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    基于自適應(yīng)分組與壓縮感知的分布式視頻編碼方法

    2012-08-08 02:31:50熊繼平宣利峰
    關(guān)鍵詞:視頻信號差值分布式

    黃 濤,熊繼平,宣利峰,趙 健

    (浙江師范大學(xué) 數(shù)理與信息工程學(xué)院,浙江 金華 321004)

    分布式視頻編碼[1-2]DVC(Distributed Video Coding)是多媒體視頻傳感器網(wǎng)絡(luò)[3-4]MVSN(Multimedia Video Sensor Networks)中視頻信號處理常用的一種技術(shù)。由于受到帶寬和能耗等條件的限制,為了使編碼端(多媒體視頻傳感器節(jié)點(diǎn))對視頻信息的編碼復(fù)雜度降低,傳統(tǒng)的基于奈奎斯特采樣定理的視頻編碼標(biāo)準(zhǔn)并不適用于多媒體傳感器網(wǎng)絡(luò)的低成本、低能耗的要求。近年來信號與信息領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)壓縮感知[5-6]CS(Compressive Sensing)技術(shù)的出現(xiàn),由于其以全新的采樣技術(shù)進(jìn)行采樣,實(shí)現(xiàn)了采樣和壓縮同時進(jìn)行,大大減少了采樣率,從而降低了編碼端的運(yùn)算復(fù)雜度。Guillemot C[7]等人提出一種分布式視頻編碼方法來解決視頻信號的編碼問題,利用分布式視頻編碼大大降低了編碼端的運(yùn)算復(fù)雜度,實(shí)現(xiàn)了編碼端的簡單、低功率的要求。但這種方法還是采用的傳統(tǒng)的奈奎斯特采樣,其采集的海量數(shù)據(jù)使得性能并不高,如果應(yīng)用到MVSN中將使得編碼復(fù)雜度極高,實(shí)用性差。周燕[8]等人提出把壓縮感知CS應(yīng)用到MVSN的視頻信息處理中,減少視頻信號稀疏分解過程的計算量和存儲量,但遺憾的是未采用DVC技術(shù),所以重構(gòu)幀的峰值信噪比(PSNR)不高,效果不佳。Pereira F[9]等人提出一種基于CS的分布式視頻編碼框架,這種方法具有兩大優(yōu)點(diǎn):(1)在信號的稀疏處理上,利用每一幀對首幀的差值,得到稀疏視頻信號,再利用CS低壓縮采用率進(jìn)行采樣處理,最后恢復(fù)的視頻信號效果得到改善;(2)使CS幀在低采樣率的情況下也可以良好地恢復(fù)重構(gòu)。然而其缺點(diǎn)也十分明顯,一旦視頻信號中場景變化較快,其重構(gòu)視頻幀的效果將大打折扣。汪瀅[10]提出了一種基于基本圖像組 GOP(Group of Picture)和壓縮感知的分布式視頻編碼,即把所有采集幀進(jìn)行GOP分組,然后再對每一個GOP組分別進(jìn)行處理,從而在一定程度上改善了重構(gòu)效果,具有一定的場景變換適用性,然而不足之處是分組顯得單調(diào)固定,不具備靈活變換性。針對以上問題,本文在研究總結(jié)前人所做工作的基礎(chǔ)上,提出并實(shí)現(xiàn)了一種新穎的自適應(yīng)動態(tài)圖像組分組的CS分布式視頻編碼方法,這種方法首先繼承了基本分組法的優(yōu)點(diǎn),同時避免了基本分組法造成的組數(shù)固定、不靈活的缺點(diǎn),通過設(shè)定門限閾值T來實(shí)現(xiàn)自適應(yīng)動態(tài)調(diào)整圖像組分組的目的。實(shí)驗仿真表明:(1)重構(gòu)后的峰值信噪比(PSNR)得到大大改善和提高,重構(gòu)效果非常良好;(2)具有場景變化的適用性。

    1 基于自適應(yīng)動態(tài)圖像分組的CS分布式視頻處理機(jī)制

    本文首先介紹Pereira F[9]等人提出的基于差值處理的CS分布式視頻編碼方法(差值法),以及汪瀅[10]的基本圖像組和壓縮感知的分布式視頻編碼方法(基本分組法),最后提出一種自適應(yīng)分組的CS分布式視頻編碼方法(動態(tài)分組法),并與上面兩種方法對比證明所提出的動態(tài)分組法的優(yōu)勢。

    1.1 差值法與基本分組法

    圖1所示為基于差值法處理的CS分布式視頻編碼框架,在這種框架下,首先對第1幀x1標(biāo)定為關(guān)鍵幀(KEY 幀),即基本層。 第 2 幀到最后一幀(x1,…,xj)標(biāo)定為WZ幀,然后再對采集的視頻幀從第2幀開始,每幀都對第 1幀進(jìn)行作差值處理,其產(chǎn)生的差值(Δx1,…,Δxj)也叫做增強(qiáng)層,同時采用CS技術(shù)對數(shù)據(jù)進(jìn)行壓縮編碼處理,在恢復(fù)端對首幀基本層采用傳統(tǒng)的CS重構(gòu)技術(shù),對增強(qiáng)層采用聯(lián)合稀疏解碼(JSM-1)模型[11]進(jìn)行重構(gòu)。最后再進(jìn)行簡單疊加運(yùn)算即可得到重構(gòu)視頻信號。

    圖1 差值法

    圖2所示為基本圖像組分組的原理及框架結(jié)構(gòu),其基本流程是:首先對原始視頻信號進(jìn)行固定GOP分組,然后再對每一個GOP組分別進(jìn)行處理,對每一GOP組的幀圖像的處理方法采用上面介紹的差值法進(jìn)行處理,最后再對每一個GOP分組的幀信息進(jìn)行合并疊加得到總體的重構(gòu)視頻信號??梢钥闯?,用這種基本分組方法得到的每一個GOP,其所含有的視頻幀數(shù)相對固定,即每一分組的視頻幀數(shù)相等,因此還是沒有實(shí)現(xiàn)真正意義上的根據(jù)視頻場景變換的動態(tài)調(diào)整GOP分組的目的。

    圖2 基本分組法

    1.2 動態(tài)分組法

    針對第1.1節(jié)基本分組法所造成的GOP組數(shù)固定、不靈活的缺點(diǎn),提出了一種自適應(yīng)動態(tài)圖像分組法,簡稱為動態(tài)分組法。圖3所示為所提出的基于自適應(yīng)分組和壓縮感知的分布式視頻編碼框架圖,與基本分組方法相比,在基本分組的基礎(chǔ)上插入一個自適應(yīng)分組分離器,目的是為了真正意義上實(shí)現(xiàn)能夠根據(jù)視頻場景變換的動態(tài)調(diào)整GOP分組的目的。

    圖3 動態(tài)分組法

    算法1自適應(yīng)分組算法

    這樣所得的每一組GOP組數(shù)由實(shí)際場景變換來決定,從而實(shí)現(xiàn)自適應(yīng)動態(tài)調(diào)整圖像分組的目的,分組后的后期處理方法和基本分組法相同,在此不再贅述。

    2 仿真結(jié)果及分析

    實(shí)驗仿真基于2.79 GHz CPU,512 MB內(nèi)存的個人計算機(jī)環(huán)境下的Matlab 7.0實(shí)驗平臺。實(shí)驗的測試視頻信號為測試序列 foreman_cif.yuv[12],每幀尺寸大小 176×144,采用序列的前50幀來進(jìn)行實(shí)驗,分別利用文中介紹的三種不同的方法進(jìn)行仿真測試。測試中在編碼端利用CS技術(shù)進(jìn)行壓縮采樣,其測量率對KEY幀采樣率取高采樣率0.7,對WZ幀取采樣率0.2進(jìn)行處理,設(shè)GOP=5,解碼端重構(gòu)方法用的是梯度投影算法(GPSR),如圖4所示為foreman序列重構(gòu)后各幀峰值信噪比。

    圖4 重構(gòu)后各幀峰值信噪比對比圖

    對每一幀視頻信號,首先從橫向看,使用差值法隨著視頻幀數(shù)增大,PSNR值逐漸下降,效果比較差。比較基本分組法和動態(tài)分組法,(1)首先從分組上進(jìn)行比較,由于設(shè)置的GOP=5,所以基本分組每一個GOP就比較固定,自始至終都以5個一組劃分開來,從而在分組上單調(diào)呆板,不具有靈活性,而所提出的動態(tài)分組法在分組上就顯得動態(tài)靈活了很多;(2)再從重構(gòu)效果(PSNR)上進(jìn)行比較,雖然少數(shù)幾個點(diǎn)的PSNR相同外,動態(tài)分組法整體效果的PSNR值要明顯高于基本方法的整體效果的PSNR值,尤其在WZ幀上,動態(tài)分組的主要目的就是改善WZ幀的重構(gòu)效果。

    差值方法模糊化了圖像的重要關(guān)鍵信息,所以重構(gòu)出來的效果就很差,foreman序列是人物表情變化 (即場景變化)比較大序列,所以差值法和基本分組方法整體重構(gòu)效果不理想,因此證明了所提出的動態(tài)分組方法具有良好的場景變化適應(yīng)性。

    從主觀評價上來看,由于第30幀圖像恰好為WZ幀,比較用上面敘述的三種不同的方法對第30幀進(jìn)行重構(gòu),得到的峰值信噪比PSNR值,如表1所示,可以看出所提出動態(tài)分組方法的優(yōu)勢,其PSNR遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于前兩種。再比較圖像的紋理視覺效果,如圖5所示。

    表1 第30幀圖像的PSNR比較

    圖5 foreman序列第30幀重構(gòu)后的效果

    從圖5中可以看出,(d)幀圖像的圖像紋理均比(b)、(c)好。 首先與(b)比較,可以發(fā)現(xiàn)(b)圖像中效果特別差,里面的關(guān)鍵人物幾乎不見了,這樣就失去了圖像的重要信息了;再與(c)比較,發(fā)現(xiàn)(c)圖像中人物邊緣出現(xiàn)白斑,由于人物是不斷運(yùn)動的,具有動態(tài)特征,而基本分組并不具備這種動態(tài)特性,所以最后重構(gòu)的效果會比較差;從(d)中可以看出采用本文所提出的基于自適應(yīng)分組方法所重構(gòu)的視頻幀(d)圖像的效果良好,人物也清晰可見,邊緣紋理也比較理想。同樣測試hall序列等也有類似的效果。

    利用本文提出的基于自適應(yīng)分組與壓縮感知的分布式視頻編碼方法,重構(gòu)后的視頻幀整體效果良好,峰值信噪比大大改善,能夠適用于視頻場景變化劇烈的場合。門限閾值的選擇是本文自適應(yīng)算法的關(guān)鍵,本文中采用的是簡單但行之有效的求列向量均值的方法設(shè)置門限閾值,下一步的研究方向可以針對具體的應(yīng)用場景在自適應(yīng)算法復(fù)雜性和重構(gòu)效率之間權(quán)衡,選擇其他智能算法來優(yōu)化閾值,進(jìn)而達(dá)到更完善的分組目的。

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    [4]http://www.eefocus.com/article/07-12/4155121112071731.htm l.

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    [12]http://trace.eas.asu.edu/yuv/

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