基于标量量化分割的视频多描述编码方法及系统的制作方法

文档序号:8286214阅读:406来源:国知局
基于标量量化分割的视频多描述编码方法及系统的制作方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及视频通信中的差错复原技术领域,尤其是涉及一种基于标量量化分割 的视频多描述编码方法及系统。
【背景技术】
[0002] 随着多媒体技术与计算机网络的发展,网上视频点播、可视会议、网上可视电子商 务、网上政务等层出不穷的视频业务如雨后春笋般地发展起来。同时,对于视频编码技术的 研宄一直在继续,视频编码的目标已由过去的面向存储转为面向网络传输。
[0003]在无线、因特网等易发生误码的网络环境中,视频传输面临着巨大挑战。目前的压 缩编码标准对信息的处理主要采用基于块的预测编码和变长编码技术,压缩后的码流对传 输错误十分敏感。传统编码方法主要采用分层编码技术来压缩图像,若基本层码流中出现 误码可能导致恢复出来的图像质量严重恶化。更差的情况是如果基本层数据帧丢失,接收 方则很难重构图像。为此,现有采用纠错机制来保证部分数据,特别是基本层数据的正确传 输,但这种方法要么不便实现要么就是代价太高。比如ARQ(AutomaticRepeatRequest,自 动重传请求)协议利用重传来保证数据的无误传输,但由此造成的延时可能是实时传输中 难以接受的。
[0004] 而视频多描述编码则不存在这个问题,多描述编码技术可以利用正确接收到的任 何一个描述重构出有用的原始信号,随着接收到的描述数量的增加,解码出的图像质量也 逐步提高。采用视频多描述编码算法,还可以利用其他描述中未受损害的帧来修复本描述 中受损的帧。这样,即便是两个描述都遭受了分组丢失,只要这两个描述遭受的分组丢失不 是同时发生,它们仍然可以维持有用的视频质量。正是由于多描述编码技术具有较强的抗 差错能力,它在视频通信中有着广泛的应用前景,多描述编码的研宄对于视频通信有着重 要的意义。

【发明内容】

[0005] 本发明的目的在于克服现有技术的缺陷,提供一种基于标量量化分割的视频多描 述编码方法及系统,能够在编码端采用映射算法将视频码流分解为多个码流,在解码端又 能通过相应的反映射算法对收到的多个码流联合解码,从而更好的实现视频信号的高效稳 定传输。
[0006] 为实现上述目的,本发明提出如下技术方案:一种基于标量量化分割的视频多描 述编码方法,包括以下步骤:
[0007]S1,编码端将图像信号依次经DCT变换和量化后,对量化后的DCT系数进行映射, 将一路图像信号分解为两路码流;
[0008]S2,解码端对收到的任意单路所述码流独立解码,或对两路所述码流联合解码。
[0009] 优选地,在步骤Sl中,选取部分所述DCT系数对其进行映射分解。
[0010] 优选地,所述DCT系数存放在数组中,且所述数组中的零数据以及左上角的直流 系数不映射。
[0011] 优选地,所述编码端采用矩阵算法将所述DCT系数进行垂直方向和水平方向分 解。
[0012] 优选地,分解后的所述DCT系数在矩阵中紧靠所述矩阵的主对角线摆放,且按照 zigzag扫描顺序摆放,得到两张索引映射表,根据所述索引映射表将所述图像源信号分解 为两路码流。
[0013] 优选地,其中一张所述索引映射表对应的映射公式为:
[0014]a =x/3+x% 3,
[0015]b =x/3+l;
[0016] 另一张所述索引映射表对应的映射公式为:
[0017]a =x/3+x% 3,
[0018]b =x/3-l;
[0019] 其中,a,b分别为分解后的垂直方向和水平方向的DCT系数,X为分解前的DCT系 数。
[0020] 优选地,所述步骤S2中,所述解码端采用边解码器对任意单路所述码流独立解 码,采用联合解码器对多个所述码流联合解码。
[0021] 优选地,所述边解码器和所述联合解码器同样根据所述编码端得到的两张索引映 射表,并通过相应的反映射算法得到分解前的所述DCT系数。
[0022] 优选地,其中一张所述索引映射表对应的反映射公式为:
[0023] X=a+2b_2 或X= 3a_2 或X= 3b_2;
[0024] 另一张所述索引映射表对应的反映射公式为:
[0025]X=a+2b+2 或X= 3a+2 或X= 3b+2。
[0026] 本发明的另一目的还在于,提供一种基于标量量化分割的视频多描述编码系统, 包括编码端和解码端,所述编码端包括DCT变换模块、量化模块和映射模块,所述解码端包 括反映射模块、反量化模块和反DCT变换模块,所述DCT变换模块、量化模块分别对图像信 号进行DCT变换和量化;所述映射模块采用映射算法将量化后的DCT系数进行垂直方向和 水平方向分解为两路数据;所述反映射模块采用反映射算法将收到的任意单路或两路数据 恢复出源所述DCT系数,恢复后的所述DCT系数依次经反量化模块、量化模块进行反量化和 反DCT变换后恢复出原所述图像信号。
[0027] 本发明的有益效果是:
[0028] 1、本发明在编码端可将一路视频信号分解为多路,在解码端收到任意一路都能单 独解码,收到多路则能联合解码,提高了编码的鲁棒性,保证了视频流在诸如互联网的环境 中的稳定传输。
[0029] 2、本发明比较简单直观,但是又不失数学意义上的严谨,因此在编码效率和编码 复杂度上比较出色,在丢包复原能力和主观效果上也能符合要求,所以具有一定的实际应 用价值。
[0030] 3、本发明对DCT变换后的量化系数进行分解映射,有确定的数学公式,编程容易 实现。
[0031] 4、本发明在传统视频编解码框架中分别增加了映射与反映射模块,模块的增加不 打破原先编解码框图中固有的反馈循环,保证了产生的码流中携带的运动矢量仍旧是原始 的标准的运动矢量,这样利于解码端很方便并且精确的恢复原图像。
【附图说明】
[0032] 图1是现有多描述编码算法的模型示意图;
[0033] 图2是本发明实施例多描述量化的原理示意图;
[0034] 图3是本发明一种基于标量量化分割的视频多描述编码方法的流程示意图;
[0035] 图4a?4d和图5是多描述编码算法中索引元素在匹配矩阵中的排放顺序示意 图;
[0036] 图6和图7是本发明实施例得到的两张索引匹配表;
[0037] 图8是本发明一种基于标量量化分割的视频多描述编码系统中编码端的框图示 意图;
[0038] 图9a、9b是本发明一种基于标量量化分割的视频多描述编码系统中解码端的框 图示意图。
【具体实施方式】
[0039] 下面将结合本发明的附图,对本发明实施例的技术方案进行清楚、完整的描述。 [0040]如图1所示,为现有多描述编码的模型,信源通过多描述编码器得到Sl,S2,…Sn 多个描述,各描述通过独立的信道传送到解码端,解码器最少接收〇个描述,最多接收n个 描述,总共有2n种接收情况。接收到的描述数目不同,解码器能恢复的信源程度也不同,当 所有描述都收到时,能最大限度地恢复信源,收到的描述少,恢复的效果要差一些。
[0041] 本发明所揭示的一种基于标量量化分割的视频多描述编码方法及系统,在现有多 描述编码算法的基础上结合视频编码实际情况,在编码端,通过映射算法将图像信号变换 后的DCT系数进行分解,将源图像信号分解为两路及两路以上码流;在解码端,通过反映射 算法对收到的任意一路码流独立解码,或对收到的多个码流联合解码。本发明提高了编码 的鲁棒性,保证了视频流在诸如互联网的环境中稳定传输。
[0042] 本发明实施例以两通道的多描述编码算法为例,具体阐述本发明基于标量量化分 割的视频多描述编码方法。如图2所示,为本发明实施例的多描述量化的基本思想,X为信 源产生的抽样,经过多描述编码器得到索引l,a(_)是一个匹配器,将索引1匹配为索引对 (i,j)。go,%是边解码器,分别收到i和j,解码产生$和$g2是中央解码器,收到(i, JvJvO j)后解码产生^ JvO
[0043] 结合图2和图3所示,本发明实施例所揭示的一种基于标量量化分割的视频多描 述编码方法,包括以下步骤:
[0044]步骤Sl,编码端将图像信号依次经DCT变换和量化后,对量化后的DCT系数进行映 射,将一路图像信号分解为两路码流;
[0045] 步骤S2,解码端对收到的任意单路码流独立解码,或对两路码流联合解码。
[0046] 具体地,在编码端,8*8图像数据经过DCT变换,然后再经过标准量化,标量量化后 的DCT系数全部存放在一个有64个数值的数组中,并且按照zigzag扫描(即之字形)顺 序排放量化后的DCT系数。DCT系数在数组中排放特点是:数据基本集中在左上角,数值范 围在-127?+127之间,并且含有大量的零数据。左上角为直流系数,右下角为X和Y方向 的最高空间频率系数;左上方各系数的平方反映图像的低频能量,右下方各系数的平方值 反映图像的高频能量,即图像的细节能量;右上角系数反映Y方向为直流X方向最高频的能 量;左下角系数反映X方向为直流Y方向最高频的能量。
[0047] 在整个多描述编码方法中,最难实现的地方是如何由索引1匹配索引对(i,j),且 从索引1到索引对(i,j)必须是可逆的,这样才能保证在解码端能准确恢复出信源抽样。
[0048] 本发明实施例在编码端在通过映射算法对DCT系数进行分解:定义一个矩阵:横 向是i,纵向是j,结合起来就是索引对(i,j),矩阵中的数据是索引值1。
[0049] 根据量化后的DCT数据的排放特点,可以优化本发明的MDSQ算法。具体地,我们 发现量化后的DCT数据中零数据很多,那么,对于所有的零数据,不把它映射为两路,只是 简单的照抄。对于直流系数,以及靠近直流系数的8X8数据块的左上角的数据,可以有选 择的决定是否要映射为两路。
[0050] 在Vaishampayan所提出的方法中,较重要的一点就是要首先选择匹配矩阵主对 角线上的元素,然后尽可能的选择离主对角线最近的其他对角线上的元素,大致的形状如 图4a?4d所示。元素的安排次序也有讲宄,本发明实
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