多视点分布式视频编码的研究

随着新型多媒体传感器网络的出现,现有编码方法不能有效适应其庞大的数据量.因此针对多媒体传感器网络能量、资源受限的问题,该文研究能提供低复杂度、低能耗、低成本编码器的分布式视频编码技术.文章总结了多视点分布式视频编码各个环节的最新研究进展,并针对分布式视频编码的核心内容边信息生成,提出了基于多视图几何的空间边信息生成算法,又在此基础之上应用线性组合模型的融合算法使边信息质量进一步提高.仿真结果表明,空间边信息生成算法可以使率失真性能得到2 dB左右的提高,而线性组合模型的融合方法可以使增益再提高0.3 dB左右.     

一种基于多参考块的多视点视频编码方案

为了能获得更加优良的视频压缩性能和图像效果,新一代视频编码标准H．264提出了许多新的视频编码技术,其中多参考帧技术已经被证实有优秀的压缩效果。结合H．264标准中多参考预测特性的基础上,提出一种基于多参考宏块匹配的多视点视频编码方案,通过将相邻I／P帧对的残差与预定义的闽值比较,自适应地选取B帧作为参考帧。该方案采用H．264／AVC的JM编码器下实现,取得了预期的测试结果。实验表明,该方案在兼顾随机访问性能的同时,实现了较高的编码效率,尤其适合视点间相关性较高的运动图像序列。     

多视点视频编码中的运动和视差估计快速算法

针对多视点视频编码复杂度高的问题,提出一种基于分层B帧视点-时间预测结构的运动和视差联合估计快速算法.利用参考帧图像和当前编码图像的运动矢量及视差矢量之间的几何关系,设计可靠的预测矢量作为搜索起始点,并分别在不同方向的参考帧内进行小范围的运动补偿以得到最佳运动和视差矢量.该方法由前一次运动/视差估计得到候选矢量来进行下一次视差/运动估计,只需1次搜索过程就能同时确定最佳运动和视差矢量.实验结果表明,该算法与JMVM全搜索算法相比,能在保持编码质量的同时,节省87.69%的编码时间.     

使用联合比特面译码的分布式视频编码

提出了一种联合比特面译码（JBPD）算法用于分布式视频编码。该方法利用量化系数已解码比特平面的结果作为先验信息,对其它比特平面进行解码,避免了独立比特面解码时存在的信源间相关性弱化,更充分利用了Wyner-Ziv帧与关键帧之间的相关性,可在不增加解码复杂度的情况下提升分布式视频编码的率失真性能。仿真结果表明,在其它环节相同时采用联合比特面译码算法的分布式视频编码系统比采用独立比特面译码的系统最多可节省比特率16.5%,并且随着量化级数的增多,性能提升更为明显。     

一种新的图像轮廓编码算法

提出一种基于图像信息特性的轮廓编码算法，结合轮廓生成算法，有序链码算法给出了相应的编码和解码算法，阐述了其工作原理和参数的选取，仿真结果表明，该算法与传统算法比较在编码性能和主观效果方面均有较大改善。     

分布式视频编码中边信息的多策略优化

分布式视频编码器中边信息的重建质量直接影响整个编码器的率失真(Rate Distortion, RD)性能.为了提高分布式视频编码的边信息重建质量,从而优化其RD性能,在介绍最基本的边信息内插算法基础上,提出了3种策略对边信息帧进行重建优化:在利用传统单向运动估计得到运动矢量初始值后,首先利用交叠对称双向运动估计、自适应加权运动场滤波对运动场进行优化重建,然后通过加权交叠运动补偿减少边信息帧的方块效应.实验结果表明所提出的算法相对于其他边信息重建算法在不改变编码端的运算复杂度的情况下,明显提升了视频编码系统的RD性能.     

一种基于全局视差的多视点视频快速编码方法

针对多视点视频编码复杂度较高的问题,本文探讨了一种基于全局视差的多视点视频快速编码方法。通过全局视差获取相邻视点参考宏块的编码信息,根据视点间编码信息的相关性,预测当前编码宏块的编码模式、参考帧,以及视差/运动联合估计的搜索范围。实验结果表明,本文采用的快速编码方法计算复杂度低,几乎不改变图像编码质量,并且有效减少了多视点视频的编码复杂度。     

基于迭代译码算法的分级分布式视频编码

分布式视频编码(distributed video coding,DVC)是一种新的视频编码算法,与传统视频编码系统相比,具有低编码复杂度和高鲁棒性的优点.但它的压缩率比较低,对画面组(group of picture,GOP)的长度依赖性比较大.将H.264解码算法引入像素域视频编码系统(pixel domain W...     

一种雷达视频信号压缩编码的算法及实现

脉压技术使视频回波变窄，对雷达图像压缩编码提出了更高的要求．在对雷达图像特点进行较深入的分析后，提出了一种新的雷达视频信号压缩编码算法，完成了电路设计及仿真，并分析了该方法的优点及压缩性能．     

基于改进期望最大化算法的分布式视频编码

目前,分布式视频编码（DVC）由于具有低复杂编码特性而成为视频编码领域的研究热点。DVC中,边信息性能对系统性能影响很大,一般而言,边信息性能越好,则整个系统压缩性能越好。本文研究了一种基于贝叶斯准则的期望最大化（Expectation Maximization,EM）边信息产生方法,并从运动搜索模板和初始概率模型两方面对EM算法提出了改进。实验表明,在几乎相同的率失真性能下,两种改进算法的学习时间分别缩短了30%和16%。     

Efficient fast mode decision using mode complexity for multi-view video coding

The variable block-size motion estimation（ME） and disparity estimation（DE） are adopted in multi-view video coding（MVC） to achieve high coding efficiency. However, much higher computational complexity is also introduced in coding system, which hinders practical application of MVC. An efficient fast mode decision method using mode complexity is proposed to reduce the computational complexity. In the proposed method, mode complexity is firstly computed by using the spatial, temporal and inter-view correlation between the current macroblock（MB） and its neighboring MBs. Based on the observation that direct mode is highly possible to be the optimal mode, mode complexity is always checked in advance whether it is below a predefined threshold for providing an efficient early termination opportunity. If this early termination condition is not met, three mode types for the MBs are classified according to the value of mode complexity, i.e., simple mode, medium mode and complex mode, to speed up the encoding process by reducing the number of the variable block modes required to be checked. Furthermore, for simple and medium mode region, the rate distortion（RD） cost of mode 16×16 in the temporal prediction direction is compared with that of the disparity prediction direction, to determine in advance whether the optimal prediction direction is in the temporal prediction direction or not, for skipping unnecessary disparity estimation. Experimental results show that the proposed method is able to significantly reduce the computational load by 78.79% and the total bit rate by 0.07% on average, while only incurring a negligible loss of PSNR（about 0.04 d B on average）, compared with the full mode decision（FMD） in the reference software of MVC.     

无反馈分布式视频编码中Wyner-Ziv帧码率控制算法

基于分布式视频编码系统,提出一种Wyner-Ziv帧的码率控制算法.首先,通过理论推导和实验,提出了针对Wyner-Ziv帧不同系数带的率失真估计模型,并通过训练学习的方法针对不同系数带分别确定模型参数;然后,使用提出的率失真模型估计当前帧的编码码率,并结合目标码率约束确定最优量化矩阵;最后,为每个比特面分配相应数目的校验位,完成LDPC编码并输出.实验结果表明,在相同目标码率下,与现有无反馈码率控制算法相比,使用本算法可提高解码恢复视频峰值信噪比0.3～1dB,且编码端运算复杂度增加很小.     

分布视频编码中基于帧间相关性的自适应关键帧选取算法

针对分布式视频编码(DVC)系统中固定周期关键帧选取(PKFS)方法忽视了帧间相关性的缺陷,提出了一种自适应关键帧选取(AKFS)算法。利用图像特征点检测与匹配的方法,将相邻图像的非匹配点作为帧间相关性的近似,把累积或平均非匹配点数超过阈值的帧判定为关键帧。在此基础上,提出改进的帧内插方案,以适应不同长度序列组的边信息生成;将零运动强度的关联帧合并为一帧图像参与编解码,进一步提高了系统的压缩效率。实验结果表明,对于不同运动特性的序列,本文提出的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0.9～2.0 dB,并有效降低了编码传输码率。     

基于像素域的Wyner-Ziv视频编码算法

在分布式视频编码有损编码理论的基础上,提出了一种基于像素域的分布式视频编码方法。在该方法中,输入的视频帧被分为Key帧和Wyner-Ziv帧两类,其中Key帧使用传统的帧内编码方式进行编码,而Key帧之间的Wyner-Ziv帧使用基于像素域的编码方法。在解码端,通过对相邻的Key帧进行运动补偿插值,得到Wyner-Ziv帧的辅助信息,再结合编码比特流的解码信息获得重构Wyner-Ziv帧。实验结果表明:基于像素域的Wyner-Ziv分布式视频编码算法具有优于H.264全I帧编码的性能。     

基于压缩感知的语音信号编码算法

针对语音信号在离散余弦变换基上的稀疏性,提出了一种基于压缩感知的语音压缩编码算法。算法在编码端采用随机高斯矩阵直接对语音波形进行观测,并采样均匀量化技术对随机观测进行量化。解码端利用未饱和的观测值通过Lasso算法实现语音信号的重构。仿真结果表明,该算法具有良好的重构性能。     

网络丢包对多视点3D视频质量的影响

为研究网络传输差错对多视点立体视频质量的影响,分析多视点视频在丢包网络中的差错传播并推导多视点视频差错传播的理论计算公式,通过仿真实验研究丢包和误码对立体视频播放效果的影响。根据人眼所能忍受的图像质量和立体感减弱的程度,近似确定出可接受的立体视频在IP网络传输中的丢包率和错误率。     

基于多维矢量矩阵的多视角视频编码

针对现行视频压缩编码标准对多视角视频编码(MVC)的支持与扩展存在一定的局限性这一问题,结合多维矢量矩阵理论,对先前研究中提出的针对单一视角彩色视频流的一整套压缩编码方案加以扩展,将其应用于八个视角的视频编码中,包括多维分块、多维重组、多维矢量DCT正交变换、多维量化、差分编码、多维扫描及行程编码。通过对实验数据的分析,验证了这一整套方案在多视角视频编码中的可行性,为多维矢量矩阵以及多视角视频编码的进一步研究奠定了基础。