Wyner-Ziv视频编码中的码率控制算法研究

分布式视频编码系统中,现有码率控制方法大致分两类,一种是基于反馈信道,另一种是基于无反馈信道。基于反馈信道码率控制算法虽然可以获得较高的解码质量,但是时延大;相反,无反馈信道码率控制算法时延小、实时性高,但是有损解码质量。为解决这一矛盾,阐述一种混合码率控制算法,即在编码端先估计出较小的码率,当解码失败时,解码端才利用反馈信道向编码端请求更多的校验比特直到解码成功。实验结果表明,在相同目标码率下,与有反馈码率控制算法相比,该算法所需反馈次数有所减少;与现有无反馈码率控制算法相比,对于不同视频序列解码帧的峰值信噪比均有不同程度的提高。     

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术编码(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。     

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。     

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.     

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%。     

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.     

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。     

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。     

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.     

A frame-level encoder rate control scheme for transform domain Wyner-Ziv video coding

Available distributed video coding codecs are mostly based on decoder rate control scheme where the parity bits for decoding can be achieved over a feedback channel. Meanwhile, the frequent requests over feedback channel increase the transmission delay. The feedback-free distributed video coding, relying on encoder rate control in literatures, has overcome the aforementioned shortcoming. However, when performing parity bitrate estimation and other operations, the feedback-free distributed video coding systems based on bit-plane usually require high precision of bitrate estimation and high quality of side information at the encoder. In this paper, we propose a frame-level distributed video coding system based on encoder rate control. The innovations include three parts: 1) an adaptive coding mode selection algorithm is proposed, which utilizes both temporal and spatial correlation and reduces the complexity of encoder; 2) a bit-plane rearrangement method is adopted, which makes the coding rate on each bit-plane homogeneous and effectively reduces the accuracy requirement of the parity bitrate prediction and improves the efficiency of rate estimation; 3) a frame-level parity bitrate estimation scheme is presented to enhance the efficiency of rate estimation on the basis of a look-up table. Numerical results verify that the proposed scheme remarkably improves the rate distortion performance of distributed video coding at low bitrate.     

DVC中基于DCT系数统计特性的量化算法

针对变换域分布式视频编码问题,提出一种自适应量化算法AQSC。根据视频帧离散余弦变换系数的分布特点,确定各子带的重要性,只对重要的子带进行量化及编解码,不重要的子带不进行量化及编码,且在译码时直接用边信息代替。实验结果表明,AQSC算法可提高分布式视频编码系统的率失真性能,减少译码码率,解码后视频序列的整体质量有所提高。     

基于可信度信息的改进加权比特翻转算法

在研究几种加权比特翻转算法的基础上,提出了一种新的针对LDPC码的改进加权比特翻转算法。加权比特翻转（WBF）算法中的错误度量考虑了校验节点的可信度信息,在此基础上,相关的改进WBF（IWBF）算法考虑了消息本身对符号判决的影响,进一步提高了性能。但是在IWBF算法中,必须通过仿真,才能获得使译码性能较优的符号可信度加权参数。提出了一种同时考虑符号可信度和校验可信度的算法,不需要调整加权参数,即可获得较优性能。仿真显示提出的加权比特翻转算法是可行且有效的。     

DCT图像压缩方法的改进及其应用

利用基于二维离散余弦变换（DCT）的方法进行图像压缩,通过设置自适应量化截断阈值来控制图像压缩数组的大小。为了加快运算速度,在图像压缩部分利用快速DCT算法;并直接对量化后的非零系数进行存储,而不采用熵编码的方式。在解码端,针对量化产生的块效应,利用基于自适应邻域的思想进行后处理。所提方法进一步提高了图像的峰值信噪比和主观视觉质量,并且达到了实时在线处理的要求。文中所提基于DCT的图像压缩方法在一个基于视觉位置反馈的二自由度机械臂远程控制系统中得到实际应用。     

OSD和Chase的并行互补译码

在研究分阶统计译码（OSD）算法和Chase算法的基础上,提出了一种新的针对中短LDPC码的OSD-Chase并行互补级联译码算法。OSD算法对接收序列的个可信度较高的符号（MRIPs）作为消息位进行比特翻转和重新编码,产生候选码字;而Chase算法则是对接收序列的可信度较低的符号（LRPs）进行比特翻转和代数译码。如果过多的错误出现在MRIPs中,则OSD算法不能成功,而如果过多的错误出现在LRPs部分,则Chase译码不会成功。为此充分利用OSD算法和Chase算法这种互补特性,设计了一种并联级联译码算法。仿真显示该文提出的算法是有效的,相比BP-Chase和BP-OSD算法,译码性能得到提高。     

基于软比特域的LT码修正震荡迭代算法

LT码的BP译码算法复杂度较高,在译码时由于Tanner图短环的出现易产生震荡效应。为此,提出一种软比特域迭代译码算法。将双曲正切函数进行变换和量化处理,得到(-1,1)区间的软比特域,并将变量节点信息更新算法变换到软比特域中进行计算。为解决LT码中短环的存在导致某些变量节点的外信息出现震荡效应的问题,给出一种新的震荡判断准则,只有当变量节点在连续2次迭代时符号发生反转,且软比特域值均高于阈值时判定为出现震荡。仿真结果表明,简化软比特域震荡迭代译码算法约比传统BP算法降低75%的运算量,并在误码率性能上逼近BP算法。     

自适应IQA阈值序列图像NLM超分辨重建方法

序列图像超分辨率（super resolution,SR）算法可以利用多帧低分辨率图像之间的互补信息重建出一张高分辨率结果。传统非局部均值（non-local means,NLM）超分辨率重建方法的迭代次数选取和最佳SR重建结果筛选过程高度依赖使用者经验值和主观评价,这极大地增加了算法复杂度,降低了算法的鲁棒性。为了解决这两个问题,提出一种基于图像质量评价（image quality assessment,IQA）自适应阈值的NLM超分辨重建算法。通过设计一种SR重建结果质量评价指标,将该指标引入到NLM重建算法中：一方面作为阈值,用以确定算法迭代收敛条件;另一方面作为评价标准,用以筛选多个输出结果中重建效果最佳的高分辨率图像。实验结果表明,提出的算法能在有效保证鲁棒性的同时,极大地提升NLM超分辨率重建算法的运算效率。