第八十四章來的時候好好的，不回去了！
第八十四章來的時候好好的，不回去了！(第3/5頁)
來。
“林廠長，”陳先進深吸一口氣，在保密協議上簽下自己的名字，把文件推回去，“我簽好了，現在可以跟我們說說，你們到底是怎麼做到的吧？”
林默點點頭，把兩份協議收好，站起身來，走到牆邊的黑板前，拿起粉筆。
“二位教授，咱們就從最核心的地方說，—圖像壓縮。”
他在黑板上畫了一個框圖。
“傳統的圖像傳輸，是把每一幀畫麵的所有像素都傳過去，這個方法簡單，但數據量太大。”
“以咱們現在的硬件條件，根本做不了，所以我換了一個思路不傳所有的像素，隻傳變化的部分。”
他在框圖旁邊寫下幾個字：幀間差分。
“原理很簡單，無人機在飛行過程中，大部分背景是靜止的，山不動，路不動，建築物也不動，真正在變化的，是畫麵中的運動目標，比如車輛、人員，或者咱們農用無人機要檢測的病蟲害區域。”
他畫了兩幅簡圖，一幅是前一幀，一幅是當前幀。
“我們用幀緩存把上一幀存起來，然後把當前幀和上一幀做逐像素的減法。”
“變化大的地方，說明有運動目標，變化小的地方，說明是靜止背景。然後我們隻傳輸變化大的那一部分像素，靜止背景不傳，這樣一來，數據量至少可以減少百分之六十以上。”
陳先進是懂行的，剛聽了兩句就馬上反應過來。
“林廠長，有一說一，這個思路很有意思！但你們怎麼判斷變化大和變化小的閾值？閾值設高了，小目標會漏掉；閾值設低了，噪聲會被當成目標傳過來，浪費帶寬。”
林默笑了笑，這個問題問得很專業。
“陳教授這個問題問到點子上了。我們的做法是采用自適應閾值，根據畫麵整體的噪聲水平動態調整。”
“畫麵乾淨的時候閾值設低一點，保留更多細節，畫麵雪花多的時候閾值抬高一點，優先保證穩定性。”
他在黑板上又寫下一個公式：“具體算法是這樣的，閾值t=k*σ，其中σ是背景噪聲的標準差，k是經驗係數，我們目前用的是1.5到2.5之間，這個值是通過大量實測數據擬合出來的，能夠很好地平衡靈敏度和誤報率。”
袁祥輝點了點頭：“自適應閾值，這個方案可行，那降采樣呢？你們是不是也用了？”
林默在框圖上又加了一個模塊，“對的，在幀間差分之前，我們先做降采樣。”
“原始圖像的分辨率我們不做限製，但在進入差分環節之前，我們把四個像素合並成一個，分辨率降低到原來的四分之一。”
“這樣做有兩個好處，一是數據量進一步減少，二是對噪聲有抑製作用，因為四個像素的平均值比單個像素更穩定。”
陳先進忍不住插嘴：“
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