[发明专利]基于率失真的Wyner-Ziv帧量化方法

说明书

技术领域

本发明属于通信技术领域，更进一步涉及分布式视频编码领域一种基于率失真的Wyner-Ziv帧量化方法。本发明在Wyner-Ziv视频编码系统中采用基于率失真的量化方法，提高了解码端Wyner-Ziv帧的重构质量，可用于实际Wyner-Ziv视频编码系统和终端编码设备简单的视频通信系统。

背景技术

在分布式视频编码系统中，将输入视频序列分为关键帧和非关键帧，两者在编码端进行独立编码，解码端联合解码。在分布式视频编码系统中的研究热点是基于Wyner-Ziv的视频编码系统，在该系统中将输入视频序列分为关键帧和Wyner-Ziv帧，其中关键帧采用H.264帧内编码和解码，而对于Wyner-Ziv帧，首先进行离散余弦DCT变换并提取系数带，然后对系数带进行均匀量化并提取比特面，将比特面送入低密度奇偶校验LDPC编码器进行编码。解码时，首先对关键帧进行H.264帧内解码，利用解码出的前后两个关键帧通过运动补偿内插产生边信息；然后对边信息进行与编码端相同的离散余弦DCT变换、扫描、量化和比特面提取，并送入低密度奇偶校验LDPC解码器；相关噪声模型CNM利用边信息生成过程中产生的运动补偿残差帧计算相关噪声模型参数并构造相关噪声模型CNM，相关噪声模型CNM为LDPC解码和反量化重构提供信息；LDPC解码器利用收到的校验位、对应边信息系数带以及相关噪声模型CNM，对各个系数带从最高位平面开始依次解码；最后，将低密度奇偶校验LDPC解码器输出结果依次通过合并位平面、反量化和反离散余弦变换IDCT得到Wyner-Ziv帧的重构图像。

目前，无反馈Wyner-Ziv视频编码系统的量化机制大多数作法一致，都是在编码端和解码端预置相同的8个量化矩阵，对应8个经验率失真点。随着量化矩阵的确定，量化系数对应的量化步长也随之确定。这种方法通过计算目标码率选取量化矩阵进而确定量化步长的方法并没有充分考虑编码码率和失真的关系，影响了编码的率失真性能和视频恢复质量。

西南交通大学申请的专利“一种分布式视频编码中基于视觉感知特性的量化方法”(申请号：201110279783.8，公布号：CN 102281446A)公开了一种分布式视频编码中基于视频感知特性的量化方法，将分布式视频编码特性与视觉感知特性相结合，通过编码前初始化感知量化矩阵和编码过程中动态调整量化步长的两步感知量化策略，在不影响图像主观质量的前提下降低分布式视频的编码码率。该方法存在的不足是，通过直流DC系数来对交流AC系数的量化步长进行动态修正，没有充分考虑直流DC系数的量化步长，不能保证图像的客观质量。

宁波大学申请的专利“一种三维立体视频编码的率失真模型优化方法”(申请号：201110285331.0，公布号：CN 102355582A)公开了一种三维立体视频编码的率失真优化方法，通过二次拟合方法建立编码量化步长与失真的关系模型及编码量化步长与码率的关系模型，然后对率失真模型进行优化。该方法存在的不足是，只是简单的用二次拟合的方法建立量化步长与失真和码率的关系模型，不能根据视频内容变化程度自适应确定量化步长，导致重构的视频质量不够高。

发明内容

本发明的目的在于克服上述已有技术的缺点，提出了一种无反馈Wyner-Ziv视频编码系统中基于率失真的量化方法。本发明主要是在构建一种新型的率失真模型的基础上通过使代价函数最小来确定直流DC系数的量化步长，并且该方法基于图像内容进行了率失真优化，提高了整个系统的率失真性能和重构视频质量。

本发明的具体步骤如下：

(1)DCT变换

对输入视频序列的Wyner-Ziv帧进行基于块的离散余弦DCT变换，获得基于块的变换域视频信号。

(2)提取系数带：在基于块的变换域视频信号的所有图像块中，提取相同位置上的系数组成系数带。

(3)在直流DC系数的量化等级的范围内，设定直流DC系数的量化等级，完成初始化。

(4)按照相关噪声模型参数的计算公式，计算相关噪声模型参数。

(5)建立率失真模型

5a)通过对离散余弦DCT变换系数量化后的比特经过虚拟信道发生转移时反量化后的离散余弦DCT变换系数产生的误差，进行均方误差计算，建立如下信道误码失真与量化等级和量化步长的关系模型：