分布式视频编码中基于多概率混合分布的相关噪声建模方法

相关噪声建模(Correlation Noise Modeling,CNM)的准确度是影响分布式视频编码(Distributed Video Coding,DVC)系统性能的关键因素之一.针对经过8×8离散余弦变换(Discrete Cosine Transform,DCT)后的相关噪声子带,本文提出了全新的基于多概率混合分布的CNM方法.该方法可根据子带的信息熵与子带在柯西、拉普拉斯和高斯三种概率分布下信息熵的相似度,自适应选择合适的概率分布对子带进行建模,提高了CNM的准确度.实验结果表明,采用本文提出的离线和在线CNM方法与现有典型的CNM方法相比,DVC系统的率失真(Rate-Distortion,R-D)性能均获得显著的提高.