專利名稱：基于壓縮采樣的視頻編解碼系統(tǒng)及其方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及圖像壓縮技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于壓縮采樣的視頻編解碼系統(tǒng)及其方法。
背景技術(shù)：
傳統(tǒng)的視頻編碼方法是通過在編碼端引入運動估計和運動補(bǔ)償?shù)募夹g(shù)來降低相鄰幀差值圖像的冗余信息，有效提高了視頻圖像的編碼效率。這種視頻編碼方法采用了聯(lián)合編碼和聯(lián)合解碼技術(shù)，具有編碼端復(fù)雜而解碼端相對簡單的特點，這種編碼方法適合用于如廣播、視頻流的點播服務(wù)等，這里的視頻序列只需編碼一次但是需要在多個終端上進(jìn)行解碼的應(yīng)用。但是，這種傳統(tǒng)的視頻編碼方法不適合用于新興的要求編碼端硬件資源和系統(tǒng)功耗受限的視頻編碼應(yīng)用，如無線視頻相機(jī)和無線低功耗視頻監(jiān)控等。近年來發(fā)展起來的分布式視頻編碼提出采用編碼端獨立編碼和解碼端聯(lián)合解碼的技術(shù)，將編碼端的復(fù)雜計算轉(zhuǎn)移到解碼端，從而為滿足上述應(yīng)用提供了有效選擇。分布式視頻編碼的提出是基于 Slepian-Wolf和Wyner-Ziv的分布式信源編碼理論，具體實現(xiàn)在于視頻各幀圖像在編碼端采用幀內(nèi)編碼而在解碼端利用得到的邊信息進(jìn)行有條件解碼。分布式信源編碼理論揭示了相關(guān)信號采用獨立編碼聯(lián)合解碼的方式可以達(dá)到聯(lián)合編碼聯(lián)合解碼同樣的壓縮性能。傳統(tǒng)的分布式視頻編碼采用在圖像像素域或是變換域利用信道編碼產(chǎn)生校驗信息位，解碼端利用接收到的校驗信息位和圖像幀的邊信息解碼恢復(fù)該幀圖像。傳統(tǒng)的基于信道碼的分布式視頻編碼大都基于位級運算實現(xiàn)，具有運算效率不高等缺點參見文獻(xiàn)[1]B. Girod, Α. Μ. Aaron, et al. , Distributed video coding, Proc. of IEEE, vol. 93, no. 1, pp71_83, Jan2005.。近年來提出的壓縮采樣理論為降低稀疏信號的采樣率，以及在信號采樣的同時完成數(shù)據(jù)壓縮提供了重要的理論基礎(chǔ)參見文獻(xiàn)[2]D. L. Donoho, Compressive sensing, IEEE Trans. Inform. Theory, vol. 52, no.4, pp.1289-306, Apr. 2006 ； [3]E. J. Candes and M.B. ffakin,An introduction of compressive sampling,IEEE Trans,Signal Processing Mag.，vol. 24，no. 5，pp. 67-76，Sep. 2007。壓縮采樣由于具有解碼復(fù)雜而編碼簡單的特點，因此也為實現(xiàn)分布式視頻編碼提供了一種新的思路參見文獻(xiàn)[4] J. Prades-Nebor, Y· Ma，and Τ. Huang, Distributed video coding using using compressive sampling， Proceedings of the 27th conference on Picture Coding Symposium, pp.1—4， May 2009。但是，采用傳統(tǒng)壓縮采樣方法直接用于壓縮編碼存在壓縮效率較低的缺陷參見文獻(xiàn)[5] V. K. Goyal, A. K. Fletcher, S. Rangan, Compressive Sampling and Lossy Compression, IEEE Signal Processing Magazine, voll. 25, no. 2,pp. 48-56, Mar 2008J0

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的就在于克服現(xiàn)有技術(shù)存在的問題和不足，提供一種基于壓縮采樣的視頻編解碼系統(tǒng)及其方法。本發(fā)明在實現(xiàn)低復(fù)雜度視頻編碼的同時，有效提高編碼效率和重構(gòu)圖像質(zhì)量。本發(fā)明的目的是這樣實現(xiàn)的基本思路為了實現(xiàn)低復(fù)雜度視頻編碼，系統(tǒng)總體采用在編碼端執(zhí)行各圖像幀獨立編碼而解碼端執(zhí)行聯(lián)合解碼的分布式視頻編碼框架，因其在編碼端消除了運動估計可有效降低系統(tǒng)實現(xiàn)的復(fù)雜度，而通過在解碼端探索圖像幀間的相關(guān)性提升壓縮效率。如同已有文獻(xiàn)中提出的分布式視頻編碼方法，本發(fā)明繼續(xù)采用對輸入的視頻序列圖像首先分為關(guān)鍵幀和非關(guān)鍵幀，然后對關(guān)鍵幀采用傳統(tǒng)幀內(nèi)編碼技術(shù)進(jìn)行壓縮編碼；為了進(jìn)一步提升對非關(guān)鍵幀圖像壓縮的壓縮效率，本發(fā)明采用基于壓縮采樣的壓縮編碼技術(shù)，具體通過對該圖像幀在DCT 域的自適應(yīng)系數(shù)截斷選取技術(shù)實現(xiàn)。為了提升非關(guān)鍵幀圖像的重建質(zhì)量，本發(fā)明采用基于壓縮采樣的非關(guān)鍵幀圖像預(yù)測，以及基于非關(guān)鍵幀預(yù)測圖像DCT變換重建編碼端截斷丟失的非關(guān)鍵幀圖像DCT系數(shù)的技術(shù)。一、基于壓縮采樣的視頻編解碼系統(tǒng)本系統(tǒng)由基于CS視頻編碼器子系統(tǒng)和基于CS視頻解碼器子系統(tǒng)組成；基于CS視頻編碼器子系統(tǒng)在視頻發(fā)送端實現(xiàn)對輸入視頻序列圖像的壓縮編碼，產(chǎn)生視頻壓縮碼流； 基于CS視頻解碼器子系統(tǒng)在視頻接收端實現(xiàn)對接收的視頻壓縮碼流進(jìn)行解碼，重建原視頻序列圖像；基于CS視頻編碼器子系統(tǒng)包括序列圖像分割模塊和傳統(tǒng)幀內(nèi)圖像編碼模塊；設(shè)置有基于CS幀內(nèi)圖像編碼模塊；基于CS幀內(nèi)圖像編碼模塊包括圖像分塊DCT模塊和量化熵編碼模塊；設(shè)置有塊稀疏性檢測模塊和塊自適應(yīng)壓縮采樣模塊；其交互關(guān)系是序列圖像分割模塊分別與傳統(tǒng)幀內(nèi)圖像編碼模塊和基于CS幀內(nèi)圖像編碼模塊并行交互；圖像分塊DCT模塊、塊自適應(yīng)壓縮采樣模塊、量化熵編碼模塊依次交互；塊稀疏性檢測模塊的輸入端與圖像分塊DCT模塊交互，塊稀疏性檢測模塊的輸出端交互到塊自適應(yīng)壓縮采樣模塊；基于CS視頻解碼器子系統(tǒng)包括傳統(tǒng)幀內(nèi)圖像解碼模塊和序列圖像合成模塊；設(shè)置有基于CS幀間聯(lián)合解碼模塊；基于CS幀間聯(lián)合解碼模塊包括熵解碼去量化模塊、塊IDCT圖像合成模塊；設(shè)置有非關(guān)鍵幀塊預(yù)測模塊、塊DCT模塊和DCT系數(shù)重建模塊；其交互關(guān)系是傳統(tǒng)幀內(nèi)圖像解碼模塊、非關(guān)鍵幀塊預(yù)測模塊、DCT模塊依次交互；熵解碼去量化模塊、塊DCT系數(shù)重建模塊、塊IDCT圖像合成模塊依次交互；熵解碼去量化模塊也交互到非關(guān)鍵預(yù)測模塊，DCT模塊也交互到塊DCT系數(shù)重建模塊；序列圖像合成模塊并行交互到傳統(tǒng)幀內(nèi)圖像解碼模塊和塊IDCT圖像合成模塊的輸出端。二、基于壓縮采樣的視頻編解碼方法本方法包括基于壓縮采樣的視頻編碼方法，用于完成對輸入視頻的壓縮編碼； 基于壓縮采樣的視頻解碼方法，用于完成對接收到的壓縮視頻的恢復(fù)重建；基于壓縮采樣的視頻編碼方法包括以下步驟
第1，開始；第2，基于CS視頻編碼器子系統(tǒng)的序列圖像分割模塊將輸入的原始視頻序列分割成多個圖像組，并將每組圖像的第一幀定義為關(guān)鍵幀，其它幀圖像定義為非關(guān)鍵幀；第3，采用傳統(tǒng)幀內(nèi)編碼技術(shù)(如JPEG、JPEG2000或MPEfoc等)對每組圖像的關(guān)鍵幀圖像進(jìn)行幀內(nèi)編碼，打包形成關(guān)鍵幀圖像的第1壓縮碼流；第4，對非關(guān)鍵幀圖像進(jìn)行基于分塊的DCT變換，得到圖像的分塊DCT表示；第5，基于圖像分塊的DCT表示確定非關(guān)鍵幀各圖像塊的相對稀疏性①計算各圖像塊DCT系數(shù)的交流分量的絕對值的和Ai ；②計算整幅圖像各圖像塊DCT系數(shù)的全部交流分量的絕對值的和A = Σ Ai ；③計算各圖像塊的稀疏性的相對值RSi = AiA ；第6，根據(jù)各圖像塊的相對稀疏性和壓縮比要求自適應(yīng)截斷選取非關(guān)鍵幀各圖像塊的DCT系數(shù)按照之字形掃描順序選取相應(yīng)個數(shù)的DCT系數(shù)的低頻分量，舍棄掉其余的高頻分量；第7，對選取的非關(guān)鍵幀的DCT系數(shù)進(jìn)行量化和熵編碼，打包形成非關(guān)鍵幀圖像的第2壓縮碼流量化選用標(biāo)量量化，熵編碼采用霍夫曼編碼或自適應(yīng)二元算術(shù)編碼?；趬嚎s采樣的視頻解碼方法包括以下步驟第1，開始；第2，采用傳統(tǒng)幀內(nèi)圖像解碼技術(shù)(如JPEG、JPEG2000或MPEfoc等)對接收的關(guān)鍵幀圖像的第1壓縮碼流進(jìn)行解碼，得到重建的關(guān)鍵幀圖像；第3，對接收的非關(guān)鍵幀圖像的第2壓縮碼流進(jìn)行熵解碼和去量化(去量化選用與編碼器端對應(yīng)的去標(biāo)量量化技術(shù)，熵解碼采用霍夫曼解碼或自適應(yīng)二元算術(shù)解碼等)，得到非關(guān)鍵幀各圖像塊截斷選取的DCT系數(shù)的重建結(jié)果，并表示為Cli ；第4，根據(jù)已解碼的前后關(guān)鍵幀圖像和截斷選取的DCT系數(shù)的重建結(jié)果屯，采用壓縮采樣恢復(fù)方法得到非關(guān)鍵幀各圖像塊的預(yù)測表示①設(shè)定預(yù)測窗口的大小為(Bi+2Sl) X (B2+k2)，其中B1Xh為非關(guān)鍵幀圖像分塊的大小，Sl、&為大于0的整數(shù)；②以非關(guān)鍵幀第i圖像塊所處位置為中心，在前后已解碼關(guān)鍵幀圖像對應(yīng)處選取大小為(Bi+2Sl) X (B2+2s2)的預(yù)測窗口區(qū)域X11和X12 ；③分別從預(yù)測窗口區(qū)域X11和X12的左上角開始從左至右、從上至下選取對應(yīng)大小為圖像塊Xp分別進(jìn)行DCT變換并按之字形掃描順序截斷選取其低頻分量(使其維數(shù)與Cli的維數(shù)相同)，以及矢量化表示為列矢量A ；④由所有列矢量％組合構(gòu)成矩陣D ；⑤求解min I I α I I ” Cli = D α，得矢量α的解；⑥計算Σ α」Χ」(α」為矢量α的第j項的值)，得到第i圖像塊的預(yù)測值，表示為 Yi;⑦重復(fù)步驟② ⑥，直至計算出非關(guān)鍵幀所有圖像塊的預(yù)測值；第5，對非關(guān)鍵幀圖像塊的預(yù)測值進(jìn)行DCT變換，得到各預(yù)測圖像塊的DCT表示；第6，對非關(guān)鍵幀圖像塊的截斷選取的DCT系數(shù)的重建結(jié)果與預(yù)測圖像塊的DCT表示進(jìn)行合并處理，得到非關(guān)鍵幀各圖像塊的DCT表示的重建結(jié)果
①按之字形掃描順序截斷舍棄掉第i個預(yù)測圖像塊的DCT系數(shù)的低頻分量(其維數(shù)與Cli的維數(shù)相同)，保留剩余的高頻分量并矢量化表示為②合并Cli和巧得到非關(guān)鍵幀第i個圖像塊的重建DCT系數(shù)的矢量化表示I =K j,]；③重復(fù)步驟① ②，得到非關(guān)鍵幀所有圖像塊的重建DCT系數(shù)的矢量化表示；第7，對非關(guān)鍵幀各圖像塊的DCT系數(shù)的重建表示進(jìn)行IDCT變換，得到各圖像塊的重建表示，并將其進(jìn)行合并處理得到非關(guān)鍵幀圖像的重建結(jié)果；第8，將已重建恢復(fù)的各關(guān)鍵幀圖像和非關(guān)鍵幀圖像進(jìn)行合成，得到重建的視頻序列圖像。對比現(xiàn)有技術(shù)，本發(fā)明具有下列優(yōu)點和積極效果①通過采用基于DCT域的系數(shù)截斷選取壓縮采樣處理，能夠有效提高非關(guān)鍵幀圖像的壓縮比率，而且實現(xiàn)簡單；②通過采用基于圖像塊的相對稀疏性的檢測，對不同塊自適應(yīng)地分配不同的測量維數(shù)，大大提高了壓縮采樣的效率；③通過采用壓縮采樣恢復(fù)的方法得到非關(guān)鍵幀圖像塊的預(yù)測值，經(jīng)過DCT變換得到非關(guān)鍵幀圖像塊截斷丟失的DCT系數(shù)的重建表示，能夠大大提高非關(guān)鍵幀圖像的重建質(zhì)量；④在實現(xiàn)低復(fù)雜度編碼的同時，能有效提高壓縮效率和重建圖像質(zhì)量，滿足無線視頻相機(jī)與無線視頻監(jiān)控等應(yīng)用的需要。


圖1是本系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)方框其中，
100-基于CS視頻編碼器子系統(tǒng)，
110-基于CS幀內(nèi)圖像編碼模塊，
111-塊稀疏性檢測模塊，
112-塊自適應(yīng)壓縮采樣模塊，
113-圖像分塊DCT模塊，
114-量化熵編碼模塊，
120-序列圖像分割模塊，
130-傳統(tǒng)幀內(nèi)圖像編碼模塊，
200-基于CS視頻解碼器子系統(tǒng)，
210-基于CS幀間聯(lián)合解碼模塊，
211-非關(guān)鍵幀塊預(yù)測模塊，
212-DCT 模塊，
213-塊DCT系數(shù)重建模塊，
214-熵解碼去量化模塊，
215-塊IDCT圖像合成模塊，
220-傳統(tǒng)幀內(nèi)圖像解碼模塊，
230-序列圖像合成模塊。
英文縮略語UCS =Compressive Sampling(Jiif).2>DCT =Discrete Cosine Transform()；3、IDCT :Inverse discrete cosine transform( 1 弓玄)。
具體實施例方式下面結(jié)合附圖和實施實例對本發(fā)明詳細(xì)說明一、系統(tǒng)1、總體如圖1，本系統(tǒng)由基于CS視頻編碼器子系統(tǒng)100和基于CS視頻解碼器子系統(tǒng)200 組成；基于CS視頻編碼器子系統(tǒng)100在視頻發(fā)送端實現(xiàn)對輸入視頻序列圖像的壓縮編碼， 產(chǎn)生視頻壓縮碼流；基于CS視頻解碼器子系統(tǒng)200在視頻接收端實現(xiàn)對接收的視頻壓縮碼流進(jìn)行解碼，重建原視頻序列圖像。1)基于CS視頻編碼器子系統(tǒng)100基于CS視頻編碼器子系統(tǒng)100包括序列圖像分割模塊120、傳統(tǒng)幀內(nèi)圖像編碼模塊 130 ；設(shè)置有基于CS幀內(nèi)圖像編碼模塊110 ；基于CS幀內(nèi)圖像編碼模塊110包括圖像分塊DCT模塊113和量化熵編碼模塊 114 ；設(shè)置有塊稀疏性檢測模塊111和塊自適應(yīng)壓縮采樣模塊112;其交互關(guān)系是序列圖像分割模塊120分別與傳統(tǒng)幀內(nèi)圖像編碼模塊130和基于CS幀內(nèi)圖像編碼模塊110并行交互；圖像分塊DCT模塊113、塊自適應(yīng)壓縮采樣模塊112、量化熵編碼模塊 114依次交互；塊稀疏性檢測模塊111的輸入端與圖像分塊DCT模塊113交互，塊稀疏性檢測模塊111的輸出端交互到塊自適應(yīng)壓縮采樣模塊112。序列圖像分割模塊120負(fù)責(zé)將輸入的原始視頻序列圖像分割成多組圖像，其中每組圖像包括一幀關(guān)鍵幀圖像和幾幀非關(guān)鍵幀圖像；傳統(tǒng)幀內(nèi)圖像編碼模塊130負(fù)責(zé)將輸入的關(guān)鍵幀圖像采用傳統(tǒng)幀內(nèi)圖像編碼技術(shù)進(jìn)行壓縮編碼，并形成相應(yīng)的第1壓縮碼流；圖像分塊DCT模塊113負(fù)責(zé)將輸入的非關(guān)鍵幀圖像進(jìn)行分塊DCT變換；塊稀疏性檢測模塊111負(fù)責(zé)根據(jù)輸入的非關(guān)鍵幀各圖像塊的DCT表示，確定各圖像塊在整幅圖像中的稀疏性的相對值；塊自適應(yīng)壓縮采樣模塊112負(fù)責(zé)將非關(guān)鍵幀各圖像塊的DCT表示根據(jù)該圖像塊稀疏性的相對值以及給定的壓縮比要求，自適應(yīng)截斷壓縮選取該圖像塊的DCT系數(shù)；量化熵編碼模塊114負(fù)責(zé)對截斷壓縮選取的DCT系數(shù)進(jìn)行量化和熵編碼，形成非關(guān)鍵幀圖像的第2壓縮碼流。2)基于CS視頻解碼器子系統(tǒng)200基于CS視頻解碼器子系統(tǒng)200包括傳統(tǒng)幀內(nèi)圖像解碼模塊220和序列圖像合成模塊230 ；
設(shè)置有基于CS幀間聯(lián)合解碼模塊210 ；基于CS幀間聯(lián)合解碼模塊210包括熵解碼去量化模塊211、塊IDCT圖像合成模塊 215 ；設(shè)置有非關(guān)鍵幀塊預(yù)測模塊211、塊DCT模塊212和DCT系數(shù)重建模塊213 ；其交互關(guān)系是傳統(tǒng)幀內(nèi)圖像解碼模塊220、非關(guān)鍵幀塊預(yù)測模塊211、DCT模塊212依次交互；熵解碼去量化模塊214、塊DCT系數(shù)重建模塊213、塊IDCT圖像合成模塊215依次交互；熵解碼去量化模塊215也交互到非關(guān)鍵預(yù)測模塊211，DCT模塊212也交互到塊DCT系數(shù)重建模塊213 ；序列圖像合成模塊230并行交互到傳統(tǒng)幀內(nèi)圖像解碼模塊220和塊IDCT圖像合成模塊215的輸出端。傳統(tǒng)幀內(nèi)圖像解碼模塊220負(fù)責(zé)將接收的關(guān)鍵幀圖像的第1壓縮碼流，采用傳統(tǒng)幀內(nèi)圖像解碼技術(shù)進(jìn)行解碼，恢復(fù)重建關(guān)鍵幀圖像；熵編碼去量化模塊214負(fù)責(zé)將接收的非關(guān)鍵幀圖像的第2壓縮碼流進(jìn)行熵解碼和去量化處理，得到截斷選取的非關(guān)鍵幀各圖像塊的DCT系數(shù)的重建表示；非關(guān)鍵幀塊預(yù)測模塊211負(fù)責(zé)根據(jù)已解碼的關(guān)鍵幀圖像和非關(guān)鍵幀圖像塊的截斷選取的DCT系數(shù)的重建表示，采用壓縮采樣恢復(fù)方法得到非關(guān)鍵幀各圖像塊的預(yù)測值；DCT模塊212負(fù)責(zé)對接收的非關(guān)鍵幀圖像塊的預(yù)測值進(jìn)行DCT變換；塊DCT系數(shù)重建模塊213負(fù)責(zé)根據(jù)接收的非關(guān)鍵圖像塊的截斷選取的DCT系數(shù)的重建表示和DCT模塊產(chǎn)生的非關(guān)鍵幀預(yù)測圖像塊的DCT表示，通過合并處理得到非關(guān)鍵幀圖像塊的DCT系數(shù)的重建表示；塊IDCT圖像合成模塊215負(fù)責(zé)將接收的非關(guān)鍵幀圖像塊的DCT系數(shù)的重建表示進(jìn)行IDCT變換，得到非關(guān)鍵幀各圖像塊的重建表示，并合并重建的各圖像塊得到非關(guān)鍵幀圖像的重建表示；序列圖像合成模塊230負(fù)責(zé)將接收的關(guān)鍵幀圖像和非關(guān)鍵幀圖像的重建表示進(jìn)行合并處理得到原始視頻序列圖像的重建表示。2、工作原理基于CS視頻編碼器子系統(tǒng)100的工作原理序列圖像分割模塊120首先將輸入的視頻序列圖像分割成大小一致的多組圖像，其中每組圖像包括一幀關(guān)鍵幀圖像和若干幀 (一般可取為1、2或4等)非關(guān)鍵幀圖像；關(guān)鍵幀圖像被送入傳統(tǒng)幀內(nèi)圖像編碼模塊130進(jìn)行壓縮編碼，并產(chǎn)生相應(yīng)的第1壓縮碼流；非關(guān)鍵幀圖像首先送入基于CS幀內(nèi)圖像編碼模塊110的圖像分塊DCT模塊113依次進(jìn)行圖像分塊和基于分塊圖像的DCT變換，得到非關(guān)鍵幀各圖像塊的DCT表示；塊稀疏性檢測模塊111根據(jù)各分塊圖像的DCT表示，計算得到各分塊圖像的相對稀疏性；塊自適應(yīng)壓縮采樣模塊112根據(jù)圖像塊的相對稀疏性和限定的圖像壓縮比要求，自適應(yīng)截斷選取各圖像塊的DCT表示；量化熵編碼模塊114對截斷選取的各圖像塊的DCT表示進(jìn)行量化和熵編碼，產(chǎn)生非關(guān)鍵幀圖像的第2壓縮碼流?；贑S視頻解碼器子系統(tǒng)200的工作原理基于CS視頻編碼器子系統(tǒng)100形成的第1壓縮碼流首先傳送到基于CS視頻解碼器子系統(tǒng)200的傳統(tǒng)幀內(nèi)圖像解碼模塊220 進(jìn)行解碼，得到被編碼視頻序列的關(guān)鍵幀圖像的重建結(jié)果；基于CS視頻編碼器子系統(tǒng)100 傳送到基于CS視頻解碼器子系統(tǒng)200的第2壓縮碼流被傳送到基于CS幀間聯(lián)合解碼模塊210的熵解碼去量化模塊214進(jìn)行熵解碼和去量化處理，得到非關(guān)鍵幀各圖像塊截斷選取的DCT系數(shù)的重建表示；非關(guān)鍵幀塊預(yù)測模塊211根據(jù)熵解碼去量化模塊214的輸出和傳統(tǒng)幀內(nèi)圖像解碼模塊220的輸出，采用壓縮采樣恢復(fù)方法得到非關(guān)鍵各圖像塊的預(yù)測值； 非關(guān)鍵幀塊預(yù)測模塊211的輸出送到DCT模塊212進(jìn)行DCT變換，得到各圖像塊預(yù)測值的 DCT表示；熵解碼去量化模塊214的輸出和DCT模塊212的輸出送到塊DCT系數(shù)重建模塊 213進(jìn)行合并處理，得到非關(guān)鍵幀各圖像塊的DCT表示的重建結(jié)果；塊DCT系數(shù)重建模塊 213的輸出送到塊IDCT圖像合成模塊215進(jìn)行IDCT變換并進(jìn)行拼接，得到非關(guān)鍵幀圖像的重建結(jié)果；塊IDCT圖像合成模塊215輸出的重建的非關(guān)鍵幀圖像和傳統(tǒng)幀內(nèi)圖像解碼模塊220輸出的關(guān)鍵幀重建圖像送入到序列圖像合成模塊230進(jìn)行合成處理，得到原始視頻序列的重建結(jié)果。3、新設(shè)置的功能模塊1)塊稀疏性檢測模塊111塊稀疏性檢測模塊111的功能是根據(jù)圖像的分塊DCT表示，得到各圖像塊的相對稀疏性表示，其工作流程是①計算圖像各塊的DCT表示的交流系數(shù)分量的絕對值和；②計算整幅圖像所有塊的DCT表示的交流系數(shù)分量的絕對值的和；③計算①中結(jié)果與②中結(jié)果的比值，得各圖像塊的相對稀疏性的表示。2)塊自適應(yīng)壓縮采樣模塊112塊自適應(yīng)壓縮采樣模塊112的功能是根據(jù)塊稀疏性檢測模塊111得到的各圖像塊的相對稀疏性，自適應(yīng)地截斷選取各圖像塊的DCT系數(shù)，其工作流程是①根據(jù)各分塊圖像的相對稀疏性和壓縮比要求，確定各圖像塊的測量維數(shù)；②根據(jù)①中確定的各圖像塊的測量維數(shù)，截斷選取各圖像塊的對應(yīng)維數(shù)的DCT系數(shù)。3)非關(guān)鍵幀塊預(yù)測模塊211非關(guān)鍵幀塊預(yù)測模塊211的功能是根據(jù)傳統(tǒng)幀內(nèi)圖像解碼模塊220輸出的已解碼的關(guān)鍵幀圖像，和熵解碼去量化模塊214輸出的非關(guān)鍵幀各圖像塊的DCT系數(shù)，得到非關(guān)鍵幀各圖像塊的預(yù)測表示，其工作流程是①選取非關(guān)鍵幀圖像塊在其前后關(guān)鍵幀對應(yīng)位置處大小合適的圖像窗；②在圖像窗中滑動選取與非關(guān)鍵幀圖像塊大小相同的所有不同的圖像塊；③根據(jù)②中各圖像塊的DCT表示和已解碼的非關(guān)鍵幀當(dāng)前圖像塊的DCT表示，通過求解壓縮采樣恢復(fù)的方法得到由關(guān)鍵幀圖像塊線性表示非關(guān)鍵幀圖像塊的系數(shù)矢量；④根據(jù)③中得到的系數(shù)矢量和②中各圖像塊，通過線性疊加運算得到非關(guān)鍵幀圖像塊的預(yù)測表示。4) DCT 模塊 212DCT模塊212的功能是進(jìn)行DCT變換，得到輸入圖像塊的DCT表示，其工作流程是 非關(guān)鍵幀塊預(yù)測模塊211產(chǎn)生的圖像塊預(yù)測值輸入到該模塊進(jìn)行DCT變換。5)塊DCT系數(shù)重建模塊213塊DCT系數(shù)重建模塊213的功能是根據(jù)熵解碼去量化模塊214的輸出和DCT模塊 212的輸出，得到非關(guān)鍵幀各圖像塊的DCT系數(shù)的重建表示，其工作流程是
①截斷選取DCT模塊212輸出的預(yù)測圖像塊的DCT系數(shù)；②將①中結(jié)果與熵解碼去量化模塊214的輸出進(jìn)行合并，得到非關(guān)鍵幀圖像塊的 DCT系數(shù)的重建表示。二、仿真實驗為了證明本發(fā)明的有效性，我們在MATLAB平臺下進(jìn)行了仿真實驗，實驗比較結(jié)果如表1所示。實驗中的圖像分組大小選取為GOP = 2，圖像分塊大小選取為8X8，圖像預(yù)測窗口大小選取為16X 16，選取二維DCT執(zhí)行稀疏變換，采用JPEG量化表進(jìn)行變換域系數(shù)量化。表1 :PSNR性能比較結(jié)果(dB)
權(quán)利要求
1.一種基于壓縮采樣的視頻編解碼系統(tǒng)，其特征在于由基于CS視頻編碼器子系統(tǒng)(100)和基于CS視頻解碼器子系統(tǒng)(200)組成；基于CS 視頻編碼器子系統(tǒng)(100)在視頻發(fā)送端實現(xiàn)對輸入視頻序列圖像的壓縮編碼，產(chǎn)生視頻壓縮碼流；基于CS視頻解碼器子系統(tǒng)(200)在視頻接收端實現(xiàn)對接收的視頻壓縮碼流進(jìn)行解碼，重建原視頻序列圖像；所述的基于CS視頻編碼器子系統(tǒng)(100)包括序列圖像分割模塊(120)、傳統(tǒng)幀內(nèi)圖像編碼模塊(130)；設(shè)置有基于CS幀內(nèi)圖像編碼模塊(110)；所述基于CS幀內(nèi)圖像編碼模塊(110)包括圖像分塊DCT模塊(11 和量化熵編碼模塊(114)；設(shè)置有塊稀疏性檢測模塊(111)和塊自適應(yīng)壓縮采樣模塊(112)；其交互關(guān)系是序列圖像分割模塊(120)分別與傳統(tǒng)幀內(nèi)圖像編碼模塊(130)和基于CS幀內(nèi)圖像編碼模塊(110)并行交互；圖像分塊DCT模塊(113)、塊自適應(yīng)壓縮采樣模塊(112)、量化熵編碼模塊(114)依次交互；塊稀疏性檢測模塊(111)的輸入端與圖像分塊DCT模塊(113)交互，塊稀疏性檢測模塊(111)的輸出端交互到塊自適應(yīng)壓縮采樣模塊(112)；所述的基于CS視頻解碼器子系統(tǒng)(200)包括傳統(tǒng)幀內(nèi)圖像解碼模塊(220)和序列圖像合成模塊O3O)；設(shè)置有基于CS幀間聯(lián)合解碼模塊；所述設(shè)置有基于CS幀間聯(lián)合解碼模塊包括熵解碼去量化模塊(214)、塊IDCT圖像合成模塊(215)；設(shè)置有非關(guān)鍵幀塊預(yù)測模塊011)、塊DCT模塊(21 和DCT系數(shù)重建模塊013)；其交互關(guān)系是傳統(tǒng)幀內(nèi)圖像解碼模塊020)、非關(guān)鍵幀塊預(yù)測模塊(211)、DCT模塊(21 依次交互； 熵解碼去量化模塊014)、塊DCT系數(shù)重建模塊013)、塊IDCT圖像合成模塊015)依次交互；熵解碼去量化模塊014)也交互到非關(guān)鍵預(yù)測模塊(211)，DCT模塊012)也交互到塊DCT系數(shù)重建模塊013)；序列圖像合成模塊(230)并行交互到傳統(tǒng)幀內(nèi)圖像解碼模塊 (220)和塊IDCT圖像合成模塊015)的輸出端。
2.按權(quán)利要求1所述的一種基于壓縮采樣的視頻編解碼系統(tǒng)，其特征在于所述的塊稀疏性檢測模塊(111)的是一種根據(jù)圖像的分塊DCT表示，得到各圖像塊的相對稀疏性表示的功能模塊，其工作流程是①計算圖像各塊的DCT表示的交流系數(shù)分量的絕對值和；②計算整幅圖像所有塊的DCT表示的交流系數(shù)分量的絕對值的和；③計算①中結(jié)果與②中結(jié)果的比值，得各圖像塊的相對稀疏性的表示。
3.按權(quán)利要求1所述的一種基于壓縮采樣的視頻編解碼系統(tǒng)，其特征在于所述的塊自適應(yīng)壓縮采樣模塊(11 是一種根據(jù)塊稀疏性檢測模塊(111)得到的各圖像塊的相對稀疏性、自適應(yīng)地截斷選取各圖像塊的DCT系數(shù)的功能模塊，其工作流程是①根據(jù)各分塊圖像的相對稀疏性和壓縮比要求，確定各圖像塊的測量維數(shù)；②根據(jù)①中確定的各圖像塊的測量維數(shù)，截斷選取各圖像塊的對應(yīng)維數(shù)的DCT系數(shù)。
4.按權(quán)利要求1所述的一種基于壓縮采樣的視頻編解碼系統(tǒng)，其特征在于所述的非關(guān)鍵幀塊預(yù)測模塊(211)是一種根據(jù)傳統(tǒng)幀內(nèi)圖像解碼模塊(220)輸出的已解碼的關(guān)鍵幀圖像，和熵解碼去量化模塊(214)輸出的非關(guān)鍵幀各圖像塊的DCT系數(shù)，得到非關(guān)鍵幀各圖像塊的預(yù)測表示的功能模塊，其工作流程是①選取非關(guān)鍵幀圖像塊在其前后關(guān)鍵幀對應(yīng)位置處大小合適的圖像窗；②在圖像窗中滑動選取與非關(guān)鍵幀圖像塊大小相同的所有不同的圖像塊；③根據(jù)②中各圖像塊的DCT表示和已解碼的非關(guān)鍵幀當(dāng)前圖像塊的DCT表示，通過求解壓縮采樣恢復(fù)的方法得到由關(guān)鍵幀圖像塊線性表示非關(guān)鍵幀圖像塊的系數(shù)矢量；④根據(jù)③中得到的系數(shù)矢量和②中各圖像塊，通過線性疊加運算得到非關(guān)鍵幀圖像塊的預(yù)測表示。
5.按權(quán)利要求1所述的一種基于壓縮采樣的視頻編解碼系統(tǒng)，其特征在于 所述的DCT模塊012)是一種進(jìn)行DCT變換，得到輸入圖像塊的DCT表示的功能模塊，其工作流程是非關(guān)鍵幀塊預(yù)測模塊(211)產(chǎn)生的圖像塊預(yù)測值輸入到該模塊進(jìn)行DCT變換。
6.按權(quán)利要求1所述的一種基于壓縮采樣的視頻編解碼系統(tǒng)，其特征在于所述的塊DCT系數(shù)重建模塊213是一種根據(jù)熵解碼去量化模塊(214)的輸出和DCT模塊012)的輸出，得到非關(guān)鍵幀各圖像塊的DCT系數(shù)的重建表示的功能模塊，其工作流程是①截斷選取DCT模塊(212)輸出的預(yù)測圖像塊的DCT系數(shù)；②將①中結(jié)果與熵解碼去量化模塊014)的輸出進(jìn)行合并，得到非關(guān)鍵幀圖像塊的 DCT系數(shù)的重建表示。
7.按權(quán)利要求1所述的一種基于壓縮采樣的視頻編解碼系統(tǒng)的編解碼方法，其特征在于基于壓縮采樣的視頻編碼方法，用于完成對輸入視頻的壓縮編碼；基于壓縮采樣的視頻解碼方法，用于完成對接收到的壓縮視頻的恢復(fù)重建。 所述的基于壓縮采樣的視頻編碼方法包括以下步驟 第1，開始；第2，基于CS視頻編碼器子系統(tǒng)的序列圖像分割模塊將輸入的原始視頻序列分割成多個圖像組，并將每組圖像的第一幀定義為關(guān)鍵幀，其它幀圖像定義為非關(guān)鍵幀；第3，采用傳統(tǒng)幀內(nèi)編碼技術(shù)(如JPEG、JPEG2000或MPEfoc等)對每組圖像的關(guān)鍵幀圖像進(jìn)行幀內(nèi)編碼，打包形成關(guān)鍵幀圖像的第1壓縮碼流；第4，對非關(guān)鍵幀圖像進(jìn)行基于分塊的DCT變換，得到圖像的分塊DCT表示； 第5，基于圖像分塊的DCT表示確定非關(guān)鍵幀各圖像塊的相對稀疏性①計算各圖像塊DCT系數(shù)的交流分量的絕對值的和Ai；②計算整幅圖像各圖像塊DCT系數(shù)的全部交流分量的絕對值的和A= Σ Ai ；③計算各圖像塊的稀疏性的相對值RSi= AiA ；第6，根據(jù)各圖像塊的相對稀疏性和壓縮比要求自適應(yīng)截斷選取非關(guān)鍵幀各圖像塊的 DCT系數(shù)按照之字形掃描順序選取相應(yīng)個數(shù)的DCT系數(shù)的低頻分量，舍棄掉其余的高頻分量；第7，對選取的非關(guān)鍵幀的DCT系數(shù)進(jìn)行量化和熵編碼，打包形成非關(guān)鍵幀圖像的第2 壓縮碼流量化選用標(biāo)量量化，熵編碼采用霍夫曼編碼或自適應(yīng)二元算術(shù)編碼等。 所述的基于壓縮采樣的視頻解碼方法包括以下步驟 第1，開始；第2，采用傳統(tǒng)幀內(nèi)圖像解碼技術(shù)(如JPEG、JPEG2000或MPEfoc等)對接收的關(guān)鍵幀圖像的第1壓縮碼流進(jìn)行解碼，得到重建的關(guān)鍵幀圖像；第3，對接收的非關(guān)鍵幀圖像的第2壓縮碼流進(jìn)行熵解碼和去量化(去量化選用與編碼器端對應(yīng)的去標(biāo)量量化技術(shù)，熵解碼采用霍夫曼解碼或自適應(yīng)二元算術(shù)解碼等)，得到非關(guān)鍵幀各圖像塊截斷選取的DCT系數(shù)的重建結(jié)果，并表示為Cli ；第4，根據(jù)已解碼的前后關(guān)鍵幀圖像和截斷選取的DCT系數(shù)的重建結(jié)果屯，采用壓縮采樣恢復(fù)方法得到非關(guān)鍵幀各圖像塊的預(yù)測表示①設(shè)定預(yù)測窗口的大小為(BJk1)X (B2+2&)，其中B1Xh為非關(guān)鍵幀圖像分塊的大小，Sl、&為大于0的整數(shù)；②以非關(guān)鍵幀第i圖像塊所處位置為中心，在前后已解碼關(guān)鍵幀圖像對應(yīng)處選取大小為(Bps1) X (B2+2S2)的預(yù)測窗口區(qū)域X11和X12 ；③分別從預(yù)測窗口區(qū)域X11和X12的左上角開始從左至右、從上至下選取對應(yīng)大小為 B1XB2圖像塊Xp分別進(jìn)行DCT變換并按之字形掃描順序截斷選取其低頻分量(使其維數(shù)與Cli的維數(shù)相同)，以及矢量化表示為列矢量A ；④由所有列矢量A組合構(gòu)成矩陣D；⑤求解miniI α | 1(Ii = D α，得矢量α的解；⑥計算ΣαΑ(α」為矢量α的第j項的值)，得到第i圖像塊的預(yù)測值，表示為Yi ；⑦重復(fù)步驟② ⑥，直至計算出非關(guān)鍵幀所有圖像塊的預(yù)測值；第5，對非關(guān)鍵幀圖像塊的預(yù)測值進(jìn)行DCT變換，得到各預(yù)測圖像塊的DCT表示； 第6，對非關(guān)鍵幀圖像塊的截斷選取的DCT系數(shù)的重建結(jié)果與預(yù)測圖像塊的DCT表示進(jìn)行合并處理，得到非關(guān)鍵幀各圖像塊的DCT表示的重建結(jié)果①按之字形掃描順序截斷舍棄掉第i個預(yù)測圖像塊的DCT系數(shù)的低頻分量(其維數(shù)與 Cli的維數(shù)相同)，保留剩余的高頻分量并矢量化表示為②合并Cli和 得到非關(guān)鍵幀第i 個圖像塊的重建DCT系數(shù)的矢量化表示I =Ki]；③重復(fù)步驟① ②，得到非關(guān)鍵幀所有圖像塊的重建DCT系數(shù)的矢量化表示； 第7，對非關(guān)鍵幀各圖像塊的DCT系數(shù)的重建表示進(jìn)行IDCT變換，得到各圖像塊的重建表示，并將其進(jìn)行合并處理得到非關(guān)鍵幀圖像的重建結(jié)果；第8，將已重建恢復(fù)的各關(guān)鍵幀圖像和非關(guān)鍵幀圖像進(jìn)行合成，得到重建的視頻序列圖
全文摘要
本發(fā)明公開了一種基于壓縮采樣(CS)的視頻編解碼系統(tǒng)及其方法，涉及圖像壓縮技術(shù)領(lǐng)域。本視頻編解碼系統(tǒng)由基于CS視頻編碼器子系統(tǒng)(100)和基于CS視頻解碼器子系統(tǒng)(200)組成；基于CS視頻編碼器子系統(tǒng)(100)在視頻發(fā)送端實現(xiàn)對輸入視頻序列圖像的壓縮編碼，產(chǎn)生視頻壓縮碼流；基于CS視頻解碼器子系統(tǒng)(200)在視頻接收端實現(xiàn)對接收的視頻壓縮碼流進(jìn)行解碼，重建原視頻序列圖像。本發(fā)明在實現(xiàn)低復(fù)雜度編碼的同時，能有效提高壓縮效率和重建圖像質(zhì)量，滿足無線視頻相機(jī)與無線視頻監(jiān)控等應(yīng)用的需要。
文檔編號H04N7/26GK102572435SQ20121001217
公開日2012年7月11日 申請日期2012年1月16日 優(yōu)先權(quán)日2012年1月16日
發(fā)明者熊承義, 高志榮 申請人:中南民族大學(xué)