一种基于H.263的视频多描述编码方法

网络上传输图像与视频数据流所遇到的一个重要问题是信息包在传输过程中可能发生丢失或过度延时,从而造成解码信号的视觉质量严重下降。多描述编码旨在通过对同一个信息源编码成多个具有一定相关性的比特流,并在多个不同的信道上传输,以改善不可靠信道上传输的图像与视频信号质量。提出了一种基于H.263的视频信号多描述编码方法,实验结果显示了所提出方法的有效性。

基于P2P流媒体的分层多描述编码

网络异构性与传输可靠性是视频通信存在的两大问题。在视频编码中,分层编码用来解决网络传输异构性问题,多描述编码是解决传输可靠性的有效手段,而分层多描述视频编码则是二者的结合。在分层编码技术的基础上,提出了基于像素空间分解的分层多描述编码,同时给出了提高用户节点视频服务质量的视频子层合成算法和像素估值算法;并通过对像素量化值与估值误差之间关系的分析,建立了一种分层多描述编解码数学模型。实验结果表明,所提出的方案在P2P网络的异构性上有较好的优越性,同时较好地解决了网络传输的可靠性。

基于Compressed Sensing框架的图像多描述编码方法

基于新兴的压缩感知(Compressed Sensing,CS)理论,提出了一种抗丢包能力强且结构简单易实现的多描述编码方法.首先对变换后的图像进行交织抽取分块,再对各子块进行随机观测、量化、打包形成多个描述子码流.解码端根据接收码流情况通过求解优化问题重建原图像.由于随机观测过程简单易实现,故该方法可以以较低的计算复杂度构造出较多的描述子.实验结果表明,在同样的丢包率下,本文方法的重构质量(PSNR)明显优于SPIHT多描述编码方法,且计算复杂度较低.

多描述编码研究现状

研究开发实时、鲁棒的流媒体编码与传输技术已成为当前信息技术的一个热点问题.多描述编码作为解决该问题的一种方法,因其在满足数据传输实时性要求的同时可减少数据失真,受到广泛关注.文中首先介绍了多描述编码的历史和评价性能指标,然后详述了多描述编码的研究和进展状况,包括各类多描述编码方法的思想、框架和特点,最后对现有研究中存在的难点问题进行了探讨与展望.

基于SPIHT的感兴趣区域的多描述编码

提出了一种感兴趣区域的多描述SPIHT编码方法.该方法将具有分层内嵌特性的SPIHT码流编码成多个描述子,通过对所有零树重新进行重要性排序,为每个描述子分配不同编码速率的完全编码码流和冗余码流.在分配速率时,优先对感兴趣区域分配较多的冗余,而对背景区域或非感兴趣区域分配速率较低的冗余,以进一步增强感兴趣区域的抗误码以及抗分组丢弃能力.文中对编码过程中零树、冗余树及其编码速率之间的关系进行了定量分析,并给出了重要性排序和冗余树分配的具体算法.实验证明,该文方法同其它感兴趣区域编码方法相比,可以进一步提高感兴趣区域在分组丢弃情况下的恢复图像质量.

混合观测压缩感知图像多描述编码

提出一种混合观测压缩感知多描述编码方案,用于提升传统的该类编码系统的编码性能并保留其抗丢包能力。该方案采用二维离散余弦变换(DCT)观测矩阵和高斯矩阵分别对图像信号进行观测,并分别使用哥伦布码(Golomb code)及其改进的编码方案对两种观测系数进行熵编码,得到包含完整码字的二维DCT码流和仅包含部分码字的高斯观测系数码流。在解码端,利用二维DCT系数和高斯观测系数之间的相关性进行最大后验概率估计解码,成功估计出高斯观测系数的缺失码字。最后再将两种观测系数合并,采用1范数优化算法重构出原信号。针对自然图像和遥感图像的实验均表明:不同丢包情况下,用本文提出的编码方案获得的重构图像的峰值信噪比(PSNR)值比传统高斯观测压缩感知编码方案提高了2～4dB,该方案同时还具有鲁棒的抗丢包能力。

图像信号的多描述编码方法

鉴于数据在不可靠信道传输时 ,可能会发生数据包丢失或出错的问题 ,因此在图像与视频信号传输中如何解决由此而产生的图像质量严重下降问题已成为近年来的一个重要研究课题 ,而多描述编码作为一种可选的解决方案已开始受到关注。由于多描述编码是将信号分解为多个独立的码流 ,并通过不同的信道进行传输 ,因而可在较高压缩效率下增强信号的稳健性。在对目前的图像多描述编码文献进行分析和综合的基础上 ,首先阐述了多描述编码的历史和信息论背景 ;然后对图像多描述编码方法进行了分类 ,即分为基于量化、基于变换和基于空间扩展的多描述编码等几类 ,并对各种方法的数学模型以及适用情况等进行了讨论 ;

多描述编码的研究现状及其展望

对多描述编码的研究现状进行了分析,介绍了多描述编码的理论研究,概括了现有的多描述编码的构造方法,并对视频中多描述编码技术进行了介绍,最后对多描述编码技术进行了展望。

X树非平衡保护多描述编码

本文提出了一种新的多描述图像编码方案——X树非平衡保护多描述子带编码。首先把小波变换图像分解为结构信息和残余非零系数。其中结构信息包括非零系数的位置、符号和位数，是小波变换图像的关键信息，必须复制到每个描述。残余非零系数则通过多描述标量量化器生成两个索引分别放入不同的描述。两个描述通过不同的信道进行传输。由于每个描述都包含了图像的重要信息，因此，接收到一个信道的信息就可以重建出一定质量的图像。如果所有的信道传输的信息都被接收，就会得到比任何一个单独信道更好的重建图像。实验结果验证了本算法的有效性和正确性。

基于交织抽取与分块压缩感知策略的图像多描述编码方法

该文基于交织抽取和分块压缩感知(Interleaving Extraction and Block Compressive Sensing,IEBCS)理论,提出了一种可以在成像过程中实时实现的多描述编码方法(IEBCS-MDC)。首先利用交织抽取将图像划分成若干个子图像,然后对各个子图像进行分块压缩感知形成多个描述码流,接收端通过求解优化问题重建原图像。分块策略保证了观测过程的复杂程度不因图像尺寸而改变,所以该方法结构简单易于实现,适合处理高分辨率图像,另外特有的自恢复能力提升了算法的抗丢包性能。实验表明,在相同的硬件环境下,该文方法可以处理的图像尺寸远远大于CS-MDC方法,在同样的丢包率下重构质量也优于CS-MDC方法。

基于多描述编码和小波变换的数字图像水印算法

为保证数字图像水印的鲁棒性、安全性以及嵌入容量,结合加密技术与图像压缩编码技术,提出了一种基于多描述编码和小波变换的加密数字水印技术.该技术采用密钥1对需要隐藏的水印图像进行多描述编码,并将编码转换为格雷码,然后将宿主图像色彩分量变换为差值图像,最后在频域内采用密钥2进行小波变换,以交互块跳频的方式完成水印信息的嵌入.理论分析和仿真实验均表明,这种数字水印技术有较大的嵌入容量,同时对常见的图像处理操作具有较强的鲁棒性,能够提高水印的安全性及抗剪裁攻击性能.

基于Mojette变换的多描述编码

本文利用Mojette变换实现了一种图像多描述编码方法.Mojette变换是一种离散投影变换,它的各个投影之间是相互独立的,任一组的投影数据可以被另一组所替换.利用这个特性,我们可以方便地控制冗余度来构成多描述码流,并且构造出来的多描述码流不局限于二信道多描述系统,可以任意扩展到多个描述码流的系统.实验证明,这种多描述编码方法实现简单,并且能够获得较好的抗误码性能.

图像的多描述编码

图像的多描述编码(MDC)是针对单描述编码(SDC)而言,其编码方法是将图像编码为多个位流(描述),并使每个描述都能恢复可接受质量的图像。其恢复图像的质量只依赖描述的个数,即如果解码器接收到的描述越多,则由这些描述共同形成的图像质量就越高。在图像通信应用中,在无信道编码的情况下,用MDC方法可适应传输条件恶劣的信道,尤其是无线信道和网络信道。为了能在传输信道恶劣的条件下进行有效的图像传输,在对MDC的基本理论及其应用以及近几年MDC的研究现状进行概述和总结的基础上,提出了一种基于EZW编码的MDC方法。实验结果表明,此法简单、有效,其不仅实现了压缩图像传输的健壮性,同时兼顾了压缩效率。

基于感兴趣区域的低复杂度多描述编码方法

针对在不可靠网络中传输包含感兴趣区域图像的问题,提出了一种低复杂度、高效、鲁棒的编码方法.该编码方法建立在多路径网络传输结构的基础上,采用多描述编码思想,把图像信息分成几个描述;为了保护感兴趣区域,在每个描述中对这部分区域增加冗余度,并分别通过不同的路径传输.该编码方法实现了信号传输鲁棒性和编码效率的调节控制,并与各种高性能的图像或视频压缩技术相兼容.实验表明,该方法在提高图像在网络上传输鲁棒性的同时,也能有效地保护感兴趣区域,重建图像的感兴趣区域及背景区域的信噪比指标都有了明显的提高.

一种分层多描述编码的动态带宽分配策略

针对无线流媒体业务带宽资源有限的特点,提出一种基于分层多描述编码的动态带宽分配策略LMDBA.该策略利用了分层多描述编码的特性实现动态带宽分配,并采用QoS升降级策略,在保证用户QoS的前提下,尽可能地降低系统阻塞,提高系统带宽资源利用率.并对QoS升降级策略进行了公平性分析.仿真实验结果表明,在提供一定用户QoS保证下,提出的新策略比传统固定带宽分配策略在带宽资源利用率和系统阻塞上有显著的改善.

一种基于冗余Ridgelet变换的图像多描述编码方法

利用冗余Ridgelet变换实现了一种多描述编码方案。在JPEG标准的基础上,利用冗余Ridgelet变换,不仅在描述之间引入了冗余,而且根据脊波变换对图像分解的有效性,同时可以获得理想的图像压缩效果。该方案对输入图像进行分块、DCT(Dis-crete Cosine Transform)变换以及量化;对得到的系数矩阵进行按频率重排;重排后的系数矩阵再做冗余Ridgelet变换,根据脊波域系数能量的特点产生描述。实验表明,当产生两个描述时,提出的多描述编码方法,即使只收到一个描述时,也可以获得很好的图像重建效果,从而有较好的抗误码性能。

一种基于DCT的图像多描述编码方法

多描述编码针对不可靠网络传输将信号源编码成多个比特流,利用信号冗余估计丢失的信息,支持多层次质量解码。就两个描述的情况提出了三种基于离散余弦变换(DCT)的多描述编码方案。

视频多描述编码方法的研究

多描述编码(MDC)是视频传输抗误码的主要技术之一,但在只有较少描述用于重枸视频时,不能得到满意的图像。本文将MD-SPIHT方法扩展到3D-SPIHT,提出了基于小波芟换的视频MDC与子波树恢复的联合抗误码算法,仿真实验结果证实了该算法的有效性。

面向ZigBee的视频多描述编码及其传输性能仿真

针对视频码流在ZigBee等不可靠低速无线网络传输时易发生编码信息包丢失而导致接收端无法正确解码这一问题,提出一种基于3D-SPIHT视频多描述编码方案。与传统多描述编码如MDSQ相比,该方案创建的各描述质量平衡,并能通过去除视频帧间冗余来提高压缩比;与国际标准(H.264等)相比,该方案具有算法简单、能够在任意码流截断处解码、码率可连续分级和无明显块效应等优点。实验表明,该编码方案能够较好地应用于ZigBee多信道网络,并在较大压缩比的情况下仍能获取质量较好的重建图像,具有较高的应用价值。

基于平衡多小波图像变换的视频多描述编码

提出了一种新的视频多描述编码方法 ,即基于平衡多小波图像变换的视频多描述编码。首先 ,把图像进行多小波变换 ,然后 ,按照图像多小波变换后子带图像分量的异同重组图像的多小波系数 ,相同分量的多小波系数就构成图像的一个描述。视频的每帧图像都如是处理 ,就得到视频的多描述编码。一个好的视频多描述编码方案应该满足两个基本条件 :各个描述平均分担图像信息和各个描述能够互相差错掩埋。通过统计分析和数学推导发现 ,在目前几种常用的多小波中 ,只有平衡多小波能够满足视频多描述编码的两个条件。本文给出了各个描述之间进行差错掩埋的数学公式 ,并据此提出视频多描述编码的算法。实验结果表明 ,即使在丢失四分之三数据的情况下 ,该算法依然能够以接近 30 d B的