基于分布式视频编码的重构算法研究

论文摘要

随着无线网络的发展，越来越多的移动视频终端被用在多媒体通信领域，这些新的视频终端需要低复杂度的编码器及良好的抗误码性能。传统视频编码标准如MPEG和H.264，由于编码端复杂度高，且对误码非常敏感，不能很好地满足这些应用。因此，国内外学者提出了全新的视频压缩方法：分布式视频编码技术，目前已成为国内外分布式视频编码的研究热点。在无反馈分布式视频编码系统中，解码端重构技术很大程度上影响Wyner-Ziv（WZ）帧解码质量。本论文在介绍分布式视频编码理论的基础上，首先提出了基于WZ帧系数量化值的重构算法，该算法通过利用编码端原始图像的相关信息与WZ帧的系数量化值自适应地调整边信息量化值和解码量化值对重构的贡献，从而完成重构。接下来给出基于边信息置信度的抗误码算法，根据解码失真分析，利用基于量化值的相关噪声模型并计算边信息量化值的置信度，将其用于解码量化值的修正，完成量化值的掩盖且改善解码质量。实验结果表明，与现有最小均方误差重构算法相比，使用本文所提出的重构算法，解码视频的客观质量PSNR（峰值信噪比）可以提高0.32.0dB；与H.263编码方法相比，Wyner-Ziv视频编码算法改善了恢复视频的质量，且编码器简单，易于实现。算法可用于多变的网络环境和终端编码设备简单的视频通信系统。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第一章 绪论
• 1.1 引言
• 1.2 分布式视频编码的典型应用
• 1.3 论文内容安排
• 第二章 分布式视频编码的基本理论及研究现状
• 2.1 分布式视频编码的基本理论
• 2.1.1 Slepian-Wolf 无损编码方案
• 2.1.2 Wyner-Ziv 有损编码方案
• 2.2 分布式视频编码的研究现状
• 2.2.1 Stanford DVC 系统
• 2.2.2 Berkerly DVC 系统
• 2.3 本章小结
• 第三章 基于 WZ 帧量化值置信度的无反馈重构方法
• 3.1 无反馈分布式视频编码系统
• 3.2 现有重构方法
• 3.2.1 Stanford 重构算法
• 3.2.2 MMSE 重构算法
• 3.3 基于 WZ 帧量化值置信度的重构算法
• 3.3.1 WZ 帧量化值的置信度
• 3.3.2 边信息和 WZ 帧的相关性计算
• 3.3.3 实现过程
• 3.4 实验结果及分析
• 3.4.1 率失真性能对比：
• 3.4.2 单帧 PSNR 比较
• 3.4.3 主观质量对比
• 3.5 本章小节
• 第四章 基于边信息置信度的抗误码重构算法
• 4.1 WZ 帧解码的失真分析
• 4.2 基于量化值掩盖的重构算法
• 4.2.1 传统的相关噪声模型
• 4.2.2 基于边信息频域量化值的相关噪声模型
• 4.2.3 基于边信息量化值置信度的重构
• 4.3 实验结果及分析
• 4.3.1 率失真性能对比
• 4.3.2 单帧 PSNR 对比
• 4.3.3 主观质量对比
• 4.4 本章小节
• 第五章 基于无反馈重构算法的 DVC 系统
• 5.1 系统设计与实现
• 5.2 实验结果及分析
• 5.3 本章小节
• 第六章 总结与展望
• 6.1 全文总结
• 6.2 下一步研究工作
• 致谢
• 参考文献
• 研究成果