一種低碼率視頻編碼傳輸重構(gòu)方法及系統(tǒng)的制作方法
【專利摘要】本發(fā)明公開一種低碼率視頻編碼傳輸重構(gòu)方法及系統(tǒng)，該方法包括以下步驟：采集監(jiān)控區(qū)域的原始視頻圖像；對所述原始視頻圖像進(jìn)行特征提取，并對特征提取后的視頻圖像特征進(jìn)行矢量化，以獲得所述原始視頻圖像的矢量化特征信息；通過無線網(wǎng)絡(luò)傳輸所述矢量化特征信息；對所述矢量化特征信息進(jìn)行圖像重構(gòu)，以得到所述原始視頻圖像對應(yīng)的簡化圖像。該方法在保持較高幀率的同時，可極大降低傳輸原始視頻圖像的數(shù)據(jù)率，使其可在極低碼率的無線網(wǎng)絡(luò)上傳輸，由于矢量化特征信息極小，所占用的帶寬極小，可實現(xiàn)在極窄帶寬環(huán)境下不間斷傳輸高幀率視頻，以達(dá)到無延時監(jiān)控的目的，并具有極強的抗干擾特性。
【專利說明】一種低碼率視頻編碼傳輸重構(gòu)方法及系統(tǒng)

【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及視頻傳輸領(lǐng)域，尤其涉及一種低碼率視頻編碼傳輸重構(gòu)方法及系統(tǒng)。

【背景技術(shù)】
[0002]視頻監(jiān)控以其直觀、準(zhǔn)確、及時和信息內(nèi)容豐富而廣泛應(yīng)用于許多場合，通過攝像機對特定場景進(jìn)行拍攝并將其傳輸至顯示設(shè)備進(jìn)行顯示，在需無延時傳輸視頻的場合，如在遠(yuǎn)程監(jiān)察高速行駛的汽車、飛行器或機器人所處環(huán)境的外界視像，并根據(jù)所監(jiān)察到的外界視像遠(yuǎn)程控制汽車、飛行器或機器人行駛軌跡、捕獲目標(biāo)物等場合，由于視頻傳輸過程中受網(wǎng)絡(luò)環(huán)境或帶寬的限制，難以實現(xiàn)對采集的視頻無延時傳輸，而且采集到的原始視頻圖像傳輸過程中所占用的帶寬極大，容易受到干擾。


【發(fā)明內(nèi)容】

[0003]本發(fā)明要解決的技術(shù)問題在于，針對現(xiàn)有技術(shù)的缺陷，提供一種可實現(xiàn)低碼率無延時傳輸視頻圖像的低碼率視頻編碼傳輸重構(gòu)方法及系統(tǒng)。
[0004]本發(fā)明解決其技術(shù)問題所采用的技術(shù)方案是:一種低碼率視頻編碼傳輸重構(gòu)方法，包括以下步驟:
[0005]S1:采集監(jiān)控區(qū)域的原始視頻圖像；
[0006]S2:對所述原始視頻圖像進(jìn)行特征提取，并對特征提取后的視頻圖像特征進(jìn)行矢量化，以獲得所述原始視頻圖像的矢量化特征信息；
[0007]S3:通過無線網(wǎng)絡(luò)傳輸所述矢量化特征信息；
[0008]S4:對所述矢量化特征信息進(jìn)行圖像重構(gòu)，以得到所述原始視頻圖像對應(yīng)的簡化圖像。
[0009]優(yōu)選地，所述步驟S2包括:通過邊緣特征提取算法提取原始視頻圖像的邊緣特征并采用矢量化算法對所述邊緣特征進(jìn)行矢量化操作以得到矢量化邊緣特征；再采用顏色提取算法提取原始視頻圖像的色彩特征，以得到矢量化色彩特征。
[0010]優(yōu)選地,所述邊緣特征提取算法包括Sobel算法、Prewitt算法、Roberts算法、Laplacian of Gaussian算法和Canny算法的一種或多種；所述矢量化算法包括基于細(xì)化的矢量化算法、基于輪廓線的矢量化算法、基于Hough變換的矢量化算法、正交方向搜索方法或基于游碼的矢量化算法。
[0011]優(yōu)選地，所述采用顏色提取算法提取原始視頻圖像的色彩特征，以得到矢量化色彩特征包括:采用顏色提取算法分別提取所述矢量化邊緣特征所形成區(qū)域的顏色均值、明暗度均值特征。
[0012]優(yōu)選地，所述步驟S4包括:根據(jù)所述矢量化邊緣特征構(gòu)建圖像邊緣，并在所述圖像邊緣區(qū)域填充所述矢量化色彩特征，再采用濾波算法對填充矢量化色彩特征的圖像進(jìn)行處理，得到所述原始視頻圖像對應(yīng)的簡化圖像。
[0013]本發(fā)明還提供一種低碼率視頻編碼傳輸重構(gòu)系統(tǒng)，包括:
[0014]圖像采集裝置:用于采集監(jiān)控區(qū)域的原始視頻圖像；
[0015]特征提取處理器:與所述圖像采集裝置相連的、用于對所述原始視頻圖像進(jìn)行特征提取，并對特征提取后的視頻圖像特征進(jìn)行矢量化，以獲得所述原始視頻圖像的矢量化特征信息；
[0016]通信裝置:與所述特征提取處理器相連的、用于傳輸所述矢量化特征信息；
[0017]圖像重構(gòu)處理器:與所述通信裝置相連的、用于對所述矢量化特征信息進(jìn)行圖像重構(gòu)，以得到所述原始視頻圖像對應(yīng)的簡化圖像。
[0018]優(yōu)選地，所述通信裝置包括與所述特征提取處理器通過有線方式連接的發(fā)射機和與所述圖像重構(gòu)處理器通過有線方式連接的接收機；所述發(fā)射機與所述接收機之間通過無線網(wǎng)絡(luò)連接。
[0019]優(yōu)選地，所述發(fā)射機為低碼率窄帶發(fā)射機；所述接收機為低碼率窄帶接收機。
[0020]優(yōu)選地，所述發(fā)射機包括用于實現(xiàn)低碼率傳輸?shù)牡谝徽瓗д{(diào)制器、與所述第一窄帶調(diào)制器相連的用于避免頻率干擾的跳頻發(fā)射器、與所述跳頻發(fā)射器相連的用于發(fā)射所述特征信息的第一天線；
[0021]所述接收機包括與所述第一天線通信相連的第二天線、與所述第二天線相連的用于避免頻率干擾的跳頻接收器、與所述跳頻接收器相連的用于實現(xiàn)低碼率傳輸?shù)牡诙瓗д{(diào)制器。
[0022]優(yōu)選地，還包括與所述圖像重構(gòu)處理器相連的用于顯示所述簡化圖像的顯示屏。
[0023]本發(fā)明與現(xiàn)有技術(shù)相比具有如下優(yōu)點:實施本發(fā)明，通過對原始視頻圖像進(jìn)行特征提取，極大的縮小原始視頻圖像的大小。再通過對提取后的視頻圖像特征進(jìn)行矢量化，得到原始視頻圖像的矢量化特征信息，進(jìn)一步縮小圖像信息的大小。然后將矢量化特征信息通過極低碼率的無線網(wǎng)絡(luò)上傳輸，通過圖像重構(gòu)得原始視頻圖像的簡化圖像，由于矢量化特征信息量極小，所占用的帶寬極小，可實現(xiàn)在極窄帶寬環(huán)境下不間斷傳輸高幀率視頻，以達(dá)到無延時監(jiān)控的目的，并具有極強的抗干擾特性。

【專利附圖】

【附圖說明】
[0024]下面將結(jié)合附圖及實施例對本發(fā)明作進(jìn)一步說明，附圖中:
[0025]圖1是本發(fā)明一實施例中一種低碼率視頻編碼傳輸重構(gòu)方法的流程圖。
[0026]圖2是本發(fā)明一實施例中一種低碼率視頻編碼傳輸重構(gòu)系統(tǒng)的原理框圖。
[0027]圖1:10、圖像采集裝置；20、特征提取處理器；30、通信裝置；31、發(fā)射機；311、第一窄帶調(diào)制器；312、跳頻發(fā)射器；313、第一天線；32、接收機；321、第二窄帶調(diào)制器；322、跳頻接收器；323、第二天線；40、圖像重構(gòu)處理器；50、第一存儲器；60、第二存儲器；70、顯示器。

【具體實施方式】
[0028]為了對本發(fā)明的技術(shù)特征、目的和效果有更加清楚的理解，現(xiàn)對照附圖詳細(xì)說明本發(fā)明的【具體實施方式】。
[0029]圖1示出本發(fā)明一實施例中的低碼率視頻編碼傳輸重構(gòu)方法，該方法包括以下步驟:
[0030]S1:采集監(jiān)控區(qū)域的原始視頻圖像。具體地，可采用攝像機、掃描儀、雷達(dá)視頻圖像采集儀、超聲波圖像采集儀和微波圖像采集儀等設(shè)備中的一種或多種采集原始視頻圖像。
[0031]S2:對原始視頻圖像進(jìn)行特征提取，并對特征提取后的視頻圖像特征進(jìn)行矢量化，以獲得原始視頻圖像的矢量化特征信息。
[0032]具體地，米用Sobel 算法、Prewitt 算法、Roberts 算法、Laplacian of Gaussian算法和Canny算法的一種或多種邊緣特征提取算法提取原始視頻圖像的邊緣特征，極大地縮小原始視頻圖像的大小?？梢岳斫獾兀崛『蟮倪吘壧卣餍枋褂脩艨筛鶕?jù)提取的邊緣特征正確無誤地識別出原始視頻圖像的內(nèi)容，以達(dá)到遠(yuǎn)程監(jiān)控等目的。
[0033]再采用矢量化算法對邊緣特征進(jìn)行矢量化操作以得到矢量化邊緣特征，以進(jìn)一步縮小圖像信息的大小。可以理解地，可以采用基于細(xì)化的矢量化算法、基于輪廓線的矢量化算法、基于Hough變換的矢量化算法、正交方向搜索方法或基于游碼的矢量化算法對提取后的邊緣特征進(jìn)行矢量化操作，得到矢量化的邊緣特征。矢量化的邊緣特征具有表示緊湊、數(shù)據(jù)量小、易于編輯、便于放大或壓縮，而且不會降低其顯示質(zhì)量等特點。
[0034]然后采用顏色提取算法提取原始視頻圖像的色彩特征，以得到矢量化色彩特征。具體地，可通過顏色提取算法分別提取矢量化邊緣特征所形成區(qū)域的顏色均值、明暗度均值特征，進(jìn)一步縮小圖像大小。可以理解地，可以采用顏色直方圖、顏色矩、顏色集、顏色一致性矢量和顏色相關(guān)圖的一種或多種方法進(jìn)行色彩特征提取，以獲取原始視頻圖像中邊緣特征為界的各區(qū)域的圖像的顏色均值、明暗度均值等色彩特征，以便識別原始視頻圖像中的物品。
[0035]由于矢量化邊緣特征和色彩特征的信息極小，其傳輸過程中所占用的帶寬極小，可實現(xiàn)在極窄帶寬環(huán)境下不間斷傳輸高幀率視頻，以達(dá)到無延時監(jiān)控的目的，并具有極強的抗干擾特性。
[0036]舉例來說，若采集到的原始視頻圖像為墻面的圖像，墻面上設(shè)有藍(lán)色的門，墻面上懸掛有綠色的畫板。針對該原始視頻圖像進(jìn)行以下操作:首先，通過邊緣特征提取算法進(jìn)行邊緣特征提取，極大縮小原始視頻圖像的數(shù)據(jù)量。本實施例中，提取后的邊緣特征包括墻面中的門、畫板等線條輪廓，即邊緣特征，而省略原始視頻圖像中的紋理特征?？梢岳斫獾兀崛『蟮倪吘壧卣鞑挥绊憣υ家曨l圖像中主要物品的識別。然后，通過圖像矢量化算法對提取的邊緣特征進(jìn)行矢量化操作，如將多線條表示的邊緣特征轉(zhuǎn)換成以骨架線為輪廓的特征，進(jìn)一步縮小圖像的數(shù)據(jù)量。最后采用顏色提取算法對提取后矢量化邊緣特征所形成的區(qū)域進(jìn)行色彩提取，提取到各邊緣特征內(nèi)部及外部的顏色均值及明暗度均值等色彩特征，以便于對物品的識別?？梢岳斫獾?，通過邊緣特征提取、矢量化操作、色彩特征提取后得到的矢量化邊緣特征和色彩特征的數(shù)據(jù)量極小。
[0037]S3:通過無線網(wǎng)絡(luò)傳輸矢量化特征信息。具體地，由于矢量化邊緣特征和色彩特征的數(shù)據(jù)量極小，可通過低碼率窄帶發(fā)射機31和低碼率窄帶接收機32進(jìn)行無線傳輸，實現(xiàn)在極窄帶寬環(huán)境下不間斷傳輸高幀率視頻，并極大降低傳輸原始視頻圖像的數(shù)據(jù)率，使得視頻圖像傳輸過程中可實現(xiàn)無延時傳輸，并可有效避免干擾?？梢岳斫獾兀撌噶炕卣鬟吘壧卣骱蜕侍卣鬟€可以通過WIF1、WHD1、LTE、3G或4G等無線網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行傳輸，由于矢量化特征信息的數(shù)據(jù)量極小，對傳輸帶寬的要求相對低，可實現(xiàn)低碼率無延時傳輸數(shù)據(jù)的目的。
[0038]S4:對矢量化特征信息進(jìn)行圖像重構(gòu)，以得到原始視頻圖像對應(yīng)的簡化圖像。具體地，可根據(jù)矢量化邊緣特征構(gòu)建圖像邊緣，并在圖像邊緣所形成的區(qū)域填充矢量化色彩特征。再采用濾波算法對填充矢量化色彩特征的圖像進(jìn)行處理，使其邊緣更平滑且顏色過渡更自然，得到原始視頻圖像對應(yīng)的簡化圖像。本實施例中，通過圖像重構(gòu)算法可將矢量化邊緣特征(如墻面線條、門的線條、畫板線條信息)和色彩特征(如白色、藍(lán)色、綠色)的重構(gòu)過程如下:首先構(gòu)建圖像的邊緣特征，即先構(gòu)建墻面線條、門的線條、畫板線條。然后在邊緣特征所形成的區(qū)域填充顏色，即給墻面填充白色、給門填充藍(lán)色、給畫板填充綠色。最后再通過濾波算法進(jìn)行處理，以得到白色的墻面上，相應(yīng)的位置設(shè)置有一藍(lán)色的門和綠色的畫板的簡化圖像。用戶可通過該簡化圖像無延時了解原始視頻圖像特征的信息，從而避免由于數(shù)據(jù)量大或無線網(wǎng)絡(luò)帶寬窄導(dǎo)致傳輸視頻圖像延時，從而失去對監(jiān)控區(qū)域的監(jiān)控，導(dǎo)致不良后果。
[0039]綜上，該低碼率視頻編碼傳輸重構(gòu)方法通過對原始視頻圖像進(jìn)行邊緣特征提取并進(jìn)行矢量化操作，極大的縮小原始視頻圖像的大小。再進(jìn)行色彩特征提取，得到原始視頻圖像的矢量化邊緣特征和色彩特征，進(jìn)一步縮小圖像信息的大小。再將數(shù)據(jù)量極小的矢量化邊緣特征和色彩特征在極低碼率的無線網(wǎng)絡(luò)上傳輸。由于矢量化特征信息極小，所占用的帶寬極小，可實現(xiàn)在極窄帶寬環(huán)境下不間斷傳輸高幀率視頻，以達(dá)到無延時監(jiān)控的目的，并具有極強的抗干擾特征。最后，通過對矢量化邊緣特征和色彩特征進(jìn)行重構(gòu)處理，得到原始視頻圖像的簡化圖像，使得用戶識別圖像中的內(nèi)容，達(dá)到無延時遠(yuǎn)程監(jiān)控目的?？梢岳斫獾兀摰痛a率視頻編碼傳輸重構(gòu)方法可適用于多視頻源采集的原始視頻圖像的無延時傳輸。
[0040]圖2示出本發(fā)明一實施例中的低碼率視頻編碼傳輸重構(gòu)系統(tǒng)。該系統(tǒng)包括圖像采集裝置10、與圖像采集裝置10相連的特征提取處理器20、圖像重構(gòu)處理器40、用于連接特征提取處理器20與圖像重構(gòu)處理器40的通信裝置30。
[0041]圖像采集裝置10用于采集監(jiān)控區(qū)域的原始視頻圖像?？梢岳斫獾?，圖像采集裝置10包括攝像機、掃描儀、雷達(dá)視頻圖像采集儀、超聲波圖像采集儀和微波圖像采集儀中的一種或多種。
[0042]特征提取處理器20用于對原始視頻圖像進(jìn)行特征提取，并對特征提取后的視頻圖像特征進(jìn)行矢量化，以獲得原始視頻圖像的矢量化特征信息。具體地，通過邊緣特征提取算法提取原始視頻圖像的邊緣特征并對邊緣特征進(jìn)行矢量化操作，以得到提取的矢量化邊緣特征。再采用顏色提取算法提取原始視頻圖像的色彩特征，得到原始視頻圖像矢量化邊緣特征和色彩特征?？梢岳斫獾兀卣魈崛√幚砥?0可將內(nèi)存較大的原始視頻圖像轉(zhuǎn)換成內(nèi)存較小的矢量化特征信息，可極大地降低通信過程中的傳輸帶寬。
[0043]通信裝置30用于傳輸矢量化特征信息。具體地，通信裝置30包括與特征提取處理器20通過有線方式連接的發(fā)射機31和與圖像重構(gòu)處理器40通過有線方式連接的接收機32 ;發(fā)射機31與接收機32之間通過無線網(wǎng)絡(luò)連接?？梢岳斫獾?，由于所要傳輸?shù)氖噶炕卣餍畔⒌臄?shù)據(jù)量極少，其傳輸過程中所占的帶寬極小，發(fā)射機31可以是低碼率窄帶發(fā)射機31，接收機32可以是低碼率窄帶接收機32。
[0044]更具體地，低碼率窄帶發(fā)射機31包括用于實現(xiàn)低碼率傳輸?shù)牡谝徽瓗д{(diào)制器311、與第一窄帶調(diào)制器311相連的用于避免頻率干擾的跳頻發(fā)射器312、與跳頻發(fā)射器312相連的用于發(fā)射特征信息的第一天線313。低碼率窄帶接收機32包括與第一天線313通信相連的第二天線323、與第二天線323相連的用于避免頻率干擾的跳頻接收器322、與跳頻接收器322相連的用于實現(xiàn)低碼率傳輸?shù)牡诙瓗д{(diào)制器321?？梢岳斫獾?，采用低碼率窄帶發(fā)射機31和低碼率窄帶接收機32傳輸矢量化特征信息，其抗干擾性強。
[0045]圖像重構(gòu)處理器40:與通信裝置30相連，用于對特征信息進(jìn)行圖像重構(gòu)，以得到原始視頻圖像的簡化圖像。具體地，可根據(jù)矢量化邊緣特征構(gòu)建圖像邊緣，并在圖像邊緣所形成的區(qū)域填充矢量化色彩特征，再采用濾波算法對填充矢量化色彩特征的圖像進(jìn)行處理，使其邊緣更平滑且顏色過渡更自然，得到原始視頻圖像對應(yīng)的簡化圖像。該簡化圖像可使用戶無延時了解原始視頻圖像特征的信息，從而避免由于數(shù)據(jù)量大或無線網(wǎng)絡(luò)帶寬窄導(dǎo)致傳輸視頻圖像延時，從而失去對監(jiān)控區(qū)域監(jiān)控，導(dǎo)致不良后果。
[0046]可以理解地，該低碼率視頻編碼傳輸重構(gòu)系統(tǒng)還包括與特征提取處理器20相連的用于存儲原始視頻圖像的第一存儲器50、與圖像重構(gòu)處理器40相連的用于存儲所述簡化圖像的第二存儲器60、與圖像重構(gòu)處理器40相連的用于顯示簡化圖像的顯示器70。
[0047]綜上，該低碼率視頻編碼傳輸重構(gòu)系統(tǒng)通過特征提取處理器20對原始視頻圖像進(jìn)行邊緣特征并進(jìn)行矢量化操作，再提取色彩特征提取，得到數(shù)據(jù)量極小的矢量化特征信息。再通過通信裝置30傳輸該矢量化特征信息，由于特征信息的數(shù)據(jù)量極小，可極大降低傳輸原始視頻圖像的數(shù)據(jù)率，可實現(xiàn)在極窄帶寬環(huán)境下不間斷傳輸高幀率視頻，且具有極強的抗干擾特性。然后通過圖像重構(gòu)處理器對矢量化特征信息進(jìn)行重構(gòu)處理，得到原始視頻圖像的簡化圖像，以達(dá)到低碼率無延時監(jiān)控的目的。
[0048]本發(fā)明是通過一個具體實施例進(jìn)行說明的，本領(lǐng)域技術(shù)人員應(yīng)當(dāng)明白，在不脫離本發(fā)明范圍的情況下，還可以對本發(fā)明進(jìn)行各種變換和等同替代。另外，針對特定情形或具體情況，可以對本發(fā)明做各種修改，而不脫離本發(fā)明的范圍。因此，本發(fā)明不局限于所公開的具體實施例，而應(yīng)當(dāng)包括落入本發(fā)明權(quán)利要求范圍內(nèi)的全部實施方式。
【權(quán)利要求】
1.一種低碼率視頻編碼傳輸重構(gòu)方法，其特征在于:包括以下步驟: S1:采集監(jiān)控區(qū)域的原始視頻圖像； 52:對所述原始視頻圖像進(jìn)行特征提取，并對特征提取后的視頻圖像特征進(jìn)行矢量化，以獲得所述原始視頻圖像的矢量化特征信息； 53:通過無線網(wǎng)絡(luò)傳輸所述矢量化特征信息； 54:對所述矢量化特征信息進(jìn)行圖像重構(gòu)，以得到所述原始視頻圖像對應(yīng)的簡化圖像。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的低碼率視頻編碼傳輸重構(gòu)方法，其特征在于:所述步驟S2包括:通過邊緣特征提取算法提取原始視頻圖像的邊緣特征并采用矢量化算法對所述邊緣特征進(jìn)行矢量化操作以得到矢量化邊緣特征；再采用顏色提取算法提取原始視頻圖像的色彩特征，以得到矢量化色彩特征。
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的低碼率視頻編碼傳輸重構(gòu)方法，其特征在于:所述邊緣特征提取算法包括Sobel算法、Prewitt算法、Roberts算法、Laplacian of Gaussian算法和Canny算法的一種或多種；所述矢量化算法包括基于細(xì)化的矢量化算法、基于輪廓線的矢量化算法、基于Hough變換的矢量化算法、正交方向搜索方法或基于游碼的矢量化算法。
4.根據(jù)權(quán)利要求2所述的低碼率視頻編碼傳輸重構(gòu)方法，其特征在于:所述采用顏色提取算法提取原始視頻圖像的色彩特征，以得到矢量化色彩特征包括:采用顏色提取算法分別提取所述矢量化邊緣特征所形成區(qū)域的顏色均值、明暗度均值特征。
5.根據(jù)權(quán)利要求2所述的低碼率視頻編碼傳輸重構(gòu)方法，其特征在于:所述步驟S4包括:根據(jù)所述矢量化邊緣特征構(gòu)建圖像邊緣，并在所述圖像邊緣區(qū)域填充所述矢量化色彩特征，再采用濾波算法對填充矢量化色彩特征的圖像進(jìn)行處理，得到所述原始視頻圖像對應(yīng)的簡化圖像。
6.一種低碼率視頻編碼傳輸重構(gòu)系統(tǒng)，其特征在于:包括: 圖像采集裝置(10):用于采集監(jiān)控區(qū)域的原始視頻圖像； 特征提取處理器(20):與所述圖像采集裝置(10)相連的、用于對所述原始視頻圖像進(jìn)行特征提取，并對特征提取后的視頻圖像特征進(jìn)行矢量化，以獲得所述原始視頻圖像的矢量化特征信息； 通信裝置(30):與所述特征提取處理器(20)相連的、用于傳輸所述矢量化特征信息； 圖像重構(gòu)處理器(40):與所述通信裝置(30)相連的、用于對所述矢量化特征信息進(jìn)行圖像重構(gòu)，以得到所述原始視頻圖像對應(yīng)的簡化圖像。
7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的低碼率視頻編碼傳輸重構(gòu)系統(tǒng)，其特征在于:所述通信裝置(30 )包括與所述特征提取處理器(20 )通過有線方式連接的發(fā)射機(31)和與所述圖像重構(gòu)處理器(40)通過有線方式連接的接收機(32);所述發(fā)射機(31)與所述接收機(32)之間通過無線網(wǎng)絡(luò)連接。
8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的低碼率視頻編碼傳輸重構(gòu)系統(tǒng)，其特征在于:所述發(fā)射機(31)為低碼率窄帶發(fā)射機；所述接收機(32)為低碼率窄帶接收機。
9.根據(jù)權(quán)利要求8所述的低碼率視頻編碼傳輸重構(gòu)系統(tǒng)，其特征在于:所述低碼率窄帶發(fā)射機包括用于實現(xiàn)低碼率傳輸?shù)牡谝徽瓗д{(diào)制器(311)、與所述第一窄帶調(diào)制器(311)相連的用于避免頻率干擾的跳頻發(fā)射器(312)、與所述跳頻發(fā)射器(312)相連的用于發(fā)射所述特征信息的第一天線(313)； 所述低碼率窄帶接收機包括與所述第一天線(313)通信相連的第二天線(323)、與所述第二天線(323 )相連的用于避免頻率干擾的跳頻接收器(322 )、與所述跳頻接收器(322 )相連的用于實現(xiàn)低碼率傳輸?shù)牡诙瓗д{(diào)制器(321)。
10.根據(jù)權(quán)利要求6所述的低碼率視頻編碼傳輸重構(gòu)系統(tǒng)，其特征在于:還包括與所述圖像重構(gòu)處理器(40)相連的用于顯示所述簡化圖像的顯示屏(70)。
【文檔編號】H04N19/146GK104378589SQ201410632393
【公開日】2015年2月25日 申請日期:2014年11月11日 優(yōu)先權(quán)日:2014年11月11日
【發(fā)明者】姜勇, 袁立, 謝雙勇 申請人:深圳市視晶無線技術(shù)有限公司, 深圳市視晶圖傳技術(shù)有限公司