復(fù)雜運(yùn)動(dòng)下的運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償插值及其在Wyner-Ziv視頻編碼中的應(yīng)用.pdf

1、傳統(tǒng)的視頻編碼標(biāo)準(zhǔn)，如MPEG或H.26x系列，均是在編碼端利用視頻序列幀間的相關(guān)性來進(jìn)行幀間預(yù)測(cè)編碼。為了能夠較為準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)當(dāng)前幀，現(xiàn)行標(biāo)準(zhǔn)均使用了運(yùn)動(dòng)估計(jì)算法，該算法的復(fù)雜性導(dǎo)致了其編碼復(fù)雜度通常是解碼復(fù)雜度的5-10倍。這種視頻編碼方案非常適合于視頻點(diǎn)播和直播等應(yīng)用，因?yàn)樵谶@些應(yīng)用中，終端的任務(wù)只是進(jìn)行復(fù)雜度較低的視頻解碼。而另一些應(yīng)用系統(tǒng)，如無線視頻傳感器網(wǎng)絡(luò)或衛(wèi)星視頻通信系統(tǒng)，則需要低復(fù)雜度的編碼器將視頻信息發(fā)送至中心服務(wù)器，

2、但是傳統(tǒng)的編碼方案卻難以勝任。因此，學(xué)者們提出了分布式編碼來解決上述問題。分布式編碼將多個(gè)具有相關(guān)性的信源通過相互獨(dú)立的編碼器進(jìn)行編碼，解碼時(shí)進(jìn)行聯(lián)合解碼，將運(yùn)動(dòng)估計(jì)過程移至解碼端，從而降低了編碼端的復(fù)雜度。
　　 如何構(gòu)造準(zhǔn)確的邊信息是分布式視頻編碼的關(guān)鍵問題之一。邊信息的準(zhǔn)確性對(duì)分布式視頻編碼的率失真性能與壓縮效率有著顯著的影響。在進(jìn)行運(yùn)動(dòng)估計(jì)時(shí)，已有的邊信息估計(jì)算法都是假設(shè)在一段時(shí)間內(nèi)物體是沿線性軌跡運(yùn)動(dòng)的，事實(shí)上物體并不

3、都是沿線性軌跡運(yùn)動(dòng)的，這在一定程度上導(dǎo)致了產(chǎn)生的邊信息不夠準(zhǔn)確。因此，研究物體的非線性運(yùn)動(dòng)軌跡對(duì)于獲得更準(zhǔn)確的邊信息具有現(xiàn)實(shí)意義。
　　 在對(duì)已有的邊信息估計(jì)算法進(jìn)行研究的基礎(chǔ)上，本文提出了一種有加速時(shí)的運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償插值算法，該算法采用了結(jié)合速度和加速度的二次運(yùn)動(dòng)軌跡模型，使用了Markov隨機(jī)場(chǎng)和Gibbs分布建模速度場(chǎng)和加速度場(chǎng)，并使用最大后驗(yàn)概率估計(jì)將這些Gibbs-Markov模型結(jié)合起來。本文提出的算法還采用分級(jí)運(yùn)動(dòng)估計(jì)來