CN105611301B - 基于小波域残差的分布式视频编解码方法 - Google Patents

基于小波域残差的分布式视频编解码方法 Download PDF

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Abstract

本发明提供了一种基于小波域残差的分布式视频编解码方法。在编码端由帧间预测器获得当前帧F(t)的预测帧F’(t)。然后将F(t)与F’(t)经小波变换后，将各频带分别作差，得到残差信息Res。再对Res进行量化，比特面提取，信道编码。在解码端主要过程包括获取F(t)第n层的初始运动矢量MVn，对参考帧F’(t‑1)第n层的其余频带分别进行运动补偿，获得F(t)第n层的频带边信息，再将边信息与F’(t)第n层其余频带分别作差，第n层的残差边信息，经过信道译码，残差重建后，将F(t)第n层的残差信息与F’(t)的第n层的频带相加，得到F(t)第n层频带信息。最后将F(t)第n层的4个频带进行小波逆变换，获得第n‑1层的最低频带LLn‑1(t)，再进行n‑1层译码，直到输出当前帧。

Description

基于小波域残差的分布式视频编解码方法
技术领域
本发明涉及图像通信领域中的分布式视频编解码问题，尤其是涉及一种在低码率下的小波域残差的分布式视频编解码方法。
背景技术
近年来，随着数字视频应用的快速发展，数字视频应用不断向高清晰度、高帧率、高压缩率方向发展，当前主流的视频压缩标准协议H.264/AVC局限性日益凸显。在2003年，新一代具有更高清晰度，更高帧率，更高压缩率的视频压缩编码协议HEVC应运而生。与主流H.264标准相比，在相同率失真的条件下，HEVC的压缩率是H.264近一倍。然而HEVC的高压缩率是以牺牲编码端的编码复杂度为代价，HEVC编码端的复杂度是H.264编码端复杂度的2到4倍。H.264和HEVC编码标准均采用变换编码和预测编码相结合的编码框架，由于在编码端进行复杂的运动补偿和运动估计等操作，其复杂度能达到解码端的5至10倍。这种传统的编码方式比较适用于一次编码，多次解码的结构中，比如视频点播等。
随着信息社会的迅猛发展，人们对生活质量的不断追求，各种新型的多媒体应用设备层出不穷如：无线智能监控、摄像可共享的智能手机、移动摄像机等。这些新型应用的编码设备比较简单，能量存储以及运算能力都很有限，但是解码设备一般具不受能量限制，并且能处理复杂的运算。因此，传统的视频编码技术在嵌入式多媒体设备实现视频的压缩编码，存在其局限性。
为了解决这一问题，分布式视频编码(Distributed Video Coding，DVC)应运而生。DVC具有编码复杂度低，鲁棒性能高的特点。它采用独立编码、联合解码的方式，在解码端挖掘帧间以及多信源间的相关性，从而将复杂的运动补偿和运动估计从编码端移到了解码端，降低了编码端的复杂度，更适用于目前新型的多媒体设备中。由于基于像素域的DVC系统压缩效率低，因此目前大多数的DVC系统都是基于变换域的。国外学者Anne和Girod等提出了实用的离散余弦变换(DCT)的DVC系统。但这种基于DCT的DVC系统存在不足，图像经过离散余弦变换后存在“方块效应”，影响了图像清新度。经过DVC的进一步发展，国内外学者提出了基于小波变换的DVC系统。刘伟提出在分布式视频编码的小波域中解码端采用自适应学习的译码算法MRMR。基于离散小波变换(DWT)的图像不仅可以避免了“方块效应”的产生，同时也具有能量集中的特点。其多尺度多分辨率的特性，有利于解码端的相关性预测，从而得到更准确的边信息。因此，基于DWT的DVC系统具有很好的发展前景。但目前基于DWT的DVC系统因为没有对图像信源的模型进行充分考虑，编码码率相对典型DCT域DVC提升不大，编码码率仍然较高。
发明内容
针对实现小波域分布式视频编码的高码率问题，本发明充分利用视频序列时域上的相关性，提出了一种基于小波域残差的分布式视频编解码方法。与原有的小波域分布式视频编解码系统相比，对运动平缓的视频序列不仅能有效地降低码率，而且能在相同码率下提升了重建视频序列的质量，对运动剧烈的视频序列，R-D性能也获得了部分提升。
本发明的基本思想基于传统的残差编码理论，即一个较好的预测可以使得图像的残差像素值收敛于0值附近，从而在概率分布上形成一个极不均匀的峰值分布；而在小波变换域下，频率分量将在0值附近出现陡峭的峰值分布，系数的取值范围也变得更小，在在这种情况下，与原始的数据相比残差数据中的信源熵大大降低了。与传统视频编解码系统相比，分布式视频编解码系统编码端简单，解码端复杂，即决定了分布式残差编解码系统不能像传统视频残差编解码系统在编码端通过高复杂度运动估计和运动补偿得到当前帧的预测值。在本发明中充分利用图像的帧间的时域相关性以及小波变换多尺度多分辨率的特点使得帧间的时域相关性能够在小波域中延伸。将前后关键帧K_f和K_l输入到预测器中得到当前帧的预测帧，再将预测帧和当前帧分别进行小波变换，再将两者相同层相同频带作差，由于各层各频带依然存在帧间相关性，故作差后，系数的差值的取值范围也变得更小，所需量化步也更小，可以避免量化步长较大带来的量化失真，失真减小，在解码端所需的校验信息相对也会更小，故可以达到降低码率的效果。
本发明提供的一种基于小波域残差的分布式视频编解码方法，包括编码端和解码端两部分。编码端将相邻两个GOP的关键帧，输入到预测器中，对当前帧进行预测，得到当前帧的预测帧F’(t)，并对其进行n层9/7小波变换，再将当前帧F(t)与预测帧F’(t)各层各频带分别求残差，再对残差进行量化，比特面提取，LDPCA信道编码。在解码端主要包括，将已解码重建的前一帧作为参考帧，获取初始运动矢量MV0，更新当前帧各层各频带的频带边信息，获取当前帧各层各频带的残差边信息，再进行残差重建，求得残差信息，再与当前帧的预测帧F’(t)各层各频带相加后再进行DWT求得当前帧。
与传统视频编码相比，分布式视频编码的特点是编码端简单，解码端复杂。在预测编码中继续保留分布式视频编码端简单，解码端复杂的特点，小波域残差的分布式视频编不能像传统预测编码那样，在编码端通过运动估计，运动补偿获得当前帧的预测值，所以本发明提出一种基于小波域残差的分布式视频编解码方法的关键是利用小波变换具有多尺度，多分辨率的特点以及利用小波变换后在各层各频带帧间时域相关性，在编码端产生当前帧的预测值，进而求得残差；在解码端通过预测帧和参考帧获得当前帧的残差边信息，利用残差边信息进行译码重建残差信息，再将译码重建后的残差信息与预测帧的频带信息相加后获得当前帧。同时为了减小解码端在运动估计与运动补偿造成的误差传递，将视频序列分为按一定的长度分为多个图像组，每个图像组包括一个关键帧与多个WZ帧。
根据以上分析，在编码端将视频序列由分类器，将视频序列分为WZ帧和关键帧将关键帧和WZ按一定的长度，将视频序列分为多个图像组。为了在编码端和解码端获得相同的预测值，这样避免由于编码端和解码端由于预测不一致带来的预测误差。将关键帧首先通过传统视频编码H.264的帧内编码和帧内解码后，将相邻两个图像组的关键帧K_f和K_l输入到预测器中，预测器根据当前帧F(t)与两个关键帧K_f与K_l的帧间距离通过本发明的预测算法在线性运算复杂度下，分别得到关键帧K_f与K_l的权重，进而获得当前帧的预测帧；再将预测帧F’(t)和当前帧F(t)分别进行小波变换3层的9/7小波变换，再将预测帧F’(t)和当前帧F(t)相同层相同频带分别作差即得到残差信息Res。作差后的残差系数的差值的取值范围也变得更小，所需量化步也更小，可以避免量化步长较大带来的量化失真。再经过量化和基于LDPCA的信道编码，将编码后的校验位经反馈信道传输到解码端。
在解码端，将关键帧首先通过传统视频编码H.264的帧内解码后，将相邻两个图像组的关键帧K_f和K_l输入到与编码端相同预测器中，即可得到与编码端相同的预测值。在视频序列中，由于前后两帧有高度的相关性，后一帧延续了前一帧中的运动趋势，而当前帧的预测帧仅仅是在数值上的近似，未考虑运动趋势上的连续性，故在进行运动估计与运动补偿时任然选择已解码的前一帧作为参考帧。将当前帧第n层最低频带与参考帧第n层最低频带频带信息进行运动估计，再运动补偿后，得到当前帧的第n层其余三个频带的频带边信息。预测帧的频带边信息相减后即可得到当前帧的残差边信息，将残差边信息经过信道译码与残差重建后获得的当前帧的残差信息，再将残差信息与预测帧的频带信息相加后即可得到当前帧的频带信息，当所有的频带信息解码完成后，将当前帧第一层的频带信息经过小波逆变换后，得到当前帧。
本发明方法提出了基于小波域残差分布式视频编码系统的框架，其中最关键的是在不改变分布视频编码编码端简单，解码端复杂的特点下，由预测器产生当前帧的预测帧，获取残差信息，在解码端结合预测帧与参考帧获得当前帧的残差边信息，在残差译码后，再由预测帧的频带信息与残差信息获取当前帧的频带信息。因此，本发明的着手点是围绕在小波域残差的分布式视频编码框架下，在编码端产生当前帧预测帧，构建残差信息；在解码端产生当前帧的频带信息，构建残差边信息，最后由预测帧与译码残差信息重建当前帧。
附图说明
图1为基于小波域残差的分布式视频编解码方法框图；
图2位对100帧hall(176×144，30帧/秒)的视频序列在小波变换后，以2为量化步长，统计在小波域中原始视频序列及其残差的灰度级概率分布。
图3-a～图3-e为本发明为基于小波域残差的分布式视频编解码方法与小波域的分布式视频编解码系统的率失真曲线图，其中图3-a为mobile的率失真曲线；图3-b为forman的率失真曲线；图3-c为hall的率失真曲线；图3-d为soccer的率失真曲线；图3-e为highway的率失真曲线。
具体实施方式
下面结合实施例对本发明作进一步的详细说明，有必要指出的是，以下的实施例只用于对本发明做进一步的说明，不能理解为对本发明保护范围的限制，所属领域技术熟悉人员根据上述发明内容，对本发明做出一些非本质的改进和调整进行具体实施，应仍属于本发明的保护范围。
如图1所示，本发明中采用帧间线性预测算法，包括在编码端利用产生的预测帧进行残差信息的获取和在解码端利用预测帧与参考帧产生残差边信息对当前帧进行译码重构两部分。编码端将相邻两个GOP的关键帧，输入到预测器中，对当前帧进行预测，得到当前帧的预测帧F’(t)，并对其进行3层9/7小波变换，再将当前帧F(t)与预测帧F’(t)各层各频带分别求残差，再对残差进行量化，比特面提取，LDPCA信道编码。在解码端主要包括，将已解码重建的前一帧作为参考帧，获取初始运动矢量MV0，更新当前帧各层各频带的频带边信息，获取当前帧各层各频带的残差边信息，再进行残差重建，求得残差信息，再与当前帧的预测帧F’(t)各层各频带相加后再进行DWT求得当前帧。其编码端和解码端具体主要包括以下过程步骤：
1、在编码端，将视频序列按一定的长度，分组为多个图像组GOP，其编码过程如下：
(1)在编码端，获取关键帧，将GOP内的关键帧K先进行传统的帧内编码，再进行传统帧内解码。
(2)在编码端，获取当前帧F(t)的预测帧F’(t)，将相邻两个GOP的关键帧分别作为前项关键帧K_f和后项关键帧K_l，再分别输入到预测器中，对当前帧进行预测，得到当前帧的预测帧F’(t)。
(3)在编码端，获取当前帧F(t)的残差信息Res，将当前帧F(t)与预测帧F’(t)进行n层9/7小波变换后，并将当前帧F(t)各层各频带分别与预测帧F’(t)的各层各频带分别作差，得到残差信息Res。
(4)对残差信息Res进行量化，对量化后的残差信息进行比特面提取,再采用信道码LDPCA对各个比特面进行信道编码。
2、在解码端，视频序列解码重建的过程如下：
(1)更新前项关键帧K_f与后项关键帧K_l，将关键帧K进行传统的帧内解码，再将相邻两个GOP的关键帧分别作为前项关键帧K_f和后项关键帧K_l。
(2)获取当前帧F(t)的预测帧F’(t)，将K_f和K_l分别输入到预测器中，对当前帧进行预测，得到当前帧的预测帧F’(t)。
(3)先获取当前帧F(t)的第n层频带残差边信息，再获取当前帧F(t)的第n层频带
a)更新当前帧F(t)第n层频带的频带边信息,直接将参考帧的最低 频带作为当前帧F(t)的第n层频带的频带边信息即
b)更新当前帧F(t)第n层频带的残差边信息,将步骤a)中频带的频带边信息SI_LLn(t)与当前帧的预测帧F’(t)的第n层的频带作差即SI_Resn(t)＝SI_LLn(t)-LL′n(t)，得到当前帧第n层的频带的残差边信息SI_Resn(t)；
c)更新当前帧F(t)第n层频带的残差信息，将步骤b)中第n层最低频带的残差边信息SI_Resn(t)进行信道译码，残差重建，得到当前帧第n层最低频带的残差信息Resn(t)；
d)获取当前帧F(t)第n层频带的重建信息，将步骤c)中得到的当前帧第n层最低频带的残差信息Resn(t)与预测帧F’(t)第n层的最低频带相加，得到当前帧第n层最低频带
(4)获取当前帧F(t)的第n层频带的初始运动矢量MV0，当前帧第n层最低频带与参考帧第n层最低频带做运动估计，得到初始运动矢量MV0。
(5)更新当前帧F(t)第n层频带的频带边信息，将步骤(4)中获取的初始运动矢量MV0，分别对参考帧第n层频带做运动补偿，得到当前帧第n层频带的各自的频带边信息SI_LHn(t)，SI_HLn(t)和SI_HHn(t)。
(6)更新当前帧F(t)第n层频带的残差边信息，将步骤(5)中得到当前帧第n层频带的各自的频带边信息SI_LHn(t)，SI_HLn(t)和SI_HHn(t)与当前帧的预测帧F’(t)的第n层频带LH′n(t)，HL′n(t)，HH′n(t)，作差，得到与当前帧第n层频带的相对应的残差边信息SI_Resn(t)。
(7)更新当前帧F(t)第n层频带的残差信息,将步骤(6)中得到当前帧第n层频带的残差边信息分别进行信道译码，再进行残差重建，得到当前帧第n层频带的相对应的残差信息
(8)获取当前帧F(t)第n层频带的重建信息，将步骤(7)中当前帧第n层频带的相对应残差信息分别当前帧的预测帧F’(t)的第n层频带LH′n(t)，HL′n(t)，HH′n(t)，相加，得到当前帧第n层频带信息
(9)将得到的当前帧F(t)第n层频带进行9/7小波逆变换，得到当前帧第n-1层频带
(10)设置n＝n-1,判断n是否为0，是输出当前帧，否跳转到解码端步骤(4)步进行上一层的解码。
(11)判断是否属于下一个GOP，是跳转到步骤(1)，否跳转到步骤(2)。
在本发明的一种基于小波域残差的分布式视频编解码方法中，其所述的传统帧内编解码是H.264的帧内编解码。
在本发明的一种基于小波域残差的分布式视频编解码方法中，其所述的DWT为3层9/7小波变换。
在本发明的一种基于小波域残差的分布式视频编解码方法中，其所述的当前帧的预测帧F’(t)为相邻两个GOP的关键帧K输入到帧内预测器中，预测器根据当前帧F(t)与两个关键帧的帧间距离获得各种的权重，从而获得当前帧的预测帧F’(t)。
在本发明的一种基于小波域残差的分布式视频编解码方法中，其所述的预测器的预测算法为：
其中，goplen表示图像组的长度，Θ表示在当前goplen下Θ＝7/4，i为当前帧在视频序列中的索引,K_f与K_l分别为前向关键帧和后项关键帧。
在本发明的一种基于小波域残差的分布式视频编解码方法中，其所述的残差信息Res为当前帧F(t)小波变换后与当前帧的预测帧F’(t)进行3层9/7小波变换后各层各频带之差。
在本发明的一种基于小波域残差的分布式视频编解码方法中，其所述的初始运动矢量MV0为当前帧的已经解码后第n层的最低频带与参考帧的最低频带进行运动估计后，获取的运动矢量。
在本发明的一种基于小波域残差的分布式视频编解码方法中，其所述的频带边信息更新为将初始运动矢量MV0用于与相同层的参考帧的其余三个子带的运动补偿。
在本发明的一种基于小波域残差的分布式视频编解码方法中，其所述的残差边信息为频带边信息与预测帧F’(t)在进行n层9/7小波变换后各层各频带分别相减后的差值。
根据本发明的上述方法可以实现一种基于小波域残差的分布式视频编解码方法的分布式视频编码。
为了验证本发明的算法，我们对其进行了实验验证，其结果分别如图2、图3所示。其中图2，为前100帧hall序列在小波域中原始视频序列及其残差第3层频带LL，LH,HL,HH以2位量化步长进行量化，再分别统计其灰度级概率分布。从图2的对比可以看出残差越的灰度级的概率分布明显收敛于0值附近，在概率分布上形成一个极不均匀的峰值分布。其中图3为基于小波域残差的分布式视频编解码方法与小波域分布式视频编解码率失真曲线对比结果，过程如下：
1、对关键帧K的帧内编码为H.264，量化步长(QP)值取15。
2、对测试视频序列，WZ帧量化步长(QP)值分别取7、12、17、22。并将本系统与原有系统进行比较，对其两种视频编码性能：峰值信噪比(PSNR)、比特率(其中PSNR体现视频的客观视频质量，)，进行比较分析，比较性能的差距用以下两个指标进行评价：
ΔPSNR＝PSNR残差-PSNR原始
其中，ΔPSNR表示本残差系统与原有系统峰值信噪比的差值的百分率，ΔBitRate表示本本残差系统与原有系统比特率差值的百分率。
3、编码的对象为标准的qcif测试视频，它们的名称、分辨率和帧率分别为：
mobile(176×144，30帧/秒)、foreman(176×144，30帧/秒)、hall(176×144，30帧/秒)、soccer(176×144，30帧/秒)、highway(176×144，30帧/秒)。
4、输入2个相同的视频序列；
5、分别对2个相同的视频序列分别在小波域残差分布式编解码系统和小波域分布式系统进行视频编解码；
6、两个系统分别输出视频编码后的视频序列以及各自的比特率、PSNR值，上述2个指标的结果如表1和表2所示，统计显示本发明的小波域残差分布式编解码系统与小波域分布式系统在比特率方面变化了-52.5503～2.2662％，在视频质量PSNR值方面降低-0.4113～0.2446dB。从总体来看来，本发明的小波域残差分布式编解码系统与小波域分布式系统相比，比特率平均下降18.5378％，峰值信噪比PSNR平均下降0.02801dB。
表1本发明残差系统与原始系统比特率的比较
表2本发明残差系统与原始系统之间PSNR值的比较

Claims (2)

1.基于小波域残差的分布式视频编解码方法，其特征在于主要包括以下步骤：
1)在编码端，将视频序列按一定的长度，分组为多个图像组(GOP)，其编码过程如下：
(1)获取关键帧，将每个GOP内的关键帧K先进行传统的帧内编码，再进行传统帧内解码；
(2)获取当前帧F(t)的预测帧F’(t)，具体包括：将当前帧F(t)所在GOP的前一个GOP的关键帧和当前帧F(t)所在GOP的关键帧分别作为前向关键帧K_f和后向关键帧K_l，再分别输入到预测器中，对当前帧进行预测，得到当前帧的预测帧F’(t)；
(3)获取当前帧F(t)的残差信息Res，具体包括：将当前帧F(t)与预测帧F’(t)进行n层9/7小波变换后，并将当前帧F(t)各层各频带分别与预测帧F’(t)的各层各频带分别作差，得到残差信息Res；
(4)对残差信息Res进行量化，对量化后的残差信息进行比特面提取,再采用低密度奇偶校验码(LDPCA)对各个比特面进行信道编码；
2)在解码端，视频序列解码重建的过程如下：
(1)更新前向关键帧K_f与后向关键帧K_l，具体包括：将关键帧K进行传统的帧内解码，再将相邻两个GOP的关键帧分别作为前向关键帧K_f和后向关键帧K_l；
(2)获取当前帧F(t)的预测帧F’(t)，具体包括：将K_f和K_l分别输入到预测器中，对当前帧进行预测，得到当前帧的预测帧F’(t)；
(3)先获取当前帧F(t)的第n层最低频带残差边信息，再获取当前帧F(t)的第n层最低频带具体包括：
a)更新当前帧F(t)第n层最低频带的频带边信息,具体包括：直接将参考帧的最低频带作为当前帧F(t)的第n层最低频带的频带边信息SI_LLn(t)，其中，
b)更新当前帧F(t)第n层最低频带的残差边信息,具体包括：将步骤a)中最低频带的频带边信息SI_LLn(t)与当前帧的预测帧F’(t)的第n层的最低频带LL′n(t)作差即SI_Resn(t)＝SI_LLn(t)-LL′n(t)，得到当前帧第n层的最低频带的残差边信息SI_Resn(t)；
c)更新当前帧F(t)第n层最低频带的残差信息，具体包括：将步骤b)中第n层最低频带的残差边信息SI_Resn(t)进行信道译码，残差重建，得到当前帧第n层最低频带的残差信息Resn(t)；
d)获取当前帧F(t)第n层最低频带的重建信息，具体包括：将步骤c)中得到的当前帧第n层最低频带的残差信息Resn(t)与预测帧F’(t)第n层的最低频带LL′n(t)相加，得到当前帧第n层最低频带
(4)获取当前帧F(t)的第n层最低频带的初始运动矢量MV0，具体包括：当前帧第n层最低频带与参考帧第n层最低频带做运动估计，得到初始运动矢量MV0；
(5)更新当前帧F(t)第n层频带的频带边信息，具体包括：将步骤(4)中获取的初始运动矢量MV0，分别对参考帧第n层频带 做运动补偿，得到当前帧第n层频带的各自的频带边信息SI_LHn(t)，SI_HLn(t)和SI_HHn(t)；
(6)更新当前帧F(t)第n层频带的残差边信息，具体包括：将步骤(5)中得到当前帧第n层频带的各自的频带边信息SI_LHn(t)，SI_HLn(t)和SI_HHn(t)与当前帧的预测帧F’(t)的第n层频带LH′n(t)，HL′n(t)，HH′n(t)作差，得到与当前帧第n层频带的相对应的残差边信息SI_Resn(t)；
(7)更新当前帧F(t)第n层频带的残差信息,具体包括：将步骤(6)中得到当前帧第n层频带的残差边信息分别进行信道译码，再进行残差重建，得到当前帧第n层频带的相对应的残差信息
(8)获取当前帧F(t)第n层频带的重建信息，具体包括：将步骤(7)中当前帧第n层频带的相对应残差信息分别与当前帧的预测帧F’(t)的第n层频带LH′n(t)，HL′n(t)，HH′n(t)相加，得到当前帧第n层频带信息
(9)将得到的当前帧F(t)第n层频带进行9/7小波逆变换，得到当前帧第n-1层频带
(10)设置n＝n-1,判断n是否为0，是输出当前帧，否跳转到解码端步骤(4)步进行上一层的解码；
(11)判断是否属于下一个GOP，是跳转到解码端步骤(1)，否跳转到解码端步骤(2)。
2.如权利要求1所述的基于小波域残差的分布式视频编解码方法,其特征在于在编码端步骤(1)对关键帧K先进行传统帧内编码，再进行传统帧内解码；在解码端步骤(1)对关键帧K先进行传统帧内解码，再将解码端相邻两个关键帧输入到预测器中，根据当前帧与前后两个关键帧的距离计算各自的权重因子得到当前帧的预测值，即预测算法：
获得当前帧的预测帧F’(t)；其中，goplen表示图像组的长度，Θ表示在当前goplen下Θ＝7/4，i为当前帧在视频序列中的索引,K_f与K_l分别为前向关键帧和后向关键帧。
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Families Citing this family (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106060567B (zh) * 2016-06-16 2018-10-23 四川大学 一种基于分层wz帧的小波域分布式多视点视频编码
CN106534873B (zh) * 2016-11-29 2019-05-03 四川大学 基于小波域的分布式视频编码关键帧丢失错误保护方法
CN107911196B (zh) * 2017-10-27 2020-07-14 南京莱斯电子设备有限公司 一种雷达航迹报文传输方法
CN114079771B (zh) * 2020-08-14 2023-03-28 华为技术有限公司 基于小波变换的图像编解码方法及装置
CN112565765B (zh) * 2020-12-11 2021-11-09 四川大学 一种多点视频的分级编解码方法和传输装置

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102256133A (zh) * 2011-08-26 2011-11-23 北京邮电大学 一种基于边信息精化的分布式视频编码及解码方法
CN103096068A (zh) * 2011-11-04 2013-05-08 吴秀美 产生量化块的方法
CN104053011A (zh) * 2014-06-13 2014-09-17 哈尔滨工业大学 应用于jpeg2000解码器中的二维离散小波逆变换器

Family Cites Families (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP3146719B1 (en) * 2014-05-22 2020-10-21 Microsoft Technology Licensing, LLC Re-encoding image sets using frequency-domain differences

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102256133A (zh) * 2011-08-26 2011-11-23 北京邮电大学 一种基于边信息精化的分布式视频编码及解码方法
CN103096068A (zh) * 2011-11-04 2013-05-08 吴秀美 产生量化块的方法
CN104053011A (zh) * 2014-06-13 2014-09-17 哈尔滨工业大学 应用于jpeg2000解码器中的二维离散小波逆变换器

Non-Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
DVC中基于块小波变换的边信息生成算法;孟祯琪等;《计算机工程与应用》;20140615;第50卷(第12期);全文
DVC转码技术研究;吴伟,卿粼波,王正勇,杨红;《电视技术》;20151031;第39卷(第19期);全文
Wyner-Ziv系统中边信息的多块模式分析;沈卫红,卿粼波,何小海;《四川大学学报(自然科学版)》;20100930;第47卷(第5期);全文
一种低编码复杂度可分级的视频编码系统;卿粼波等;《光电子·激光》;20110731;第22卷(第7期);全文

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