Wyner-Ziv視頻編碼中的碼率控制算法研究

檀會娟，唐加山（.南京郵電大學(xué)　通信與信息工程學(xué)院，江蘇　南京　0003；.南京郵電大學(xué)　理學(xué)院，江蘇　南京　003）

Wyner-Ziv視頻編碼中的碼率控制算法研究

檀會娟1，唐加山2
（1.南京郵電大學(xué)通信與信息工程學(xué)院，江蘇南京210003；2.南京郵電大學(xué)理學(xué)院，江蘇南京210023）

分布式視頻編碼系統(tǒng)中，現(xiàn)有碼率控制方法大致分兩類，一種是基于反饋信道，另一種是基于無反饋信道?；诜答佇诺来a率控制算法雖然可以獲得較高的解碼質(zhì)量，但是時(shí)延大；相反，無反饋信道碼率控制算法時(shí)延小、實(shí)時(shí)性高，但是有損解碼質(zhì)量。為解決這一矛盾，闡述一種混合碼率控制算法，即在編碼端先估計(jì)出較小的碼率，當(dāng)解碼失敗時(shí)，解碼端才利用反饋信道向編碼端請求更多的校驗(yàn)比特直到解碼成功。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，在相同目標(biāo)碼率下，與有反饋碼率控制算法相比，該算法所需反饋次數(shù)有所減少；與現(xiàn)有無反饋碼率控制算法相比，對于不同視頻序列解碼幀的峰值信噪比均有不同程度的提高。

分布式視頻編碼；碼率控制；Wyner-Ziv編碼；反饋信道

0　引言

隨著無線多媒體技術(shù)的日益發(fā)展，目前出現(xiàn)的一些新興應(yīng)用場合由于其計(jì)算能力和存儲能力有限，都要求低復(fù)雜度的編碼。這些應(yīng)用場合包括無線攝像機(jī)、低功率監(jiān)視器、移動視頻會議等。分布式視頻編碼（Distributed Video Coding，DVC）系統(tǒng)是為解決上述問題而提出的一種新型的編碼方案。分布式視頻編碼的理論基礎(chǔ)是20世紀(jì)70年代提出的兩個(gè)信息理論：Slepian-Wolf定理［1］和Wyner-Ziv定理［2］，其采用幀內(nèi)編碼幀間解碼的思想，將復(fù)雜的運(yùn)動估計(jì)和運(yùn)動補(bǔ)償?shù)燃夹g(shù)放到解碼端實(shí)現(xiàn)，從而降低了編碼端復(fù)雜度。

DVC方案因其可靈活分配視頻編解碼器的復(fù)雜度，壓縮效率高，抗差錯(cuò)性能強(qiáng)的優(yōu)勢，已經(jīng)成為國內(nèi)外學(xué)術(shù)界的研究熱點(diǎn)，其中碼率控制也是研究熱點(diǎn)之一。碼率控制的目的是通過調(diào)節(jié)編碼參數(shù)控制單位時(shí)間內(nèi)傳輸?shù)浇獯a端的視頻流，從而使傳輸?shù)谋忍芈誓軌蜻m應(yīng)應(yīng)用需求。如果編碼端傳輸?shù)谋忍芈蔬^大，解碼端可能來不及做處理，此時(shí)就會出現(xiàn)丟包等現(xiàn)象；比特率太小會造成時(shí)間的浪費(fèi)，資源的利用率降低。因此，合理的碼率是視頻壓縮方案需要考慮的問題。目前分布式視頻碼率控制方案主要分兩大類，一種基于反饋信道，另一種基于無反饋信道。基于反饋信道的碼率控制算法是利用反饋信道，解碼端可以告知編碼端解碼情況，如果不成功，編碼端會向解碼端傳遞更多的校驗(yàn)比特，直到解碼成功為止。雖然利用反饋信道可以較好地控制碼率，解碼端可以獲得比較穩(wěn)定的視頻流，但是解碼端需要多次向編碼端請求校驗(yàn)比特，時(shí)間開銷大，從而限制了分布視頻編碼方案在一些實(shí)時(shí)性要求比較高的場合下的使用?；跓o反饋信道的碼率控制算法旨在解決無反饋信道下如何準(zhǔn)確地估計(jì)出碼率，其缺點(diǎn)是有損解碼質(zhì)量，可能造成視頻不穩(wěn)定等現(xiàn)象。為克服這一矛盾，本文在現(xiàn)有碼率控制算法的基礎(chǔ)上提出了一種混合碼率控制算法，即在編碼端先根據(jù)現(xiàn)有條件估計(jì)出一個(gè)碼率，如果在估計(jì)出的碼率條件下解碼失敗，解碼端可利用反饋信道向編碼端請求校驗(yàn)比特直到成功解碼。

1　Wyner-Ziv視頻編碼方案

為與現(xiàn)有算法進(jìn)行比較，本文選用比較典型的Discover Wyner-Ziv視頻編碼框架（以早期的斯坦福WZ視頻編解碼結(jié)構(gòu)［3］為基礎(chǔ)），并在此基礎(chǔ)上提出了改進(jìn)，具體編解碼流程如圖1所示。圖1中陰影部分是本文在Wyner-Ziv視頻編碼框架上所做的改進(jìn)，將在第3節(jié)詳細(xì)介紹。下面簡單介紹圖1編解碼過程。

圖1　DVC編解碼方案

（1）編碼端。首先對WZ幀進(jìn)行4×4塊的離散余弦變換（DCT），根據(jù)每個(gè)DCT系數(shù)在4×4塊中的位置，將所有系數(shù)重組為系數(shù)帶CK，K=1，2，…，16；然后對CK進(jìn)行2MK級均勻量化，從量化后的符號流中提取比特平面，將比特平面送入LDPCA編碼器編碼，并將編碼生成的校驗(yàn)比特存儲在緩存器中。

（2）解碼端。首先利用當(dāng)前幀前后兩個(gè)已解碼的關(guān)鍵幀產(chǎn)生邊信息，然后對邊信息進(jìn)行DCT變換得到WZ幀DCT系數(shù)的估計(jì)值；設(shè)原始WZ幀與邊信息之間的差值被當(dāng)作虛擬信道的噪聲，稱之為相關(guān)噪聲，它滿足拉普拉斯分布，由相關(guān)模型計(jì)算拉普拉斯參數(shù)；一旦知道了邊信息的DCT變換系數(shù)和殘差的統(tǒng)計(jì)分布，LDPCA解碼器會利用接收到的校驗(yàn)位對邊信息比特面進(jìn)行LDPCA解碼，合并比特面形成量化后的系數(shù)帶；最后利用量化后的系數(shù)帶和邊信息系數(shù)帶重構(gòu)得到WZ幀系數(shù)帶，再進(jìn)行反變換（IDCT）得到解碼后的WZ幀。

2　混合碼率控制算法

本文編碼端碼率估計(jì)步驟如圖1中陰影部分所示，先在編碼端對邊信息進(jìn)行估計(jì)，再對邊信息與原始WZ幀的殘差建模，獲得拉普拉斯參數(shù)，然后進(jìn)行碼率估計(jì)，分比特平面速率估計(jì)和每個(gè)比特的校驗(yàn)碼碼率估計(jì)。詳細(xì)步驟如下。

2.1邊信息估計(jì)

設(shè)XB和XF分別表示當(dāng)前WZ幀的前后參考幀，為了降低Wyner-Ziv編碼器的計(jì)算復(fù)雜度，本文利用XB和XF的簡單加權(quán)平均來代替邊信息，即：

其中，α=XF（u，v）/［XF（u，v）+XB（u，v）］，α為加權(quán)系數(shù)；XB（u，v）和XF（u，v）分別為前后相鄰參考幀在坐標(biāo)（u，v）處的像素值。

2.2殘差建模

其中，E（Z）是相關(guān)噪聲的期望值。式（3）中第一種情況說明當(dāng)前塊與相鄰塊差距比較小，說明塊運(yùn)動不是很復(fù)雜，此時(shí)邊信息估計(jì)效果比較好。對于其他情況，直接由相關(guān)噪聲方差得到。仿真實(shí)驗(yàn)表明，同時(shí)考慮拉普拉斯參數(shù)的空時(shí)域相關(guān)性能較好地控制碼率。

2.3碼率估計(jì)

為更好地控制碼率，獲得穩(wěn)定的視頻流且減少解碼端的請求次數(shù)和計(jì)算復(fù)雜度，本文的碼率估計(jì)分為兩部分，包括比特平面速率估計(jì)和每個(gè)比特平面的校驗(yàn)碼碼率估計(jì)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本文的兩重估計(jì)方法在分布式視頻編碼碼率控制方面有較好的性能。

2.3.1比特平面速率估計(jì)

比特平面速率估計(jì)指確定編碼端每秒傳送到解碼器的平面?zhèn)€數(shù)，即對每個(gè)DCT系數(shù)構(gòu)成的比特平面進(jìn)行估計(jì)。由2.2節(jié)相關(guān)噪聲模型得到拉普拉斯參數(shù)，圖1中WZ幀經(jīng)4x4DCT變換，DCT系數(shù)經(jīng)均勻量化器后，則WZ幀的量化失真函數(shù)可用下式計(jì)算得到［5］。

其中，α為拉普拉斯參數(shù)，由2.2節(jié)得到；Δ為量化步長且Δ=2M-L-1，其中M為比特平面總數(shù)，L即為一次需要傳送到解碼端的比特平面?zhèn)€數(shù)，在給定失真度D和量化步長Δ下，可計(jì)算得到比特平面速率L。

2.3.2校驗(yàn)碼碼率估計(jì)

本文采用率失真函數(shù)估計(jì)每個(gè)比特平面的校驗(yàn)碼碼率。由分布式信源編碼的率失真模型可得出本文分布式系統(tǒng)的率失真模型如式（5）所示。

3　實(shí)驗(yàn)仿真結(jié)果與分析

本文選擇兩種標(biāo)準(zhǔn)視頻測試序列Soccer@30 Hz，Hall Monitor@15 Hz進(jìn)行測試。將其中的偶數(shù)幀作為關(guān)鍵幀K，奇數(shù)幀作為Wyner-Ziv幀，只對亮度分量進(jìn)行編碼，采用圖1編解碼框架。表1是不同測試序列在不同目標(biāo)碼率下，用本文碼率控制方法產(chǎn)生的實(shí)際碼率。從表中可以看出，本文碼率控制算法與實(shí)際碼率誤差平均小于0.35％，可見本文算法能夠較好地控制碼率。

表1　不同目標(biāo)碼率下DVC的實(shí)際碼率（單位：kb/s）

另外，與在圖1編碼框架中單純地利用反饋信道控制碼率算法相比，本文碼率控制算法平均反饋次數(shù)可減少40％～58％，從而減少了時(shí)延并可獲得較高效率的解碼，如圖2所示。圖2中的Qi（i=1，2，…，8）是Discover DVC方案中定義的質(zhì)量等級，每一個(gè)質(zhì)量等級對應(yīng)不同的量化系數(shù)，等級越高所需碼率越大，解碼一個(gè)WZ幀解碼端會需要更多的請求次數(shù)。

圖2　不同測試序列平均反饋次數(shù)比較

［7］完全移除了反饋信道，與參考文獻(xiàn)［7］相比，在相同碼率下，本文算法針對不同測試序列的峰值信噪比均有不同程度的提高，如圖3所示。由圖3（a）可以看出，對于運(yùn)動復(fù)雜的Soccer視頻序列，本文算法可以使PSNR提高0.2～0.9dB；而對于運(yùn)動緩慢的Hall Monitor視頻序列，如圖3（b）所示，本文算法使已解碼圖像PSNR值最高可以提高1.7dB，可發(fā)現(xiàn)本文算法對在視頻序列運(yùn)動緩慢情況下性能表現(xiàn)比較好，這是由于本文算法考慮了拉普拉斯參數(shù)模型的分類，并進(jìn)行了比特平面速率估計(jì)和校驗(yàn)碼碼率估計(jì)。

圖3　不同測試序列PSNR值比較

4　結(jié)論

本文主要討論了Wyner-Ziv視頻編碼的碼率控制算法，在現(xiàn)有算法基礎(chǔ)上，提出一種混合碼率控制算法。仿真實(shí)驗(yàn)表明，與現(xiàn)有碼率控制算法相比，Wyner-Ziv編碼框架綜合性能有所提升。但本文后期需要進(jìn)一步研究的問題還有很多，如研究質(zhì)量更高的邊信息估計(jì)算法并同時(shí)保證編碼端低復(fù)雜度要求，從而使Wyner-Ziv編碼方案能適應(yīng)多種應(yīng)用場合。

參考文獻(xiàn)

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The research on rate control algorithm for Wyner-Ziv coding

Tan Huijuan1，Tang Jiashan2
（1.College of Communications and Information Engineering，Nanjing University of Posts and Telecommunications，Nanjing 210003，China；2.College of Science，Nanjing University of Posts and Telecommunications，Nanjing 210023，China）

Recently，there are almost two approaches of rate control in distributed video coding，namely rate control with and without feedback channel.Although we can get a higher quality image through the former，it can cause much time delay.Oppositely，rate control without feedback channel will decode frame fast，but it may cause failure frame at the decoder.To solve the problem，this paper proposes a way of hybrid rate control，which will make a rate estimation at the encoder firstly.Once decoding failure，the decoder will request more parity bits from the encoder with feedback channel.Simulation results show that the proposed method will decrease the number of request by the decoder compared with the rate control based on feedback channel and get a high PSNR value compared with the current rate control without feedback channel.

distributed video coding；rate control；Wyner-Ziv encoder；feedback channel

TN919.8

A

1674-7720（2015）10-0038-03

2014-12-21）

檀會娟（1989-），女，碩士研究生，主要研究方向：現(xiàn)代通信中的智能信號處理技術(shù)。

唐加山（1968-），男，博士，教授，主要研究方向：概率論、隨機(jī)過程、隨機(jī)服務(wù)系統(tǒng)、現(xiàn)代通信中的智能信號處理技術(shù)、信道辨識與均衡。