[发明专利]基于压缩采样的视频编解码系统及其方法

说明书

技术领域

本发明涉及图像压缩技术领域，尤其涉及一种基于压缩采样的视频编解码系统及其方法。

背景技术

传统的视频编码方法是通过在编码端引入运动估计和运动补偿的技术来降低相邻帧差值图像的冗余信息，有效提高了视频图像的编码效率。这种视频编码方法采用了联合编码和联合解码技术，具有编码端复杂而解码端相对简单的特点，这种编码方法适合用于如广播、视频流的点播服务等，这里的视频序列只需编码一次但是需要在多个终端上进行解码的应用。但是，这种传统的视频编码方法不适合用于新兴的要求编码端硬件资源和系统功耗受限的视频编码应用，如无线视频相机和无线低功耗视频监控等。近年来发展起来的分布式视频编码提出采用编码端独立编码和解码端联合解码的技术，将编码端的复杂计算转移到解码端，从而为满足上述应用提供了有效选择。分布式视频编码的提出是基于Slepian-Wolf和Wyner-Ziv的分布式信源编码理论，具体实现在于视频各帧图像在编码端采用帧内编码而在解码端利用得到的边信息进行有条件解码。分布式信源编码理论揭示了相关信号采用独立编码联合解码的方式可以达到联合编码联合解码同样的压缩性能。传统的分布式视频编码采用在图像像素域或是变换域利用信道编码产生校验信息位，解码端利用接收到的校验信息位和图像帧的边信息解码恢复该帧图像。传统的基于信道码的分布式视频编码大都基于位级运算实现，具有运算效率不高等缺点【参见文献：[1]B.Girod，A.M.Aaron，et al.，Distributed video coding，Proc.of IEEE，vol.93，no.1，pp71-83，Jan2005.】。

近年来提出的压缩采样理论为降低稀疏信号的采样率，以及在信号采样的同时完成数据压缩提供了重要的理论基础【参见文献：[2]D.L.Donoho，Compressive sensing，IEEE Trans.Inform.Theory，vol.52，no.4，pp.1289-306，Apr.2006；[3]E.J.Candes and M.B.Wakin，An introduction of compressive sampling，IEEE Trans，Signal Processing Mag.，vol.24，no.5，pp.67-76，Sep.2007】。压缩采样由于具有解码复杂而编码简单的特点，因此也为实现分布式视频编码提供了一种新的思路【参见文献：[4]J.Prades-Nebor，Y.Ma，and T.Huang，Distributed video coding using using compressive sampling，Proceedings of the 27th conference on Picture Coding Symposium，pp.1-4，May 2009】。但是，采用传统压缩采样方法直接用于压缩编码存在压缩效率较低的缺陷【参见文献：[5]V.K.Goyal，A.K.Fletcher，S.Rangan，Compressive Sampling and Lossy Compression，IEEE Signal Processing Magazine，voll.25，no.2，pp.48-56，Mar 2008】。

发明内容

本发明的目的就在于克服现有技术存在的问题和不足，提供一种基于压缩采样的视频编解码系统及其方法。本发明在实现低复杂度视频编码的同时，有效提高编码效率和重构图像质量。

本发明的目的是这样实现的：

基本思路

为了实现低复杂度视频编码，系统总体采用在编码端执行各图像帧独立编码而解码端执行联合解码的分布式视频编码框架，因其在编码端消除了运动估计可有效降低系统实现的复杂度，而通过在解码端探索图像帧间的相关性提升压缩效率。如同已有文献中提出的分布式视频编码方法，本发明继续采用对输入的视频序列图像首先分为关键帧和非关键帧，然后对关键帧采用传统帧内编码技术进行压缩编码；为了进一步提升对非关键帧图像压缩的压缩效率，本发明采用基于压缩采样的压缩编码技术，具体通过对该图像帧在DCT域的自适应系数截断选取技术实现。为了提升非关键帧图像的重建质量，本发明采用基于压缩采样的非关键帧图像预测，以及基于非关键帧预测图像DCT变换重建编码端截断丢失的非关键帧图像DCT系数的技术。

一、基于压缩采样的视频编解码系统