墙边的黑板前,拿起粉笔。



“二位教授,咱们就从最核心的地方说,—图像压缩。”



他在黑板上画了一个框图。



“传统的图像传输,是把每一帧画面的所有像素都传过去,这个方法简单,但数据量太大。”



“以咱们现在的硬件条件,根本做不了,所以我换了一个思路不传所有的像素,只传变化的部分。”



他在框图旁边写下几个字:帧间差分。



“原理很简单,无人机在飞行过程中,大部分背景是静止的,山不动,路不动,建筑物也不动,真正在变化的,是画面中的运动目标,比如车辆、人员,或者咱们农用无人机要检测的病虫害区域。”



他画了两幅简图,一幅是前一帧,一幅是当前帧。



“我们用帧缓存把上一帧存起来,然后把当前帧和上一帧做逐像素的减法。”



“变化大的地方,说明有运动目标,变化小的地方,说明是静止背景。然后我们只传输变化大的那一部分像素,静止背景不传,这样一来,数据量至少可以减少百分之六十以上。”



陈先进是懂行的,刚听了两句就马上反应过来。



“林厂长,有一说一,这个思路很有意思!但你们怎么判断变化大和变化小的阈值?阈值设高了,小目标会漏掉;阈值设低了,噪声会被当成目标传过来,浪费带宽。”



林默笑了笑,这个问题问得很专业。



“陈教授这个问题问到点子上了。我们的做法是采用自适应阈值,根据画面整体的噪声水平动态调整。”



“画面干净的时候阈值设低一点,保留更多细节,画面雪花多的时候阈值抬高一点,优先保证稳定性。”



他在黑板上又写下一个公式:“具体算法是这样的,阈值t=kσ,其中σ是背景噪声的标准差,k是经验系数,我们目前用的是15到25之间,这个值是通过大量实测数据拟合出来的,能够很好地平衡灵敏度和误报率。”



袁祥辉点了点头:“自适应阈值,这个方案可行,那降采样呢?你们是不是也用了?”



林默在框图上又加了一个模块,“对的,在帧间差分之前,我们先做降采样。”



“原始图像的分辨率我们不做限制,但在进入差分环节之前,我们把四个像素合并成一个,分辨率降低到原来的四分之一。”



“这样做有两个好处,一是数据量进一步减少,二是对噪声有抑制作用,因为四个像素的平均值比单个像素更稳定。”



陈先进忍不住插嘴:“降采样会损失细节,你们怎么补偿?”



林默转过身来,面对着他:“不补偿,陈教授,我们要想清楚一个问题,无人机图传的目的是什么?”



“不是拍电影,不是搞艺术摄影,而是获取关键的信息,我们不需要看清一个人的五官,只需要知道那里有一个人,不需要看清车牌号,只需要知道那里有一辆车。在这个前提下,牺牲一部分细节换取更远的传输距离和更低的延迟,是划算的。”



陈先进沉默了,他在思考林默的话。



“林默继续说,“当然了降采样之后,我们还要做一步处理,动态范围压缩,原始的图像信号动态范围很大,亮的地方很亮,暗的地方很暗,直接传输的话,

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