杨春玲 谢小兰

(华南理工大学电子与信息学院 广州 510640)

1 引言

分布式视频编码(Distribution Video Coding,DVC)是建立在 Slepian-Wolf 理论[1]和 Wyner-Ziv(WZ)理论[2]基础上的一种新型的视频编码框架。与传统的视频编码(MPEG-x, H.26x等) 相比，这种视频编码结构编码简单、解码复杂，适合应用于计算能力和内存容量都受限的无线视频终端。

基于 Turbo码的 Discrete Cosine Transform(DCT)域的Wyner-Ziv编码系统TDWZ[3]是当前最典型有效的 DVC系统之一，本文的研究基于TDWZ。

在分布式视频编码中，原始WZ帧与相应边信息间相关噪声模型的准确度对编码效率有很大影响，相关噪声模型越准确，Turbo码成功解码需要的校验位就越少，一方面降低了码率，提高了压缩效率；另一方面，减少了Turbo码解码的计算量。所以，解码端相关噪声的准确建模是分布式视频编码的一个关键技术。

现有的 DVC系统一般采用拉普拉斯分布来描述原始WZ帧和边信息之间的噪声关系，近年来许多研究者对相关噪声模型的研究主要在于如何获得更精确的拉普拉斯参数[4,5]。文献[4]利用残差置信度，提出了子带级、系数级两种不同级别的拉普拉斯参数估计算法。文献[5]利用已经成功解码的部分 WZ帧子带来估计更精确的拉普拉斯参数。文献[6]提出利用拉普拉斯概率密度函数的加权和(利用相应的统计运动矢量场的概率作为权重)对相关噪声进行建模。子带级的拉普拉斯分布模型由于在计算复杂度和精确度上具有良好的折中得到了广泛认可。

本文通过研究发现DVC系统中的DCT残差系数统计分布不完全符合拉普拉斯分布这个假设，而是具有更尖的峰值特性和更长的尾部，为适应残差系数的这两个特性，本文提出拉普拉斯-柯西混合分布(LCMD)模型对TDWZ中的相关噪声进行建模。……