分布式编码的关键技术研究

论文摘要

无线传感器网络、多视角视频监控系统、高光谱遥感等新型应用由于其编码终端资源受限所以要求编码非常简单;而现有的图像/视频编码方法通常编码算法比较复杂,不能满足这种需求。分布式编码是一种全新的编码框架,其基本思想是多个相关信源独立编码、联合解码时可以达到与联合编解码方法相同的压缩效率。这种编码方法具有许多独有的优势,尤其可将编码端的计算复杂度转移到解码端,目前已经成为了信源编码领域的一个研究热点,具有重要的理论价值和广泛的应用价值。本论文通过大量实验分析了理想信源进行分布式编码的效率,并在此基础上研究实际信源（如高光谱图像、视频图像）分布式编码方案中的一些关键技术。论文的主要工作及创新之处在于:1.分析了理想信源的分布式编码效率论文对不同信源（包括二进制信源、高斯信源、拉普拉斯信源）分别进行无损的Slepian-Wolf编码和有损的Wyner-Ziv编码,并定量分析了分布式编码的性能、熵编码的性能以及理想性能之间的差距。同时论文也分析了基于分布式编码的联合信源信道编码的优势。论文通过大量的实验结果对分布式编码的压缩性能进行了定量的研究分析。2.提出了一种高光谱图像的无损分布式编码方案本方案能够将探索数据相关性的操作转移至解码端,以实现简单编码。在编码端,各个波段图像分为多个子图像,分别进行编码传输。解码端则利用已解码波段图像和当前波段图像的已解码子图像,采用自适应预测波段选择、滑动窗预测、K近邻预测等技术来生成边信息。该方案编码简单、压缩效率高,非常适合于星上压缩应用。3.提出了一种基于渐进编解码的分布式视频编码方案本方案采用基于块的下采样方法将Wyner-Ziv帧分为多个子图像依次进行编码传输,后面的子图像还需要进行自适应帧内预测但不需传输帧内模式的信息。在解码端,每个Wyner-Ziv帧渐进地进行解码,解码端运动估计的精度随之不断提高。该方案能够在编码端不传任何额外信息的情况下使得解码Wyner-Ziv帧时能够得到当前帧的部分信息,从而提高边信息质量以获得更高的压缩性能。本论文对提出的两个实际分布式编码方案进行了大量实验。实验结果证明文中提出的实际分布式编码方案在降低编码复杂度的同时能够获得较高的编码效率。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 缩略语和关键术语定义
• 第1章 绪论
• 1.1 研究背景
• 1.1.1 高光谱图像编码
• 1.1.2 视频编码
• 1.2 研究现状
• 1.3 本文的主要工作
• 1.4 本文的内容安排
• 第2章 分布式编码基础
• 2.1 分布式编码理论
• 2.1.1 Slepian-Wolf理论
• 2.1.2 Wyner-Ziv理论
• 2.2 分布式编码的实现技术
• 2.2.1 Slepian-Wolf编码方案
• 2.2.1.1 基于LDPC的Slepian-Wolf编码
• 2.2.1.2 基于LDPCA的Slepian-Wolf编码
• 2.2.2 Wyner-Ziv编码方案
• 2.3 分布式编码的应用
• 2.3.1 传感器网络
• 2.3.2 图像编码
• 2.3.3 视频编码
• 2.3.4 其他应用
• 第3章 基于LDPCA码的分布式信源编码
• 3.1 无记忆信源的Slepian-Wolf编码
• 3.1.1 无记忆二进制信源
• 3.1.2 无记忆高斯信源
• 3.1.3 无记忆拉普拉斯信源
• 3.2 无记忆信源的Wyner-Ziv编码
• 3.2.1 无记忆高斯信源
• 3.2.2 无记忆拉普拉斯信源
• 3.3 平稳有记忆信源的Slepian-Wolf编码
• 3.4 非平稳无记忆信源的Slepian-Wolf编码
• 3.5 简单有损信道中的联合信源信道编码
• 3.6 小结
• 第4章 分布式高光谱图像编码
• 4.1 高光谱图像基础知识
• 4.2 高光谱图像编码技术研究概况
• 4.2.1 高光谱图像编码技术的研究现状
• 4.2.2 高光谱图像编码的现有技术的不足
• 4.3 分布式高光谱图像无损编码方案
• 4.3.1 编解码框架
• 4.3.2 渐进传输方法
• 4.3.3 编码端比特面分类技术
• 4.3.4 边信息生成技术
• 4.3.4.1 自适应参考波段选择
• 4.3.4.2 滑动窗预测
• 4.3.4.3 K 近邻预测
• 4.3.5 实验结果和分析
• 4.3.5.1 编码复杂度
• 4.3.5.2 无损压缩性能
• 4.4 小结
• 第5章 分布式视频编码
• 5.1 分布式视频编码的应用背景
• 5.2 分布式视频编码的研究进展
• 5.2.1 Aaron et al.的Wyner-Ziv视频编码方案
• 5.2.2 其他Wyner-Ziv视频编码方案
• 5.2.3 多视角分布式视频编码方案
• 5.3 基于渐进编解码的Wyner-Ziv视频编码方案
• 5.3.1 编解码框架
• 5.3.2 基于块的下采样方法
• 5.3.3 自适应帧内预测
• 5.3.4 边信息的生成
• 5.3.4.1 自适应模板匹配
• 5.3.4.2 多参考帧选择
• 5.3.5 多视角扩展
• 5.3.5.1 分布式多视角视频编码框架
• 5.3.5.2 边信息的生成
• 5.3.6 实验结果和分析
• 5.3.6.1 单视角率失真性能
• 5.3.6.2 多视角率失真性能
• 5.4 小结
• 第6章 总结与展望
• 参考文献
• 致谢
• 在读期间发表的学术论文与取得的研究成果