ADVC：面向甚低码率Ad－Hoc网络应用的

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1、ADVC:面向甚低码率Ad-Hoc网络应用的自适应分布式视频编码梁科‘孙立峰2钟玉琢2I(清华大学软件学院，北京，100084)1(清华大学计算机科学与技术系，北京，100084)摘要:分布式视频编解码框架是与目前传统视频编解码框架相反的一种编解码方式。它将运动搜索，运动补偿转移到解码端而拥有一个低复杂度的编码端和高复杂度的解码端然而Ad-Hoc网络环境下的终端都是计算能力.带宽受限的手持移动设备，高复杂的解码端不适应Ad-Hoc网络环境下的视频应用因此，我们提出了一种适用于Ad-Hoc网络视频应用的自适应的分布式视频编解框架:ADVC.从试脸结果可以看出，ADVC在低码率的条件

2、下的性能比传统分布式视频编码框架有较大的提升。关键词:分布式视频编码;自适应屯Ad-Hoc网络1.引言目前的传统视频编解码标准，如H.26x和MPEG，为了达到高压缩率而呈现出一种头重脚轻的结构，即拥有一个高计算复杂度的编码端(由于进行预测编码)和一个低计算复杂度的解码端。通常情况下，编码端的计算复杂度是解码端的4到5倍。传统的视频编解码技术已经广泛运用到视频点播、广播等系统中，在这些应用中，视频只需要经过一次编码，而可能会在多个终端上做解码。但是我们可能对这样一些潜在的视频应用场景感兴趣:如在无线Ad-Hoc网络环境下从低端设备上采集视频进行传输，这样就要求在图像恢复质量不是下

3、降很多的情况下要求编码端的计算复杂度尽可能低。于是就引入了分布式视频编码。分布式视频编码的理论基础是Slepian-Wolf理论[[I〕和Wyner-Ziv理论[[z7假设两个独立的高斯过程X、Y。它们通过两个独立的编码器进行编码，通过一个联合解码器进行解码。Slepian-Wolf理论建立了一个无损压缩的码率带:Rx+R,.>H(X,Y),Rx>H(XIY),Rl>H(YIX)。在此基础上，Wyner-Ziv理论得出有损压缩的不等式:嵘(D)-Rx,(D)>0·其中，嵘(D)为旁信息只在解码端获得所需要的码率，Rx,y(D)为旁信息可以在编解码两端获得所需要的码率。从((1).

4、(2)两个式子看出，帧内编码一帧间解码的编解码系统能与帧间编码一帧间解码的编解码系统获得近似的编码效率。在目前的分布式视频编解码框架中〔3,4,5]，由于将运动补偿的工作从编码端转移到解码端，致使解码端的计算复杂度大大提升。但是高计算复杂度的解码端不适用于终端均为低计算能力，带宽受限的手持设备的应用场景。在率失真性能方面，文献[6]中实现的分布式资助项目:自然科学荃金重点项目(60432030)及自然科学基金面t项目(60273008)联系作者:梁科，E-mail:linnp}c03(o,mai15.1sinp,Mua.cdu.cn万方数据216第部分第十四届全国多媒体技术学术会

5、议视频编码框架中，分布式视频编码的率失真性能与H.263+相比，还有2-3dB的差距。基于目前分布式视频编解码框架的不完善性，我们提出了一种基于multilevelcosetcodes[71的自适应分布式视频编解码器一ADVC.ADVC是一个变换域的编解码器，因为DCT变换能利用视频帧空间上的相似性，从而能提高率失真性能。待编帧的DCT量化系数作为数据源。为了降低解码端的计算复杂度，我们将前一帧量化后的DCT系数作为旁信息。这样旁信息就在编解码两端都能很容易地获得。然而靠外推产生旁信息的方法对率失真性能有两个影响:(1)相对于用运动补偿的方法产生旁信息，外推产生的旁信息不够准确致

6、使解码误差增大;(2)由于量化而产生的失真。为了弥补这两个影响，我们一方面利用相邻视频帧之间的相似性增加Wyner-Ziv帧的数量，另一方面我们在编码端获得与解码端相同的旁信息(假设前一帧无差错传输到解码端)从而可以在编码端得到更准确的待编帧与旁信息之间的相关性，从而得到更好的率失真性能。本文余下部分组织如下:在第2节，我们将回顾一下目前主要的频域分布式视频编码框架;在第3节我们将描述自适应分布式视频编码框架;我们将在第4节中讨论与H.263+的比较试验结果:最后，在第5节，我们将总结全文。2.分布式视频编解码框架一览Aaron和Girod等人推出了一种典型的分布式视频编解码框架

7、[[3,6]。在他们的框架中，视频帧被分为Keyframes和Wyner-Zivframes两部分，Keyframes用传统视频编码方法进行编码(帧内)，Wyner-Zivframes使用Wyner-Ziv编码器进行编码。对于Wyner-Zivframe,每一帧都做DCT变换(频域分布式视频编码)，变换后的DCT系数进行量化和分组最后生成系数带，然后这些系数被送入Slepian-Wolf编码器进行编码。在他们的实现中，Keyframes和Wyner-Zivframes的数量在整个