本文關(guān)鍵詞：分布式視頻編碼中基于多概率混合分布的相關(guān)噪聲建模方法

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【摘要】：相關(guān)噪聲建模(Correlation Noise Modeling,CNM)的準(zhǔn)確度是影響分布式視頻編碼(Distributed Video Coding,DVC)系統(tǒng)性能的關(guān)鍵因素之一.針對(duì)經(jīng)過8×8離散余弦變換(Discrete Cosine Transform,DCT)后的相關(guān)噪聲子帶,本文提出了全新的基于多概率混合分布的CNM方法.該方法可根據(jù)子帶的信息熵與子帶在柯西、拉普拉斯和高斯三種概率分布下信息熵的相似度,自適應(yīng)選擇合適的概率分布對(duì)子帶進(jìn)行建模,提高了CNM的準(zhǔn)確度.實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,采用本文提出的離線和在線CNM方法與現(xiàn)有典型的CNM方法相比,DVC系統(tǒng)的率失真(Rate-Distortion,R-D)性能均獲得顯著的提高.
【作者單位】： 廣西大學(xué)計(jì)算機(jī)與電子信息學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 分布式視頻編碼 Wyner-Ziv視頻編碼 相關(guān)噪聲建模 子帶概率分布 信息熵
【基金】：國家自然科學(xué)基金(No.61261023,No.61461006) 廣西自然科學(xué)基金重點(diǎn)項(xiàng)目(No.2011GXNSFD018024);廣西自然科學(xué)基金(No.2013GXNSFBA019271) 廣西教育廳科研項(xiàng)目(No.201106LX016)
【分類號(hào)】：TN919.81
【正文快照】： 1引言分布式視頻編碼(Distributed Video Coding,DVC)[1~5]與傳統(tǒng)視頻編碼(如MPEG-x和H.26x等)相比,將計(jì)算的復(fù)雜度從編碼端轉(zhuǎn)移到解碼端,且在理論上可達(dá)到與傳統(tǒng)視頻編碼相當(dāng)?shù)膲嚎s性能[6,7],為功耗、計(jì)算能力及儲(chǔ)存容量受限的無線視頻終端提供了可行的視頻編碼方案.Wyner-Zi

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：552303