專利名稱：基于視頻時(shí)空相關(guān)性約束的分布式視頻編碼重構(gòu)方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及的是一種視頻信號(hào)處理技術(shù)領(lǐng)域的方法，具體是一種基于視頻時(shí)空相 關(guān)性約束的分布式視頻編碼重構(gòu)方法。
背景技術(shù)：
視頻編解碼技術(shù)對(duì)于視頻的存儲(chǔ)和傳輸?shù)葢?yīng)用至關(guān)重要。現(xiàn)有的視頻編碼技術(shù) (如H. 264/AVC，MPEG-x系列標(biāo)準(zhǔn))在編碼端進(jìn)行運(yùn)動(dòng)估計(jì)和運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償來(lái)消除視頻信號(hào)的 時(shí)間冗余。該方案雖然可獲得較好的率失真性能，但要求編碼器的運(yùn)算復(fù)雜度大大高于解 碼器(通常為5-10倍)。分布式視頻編碼(也稱為Wyner-Ziv視頻編碼)技術(shù)是一種新的 視頻編碼框架，它滿足了最近出現(xiàn)的一些新應(yīng)用的要求，如手機(jī)攝像，無(wú)線多媒體傳感器網(wǎng) 絡(luò)等。這些應(yīng)用由于受到電池壽命和運(yùn)算能力的限制，要求編碼運(yùn)算復(fù)雜度較低以降低編 碼功耗，同時(shí)又要求獲得較好的率失真性能以降低傳輸功耗。為了進(jìn)一步提高分布式視頻 編碼的率失真性能，研究者分析了分布式視頻編碼的解碼端重構(gòu)技術(shù)來(lái)提高輸出視頻的主 客觀質(zhì)量，同時(shí)無(wú)需增加編碼碼率。經(jīng)過(guò)對(duì)現(xiàn)有技術(shù)的文獻(xiàn)檢索發(fā)現(xiàn)，目前主要存在兩種分布式視頻編碼的重構(gòu)方 案基于最大后驗(yàn)概率(MAP)的重構(gòu)方法和基于最小均方誤差(MMSE)的重構(gòu)方案?；?于最大后驗(yàn)概率的方法將重構(gòu)值選擇為量化區(qū)間中后驗(yàn)概率最大的值，而基于最小均方 誤差的方法將重構(gòu)值選擇為量化區(qū)間中能夠最小化重構(gòu)值均方誤差的值。除此之外， A. Roca、J. PradesNebot 禾口 E. J. Delp 在 2009 年的 SPIE Visual Communication and Image Processing 會(huì)議上發(fā)表的 ‘‘Adaptive reconstruction for Wyner-Ziv video coders，，提 出了一種根據(jù)視頻幀內(nèi)相關(guān)性不均勻分布的特性進(jìn)行重構(gòu)，但還是歸結(jié)為一種基于最小均 方誤差的重構(gòu)方案。這些方案都是將視頻幀的像素值(或變換系數(shù)值)建模為獨(dú)立同分布 的隨機(jī)信源，并沒(méi)有考慮相鄰像素(同一子帶內(nèi)變換系數(shù))之間的相關(guān)性約束。這些不足 促使本發(fā)明在此基礎(chǔ)上提出一種更加有效的重構(gòu)方法，通過(guò)分析視頻信號(hào)本身的時(shí)間和空 間相關(guān)性約束來(lái)提高重構(gòu)結(jié)果的主客觀質(zhì)量。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)存在的上述不足，提供一種基于視頻時(shí)空相關(guān)性約束的分布 式視頻編碼重構(gòu)方法，旨在提高分布式視頻編碼系統(tǒng)的主客觀質(zhì)量而無(wú)需增加編碼碼率。本發(fā)明是通過(guò)以下技術(shù)方案實(shí)現(xiàn)的，本發(fā)明包括以下步驟第一步、編碼端將視頻幀分為關(guān)鍵幀和Wyner-Ziv幀并相應(yīng)編碼后得到關(guān)鍵幀碼 流以及Wyner-Ziv幀碼流并發(fā)送至解碼端；所述的關(guān)鍵幀采用常規(guī)混合預(yù)測(cè)編碼方式進(jìn)行編碼得到關(guān)鍵幀碼流并作為解碼 端構(gòu)造Wyner-Ziv幀邊信息的參考；所述的Wyner-Ziv幀(或Wyner-Ziv幀變換到變換域后的變換系數(shù))經(jīng)量化后采 用S1印ian-Wolf編碼器進(jìn)行編碼產(chǎn)生Wyner-Ziv幀碼流。
所述的常規(guī)混合預(yù)測(cè)編碼方式包括H. 264/AVC或MPEG_x編碼；第二步、解碼端根據(jù)收到的關(guān)鍵幀碼流進(jìn)行解碼并構(gòu)造得到Wyner-Ziv幀的邊信 息，然后通過(guò)S1印ian-Wolf解碼器參考Wyner-Ziv幀的邊信息與所收到的Wyner-Ziv幀碼 流進(jìn)行比特平面的解碼，當(dāng)前Wyner-Ziv幀的所有比特平面解碼完成之后，可得到量化區(qū) 間[Bl，BJ。所述的量化區(qū)間是指由解碼的比特平面所獲得的包含實(shí)際值的區(qū)間。因?yàn)楸忍?平面的數(shù)目通常少于原始信號(hào)的位長(zhǎng)，所以只能確定實(shí)際值的存在區(qū)間。例如，對(duì)于像素域 分布式視頻編碼，要完全確定某像素值需要8個(gè)比特，而在有損壓縮中考慮到壓縮率的要 求，比特平面的數(shù)量通常會(huì)小于8，假設(shè)共傳輸了 5個(gè)比特平面，則全部比特平面解碼后只 能確定大小為2(8—5) = 8的區(qū)間，該區(qū)間即為量化區(qū)間。所述的視頻時(shí)空相關(guān)性約束是指將Wyner-Ziv幀建模為一個(gè)馬爾科夫隨機(jī)場(chǎng) (MarkovRandom Field, MRF)并通過(guò)定義能量函數(shù)在重構(gòu)過(guò)程中引入相鄰像素間(和同一 子帶內(nèi)相鄰變換系數(shù)間)的空間相關(guān)性約束，并通過(guò)估計(jì)當(dāng)前幀初始估計(jì)值與相鄰已解碼 幀之間的運(yùn)動(dòng)場(chǎng)，預(yù)測(cè)當(dāng)前Wyner-Ziv幀的局部結(jié)構(gòu)特征以用于施加具體的空間約束。第三步、S1印ian-Wolf解碼后，根據(jù)確定的量化區(qū)間[B。BJ、邊信息以及已解碼 的相鄰幀進(jìn)行重構(gòu)操作。所述的重構(gòu)操作針對(duì)像素域分布式編碼方案和變換域分布式編碼方案可分為像 素域分布式編碼重構(gòu)方法和變換域分布式編碼重構(gòu)方法，其中所述的像素域分布式編碼重構(gòu)方法包括以下步驟1. 1)估計(jì)Wyner-Ziv幀和邊信息間的相關(guān)性；1. 2)采用傳統(tǒng)重構(gòu)方法獲得Wyner-Ziv幀的初始估計(jì)值^1. 3)根據(jù)初始估計(jì)值I，分析Wyner-Ziv幀與其相鄰的關(guān)鍵幀之間的相對(duì)運(yùn)動(dòng)，并 根據(jù)相對(duì)運(yùn)動(dòng)預(yù)測(cè)Wyner-Ziv幀的局部結(jié)構(gòu)特征▽；1. 4)由于遮擋或不規(guī)則運(yùn)動(dòng)等可能造成Wyner-Ziv幀中的某些區(qū)域不能很好的 由相鄰的關(guān)鍵幀進(jìn)行預(yù)測(cè)，故引入權(quán)重參數(shù)w描述所預(yù)測(cè)的局部結(jié)構(gòu)特征.▽的可靠性；1.5)根據(jù)以上獲得的局部結(jié)構(gòu)特征▽及其可靠性w，利用能量最小化方法獲得 Wyner-Ziv幀的最佳重構(gòu)結(jié)果作為分布式視頻編碼的解碼輸出。所述的變換域分布式編碼重構(gòu)方法包括以下步驟2. 1)估計(jì)Wyner-Ziv幀和邊信息間的相關(guān)性；2. 2)采用傳統(tǒng)重構(gòu)方法獲得Wyner-Ziv幀的變換系數(shù)的初始估計(jì)F;2. 3)將初始估計(jì)變換到像素域獲得像素域初始估計(jì)分析Wyner-Ziv幀與其 相鄰的關(guān)鍵幀之間的相對(duì)運(yùn)動(dòng)，并利用運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償預(yù)測(cè)Wyner-Ziv幀的像素域局部結(jié)構(gòu)特征 ▽，以及變換域的局部特性V7、2. 4)估計(jì)局部結(jié)構(gòu)的準(zhǔn)確性，具體分為像素域和變換域估計(jì)兩步像素域像素域優(yōu)化的局部結(jié)構(gòu)特征權(quán)重參數(shù)w被設(shè)置為常數(shù)；變換域根據(jù)運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償結(jié)果的變換域系數(shù)與解碼得到的Wyner-Ziv幀變換系數(shù)的 量化區(qū)間[By BJ確定權(quán)重系數(shù)wTD ；2. 5)首先進(jìn)行變換域的能量最小化重構(gòu)，其輸出結(jié)果經(jīng)過(guò)反變換至像素域后執(zhí)行 像素域的能量最小化重構(gòu)，其輸出結(jié)果變換至變換域與原變換系數(shù)的估計(jì)值加權(quán)平均后作
5為變換域能量最小化過(guò)程的輸入進(jìn)行下一輪循環(huán)，直至兩次迭代能量之差小于某一門限或 迭代次數(shù)達(dá)到設(shè)定次數(shù)后結(jié)束迭代；2. 6)最終的優(yōu)化輸出結(jié)果反變換至像素域作為分布式視頻解碼器的最終輸出。所述的傳統(tǒng)重構(gòu)方法是指對(duì)于像素域的傳統(tǒng)重構(gòu)方法，重構(gòu)時(shí)僅考慮量化區(qū)間 [BL, BJ和邊信息的約束，而沒(méi)有考慮相鄰像素間的空間相關(guān)性約束；對(duì)于變換域的傳統(tǒng)重 構(gòu)方法，重構(gòu)時(shí)僅考慮量化區(qū)間[By BJ和邊信息的約束，而沒(méi)有考慮同一系數(shù)子帶內(nèi)相鄰 系數(shù)間的相關(guān)性以及重構(gòu)結(jié)果變換至像素域后相鄰像素間的相關(guān)性約束。常見傳統(tǒng)重構(gòu)方 法包括在量化區(qū)間內(nèi)選擇重構(gòu)值使得在邊信息的約束下概率最大(最大后驗(yàn)概率，MAP方 法)或重構(gòu)值的均方誤差最小(最小均方誤差，MMSE方法)。與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明所提出的分布式視頻編碼優(yōu)化重構(gòu)方案著眼于在重構(gòu)過(guò) 程中增加了視頻信號(hào)本身的時(shí)間相關(guān)性和空間相關(guān)性約束，以彌補(bǔ)現(xiàn)有方案的不足，在不 增加碼率的前提下提高解碼圖像的主觀和客觀質(zhì)量。該方案具有較強(qiáng)的適應(yīng)性，可以應(yīng)用 于像素域分布式視頻編碼、變換域分布式視頻編碼、無(wú)反饋信道的分布式視頻編碼以及邊 信息漸進(jìn)增強(qiáng)的分布式視頻編碼。通過(guò)分析視頻信號(hào)的時(shí)間和空間相關(guān)性約束，可避免重 構(gòu)圖像中存在的塊效應(yīng)(對(duì)于變換域分布式視頻編碼)和等高線效應(yīng)(對(duì)于像素域分布式 視頻編碼)，同時(shí)顯著提高輸出結(jié)果的客觀質(zhì)量。實(shí)驗(yàn)表明，與文獻(xiàn)中最好的最小均方誤差 重構(gòu)方法相比，本發(fā)明在不增加比特率的前提下獲得顯著的PSNR增益，并具有更好的主觀 質(zhì)量。


圖1是用于像素域分布式視頻編碼的重構(gòu)流程圖。圖2是用于變換域分布式視頻編碼的重構(gòu)流程圖。
具體實(shí)施例方式下面對(duì)本發(fā)明的實(shí)施例作詳細(xì)說(shuō)明，本實(shí)施例在以本發(fā)明技術(shù)方案為前提下進(jìn)行 實(shí)施，給出了詳細(xì)的實(shí)施方式和具體的操作過(guò)程，但本發(fā)明的保護(hù)范圍不限于下述的實(shí)施 例。如圖1所示，像素域分布式視頻編碼的實(shí)施例包括如下步驟步驟一，在“統(tǒng)計(jì)相關(guān)性分析”模塊中構(gòu)造邊信息分析邊信息與Wyner-Ziv幀實(shí)際 值之間的統(tǒng)計(jì)相關(guān)性，該相關(guān)性通常采用Laplace分布來(lái)描述；步驟二，在“MMSE重構(gòu)”模塊中根據(jù)上一步獲得統(tǒng)計(jì)相關(guān)性信息以及Wyner-Ziv碼 流解碼所得的量化區(qū)間[Bp BJ 一起通過(guò)最小均方誤差重構(gòu)方法獲得Wyner-Ziv幀的初始 估計(jì)值尤= argmin.托[辦及,〗E{(x —.幻其中x是Wyner-Ziv幀中的像素值，f為重構(gòu) 值；步驟三，在“運(yùn)動(dòng)場(chǎng)估計(jì)模塊”中計(jì)算初始估計(jì)值 與相鄰的已解碼幀之間 的運(yùn)動(dòng)場(chǎng)，Wyner-Ziv幀中的局部結(jié)構(gòu)特征( = —.叫n為第i個(gè)像素在方向k上 的梯度值，x,為第i個(gè)像素值，xk(i)為Xi在方向k上的相鄰像素值)由經(jīng)過(guò)運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償后相 鄰已解碼幀中相應(yīng)位置的局部結(jié)構(gòu)特征來(lái)近似。步驟四，“可靠性分析”模塊引入權(quán)重參數(shù)wk, i來(lái)表示運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償預(yù)測(cè)的局部結(jié)構(gòu)特
6征.的可靠性以表示某些區(qū)域由于遮擋或不規(guī)則運(yùn)動(dòng)等而造成Wyner-Ziv幀中的某些區(qū) 域不能很好的由相鄰關(guān)鍵幀進(jìn)行估計(jì)，具體來(lái)說(shuō)，若通過(guò)已解碼的相鄰幀的運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償結(jié)果 落在量化區(qū)間隊(duì)，BJ之內(nèi)，則wu置為1否則為0 ；步驟五，“能量最小化”模塊根據(jù)以上獲得的局部結(jié)構(gòu)特征Vu及其可靠性wk, p建 立能量函數(shù)來(lái)表示重構(gòu)值與邊信息間的約束和相鄰像素重構(gòu)值間的空間平滑性約束，針對(duì) 該能量函數(shù)利用能量最小化方法條件迭代模式(ICM)獲得Wyner-Ziv幀的最佳重構(gòu)結(jié)果作 為分布式視頻編碼的解碼輸出。所述的能量函數(shù)形式為E(;x) = J2Ci⑴
i“J殳入'其中，馬= J(刈彷)(屯-⑷2稱為數(shù)據(jù)項(xiàng)，表示重構(gòu)值與邊信息間的約束， 其中f(Xi|yi)表示W(wǎng)yner-Ziv幀的像素值與邊信息間的統(tǒng)計(jì)相關(guān)性，通過(guò)步驟一獲得，而
= Et叫(k廣- lh.t|)2稱為空間約束項(xiàng)，表示相鄰像素重構(gòu)值間的空間平 滑性約束，其中局部結(jié)構(gòu)特征Vu采用方向k上相鄰像素間的梯度表示，即= A - 10， 因?yàn)閃yner-Ziv幀真實(shí)的無(wú)法獲得，本實(shí)施例通過(guò)運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償后已解碼幀的相應(yīng)位置處 的▽/。,:近似。參數(shù)入對(duì)數(shù)據(jù)項(xiàng)和空間約束項(xiàng)進(jìn)行加權(quán)，其取值范圍介于區(qū)間W，l]內(nèi)，并隨 著比特平面數(shù)量的增加而減小，一般來(lái)說(shuō)當(dāng)比特平面數(shù)目大于4時(shí)，\應(yīng)小于0.2。如圖2所示，為變換域分布式編碼重構(gòu)的實(shí)施例，其包括如下步驟步驟一，在“統(tǒng)計(jì)相關(guān)性分析”模塊中構(gòu)造邊信息分析邊信息與Wyner-Ziv幀實(shí)際 值之間的統(tǒng)計(jì)相關(guān)性，該相關(guān)性通常采用Laplace分布來(lái)描述；步驟二，在“MMSE重構(gòu)”模塊中根據(jù)上一步獲得統(tǒng)計(jì)相關(guān)性信息以及Wyner-Ziv碼 流解碼所得的量化區(qū)間[Bp BJ 一起通過(guò)最小均方誤差重構(gòu)方法獲得Wyner-Ziv幀變換系 數(shù)的初始估計(jì)值/'A/.V/SE = argnim, t E{(f — /)2},其中f 為Wyner-Ziv幀的變換系數(shù) 值，/為其重構(gòu)值；步驟三，將初始估計(jì)值變換到像素域獲得像素域初始估計(jì)值工… ^在 “運(yùn)動(dòng)場(chǎng)估計(jì)”模塊中采用基于光流的方法分析Wyner-Ziv幀與其相鄰的關(guān)鍵幀之間的相對(duì) 運(yùn)動(dòng)，并通過(guò)運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償以相鄰關(guān)鍵幀的局部結(jié)構(gòu)特征預(yù)測(cè)Wyner-Ziv幀的像素域局部結(jié)構(gòu) 特征( hi = ’n - 為第i個(gè)像素在方向k上的梯度值，x,為第i個(gè)像素值，xk(i)為 Xi在方向k上的相鄰像素值)，以及變換域的局部特性▽迅(^IL 二 k丨-.kk(ii為第b系 數(shù)子帶的第i個(gè)系數(shù)在方向k上的梯度值，fb,,為第b系數(shù)子帶的第i個(gè)系數(shù)值，fb,k(i)為 fb,i在方向k上的相鄰值)；步驟四，在“可靠性分析”模塊中計(jì)算局部結(jié)構(gòu)的可靠性a.像素域像素域優(yōu)化的局部結(jié)構(gòu)特征權(quán)重參數(shù)wk, i被設(shè)置為常數(shù)1 ；b.變換域根據(jù)運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償結(jié)果的變換域系數(shù)與解碼得到的Wyner-Ziv幀變換系數(shù) 的量化區(qū)間[By BJ確定權(quán)重系數(shù)刊[已，具體來(lái)說(shuō)，若通過(guò)已解碼的相鄰幀的運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償結(jié)果 的變換系數(shù)落在量化區(qū)間[By BJ之內(nèi)，則《《￡ 置為1否則為0 ；步驟五，在“能量最小化模塊”中具體包含以下子步驟a.首先在“變換域優(yōu)化”模塊中進(jìn)行變換域的能量最小化重構(gòu)，
b.其輸出結(jié)果經(jīng)過(guò)反變換至像素域后送至“像素域優(yōu)化”模塊執(zhí)行像素域的能量 最小化重構(gòu)，c.其輸出結(jié)果變換至變換域與原變換系數(shù)的估計(jì)值加權(quán)平均后作為變換域能量 最小化過(guò)程的輸入進(jìn)行下一輪迭代，d.判斷兩次迭代能量之差小于某一門限或迭代次數(shù)達(dá)到設(shè)定值后結(jié)束迭代，最終 的優(yōu)化結(jié)果反變換至像素域作為分布式視頻解碼器的最終輸出。像素域優(yōu)化的能量函數(shù)形式與像素域分布式視頻編碼重構(gòu)(即公式(1))中相同， 不同之處在于權(quán)重參數(shù)Wu被設(shè)置為常數(shù)；變換域優(yōu)化的能量函數(shù)形式為_ =+ 入 E(2)其中，松(A,,) = Efb^ f(fiJyu)(L, — ,/U2稱為數(shù)據(jù)項(xiàng)，表示重構(gòu)值與邊信息間的 約束，其中f^fb.ilyb.i)表示W(wǎng)yner-Ziv幀的變換系數(shù)值與邊信息間的統(tǒng)計(jì)相關(guān)性，通過(guò)步 驟一獲得，而EiMwA/) = Ek^ilfb-' — h,HD\ — F tl)2稱為空間約束項(xiàng)，表示同一子帶內(nèi) 相鄰變換系數(shù)重構(gòu)值間的空間平滑性約束，其中局部結(jié)構(gòu)特征采用同一子帶內(nèi)方向k 上相鄰變換系數(shù)間的梯度表示，即▽思=fu - 4 0，因?yàn)閃yner-Ziv幀的真實(shí)▽溫?zé)o法獲 得，本實(shí)施例通過(guò)運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償后已解碼幀的相應(yīng)位置處的▽〖￡近似，參數(shù)、對(duì)數(shù)據(jù)項(xiàng)和空間 約束項(xiàng)進(jìn)行加權(quán)，其取值范圍介于區(qū)間W，l]內(nèi)，并隨著量化步長(zhǎng)的減小而減小，一般來(lái)說(shuō) 當(dāng)量化步長(zhǎng)小于8時(shí)，X應(yīng)小于0. 1。實(shí)施效果依據(jù)上述步驟，實(shí)驗(yàn)用視頻傳輸序列來(lái)源于F00tball_Cif. yuv (352x288的4:2:0 格式的YUV文件)，總共取250幀。關(guān)鍵參數(shù)的設(shè)置為(1)序列類型為 I-WZ-I-WZ-I......；(2)對(duì)于像素域分布式視頻編碼采用均勻量化，離散預(yù)選變換(DCT)域分布式視 頻編碼采用帶有死區(qū)(deadzone)的均勻量化；(3)幀率設(shè)為 l5fps ；比較了采用本發(fā)明所述的基于時(shí)間和空間約束的重構(gòu)方法與采用最小均方誤差 重構(gòu)方法所產(chǎn)生的解碼重構(gòu)圖像的客觀質(zhì)量。像素域結(jié)果比較當(dāng)碼率為800kbit/s時(shí)，兩種方法得到的PSNR分別為29. 66dB和28. 76dB，相當(dāng)于 獲得了 0. 9dB的編碼增益；當(dāng)碼率為1880kbit/s時(shí)，兩種方法得到的PSNR分別為32. 02dB和30. 36dB，相當(dāng) 于獲得了 1.66dB的編碼增益；離散余弦變換(DCT)域結(jié)果比較當(dāng)碼率為276kbit/s時(shí)，兩種方法得到的PSNR分別為30. 12dB和29. 44dB，相當(dāng)于 獲得了 0. 68dB的編碼增益；當(dāng)碼率為624kbit/s時(shí)，兩種方法得到的PSNR分別為32. 76dB和31. 95dB，相當(dāng)于 獲得了 0.81dB的編碼增益。
當(dāng)碼率為900kbit/s時(shí)，兩種方法得到的PSNR分別為34. 33dB和33. 58dB，相當(dāng)于 獲得了 0. 75dB的編碼增益。實(shí)驗(yàn)表明，較之于最小均方誤差重構(gòu)方法，本發(fā)明提出的增加時(shí)間和空間相關(guān)性 約束的方案可以顯著提高解碼重構(gòu)圖像質(zhì)量。
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權(quán)利要求
一種基于視頻時(shí)空相關(guān)性約束的分布式視頻編碼重構(gòu)方法，其特征在于，包括以下步驟第一步、編碼端將視頻幀分為關(guān)鍵幀和Wyner Ziv幀并相應(yīng)編碼后得到關(guān)鍵幀碼流以及Wyner Ziv幀碼流并發(fā)送至解碼端；第二步、解碼端根據(jù)收到的關(guān)鍵幀碼流進(jìn)行解碼并構(gòu)造得到Wyner Ziv幀的邊信息，然后通過(guò)Slepian Wolf解碼器參考Wyner Ziv幀的邊信息與所收到的Wyner Ziv幀碼流進(jìn)行比特平面的解碼，當(dāng)前Wyner Ziv幀的所有比特平面解碼完成之后，得到量化區(qū)間[BL，BU]；第三步、Slepian Wolf解碼后，根據(jù)確定的量化區(qū)間[BL，BU]、邊信息以及已解碼的相鄰幀進(jìn)行包括像素域分布式編碼重構(gòu)方法和變換域分布式編碼重構(gòu)方法的重構(gòu)操作，實(shí)現(xiàn)分布式視頻編碼重構(gòu)。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于視頻時(shí)空相關(guān)性約束的分布式視頻編碼重構(gòu)方法，其 特征是，所述的視頻時(shí)空相關(guān)性約束是指將Wyner-Ziv幀建模為一個(gè)馬爾科夫隨機(jī)場(chǎng) 并通過(guò)定義能量函數(shù)在重構(gòu)過(guò)程中引入相鄰像素間以及同一子帶內(nèi)相鄰變換系數(shù)間的空 間相關(guān)性約束，并通過(guò)估計(jì)當(dāng)前幀初始估計(jì)值與相鄰已解碼幀之間的運(yùn)動(dòng)場(chǎng)，預(yù)測(cè)當(dāng)前 Wyner-Ziv幀的局部結(jié)構(gòu)特征以用于施加具體的空間約束。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于視頻時(shí)空相關(guān)性約束的分布式視頻編碼重構(gòu)方法，其特 征是，所述的像素域分布式編碼重構(gòu)方法包括以下步驟`1. 1)估計(jì)Wyner-Ziv幀和邊信息間的相關(guān)性；`1. 2)采用傳統(tǒng)重構(gòu)方法獲得Wyner-Ziv幀的初始估計(jì)值`1.3)根據(jù)初始估計(jì)值f，分析Wyner-Ziv幀與其相鄰的關(guān)鍵幀之間的相對(duì)運(yùn)動(dòng)，并根據(jù) 相對(duì)運(yùn)動(dòng)預(yù)測(cè)Wyner-Ziv幀的局部結(jié)構(gòu)特征▽；`1.4)引入權(quán)重參數(shù)w表示所預(yù)測(cè)的局部結(jié)構(gòu)特征▽的可靠性；`1.5)根據(jù)以上獲得的局部結(jié)構(gòu)特征▽及其可靠性w，利用能量最小化方法獲得 Wyner-Ziv幀的最佳重構(gòu)結(jié)果作為分布式視頻編碼的解碼輸出。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于視頻時(shí)空相關(guān)性約束的分布式視頻編碼重構(gòu)方法，其特 征是，所述的變換域分布式編碼重構(gòu)方法包括以下步驟`2.1)估計(jì)Wyner-Ziv幀和邊信息間的相關(guān)性；`2. 2)采用傳統(tǒng)重構(gòu)方法獲得Wyner-Ziv幀的變換系數(shù)的初始估計(jì)F;`2. 3)將初始估計(jì)/>變換到像素域獲得像素域初始估計(jì)X,分析Wyner-Ziv幀與其相鄰的 關(guān)鍵幀之間的相對(duì)運(yùn)動(dòng)，并利用運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償預(yù)測(cè)Wyner-Ziv幀的像素域局部結(jié)構(gòu)特征以及 變換域的局部特性VTD；`2. 4)估計(jì)局部結(jié)構(gòu)的準(zhǔn)確性，具體分為像素域和變換域估計(jì)兩步像素域像素域優(yōu)化的局部結(jié)構(gòu)特征權(quán)重參數(shù)《被設(shè)置為常數(shù)；變換域根據(jù)運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償結(jié)果的變換域系數(shù)與解碼得到的Wyner-Ziv幀變換系數(shù)的量化 區(qū)間[Bl，BJ確定權(quán)重系數(shù)wtd;`2. 5)首先進(jìn)行變換域的能量最小化重構(gòu)，其輸出結(jié)果經(jīng)過(guò)反變換至像素域后執(zhí)行像素 域的能量最小化重構(gòu)，其輸出結(jié)果變換至變換域與原變換系數(shù)的估計(jì)值加權(quán)平均后作為變 換域能量最小化過(guò)程的輸入進(jìn)行下一輪循環(huán)，直至兩次迭代能量之差小于某一門限或迭代次數(shù)達(dá)到設(shè)定次數(shù)后結(jié)束迭代；·2. 6)最終的優(yōu)化輸出結(jié)果反變換至像素域作為分布式視頻解碼器的最終輸出。
全文摘要
一種視頻信號(hào)處理技術(shù)領(lǐng)域的基于視頻時(shí)空相關(guān)性約束的分布式視頻編碼重構(gòu)方法，其中解碼端完成Wyner-Ziv幀碼流的解碼以后將Wyner-Ziv幀的像素值或變換系數(shù)值確定在[BL，BU]內(nèi)，Wyner-Ziv幀與邊信息之間的統(tǒng)計(jì)相關(guān)性、Wyner-Ziv幀的不同方向上的梯度信息以及相鄰幀間運(yùn)動(dòng)場(chǎng)等信息將Wyner-Ziv幀的重構(gòu)問(wèn)題建模為求解馬爾科夫隨機(jī)場(chǎng)的最優(yōu)解問(wèn)題，通過(guò)定義能量函數(shù)引入了相鄰像素或子帶內(nèi)的變換系數(shù)間的空間相關(guān)性約束，并通過(guò)運(yùn)動(dòng)場(chǎng)分析利用相鄰幀間的相關(guān)性計(jì)算所定義能量函數(shù)的某些參數(shù)。本發(fā)明通過(guò)引入視頻信號(hào)本身的時(shí)間相關(guān)性和空間相關(guān)性約束可同時(shí)提高重構(gòu)結(jié)果的主觀質(zhì)量和客觀質(zhì)量。
文檔編號(hào)H04N7/26GK101977323SQ201010544979
公開日2011年2月16日 申請(qǐng)日期2010年11月16日 優(yōu)先權(quán)日2010年11月16日
發(fā)明者張永生, 熊紅凱 申請(qǐng)人:上海交通大學(xué)