【摘 要】
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分布式视频编码技术(Distributed Video Coding,DVC)近年来一直是视频编解码领域的研究热点。该技术通过对信源进行独立编码和联合解码,将编码端的复杂度转移到解码端,有效地降低了编码复杂度,提高了编码效率。边信息(Side information,SI)质量直接影响当前解码帧的最佳重建质量,从而影响分布式视频编码系统的性能。因此,如何提高边信息质量是分布式视频编码技术研究领域中
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分布式视频编码技术(Distributed Video Coding,DVC)近年来一直是视频编解码领域的研究热点。该技术通过对信源进行独立编码和联合解码,将编码端的复杂度转移到解码端,有效地降低了编码复杂度,提高了编码效率。边信息(Side information,SI)质量直接影响当前解码帧的最佳重建质量,从而影响分布式视频编码系统的性能。因此,如何提高边信息质量是分布式视频编码技术研究领域中的重点。视频图像处理的结果应当适应人眼视觉系统(Human Visual System,HVS)的需求,因为人的眼睛是图像的最终接收者。在一定的范围内,人眼视觉系统察觉不出图像的失真,根据这一视觉特性,在编码过程中可以舍弃人眼感知不到的冗余信息,从而减少编码器的编码任务,提高编码的效率。本文根据上述背景,提出了基于人眼视觉特性的分布式视频编码系统,主要研究内容如下:(1)提出了基于人眼视觉特性的最小可觉察失真(Just-Noticeable Distortion,JND)的单边信息分布式视频编码系统。在该系统中,用JND模型对变换编码后的图像信息进行滤波处理,去除人眼所不能识别的冗余信息,只保留有效信息并进行编码。(2)提出了基于JND的多边信息的分布式视频编码系统,并使用不同的联合条件概率密度函数。在该系统中,通过改变比例因子控制边信息质量,对于不同质量边信息的系统性能进行对比,实验得出,边信息质量越好,系统性能越好。并且,在保证边信息质量的条件下,贝叶斯联合条件概率密度函数的系统性能远远高于线性加权联合条件概率密度函数的系统性能。
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