频率域Wyner-Ziv视频编码算法的改进

为提高分布式视频编码压缩率,依据无线传感网络终端设备及Wyner-Ziv视频编码特点,针对Bernd Girod的频域Wyner-Ziv视频编码方案提出改进算法。该算法在编码端通过简单DCT运算提出将图像块分为Skip模式、低频模式和全频模式三种可选模式,在解码端根据相应的编码模式分别选择平均插值、自适应搜索运动估计插值和自适应搜索精细运动估计插值的边信息估算方法联合解码。该算法既能通过消除大量的帧间预测与熵编码实现低码率传输,又能以最小的解码代价获得更精确的边信息,从而有效地避免图像解码质量下降。实验结果表明,在相同峰值信噪比情况下,该算法的码率比Bernd Girod提出的频域Wyner-Ziv算法平均下降40%。     

面向多媒体传感器网络的视频压缩新算法

视频压缩可以降低多媒体传感器网络中的数据信息量。传统分布式视频编码方案采用区域统一编码,可能导致运动剧烈区域解码估计的失真。提出一种改进的分布式视频编码算法。该算法基于图像梯度场,针对Wyner-Ziv帧不能准确编解码的区域,通过ROI判定准则提取该区域并基于熵编码压缩,图像其他区域则基于LDPC实现分布式编解码,进而实现视频的优化传输。仿真实验表明：本文算法可增强运动剧烈区域的编码效率,在降低码率的同时提高解码图像质量,最终降低传感器节点能耗。     

分布式视频编码及关键技术分析

分布式视频编码是一种全新的视频压缩技术,该编码理论基于二十世纪七十年代的Slepian-Wolf和Wyner-Ziv提出的信息论相关理论.与传统视频编码标准中视频序列联合编码、联合解码不同,在分布式视频编码系统中,视频序列独立编码,联合解码,故分布式视频编码具有编码简单、解码复杂的特点,同时还具有抗误码性能强的优点.本文从分布式视频编码的理论基础、应用背景、编码方案和关键技术四个方面,对分布式视频编码进行了分析和归纳,同时指出了下一步的研究方向.     

分布式视频编码技术研究进展

介绍了分布式视频编码与传统视频编码方法思路的不同及各自适用的应用场景,阐述了分布式视频编码的理论基础和目前普遍采用的编解码框架,分析了分布式视频编码中的Wyner-Ziv编解码器设计、辅助边信息生成、虚拟"相关信道"建模等几项关键技术存在的问题及各自解决方案的最新研究进展,最后总结了分布式视频编码的发展与研究方向,并介绍了分布式编码在视频领域的其它应用.     

分布式小波视频编码自适应嵌套量化模型

提出一种分布式小波视频编码自适应嵌套量化模型,对Wyner-Ziv帧做小波变换,利用Slepian—Wolf编码器对低频子带系数进行量化,采用SPIHT编码器对高频子带系数进行编码,通过分析Wyner—Ziv帧低频子带系数与参考帧低频子带系数的残差自适应度,判定Wyner-Ziv帧低频子带系数的量化步长,从而使运动剧烈的视频序列有较大的量化步长,而运动平缓序列的量化步长较小。实验结果表明,采用该模型能获得较好的编码效果。     

分布式视频编码技术的研究

分布式视频编码建立在20世纪70年代提出的相关信源编码理论的基础上,即Slepian.Wolf和Wyner-Ziv分布式编码信息论原理,与传统视频编码技术相比,分布式视频编码从原理到实现方法上是全新的。它是基于解码端获得边信息（Side Information）的有损编码,这能够降低编码端的复杂度,而把大量的运算转移到解码端。     

Wyner-Ziv视频编码中边信息估计算法改进*

与传统视频编码方法相比,DVC（distributed video coding）在编码性能方面还存在着较大差距。边信息估计是其中的关键技术之一,在很大程度上决定着编码效率。为缩短性能差距,改善边信息估计效率,提出一种针对像素域Wyner-Ziv视频编码系统的改进算法,在解码端改善了关键帧之间的运动矢量获取以及采用重叠块运动补偿来生成边信息。通过对大量测试序列的实验,验证了改进算法的率失真性能得到改善。     

Wyner-Ziv视频编码中边信息估计研究

Wyner-Ziv视频编码是一种典型的分布式视频编码。为了产生较为精确的边信息,提出了一种基于运动估计双向预测边信息的方法,构造了运动补偿内插框架以及改进了算法。Matlab仿真结果表明,改进方法的率失真性能比H.264帧内编码高出0.1~9.0 dB,比基于Turbo码的Discover软件高出0.01~0.90 dB。     

基于无线噪声信道的编码端码率控制算法研究

针对分布式视频编码系统的关键帧在无线信道中传输受到噪声污染的情况,提出一种基于无线噪声信道的编码端码率控制算法。首先对解码端边信息携带的无线信道噪声进行了理论和实验分析,建立了边信息中无线信道噪声的分布模型;然后结合相关噪声模型推导出编码端的噪声联合模型,并根据分布式视频编码的率失真理论,提出了在无线信道下WZ帧不同系数带的码率控制算法,同时将新的码率控制算法引入基于无线噪声信道的Wyner-Ziv编码器中。实验表明,与现有的编码端码率控制算法相比,所提出的算法在不同无线信道噪声下可使解码重构视频的PSNR值平均提高约0.1～1.8 dB,且未增加复杂度。     

像素域Wyner-Ziv视频编码的码率控制

Wyner-Ziv视频编码通常利用反馈信道在解码端执行码率控制,造成解码复杂度很大,限制了其实际的应用.在分析与码率相关的特征量的基础上,提出一种像素域Wyner-Ziv视频编码系统的码率控制算法.首先使用相关噪声模型分布参数估计运动量的大小,然后利用位平面的时间相关性确定解码当前位平面时编码端需要传送的初始码率,从而使解码反馈次数减小,降低解码复杂度.实验结果表明,文中算法在保证编码效率的同时使解码反馈请求次数减少到原解码端码率控制算法的30%左右.     

分布式信源编码在视频编码中的应用研究

分布式视频编码对编码器的功耗、复杂度、存储能力和传输能力都有较高的要求,而分布式信源编码理论正好适应了这一需求。为了使人们对这一技术有所了解,首先阐述了分布式视频编码的基本原理与其应用研究现状。并针对多视点分布式视频编码的Wyner—Ziv编解码器设计、虚拟“相关信道”建模、辅助边信息生成等几项关键技术存在的问题及最新研究进展进行分析和实验,最后总结了分布式信源编码理论在多视点视频编码的发展与研究方向。     

Distributed video coding with adaptive two-step side information generation for smart and interactive media

Conventional video coding standards, such as MPEGx and H.26x, use a hybrid architecture of block-based motion compensation and discrete cosine transform (DCT) within the structure of a complex encoder and a simple decoder. Contrary to conventional video codecs, Wyner-Ziv (WZ) video coding, which is a practical application of distributed video coding (DVC) based on the Slepian-Wolf and WZ theorems, exploits the source correlation at the decoder, thereby allowing for the development of simpler encoders. However, the current WZ video coding algorithms cannot match the coding performance of conventional video coding. In order to improve the coding performance of transform-domain WZ video coding, an adaptive two-step side-information generation method is thus proposed for evaluation and analysis in this study. The proposed method uses decoded WZ frames in the down-sampled spatial resolution along with already decoded coefficients to successively improve rate-distortion (RD) performance as the decoding progresses. The experimental results show that the proposed method, compared to previous WZ video coding method, shows improved coding performance, particularly under critical conditions, such as cases with high motion content.     

基于时空联合的解码边信息插值算法

在Wyner-Ziv视频编码中,边信息质量是影响系统编码效率的关键因素,但解码端获得的运动矢量不精确而导致内插边信息的质量不高。为此,提出一种基于时空联合的解码边信息插值算法。该算法将多种块分割模式与双向运动估计相结合,匹配准则采用双向平均绝对误差和(SBAD)判断运动矢量时间变化,利用边界绝对误差(BAD)判断运动矢量的空间变化,通过时空联合匹配准则保证运动矢量的空间平滑性和时间连贯性。实验结果表明,该算法降低了编码码率,内插边信息的主观和客观质量均有所提高,边信息的峰值信噪比(PSNR)最大提高1.41dB。     

一种密集相机阵列的低复杂度视频压缩方法

为了降低多视点视频压缩的复杂度，根据密集相机阵列系统与Wyner—Ziv编码的特点，提出了基于Wyner—Ziv编码的密集相机阵列低复杂度视频压缩算法。该算法首先在各相机之间相互独立地采用基于感兴趣区提取的低复杂度来进行Wyner—ziv编码，然后在中心解码端利用各视点间的相关性进行联合解码。该算法是通过对DCT量化系数进行相似性判断来提取感兴趣区，以有效地避免对背景和平坦等区域进行编码，从而降低了编码复杂度。实验证明，该算法具有极低的编码复杂度特性和良好的率失真性能，编码复杂度仅为H．264帧间预测编码的1／22。