[发明专利]一种复杂度均衡的视频编码方法及其解码方法

说明书

技术领域

本发明涉及视频编码领域，具体涉及一种复杂度均衡的视频编码方法及其解码方法。

背景技术

视频编码是指通过特定的压缩技术，将某个视频格式的文件转换成另一种视频格式文件的方式。分布式视频编码(Distributed Video Coding，DVC)是基于Slepian-Wolf理论和Wyner-Ziv理论，对两个或多个独立同分布的信源进行独立编码，然后由单一解码器利用信源之间的相关性对所有编码的信源进行联合解码。分布式视频编码的理论研究始自20世纪70年代建立的信息理论，即Slepian-Wolf建立的分布式无损编码理论以及Wyner-Ziv建立的使用解码端边信息(Side Information)的有损编码理论。根据这两种理论建立的编解码的应用统称为分布式编码方法，其中Wyner-Ziv理论是分布式视频编码技术的主要理论依据。分布式编码涉及的两个相关码源之一可以是另一个码源经过一个虚拟的“相关信道”传输后产生的，所以目前的分布式信源编码源自信道编码。Slepian-Wolf和Wyner-Ziv理论表明对两个统计相关的信源，若用分布式的方式(独立编码、联合解码)进行压缩编码，编码后的速率与传统视频编码后的速率相当，需要说明的是，对Wyner-Ziv理论，上述结论的前提是信源X，Y为联合高斯信源且失真度量为均方差。

在众多的现有的分布式视频编码技术方案中，斯坦福大学的A.Aaron等提出的Wyner-Ziv编码器得到广泛的关注，并且很多应用都是在此基础上进行设计的。其中，一种是基于像素域的Wyner-Ziv视频编解码，如图1所示，在编码器端，视频帧被分成两种类型：关键帧K和Wyner-Ziv帧S。对于关键帧K，采用传统的帧内编码方式对其进行编码处理；对于S帧，采用帧内编码、帧间解码的技术对其进行处理。在解码端，对K帧进行传统的帧内解码即可得到解码后的关键帧K′；对于帧，解码器利用相邻已解码的K′帧或者S′帧，通过运动补偿插值(内插或外推)，形成插值帧Y，Y为初步估计得到的Wyner-Ziv帧X，也称其为边信息。Turbo解码器使用编码端发送过来的校验码对边信息Y进行“纠错”解码，如果码平面解码成功，则经格雷反编码及码平面重组得到解码后的符号流q^′；否则向缓存器的缓冲区请求更多的校验位进行重新解码，直到误码率在指定的误码门限P_ε之内。得到q^′后，解码器中的重建模块根据q^′和边信息Y重建每个像素值，从而得到重建后的Wyner-Ziv帧S′。

另一种是基于变换域的Wyner-Ziv视频编解码器，结构如图2所示，与基于像素域的视频编解码器相同，编码器端视频帧被分成两种类型：关键帧K和Wyner-Ziv帧W。关键帧K使用传统的帧内编解码方式对其进行处理；两个关键帧间的w帧则采用帧内编码、帧间解码的技术对其进行处理。与基于像素域的Wyner-Ziv视频编码器相比，变换域的Wyner-Ziv视频编码器获得了更高的压缩比和更好的图像质型。

然而，上述两种视频编解码器的弊端在于解码端的运算复杂度远远大于编码端的复杂度，这种极端方式使得解码端的运算量远远大于编码端，并不适用于点对点的通信方式。因此有必要提供一种复杂度均衡的视频编解码方法来解决现有技术的缺陷。

发明内容

本发明的目的是提供一种复杂度均衡的视频编码方法和解码方法，使编码端与解码端复杂度相对均衡，提高运算性能及通信性能。

因此，本发明首先提供了一种复杂度均衡的视频编码方法，包括以下步骤：步骤01：将原始视频序列按GOP(Group ofPictures，画面组)分为K帧和W帧;步骤02：对于K帧，采用帧内编码方法进行编码；步骤03：对于W帧，采用LDPC(Low-density parity-check codes，低密度奇偶校验码)进行编码；步骤04：对于每一帧W帧，同时计算出相应的偏移量、拉普拉斯算子和信息熵。

较佳地，所述步骤02的统帧内编码方法为JPEG(Joint Photographic Experts Group，联合图像专家小组)编码。

较佳地，所述步骤03之前还包括：将每一W帧数据分割成6部分进行处理，其中，Y分量占4份，U、V分量各占一份，对每一部分先进行离散余弦变换，然后经过均匀量化后再进行LDPC编码。