基于多感兴趣区域无人值守变电站的图像监控

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摘要：无线网络传输数据的带宽较窄，制约了无人值守变电站基于无线通信环境下图像监控系统的应用。而图像监控中，通常只对一个或几个区域感兴趣，为了适应目前的网络状况，应用了JPEG2000中感兴趣区域(ROI)编码技术，对感兴趣区域进行无损压缩，对其他区域进行有损压缩，明显地降低了图像的平均码率，使图像能够高效地传送给调度中心以便对现场设备的运行状态进行监控。实验结果表明，该方法很好地解决了压缩比和图像质量之间的矛盾，有效地缓解了传输数据量与网络带宽的矛盾，提高了图像的实时性传输。

关键词：JPEG2000;感兴趣区域;图像监控

中图分类号：TP391.41文献标识码 A 文章编号：1009-3044(2008)23-1032-03

Application of Multi-ROI in Image Surveillance System of the Unattended Substation

SONG Jia

(Academy of Information Technology, Luoyang Normal University, Luoyang 471022, China)

Abstract: In the remote image surveillance of the unattended substation, due to the limited bandwidth for transmission through the wireless network, a new method is proposed to adapt the wireless environment. The ROI encoding in JPEG2000 technology is utilized in the image of the region of interest compressed at a higher quality than the rest of the image. The instrument's reading information of unattended substation, which is set as the ROI(region of interest), can be transmitted to dispatching center using wireless network effectively. Experimental results show that the method presented in this paper solving the dilemma between the image quality and compression, adapting the narrow bandwidth, and improving the image of the real-time transmission.

Key words: JPEG2000; ROI; image surveillance

1引言

近年来，电力行业一直在致力于无人值守变电站的推广应用。目前已有相当多的变电站实现了“四遥”，即遥测、遥信、遥控、遥调功能[1]。然而，实现变电站综合全面的自动化管理，大面积推广无人值守变电站是建立一套完善的远程监视/报警系统（即电力行业称之为“遥视”）的必要保证。“遥视”功能使电力调度部门可以远程监视变电站的设备及现场环境，能够进一步地提高电力自动化系统的安全性、可靠性。因此，远程图像监控系统是电力系统自动化发展的必然趋势。如今电网的管理逐步向自动化、集中化和智能化方向发展，通过无线通信网络进行远程监控是实现现代化管理的重要途径。但是无人值守变电站监控现场一般与控制站点相距较远，远程无线传输的图像质量问题就显得格外突出，尤其在低码率的情况下，保证图像感兴趣区域的清晰度尤为重要。

静止图像压缩标准JPEG的制定为图像的传输起到了极大的推动作用。目前的JPEG静止图像压缩标准在中高码率上压缩效果较好，然而在低码率的情况下，重构图像存在严重的方块效应。为了弥补目前标准的不足，1997年，ISO/ITU-T组织开始着手制定新的静止图像压缩标准――JPEG2000[2，3]，在2000年3月正式公布。JPEG2000与JPEG最大的不同，在于它放弃了JPEG所采用的以离散余弦变换(DCT)为主的区块编码方式，而采用以小波变换(DWT)为主的多解析编码技术和嵌入式编码技术。DWT打破了传统DCT的局限性，以变化的局部化格式，赢得了“数学显微镜”的称号。DWT是将图像的频率成分抽取出来，通常，低频部分可保留图像之全貌，而高频部分则发生在所谓的边缘，即两线交界处。因此，JPEG2000可获得优于目前JPEG标准的压缩效果。本文把JPEG2000中ROI编码技术应用到变电站图像监控系统中，以使监控图像在低码率传输的条件下，仍能得到较理想的效果。

2 ROI编码技术在图像监控中的应用

2.1 ROI编码技术

2.1.1 ROI方法概述

ROI是指图像、分量图像或瓦片分量中用户感兴趣的区域。所谓ROI编码是指允许图像的：某一部分(即感兴趣区域)以更好的质量被编码。这在一定程度上体现了JPEG2000所具有的基于内容的编码能力。

人们在观察图像时，往往只对其中的某一个或多个区域感兴趣，并希望这些区域有较高的分辨率，而对其他区域只要达到基本的视觉要求即可。这时，我们可以对感兴趣区域进行低压缩比甚至是无损压缩编码以求获得高质量的重建图像，而对其他区域采用较高压缩率，这就是ROI编码技术。ROI编码是JPEG2000支持的一种具有创新性的图像处理方法，即在图像中的感兴趣区域进行无损或近无损压缩，而在其它区域采用有损压缩，从而既可以获得所期望的高质量的图像信息，又保持了较高的压缩比，很好地解决了压缩比和图像质量之间的矛盾。在确定感兴趣区域后，为该区域产生一个ROI模板(mask)。所谓ROI模板，实际上就是对最后重构感兴趣区域有贡献的所有小波系数的集合，描述的其实就是某一小波系数存在于哪一位平面上，从而精确的重构所期望的区域。对位于模板以外的小波系数(称为背景系数)，将其幅值通过除以2s 按比例缩小，比例因子s的选择要使缩小后的背景系数幅值小于ROI 模板中量化系数的最小值。按此处理后，位于ROI模板内的量化系数所处的位平面就高于背景系数所处的位平面。在其后进行的嵌入式编、解码过程中，由于ROI区域的位平面高于背景区域，这些ROI 系数位平面将先于背景系数位平面被编码、传输和解码。而且即使当码流被截断或是编解码过程没有全部完成，因为ROI区域的压缩码流处在整个码流的前端，故感兴趣区域的重建质量仍然优于背景区域。

2.1.2 ROI编码步骤

在JPEG2000标准中，这种编码方法的步骤如下：

步骤1：对源图像计算小波变换；

步骤2：选定ROI 区域，一旦选定就相应地计算产生一个模板，该ROI模板包括了无损重建ROI 的全部小波系数；

步骤3：量化小波系数；

步骤4：按比例缩小背景系数幅值，即位于ROI 模板区域之外的背景系数都右移位；

步骤5：对所有系数位平面依次进行熵编码，最重要的位平面首先被编码。

此外，比例因子s 和与ROI 相关的一些信息亦被置入编码后的码流之中，传送到解码端，解码器倒置执行上述步骤以重建图像。

2.1.3 ROI编码算法

JPEG2000标准定义了两种感兴趣区域编码算法： 最大移位法(Maxshift Method)[4] 和一般移位法(Upscaling Method)[5]，其中前者被标准的第1部分采用，后者被标准的第2部分采用，这两种技术都是基于系数缩放的ROI编码，通过提升ROI系数的位平面，使ROI部分优先编码。如图1所示，图中MSB表示最高位平面，LSB表示最低位平面，BG表示背景区域。

一般移位法是预先选择一个适当的比例因子s ，在编码时将背景系数的幅值均缩小2s倍。这样，感兴趣区域系数的位平面总体上就高于背景区域系数的位平面。由于在编码后的比特流中，位平面较高的比特位在码流的较前位置，故在解码时，感兴趣区域就会先于其他区域被解码和细化（仍有一些ROI 系数会与背景系数一起编码、传输和解码，这取决于比例因子s 的大小）。对于任意形状的感兴趣区域，其使用的比例因子也是任意的，因此还需要用形状编码器和形状解码器对形状信息编解码，这将使编码器和解码器更为复杂，而且最后的码流中置入的ROI 形状信息将使比特流增大。另外，解码器还需再次求出ROI掩模，这又增加了计算的复杂度和对存储的要求。在最大移位法中，比例因子并不是预先任意选定的。编码器扫描所有量化系数后自动产生一个比例因子，它能使缩小后的背景系数的最大值小于ROI 系数的最小值[6]。也就是说，缩放值2s是大于任意背景系数的最小整数。解码时，不小于2s的系数必然属于感兴趣区域，小于2s的系数必然属于背景区域。解码器只需把背景系数值扩大2s倍，而不必再求ROI掩模，编码流中亦无需包含ROI形状信息。

2.2 ROI编码在变电站图像监控系统中的应用

在无人值守变电站图像监控系统中，图像监控对象主要是变电站场区、设备区、主控室、配电室等重要部分，其中包括主变压器、各类高压电器设备；还包括变电站的通信机房、控制室、高压配电室等。根据本文图像监控对象的特性，我们感兴趣的是各仪表的读数。因此，为了减少传输前的编码时间， 节省数据存储、传输的开销，通常在传输前就事先确定感兴趣区域(ROI)，使系统能够进行快速的ROI编码。首先系统初始化后，对监控的未经过ROI 区域定义的图像通过滤波器组进行小波变换，接着通过预处理过程确定感兴趣区域，计算ROI模板以及比例因子s的值，编码系统对变换后的系数比特平面量化，最后进行熵编码，解码逆执上述过程即可重建图像。

3实验结果与分析

为了保证监控数据即时高效的传送到调度中心，采用最大移位法生成待传输的图像。这样既可以降低图像在存储和传送中的系统开销，也可满足监控的需求。压缩前图像如图2(a)所示，图2(b)为经过ROI压缩的解码后图像，图2(b)中选取了两个仪表盘读数区作为ROI，实验中采用的平均码率为0.5b/p(位/像素)。可见利用ROI编码既保证了该区域图像的恢复质量又使得平均码率得到了降低。

4结束语

本文提出的方案大大降低了监控目标图像的码率，能节省传输时间和存储空间。同时，ROI编码在实际应用中可以实现高度的灵活性，用户可以根据带宽情况以及所需图像某一区域内容的价值选定感兴趣区域，按自己需求进行处理，在编码压缩时可以根据具体情况选择有损压缩和无损压缩的各自区域，也可调节各区域的压缩比，用户可以根据不同的质量生成图像。因此，本文提出的方案适合无人值守的情况下，通过无线网络传输，提高了无人值守现场设备安全的可靠性。

参考文献：

[1] 屈稳太,诸静.静态图像压缩标准JPEG2000在变电站图像监控系统中的应用[J].电力系统及其自动化学报,2003,15(1):41-45.

[2] Wallace G K. The JPEG2000 Still Picture Compression Standard[J]. IEEE Trans. Consumer Electronics,2001,1(8):358-361.

[3] Christopoulos C, Askel J. Efficient Methods for Encoding Regions of Interest in The Upcoming JPEG2000 Still Image Coding Standard[J]. IEEE. Signal Processing,2000,9(7):247-249.

[4] ISO/ISC JTC 1/SC 29/WG 1 (ITU-T SG8) JPEG2000 Part I Number 15444-1[S],2000.

[5] ISO/ISC JTC 1/SC 29/WG 1 (ITU-T SG8) JPEG2000 Part II Final Committee Draft Version 1.0[S],2000.

[6] Pablo G, Tahoces J, Varela R,et al. Image compression: Maxshift ROI encoding options in JPEG2000[M]. Computer Vision and Image Understanding,In Press, Corrected Proof,2007.