分布式視頻編碼若干問題的研究.pdf

1、一些視頻終端設(shè)備如移動(dòng)可視電話、無(wú)線PC攝像機(jī)由于受到計(jì)算能力、電能容量等方面的制約,其性能上要求低計(jì)算復(fù)雜度的視頻編碼算法。而解碼端具有豐富的計(jì)算資源,可以承受復(fù)雜的計(jì)算。在這種應(yīng)用場(chǎng)合,傳統(tǒng)視頻編碼結(jié)構(gòu)難于適用。近年被提出的基于Slepian-Wolf和Wyner-Ziv編碼理論的分布式視頻編碼(DVC)能較好地滿足這種計(jì)算能力受限的視頻終端設(shè)備的需求。目前分布式視頻編碼已成為了國(guó)內(nèi)外的研究熱點(diǎn)。
　　 本文對(duì)分布式視頻編碼

2、進(jìn)行研究,分析當(dāng)前存在的技術(shù)問題并重點(diǎn)研究其中的部分關(guān)鍵問題:如何降低現(xiàn)有Turbo碼譯碼算法的計(jì)算復(fù)雜度和如何精確估計(jì)邊信息。
　　 Turbo碼具有良好的性能使得其可以有效地實(shí)現(xiàn)Slepian-Wolf編碼器,然而譯碼性能高的Turbo碼譯碼算法通常具有較高的計(jì)算復(fù)雜度。目前Turbo碼常用譯碼算法有最大后驗(yàn)概率(MAP)譯碼算法和軟輸出Viterbi算法(SOVA)。Log-MAP算法是MAP算法在對(duì)數(shù)域上的轉(zhuǎn)換形式,其簡(jiǎn)

3、化了MAP算法計(jì)算復(fù)雜度并具有優(yōu)越的譯碼性能。SOVA算法具有較低的計(jì)算復(fù)雜性,而其譯碼性能比Log-MAP算法弱。由分析可知,這兩種譯碼算法均可輸出比特判決的對(duì)數(shù)似然比,因此Turbo碼解碼器的兩個(gè)分量譯碼器的譯碼算法可以不一樣。本文提出采用SOVA算法和Log-MAP算法的混合譯碼結(jié)構(gòu)。此結(jié)構(gòu)折中了單獨(dú)采用SOVA算法或Log-MAP算法譯碼的計(jì)算復(fù)雜度,同時(shí)可取得較好的譯碼性能。
　　 邊信息是分布式視頻編碼系統(tǒng)的一個(gè)重要

4、組成部分,其影響著系統(tǒng)的解碼性能。目前大部分構(gòu)造邊信息方法中的運(yùn)動(dòng)估計(jì)采用了全局搜索方式搜索最佳匹配塊,由此造成大量運(yùn)算的耗費(fèi)。對(duì)此,本文提出了改進(jìn)的基于卡爾曼濾波的運(yùn)動(dòng)估計(jì)結(jié)構(gòu)。該改進(jìn)結(jié)構(gòu)將卡爾曼濾波器結(jié)合前向運(yùn)動(dòng)估計(jì)和雙向運(yùn)動(dòng)估計(jì)去計(jì)算視頻幀的子塊運(yùn)動(dòng)矢量。它首先通過(guò)卡爾曼濾波器預(yù)測(cè)最佳匹配塊的位置,然后使用傳統(tǒng)運(yùn)動(dòng)搜索算法在此位置的小鄰域內(nèi)再搜索最佳匹配塊,最后卡爾曼濾波器和雙向運(yùn)動(dòng)估計(jì)修正運(yùn)動(dòng)矢量,從而避免了全局搜索方式計(jì)算運(yùn)動(dòng)