[发明专利]一种基于边信息精化的分布式视频编码及解码方法

说明书

技术领域

本发明属于无线视频传感器网络领域，尤其是一种基于边信息精化的分布式视频编码及解码方法。

背景技术

分布式视频编码(Distributed Video Coding，DVC)是一种全新的视频编码模式，它基于Slepian-Wolf和Wyner-Ziv多信源信息编码理论，采用帧内编码加帧间解码，将计算复杂度从编码端转移到解码端，具有编码器复杂度低、编码端耗电量低、容错性好等特点。使其特别适合于一些计算能力、内存容量、耗电量都受限的无线视频终端(如无线视频监控系统、视频传感器网络等)，并随着这些新视频应用的成长在近几年快速发展起来。

近年来越来越多的学者、组织已经开始对DVC进行深入研究，并建立了相应的DVC应用系统。典型的DVC模型包括：斯坦福模型和伯克利模型。其中视频序列通常被分成关键帧和WZ帧。在此基础上，现广泛研究的两种方法分别为基于像素域编码和基于变换域编码，其区别在于对WZ帧的预处理和后处理上，基于变换域编码相对于基于像素域编码需要对视频图像进行离散余弦变换(Discrete Cosine Transform，DCT)或离散小波变换(Discrete Wavelet Transform，DWT)及其反变换，相应地编码器能利用视频图像的空间统计相关性，因此其率失真性能优于基于像素域编码，但编码复杂度有所增加。此外，由于DWT还可以克服DCT块变换带来的块效应，同时取得更好的图像编码性能。

在DVC系统中，编码器的编码效率很大程度取决于边信息的重建质量。边信息重建质量越高，解码端成功译码所需要的奇偶校验比特就越少，编码器的压缩效率也就越高。通常对连续的关键帧进行运动补偿时域内插来得到边信息，但是，运动补偿时域内插中的运动矢量并非常常与实际物体的运动相一致，因此边信息的重建质量就不够理想。针对此问题，Klomp，S.和Vatis，Y.提出了一种使用运动补偿的亚像素精度的边信息生成技术，Liu Rongke等提出一种基于分级运动估计的边信息生成算法。然而，这些技术中并没有考虑已解码的WZ帧，实际上解码的WZ帧包含有比参考帧更多的附加信息。综上所述，现有的分布式视频编码方法存在边信息质量差的问题且率失真性能低的问题。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术的不足，提出一种能够提高边信息质量和率失真性能的基于边信息精化的分布式视频编码及解码方法。

本发明解决其技术问题是采取以下技术方案实现的：

一种基于边信息精化的分布式视频编码方法，包括小波变换、格雷码编码及LDPC编码步骤，还包括在小波变换前对WZ帧进行分类编码步骤，其具体处理方法为：

(1)计算当前宏块的绝对误差和SAD值和所有周围块的绝对误差和SAD_n值；

(2)根据周围块的绝对误差和SAD_n对信源进行分类：如果SAD_n值小于设定的阈值，则认为当前块与边信息中相应位置的块相关性强，定义此块为skip模式，如果SAD_n值大于设定的阈值，则认为当前块与边信息中相应位置的块相关性弱，则当前块定义为帧间模式。

而且，所述的当前宏块的绝对误差和SAD值采用如下公式计算：

SAD=Σx=1MΣy=1N|B(x,y)-Bre(x,y)|]]>

式中，B表示当前块，B_re表示参考帧中与当前块位置相同的块，M、N表示块大小；

所述的所有周围块的绝对误差和SAD_n值采用如下公式计算：