一种雷达视频记录中的RGB转YUV改进算法_蔡委哲.pdf

计算机与图像技术Computer&Multimedia Technology电子技术与软件工程Electronic Technology&Software Engineering138雷达视频记录功能用于记录作战中显示操作画面、上级指挥指令、下级执行动作等视频信息。在战场指控控制、日常训练中扮演非常重要的角色，是雷达显示系统中重要组成部分。记录视频的质量影响雷达战后分析的精确度和准确性。现在常用的方法采用专用编码芯片与高性能压缩算法对雷达显示屏幕内容进行编码记录1-4，基本流程是将 RGB 原始显示视频进行 YUV 色彩空间变换5-8与抽样然后转换成 BT.1120 格式，由编码芯片进行 H264 或 H265 编码压缩，达到雷达视频压缩记录的目的。例如基于 FPGA 将颜色分量信号和时序信号在色度空间压缩和格式变换，转换成 SOC 可识别的标准 BT.1120 送 SOC 编码压缩处理9。但是，在 RGB色彩空间（4:4:4）向 YUV 色彩空间（4:2:2）转换过程中存在一定的信息损失，影响了记录视频的质量，特别一种雷达视频记录中的 RGB 转 YUV 改进算法蔡委哲杨东华王继生邱晗（南京电子研究所 江苏省南京市 210039）摘要：本文针对雷达记录视频数据采样色度信息丢失问题，提出一种自适应色度采样算法，相比传统标准的色度采样算法，该方法考虑亮度对人眼感知信息的影响，首先判定相邻像素亮度变化幅度，当亮度变化较少时，采用亮度加权的方式对色度进行采样处理；当亮度变化较大时，采用色度优先的方式进行采样处理。实验研究表明，本算法可以实现雷达视频记录过程中色度信息的最佳记录效果，改善传统记录方式中雷达记录视频易失真的问题。关键词：RGB；YUV；BT1120；雷达记录视频图 1：RGB 转 BT1120 格式流程规地面 RCS 测量雷达已不能满足空中目标全方位测量需求，目标 RCS 测量手段呈现由地面静态测量平台向空中动态测量平台转变的新需求。本文根据目标 RCS测量的基本原理，利用机载雷达 LPRF 波形高度线内无时域地杂波回波的特性，提出了一种适合机载雷达动态精确测量空中目标 RCS 的方法，并给出机载雷达系统精确标校的方法和 RCS 精确测量的步骤。最后通过实例验证,证明了此方法的有效性。参考文献1 黄培康,殷红成,许小剑.雷达目标特性 M.北京：电子工业出版社,2005.2 WELSH B M,MULLER W D,KENT B M.Air force research laboratory advanced compact range RCS uncertainty analysis for a general targetJ.IEEE Antennas and Propagation Magazine,2003,45(3):195-201.3 丁孝永,童琼,贾冒华.一种测量雷达散射截面参数现场校准方法J.宇航计测技术,2019(2):39-1.4 陈大庆,钱丽,张永福.单脉冲雷达目标 RCS 特性测量技术研究 J.现代雷达,2008(12):30-12.5 刘付兵,汪连栋,俞静一,等.动态雷达目标 RCS测量及分析 J.雷达与对抗,2005(1).6 丁孝永,童琼,贾冒华.一种测量雷达散射截面参数现场校准方法J.宇航计测技术,2019(2):39-1.7 张德保等.外场毫米波 RCS 测量中的无源标校法J.船舶电子对抗,2006(29):31-33.作者简介严广友（1976-），男，江苏省盐城市人。高级工程师。研究方向为机载雷达系统设计及目标特性测量技术。臧伟旺（1982-），男，河南省安阳市人。研究员。研究方向为机载火控雷达、弹载雷达系统总体论证与设计。汪铁龙（1986-），男，湖南省益阳市人。工程师。研究方向为机载雷达设备试验和使用方法。许航（1991-），男，河南省焦作市人。工程师。研究方向为雷达作战运用和电子对抗作战效能评估。计算机与图像技术Computer&Multimedia Technology电子技术与软件工程Electronic Technology&Software Engineering139是雷达视频10图像中，部分精细线型只有一个像素的宽度，容易产生图像色彩的失真。本文针对此问题，对雷达视频记录过程中的RGB转YUV过程进行优化处理，避免雷达记录视频的失真。1 视频数据格式转换视频图像一般由众多像素构成，对像素的描述主要包括 RGB、YUV 等图像格式。RGB 是计算机中最常见的色彩空间，通过 CIE 规定的红、绿、蓝三基色的加权混合得到各种颜色，被广泛应用于图形成像系统、计算机视觉系统、彩色电视等显示系统中。但是，在处理现实世界的图像时，RGB 并非很有效。由于其对所有颜色都用等长像素点R、G、B 三基色合成。使得每个像素在 RGB 三个分量上都有相同的像素深度和显示分辨率5。数据冗余度较大，且不容易压缩处理。随着技术的发展，YUV 像素格式成为新的技术标准。YUV 像素格式是世界数字组织视频标准研制过程中作为 ITU-R BT.601 建议的一部分。其中 Y 指颜色的明视度（Luminance），即亮度信息或灰度信息，而 U 和 V分别表示色调（Chrominance），即描述图像色彩的饱和度属性，在黑白视频图像系统中只有 Y 亮度信息，任然可以正常显示。终端显示画面数据通常为红 R、绿 G、蓝 B 分量数据格式，编码芯片输入的视频格式为 BT.1120。因此，需要进行数据格式的转换，将 RGB 像素格式转换成符合编码芯片要求的数据格式，数据格式的转换流程如图1。以三基色 RGB 描述的色彩空间中三个色彩分量的纹理复杂度都较高，信息冗余较大，不利于数据编码压缩。为了更好的进行视频图像的编码，需要将 RGB 颜色空间转换为以亮度 Y、红色色差 Cr 和蓝色色差 Cb 描述的灰度空间。RGB 颜色空间到 YUV 颜色空间的转换矩阵如下：（1）其中，r、g、b 分别代表雷达视频图像中的某个像素的 RGB 空间的分量值5，y、cr、cb 表示转换后的YUV 色彩空间灰度值。色彩空间重采样是基于人类的眼睛对低频信号比对高频信号具有更高的敏感度，即人类眼睛对明视度的改变比对色彩的改变敏感的多。根据这一特征，可以在不使用任何复杂算法的基础上，适当的降低色度表示的数据位，既不会明显降低视觉质量，影响人眼观察，也可以有效实现视频数据的压缩处理。常用的采样方法有YUV 4:4:4 转 YUV 4:2:2（33.3%压缩）、YUV 4:4:4 转YUV 4:1:1（50.0%压缩）、YUV 4:4:4转YUV 4:2:0（50.0%压缩），根据数据压缩要求不同，可以选用 YUV 4:2:2、YUV 4:1:1、YUV 4:2:0 重采样中的一种。本文基于第一种方法对雷达显示视频进行处理，即标准采样，其基本原理如图 2 所示。视频图像中，通常相邻两个像素色彩信息变化较小，因此可以通过丢弃部分色差的信息达到数据压缩的效果。在 YUV 4:4:4 转 YUV 4:2:2 重采样中，每个像素的亮度通道 Y 信息完全保留，色差通道分别取相邻像素的前一个像素 U 通道值和后一像素的 V 通道值，形成YUV 4:2:2 压缩后的数据，YUV 4:2:2 重采样在水平方向会有色差信息丢失。格式转换是根据 ITU-R BT.1120高清晰度电视演播室室信号数据接口标准，将重采样后的将 YUV 4:2:2 格式数据、行同步、场同步、数据有效等以编码形式嵌入到 BT.1120 格式中。然后将 BT.1120数据送至编码器进行编码（H264/H265）压缩并记录9。当记录数据需要显示时，则需要将记录数据进行解码还原显示，缺少的色差通道由相邻的像素色差通道进行补充，还原成完整 YUV 数据，再转成 RGB 像素数据送显示器显示。2 算法分析通过 YUV 4:2:2 的数据重采样可以实现一定数据的压缩，降低了编码的复杂度，减少了记录文件的存储空间需求，同时也丢失了一定的像素色差信息。由于雷达显示图像需要显示精细化的信息，显示信息内容丰富，细节特点较多，对图像的色彩变化较为敏感，特别是雷达显示图像中存在大量的一位像素宽度的线条，当采用计算机与图像技术Computer&Multimedia Technology电子技术与软件工程Electronic Technology&Software Engineering140色彩通道抽样时，会引起线条颜色不断变化，影响雷达视频记录的准确性与图像信息的研判，对日常训练事、后战术重演存在一定的影响。图 3 是以某雷达极坐标显示图像为例，显示内容包括地图区域信息、区域边界等。如图 3 所示，雷达视频图像中，区域边界采用单像素显示，YUV 4:4:4 转 YUV 4:2:2 重采样过程中，边界的单像素色差信息可能丢失，在图像还原时，采用相邻图像的像素色差信息替代，造成该边界线的颜色不正确，整个边界线颜色也在不断的变化。线条颜色变化的现象使雷达视频记录产生了失真，该种失真现象对记录视频中目标分析会产生一定的影响，容易误导指挥人员做出错误的判断。因此，本文对YUV抽样算法进行优化处理，有效避免雷达显示视频在记录过程中的失真。3 优化算法由于人眼观察对亮度变化的敏感度比色差变化的敏感度高，当相邻像素亮度变化较少时，人眼对色差变化的敏感度也较低，当相邻像素亮度变化较大时，色差稍有变化，即可察看出颜色的区别。因此，本文基于相邻像素亮度的变化幅度，采用自适应色度采样算法，如下所述。其中 diff为相邻亮度像素亮度变化值，value 为某一阈值，当相邻像素亮度变化不大时，色差值抽样根据亮度 Y 的权值获得，当相邻像素亮度变化较大时，色差值的采样则以色差值优先。根据工程实践统计发现，当像素亮度变化超过阈值 128 级（总共 255 级）时，人眼可以明显区分出像素颜色的不同，因此在 YUV 的抽样时需要充分考虑相邻像素亮度的变化对颜色的影响。4 FPGA代码实现本文提出的自适应色度采样算法基于 FPGA 实现，FPGA 程序基本代码如下：always(posedge i_DVI_RX_ODCK,negedge i_Rst_n)beginif(i_Rst_n)beginr_auto_u01=8d0;r_auto_v01=8d0;endelse beginif(r_auto_sub_y0123:16 8d128)/*亮度差别不大*/beginr_auto_u01 16;r_auto_v01 16;endelsebeginif(r_auto_add_qe0_uv26:18 r_auto_add_qo1_uv26:18)beginr_auto_u01=r_qo1_u44439:32;r_auto_v01=r_qo1_v44439:32;end图 2 YUV 4:4:4 转 YUV 4:2:2图 3：雷达视频采用 YUV4:2:2 采样后对比（左为原图，右为编码后图）计算机与图像技术Computer&Multimedia Technology电子技术与软件工程Electronic Technology&Software Engineering141elsebeginr_auto_u01=r_qe0_u44439:32;r_auto_v01=r_qe0_u444 39:32;endendendend其 中 auto_av01_yu444、auto_av01_yv444、r_auto_add_qe0_uv、r_auto_add_qo1_uv、r_qo1_u444、r_qo1_v444、r_qe0_u444、r_qe0_u444 为 预 处 理 的 像 素，r_auto_u01、r_auto_v01 为重采样后的色差值。图 4：实验结果(a)原始 BMP 图像(c)交叉采样(b)标准采样(d)均值采样(f)自适应亮度采样(e)亮度加权采样计算机与图像技术Computer&Multimedia Technology电子技术与软件工程Electronic Technology&Software Engineering1425 实验结果针对雷达显示视频精细化的需求，本文提出一种显示视频在格式转换过程中的自适应算法，根据该算法可以降低相邻像素抽样时色差信息丢失问题。实验效果如图 4 所示。实验中分别采用了标准采样、交叉采样、亮度加权采样、均值采样及本文提出的自适应亮度采样对原始BMP 图像进行处理。从实验结果可以看出，标准采样在相邻像素变化较大时明显出现颜色失真的现象，区域的边界线颜色在不断的变化，如图 4（b）结果，如果雷达视频在此处出现目标，则会影响目标的分析与识别处理。交叉采样是对标准采样的改进算法，采样获得的第一个像素的 Cr 值为原始像素的 Cr0 值，第二个像素的 Cb 值为原始像素的 Cb1 值，以此类推。该方法分别取两个像素的红色色差和蓝色色差作为采样值，一定程度上改善了颜色信息的丢失，但是无法避免颜色失真的现象。均值采样是将相邻像素的 Cr0、Cr1 均值作为采样获得 Cr 值，Cb0、Cr1 均值作为采样获得 Cb 值，该方法综合了相邻像素的色差信息，在图像变化缓慢时降低了像素信息的丢失。但当相邻像素色差变化较大时，采样色差值与实际色差值存在较大的变化，解码图像时也会出现颜色变化的现象，如图4（d）中，当以白场为背景时，与原始图像相比，单像素边界线的颜色变为浅色。亮度加权采样是基于相邻像素亮度的权重对色差进行采样的方案。该方法考虑了亮度的因素，亮度越大色差维度效果越明显，基于线性的方式改善了色差信息丢失的问题，但是忽略了人眼对亮度的敏感度并不是线性变化的，在图 4（e）中，边界颜色也变为浅色。本文采用的自适应亮度采样方法，既考虑了人眼对色差的感知受到亮度变化影响的因素，也考虑当相邻像素亮度值变化较大时，人眼对色差的变化更敏感。因此，在相邻像素亮度变化较小时，采用亮度加权的方法进行色度采样，当亮度变化较大时，则采用色度优先的方式进行色度采样，该方法可以有效降低雷达纪录视频的失真，实验结果如图 4（f）所示。6 结论本文针对雷达视频纪录过程中易出现颜色失真的问题，提出一种自适应色度采样算法，该算法基于相邻像素亮度变化程度自适应选择色度采样方法。实验结果表明自适应色度采样算法可以有效的降低雷达纪录视频的失真，提高雷达视频分析的准确性。参考文献1 张力,詹承华.基于国产处理器的视频记录重演系统设计实现 J.计算机工程与设计,2019(11).2 程伟,左继章,许悦雷,等.一种机载数字视频记录系统的研制 J.计算机工程与应用,2004(08).3 张志文,段锦涛.一种嵌入式数字视频记录系统的设计 J.西安工业大学学报 2008(01).4 唐辉,窦强一种音视频记录回放系统设计 J.工业控制计算机,2019(08).5 邵丹,韩家伟.YUV 与 RGB 之间的转换 J.长春大学学报,2004(04).6 向方明,朱遵义,许敬,等.YUV 到 RGB 颜色空间转换算法研究 J.现代电子技术,2012(22).7 王珦磊，唐加山.一种基于 YUV 颜色空间自适应阴影消除算法 J.微型机与应用,2016(07).8 张琳,刘曦,李大海,等.一种 YUV 颜色空间下的多视差图偏色校正方法J.液晶与显示,2021(02).9 杨东华,蔡委哲,王志祥,等.基于片上系统+FPGA 的航管雷达终端综合记录系统设计 J.计算机测量与控制,2019(05).10 杨东华,王志祥,邱晗.一种基于视觉无损压缩的雷达视频显示预处理方法J.南京理工大学学报,2019(04).作者简介蔡委哲(1989-)，男，江苏省南京市人。博士，工程师。研究方向为雷达控制与显示。杨东华(1980-)，男，江苏省南京市人。硕士学位，研高工。研究方向为雷达控制与显示。王继生(1992-)，男，江苏省南京市人。硕士学位，工程师。研究方向为雷达控制与显示。邱晗(1990-)，男，江苏省南京市人。硕士学位，高级工程师。研究方向为雷达控制与显示。