（通信与信息系统专业论文）基于图像视频编码的不等差错保护方法的研究.pdf

北京邮电大学 博士学位论文 基于图像视频编码的不等差错保护方法的 研究 ( 申请北京邮电大学工学博士学位) 培养单位： 专业： 研究生： 指导教师： 北京邮电大学 通信与信息系统 刘勇 门爱东 独创性( 或创新性) 声明 本人声明所呈交的论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我 所知，除了文中特i i i i 以标注和致谢中所罗列的内容以外，论文中不包含其他人已经发表 或撰写过的研究成果，也不包含为获得北京邮电大学或其他教育机构的学位或证二 而使用 过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并 表示了谢意。 申请学位论文与资料若有不实之处，本人承担一切相关责任。 本人签名：量! l 舅 日期：耐查篁：l 关于论文使用授权的说明 学位论文作者完全了解北京邮电大学有关保留和使用学位论文的规定，i p ：研究生在 校攻读学位期间论文工作的知识产权单位属北京邮电大学。学校有权保留并向国家有关部 门或机构送交论文的复印件和磁盘，允许学位论文被查阅和借阅；学校可以公布学位论文 的全部或部分内容，可以允许采用影印、缩印或其它复制手段保存、汇编学位论文。( 保密 的学位论文在解密后遵守此规定) 保密论文注释：本学位论文属丁保密在一年解密后适用本授权j 抟。非保密论文注释： 期：靶! ! ：篁：l 期础o 乙一 5 基于图像视频编码的 不等差错保护方法的研究 摘要 当前，多媒体通信和无线通信都获得了巨大发展，这两种通信技术的融合 正在加速进行。由于二者各自的领域已自成系统，在融合时会产生各种矛盾， 影响整体系统的性能。作为多媒体信息主体的图像和视频数据是经过高度压缩 的数据流，其比特之间的数据相关性很小，而无线信道环境非常复杂，具有误 码率高、信道带宽资源有限等特点，因此在无线环境下进行图像或者视频信息 的传输面临着诸多问题。 为克服两者融合的矛盾，需将图像或视频的信源压缩编码与无线环境下的 信道编码结合在一起考虑，以使在有限系统资源情况下，尽量提高重构图像质 量，其中对不等重要性的信源编码信息进行不等差错保护( u n e q u a l e r r o r p r o t e c t i o n ，u e p ) 的方法是解决这一问题的有效手段。 本文通过对不等差错编码保护方法中的相关技术进行研究，提出了若干基 于无线信道传输的图像视频编码的不等差错保护方案，取得的主要研究成果如 下： 1 提出s p i h t 编码的图像信息在m i m o 系统中传输的u e p 方案 该方案提出m i m o 系统的基于可变训练序列长度的自适应信道分配策略 ( pa c a p ) ，根据s p i h t 编码的图像信息具有渐进性传输的特点，为s p i h t 码流的不同重要性子流提供自适应的不等差错保护，使得系统在额外占用极小 传输带宽的情况下获得重构图像质量的提高。仿真结果表明，采用pa c a p 策 略的方案能够自动获得图像传输的u e p 功能，且通过选择不同长度的训练序 列，使该方案在信道质量较差时仍能获得较好的重构图像质量。 2 提出h 2 6 舭w c 数据分割( d p ) 的图像编码信息在m i m o o f d m 系统 中传输的u e p 方案 该方案利用m i m o 和o f d m 技术的结合增加无线信道的系统容量，并克 服宽带无线信道由于频率选择性衰落对多媒体信息的影响，提出信道编码打包 方案为基于h 2 6 4 斛c 标准的数据分割信息提供不等差错保护。仿真结果表明， 该方案与等差错保护( e e p ) 方案相比，在不增加额外系统带宽的前提下有效 提高了重构图像质量。 3 提出h 2 删c 的扩展部分s v c 与l d p c 编码相结合的u e p 方案 该方案以h 2 删c 标准的扩展部分s v c 作为信源编码，对不同扩展子 流应用低密度奇偶校验码( u ) p c ) 作为前向纠错码( f e c ) ，并同时由l d p c 码提供u e p 功能，为此提出l d p c 码在a w g n 信道下的解码失败概率模型。 最后通过提出的优化比特分配算法( o b a a ) 在给定系统资源情况下得到分配 给每个子流最优的l d p c 信道保护比特。该方案通过l d p c 码能够同时提供纠 错和u e p 两项功能，从而提高了系统传输效率。 4 基于第3 种u e p 方案，提出s v c 编码量化参数可变的u e p 改进方案 该方案采用联合优化比特分配算法( j o b a a ) ，在量化参数可变的s v c 扩 展码流和l d p c 信道保护比特之间实现最优的比特分配。仿真结果表明，该方 案与采用固定量化参数的第3 种u e p 方案相比，在相同信道条件下能够获得更 好的重构图像质量。 关键词：不等差错保护；s p i h t 编码；h 2 6 4 a v c 标准；可扩展视频编码s v c ； m i m 0 ；0 f d m ；低密度奇偶校验码；率失真 s t u d yo n u n e q u a le r r o rp r o t e c n o ns c h e m e sb a s e do n p i c t u r e sa n dv i d e o s a b s t r a c t n o w a d a y s ，b o t hm u l t i m e d i ac o m m u n i c a t i o na n dw i r e l e s sc o m m u n i c a t i o na l e d e v e l o p i n gl a r g e l y t h e ya l em e r g i n gt oo n es y s t e mr a p i d l y b e c a u s eb o t ho ft h e m h a v et h e i ro w n s y s t e m s ，t h ec o n f l i c tb e t w e e nt h e mw i l lm a k ei n f l u e n c et ot h ew h o l e s y s t e mw h i l em e r g i n g m u l t i m e d i ai n f o r m a t i o n ，s u c ha sp i c t u r ea n dv i d e od a t a , i s c o m p r e s s e dh i g h l y , s ot h er e l a t i v i t ya m o n gt h ed a t ai ss m a l l h o w e v e r , w i r e l e s s c h a n n e l sa l ev e r yc o m p l e x t h e yh a v eh i g hb i t e r r o r - r a t ea n dl i m i t e db a n d w i d t h t h e r e f o r e ，t h e r ea l em a n yp r o b l e m sd u r i n gt h et r a n s m i s s i o no fm u l t i m e d i a i n f o r m a t i o nb a s e do nw i r e l e s sc h a n n e l s t oo v e r c o m et h em e r g ep r o b l e m ，t h ec o m b i n a t i o no ft h es o u r c ec o d i n ga n d c h a n n e lc o d i n gb a s e do nw i t l e s se n v i r o n m e n ts h o u l db ec o n s i d e r e d t h e r e f o r e ，t h e q u a l i t yo fr e c o n s t r u c t e dv i d e o c o u l db ei m p r o v e du n d e rt h el i m i t e ds y s t e mr e s o u r c e s u n e q u a le r r o rp r o t e c t i o n ( u e p ) i so n eo ft h ep r o m i s i n gt e c h n i q u e st oa d d r e s st h i s i s s u e i nt h i sw o r k ，t h er e l a t e dt e c h n i q u e so fu e pa r er e s e a r c h e d m e a n w h i l e ，s e v e r a l n e wu e ps c h e m e sb a s e do nw i r e l e s sc h a n n e l sa l ep r o p o s e d t h em a i nj o b sa n d i n n o v a t i o n sa l ea sf o l l o w s ： 1 a nu e ps c h e m eb a s e do ns p i h t c o d e di m a g et r a n s m i s s i o no v e rm i m o s y s t e mi sp r o p o s e d s p i h t - c o d e di m a g ei n f o r m a t i o ni sd i v i d e di n t od i f f e r e n ts u b s t r e a m sa c c o r d i n g t ot h e i rd i f f e r e n ti m p o r t a n c e e a c hs u b s t r e a mi st r a n s m i t t e d d i f f e r e n t i a l l y o v e r m i m os y s t e mb a s e do nm i m oa d a p t i v ec h a n n e la s s i g n m e n t p o l i c y w i t h c h a n g i n g - l e n g t hp i l o ts e q u e n c e s ( p _ a c a p ) s i m u l a t i o nr e s u l t ss h o w t h a tt h es c h e m e w i t hp a c a pc a na c h i e v eu e pf o ri m a g et r a n s m i s s i o na u t o m a t i c a l l y m e a n w h i l e ， b ys e l e c t i n gp i l o ts e q u e n c e sw i t hc h a n g i n gl e n g t h ，t h eb e t t e rq u a l i t yo fr e c o n s t r u c t e d i m a g ec o u l db ea c h i e v e de v e nw h e nt h ew i r e l e s sc h a n n e lc o n d i t i o ni sn o tg o o d 2 a nu e ps c h e m eb a s e do nh 2 6 舭w cd a t a p a r t i t i o n ( d p ) i m a g e t r a n s m i s s i o no v e rm i m o o f d m s y s t e mi sp r o p o s e d t h ec o m b i n a t i o no fm i m oa n do f d mi m p r o v e ss i g n i f i c a n t l yc a p a c i t yo ft h e s y s t e ma n do v e r c o m et h ef r e q u e n c ys e l e c t i v ee f f e c t so fb r o a d b a n dw i r e l e s sc h a n n e l u e pi sp r o v i d e db yc h a n n e lp a c k a g ep o l i c yf o rd a t ap a r t i t i o n i n g ( d p ) d e f i n e di n h 2 6 4s t a n d a r d s i m u l a t i o nr e s u l t ss h o wt h a tt h es c h e m ec a l lo b v i o u s l yi m p r o v et h e e r r o rr e s i l i e n c ec o m p a r e dt oe e p , e s p e c i a l l yw h e nt h ec h a n n e li si nb a dc o n d i t i o n s o t h es c h e m ei ss u i t a b l et of l u c t u a n tc h a n n e lw i t hl a r g er a n g e 3 a nu e ps c h e m eb a s e do l ls c a l a b l ev i d e oc o d i n g ( s v c ) e x t e n s i o no ft h e h 2 6 4 a v cs t a n d a r da n dl d p cc h a n n e lc o d i n gi sp r o p o s e d i nt h ep r o p o s e ds c h e m e ，s v cc o d e dv i d e oi n f o r m a t i o ni sd i v i d e di n t od i f f e r e n t s u b s t r e a m si nt e r m so f t i m ea n d q u l i t ys c a l a b i l i t y t h e s es u b s t r e a m s a r e c h a n n e l c o d e du s i n gl o wd e n s i t yp a r i t yc h e c k ( l d p c ) c o d e sa sf o r w a r de r r o r c o r r e c t i o n ( f e c ) c o d i n gt op r o v i d eu e ei nw h i c h ，a no p t i m a lb i ta l l o c a t i o n a l g o r i t h m ( o b a a ) i sp r o p o s e dt og e to p t i m a ll d p cc h a n n e lc o d er a t e sa l l o c a t i o n i no r d e rt oi m p l e m e n to b a 八w ed e v e l o pal d p cp r o b a b i l i t ym o d e lo fd e c o d i n g f a i l u r eb a s e do na w g nc h a n n e l s d u et oo n l yl d p cc o d e sa r eu s e dt op r o v i d et h e u n e q u a le r r o rp r o t e c t i o n ，t h ee f f i c i e n c yo fc h a n n e lt r a n s m i s s i o ni si m p r o v e d 4 a ne n h a n c e du e ps c h e m ew i t ht h ec h a n g i n gq u a n t i z a t i o np a r a m e t e r sb a s e d o nt h et h i r du e ps c h e m ei sp r o p o s e d m o t i v a t e db yo p t i m a l l ya l l o c a t i n gt h eb i t st oa c h i e v er e s i l i e n c ea g a i n s tc h a n n e l i n d u c e dc o r r u p t i o n s ，aj o i n to p t i m a lb i ta l l o c a t i o na l g o r i t h m ( j o b a a ) i sp r o p o s e d s i m u l a t i o nr e s u l t ss h o wt h a tt h ep r o p o s e du e ps c h e m ew i t hc h a n g i n gq pc a n a c h i e v eb e t t e rq u a l i t yo fr e c o n s t r u c t e dv i d e ot h a nu e ps c h e m ew i t hf i x e dq pu n d e r t h es a m ec o n s t r a i n t so ft r a n s m i s s i o nb i tr a t eb u d g e t k e yw o r d s ：u n e q u a le r r o rp r o t e c t i o n ；s p i h tc o d i n g ；h 2 6 4 a v cs t a n d a r d ； s c a l a b l ev i d e o c o d i n g ；m i m o ；o f d m ；l o w d e n s i t yp a r i t y c h e c kc o d e s ； d i s t o r t i o n r a t e i v 2 3 无线信道的相关概念。2 7 2 3 1 小尺度衰落信道2 7 2 3 2 信道容量2 9 2 3 3 无线通信的关键技术3 0 2 4 本章小结3 1 2 5 本章参考文献3 l 第三章基于小波s p i h t 编码的图像在m m o 系统中传输的应用研究 3 1 小波图像压缩编码中渐进性的研究3 3 3 1 1 二维正交多分辨率分析。3 3 3 1 2 小波图像压缩编码可伸缩性的研究3 4 3 2m i m o 技术的应用研究4 1 3 2 1 _ i 帅信道模型及通信容量4 1 3 2 2 _ i 帅系统中的信号处理4 3 3 2 3 i 帅信道估计。5 1 3 3 基于s p i i t t 编码的图像信息与m n i o 技术结合的u e p 方案5 3 3 3 1 方案描述5 4 3 3 2 方案实现流程5 7 3 3 3 仿真结果5 9 v 3 4 本章小结6 2 3 5 本章参考文献6 2 第四章基于h 2 6 4 山w c 的视频编码在o f d m m i m o 系统中传输的应用研究 4 1 基于h 2 6 舭w c 的视频编码鲁棒性的研究6 5 4 1 1h 2 6 4 v c 的分层结构6 5 4 1 2i 1 2 6 4 a v c 鲁棒性的研究6 7 4 2o f d m m i m o 技术的应用研究7 1 4 2 1 蚱叫技术基础7 1 4 2 2 _ im o - 0 f 嗍技术。7 7 4 3 基于h 2 6 劬w c 标准的图像编码与o f d m m 蹦。技术相结合的u e p 方案。踟 4 3 1 方案描述舳 4 3 2 方案实现流程8 4 4 3 3 仿真结果8 5 4 4 本章小结。8 7 4 5 本章参考文献8 7 第五章基于h 2 6 4 a v c 的扩展部分s v c 编码在a w g n 信道中传输的研究 5 1 基于h 2 6 4 a v c 的扩展部分s v c 编码的研究。8 9 5 1 1 可扩展视频编码s v o 的概念。8 9 5 1 2 基于h 2 6 4 a v c 标准的扩展部分s v o 的研究8 9 5 2l d p c 编解码研究9 6 5 2 1l d p c 编码。9 6 5 2 2l d p c 译码1 0 2 5 3 基于s v c 与l d p c 编码相结合的u e p 方案1 0 7 5 3 1 基于s v c 编码与l d p c 技术相结合的u f _ p 方案1 0 7 5 3 2 可变量化步长的s v c 编码与l d p c 相结合的u e p 方案1 1 3 5 4 本章小结1 1 6 5 5 本章参考文献11 6 第六章总结 6 1 论文工作总结1 1 9 6 2 进一步研究工作11 9 缩略语。 致谢 攻读博士学位期间发表的论文 v i 1 2 1 1 2 2 1 2 3 1 1 论文研究背景 第一章绪论 当前，多媒体通信和无线通信都获得了巨大发展，无线通信网络随着3 g 网络建设的大规模展开，不仅提供语音业务，还为用户提供高速数据业务，如 视频图像等多媒体业务以及更灵活的数据传输。这两种通信技术的融合正在加 速进行，面向无线通信的视频图像传输已成为当今信息科学与技术的前沿课题。 在多媒体通信中，图像信源的压缩编码是多媒体通信的核心技术之一。多 媒体信息数字化后的数据量非常巨大，尤其是视频信号，数据量更大。而实际 的信道传输能力以及存储介质的存储能力都是有限的，为了解决这个问题，必 须对视频图像进行压缩编码。图像压缩编码方法以仙农信息论为基础，考虑图 像信源的统计特性，通过去除图像信源像素问的相关性来降低编码速率，提高 传输效率。根据仙农定理，具有熵为h 的信源可以在容量为c 的信道上传送， 只要h c ( 所谓的熵即最小信息速率) 。因此通过图像信源压缩编码，将信源 速率尽可能降低，只有当信息传输速率小于信道容量时，才可以实现无失真的 传输。 当压缩后的码流在无线网络中传输时，无线信道环境对图像视频编码的传 输提出了新的要求。无线信道本身有效的网络带宽很窄，采用当前的视频编码 标准，经压缩后的信息量虽然已经极大降低，但相对于无线信道而言还是非常 巨大的。此外无线信道环境非常复杂，信道中存在各种干扰噪声，对信号造成 各种衰落，尤其是频率选择性衰落对传输信号的影响更大，不可避免地会在接 收数据时产生差错。而压缩后的信源码流，因为已经去除了图像之间的冗余度， 在信道上传输时，对信道的比特误码非常敏感，一旦出现误码，在造成信息差 错的同时，还会对该信息相关的其它图像信息造成影响，产生差错扩散，从而 极大地降低重建图像的质量。因此为了提高信息传输的可靠性，应采用信道编 码进行差错控制以提高图像信源的传输质量。依据仙农有噪信道编码定理可知， 对于信道容量为c 的有噪信道，当信息传输速率r c ，则一定存在一种信道编 码，可以使信道输出端的错误概率任意小。 此时一个问题出现了：对于一个多媒体通信系统，信源编码和信道编码同 时存在，如何在有限系统资源情况下，尽量提高重构图像质量? 仙农在其信源 信道编码定理中指出，信源编码和信道编码的功能可以完全分开，分别达到最 优化，从而构成一个理想的通信系统。这种信源信道编码分离的方法可以使通 基于图像视频编码的不等差错保护方法的研究 信系统的设计大为简化。然而，仙农这一理论的成立基于一定的假设和条件， 如该理论基于点对点的传输信道，并且只有当码字长度趋于无穷时，才能获得 无限小的错误概率。而在实际通信系统中，这些条件和假设很难满足，首先不 可能限定系统一定是点到点传输的系统，且无限长的码字会产生无限长的延时， 这对于实时性要求很高的通信系统来说是没有意义的。因此需将图像信源编码 与信道编码结合起来考虑，以更适于实际的通信系统。其中对不等重要性的信 源编码信息进行不等差错保护( u n e q u a le r r o rp r o t e c t i o n ，u e p ) 的方法是解决这 一问题的有效手段。 1 2 主要研究内容 目前，u e p 方法主要分为两大类： 1 基于信源特性进行的u e p 方法 在这种编码方法中，信源编码通常采用分层的编码方法( l a y e r e dc o d i n g , l c ) 或多描述编码方法( m u l t i p l ed e s c r i p t i o nc o d i n g ，m d c ) 【1 】【2 l 【3 】【4 】。 分层编码是将视频内容编码分为基本层和增强层，基础码流层得到基本的 图像视频信息，通过加强码流层得到更好的图像视频信息，增强层必须基于基 本层才能解码，分层编码包括3 种方式：时间分层、空间分层或者质量分层。 目前的视频压缩标准，如h 2 6 3 、m p e g 2 、m p e g 4 或j p e g 标准等，大多数 都支持分层编码模式。多描述编码m d c 则将视频内容编码成多个描述子，每 个描述子都能得到不同质量的图像信息，不同描述子均可独立解码。 分层编码和多描述编码的系统模型如图1 - 1 所示。 ( a ) 分层编码模型 ( b ) 多描述编码模氇 图卜1 ( a ) 分层编码模型( b ) 多描述编码模型 基于信源特性的u e p 方法通常通过前向纠错编码( f e c ) 或者某种形式的 调制方法对不同重要性的信源编码部分采用不等差错保护，在接收端，不知道 信源类型的信道解码器输出最大似然的码字，传给信源解码器，最后信源解码 器重构信源，而并不需要知道信道的统计特性。 在文献i 纠中，基于m p e g 4 精细颗粒质量分层编码( f g s ) ，对基本层和增 强层提出了不等分组丢失保护( u p p ) 的方法，文献【6 j 则给出了基于h 2 6 4 a v c 的数据分割的u e p 方法，该方法通过分级的q a m 调制，为不同的数据分割提 第一章绪论 供不等差错保护。在文酬7 l 中，则利用s p i h t 渐进性传输的特点进行分层，对 不同重要性的分层信息采用r c p c 码的不等差错保护。 文献【1 】【2 】【3 】【4 】则给出了基于m d c 多描述语言的u e p 方法，由于m d c 编码 中任意一个描述子都可以单独解码并提供一个可接受的视频质量，因此不需要 网络提供可靠的子信道，从而降低了信道编码的纠错压力。 2 基于某种准则，在信源编码和信道编码之间进行的优化比特分配方法 这类编码方法通常在给定信道条件下，基于某种优化准则，找到最优的一 组信源和信道编码方案，其中优化准则通常基于端到端的系统最佳性能，如最 小失真( 可以用最小均方误差( m s e ) 来描述) 或者最佳重构图像质量( 可以 用最大峰值信噪比( p s n r ) 来描述) 等，依据优化准则实现的最优比特分配通 常基于动态编程的方法来获得。 在较早期的文献【8 】中，采用s p i h t 和j p e g 信源编码，利用b p s k 调带4 和 r s 信道编码提供不等差错保护，提出了基于参数失真模型的信源、信道的匹配 方法达到端到端的最小失真。文献1 9 j 贝0 给出了j p e g 2 0 0 0 信源编码和t u r b o 码 信道编码的结合，提出的一种v i t e r b i 算法实现了信源和信道的优化速率分配。 文酬1 0 l 则基于3 d s p i h t 信源编码，采用r c p c 提供不等差错保护，通过率失 真优化算法，利用拉格朗日算子优化选择信源和信道编码速率。文献【l l 】基于率 失真的比特分配框架，对m p e g 4 的精细颗粒质量分层编码( f g s ) 进行r s 信 道编码保护，实现给定信道条件下的系统最小失真。文献1 1 2 j 中信源采用 h 2 6 似a v c 的扩展部分可扩展视频编码s v c ，利用速率兼容的t u r b o 码( r c p t ) 对s v c 不同扩展层提供不等差错保护，在带宽受限的比特分配框架下获得端到 端的最小失真。在文献i l l 中，信源基于s p i h t 的渐进性传输特性，采用不同速 率的r s 信道编码，利用动态编程的方法获得端到端的最大峰值信噪比p s n r ， 文章还对比给出了基于s p i h t 编码的一种多描述编码m d c 方法，有效改善了 视频流在无线网络中的鲁棒性及传输质量。目前采用此类u e p 方法的文献很 多，如文献【1 3 】【1 4 】f 1 5 】。 这一类u e p 方案的核心思想就是给定系统总的冗余度，在信源和信道编码 之间进行比特分配以使整体系统性能达到最优，如当信道条件不好时，允许分 配更多的比特给信道编码器，较少的比特给信源编码器。而当信道条件很好时 则分配给信源编码器更多的比特以便提供更高的图像质量。 本文主要对多媒体信息在无线信道中传输的u e p 方案进行研究，其中涉及 到图像信源的压缩编码以及信道编码技术。 1 2 1 信源编码技术 在多媒体通信中，图像信源的压缩编码是多媒体通信的核心技术之一。多 一3 一 基于图像视频编码的不等差错保护方法的研究 媒体信息数字化后的数据量非常巨大，尤其是视频信号，数据量更大。而实际 的信道传输能力，尤其是无线信道的传输能力以及存储介质的存储能力都是非 常有限的，为了解决这个问题，必须对图像视频进行压缩编码。 1 2 1 1 图像压缩编码标准 图像压缩编码方法以仙农信息论为基础，考虑图像信源的统计特性，通过 去除图像信源像素间的相关性来降低编码速率，提高传输效率。有关图像压缩 编码的国际标准主要由1 1 r u t 组织的v c e g ( v i d e oc o d i n ge x p e l sg r o u p ，视频 编码专家组) 小组和i s o i e c 组织的m p e g ( m o v i n gp i c t u r ee x p e f l sg r o u p ，运动 图像专家组) 小组来制定。r r u t 的v c e g 开发制定的一系列视频通信协议和 标准主要包括h 2 6 1 11 6 】【1 7 1 、h 2 6 3 11 8 l ( h 2 6 3 + i 1 9 l 【2 0 2 1 1 ，h 2 6 3 + + 1 2 2 儿2 3 】1 2 4 d 、 h 2 6 4 1 2 5 】f 2 6 1 1 2 7 】等。m p e g 制定的标准主要包括m p e g 1 z s 】f 2 9 】，m p e g 2 1 3 0 】， m p e g 4 1 3 1 】【3 2 1 【3 3 】【纠f 3 5 】等。盯u t 组织的v c e g 和i s o i e c 组织的m p e g 还共 同制定了一些标准，如h 2 6 2 标准就是由他们联合制定，该标准在m p e g 系列 标准中就是m p e g 2 1 3 0 j ，而h 2 6 4 标准就是由他们联合成立的j v l r ( j o i n tv i d e o t e a m ，联合视频编码组) 小组提出的高度压缩的数字视频编解码器标准，该标准 在m p e g 系列标准中被称为a v c ( a d v a n c e dv i d e oc o d i n g ) ，即高级视频编码， 并被纳入m p e g 4 的第1 0 部分，因此该标准通常被称之为h 2 6 4 a v c 。 之前的国际视频编码标准h 2 6 加订p e g 2 和h 2 6 3 和m p e g 4 已经能够支 持几种重要的可扩展模式，如质量扩展，时域扩展等。然而，这些标准的可扩 展模式很少被使用。从信源编码角度来看，其中的主要原因是空间和质量的扩 展编码相对于非扩展编码会带来极大地编码效率的丢失以及解码复杂度的增加 【矧。因此m p e g 组织号召制定一个新的s v c 标准，并于2 0 0 4 年1 0 月，将在【3 7 1 中提出的h 2 6 4 c 的扩展作为m p e g 的s v c 部分。2 0 0 5 年1 月m p e g 和 v c e g 达成协议共同完成s v c ，并将它作为j v c 组的h 2 6 4 a v c 标准的扩充。 除此之外，他们还共同制定了静态二值图像压缩标准j b i g ( j o i n tb i 1 e v e li m a g e e x p e f l sg r o u p ) 、静止图像压缩标准j p e g ( j o i n tp h o t o g r a p h i ce x p e r t sg r o u p ) 1 3 s l 以 及基于小波变换【3 9 j 【删【4 1 】【4 2 】【4 3 】的静态图像压缩标准j p e g 2 0 0 0 删等。 图1 - 1 表示了图像视频编码标准的发展历型4 习。 一4 一 第一章绪论 图1 - 2图像视频编码标准的发展 1 2 1 2 不等差错保护方法中的信源编码研究 在u e p 方案中，根据信源编码的不同，可分为基于小波变换的u e p 方案 和基于d c t 变换的u e p 方案。 1 基于d c t 变换的u e p 方案研究 d c t ( d i s c r e t ec o s i n et r a n s f o r m ) 变换又称离散余弦变换，当信号的统计 特性符合一阶平稳马尔科夫过程，且相关系数接近于1 时，d c t 变换十分接近 于信号的最佳变换k l t 。它除了具有一般的正交变换性质外，它的变换阵的基叠 向量能很好地描述人类语音信号和图像信号的相关特征，因此在对语音信号、 图像信号的变换中，d c t 变换被认为是一种准最佳变换，再加上其基向量是固 定的，并具有快速算法等原因，它在图像数据压缩中得到了广泛应用。目前应 用的h 2 6 x 系列标准( h 2 6 1 、h 2 6 3 、h 2 6 4 ) 、m p e g 系列标准( m p e g 1 、 m p e g 2 、m p e g 4 ) 以及j p e g 静止图像压缩标准等均采用基于d c t 变换的视 频编码方法。 茹 对于基于d c t 系统的u e p 方案，早在1 9 8 1 年就由m o d e s t i n o 等人提出i 舶j 。 文中根据d c t 变换系数索引值的重要性不同进行了不等错误保护，文中提出的 u e p 方法在没有增加传输带宽的条件下，提高了重构图像的质量。文献【6 】1 1 1 l 【1 2 l 中采用的信源编码分别基于h 2 6 4 | a v c 、m p e g 4 和h 。2 6 4 的扩展部分s v c 等 视频编码标准，在这些编码标准中，d c t 变换是其中的一个基本处理模块。 2 基于小波变换的u e p 方案研究 小波变换编码是近十余年发展起来的全新变换编码方法，小波分析方法是 种时频窗口面积固定但形状可改变，时间窗和频率窗都可改变的时频局部化 分析方法。即在低频部分具有较高的频率分辨率和较低的时间分辨率，在高频 部分具有较高的时间分辨率和较低的频率分辨率，所以被誉为数学显微镜错误l 未找到引用源。正是这种特性，使小波变换在工程上得到了广泛的应用。小波 变换包括连续小波变换( c w t ) 和离散小波变换( d w t ) ，其中离散小波有快速算 法，因此在图像压缩编码中通常采用离散小波变换。基于小波变换的图像编码 方法有s h a p i r o 提出的嵌入式零树编码算法e z w 4 7 、e z w 的改进算法 一5 一 基于图像视频编码的不等差错保护方法的研究 s p i h t 算法i 耜1 、优化截断嵌入块编码方法e b c o t l 4 9 】等，其中e b c o t 算法的编 码思想应用于j p e g 2 0 0 0 标准的编码器中。 在基于小波变换的u e p 方案中，s h e r w o o d 和z e g e r 提出的噪声信道中渐进 性图像编码方案【5 0 】将j p e g 图像的输出码流以2 0 0 比特为单位分成固定长度的 数据包，差错控制编码采用级联编码，内码为r c p c 卷积码，外码为c r c 校验 码，该方案为不同重要性的数据包进行不等速率的r c p c 编码以实现不等差错 保护。而在j i es o n g 等人提出的基于s p i h t 编码的u e p 方案【5 1 】中，将s p i h t 编 码输出的码流分成不等长度的数据包，利用不等速率的r s 卷积码提供不等差 错保护。此外，在方案【9 j 中采用了基于j p e g 2 0 0 0 的图像信源编码方法，信道编 码则采用t u r b o 码提供不等差错保护。 1 2 2 信道编码技术 信道编码是通过在信源信息码之外附加一定比特数的监督码元，使监督码 元与信息码元构成某种特定的关系，接收端根据这种特定的关系来进行检错或 者纠错。实际上，这是以增加信息的冗余度，牺牲信息传输效率来换取信道传 输的抗干扰能力。 我们将给定误比特率条件下，未采用编码时系统的信噪比既。与采用编 码后系统所需的信噪比e 。之比称为编码增益。 仙农在其有噪信道编码定理( 仙农第二定理) 中告诉我们：只要信息传输 速率r 不大于信道容量c ，则一定存在一种编码，当码长n 充分大并应用最大 似然译码( m a x i m u ml i k e l i h o o dd e c d o d i n g ，m l d ) 时，它可以使信道输出端 的错误概率任意小，而信息传输速率r 仍可以无限地接近信道容量，从而从理 论上证明了在有噪信道中也可以可靠地传输信息。从该定理可知，码长的增加 可以获得更高的编码增益，但最大似然译码的复杂度也随之呈指数增加，因此 构造的信道编码方法不仅应物理可实现而且译码算法应相对简单。根据这一理 论基础，几十年来人们构造出各种差错控制编码，主要包括分组码和卷积码两 类。 分组码是将每k 个信息码元分为一组，然后按一定的规律产生r 个监督码 元，可得分组码长度n = k + r ，通常用符号( n ，k ) 表示。当分组码的监督位与信息位 之间呈线性关系时称为线性分组码。分组码的基本思想来自2 0 世纪4 0 年代 h a m m i n g 提出的( 7 ，4 ) 分组码编码方案，该编码方案能够纠正单个比特错误，后 来被命名为汉明( h a m m i n g ) 码。m g o l a y 在此基础上构造了能够纠正多个比 特错误的格雷( g o l a y ) 码。此后人们又提出了循环码的概念，循环码也是一种 线性分组码，除具有线性分组码的性质外，还具有循环性，即循环码中任何一 个许用码组经过循环移位后( 将最右端的码元移到左