图像信息
按传输速率和带宽可分为静止和活动两类。静止的有：可视图文、传真、静止图像等，此类信息量小，可在话路或低速数据等窄带信道中传输。一般需要数秒或数十秒的时间。活动的有：可视电话、会议电视、电视等，此类信息量大（带宽1～6MHz和30MHz以上），在电缆、微波、光纤和卫星等宽带信道中传输。


信源处理
在给定图像信息正确性的要求下，压缩图像的信息量，使适应信道的带宽和速率。模拟处理通过一定的速率对图像扫描或进一步减少空间样点数，降低样点的灰度级（最低是黑白二值图像），用压缩亮度信号和色度信号带宽及频谱交错等方法压缩信号频带。数字处理把经过一定模拟处理的图像信号数字化，码率通常是模拟频带数的十多倍。再用亚抽样内插恢复、运动补偿的帧间预测、8X8离散余弦变换、视觉匹配量化、变字长熵编码等典型的数字压缩方法，压缩到所要求的码率。数字压缩的特点是在一定的压缩倍率范围内，图像质量可认为是无损的（仅去掉冗余信息），超过此限随压缩倍率增加则图像质量降低。例如：可视电话为64kbit/s，会议电视为2Mbit/s，数字电视在14Mbit/s以上。


信道处理

存在各种干扰时，保证沿信道传输的正确接收，包括信道均衡、失真或差错控制和调制。模拟调制用调幅（AM）或调频（FM）。数字差错控制方法有：码型变换、码序交织、加冗余纠错码等。数字调制有二元移频键控（2FSK）、四相移相键控（QPSK）、16点正交调幅（16QAM）等。
图像存储也要求信源处理和信道处理，用于存、取和传递图像信息。接收端恢复图像信息是以上信源和信道处理的逆过程。


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无人机短距离图像传输与接收原理及常见问题
总序
图像传输原理、一、模拟微波传输原理：
1.1
系统特点
系统容量有限实际使用环境中图像发送端和接收端都处于空中平台中，
实时性由于图像发送和接收的实时性要求高，使用体积有限，故而选择的图像压缩和解
压缩算法必须高效、易于实现，同时时延小。
高保真图像显示由于接收端需要对图像进行分辨从而做出正确的选择，因而图像压缩算
法必须选用高保真的压缩算法。
干扰信道环境使用环境为战时复杂的电磁环境，信道中存在着各种噪声、突发干扰和随
机干扰。
1.2
系统方案
由于系统容量要求，采用频分体制完成多个信道的同时工作，同时将红外图像压缩后传
输以减小每个信道使用带宽。
1.2.1
发送端设计
发送端包括三部分：综合基带、
发射机
和天线。综合基带是其中的关键部件，完成对图
像数据的采集、压缩、编码和交织，完成对状态数据的采集、编码，完成对传送数据的组帧
输出及对发射信号的发送控制。考虑功耗、体积和实际耗费资源，选择一片大规模
FPGA
完
成所有信号处理。
1.2.2
接收端设计
接收端包括四部分：接收天线、信号处理机、接收处理组件
接收处理组件完成数据的接收、存盘、图像数据提取、解压缩和显示及状态数据的提取
和显示。
解压缩采用软件实现，
解压缩软件嵌入到指控平台接收端的接收软件中，
在接收信
号的同时完成压缩图像的解码和实时显示。
1.3
关键技术
1.3.1
天线设计
由于发送端设备位于导弹上，接收端设备位于飞机上，故而存在收发天线失配问题，设
计时接收端天线采用圆极化形式，
发送端天线采用一对垂直分布的线极化天线，
这样将极化
损耗降到最低，
有利于接收端的接收。
同时考虑通信时抗干扰问题，
发送端天线采用后向天
线图形式，为增加抗干扰性，还要求发送端天线具有一定的增益。图
2
为发送天线仿真图。
1.3.2
信源信道联合编解码技术
由于红外导引头的图像格式不是标准的视频图像格式，普通的视频图像压缩标准并不适
用；
红外导引头的图像具有目标形状变化比较快的特点，
也不适用帧间压缩方式；
同时考虑
到弹上应用环境的特殊性，
压缩算法必须具有硬件实现简单、
体积和功耗小，
考虑实际使用
环境，
其压缩和解压缩算法实现还必须具备实时性强的特点，
因此，
选用多分辨率重采样图
像压缩算法对图像数据进行压缩。
接收端若使用软件对
RS
码解码，
会造成较大的时延，
故使用硬件完成图像数据的解交织、
译码和状态数据的译码，使用软件完成图像数据的解压缩和图像显示。
1.3.3
信号处理平台的选择与设计
设计初期必须进行发送端和接收端的信号处理平台的选择。
2
验证
因为实际最大的空间传输时延是可以计算出来的，使用衰减器将发送端和接收端直接连
接在一起，直接测试发送端和接收端的图像数据起始端的信号差异即可测出系统时延。

之前尝试过使用UDP进行图像传输，而UDP协议要求包小于64K，对于较大的图像，需要使用分片压缩的方式进行传输，操作较复杂，同时不能保证图片的每一部分都能够正确传输。详见：UDP实时图像传输，UDP实时图像传输进阶篇——1080P视频传输
TCP对于传输的数据大小没有限制，同时TCP在发送失败时还有重传机制，可以保证传输的可靠性，所以本文将使用TCP协议来进行图像的实时传输。
基本流程
TCP连接过程见后面的程序，一般服务端创建一个套接字，绑定本地IP，开启监听，然后客户端也创建一个套接字，连接服务端就可以了，详见后面的代码。直接介绍数据传输流程，如下图：


由于TCP是以字节流的形式发送数据的，不能预知数据的大小，所以客户端在发送图像数据之前，需要先发送数据长度等信息。同时为了防止粘包(服务端接收到的数据会先缓存在缓冲区，在接收一次数据后，如果不及时处理，下一次接收到的数据也会送到缓冲区。由于这些数据都是字节流形式的，这样两次接收到的数据就会黏在一起，无法分开），客户端在发送完数据长度信息后，不能马上发送图像数据，需要等待服务端返回的应答信号。客户端接收到应答信号后，就可以开始发送图像字节流数据了。服务端完成图像数据接收后，还要返回给客户端一个应答信号，通知客户端开始下一帧图像的传输
程序实现
与前两篇文章不同，本文使用Python来实现主要功能(因为方便)。
运行环境

软件环境：Python3.8
硬件环境：千兆网口(低分辨率下百兆也行)、i3及以上的CPU

服务端
#-*- coding: UTF-8 -*- 
import socket
import cv2
import numpy as np

HOST = ''
PORT = 8080
ADDRESS = (HOST, PORT)
# 创建一个套接字
tcpServer = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM)
# 绑定本地ip
tcpServer.bind(ADDRESS)
# 开始监听
tcpServer.listen(5)

while True:
    print("等待连接……")
    client_socket, client_address = tcpServer.accept()
    print("连接成功！")
    try:
        while True:
            # 接收标志数据
            data = client_socket.recv(1024)
            if data:
                # 通知客户端“已收到标志数据，可以发送图像数据”
                client_socket.send(b"ok")
                # 处理标志数据
                flag = data.decode().split(",")
                # 图像字节流数据的总长度
                total = int(flag[0])
                # 接收到的数据计数
                cnt = 0
                # 存放接收到的数据
                img_bytes = b""

                while cnt < total:
                    # 当接收到的数据少于数据总长度时，则循环接收图像数据，直到接收完毕
                    data = client_socket.recv(256000)
                    img_bytes += data
                    cnt += len(data)
                    print("receive:" + str(cnt) + "/" + flag[0])
                # 通知客户端“已经接收完毕，可以开始下一帧图像的传输”
                client_socket.send(b"ok")

                # 解析接收到的字节流数据，并显示图像
                img = np.asarray(bytearray(img_bytes), dtype="uint8")
                img = cv2.imdecode(img, cv2.IMREAD_COLOR)
                cv2.imshow("img", img)
                cv2.waitKey(1)
            else:
                print("已断开！")
                break
    finally:
        client_socket.close()

客户端
#-*- coding: UTF-8 -*- 
import cv2
import time
import socket

# 服务端ip地址
HOST = '192.168.0.100'
# 服务端端口号
PORT = 8080
ADDRESS = (HOST, PORT)

# 创建一个套接字
tcpClient = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM)
# 连接远程ip
tcpClient.connect(ADDRESS)

cap = cv2.VideoCapture(0)
while True:
    # 计时
    start = time.perf_counter()
    # 读取图像
    ref, cv_image = cap.read()
    # 压缩图像
    img_encode = cv2.imencode('.jpg', cv_image, [cv2.IMWRITE_JPEG_QUALITY, 99])[1]
    # 转换为字节流
    bytedata = img_encode.tostring()
    # 标志数据，包括待发送的字节流长度等数据，用‘,’隔开
    flag_data = (str(len(bytedata))).encode() + ",".encode() + " ".encode()
    tcpClient.send(flag_data)
    # 接收服务端的应答
    data = tcpClient.recv(1024)
    if ("ok" == data.decode()):
        # 服务端已经收到标志数据，开始发送图像字节流数据
        tcpClient.send(bytedata)
    # 接收服务端的应答
    data = tcpClient.recv(1024)
    if ("ok" == data.decode()):
        # 计算发送完成的延时
        print("延时：" + str(int((time.perf_counter() - start) * 1000)) + "ms")

注：如果是Python3.7及以下版本，则将time.perf_counter()改为time.clock()即可
参考
TCP、UDP数据包大小的限制
SOCK_STREAM和SOCK_DGRAM两种类型的区别
OpenCV-Python cv2.imdecode()和cv2.imencode() 图片解码和编码
TCP 中的缓冲区
python 使用socket传输图片视频等文件的实现方式

天空中的无人机，与地面上的操作者，是如何进行“沟通”的呢？
答案就是遥控系统和图像传输系统（简称图传）。遥控负责把操作者的指令传达给无人机，图传把相机的取景画面、飞行数据等信息传到操作者的屏幕上。两个系统都是采用不同频率的无线电进行传出，这样的人机交互可以实现无人机超越操作者视距（超出目视范围）的操作。
常见的无人机遥控，主要还是源自遥控模型的遥控系统，通常采用2.4G频率的信号进行操作指令的传输。在一部无人机上，可以分为“飞手”和“云台手”两套遥控，前者主要进行无人机飞行方面的操作，后者主要进行航拍云台方面的操作。当然了，两者是可以合二为一的，应付简单的镜头足够了。
在很多航拍无人机上，通常可以看到这样带有“蘑菇状天线”的发射器，这是图传系统的发射装置，通常采用5.8G频率的信号把图像画面传回地面。另外还会有1.2G、2.4G等不同信号频段的图传，不过通常1.2G图传会影响GPS信号，2.4G图传又会影响2.4G遥控的信号，所以5.8G图传较为流行。
在地面端，图传接收器接收到信号后，传输到屏幕上，这样在地面就能看到天空中的画面，从而进行取景拍摄，以及飞行数据的监察。
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