Motion Wavelet
Алгоритм компрессии видеосигнала

В настоящее время область обработки видеоинформации переживает период бурного развития. Главным мотивирующим фактором развития алгоритмов компрессии видеоданных можно считать:

• стоимостные характеристики оборудования;
• доступность объемов систем хранения данных;
• пропускную способность цифровыхкоммуникаций;
• оценку параметров движения.

На рынке существует значительное количество популярных алгоритмов компрессии видеосигнала, однако они перестают отвечать возрастающим требованиям потребителей security-рынка. Ведь большинство существующих форматов созданы несколько лет назад под другой тип потребителя, и к ним не могли быть применены сформированные сегодня требования к компрессии/декомпрессии и качеству изображения

Motion Wavelet - алгоритм компрессии, разработанный компанией «СТРИМ Лабс» для обработки, передачи и хранения видеоданных специально для систем видеонаблюдения. Вместо дискретно-косинусного преобразования, характерного для MPEG2, MPEG4, H.264 и JPEG, в Motion Wavelet используется метод вейвлет-преобразования. Это позволило повысить документальность регистрируемых данных, сохраняя высокое качество изображения каждого отдельного кадра видеоряда, что очень важно в системах безопасности в отличие от непрофессиональных домашних систем и систем цифрового телевидения.

Основные преимущества алгоритма Motion Wavelet:

• высокоэффективная внутрикадровая компрессия;
• межкадровая компрессия, сохраняющая высокое качество каждого кадра видеозаписи;
• возможность масштабирования изображения без применения серьезных математических вычислений;
• отсутствие внесенных артефактов в виде блоков.

Высокоэффективная внутрикадровая компрессия

В результате вейвлет-преобразования изображение получается более гладким и четким, а размер опорного кадра по сравнению с алгоритмами на основе дискретно-косинусного преобразования при одинаковом качестве уменьшается на 25%.

Межкадровая компрессия, сохраняющая высокое качество видеоданных

Motion Wavelet исключает компрессию на основе психовизуальной модели восприятия движущейся картинки человеком, в отличие от MPEG2, MPEG4 и его многочисленных подвидов. Характеристика этой модели полезна для повышения эффективности компрессии видеоданных, где требуется только просмотр записи «вживую», например, художественные ленты на DVD-дисках. Однако в системах видеонаблюдения важной частью работы является не просмотр движущейся картинки, а покадровый просмотр или «стоп-кадр» видеозаписи в случае детального анализа событий. Способ межкадровой компрессии в Motion Wavelet позволяет сохранить равно высокое качество как опорных кадров, так и промежуточных.

Возможность масштабирования изображения без применения математических алгоритмов

Вейвлет-преобразование производится методом разложения изображения на несколько слоев по аналогии с прогрессивным методом компрессии JPEG. Однако каждый слой несет исчерпывающую информацию, позволяющую производить просмотр видеоданных в меньшем разрешении. Это свойство алгоритма позволяет регулировать нагрузку на цифровые каналы передачи данных, исключая трансляцию избыточно-качественного изображения на АРМ оператора.

Отсутствие «эффекта блоков» на картинке при высокой степени компрессии

Motion Wavelet полностью свободен от главного недостатка своих предшественников: благодаря использованию вейвлет-преобразования, изображения в этом формате не содержат знаменитой «решетки» из блоков по 8 пикселей.