CN102130690A - 一种喷泉码编码方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明涉及编解码技术，公开了一种喷泉码编码方法及装置，其中喷泉码编码方法包括：从待编码对象中提取需要传输的数据集合；将所述数据集合分成至少两个数据子集合，所述至少两个数据子集合具有不同的重要程度；根据预先设置的概率选择参数，从所述数据子集合中选择输入符号进行喷泉码编码，所述概率选择参数与所述数据子集合一一对应，所述概率选择参数的大小与所述数据子集合的重要程度对应。使用本发明，具有较高的译码性能。

Description

一种喷泉码编码方法及装置

技术领域

本发明涉及编解码技术，具体涉及一种喷泉码编码方法及装置。

背景技术

喷泉码是一种无码率的线性分组码，它可以对有限长的n个原始输入符号进行编码，生成无限多个编码符号。而接收端只需要接收到其中任意N(N略大于n)个编码符号，就能以很高的概率成功译出原始输入符号。喷泉码的编译码算法只采用简单的异或运算和赋值运算，因此具有很低的编译码复杂度。喷泉码的无码率性能和低编译码复杂度使其能适用于各种通信场景。目前，喷泉码也已经被数位视频广播-手持(DVB-H：Digital VideoBroadcasting-Handheld)标准和第三代合作伙伴计划(3GPP：3rd GenerationPartnership Project)组织的多媒体广播和组播业务(MBMS：MultimediaBroadcast and Multicast Services)标准采用。

近年来，喷泉码引起了人们的广泛关注和研究。目前，对喷泉码的研究大都考虑相等错误保护(EEP：Equal Error Protection)的情形，即在编码时，需要编码的数据集合中的输入符号被选取的概率都是一样的。

但是在特定的应用场景中，例如待传输对象是图像、音视频等时，各个数据的重要程度不相同时，此时采用EEP会使得具有不同重要程度的数据被选取的概率一样，译码性能不是很高。

发明内容

本发明实施例提供了一种喷泉码编码方法及装置，具有较好的译码性能。

本发明实施例提供了一种喷泉码编码方法，包括：

从待编码对象中提取需要传输的数据集合；

将所述数据集合分成至少两个数据子集合，所述至少两个数据子集合具有不同的重要程度；

根据预先设置的概率选择参数，从所述数据子集合中选择输入符号进行喷泉码编码，所述概率选择参数与所述数据子集合一一对应，所述概率选择参数的大小与所述数据子集合的重要程度对应。

本发明实施例提供了一种喷泉码编码装置，包括：

提取单元，用于从待编码对象中提取需要传输的数据集合；

拆分单元，用于将所述提取单元提取的数据集合分成至少两个数据子集合，所述至少两个数据子集合具有不同的重要程度；

编码单元，用于根据预先设置的概率选择参数，从所述拆分单元分成的至少两个数据子集合中选择输入符号进行喷泉码编码，所述概率选择参数与所述数据子集合一一对应，所述概率选择参数的大小与所述数据子集合的重要程度对应。

从本发明实施例提供的以上技术方案可以看出，从上可知，本发明实施例可以将需要传输的数据集合按照重要程度的不同分成不同的数据子集合，并且在编码过程中根据预先设置的概率选择参数从数据子集合中选择输入符号进行喷泉码编码，概率选择参数的大小与数据子集合的重要程度对应，使重要程度高的输入符号被选取的几率增加，相应地，编码端在译码时得到重要程度高的编码符号的几率也增加，从而编码端可以较大程度地恢复输入数据，具有较好的译码性能。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明一实施例中一种喷泉码编码方法的流程图；

图2为本发明另一实施例中一种喷泉码编码方法的流程图；

图3为本发明另一实施例中喷泉码编码装置的结构示意图；

图4为本发明另一实施例中仿真处理中译码性能与译码开销的关系图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

先介绍本发明实施例提供的喷泉码编码方法，图1描述了本发明一实施例中一种喷泉码编码方法的流程，可以如下所述。

101、从待编码对象中提取需要传输的数据集合。

例如，待编码对象可以是图像、音频、视频等；其中，图像可以是一层图像，如灰度图像、或RGB图像中的一层等。

例如，可以利用小波变换从待编码对象中提取需要传输的数据集合；在待编码对象是图像时，还可以直接读取各像素点的数值。

102、将数据集合分成至少两个数据子集合，该至少两个数据子集合具有不同的重要程度。

例如，可以将数据集合中具有相同重要程度的数据放在同一个数据子集合，具体地，可以将数据集合中数据的相同位置的比特位的数据作为一个数据子集合，相同位置的比特位的数据具有相同的重要程度，从而将数据集合分成至少两个数据子集合。将不同重要程度的数据区分处理的喷泉码编码方法可以称为不等错误保护(UEP：Unequal Error Protection)喷泉码编码方法。

例如在数据集合中的数据以字节为单位存储时，由于一个字节具有8个比特位，并且该8个比特位的重要程度各不相同，重要程度从高位比特到低位比特逐渐降低，此时可以以字节为单位存储的数据的相同位置的比特位的数据分成8个数据子集合。需要说明的是，本发明实施例并不对数据集合中的数据以何种单位进行存储，例如以5个比特为单位进行存储，以10个比特为单位进行存储等，都不会影响本发明实施例的实现。

103、根据预先设置的概率选择参数，从数据子集合中选择输入符号进行喷泉码编码；其中，概率选择参数与数据子集合一一对应，概率选择参数的大小与数据子集合的重要程度对应。

概率选择参数表示编码过程中数据子集合中的某一个输入符号被选取的概率，喷泉码编码装置在对数据集合进行喷泉码编码时，就根据各个数据子集合的概率选择参数从各个数据子集合中选择输入符号；由于各个数据子集合的重要程度互不相同，相应的各个数据子集合的概率选择参数也可以是互不相同，当然也不排除有部分数据子集合的概率选择参数相同的情况；从而在数据子集合中随机选择输入符号进行喷泉码编码时，由于各个数据子集合的概率选择参数不同，因此各个数据子集合中的输入符号被选择的概率就不同，重要程度高的数据子集合中的输入符号被选择的几率相对要高一些。

概率选择参数是预先设定的，针对不同的应用场景可以设定不同的概率选择参数。例如，概率选择参数具体可以采用如下方式确定：确定待编码对象的应用场景对应的目标函数；求解目标函数获得概率选择参数。

从上可知，本实施例可以将需要传输的数据集合按照重要程度的不同分成不同的数据子集合，并且在编码过程中根据预先设置的概率选择参数从数据子集合中选择输入符号进行喷泉码编码，概率选择参数的大小与数据子集合的重要程度对应，使重要程度高的输入符号被选取的几率增加，相应地，编码端在译码时得到重要程度高的编码符号的几率也增加，从而编码端可以较大程度地恢复输入数据，具有较好的译码性能。

如下介绍本发明另一实施例提供的一种喷泉码编码方法，图2描述了该另一实施例的流程，该实施例以待编码对象为图像为例进行说明，可以理解的是，在待编码对象不是图像时也可以采用类似的方式进行处理，本发明实施例不再赘述。

201、从图像数据中提取需要传输的数据集合S。

例如，可以直接读取图像的各像素点的数值，或者可以利用小波变换从图像中提取若干层的数据，并将S中的数据以字节为单位存储。

202、按照比特位的高低顺序将集合S中的数据分成不同重要程度的数据子集合。

例如，按照比特位的高低顺序将集合S中的数据分成8个不同重要程度的数据子集合s₁，s₂…s₈；假设数据集合S中共包括n个字节，将该n个字节的第一个比特的数据取出，组成第一个数据子集S₁，依次类推，将S分成8个子集合s₁，s₂，…s₈。

203、将数据子集合作为输入数据，进行UEP喷泉编码。

例如，将s₁，s₂…s₈作为输入数据，进行UEP喷泉编码，进行UEP喷泉编码时按照数据子集合s₁，s₂，…s₈分别对应的概率选择参数从s₁，s₂，…s₈中选择输入符号进行编码，并发送编码后的编码符号，从而完成编码端的操作。

204、接收端收到编码符号后开始译码。

接收端收到预置数量的编码符号后开始译码，恢复输入数据为s′₁，s′₂，…s′₈；由s′₁，s′₂，…S′₈重新组合成图像数据S′；再由S′恢复图像。其中，预置数量可以少于或等于或多余编码端发送的编码符号的数量，具体可以根据需要恢复的图像的精确度进行设置，图像的精确度要求越高，则预置数量的数值越大。

从上可知，本实施例可以将需要传输的数据集合中的数据按照字节中比特位重要程度的不同分成不同的数据子集合，并且在编码过程中根据预先设置的概率选择参数从数据子集合中选择输入符号进行喷泉码编码，概率选择参数的大小与数据子集合的重要程度对应，使重要程度高的输入符号被选取的几率增加，相应地，编码端在译码时得到重要程度高的编码符号的几率也增加，从而编码端可以较大程度地恢复输入数据，具有较好的译码性能。

如下介绍本发明另一实施例提供的一种喷泉码编码方法，该实施例主要描述概率选择参数的确定过程，该实施例以待编码对象为图像为例进行说明，可以理解的是，在待编码对象不是图像时也可以采用类似的方式进行处理，本发明实施例不再赘述。

令表示编码符号的度分布，把输入符号分为r个集合：s₁，s₂，…s_r，集合大小分别为α₁n，α₂n，…α_rn，

令p_j为概率选择参数，表示编码过程中集合s_j(j＝1，…，r)中的某一个输入符号被选取的概率，显然

并假设接收到的编码符号与输入符号的比值为γ(称γ为冗余度)。参数Ω(x)，n，γ，α₁，α₂，…α_r，p₁，p₂，…，p_r就决定了喷泉码的译码编译码性能和不等错误保护性能。

令与-或树T_l为一个深度为2l的树，T_l的根结点被估值为0的概率为y_l＝f(y_l-1)，其中，y_l-1是与-或树T_l-1的根结点估值为0的概率，并且有：

f(x)＝δ(1-β(1-x))

$\mathrm{\δ}\left(x\right)=\underset{i}{\mathrm{\Σ}}{\mathrm{\δ}}_i{x}^i,$ $\mathrm{\β}\left(x\right)=\underset{i}{\mathrm{\Σ}}{\mathrm{\β}}_i{x}^i---\left(1\right)$

(1)式反映了喷泉码的BP译码算法的译码成功率，与-或树T_l的根结点被估值为0的概率y₁就是经过l次BP迭代译码后，某一输入符号还没有被恢复的概率。

考虑参数为Ω(x)，n，γ，α₁，α₂，…α_r，p₁，p₂，…，p_r的不等错误保护喷泉码，令y_l，j表示集合s_j中的某一输入符号经过l次迭代译码后，还没有被恢复的概率，可以得到：

y_0，j＝1，j＝1，…，r

$y_{l,j}={\mathrm{\δ}}_j(1-\mathrm{\β}(1-\underset{k=1}{\overset{r}{\mathrm{\Σ}}}{p}_k\·{\mathrm{\α}}_k\·n\·y_{l-1,k})),l\≥1---\left(2\right)$

其中，β(x)＝Ω′(x)/Ω′(1)， ${\mathrm{\δ}}_j\left(x\right)=e^{n{p}_j\mathrm{\μ\γ}(x-1)}---\left(3\right)$

其中，μ＝Ω′(1)是编码符号的平均度值。

根据上述(1)、(2)和(3)，本发明实施例给出了如下3种具体实现方式：

一、在图像传输过程中，像素点中字节的越高位也越重要，因此可以定义如下公式：

$\mathrm{\ρ}=\frac{\underset{i=1}{\overset{r}{\mathrm{\Σ}}}{w}_i(1-y_{l,i})}{\underset{i=1}{\overset{r}{\mathrm{\Σ}}}{w}_i}---\left(4\right)$

为了使UEP喷泉码具有良好的性能，参数p₁，p₂，…，p_r的求解可以表述成如下的目标函数公式：

$\max \mathrm{\ρ}=\frac{\underset{i=1}{\overset{r}{\mathrm{\Σ}}}{w}_i(1-y_{l,i})}{\underset{i=1}{\overset{r}{\mathrm{\Σ}}}{w}_i}$

$s.t.\left\{\begin{array}{c}{y}_{0,i}=1,i=1,...,r\\ y_{l,i}={\mathrm{\δ}}_i(1-\mathrm{\β}(1-\underset{k=1}{\overset{r}{\mathrm{\Σ}}}{p}_k\·{\mathrm{\α}}_k\·n\·y_{l-1,k}))\\ \mathrm{\β}\left(x\right)={\mathrm{\Ω}}^{\′}\left(x\right)/{\mathrm{\Ω}}^{\′}\left(1\right)\\ {\mathrm{\δ}}_j\left(x\right)=e^{n{p}_j\mathrm{\μ\γ}(x-1)}\\ \underset{i=1}{\overset{r}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\α}}_i\·p_i\·n=1\end{array}\right.---\left(5\right)$

其中，r是数据子集合的数量；ρ是译码性能，w_i为第i个数据子集合的权重；y_l，i是第i个数据子集合中某一输入符号经过l次迭代译码后，还没有被恢复的概率；p_k是编码过程中第k个数据子集合中输入符号被选取的概率；α_k·n是第k个数据子集合中输入符号的数量；Ω(x)是编码符号的度分布，Ω′(x)是对Ω(x)求导；μ＝Ω′(1)是编码符号的平均度值。

二、在目前对UEP喷泉码性能的评价标准大多单纯以误码率来衡量，假设与输入符号集合s₁，s₂，…s_r，与其相对应的优先权重为w₁，w₂，…w_r(0＜w_i＜1，i＝1，…，r)，因此可以定义如下公式：

$\mathrm{\ρ}=\frac{\underset{i=1}{\overset{r}{\mathrm{\Σ}}}{w}_i\frac{m_i}{{\mathrm{\α}}_{i}n}}{\underset{i=1}{\overset{r}{\mathrm{\Σ}}}{w}_i}---\left(6\right)$

为性能评价标准，其中m_i表示第i部分输入符号集合s_i中成功译码的符号个数。显然ρ的值越接近1，译码性能越好。

分析性能评价标准公式(6)可知，

表示的是第i部分输入符号的译码成功率，而在理论上，当l较大时，

等于的1-y_l，i。其中，y_l，i为第i部分输入符号经过l次迭代译码后，还不能正确译码的概率。显然，在实现不等错误保护的过程中，经过l次迭代译码后，重要程度更高的输入符号正确译码的概率应该更大。另外，在实际的应用中，迭代次数l对应于数据的恢复时间，较为重要的数据完全译码时，所需要的迭代次数应该更少，即越重要的数据的恢复时间越短。

因此，当给定迭代次数l后，为了实现不等错误保护和不等恢复时间的喷泉码，参数p₁，p₂，…，p_r的求解可以表述成如下的目标函数公式：

$\max \mathrm{\ρ}=\underset{i=0}{\overset{r}{\mathrm{\Σ}}}{w}_i\·(1-y_{l,i})$

$s.t.\left\{\begin{array}{c}{y}_{0,i}=1,i=1,...,r\\ y_{l,i}={\mathrm{\δ}}_i(1-\mathrm{\β}(1-\underset{k=1}{\overset{r}{\mathrm{\Σ}}}{p}_k\·{\mathrm{\α}}_k\·n\·y_{l-1,k}))\\ \mathrm{\β}\left(x\right)={\mathrm{\Ω}}^{\′}\left(x\right)/{\mathrm{\Ω}}^{\′}\left(1\right)\\ {\mathrm{\δ}}_j\left(x\right)=e^{n{p}_j\mathrm{\μ\γ}(x-1)}\\ \underset{i=1}{\overset{r}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\α}}_i\·p_i\·n=1\end{array}\right.---\left(7\right)$

其中，r是数据子集合的数量；ρ是译码性能，w_i为第i个数据子集合的权重；y_l，i是第i个数据子集合中某一输入符号经过l次迭代译码后，还没有被恢复的概率；p_k是编码过程中第k个数据子集合中输入符号被选取的概率；α_k·n是第k个数据子集合中输入符号的数量；Ω(x)是编码符号的度分布，Ω′(x)是对Ω(x)求导；μ＝Ω′(1)是编码符号的平均度值。

三、在图像传输过程中，用接收端恢复的图像的峰值信噪比(PSNR)来反映接收的质量，可以定义PSNR如下：

$\mathrm{PSNR}=10{\log \left(\frac{255}{\mathrm{MSE}}\right)}^2---\left(8\right)$

其中MSE(均方差)为接收图像与原图像所有像素点灰度值的均方差。PSNR越高表示图像质量越接近原图像，因此恢复质量越好。

为了使UEP喷泉码具有良好的性能，参数p₁，p₂，…，p_r的求解可以表述成如下的目标函数公式：

$\max \mathrm{PSNR}=10\log {\left(\frac{255}{\mathrm{MSE}}\right)}^2$ or min MSE＝(x-z)² or $\max \mathrm{\ρ}=\frac{\underset{i=1}{\overset{r}{\mathrm{\Σ}}}{w}_i(1-y_{l,i})}{\underset{i=1}{\overset{r}{\mathrm{\Σ}}}{w}_i}$

$s.t.\left\{\begin{array}{c}{y}_{0,i}=1,i=1,...,r\\ y_{l,i}={\mathrm{\δ}}_i(1-\mathrm{\β}(1-\underset{k=1}{\overset{r}{\mathrm{\Σ}}}{p}_k\·{\mathrm{\α}}_k\·n\·y_{l-1,k}))\\ \mathrm{\β}\left(x\right)={\mathrm{\Ω}}^{\′}\left(x\right)/{\mathrm{\Ω}}^{\′}\left(1\right)\\ {\mathrm{\δ}}_j\left(x\right)=e^{n{p}_j\mathrm{\μ\γ}(x-1)}\\ \underset{i=1}{\overset{r}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\α}}_i\·p_i\·n=1\end{array}\right.---\left(9\right)$

其中，r是数据子集合的数量；ρ是译码性能，w_i为第i个数据子集合的权重；y_l，i是第i个数据子集合中某一输入符号经过l次迭代译码后，还没有被恢复的概率；p_k是编码过程中第k个数据子集合中输入符号被选取的概率；α_k·n是第k个数据子集合中输入符号的数量；Ω(x)是编码符号的度分布，Ω′(x)是对Ω(x)求导；μ＝Ω′(1)是编码符号的平均度值；x是喷泉码发送符号；z是喷泉码译码符号。

需要说明的是，对于前述的各方法实施例，为了简单描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本发明并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本发明，某些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于优选实施例，所涉及的动作和模块并不一定是本发明所必须的。

如下再介绍本发明另一实施例提供的一种喷泉码编码装置，该喷泉码编码装置具体可以为基站、或终端或、网络设备或、个人电脑中的编码电路或装置，如图3所示，为本发明另一实施例的一种喷泉码编码装置的结构示意图，该喷泉码编码装置包括：提取单元301，拆分单元302和编码单元303。

上述的提取单元301，用于从待编码对象中提取需要传输的数据集合；

上述的拆分单元302，用于将提取单元301提取的数据集合分成至少两个数据子集合，至少两个数据子集合具有不同的重要程度。

在本发明的另一个实施例中，拆分单元302还可以包括：比特位提取单元3021，用于提取数据集合中数据的相同比特位；子集合生成单元3022，用于将比特位提取单元3021提取的相同比特位的数据作为一个数据子集合，从而将数据集合分成至少两个数据子集合。

上述的编码单元303，用于根据预先设置的概率选择参数，从拆分单元302分成的至少两个数据子集合中选择输入符号进行喷泉码编码，概率选择参数与数据子集合一一对应，概率选择参数的大小与数据子集合的重要程度对应。

从上可知，本实施例可以将需要传输的数据集合按照重要程度的不同分成不同的数据子集合，并且在编码过程中根据预先设置的概率选择参数从数据子集合中选择输入符号进行喷泉码编码，概率选择参数的大小与数据子集合的重要程度对应，使重要程度高的输入符号被选取的几率增加，相应地，编码端在译码时得到重要程度高的编码符号的几率也增加，从而编码端可以较大程度地恢复输入数据，具有较好的译码性能。

上述装置和系统内的各模块之间的信息交互、执行过程等内容，由于与本发明方法实施例基于同一构思，具体内容可参见本发明方法实施例中的叙述，此处不再赘述。

本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，上述的程序可存储于一计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，上述的存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(Read-OnlyMemory，ROM)或随机存储记忆体(Random Access Memory，RAM)等。

为了验证本发明实施例技术方案的性能，以待编码对象为一幅图像进行了仿真模拟，原始图像是一幅256*256的灰度图像。

对于一幅灰度图像来说，每个像素点的数值取值范围为(0，255)，每个像素点的数值需要用一个字节来存储，如(153)_D＝(10011001)_B。这8bit的数据的重要程度是不一样的，高位的bit数据的对像素点数值的影响更大，因此，高位的bit数据更加重要。显然，按从高位到低位的顺序，每个bit数据对像素点数值的影响为(128，64，32，16，8，4，2，1)，即，最高位bit出错，对像素点数值的影响为128，次高位bit出错，对像素点数值的影响为64，......，依次类推。

在编码过程中，将图像数据中的每一行作为一个数据包，这样图像一共分为256个数据包。然后，将每个数据包相应的bit位提取出来组成一个新的输入符号，每个数据包会被分成8个输入符号。因此，输入符号的长度为n＝256*8＝2048，共分为8个不同重要程度的输入符号集合s₁，…，s₈，每个集合的输入符号数目的比重均为α_i＝0.125，i＝1，…，8，与这8个集合相对应的优先权重为：(w₁，w₂，w₃，w₄，w₅，w₆，w₇，w₈)＝(128，64，32，16，8，4，2，1)。迭代次数l＝40。编码的度分布Ω(x)采用3GPP[4]中Raptor Code的度分布：

Ω(x)＝0.0098x¹+0.4590x²+0.2110x³+0.1134x⁴+0.1113x¹⁰+0.0799x¹¹+0.0156x⁴⁰   (10)

根据式(5)，可以求解出(p₁，…，p₈)的值：

当γ＝0.85时：

$(p_1,...,p_8)=(\frac{1.7692}{2048},\frac{1.5750}{2048},\frac{1.3935}{2048},\frac{1.2281}{2048},\frac{1.0813}{2048},\frac{0.9529}{2048},\mathrm{0,0});$

当γ＝0.95时：

$(p_1,...,p_8)=(\frac{1.6832}{2048},\frac{1.4920}{2048},\frac{1.3155}{2048},\frac{1.1560}{2048},\frac{1.0134}{2048},\frac{0.8812}{2048},\frac{0.4586}{2048},0);$

当γ＝1.05时：

$(p_1,...,p_8)=(\frac{1.5265}{2048},\frac{1.3822}{2048},\frac{1.2452}{2048},\frac{1.1168}{2048},\frac{1.0026}{2048},\frac{0.9033}{2048},\frac{0.8234}{2048},0);$

按照公式可以求解出原始的(p₁，…，p₈)的值：

$(p_1,...,p_8)=(\frac{4.0157}{2048},\frac{2.0078}{2048},\frac{1.0039}{2048},\frac{0.5020}{2048},\frac{0.2510}{2048},\frac{0.1255}{2048},\frac{0.0627}{2048},\frac{0.0314}{2048}).$

图4的仿真结果描述了采用不同译码开销γ求解选取概率，并以此构造LT码，在译码过程中，译码性能ρ和译码开销γ_receive的关系，从图4的仿真结果中，可以看出当优化参数采用γ＝0.85时，所得的整体译码性能ρ更好，因此，利用这组优化概率进行图像传输。

在接收端端收到0.9·n个编码符号、或1.0·n个编码符号、或1.1·n个编码符号时开始译码时，本发明的译码性能都比使用现有技术的译码性能高，接收端在使用本发明时还原出的灰度图像更接近编码端发送的原始灰度图像。

以上对本发明实施例所提供的一种喷泉码编码方法及装置进行了详细介绍，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。

Claims (10)

1.一种喷泉码编码方法，其特征在于，包括：

从待编码对象中提取需要传输的数据集合；

将所述数据集合分成至少两个数据子集合，所述至少两个数据子集合具有不同的重要程度；

根据预先设置的概率选择参数，从所述数据子集合中选择输入符号进行喷泉码编码，所述概率选择参数与所述数据子集合一一对应，所述概率选择参数的大小与所述数据子集合的重要程度对应。

2.如权利要求1所述的喷泉码编码方法，其特征在于，所述将所述数据集合分成至少两个数据子集合的步骤包括：

将所述数据集合中数据的相同位置的比特位的数据作为一个数据子集合，从而将所述数据集合分成至少两个数据子集合。

3.如权利要求2所述的喷泉码编码方法，其特征在于，所述数据集合的数据以字节为单位存储；所述将所述数据集合分成至少两个数据子集合包括：

将以字节为单位存储的数据的相同位置的比特位的数据作为一个数据子集合，从而将所述数据集合分成至少两个数据子集合。

4.如权利要求1所述的喷泉码编码方法，其特征在于，所述编码对象为一层图像；

所述从编码对象中提取需要传输的数据集合的步骤包括：

读取所述一层图像中各像素点的数值，将读取的数据作为需要传输的数据集合；

或

利用小波变换从所述一层图像中读取需要传输的数据集合。

5.如权利要求1至4任一所述的喷泉码编码方法，其特征在于，所述概率选择参数采用如下方式确定：

确定所述待编码对象的应用场景对应的目标函数；

求解所述目标函数获得所述概率选择参数。

6.如权利要求5所述的喷泉码编码方法，其特征在于，所述待编码对象是一层图像，所述一层图像的应用场景是图像传输，所述目标函数为：

$\max \mathrm{\ρ}=\frac{\underset{i=1}{\overset{r}{\mathrm{\Σ}}}{w}_i(1-y_{l,i})}{\underset{i=1}{\overset{r}{\mathrm{\Σ}}}{w}_i}$

$s.t.\left\{\begin{array}{c}{y}_{0,i}=1,i=1,...,r\\ y_{l,i}={\mathrm{\δ}}_i(1-\mathrm{\β}(1-\underset{k=1}{\overset{r}{\mathrm{\Σ}}}{p}_k\·{\mathrm{\α}}_k\·n{\·y}_{l-1,k}))\\ \mathrm{\β}\left(x\right)={\mathrm{\Ω}}^{\′}\left(x\right)/{\mathrm{\Ω}}^{\′}\left(1\right)\\ {\mathrm{\δ}}_j\left(x\right)=e^{n{p}_j\mathrm{\μ\γ}(x-1)}\\ \underset{i=1}{\overset{r}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\α}}_i\·p_i\·n=1\end{array}\right.;$

其中，r是数据子集合的数量；ρ是译码性能，w_i为第i个数据子集合的权重；y_l，i是第i个数据子集合中某一输入符号经过l次迭代译码后，还没有被恢复的概率；p_k是编码过程中第k个数据子集合中输入符号被选取的概率；α_k·n是第k个数据子集合中输入符号的数量；Ω(x)是编码符号的度分布，Ω′(x)是对Ω(x)求导；μ＝Ω′(1)是编码符号的平均度值。

7.如权利要求5所述的喷泉码编码方法，其特征在于，所述待编码对象是一层图像，所述一层图像的应用场景是图像传输，所述目标函数为：

$\max \mathrm{\ρ}=\underset{i=0}{\overset{r}{\mathrm{\Σ}}}{w}_i\·(1-y_{l,i})$

$s.t.\left\{\begin{array}{c}{y}_{0,i}=1,i=1,...,r\\ y_{l,i}={\mathrm{\δ}}_i(1-\mathrm{\β}(1-\underset{k=1}{\overset{r}{\mathrm{\Σ}}}{p}_k\·{\mathrm{\α}}_k\·n{\·y}_{l-1,k}))\\ \mathrm{\β}\left(x\right)={\mathrm{\Ω}}^{\′}\left(x\right)/{\mathrm{\Ω}}^{\′}\left(1\right)\\ {\mathrm{\δ}}_j\left(x\right)=e^{n{p}_j\mathrm{\μ\γ}(x-1)}\\ \underset{i=1}{\overset{r}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\α}}_i\·p_i\·n=1\end{array}\right.;$

其中，r是数据子集合的数量；ρ是译码性能，w_i为第i个数据子集合的权重；y_l，i是第i个数据子集合中某一输入符号经过l次迭代译码后，还没有被恢复的概率；p_k是编码过程中第k个数据子集合中输入符号被选取的概率；α_k·n是第k个数据子集合中输入符号的数量；Ω(x)是编码符号的度分布，Ω′(x)是对Ω(x)求导；μ＝Ω′(1)是编码符号的平均度值。

8.如权利要求5所述的喷泉码编码方法，其特征在于，所述待编码对象是一层图像，所述一层图像的应用场景是图像传输，所述目标函数为：

$\max \mathrm{PSNR}=10\log {\left(\frac{255}{\mathrm{MSE}}\right)}^2$ or min MSE＝(x-z)² or $\max \mathrm{\ρ}=\frac{\underset{i=1}{\overset{r}{\mathrm{\Σ}}}{w}_i(1-y_{l,i})}{\underset{i=1}{\overset{r}{\mathrm{\Σ}}}{w}_i}$

$s.t.\left\{\begin{array}{c}{y}_{0,i}=1,i=1,...,r\\ y_{l,i}={\mathrm{\δ}}_i(1-\mathrm{\β}(1-\underset{k=1}{\overset{r}{\mathrm{\Σ}}}{p}_k\·{\mathrm{\α}}_k\·n{\·y}_{l-1,k}))\\ \mathrm{\β}\left(x\right)={\mathrm{\Ω}}^{\′}\left(x\right)/{\mathrm{\Ω}}^{\′}\left(1\right)\\ {\mathrm{\δ}}_j\left(x\right)=e^{n{p}_j\mathrm{\μ\γ}(x-1)}\\ \underset{i=1}{\overset{r}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\α}}_i\·p_i\·n=1\end{array}\right.;$

其中，r是数据子集合的数量；ρ是译码性能，w_i为第i个数据子集合的权重；y_l，i是第i个数据子集合中某一输入符号经过l次迭代译码后，还没有被恢复的概率；p_k是编码过程中第k个数据子集合中输入符号被选取的概率；α_k·n是第k个数据子集合中输入符号的数量；Ω(x)是编码符号的度分布，Ω′(x)是对Ω(x)求导；μ＝Ω′(1)是编码符号的平均度值；x是喷泉码发送符号；z是喷泉码译码符号。

9.一种喷泉码编码装置，其特征在于，包括：

提取单元，用于从待编码对象中提取需要传输的数据集合；

拆分单元，用于将所述提取单元提取的数据集合分成至少两个数据子集合，所述至少两个数据子集合具有不同的重要程度；

编码单元，用于根据预先设置的概率选择参数，从所述拆分单元分成的至少两个数据子集合中选择输入符号进行喷泉码编码，所述概率选择参数与所述数据子集合一一对应，所述概率选择参数的大小与所述数据子集合的重要程度对应。

10.如权利要求9所述的喷泉码编码装置，其特征在于，所述拆分单元包括：

比特位提取单元，用于提取所述数据集合中数据的相同比特位；

子集合生成单元，用于将所述比特位提取单元提取的相同比特位的数据作为一个数据子集合，从而将所述数据集合分成至少两个数据子集合。

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