分布式视频编码关键技术研究

【摘要】随着多媒体技术的飞速发展,新的多媒体应用场景不断涌现。如视频传感器网络,无线视频监控,手机拍摄视频,多视角和3D视频等新兴应用场景对视频的压缩编码技术提出了新的挑战。这类视频应用的特点是采集设备数目众多但运算能力、存储空间、电量储备等资源均受到较大限制。现有的主流视频编码标准H.26x系列和MPEG系列都是在编码端采用复杂的运算来去除冗余以进行压缩,这对编码器的能力提出了很高的要求。而对于多视角视频,如果要去除视角间的信息冗余以达到理想的压缩效率,更是需要耗费大量的能量和带宽将各个视角采集到的原始数据传输到统一的联合编码器中进行压缩。因此传统视频编码框架难以满足新兴视频应用的要求。而分布式编码理论指出,对于有相关性的信源可以进行独立编码联合解码也能达到与传统的联合编解码相同或者相近的压缩效率。这一特性正好满足了视频传感器网络等应用对于低编码复杂度的要求,因此分布式视频编码引起了学者们的广泛关注,成为了近年来的研究热点。本文面向视频传感器网络等新兴视频应用场景,研究了低复杂度的分布式单视角视频编码和分布式多视角视频编码技术。本文的主要工作以及创新之处在于：1.提出了基于网格编码量化(TCQ)的低复杂度分布式视频编码方案。本方案研究了在基于分块进行Slepian-Wolf编码的分布式视频编码框架下,引入高性能的网格编码量化,并将其与Slepian-Wolf编码和熵编码结合。在研究了分布式视频编码特性的基础上,选择合适的TCQ类型,并做出相应的修改。以极小的复杂度提升为代价,提高了分布式视频编码的效率。2.提出了基于多种边信息融合的低复杂度分布式多视角视频编码方案。本方案研究了适用于分布式多视角视频编码的边信息生成方法。在研究了多视角视频的空间,时间,和视角间等多种相关性的基础上,提出了基于视角间空间位置相关性进行视角间运动信息预测的边信息生成方法,并且与基于视角内空间相关性和时间相关性的边信息生成相融合,提高了边信息的生成质量,从而提高了分布式多视角视频编码的性能。3.定量的研究了目前主流分布式视频编码框架跟传统视频编码性能差距的原因。现有分布式视频编码方案与传统视频编码在压缩性能上仍存在较大差距。本文从分布式编码理论、分布式信源编码的实现,以及分布式视频编码的实现等多个角度,研究了现有分布式视频编码框架与传统视频编码的性能差距的原因,并通过对分布式信源编码的仿真实验,以及对分布式视频编码的边信息生成与Wyner-Ziv信源编码两个核心模块,跟传统视频编码中相对应的运动估计与熵编码模块相互替换之后进行交叉比对实验,对造成分布式视频编码与传统视频编码性能差距的原因给出了定量的分析结果。最终理论分析和实验结果都表明,目前分布式视频编码的与传统视频编码的性能差距是由多种因素共同造成的,各个因素对于性能的影响都有相当程度的比例,而并不是简单的由某个占绝对主导地位的关键因素导致。综上所述,本文面向视频传感器网络等视频采集设备能力受限的新兴视频应用场景,在研究了视频信源的多种相关特性的基础上,提出了若干在低编码复杂度下提高分布式视频编码效率的方法,并且分析了现有分布式视频编码框架与传统视频编码的性能差距的原因,取得了一些具有理论意义和应用价值的研究成果。
【作者】刘祺炜；
【导师】李厚强；
【作者基本信息】中国科学技术大学，信号与信息处理，2014，硕士
【关键词】分布式视频编码；低复杂度编码；网格编码量化；分布式多视角视频；编码；边信息；

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