分布式视频编码和关键技术研究

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1、分布式视频编码和关键技术研究　　摘要：传统视频编码方案在编码端通常采用预测(帧内和帧间)、变换、编码等技术来挖掘其中的冗余信息、，实现视频的压缩。然而这些操作会给编码端带来大量的运算处理，导致对编码器要求很高。所以在编码端只能提供有限资源的情况下，比如无线传感器网络等轻型移动终端，这些处理方法就不能适用。这些处理方法就不能适用。针对传统视频编码方案的不足，分布式视频编码方案(DistributedVideoCoding,DVC)通过将复杂的计算工作转移到译码端，能够达到减轻编码端运算复杂度的效果，将是解决这一难题很好的方案。关键词：视频编码；

2、分布式视频编码；Slepian-Wolf；Wyner-Ziv中图分类号：TN941.2文献标识码：A引言8Slepian和Wolf于1973年提出了无损分布式信源编码理论即Slepian-Wolf理论，1976年，Wyner和Ziv又提出了有损分布式视频编码理论。这两个理论分别从有损编码和无损编码的角度证明了对两个相关的信源进行独立编码联合解码得到的率失真性能都没有下降。视频作为信源的一个重要表达形式，这个理论就为分布式视频编码的实现提供了理论依据。在编码端，将相关的视频序列看成“独立的信源”，进行单独编码，并将编码得到的信息比特和校验比特传

3、送到解码端。在解码端，则可以利用充裕的资源以及图像巾贞之间的相关性，通过已经解码的视频图像帧结合译码器的译码结果完成后续视频序列的解码。这种编码模式避免了传统视频编码标准下编码器由于利用图像序列之间相关性而采用的大量复杂的运算，如预测、估计以及插值等，并将这些复杂的工作转移到了解码端。这种编码模式满足了新兴多媒体技术对编码器的要求，适应于视频监控、灾区信息数据采集等很多特定、复杂的环境。分布式视频编码方案作为一种新的视频编码模式的优越性慢慢体现出来，越来越受到人们的关注。一、分布式视频编码的理论相关信源的编解码方式通常有两种:联合编码联合解码

4、。很多经典视频压缩标准如H.26X经常采用这样的的方式。利用图像序列之间的时间相关特性，编码端通过帧间预测的方式来消除帧间冗余信息，达到数据压缩的效果；解码端则是通过加上编码部分冗余信息的方式来解压恢复数据。这样的编解码方式可以通过图2.1表示。8(2)独立编码联合解码。此模式即为DVC系统的工作模式。编码端对相关信源如图中X和Y进行独立编码，传送编码信息到解码端；解码端则利用图像序列之间的相关性对接收的编码信息进行联合解码完成图像重建。该模式如图2.2所示。1、Slepian-Wolf分布式无损编码理论根据信息论知识可以知道对信源单独编码和

5、单独解码，则只有在RX>_H(X)和RY>_H(Y)满足的条件下，才能对编码的信源信号X，Y进行无失真的解码恢复。其中Rx,RY分别为信源X和Y的编码码率(即每个码元所需的比特数目)，H(X)，H(Y)分别为信源X和Y的信息熵。如果X,Y亦为统计相关的独立无记忆信源序列时，对X和Y采用联合编码联合解码的方案，即首先对X进行独立编码；然后利用X作为Y的预测信息，对残差信息进行编码。依据香农定理，要实现无失真传输，即解码端对X和Y实现无失真解码，则需要满足Rx≧H(X)，RY≧H(YX)，RX+RY≧H(X,Y)三个条件，其中H(YX)是在X为给

6、定的情况下Y的条件熵，H(X,Y)是信源X和Y之间的联合熵。那么，如果对X,Y采用单独编码联合解码的方案对码率会是怎么样的要求呢?1973年，Slepian和Wolf提出Slepian-Wolf理论。该理论指出在编码端独立的编码，解码端联合解码的情况下，满足下面的约束条件，速率对R=(Rx,RY)是可达的:Rx≧H(XY)，RY≧H(YX)，Rx+RY≧H(XY).从上面可以看出，虽然对X,8Y进行独立的编码，但是同联合编码一样，总码率Rx+Rt可以与联合信息熵相等.那么，存在一种编码方式，能使信源的误码率接近于0，码率之和Ra+R可以无限趋

7、近于联合信息熵H（X,Y），同编码端进行联合编码的结果是相同的。上述式表示的码率范围可由图2.3给出。如2.3图所示，“可独立编解码区域”即为信源进行独立编解码的情况下，码率所能到达的区域。图中B点(A点和B点相同)表示两个相关信源X和Y，对其中一个信源X采用独立进行编码和解码，并且以码率H(X)进行传输；而另一个信源Y则以H(Y/X)的码率进行传输。解码端利用已经解码的信源以及它们之间的相关特性，对此信源进行解码，总码率也能达到H(X,Y)。这种方案正是现在分布式视频编码方案普遍采用的方式。在这种方式下对关键帧采用独立的传统帧内编解码的方式

8、进行处理；而对于非关键帧则只传输少量的校验消息，解码端利用已经解码的图像帧和编码端传过来的非关键帧的校验信息，对非关键帧信息进行译码和重建。对于图中C点则受到对称式