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分布式视频编码-Distributed Video Coding是近几年来出现的一种新型的视频编码方案,该编码方案的提出主要基于两个重要的信息论理路:Slepian-Wolf理论以及Wyner-Ziv理论。尽管分布式视频编码理论的研究可以追溯到上个世纪70年代,但是针对实际应用环境的研究工作只是在近几年才逐渐开始。在传统的视频编码方案中,视频序列中的时域相关性的利用是通过非常复杂的运动估计和运动补偿这步骤来完成,从而传统的视频编码方案因为其复杂度较高的编码器结构而无法适用于很多新型的应用环境,比如无线摄像手机、视频传感器网络这些需要低复杂度、低功耗编码器结构的应用环境。分布式视频编码技术正是为了解决这类编码器复杂度问题而被提出的,该技术中,视频序列中相邻帧的时域相关性的利用被从编码器端转移到解码端进行,从而编码器的复杂度大大降低。另外,分布式视频编码方案还具有很好的差错恢复功能,因为其中没有传统视频编码方案中的预测环路以及因为预测环路的存在而可能导致的差错漂移的出现。在本论文中,首先介绍了分布式视频编码的应用背景以及理论基础,同时总结了分布式视频编码技术的技术思路和相应的研究成果,然后介绍和研究了小波变换以及SPIHT算法在分布式视频编码中的应用可行性。基于上述研究基础,本文提出了一种基于小波变换和SPIHT算法的分布式视频编码结构-WDVC。该结构可以充分的利用视频序列之间的时域相关性、空域相关性以及高频统计相关性,其中时域的相关性的利用是通过在解码端使用相邻的关键帧生成边信息来辅助解码Wyner-Ziv帧完成,从而大幅度减少了编码端的计算复杂度,Wyner-Ziv帧内空域的相关性的利用是通过使用小波变换编码完成,高阶统计相关性的利用是通过利用SPIHT算法来完成。值得一提的是,由于很难确定信源和边信息之间的联系,现行的分布式视频编码技术中很少有考虑高阶统计信号的利用,在WDVC中我们重点提出使用SPIHT算法来进一步利用小波变换系数中的高阶统计相关性。文章最后给出了WDVC结构的性能分析。