在可分级视频编码(SVC,scalable video coding)的框架下,利用分布式视频编码(DVC,distributed video coding)技术,设计了一种低编码复杂度的SVC方案。该系统具有空间可分级的特性,各分层中仅用到了传统的帧内编码技术和DVC技术,最大限...在可分级视频编码(SVC,scalable video coding)的框架下,利用分布式视频编码(DVC,distributed video coding)技术,设计了一种低编码复杂度的SVC方案。该系统具有空间可分级的特性,各分层中仅用到了传统的帧内编码技术和DVC技术,最大限度的减小了SVC系统的编码复杂度。在该系统中,充分利用分级系统的特点,在增强层(EL)的解码中提出了一种基于二次搜索和残差补偿(DSRCB)的边信息(SI)生成算法和一种基于时空域虚拟噪声模型的估计算法,并针对各分层图像的频域特性优化了量化模型。实验表明,与基于传统视频编码技术的SVC系统相比,该系统具有极低的复杂度,性能超过了非可分级的DVC系统,而且在较小的GOP(group of pictures)尺寸下获得了接近传统SVC系统的性能。展开更多
文摘在可分级视频编码(SVC,scalable video coding)的框架下,利用分布式视频编码(DVC,distributed video coding)技术,设计了一种低编码复杂度的SVC方案。该系统具有空间可分级的特性,各分层中仅用到了传统的帧内编码技术和DVC技术,最大限度的减小了SVC系统的编码复杂度。在该系统中,充分利用分级系统的特点,在增强层(EL)的解码中提出了一种基于二次搜索和残差补偿(DSRCB)的边信息(SI)生成算法和一种基于时空域虚拟噪声模型的估计算法,并针对各分层图像的频域特性优化了量化模型。实验表明,与基于传统视频编码技术的SVC系统相比,该系统具有极低的复杂度,性能超过了非可分级的DVC系统,而且在较小的GOP(group of pictures)尺寸下获得了接近传统SVC系统的性能。
