的超清解決方案,將成為4K超清監控的中流砥柱,促進4K監控的普及和應用。
  
2014912日,中興力維在南京舉行的新品發佈會上,推出了支持H.265/HEVC的高清網路攝影機7200系列。據中興力維執行董事長祝金程表示,高清網路攝影機7200系列可以提供高清圖像,同時又降低了儲存要求,節省了在存放裝置上的投資;甚至還能降低碼流,從而降低頻寬和網路方面的壓力;在低照度、光線極差的環境下,仍然可以輸出高清圖像。這就是支持H.265的高清網路攝影機7200系列的“三低”特徵。
  
新近發佈的蘋果手機iphone 6iphone 6 plus均支持H.265影像編解碼。從iPhone的技術規格頁面上可以看出,iPhone 6iPhone 6 Plus都會利用下一代H.265技術——也就是高效率影像編碼(HEVC)——來對通過蜂窩網路進行的FaceTime視訊通話進行編碼和解碼。  

www.gizmodo.fr

20149月,海思公司將基於H.265/HEVC標準推出業界第一顆高清網路攝影機處理器Hi3516A。該Hi3516A處理器採用海思先進的H.265/HEVC演算法,改善了H.265/HEVC標準固有的圖像振鈴效應,極大減少了大運動場景下的拖尾現象和宏塊效應,並在保持與H.264/AVC相同的圖像畫質下編碼碼流降低50%

同時,Hi3516A靈活的高性能ARM Cortex-A7處理器配合海思第二代智慧分析協處理單元IVE2.0,提供車牌辨識、周界防範、人臉辨識等多達40種智慧分析應用。

                                                                                                                                                                                                                            

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