基于比特平面预测的分布式视频WZ帧重构方法

分布式视频编码(DVC)是建立在Wyner-Ziv(WZ)有损源编码理论基础上的全新视频编码框架,具有编码复杂度低、抗误码性能好的特点.普通的DVC在解码端用插值的方法构造边信息时会丢失部分信息,提出了从用于插值边信息的前后帧中提取特征并预测重构帧的下一个比特值,并利用预测的比特值修改重构概率密度函数.实验结果表明,该方法能在传输较少比特平面时提高重构帧的PSNR和主观质量.     

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。     

分布式视频编码的自适应图像组结构研究

分布式视频编码以其较低编码复杂度引起了人们广泛关注,边信息质量是影响其率失真性能的关键因素之一。针对采用固定图像组(GOP)结构不便于解码端充分利用帧间冗余,导致边信息生成质量降低,通过分析块纹理能量,判别其细节程度,提出自适应图像组结构方案,动态调整编码的时域结构。实验结果表明,在不增加编码复杂度的情况下,算法能有效改善系统性能,相比固定长度GOP模式,峰值信噪比(PSNR)平均提高1.8~2dB。     

基于ROI运动区域的分布式视频编码方法

传统的分布式视频编码方法中,视频帧的解码通常采用内插或外推的方法,然而对于运动剧烈视频帧的解码效果却并不理想,会产生重影、鬼脸等现象.因此,提出了一种基于ROI运动区域的分布式视频编码解决方案,通过在编码端提取ROI辅助信息,然后在解码端将其与边信息做融合处理来得到更加准确的边信息,从而提高视频解码的质量.实验结果表明,与传统的分布式视频编码方法相比,基于ROI运动区域的分布式视频编码解决方案在性能上平均有3.1db的提高.     

像素级运动矢量场边信息生成算法

在分布式视频编码（DVC）中,解码端生成的边信息的质量对整个系统的率失真(RD)性能有着重要影响。为了提高边信息的质量,进而提升DVC系统的RD性能,提出一种基于像素级运动矢量场的边信息生成算法(SGPMVF)。首先,通过运动估计分别获得前后两关键帧的像素级运动矢量场;然后,为Wyner-Ziv帧的每个像素选择合适的运动矢量;最后,通过帧间内插得到高质量的边信息。算法中提出基于SAD（绝对误差和）差值的搜索范围确定方法与像素级运动矢量选择方法。实验结果表明,对于快速运动的序列,该算法在不增加编码复杂度和码率的情况下使边信息的PSNR最大提高1.45 dB,并使DVC系统的RD性能提高0.3～0.7 dB。     

基于双边信息的分布式视频压缩感知模型研究

针对传统视频编码技术计算量大和复杂度高的缺点,提出一种基于双边信息的分布式视频压缩感知算法。该算法将压缩感知技术与分布式视频编码技术相结合,把视频序列分为Key帧和CS帧,Key帧运用传统的帧内编码和解码,CS帧编码端运用压缩感知编码,解码端运用视频块内与视频块间的双边信息和梯度投影算法进行优化重构。通过双边信息的运动估计和压缩编码器的设计,实现基于双边信息的分布式视频压缩感知模型的构建。仿真结果表明该模型既可以实现高效编码,又可以实现复杂度由编码端向解码端转移,在较低的采样率下,提高视频的压缩能力和传输速度。     

残差分布式视频压缩感知*

压缩感知(CS)是一种能同时进行数据采集和压缩的新理论,为简化编码算法提供了依据,同时,分布式视频编码(DVC)为低复杂度的视频编码提供了思路。因此,通过整合DVC和CS各自的特性以构建编码简单的视频编码框架,并采用残差技术来提高系统性能,最终提出了一种残差分布式视频压缩感知(RDCVS)算法:对关键帧进行传统的帧内编、解码;而对非关键帧,编码端采用一种基于残差联合稀疏模型的随机观测,解码端利用边信息和改进的梯度投影重建(GPSR)算法进行优化重构。由于将运动估计和变换编码等复杂度较高的运算转移到解码端进行,因而RDCVS保持了低复杂度的编码特性。实验结果表明,RDCVS算法比参考方案的恢复质量提高了2～3 dB。     

基于H.264的新型I帧码率控制算法

针对H.264视频编码标准,在综合考虑码率、缓冲区状态和视频序列复杂度的基础上,提出一种新型的I帧码率控制算法。使用边缘信息,建立幂函数形式和指数函数形式的2种R-Q模型。基于前4个待编码帧的预编码,估计首个I帧的时间复杂度,第1个I帧的比特分配得到修正。仿真结果证明,该码率控制算法可以有效提高重建视频的峰值信噪比(PSNR),降低PSNR波动,并大幅减少跳帧情况的发生。     

Wyner-Ziv视频编码中边信息估计改进算法

首先简要介绍了分布式编码基本原理和一种典型的分布式编码方案——Wyner-Ziv视频编码。然后在Wyner-Ziv视频编码中提出了一种改进边信息估计算法,该算法中运动估计采用加权MAD准则。实验仿真结果表明,采用该文算法得到的运动矢量场更为准确,同时在相同输出码率时PSNR比原始算法平均提高0.7 dB。     

分布式视频编码中关键帧编码方式的改进

在分布式视频编码中关键帧间的时间相关性没有被利用, 据此提出一种基于频带划分的关键帧编码模式的选择方法。关键帧经过DCT后得到的系数带划分为低频带和高频带, 低频带部分采用Wyner-Ziv编解码, 然后对高频带进一步进行编码模式的选择, 分别进行Wyner-Ziv编解码和传统的帧内编解码, 且在解码端完成编码模式的选择, 通过反馈信道向编码端传送编码模式的选择。仿真结果表明, 在不增加编码端复杂度的情况下, 所提出的方法改善了解码后视频的质量, 使系统的峰值信噪比（PSNR）提高约1~5 dB。