分布式視頻編碼信源失真估計研究.pdf

1、分布式視頻編碼(Distributed Video Coding，DVC)是以Slepian-Wolf理論和Wyner-Ziv(WZ)理論作為基礎的視頻編碼技術(shù)。和傳統(tǒng)視頻編碼相比，分布式視頻編碼將編碼端復雜的運動估計和運動補償技術(shù)轉(zhuǎn)移到了解碼端，特別適合于目前興起的視頻應用，比如無線視頻監(jiān)控和無線視頻傳感器網(wǎng)絡等。在無線視頻通信系統(tǒng)中，對解碼端輸出視頻質(zhì)量進行實時準確的失真估計，是保障通信系統(tǒng)的質(zhì)量，優(yōu)化系統(tǒng)的資源配置以及提高系統(tǒng)性能

2、的關(guān)鍵性問題?，F(xiàn)有的DVC研究中已有部分關(guān)于失真估計方法的研究，但是均需要借助原始的視頻信息，難以在實時場合中應用。
　　本文研究分布式視頻編碼的無參考信源失真估計問題，取得了如下的研究成果:
　　(1)針對現(xiàn)有的分布式視頻編碼信源失真估計工作存在的問題，提出了一種基于Stanford重構(gòu)的分布式視頻編碼無參考信源失真估計算法，該算法考慮WZ幀中由量化和重構(gòu)模塊引起的信源失真。不需要借助編碼端的任何原始視頻信息，僅利用解碼端

3、的數(shù)據(jù)進行視頻質(zhì)量估計，從而保證在不增加編碼端計算復雜度的情況下，實現(xiàn)對視頻失真度的估算。此外，本文還對算法中拉普拉斯分布參數(shù)的估計方法進行了改進，以提高參數(shù)估計的精確度。實驗中測試了圖像組(Group Of Picture，GOP)為2和8兩種情況下算法的性能。實驗結(jié)果表明，采用本文算法得到的結(jié)果相比于現(xiàn)有算法的結(jié)果，更加接近于實測值。與實測值相比，本文算法對不同視頻序列估算的絕對誤差在1.5dB以內(nèi)，相對誤差在5％范圍以內(nèi)。其中，G

4、OP=2時，絕對誤差最小達到0.03dB，相對誤差最小達到0.09％;GOP=8時，絕對誤差最小達到0.02dB，相對誤差最小達到0.07％，獲得了較好的估算性能。
　　(2)最小均方誤差(Minimum Mean Squared Error，MMSE)重構(gòu)算法是現(xiàn)有分布式視頻編碼方案中均方誤差準則下性能最佳的重構(gòu)算法，然而目前尚沒有研究工作提出基于MMSE重構(gòu)的信源失真估計模型。為此，本文提出了基于MMSE重構(gòu)的分布式視頻編碼無

5、參考信源失真估計算法，該算法結(jié)合原始WZ幀和邊信息之間的相關(guān)性，不需要借助編碼端的原始視頻信息，僅利用解碼端的數(shù)據(jù)進行視頻失真估算。實驗結(jié)果表明，對于不同的視頻測試序列，本文算法的估算值和實測值相比，絕對誤差在1.5dB以內(nèi)，相對誤差在5％范圍以內(nèi)。其中，GOP=2時，絕對誤差最小達到0.01dB，相對誤差最小達到0.03％;GOP=8時，絕對誤差最小達到0.01dB，相對誤差最小達到0.03％。該結(jié)果表明，本文提出的基于MMSE重構(gòu)的