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。     

基于深度学习的光流插帧边信息生成算法

在分布式视频编码（DVC）中,如何在各种运动场景下生成高质量的边信息并提升解码性能是一个重点研究领域。提出一种基于深度学习的光流插帧边信息生成算法（optical flow interpolation,OFI）,编码端采用区间重叠的分布式算数码（distributed arithmetic coding,DAC）对视频进行编码,解码端生成边信息时提取已解码关键帧,输入深度学习光流插帧网络。网络采用多层光流模块产生光流,并结合光流向后弯曲关键帧产生初步的边信息估计,再由融合过程消除遮挡产生更加细化的结果,最后边信息辅助解码树完成解码。实验结果表明,与现有方法相比,该方法PSNR最大可提升2.25 dB,主要体现在线性运动场景下。同时在线性和非线性场景下SSIM指标可提升0.001 5~0.064 8,在解码视频率失真曲线上也体现出一致的结果,证明了该算法对线性运动边信息估计有较好的提升,对非线性运动边信息结构也有良好的恢复性。     

外推结构无反馈DVC码率控制算法研究

针对现有内插结构无反馈分布式视频压缩（DVC）在大图像组条件下存在严重解码延时问题,研究了外推结构的无反馈DVC系统。在编码端,提出一种不等保护码率控制算法,该算法在编码端利用快速运动估计外推产生较高质量的边信息估计,根据比特平面误码率和比特平面重要性,实现比特平面级的码率控制;在解码端提出基于外推内插边信息更新的迭代解码优化,利用更新的边信息对每一分布式帧进行二次解码,在不增加传输码率的条件下进一步提升解码视频质量。实验结果表明,与现有无反馈码率分配算法相比,该算法能够更精确地分配码率,率失真性能提升0.6~1.8 dB,且解码视频图像的主观质量得到明显改善。     

MPEG-4中运动估计模块的改进与优化

本文对MPEG4视频编码算法中运动估计模块进行了改进,并在此基础上实现了自己的视频编码器,获得了较好的编码效率和性能。实验证明此编码器基本达到了实时编码的需求。     

面向无线视频传感器网络的低复杂度视频编码算法

针对无线视频传感器网络(Wireless video sensor networks,WVSN)时视频编码算法的具体需求,提出一种基于运动检测的低复杂度视频编码算法.该算法只对当前编码帧中的运动对象进行编码,并且以面向对象的结构输出码流.实验结果表明,与H.264全I帧编码相比,本文提出的算法编码速度提高了约3倍,编码性能提高了约2 dB.与H.264基本档次相比,虽然编码性能略有下降,但是编码速度平均提高了8倍左右.本文提出的算法可以在编码效率和编码速度之间获得很好的折衷,在一定程度上可以满足WVSN的需求.     

DVC中基于亚像素MCI的边信息重建

为了提高边信息重建质量从而提升分布式视频编码的压缩性能,在引入一种基于整像素运动补偿内插(MCI)的边信息重建算法的基础上,提出基于1/2像素和基于1/4像素的亚像素MCI边信息重建算法。实验结果表明,2种算法能有效提高边信息质量,在不改变编码端复杂度的情况下,明显提升视频编码系统的率失真性能。     

子带内运动补偿时域滤波的优化

在用提升算法实现子带内运动补偿时域滤波时,为了提高运动模型的有效性,探索了利用多假设预测技术以改善运动补偿。提出了更新算子的优化设计,以提高低码率下视频编码的可扩展性,并取得改善的重建视频质量。实验结果显示,优化的子带内运动补偿时域滤波,在保证运动估计精度下,通过合理选择时间滤波器,结合改善的提升实现中的更新操作,提高了编码系统的编码效率和可扩展性能。     

基于多块模式决策的边信息生成方法

分布式视频编码中边信息的质量决定了系统的率失真性能,边信息质量越高,则率失真性能越好。针对视频序列中对象运动的不均匀特性,结合MCTI技术,本文提出了一种新的边信息生成算法。其基本思想是在编码端利用多块模式算法对帧中宏块进行划分,将宏块分为运动缓慢块和运动剧烈块;在解码端,对运动缓慢块直接由MCTI算法生成边信息,而运动剧烈块的边信息要经过后处理进行优化得到。仿真实验表明与直接由MCTI生成边信息方法相比,本文算法可以使生成边信息的峰值信噪比(PSNR)比原有的算法提高0.8dB-1.2dB左右,有效提高了边信息的质量。     

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%。     

利用运动强度判据的高效自适应运动估计算法

为减少运动估计计算量,提高视频编码效率,提出了基于运动强度的自适应运动估计搜索算法。该算法通过定义运动强度概念来反映帧间图像运动的剧烈程度,依据当前帧的运动强度信息预测下一帧运动情况,并自适应选择算法进行运动搜索:当运动强度高于设定阈值时选用UMHexagonS算法,低于该阈值时选用改进的六边形算法。实验仿真结果表明,该算法能在保证图像质量和压缩效果的基础上,大幅提高编码效率,并可通过调节阈值大小满足不同编码要求。     

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。     

分布式视频编码中的边信息改进算法

边信息是影响分布式视频编码系统率失真性能的关键因素之一。针对传统的运动补偿帧内插方案的固定宏块划分法忽略了视频序列中各区域运动强烈程度不均的特性,提出基于图像活跃度的灵活宏块划分算法。在前向运动估计之前,对相部关键帧的差值图像统计活跃度,根据各区域的运动强烈程度自适应地调整宏块大小。实验结果表明,对于不同运动特性的序列,本算法可以明显提升边信息帧的重建质量,使系统的率失真性能提高0.3~1.3dB有效提高了系统性能。     

块分类的双向估计加权边信息生成算法*

针对分布式视频编/解码中运动估计产生的预测重叠问题,提出了一种块分类的双向估计加权边信息生成算法。根据前后相邻关键帧对应块的相关性,将像素块分为保留块类和运动块类。对保留块类直接作保留处理;对运动块类中的像素块采用改进的双向运动补偿算法找到对应匹配块,并通过加权判决模块生成边信息。实验结果表明,在不增加编码端复杂度的情况下,算法有效提高了边信息质量。     

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。     

Probabilistic motion-compensated prediction in distributed video coding

Distributed video coding (DVC) constitutes an original coding framework to meet the stringent requirements imposed by uplink-oriented and low-power mobile video applications. The quality of the side information available to the decoder and the efficiency of the employed channel codes are primary factors determining the success of a DVC system. This contribution introduces two novel techniques for probabilistic motion compensation in order to generate side information at the Wyner-Ziv decoder. The employed DVC scheme uses a base layer, serving as a hash to facilitate overlapped block motion estimation at the decoder side. On top of the base layer, a supplementary Wyner-Ziv layer is coded in the DCT domain. Both proposed probabilistic motion compensation techniques are driven by the actual correlation channel statistics and reuse information contained in the hash. Experimental results report significant rate savings caused by the novel side information generation methods compared to previous techniques. Moreover, the compression performance of the presented DVC architecture, featuring the proposed side-information generation techniques, delivers state-of-the-art compression performance.     

分布式视频编码中关键帧丢失错误保护

目的 分布式视频编码较其传统视频编码具有编码简单、误码鲁棒性高等特点,可以很好地满足如无人机航拍、无线监控等新型视频业务的需求。在分布式视频编码中,视频图像被交替分为关键帧和Wyner-Ziv帧,由于受到信道衰落和干扰等因素的影响,采用传统帧内编码方式的关键帧的误码鲁棒性远不如基于信道编码的Wyner-Ziv帧。关键帧能否正确传输和解码对于Wyner-Ziv帧能否正确解码起着决定性的作用,进而影响着整个系统的压缩效率和率失真性能。为此针对关键帧在异构网络中的鲁棒性传输问题,提出一种基于小波域的关键帧质量可分级保护传输方案。方法 在编码端对关键帧同时进行传统的帧内视频编码和基于小波域的Wyner-Ziv编码,解码端将经过错误隐藏后的误码关键帧作为基本层,Wyner-Ziv编码产生的校验信息码流作为增强层。为了提高系统的分层特性以便使系统的码率适应不同的网络条件,进一步将小波分解后图像的各个不同层的低频带和高频带组合成不同的增强层,根据不同信道环境,传输不同层的Wyner-Ziv校验数据。同时对误码情况下关键帧的虚拟噪声模型进行了改进,利用第1个增强层已解码重建的频带与其对应边信息来获得第2个和第3个增强层对应频带的更加符合实际的虚拟信道模型的估计。结果 针对不同的视频序列在关键帧误码率为1%20%时,相比较于传统的帧内错误隐藏算法,所提方案可以提高视频重建图像的主观质量和整体系统的率失真性能。例如在关键帧误码率为5%时,通过传输第1个增强层,不同的视频序列峰值信噪比（PSNR）提升可达25 dB左右;如果继续传输第2个增强层的校验信息,视频图像的PSNR也可以提升0.51.6 dB左右;如果3个增强层的校验信息都传输的话,基本上可以达到无误码情况下关键帧的PSNR。结论 本文所提方案可以很好地解决分布式视频编码系统中的关键帧在实际信道传输过程中可能出现的误码问题,同时采用的分层传输方案可以适应不同网络的信道情况。     

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。     

基于多假设运动补偿预测的边信息改进方法

根据分布式系统中边信息和原信息之间的噪声模型,提出一种基于多假设运动补偿的边信息改进方法.使用传统方法生成原始的边信息,对其进行双向运动估计产生补偿块,将补偿块线性组合成新的边信息.实验结果表明,该算法具有复杂度较低的优点,能提高边信息的质量,从而有效地改善分布式视频压缩的率失真性能.