单位文秘网 2022-02-19 08:11:14 点击: 次
思想嵌入到基于LDPCA码的Slepian⁃Wolf解码器中,结合边信息和码流在线估计图像信源之间的相关参数,且能够自适应地选择是否进行重估,进而优化联合比特面置信传播迭代译码。实验结果表明,以先进的分布式视频编码方案DISCOVER作为基准,使用所提方法的方案在保持较低编码复杂度的情况下提高系统的率失真性能。
关键词: 分布式视频编码; 相关估计; 置信传播算法; 联合比特面解码; LDPCA码; 分布式信源编码
中图分类号: TN941.2⁃34; TP911.2 文献标识码: A 文章编号: 1004⁃373X(2018)06⁃0028⁃06
Abstract: The correlation modeling and parameter estimation for signal sources and side information are key processes in distributed video coding (DVC). In DVC, correlation noise distribution is unstable and changes dynamically with the scene sequence, so it is important to accurately predict and track correlation parameters. To give full play to the advantage of distributed source coding (DSC), an adaptive correlation estimation method based on sliding⁃window is proposed in this paper. In the method, the sliding⁃window idea is embedded in the Slepian⁃Wolf decoder based on LDPCA code. The method can adaptively select whether re⁃estimation should be executed in combination with correlation parameters of side information and bit stream online estimation image source, so as to optimize joint bit?plane belief propagation (JBBP) iterative decoding. The experimental results show that, taking the advanced DVC scheme DISCOVER as the criterion, the scheme using the proposed method can improve rate⁃distortion performance of the system while maintaining low coding complexity.
Keywords: DVC; correlation estimation; belief propagation algorithm; joint bit⁃plane decoding; LDPCA code; DSC
0 引 言
分布式视频编码(Distributed video coding,DVC)是分布式信源编码(Distributed source coding,DSC)最早也是最先进的应用[1]。近年出现的许多新兴应用,如无线传感器网络,电话视频会议、便携式视频摄像机等这些应用的编码设备比较简单,计算能力和存储空间有限,而处于中央服务器的解码设备拥有较多资源可以进行复杂计算,传统的视频编码标准不能满足上述需求。而DVC恰好能解决这类问题,与传统的视频编码方案相反,可以将复杂度从编码端转移到解码端[2]。
Wyner⁃Ziv编码是Slepian⁃Wolf问题[3]的有损形式,解决了仅解码端可以访问边信息的情况下有损信源编码率失真问题[4]。WZ编码通常是由一个量化器和基于信道码的非对称Slepian⁃Wolf(SW)编码器组成[5]。由于在DVC中视频场景是动态且不可预测变化的,相关噪声分布也会因此而变化,所以WZ编码存在信源统计特性未知的问题。通常大多数分布式视频编码设计是通过相关噪声(信源与边信息之间的残差)建模为高斯或拉普拉斯随机过程来简化问题,并利用训练序列或已解码数据来估计分布参数[6⁃8]。场景的非平稳性也可通过及时更改相关模型并向SW解码器提供不同初始估计来解决。但是,相关噪声模型如果选择错误就会降低编码效率和导致较低的率失真性能[9]。而且一旦SW解码开始,相关统计特性就是固定的,解码器并不能实时追踪相关性的变化,从而不能准确进行迭代译码。因此,对相关噪声统计特性进行自适应追踪预测是非常有必要的。
在标准置信传播算法上引入滑窗(Sliding⁃Window)的机制,也就是滑窗置信度传播算法(Sliding⁃Window Belief Propagation,SWBP),最早是用来解决基于LDPC码的非平稳二进制信源的无损压缩问题[10]。随后滑窗思想又被推广到非平稳相关多元信源的非对称SW编码[11]。本文在此基础上,将滑窗的思想应用到分布式视频压缩中,提出一种基于滑窗的自适应相关估计方法。该方法在变换域上带有反馈信道的DVC框架[12]中采用累积LDPC(LDPC Accumulate,LDPCA)码[13]进行编码并控制比特面码率,使用简化后的联合比特面置信传播算法(Joint Bit⁃plane Belief Propagation,JBBP)[14]进行迭代译码,重点是利用滑窗的思想在SW解码器中结合边信息和码流对促发联合比特面置信传播迭代的相关参数进行自适应追踪估计,改善置信传播迭代过程,进而优化分布式视频编码系统的率失真性能。
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