基于compressed+sensing框架的图像多描述编码方法

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1、万方数据第28卷第4期2009年8月红外与毫米波学报J．InfraredMillim．WavesV01．28，No．4August，2009文章编号：1001—9014(2009)04—0298—05基于CompressedSensing框架的图像多描述编码方法刘丹华1，石光明1，周佳社1，高大化1’2，吴家骥1(1．西安电子科技大学智能感知与图像理解教育部重点实验室，陕西西安710071；2．空军工程大学理学院，陕西西安710051)摘要：基于新兴的压缩感知(CompressedSensing，CS)理论，提出了一种

2、抗丢包能力强且结构简单易实现的多描述编码方法．首先对变换后的图像进行交织抽取分块，再对各子块进行随机观测、量化、打包形成多个描述子码流．解码端根据接收码流情况通过求解优化问题重建原图像．由于随机观测过程简单易实现，故该方法可以以较低的计算复杂度构造出较多的描述子．实验结果表明，在同样的丢包率下，本文方法的重构质量(PSNR)明显优于SPIHT多描述编码方法，且计算复杂度较低．关键词：多描述编码；压缩感知；随机观测；优化问题中图分类号：TNgll．2文献标识码：ANEWMETHoDoFMULTIPLEDESCRIPTIO

3、NCODINGFoRIMAGEBASEDoNCoMPRESSEDSENSINGLIUDan—Hual，SHIGuang．Min91，ZHOUJia—Shel，GAODa．Hual”，WUJia—Ji1(1．KeyLabofIntelligentPerceptionandImageUnderstandingofMinistryofEducation，Xi’dianUniversity，Xi’an710071，China；2．SchoolofScience，AirForceEngineeringUniversity，Xi’

4、an710051，China)Abstract：Basedoncompressedsensing(cs)，anewmultipledescriptioncodingmethod(CS—Mr)c)waspresented．Thenewmethodisrobusttopacketlossorbiterror，andhastheadvantagesofsimplestructureandeasyimplementation．Themethodpartitionedanimageintoseveralblocksbyinter

5、leavingextractinginthewaveletdomain，andmaderandommea$-urementsoftheimageblocks，andthenformedmultipledescriptionsafterquantizingandpacking．Atthedecodingend，itreconstructedtheoriginalimageapproximatelyorexactlywitllthereceivedbitstreamsbysolvinganoptimizationprobl

6、em．Theproposedmethodcanconstructmoredescriptionswithlowercomplexitybecausetheprocessofrandommeasuringissimpleandeasytorealize．ExperimentalresultsshowthattheproposedmethodexhibitsitssuperiorityoverSPIHT-MDCwiththesamepacketlossprobability，anditcalleasilygeneratem

7、oredescriptions．Keywords：multipledescriptioncoding；compressedsensing；randommeasurement；optimizationproblem引言随着无线通信和多媒体技术的发展，图像与视频信号在网络中的高质量传输变得越来越重要．多描述编码¨。(MultipleDescriptionCoding，MDC)作为一种针对不可靠网络传送的信息编码方式受到了国内外广泛的关注，成为众多学者研究的热点．目前多描述编码技术主要有四大类：(1)基于时／空域或变换域的亚

8、采样MDC嵋1；(2)多描述量化编码(MDQ)口，41；(3)多描述变换编码¨1；(4)基于FEC的多描述编码∞J．简单的亚采样MDC方法编码器简单但性能较差，且随着描述个数J的增加性能更加恶化．MDQ和相关变换方法实现简单，但随着描述个数J的增加计算复杂度急剧增加．基于PET(PriorityEncodingTransmissi