多視角分布式視頻編碼中邊信息生成技術研究.pdf

1、分布式視頻編碼（Distributed Video Coding，DVC）是以Slepian-Wolf理論與Wyner-Ziv(WZ)理論為基礎的視頻編碼技術。相對于傳統(tǒng)視頻編碼，分布式視頻編碼技術將編碼端的復雜的預測技術轉移到了解碼端，特別適合編碼能力受限的終端設備。為了獲得更好的壓縮效果，WZ幀經過編碼之后只有校驗位傳輸?shù)浇獯a端。由于缺少原始的WZ幀，解碼端需要利用已解碼的信息生成一個原始WZ幀的預測幀以輔助解碼，該預測幀稱為邊信息

2、(side information，SI)。邊信息的準確程度將直接影響整個分布式視頻編碼系統(tǒng)的性能。近年來，在單視角DVC的研究中已存在有效的邊信息生成方法，但是在多視角情況下仍缺乏較為有效的技術方案。
　　本文在研究多視角分布式視頻編碼的理論基礎上，重點研究多視角分布式視頻編碼中邊信息的生成與融合問題，獲得的研究結果如下:
　　(1)針對現(xiàn)有的多視角分布式視頻編碼中空間邊信息生成所存在的問題，提出了一種基于混合搜索與多重篩

3、選的多視角分布式視頻編碼的空間邊信息生成方法。該方法將特征匹配與極線搜索相結合來提高匹配的精度，再利用多重篩選的方法找出最優(yōu)的定位結果。在相同碼率的情況下，基于混合搜索與多重篩選的空間邊信息生成方案的峰值信噪比(peaksignal noise ratio，PSNR)相對于傳統(tǒng)的視角預測視差補償(disparitycompensated view prediction，DCVP)最大提升1.65dB，最小也有0.64dB的提升，在不需要

4、攝像機內部參數(shù)的情況下，能夠達到與基于視角合成的視差預測技術(disparity based view synthesis，DBVS)相當?shù)慕Y果。
　　(2)針對現(xiàn)有的多視角分布式視頻編碼中時間邊信息與空間邊信息融合方法中存在的問題，提出了基于置信度的時空邊信息融合方法。利用時間上的前后幀與時間邊信息，空間上的左右?guī)c空間邊信息分別生成時間邊信息可靠性模版與空間邊信息可靠性模版，再利用時間上的運動矢量與空間上的視差向量生成像素級的