DVC中相关噪声建模和重构算法研究

发布时间：2020-07-05 20:25

【摘要】：随着无线宽带网络的发展,越来越多的移动终端设备作为视频的发送方,担负起视频数据的采集以及编码等任务,但这些设备往往在计算、储存、功耗方面能力有限。因此这类设备更需要的是一套编码端低复杂度的视频编码标准。基于分布式信源编码理论的分布式视频编码(Distributed Video Coding,DVC)作为一种全新的编码架构,以其编码端复杂度低的结构特性以及传输鲁棒性,为新型视频应用场景的需求提供了新的解决方案,并且更具竞争力,受到国内外学者的关注。论文研究了对DVC系统率失真性能有重要影响的相关噪声建模模块以及重构模块,对相关噪声建模以及WZ帧重构算法存在的问题进行了深入的研究,并提出相应的解决方案。具体的研究内容和主要成果如下:1、概述了相关噪声建模和WZ帧重构算法的研究现状,阐述了DVC的理论基础即Slepian-Wolf理论和Wyner-Ziv理论,分析了像素域和变换域的几种典型分布式视频编码框架,并介绍了几种典型的相关噪声模型的参数估计方法以及在DVC中的应用。2、分析了离线相关噪声建模和在线相关噪声建模的区别,结合实验指出传统基于双向运动估计定义的在线相关噪声R_M _E与离线相关噪声R_(offline)分布之间存在一定差距。提出在参考帧之间进行多层次双向运动估计,将多组补偿帧残差集合定义为新的相关噪声R_(MME)。把更接近于R_(offline)的R_(MME)用于相关噪声建模,能够更充分利用边信息与原始WZ帧之间的相关性。实验结果表明,相比于R_M _E,用本文提出的R_(MME)进行相关噪声建模,配合常用的几种噪声模型,均可以降低码率,获得更优的率失真性能。3、提出利用8抽头滤波器的亚像素插值算法先对参考帧进行插值,再进行双向运动估计,把亚像素级的前后补偿帧残差R_(SubME)作为在线相关噪声用于相关噪声建模。实验结果表明,相比于R_M _E,用本文提出的亚像素级相关噪声R_(SubME)进行相关噪声建模,配合几种常用的相关噪声模型,均可以降低码率,获得更优的率失真性能。4、鉴于高斯混合模型具有较好的拟合能力,论文中提出了基于高斯混合模型的WZ帧重构算法,并推导了重构闭式表达式。像素域和变换域的重构实验结果表明,本文提出的基于高斯混合模型的重构算法相比基于拉普拉斯模型、广义高斯模型的重构算法均具有更好的率失真性能和重构WZ帧图像质量。
【学位授予单位】：华南理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：TN919.81
【图文】：

效果图,像素,效果,块效应

对应的原始 WZ 帧。从运动剧烈的 soccer 序列第 154 帧的重构效果法得到的图 5-8(b)失真较明显，在运动物体周围都出现了明显的算法得到的图 5-8(c)中的块效应较图 5-8(b)有所减少。相比于图文重构算法得到的图 5-8(d)模糊程度更小、块效应也更少，明显更接始 WZ 帧。(a) 原始 WZ 帧 (b) 文献[45]重构

效果图,变换域,效果

(c) 文献[50]重构 (d) 本文重构图 5-8 soccer154 帧变换域重构效果小结首先介绍了分布式视频编码中的重构模块，接着介绍了重构模块中广义高斯模型的重构算法。考虑到边信息与原始 WZ 帧之间的相关在相关噪声建模中较好的拟合表现，本章提出将高斯混合模型引入重构闭式表达式。重构实验结果表明，本章提出的基于高斯混合模算法提高了重构 PSNR 值，同时重构 WZ 帧的主观图像效果也较好统的率失真性能。

【参考文献】