【摘要】：目前，，隨著無線通信技術的迅速發(fā)展，對無線視頻通信的需求與日俱增。然而，廣泛應用于有線網(wǎng)絡的傳統(tǒng)視頻編碼技術在無線通信系統(tǒng)中面臨著較大挑戰(zhàn)：視頻終端編碼器計算復雜度和能耗受到嚴格限制，且信道不穩(wěn)定使重建視頻質(zhì)量無法得到確保。因此，在未來無線視頻通信中，需要考慮采用新理論和新技術進行視頻的高效、可靠壓縮。分布式視頻編碼（Distributed Video Coding，DVC）是無線通信領域的一種有效的視頻編碼傳輸方式，能夠將計算復雜度從編碼端轉移到解碼端，具有編碼復雜度低、壓縮效率高、魯棒性好的優(yōu)點�；谛盘栂∈栊缘膲嚎s感知（Compressive Sensing，CS）技術可在信號的采集過程中同時完成信號壓縮，節(jié)省了存儲空間和計算資源，使編碼部分得以簡化。將壓縮感知理論應用于分布式視頻編碼，形成了分布式視頻壓縮感知（Distributed Compressive Video Sensing，DCVS）視頻編碼方式。DCVS充分利用了二者的優(yōu)點，非常適合于能量、帶寬等資源受限的無線視頻傳輸場合，引起了視頻編碼領域研究人員的普遍關注。 本學位論文針對無線視頻通信系統(tǒng)面臨的問題，以分布式視頻壓縮感知為研究課題，在保證編碼端低復雜度的前提下，以提高視頻率失真性能為目的，深入研究分布式視頻壓縮感知中的若干項關鍵技術，在以下四個方面獲得研究成果： 1.針對在分布式視頻壓縮感知中，視頻信號稀疏描述問題，提出一種自適應全局PCA的視頻稀疏描述算法。借助主成分分析工具，充分挖掘視頻序列的時空相關性，建立視頻信號的非局部稀疏模型，通過在已經(jīng)重建的關鍵幀中尋找匹配塊，并計算由這些匹配塊構成樣本集的主成分，利用這個主成分對應的矩陣構造一種能夠自適應選擇、全局的PCA字典，對視頻信號更準確的稀疏描述，提高分布式視頻壓縮感知的率失真性能。 2.針對視頻壓縮感知系統(tǒng)中解碼重建問題，從率失真性能和解碼復雜度等方面比較現(xiàn)有的視頻壓縮感知重建算法，在正則化理論的基礎上，充分利用視頻信號的稀疏特征，進行更準確的稀疏描述，結合視頻信號的非局部先驗，提出了一種更適合無線傳輸?shù)幕诨旌舷闰灒ㄏ∈韬头蔷植肯嗨菩裕┑姆植际揭曨l壓縮感知重建算法。該方法根據(jù)視頻信號的時間和空間的冗余特征，構造非局部相關正則化項和PCA稀疏字典，形成新的CS重建目標函數(shù)，構建CS重建方程，利用迭代梯度下降法求解。在求解過程中充分利用中間重建的結果，不斷對正則化參數(shù)進行更新并重建，如此循環(huán)迭代，最后得到最優(yōu)解。其特點是將視頻信號的稀疏先驗和視頻信號的時間和空間相關先驗融合，并將其作為正則化項引入到視頻重建算法過程中，大大減少了圖像邊緣和紋理區(qū)域出現(xiàn)的塊效應和模糊現(xiàn)象，提高了重建的視頻幀的質(zhì)量。改善了DCVS系統(tǒng)的編碼性能。 3.針對DCVS系統(tǒng)中測量率分配和字典訓練問題，提出了一種自適應測量率分配策略和與之匹配的字典訓練法以改善系統(tǒng)的率失真性能。在編碼端，關鍵幀進行高測量率的CS測量，非關鍵幀采用基于自適應測量率分配的分塊CS測量。在解碼端，首先利用解碼的關鍵幀和測量率分配策略，動態(tài)地分配非關鍵幀中每塊的測量率，通過反饋信道將測量率分配信息傳輸至編碼端；接著，通過解碼的關鍵幀獲得邊信息，并通過自適應訓練獲得最優(yōu)字典；最后利用CS重建算法進行視頻解碼重建。通過改進測量率分配策略和字典訓練方法，能夠有效提高整個DCVS系統(tǒng)編碼性能。實驗仿真驗證了算法的可行性和有效性。 4.為了檢驗DCVS系統(tǒng)的有效性，設計出一種移動視頻通信實驗系統(tǒng)，在該系統(tǒng)中，手機終端使用低計算負擔和低功耗的CS視頻編碼器，輸出比特流在固定基站或網(wǎng)絡服務器中實現(xiàn)CS視頻解碼，并再次使用傳統(tǒng)的H.264/MPEG視頻編碼器轉換成比特流，發(fā)送到手機終端，以實現(xiàn)低復雜度解碼。仿真實驗表明，即使在低碼率的情況下仍然能獲得較高的視頻質(zhì)量。
[Abstract]:......
【學位授予單位】：南京郵電大學
【學位級別】：博士
【學位授予年份】：2013
【分類號】：TN919.81

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本文編號：2405893