[发明专利]一种面向无线多媒体传感器网络的视频压缩方法

摘要

本发明是一种面向无线多媒体传感器网络的视频压缩方法，提出一种面向无线多媒体传感器网络的视频压缩方法，来解决视频应用中数据量大的问题。通过使用本发明提出的方法在降低码率的同时提高了解码图像的质量，最终降低传感器节点能耗，从而延长了网络生存周期。该方法采用ROI区分算法，加强对运动剧烈区域和运动边缘区域的编码，并且对解码后的图像采用去块效应滤波后处理，进一步提高解码图像的主观质量，本方法在Wyner-Ziv分布式视频编码方案的基础上，基于图像梯度场域，通过ROI判定准则提取运动剧烈区域并基于Huffman编解码压缩，其余区域则基于LDPC分布式编解码，在降低码率的同时提高解码图像质量，降低节点的处理和传输能耗，实现视频的优化传输，延长整个网络的生存周期。

主权项

一种面向无线多媒体传感器网络的视频压缩方法，其特征是：采用ROI区分算法，加强对运动剧烈区域和运动边缘区域的编码，并且对解码后的图像采用去块效应滤波后处理，进一步提高解码图像的主观质量，该方法具体如下：1)在编码端a)帧分离器：视频序列被分为关键帧和非关键帧，其中关键帧周期性的插入，取决于图像组的大小，帧分离器将视频序列分为不同的帧，每两个关键帧之间所分配的非关键帧的数目不同，关键帧采用帧内编码，非关键帧采用低密度奇偶校验码编码；b)空间变换：基于块的变换，特别地把离散余弦变换应用到每个非关键帧上，非关键帧被划分为互不重叠的块，依据每个块的离散余弦变换系数所处的位置，形成不同的离散余弦变换系数集；c)量化：每个离散余弦变换集被统一的量化，这些量化级依赖于所要得到图像的质量，对于一个给定的集合，量化信号的位流被一起分组，形成位平面，然后独立地进行编码；d)编码：对于关键帧，使用传统的联合图像专家组进行编码，利用感兴趣区域区分算法将非关键帧分为感兴趣区域和非感兴趣区域：对于感兴趣区域采用霍夫曼编码，对于非感兴趣区域采用低密度奇偶校验码编码；2)在解码端a)生成边信息：解码端使用最近的已解码帧，通过采用运动补偿帧内插或外推的方式生成每个非关键帧的边信息，每个非关键帧的边信息被当作原始非关键帧的估计值，估计值的质量越好，低密度奇偶校验码解码端需要改正的“错误”越少，并且向缓冲器所请求的奇偶校验位或位流越少；b)相关噪声模型：非关键帧和边信息中对应的离散余弦变换系数的残差统计被假定为一个服从拉普拉斯分布的模型，其参数使用离线的训练模式进行初始化估计；c)低密度奇偶校验码解码：关键帧使用传统的联合图像专家组技术进行解码；非关键帧的感兴趣区域使用霍夫曼进行解码复原；对于非关键帧的非感兴趣区域，一旦知道了边信息离散余弦变换系数和一个给定离散余弦变换系数的残差统计，每个位平面可以进行低密度奇偶校验码解码，从最重要的位平面开始解码；在低密度奇偶校验码解码器的请求下，编码器通过反馈信道发送一些奇偶校验消息，为了判定解码某个特定的位平面是否需要更多的校验位，解码器采用一个请求停止标准，当低密度奇偶校验码正确地解码一个离散余弦变换集的最重要位平面之后，低密度奇偶校验码解码器将以统一的方式处理其余相关的集合，当所有的离散余弦变换集合的位平面都被低密度奇偶校验码正确地解码时，解码器则开始解码下一个集合；d)重构：在低密度奇偶校验码解码后，所有的位平面及每个离散余弦变换集合被一起分组，以形成解码的量化信号流和集合，一旦可以获得所有的解码量化信号，在相应的边信息系数的辅助下，便可重构所有的离散余弦变换系数，对于所传输的不含非关键帧位流的离散余弦变换系数集合，由边信息对应的离散余弦变换集合来代替；e)反变换：当所有的离散余弦变换集被重建以后，执行反离散余弦变换，由此便可得到解码的非关键帧；3)解码图像后处理对解码后的图像使用滤波器，从而削弱由量化带来的方块效应，去块效应滤波器是一维滤波器，为了得到二维效果，对一个块要进行两次滤波，第一次是在水平方向，第二次在垂直方向，由于块效应产生的原因是量化误差将原来相邻像素值的连续变化变成了“台阶”变化，看起来就有“伪边缘”的方块现象，去块效应就是在尽量使图像总的能量保持不变的条件下，把那些“台阶”很高的阶跃型的灰度变化重新变成“台阶”很小或接近连续的灰度变化；4)帧混合对于已经正确解码的各帧，即利用传统的联合图像专家组编解码的关键帧和利用低密度奇偶校验码及霍夫曼混合编解码的非关键帧，根据在编码端所采用的编码图像组的大小，将关键帧和非关键帧按图像组的相应次序混合成视频流，进而恢复成解码后的视频序列，至此，视频编解码压缩处理结束。