浅谈分布式拼接系统常见视频编码技术

    2014年AV行业最热门名词非“分布式”莫属，随着视频及网络技术的高速发展，“分布式”概念正被越来越多的用户所认知。基于分布式技术构建的视频处理系统，以其“多地分散布置、集中管理、全网络互联、资源共享、无限扩展”等优势受到广大显示系统用户的青睐。分布式拼接已然成为拼接系统的发展趋势。

    分布式拼接系统最大的特点是突破了地域限制，实现这一特点的核心技术是网络数据传输。而提起网络，第*反应就是带宽限制。以目前最普及的千兆局域网为例，其可提供的理论物理带宽也仅为1Gbps，扣除网络通信协议所消耗的带宽，实际利用千兆网络能够传输数据能够达到的最大数据带宽仅在600Mbps左右。对于广域网，虽然各大运营商加大了宽带接入的建设力度，但目前可提供物理带宽仍在100Mbps以下。面对日益提高的超高清图像显示需要，低带宽无疑会对基于网络分布式系统形成制约。

    在如今的大数据时代前景下，如何突破现有网络技术的局限性，实现高品质、低带宽、远距离传输，以满足日益庞大、多地互通、资源共享的系统需要，是一个分布式系统成功的关键。在无法改变现有网络技术的情况下，唯*的方法就是在视频传输时如何降低带宽，提高网络利用率。

    目前市面上分布式系统在视频数据传输时，主要采取三种视频编码的方式：无压缩码流、压缩码流及混合码流。

    无压缩码流

    即将采集的视频源图像数据不经视频压缩编码，直接通过网络进行传输。其特点是无需复杂的图像处理、最大程度保持源图像品质。但其带宽占用最大，以每秒60帧的1080P视频计算，所需带宽为1920x1080x24bitx60≈3Gbps，因此必须需要多根千兆网络并行传输才可满足带宽需要。

    压缩码流

    即对原始图像采用视频压缩算法进行压缩编码后再通过网络进行传输。又可细分为私有压缩码流与标准压缩码流两类。

    私有压缩码流是一些厂商结合自身情况，采用自行定义的视频算法对视频压缩。这些视频算法多是根据人眼对图像高频信息（图像细节）敏感度低的特性，采用离散余弦变换与量化，将图像高频分量进行衰减甚至消除，再利用算术或统计编码的方式，实现图像数据压缩。但受限于处理性能等原因，自定义压缩处理过程相对简单，且为减少画质损失，通常压缩比较低，1路1080P60图像经此方式压缩后通常需要带宽在100Mbps~300Mbps左右。

    标准压缩码流则是采用国际标准的编码算法（如H.264等）完成图像的压缩再通过网络传输。国际标准压缩算法的特点是算法定义完善，有针对低带宽需要的高压缩比算法，也有保持高画质的无损压缩算法。压缩算法考虑更全面因而相对复杂，对处理性能要求极高，但图像在相同画质的情况下可以获得更高的压缩比。同样以1080P60图像为例，采用H.264压缩后，带宽仅需控制在8Mbps以上时，人眼已难以区分压缩后图像与未压缩前的区别，在1Mbps时其图像画质也可被接受。这也是包括蓝光、网络视频在内的大多数视频载体或传输媒介都采用H.264等国际标准算法进行图像压缩编码的原因。

    混合码流

    即在同一系统中同时存在两种视频码流。可能是无压缩码流与压缩码流混合，也可能是私有压缩码流与标准压缩码流。这种系统中通常以无压缩码流或私有压缩码流为系统的主要码流，而混入标准压缩码流以解决低带宽传输需要，相当于进行视频转码接入已有系统架构中。

    无压缩码流不等于图像品质无损失

    专业AV行业里，对图像画质有极高的要求。如前所述，无压缩码流在处理时可将采集到的图像数据直接传输，中间不需要压缩编码，从而减少了画质降低的可能。

    但事实上，对画质影响的因素有很多，从采集到传输再到显示，系统中的每一个环节处理不当都将可能造成极大的画质下降。

    以图像数字采集为例，在对模拟信号进行数字转换时，产品电气规范与标准有偏差会造成图像色彩上的偏差。又如多数视频处理系统为降低带宽且方便进行处理，通常将图像转换为YUV422或YUV420格式，虽不进行图像压缩，但在这一过程中就已经造成了图像色彩信息的损失。另外在拼接显示系统中，视频去隔行采用的算法，改变窗口尺寸时采用的缩放算法是否*秀，这些都将直接影响到图像画质。

    高带宽是无压缩码流的致命伤

    事实上，“无压缩”更像是将传统拼接控制器中使用高速总线进行数据传输的技术直接应用于基于网络构建的分布式系统中。这种“传承”可使传统厂商更快的进入分布式拼接市场，但带宽占用过高却是其致命伤。网络带宽的客观限制使得基于无压缩码流技术的分布式系统无法真正发挥出分布式系统的优势，这也是为何越来越多的厂商转向基于压缩码流的分布式产品研发的原因。

    压缩码流一定会损失画质吗？

    人们目前接触压缩码流最多的方式可能是通过网络。无论是在线视频还是供下载的电影动画，其为降低带宽占用或减小体积无不采用了压缩编码的方式。且为满足广域网传播，必须使用较高的压缩比，使得最终看到的图像画质很差，可能出现很多马赛克。长此以往，使人们习惯性的认为视频图像经过压缩后势必会对画质造成严重损失，并将这种观念不知不觉的作为对显示系统的评定标准。但事实真的如此吗？如果压缩会带来严重图像损失，那为何H.264,H.265,JPEG2000等压缩标准又会成为超高清视频、数字电影的压缩标准呢？到底是哪一个环节使得压缩后图像画质损失呢？

    要想了解实情，我们需要先大致了解一下压缩编解码的完整过程。目前最常见的图像压缩算法均采用频域压缩的方法，利用人眼对图像中高频信息识别度低的特性实现图像压缩。以此为例说明图像频域压缩的一般编解码过程，如下图所示：

    以下对各过程用途及运算方式进行说明，并从中分析哪些环节会造成图像画质损失：

    离散余弦变换（DCT）：对于视频图像，每一个像素都是按照时间顺序进行排列的。通过离散余弦变换公式，可将图像由时域转换为频域，最频域压缩的基础。

    量化：将各频率分量除以一个对应的特定系数后保留结果的整数部分，从而对各频率分量进行衰减，使得图像信息减少。通常对直流分量不进行衰减，而对高频分量进行高度衰减。通过改变不同的量化系数，可动态调整压缩比，实现画质与带宽平衡。

    编码：以变长编码为主，可简单理解为将一个固定位数的信息用更简短的信息表达方式替换。

    解码：编码的逆过程，使用与编码完全相同的规则恢复数据。可100%将数据恢复为编码前状态。

    反量化：将恢复出的各频率分量乘以与量化时使用系统对应的反量化系数，从而恢复各频率分量。但如在量化时丢弃了计算结果信息，无法100%恢复数据。

    反离散余弦变化（IDCT）：与DCT互为逆变换，利用固有公式将图像重新从频域转换为时域，从而恢复出完整图像。IDCT过程保持与DCT完全相同的计算精度，可将数据100%恢复。

    从上述过程可以看出，实际可能造成图像画质损失的环节只有一个，就是“量化”。通过动态调节量化参数，使得压缩码流在带宽与画质间动态平衡。而根据实测效果，当H.264编码标准中定义的画质参数在80%以上时，人眼即已无法分辨编码后图像与原始图像区别。而如果在处理过程中取消量化过程，则在整个压缩编码过程中没有任何环节会造成图像画质损失。

    标准化码流是分布式系统的趋势

    根据以上分析，合理的采用压缩算法也可保证图像画质的无损传输，还可大幅降低带宽占用。越来越多的厂商也将分布式研发转向压缩码流的方式，以期在保证高效处理的同时提供网络利用率。不同厂商根据自身的技术特点，采用不同的编码算法。有的采用国际通用标准，如H.264，有的则采用自己研发的私有算法。

    随着科技的发展，越来越多的多媒体信息都已基于网络传输。网络摄像头、在线视频分享、移动设备无线投射，这些多媒体音视频信息目前多基于H.264/MPEG4等标准编码算法，以最大程度减少带宽占用。而在显示信息系统中，用户也越来越希望这些多媒体信息能够真正为人所用，使这些信息能够方便的接入到大屏上。对于这类应用，无疑采用相同标准码流的系统更以具优势。各类媒体信息无需转码直接接入系统，不仅应用便捷，也可降低接入成本。而采用非标准算法，则必须经过转码后才可将这类信息接入，增加了系统的复杂度。

    可以预计，随着宽带互联的普及，基于标准协议的多媒体音视频信息与设备将越来越多，接入大屏系统并实现远程共享的需求也将越来越强烈，因此采用标准化码流将逐步成为分布式系统的趋势。

    混合码流是技术变革中的过渡产物

    为克服无压缩码流带宽占用过大以心无压缩码流与私有码流系统无法直接接入标准码流设备的问题，一些厂商提出了混合码流的概念。即通过额外的设备将原系统中私有码流进行二次转换，变为H.264等标准码流以利用窄带网络实现远距离传输，或将标准码流转换为私有码流以便将标准设备接入其系统。从前文分析可以看出，这一技术实属为克服无压缩或私有码流分布式系统自身缺陷、提高自身兼容性，从而满足客户需要所使用的无奈之举。混合码流技术将是分布式系统技术变革中的过度产物。随着编码技术的发展，标准化码流的普及，采用混合码流技术的分布式系统可能将会逐步消失。

    总结

    要让分布式系统最大程度发挥其基于网络的灵活多变的优势，低带宽占用与兼容性是最关键的两个因素。同时解决这两个问题才能真正释放分布式系统的巨大潜力。合理的利用现代国际标准编解码技术是目前对以上问题最完美的解决方案。因此随着技术的发展，分布式系统将会越来越多的采用压缩码流技术，并在此基础上扩展出更多应用，实现分布式技术的普及 。