[发明专利]基于MMSE重构的分布式视频编码信源失真估算方法

说明书

本发明公开了一种基于MMSE重构的分布式视频编码信源失真估算方法，属于无参考视频质量评估的方法。其中，信源失真包括编码量化和解码重构引起的视频失真，解码重构采用MMSE重构算法。在基于变换域的Wyner‑Ziv视频编解码器对输入的视频序列进行编码和解码后，利用该方法在解码端进行视频失真度估算，不需要编码端提供任何原始视频信息，仅利用解码端的数据即可实现视频质量的估算。此外，该方法还针对残差子带系数全为零而无法实现分布参数估计的情况对拉普拉斯分布参数的拟合方法进行了改进，提高了分布参数估计的精确度，从而提升了视频失真度的估算性能。

技术领域

本发明属于视频编解码技术领域，更具体地，涉及一种基于MMSE重构的分布式视频编码信源失真估算方法。

背景技术

近年来，随着一些新型的视频应用如无线传感器网络、无线视频监控和移动视频电话等在快速地融入和改变人们的生活。这些新兴多媒体应用对视频编解码系统提出了较以往不同的需求：因运算能力、存储能力及功耗等资源有限，编码器需要尽可能的简单；而解码器拥有较多资源可进行复杂的解码运算，这对视频编解码系统的结构设计提出了新的挑战。而传统的视频编码标准如MPEG-X和H.26X系列，主要依靠编码器利用视频帧间的相关性进行预测编码，以获得较高的率失真性能。但是，由于使用了高复杂度的运动估计与补偿等帧间预测技术，从而导致编码端运算复杂度是解码端的5-10倍。在这种背景下就迫切需要一种能够减少视频编码开销的编解码方法。分布式视频编码(Distributed VideoCoding，DVC)作为一种新的视频编码框架正好满足了这种需求，其对多个相关信源采用独立编码、联合解码的方式，将运算复杂度从编码端转移到了解码端，大大降低了编码端的计算复杂度，成为了现在研究的热点之一。

另一方面在视频编码通信系统中，为了在传输实时编码视频流的时候，在编码端或解码端需要根据时变的通信信道条件和带宽有限的通信链路及时调整编解码参数，系统需要通过有效的方式在编解码参数和重建视频质量之间做权衡，视频信源失真估算由此应运而生。另外，对视频编码失真度进行估算，是对视频编码率失真进行优化的基础，这有利于优化传输码率与终端能量的资源分配，以获得最优的视频重建质量。

分布式视频信源失真估计技术将分布式视频编码技术与视频失真估计技术相结合，既克服了传统视频编码的复杂度缺点，又能有效地对解码重构视频质量进行估计。实时准确地估算分布式视频编码失真，可以获得更好的视频质量预测值，有利于提高失真估计的精确度，对保障通信的质量，优化系统的资源配置以及提高系统的性能起到关键性作用。

基于分布式视频编码的信源失真估计，很多学者进行了大量的研究，其中主要的代表工作有：Zhen Li等人研究并对比了DVC和传统视频编码的实际失真状况，但他们的工作中并没有涉及失真模型及估算的方法。Wang等人针对联合二次高斯型信源的率失真(Rate-Distortion，R-D)函数进行了研究，但其理论无法在实际的视频信源中进行应用。Sheinin等人研究基于归一化矢量量化的Wyner-Ziv编码方案，并推导出该编码方案的率失真函数，但该函数仅适用于抽象的拉普拉斯-马尔科夫信源，而不是真实的视频信源。Chien等人研究基于R-D的自适应量化方案，在提出的DVC编码框架中，在解码端基于相关噪声模型对失真进行估算，但是方案分布参数的求取需要借助原始WZ帧的信息。Siyuan Xiang等人提出了一个关于DVC编码的Wyner-Ziv帧的失真分析模型，该模型仅考虑量化和重构两个模块对信源失真的影响，需要借助编码端原始的WZ帧和相对应的边信息来进行参数的拟合，这一定程度上会增加编码端的计算开销。Slowack等人提出了在DVC解码端基于率失真(R-D)模型的模式选择算法模型。该模型主要考虑量化和重构对信源失真的影响，以平均绝对差(MAD)作为失真的尺度。但是该模型考虑到量化噪声对边信息的影响，需要从编码端计算得到关键帧的量化噪声并传递到解码端，再进行相关噪声分布参数的估计，这只适用于离线视频应用。

发明内容