[发明专利]WMSN中基于CS的分布式视频编码的传输方法

摘要

本发明提供一种WMSN中基于CS的分布式视频编码的传输方法，在不同信道BER环境下的自适应的GOP选择和自适应的采样率选择；在压缩感知编码的基础上，通过差分帧编码实现数据量压缩；对差分帧的各点进行阈值判断，对在阈值以内的像素点进行置零，对阈值以外的点保留。对比已有的传输策略算法，本算法在信道带宽的利用上表现更优异，同时在视频重建上也表现出较高的重建质量，恢复图像的峰值信噪比PSNR相较于原有算法有所提高。同时，本发明的重点在于提供的传输策略相较于已有算法对传输带宽的占用更小。

主权项

一种WMSN中基于CS的分布式视频编码的传输方法，其特征在于，在不同信道BER环境下的自适应的GOP选择和自适应的采样率选择；在信道误码率对图像重建质量产生影响之后，对重建质量进行评估，如果重建质量低于应用的需求，算法会自适应的提高采样率rate和降低GOP个数；在压缩感知编码的基础上，通过差分帧编码实现数据量压缩；对差分帧的各点进行阈值判断，对在阈值以内的像素点进行置零，对阈值以外的点保留；阈值的确定为在能保证图像重建质量的前提下选取尽量大的阈值；差分帧为当前帧和前一个参考帧的对应像素点做差之后的一帧图像，参考帧和非参考帧遵循的选取原则为：一个视频序列被分成多个GOP，每个GOP的第一帧总是参考帧，其余的帧为非参考帧，将参考帧的选取和差分帧的稀疏度联系在一起，差分帧的稀疏度人为得设置出两个阈值：θhigh和 θmoderate，差分帧的稀疏度为α，则有三种情况：情况一：α<θmoderate，参考帧将不再有参考性，当前帧重新确立为参考帧；情况二：θmoderate<α<θhigh，此时的参考帧和当前帧的相似度介于很高和很低之间，求得当前帧和最近的参考帧的差分帧，对差分帧进行压缩感知编码，这将压缩图像信息；情况三：α>θhigh，当前帧图像将不被发送。