CN104093030B - 分布式视频编码边信息生成方法 - Google Patents
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Abstract
本发明属于分布式视频编码技术领域，为一种新型的分布式视频编码边信息生成方法。为此，本发明采取的技术方案是，分布式视频编码边信息生成方法，包括如下步骤：全局边信息生成步骤是，首先，在编码端将前、后两个关键帧作为前、后参考帧，并与当前的非关键帧进行SURF算法特征点提取，计算出特征点的主方向，从而生成特征描述向量，接着根据最邻向量匹配法进行匹配，然后将全局参数通过信道传递到解码端，解码端根据接收到的全局参数与已解码的前、后参考帧进行变换，得到两个当前非关键帧的边信息，最后将两个边信息取平均，获得全局边信息。本发明主要应用于分布式视频编码。
Description
技术领域
本发明属于分布式视频编码技术领域，尤其涉及一种新型的分布式视频编码边信息生成方法。
技术背景
分布式视频编码是一种新兴的视频编码技术，它能够使运动估计与运动补偿预测从编码端转移到解码端，有效地降低了编码端复杂度，适用于低复杂度、低功耗的视频系统，如无线监控系统、无线视频系统等。
分布式视频编码的解码端依靠校验信息辅助边信息对非关键帧进行解码，边信息的质量对于重构非关键帧至关重要。通常的边信息是在解码端由关键帧通过一定的算法生成的，不具有编码端帧信息，因此不具有全局性。如果能够将全局信息与局部信息融合，生成的边信息质量较高，解码帧质量也相应较高。
发明内容
为了克服现有技术的不足，提出一种新型的分布式视频编码边信息生成方法。为此，本发明采取的技术方案是，分布式视频编码边信息生成方法，包括如下步骤：两种边信息，分别是全局边信息和局部边信息；全局边信息是在编码端，根据前后两个关键帧分别与当前帧经过快速鲁棒特征SURF(Speeded Up Robust Feature)算法进行特征点匹配，将匹配参数传递到解码端，与已解码的关键帧共同解码得到全局边信息；局部边信息是在解码端由已解码关键帧通过运动补偿内插法获得的边信息；全局边信息生成步骤是，首先，在编码端将前、后两个关键帧作为前、后参考帧，并与当前的非关键帧进行SURF算法特征点提取，计算出特征点的主方向，从而生成特征描述向量，接着根据最邻向量匹配法进行匹配，然后将全局参数通过信道传递到解码端，解码端根据接收到的全局参数与已解码的前、后参考帧进行变换，得到两个当前非关键帧的边信息，最后将两个边信息取平均，获得全局边信息。
局部边信息生成步骤是，首先，使用块匹配法在下一个和前一个关键帧中执行前向运动估计，前向运动估计的方法是对于前一关键帧中的每个块，在后一关键帧定义一个搜索范围，在此搜索范围中找到一个块，两者之间的平均绝对差分MAD(Mean Absolutedifference)值最小，则该块被定义为与当前块最匹配的块，计算两个块之间的运动矢量，把前一关键帧中的每个块像素值按1/2的运动矢量复制到欲解码帧中即可；然后将获得的运动矢量进行双向运动估计；获得双向运动矢量场后，使用空间平滑算法提高运动矢量的空间一致性；最后使用标准视频编码模式中所定义的双向运动补偿插值出当前欲解码的帧。
与已有技术相比，本发明的技术特点与效果：
本发明通过分布式视频编码边信息的生成方法，不仅考虑到解码端的相关性，还考虑到编码端相关性，极大提高了边信息的质量，从而提高了非关键帧的重构质量。
附图说明
图1本发明的分布式视频编码边信息生成方法框图。
图2本发明的分布式视频编码全局边信息生成框图。
图3本发明的分布式视频编码局部边信息生成框图。
具体实施方式
所提的分布式视频编码的边信息生成方法，包括两种边信息，然后经过融合，得到融合的边信息，再经过重构解码出非关键帧。两种边信息，分别是全局边信息和局部边信息。全局边信息是在编码端，根据前后两个关键帧分别与当前帧经过SURF算法进行特征点匹配，将匹配参数传递到解码端，与已解码的关键帧共同解码得到全局边信息。局部边信息是在解码端由已解码关键帧通过运动补偿内插法获得的边信息。
本发明所提的全局边信息生成方法，首先，在编码端将前、后两个关键帧作为前、后参考帧，并与当前的非关键帧进行SURF算法特征点提取，计算出特征点的主方向，从而生成特征描述向量，接着根据最邻向量匹配法进行匹配，然后将全局参数通过信道传递到解码端，解码端根据接收到的全局参数与已解码的前、后参考帧进行变换，得到两个当前非关键帧的边信息，最后将两个边信息取平均，获得全局边信息。
本发明所提的局部边信息生成方法，首先，使用块匹配法在下一个和前一个关键帧中执行前向运动估计，前向运动估计的方法是对于前一关键帧中的每个块，在后一关键帧定义一个搜索范围，在此搜索范围中找到一个块，两者之间的MAD值最小，则该块被定义为与当前块最匹配的块，计算两个块之间的运动矢量，把前一关键帧中的每个块像素值按1/2的运动矢量复制到欲解码帧中即可；然后将获得的运动矢量进行双向运动估计，双向运动估计模型精化了在上一步所求得的运动矢量；获得双向运动矢量场后，可以观察到运动矢量有时会有低的空间一致性，这样有可能会导致插值出来的帧产生块效应,为了减少错误的运动矢量的数目，可以使用空间平滑算法提高运动矢量的空间一致性；最后使用标准视频编码模式中所定义的双向运动补偿插值出当前欲解码的帧。
下面结合附图对本发明作更详细的说明。
如图1所示，所述的分布式视频编码边信息生成方法中，所有帧分为关键帧和非关键帧。关键帧通过H.264进行编码和解码，得到关键帧的重构帧。非关键帧在编码端，分为两方面进行。首先是通过前后两个参考帧进行SURF算法特征点提取，然后进行特征匹配，将全局参数传递到解码端；另一方面，非关键帧分别进行DCT(Discrete Cosine Transform，离散余弦变换)变换、量化、信道编码，将校验信息传递到解码端。在解码端，编码端传递过来的全局参数与已解码的关键帧进行变换，获得全局边信息；由已解码的关键帧通过运动补偿内插法获得局部边信息。两个边信息通过线性融合算法获得融合后的边信息，再经过反量化、IDCT变换，获得重构非关键帧。
如图2所示，所述的分布式视频编码全局边信息生成方法中，首先，在编码端将前、后两个关键帧作为前、后参考帧，并与当前的非关键帧进行SURF算法特征点提取，计算出特征点的主方向，从而生成特征描述向量，接着根据最邻向量匹配法进行匹配，然后将全局参数Tb，Tf(其中，Tb,Tf是经过SURF算法中的匹配算法，当前帧分别与前一帧、后一帧的匹配参数)通过信道传递到解码端，解码端根据接收到的全局参数与已解码的前、后参考帧进行变换，得到两个当前非关键帧的边信息，最后将两个边信息取平均，获得全局边信息。
如图3所示，所述的分布式视频编码局部边信息生成方法中，首先，使用块匹配法在下一个和前一个关键帧中执行前向运动估计，前向运动估计的方法是对于前一关键帧中的每个块，在后一关键帧定义一个搜索范围，在此搜索范围中找到一个块，两者之间的MAD值最小，则该块被定义为与当前块最匹配的块，计算两个块之间的运动矢量，把前一关键帧中的每个块像素值按1/2的运动矢量复制到欲解码帧中即可；然后将获得的运动矢量进行双向运动估计，双向运动估计模型精化了在上一步所求得的运动矢量；获得双向运动矢量场后，可以观察到运动矢量有时会有低的空间一致性，这样有可能会导致插值出来的帧产生块效应为了减少不真实运动矢量(相比于真实运动场的不正确运动矢量)的数目，可以使用空间平滑算法提高运动矢量的空间一致性；最后使用标准视频编码模式中所定义的双向运动补偿插值出当前欲解码的帧。
Claims (1)
1.一种分布式视频编码边信息生成方法，其特征是，两种边信息，分别是全局边信息和局部边信息；全局边信息是在编码端，根据前后两个关键帧分别与当前帧经过快速鲁棒特征SURF(Speeded Up Robust Feature)算法进行特征点匹配，将匹配参数传递到解码端，与已解码的关键帧共同解码得到全局边信息；局部边信息是在解码端由已解码关键帧通过运动补偿内插法获得的边信息；全局边信息生成步骤是，首先，在编码端将前、后两个关键帧作为前、后参考帧，并与当前的非关键帧进行SURF算法特征点提取，计算出特征点的主方向，从而生成特征描述向量，接着根据最邻向量匹配法进行匹配，然后将全局参数通过信道传递到解码端，解码端根据接收到的全局参数与已解码的前、后参考帧进行变换，得到两个当前非关键帧的边信息，最后将两个边信息取平均，获得全局边信息；其中，局部边信息生成步骤是，首先，使用块匹配法在下一个和前一个关键帧中执行前向运动估计，前向运动估计的方法是对于前一关键帧中的每个块，在后一关键帧定义一个搜索范围，在此搜索范围中找到一个块，两者之间的平均绝对差分MAD(Mean Absolute difference)值最小，则该块被定义为与当前块最匹配的块，计算两个块之间的运动矢量，把前一关键帧中的每个块像素值按1/2的运动矢量复制到欲解码帧中即可；然后将获得的运动矢量进行双向运动估计；获得双向运动矢量场后，使用空间平滑算法提高运动矢量的空间一致性；最后使用标准视频编码模式中所定义的双向运动补偿插值出当前欲解码的帧，即生成局部边信息。
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