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基于分布式视频编码系统的解码算法分析.pdf

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AbstractWith the hi【gh development of wireless network,more and more mobile videoterminals ale used in multimedia communications.Since these wireless devices are.always limited in computation capability and energy resources,the encoder should below-complexity and error resilient with high compression efficiency.The traditionalvideo compression standards such嬲MPEG and H.26x could not used in theabove-mentioned application environment because of the complicated encoder.Therefore,the scholars around the world proposed a novel video compression ,distributed video coding technology,especially Wyner-Ziv video coding has recentlybecome a research focus of distributed video coding.髓e influence of the key technologies such硒correlation noise model andreconstruction on Wyner-Ziv video coding efficiency is analyzed in the thesis.At first,an adaptive correlation noise model algorithm is proposed,which adjusts thedistribution of the correlation noises based on different bands and the degree of thevideo motion.R makes a more precise model.Then,the robust reconstruction algorithmof the Wyner-Ziv video is proposed which takes importance on the upper bands and thewrong quantization.The proposed Can greatly improve the quality ofreconstructed fl ame. Finally,a practical Wyner-Ziv video coding system withoutfeedback based on trans domain is constructed using the above-mentionedalgorithms.Experimental results show that compared with H.263 intra-framecoding,H.264/AVC intra-frame coding and traditional Wyner-Ziv video coding,the proposed Wyner-Ziv video coding efficiency is significantly improved and thereconstruction video quality is obviously enhanced,besides,the proposed system whoseencoder is simple and easy to realize,Can be applied to the video communicationsystems for low·complexity encoding terminals.Keywordsdistributed video coding WyneroZiv video codingcorrelation model reconstruction目录第一章绪论.11.1引言.11.2分布式视频编码系统的特点及典型应用11.2.1分布式视频编码的特点11.2.2分布式视频编码的典型应用。21.3论文主要内容和结构安排..3第二章分布式视频编码理论及其关键问题.52.1分布式视频编码理论基础52.1.1 Slepian-Wolf无损分布式编码理论52.1.2Wyner-Ziv有损分布式编码理论.62.2现有分布式视频编码系统_72.2.1斯坦福Wyner-Ziv视频编码系统.72.2.2 PRISM系统.92.3分布式视频编码的关键问题102.4小结。11第三章自适应相关噪声模型构造方法133.1相关噪声模型概述133.2分布式视频编码中相关噪声模型构造方法143.3自适应相关噪声模型构造方法153.3.1分析研究.1 53.3.2实现过程173.4实验结果213.5小结。22第四章具有鲁棒性的Wyner-Ziv帧重构算法234.1分布式视频编码中的重构234.2无反馈重构算法.234.2.1传统重构算法..234.2.2最小均方误差.条件重构算法..244.3具有鲁棒性的Wyner-Ziv帧重构算法264.3.1分析研究..264.3.2实现过程“.264.4实验结果304.5小结.32第五章Wyner-Ziv视频编码系统的实现及性能分析335.1系统整体结构设计与实现一335.2变换与量化345.3边信息生成365.4 LDPC解码385.5实验结果及性能分析一395.6小结.41第六章总结与展望436.1全文总结.436.2下一步的研究工作..43致谢45参考文献47研究成果.5 1第一章绪论第一章绪论1.1引言近年来随着“普适计算”Pervasive Computing概念的提出,“无所不在的计算”已经成为计算机发展的“大趋势“,在这种背景下,越来越多的移动视频录制设备加入到了网络中,如监控系统的无线视频探测头、便携式视频摄像机、无线PC相机以及广泛应用于传感器网络中的视频传感器等。这些设备通常需要对视频进行实时编码,并将码流传送到一个中心节点如网络代理服务器、控制室的中央处理器等进行解码显示。这些应用领域要求编码设备比较简单,而解码设备拥有较多的资源可以进行复杂的计算,且具有良好的抗误码性能和压缩效率。这与传统视频编码标准适用的场景恰恰相反。MPEG和H.26x等传统的视频编码标准均采用不对称编码方式,编码端隐含一个解码器。编码端的主要步骤包括变换、量化、熵编码,相应的解码过程,以及运动估值和运动补偿。因此编码端的复杂度远远高于解码端,尤其是编码器的运动估计和运动补偿部分占用了大量资源,使得编码器的运算复杂度是解码器的5至10倍以上【11。另外,传统视频编码算法在编码端采用预测编码模式,网络传输导致的丢包或比特错误会造成编码端和解码端重构缓存的不匹配,从而出现误码扩散现象,容错能力较差。这种不对称的编码方式对于广播、流媒体的点播等服务是非常合适的,因为这些领域的工作方式是一次压缩多次播放。为了解决传统视频编码标准的编码器复杂,抗误码能力差等问题,国内外研究出一种新的视频压缩技术分布式视频编码算法DVCDistributed VideoCoding12113】。与传统的视频编码标准相反,DVC编码端对信源进行独立编码,不进行或只进行简单的运动估计;解码端则利用视频序列的时域、空域等相关性进行联合解码,将高运算复杂度模块从编码端转移到了解码端,所以编码器的运算复杂度远低于解码器,并且具有抗误码传输能力,适用于无线网络中资源受限的视频编码设备等。1.2分布式视频编码系统的特点及典型应用1.2.1分布式视频编码的特点1复杂度可在编解码端灵活分配与传统视频编码算法相比,分布式视频编码将大量的运算复杂度由编码侧移到了解码侧。对视频序列进行独立编码,只进行变换、量化和Slepian.Wolf编码,基于分布式视频编码的解码端关键技术研究不需要在参考帧中搜索当前帧内各图像子块的最佳预测块,编码侧不进行或只进行非常简单的运动估计,尤其是省去了传统视频编码算法中隐含在编码侧的解码环;而解码Wyner-Ziv帧时,除了利用编码端发送的码流外,还需要进行运算复杂的运动估计/运动补偿利用视频帧之间的相关性产生边信息,结合边信息进行Slepian.Wolf解码和图像重构。解码器的复杂度远大于编码器。2 固有的抗误码能力分布式编码与信道编码具有内在的联系【4】。从本质上讲,分布式编码技术是一种信源信道联合编码技术,所以它对信道传输噪声具有与生俱来的鲁棒性。分布式编码算法中的编码器多数是以信道编码技术为基础。Pradhan和Ramehandran最早开始了DISCUS【5】【6】Distributed Source Coding Using Syndromes的研究,在此基础上,人们发现Turbo码【7】【8】【9】和LDPC低密度校验码码【lo】的压缩性能可以接近Sl印ian-w6lf理论的编码下限,可应用于分布式视频编码。得益于信道编码技术的抗误码性能,分布式编码不仅能够通过校验数据纠正原始信息与边信息之间的误差,还可以纠正由于网络传输而导致的码流出错。从编码方式来看,分布式编码对序列中部分帧使用Wyner-Ziv编码方法,解码时仅考虑当前帧与预测边信息之间的相关性统计,只要在解码侧使用符合相关性的边信息即可正确解码,其他帧使用传统的帧内编/解码方法,该编/解码结构有效限制了帧间误码扩散。此外,信道传输导致的丢包或误码也不会影响其它图像帧的恢复,具有较强的容错能力。1.2.2分布式视频编码的典型应用DVC系统的编码效率优于传统的帧内压缩编码,而与帧间压缩编码相接近。根据1.2.1节分布式视频编码的特点得知,DVC编码器的复杂度远低于传统的编码器,该系统特性使其特别适用于对编码器的运算能力、功耗有限制的应用领域。无线低功耗视频监控系统监控系统主要用于对重要区域或远程地点的监视和控制,在银行、金融、航运、治安、小区安保等领域有着重要的应用。数字无线视频监控系统具有监控范围非常广泛,图像质量高,成本相对较低,可方便视频内容存储检索等优点。分布于多个地点的无线视频采集设备将捕捉的图像数据进行独立的压缩编码,然后通过无线信道传输到网络中,并通过网络传输到监控中心,由监控中心进行联合解码。视频传感器网络 图1.1为相机矩阵,这是典型的视频传感器网络系统【11,12,131。相机阵列通过不同视角的拍摄得到物体的立体图像,该系统具有海量数据和高冗余的特点,所以数据的高效压缩至关重要。由于拍摄装置数量众多,拍摄装置的成本也是影响系统应用的一个重要因素。而分布式视频编码非常适用于多节点的视频传感器网络系统,多个信源进行独立编码,而编码码流送入同一个解码器第一章绪论 3进行联合解码。分布式视频编码避免了传感器之间的信息交互,简化了网络结构设计,同时节省了信息交互带来的带宽需求。在实现数据的高效压缩的同时,降低了传感器网络的成本,提高了视频传感器网络的应用前景。图1.1相机矩阵图手持移动视频设备由于移动设备编码器受到计算、存储和电力资源等方面的限制难以进行复杂的运算,而分布式视频编码器低复杂度的优点可以满足该需求【141。在应用系统中,采用低运算量的编码器,由网络中心节点完成高复杂度工作实现高效的图像数据压缩编码。同时分布式视频编码优秀的容错特性使其更适应无线传输信道恶劣的传输环境。图1.2为分布式视频编码在移动设备视频通信上的应用示意图。编码器采用分布式视频编码,由无线网络节点基站进行转码,将压缩数据转换为传统的视频码流MPEG.X或H.26X,接收端只需要采用传统的解码器即可进行解码。图1.2分布式视频编码在移动手持设备上应用1.3论文主要内容和结构安排.论文以国家自然科学基金项目分布式视频编码的关键技术研究为研究背景,首先详细阐述了分布式视频编码的基本原理和特点,介绍了现有的两种典型分布式视频编码的系统方案,以及国内外分布式视频编码算法的近期研究进展;然后,深入研究了原始Wyner-Ziv帧与边信息的误差分布,提出了自适应相关噪4 基丁二分布式视频编码的解码端关键技术研究声模型构造方法,根据不同系数带的不同特性和运动剧烈程度来动态调整模型分布;然后,针对Wyner-Ziv帧的正确恢复问题,提出了具有鲁棒性的重构算法,重点考虑重要系数带和解码失败的系数量化值的重构。接下来,使用论文提出的自适应相关噪声模型构造算法和具有鲁棒性Wyner-Ziv帧重构算法实现了基于变换域的Wyner-Ziv视频编码系统,并给出了实验结果和性能分析;最后,总结全文,并给出今后工作的研究重点。 ’论文章节和主要内容安排如下第一章概述了分布式视频编码技术的研究背景,特点和典型应用,并给出论文的主要内容和结构安排;第二章阐述了分布式视频编码的基本原理,介绍了两种典型的分布式视频编码系统方案,并给出国内外分布式视频编码算法近期研究进展;第三章首先介绍了分布式视频编码中的相关噪声模型对系统系能的影响,然后介绍了分布式视频编码中的传统相关噪声模型构造算法,接下来在分析其优缺点的基础上,本论文提出并实现了一种自适应相关噪声模型的构造算法;第四章分析了解码端Wyner-Ziv帧重构对系统性能的影响,然后简要描述了现有分布式视频系统的两种重构方法,接下来在分析其优缺点的基础上,本论文提出具有鲁棒性的Wyner-Ziv帧重构算法;第五章使用本论文提出的自适应相关噪声模型构造算法和具有鲁棒性Wyner-Ziv帧重构方法等,实现了基于变换域的无反馈Wyner-Ziv视频编码系统,并给出了其实验结果和性能分析;第六章总结全文,并给出今后工作的研究重点。第二章分布式视频编码理论及其关键问题 5第二章分布式视频编码理论及其关键问题2.1分布式视频编码理论基础分布式视频编码的编码理论是基于20世纪70年代建立的信息论相关编码理论,即SlepiaIl和Wolf[151建立的分布式无损编码理论以及Wyner和Zivtl61建立的分布式有损编码理论。2.1.1 Slepim.Wolf无损分布式编码理论如图2.1所示,假定X和Y为两个统计相关的离散无记忆信源。根据Shannon的信息论,当X和Y进行联合编码和联合解码时,编码码率必须满足RrRr≥HX,y,在解码端可以无损地重构出x和Y。对两个统计相关的离散无记忆信源X和y进行单独编码、联合解码,如图2.1所示,Slain-Wolf理论给出了X和y无损压缩编码的码率边界为图2.1两个信源的独立编码.联合解码如墨≥日x,Y如≥日xly 、 ,毋-HYIX式2-1式22式2.3其中,戤、尺y和日∞、娥y分别为瓜Y的码率和信息熵,边界范围如图2.2中的阴影区域。Slepian.Wolf理论证明尽管信源X和】r是单独编码,但总码率可以达到联合熵HX,Y,该码率与对X和y进行联合编码.联合解码情况下的码率相同,从而说明仅在解码侧利用X和y之间的相关性的情况下系统无损压缩的最低码率和传统的联合编码.联合解码方法的码率相同。
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