[发明专利]面向多媒体传感网分布式编解码的边信息估计方法

摘要

本发明提出适合多媒体传感器网的分布式视频编码中基于离散余弦变换低频系数的边信息估计方法方法，解决视频应用中数据量大的问题。该方法将非关键帧的ROI宏块中DCT低频系数提取出来进行熵编解码，对ROI宏块解码端利用接收到的DCT低频系数进行双向运动估计内插生成ROI宏块边信息，而对非ROI区域使用解码出的帧进行运动补偿帧内插（或外推）生成非ROI宏块边信息，进而生成最佳非关键帧边信息。通过以上改进可以降低码率，提高解码图像的质量，降低传感器节点能耗，延长无线传感器网络生存周期。通过使用本发明提出的方法在降低码率的同时可以得到最佳边信息，进而提高了解码图像的质量，最终降低传感器节点能耗，延长了无线传感网络生存周期。

主权项

一种面向多媒体传感网分布式编解码的边信息估计方法，其特征是：基于离散余弦变换部分低频系数的边信息估计方法，加强对运动剧烈区域编码，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) 离散余弦变换：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方法将非关键帧分为感兴趣区域和非感兴趣区域：对于感兴趣区域中的离散余弦变换低频系数采用霍夫曼编码，对于感兴趣区域的其余部分以及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：对于感兴趣区域，使用解码出的帧采用基于离散余弦变换低频系数运动内插生成感兴趣宏块边信息；而对非感兴趣区域使用解码出的帧进行运动补偿帧内插或外推生成非感兴趣宏块边信息，进而得到非关键帧的边信息；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中离散余弦变换低频系数使用霍夫曼进行解码复原；对于非关键帧感兴趣其余部分以及非感兴趣区域，只要得到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）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。