基于分布式編碼的圖像無損編碼方法研究.pdf

1、隨著通信技術、多媒體技術、云計算與大數(shù)據(jù)等技術的迅猛發(fā)展，多媒體應用已經深入到人們生活的各個方面，人們對于圖像質量的要求也越來越高。然而，隨著無線網(wǎng)絡和移動設備的發(fā)展和普及，編碼端資源受限、信道質量波動大等問題對圖像編碼提出了新的挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)的圖像編碼方案，如JPEG、JPEG2000、JPEG-LS以及視頻編碼標準H.26x中的幀內預測編碼方式都是在編碼端利用圖像空間相關性進行復雜的預測，并且在傳輸過程中對碼流加入保護。這類方法編碼端計

2、算復雜度高、網(wǎng)絡魯棒性差，很難滿足無線移動環(huán)境下的新型應用需求。
　　分布式編碼理論為無線移動環(huán)境下的圖像編碼帶來了新的曙光。根據(jù)Slepian-Wolf理論和Wyner-Ziv理論可知，多個相關信源進行獨立編碼、聯(lián)合解碼，可以獲得與傳統(tǒng)方案中聯(lián)合編解碼相同的碼率極限。這一理論為分布式編碼技術在圖像編碼領域的發(fā)展奠定了堅實的理論基礎。分布式編碼將去除相關信源相關性的操作遷移到解碼端進行，可以充分利用解碼端的資源，因此，編碼復雜度低

3、、資源消耗小、編碼容錯能力強，該技術在遙感衛(wèi)星這類星上編碼中有著重要的應用價值，已成為了一個研究熱點。近幾年，云計算與大數(shù)據(jù)的發(fā)展，為分布式編碼的應用帶來了新的機遇。移動設備編碼端資源缺乏，而解碼端資源充足（云環(huán)境中海量數(shù)據(jù)的存在）這一非對稱的資源分配現(xiàn)象，使得分布式編碼方案天然的適用于這一應用場景。
　　本文針對移動設備編碼端資源受限，而解碼端資源豐富的問題，針對高光譜遙感圖像、多視角遙感圖像以及上傳到云的圖像提出了相應的分布式

4、編碼方法，旨在設計編碼端簡單、存儲要求低、編碼效率高并且具有傳輸魯棒性的圖像編碼方案。
　　論文的主要工作和創(chuàng)新如下:
　　(1)本文提出了基于區(qū)域自適應的高光譜圖像分布式編碼方案。首先，根據(jù)高光譜圖像分辨率高、頻段多、但各個頻段拍攝內容是相同地物的特點，設計了圖像分割聚類算法，并根據(jù)聚類結果設計區(qū)域自適應的邊信息生成方案，從而有效的去除了高光譜圖像的譜間相關性;同時，針對高光譜圖像各個頻段對于噪聲敏感程度的不同，設計了自適

5、應選取參考頻段的方法，有效選取相關性較強的頻段作為參考頻段;最后，提出利用馬爾科夫（MRF）模型與LDPC解碼結合，探索像素2D空間鄰域內的相關性，進一步提高編碼性能。實驗結果表明，該方案通過同時探索譜間和空間相關性，獲取了高效的編碼性能，同時還具備編碼端低計算復雜度的特點。
　　(2)本文提出了基于行的多視角遙感圖像分布式編碼方案。本方案首先對像素進行方向分類，并為各類像素設計自適應的基于行的預測方式，在存儲受限的情況下，有效的

6、去除視角內相關性;同時，根據(jù)像素分類情況設計自適應的模板匹配算法去除視角間相關性。實驗結果表明，該方案同時考慮了多視角圖像的視角內和視角間相關性，具有高效的編碼性能，同時還具備低編碼復雜度、低存儲要求的優(yōu)勢。
　　(3)本文提出了基于云環(huán)境下圖像分布式編碼方案。該方案通過編碼端傳輸子圖像，并且充分利用云環(huán)境中的海量數(shù)據(jù)和接收到的子圖像進行SIFT特征匹配融合，獲得邊信息。通過設計相應的下采樣和上采樣濾波器，為解碼端獲取更高質量的上