DVC中基于广义高斯分布的WZ帧重构算法

为提高分布式视频编码系统解码WZ(Wyner-Ziv)帧的图像质量,提出了基于广义高斯分布的WZ帧重构算法.该算法充分考虑了边信息与原始WZ帧具有较强相关性的特点,将广义高斯分布作为相关模型;在边信息已知情况下,对给定量化区间、计算WZ帧的条件期望并将其作为WZ重构值;将广义高斯分布的形状参数设为0.5,推导出基于广义高斯分布重构WZ帧的闭式表示.实验结果表明,文中提出的基于广义高斯分布的WZ帧重构算法比最小均方误差(MMSE)重构算法的峰值信噪比提高约0.6 d B,并能有效改善重构WZ帧的图像质量.

基于混合相关噪声模型的WZ帧重构算法

为进一步提高分布式视频编码的WZ帧重构质量,在分析现有算法基础上,提出一种WZ帧重构算法。从实际应用角度出发,对Laplacian和Cauchy分布相关噪声模型进行分析,指出其各自特点,在此基础上将二者混合使用,通过设定阈值对残差系数进行分类,分别对应生成边信息质量高和边信息质量低的情况,生成高质量边信息采用Laplacian分布进行建模,反之采用Cauchy分布表示相关噪声,分别推导WZ的条件期望值作为WZ重构值。实验中选用参数0.5,其结果表明,该算法可以显著提高WZ帧质量和系统率失真性能,适用于运动剧烈视频序列和大GOP情况。