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CN102905129B - 静止图像的分布式编码方法 - Google Patents

静止图像的分布式编码方法 Download PDF

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CN102905129B
CN102905129B CN201210371936.6A CN201210371936A CN102905129B CN 102905129 B CN102905129 B CN 102905129B CN 201210371936 A CN201210371936 A CN 201210371936A CN 102905129 B CN102905129 B CN 102905129B
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武明虎
周尚丽
常雨芳
周茉
干宗良
李然
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Shenglong Electric Group Co Ltd
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Hubei University of Technology
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Abstract

本发明提供一种静止图像的分布式编码方法。该方法对于一幅静止图像，将图像可以分成两个相关的子图像，分别进行编码，解码端进行联合解码，恢复原图像，在保证一定压缩率的情况下，能获得较好的率失真特性和主观质量。其使用的技术不同于其它图像编码方法之处是是编码特别简单，主要解决在无线图像（视频）传输系统中编码端资源和网络资源受限的情况，特别是对于信道恶劣环境下，该方法的具有较强的抗误码能力，极端情况下，只需用一路数据就能解码图像。

Description

静止图像的分布式编码方法
技术领域
本发明涉及一种图像编码方法，尤其涉及一种静止图像的分布式编码方法，属于图像处理技术领域。
背景技术
近年来，随着信息技术的迅猛发展，大数据量的图像视频类多媒体信号在无线网络中的实时传输问题得到了广泛关注。特别是高速无线网络以及配有摄像头的具有视频采集、编码、传输能力的无线手持设备的出现，为大数据量无线视频提供了必备的平台环境。但是，由于上述技术应用场合的特殊性，要求现有的视频编解码处理技术必须具有编码复杂度低、率失真性能好、抗误码性能强的特点，而传统的视频编码技术已不能满足上述要求，因此只能寻找新的编码压缩方法。
由于传统的插值算法针对同一幅图像都使用相同的插值函数，所以在边缘地带容易产生失真。现在有许多新的自适应插值方法则是对边缘像素与非边缘像素采用不同的处理方式，从而获得比传统插值较好的效果。如现在有对边缘点进行选择性的插值，还有基于协方差的灰度图像插值，基于小波分形插值的方法等。这些方法由于要区分边缘像素与非边缘像素，所以计算量是相当大的。
有鉴于此，有必要提供一种静止图像的分布式编码方法，以解决上述问题。
发明内容
本发明的目的是：提供一种静止图像的分布式编码方法，该方法对于一幅静止图像，将图像可以分成两个相关的子图像，分别进行编码，解码端进行联合解码，恢复原图像，在保证一定压缩率的情况下，能获得较好的率失真特性和主观质量，其使用的技术不同于其它图像编码方法之处是是编码特别简单，主要解决在无线图像（视频）传输系统中编码端资源和网络资源受限的情况，特别是对于信道恶劣环境下，该方法具有较强的抗误码能力，极端情况下，只需用一路数据就能解码图像。
本发明所采用的技术方案是：一种静止图像的分布式编码方法，该方法在利用像素点间的空间相关性，对图像进行分布式编码，联合解码，达到更好的率失真特性和更高的重建图像质量，在无线图像传输中增强抗误码能力，其特征在于：
在编码端，图像P分离成两个相关的子图像                                                和，和的像素点间隔相邻分布，采用传统的帧内编码方式压缩，进行比特位的处理；其中，的比特位和进行基于比特平面的基于LDPC码的Slepian-Wolf编码；构成4比特的图像，采用H.264的帧内编码；
在解码端，子图像采用传统的H.264帧内解码，而的解码由作为边信息进行联合解码；的比特平面和的LDPC解码为边信息和进行解码；边信息和通过图像预测得到；在解码子图像和子图像之后，经过图像的合并，最终恢复出图像。
本发明的有益效果是：采用本分布式编码方法，可把一张分辨率较小的图像放大一倍得到较高分辨率图像，与传统的双线性内插相比，本方法可以获得较高的信噪比增益，平均提高2.5dB左右。在本方法中所要求的信息量低，只需要待放大图像，不需要其他的辅助信息。本方法采用最优化理论，通过特定的中值滤波加快了算法的速度，同时也提高了算法的信噪音比增益。
附图说明
图1是静止图像的相关信源分割示意图。
图2是Lena图像的相关信源分割示意图。
图3是子图像间比特平面相关度分析。
图4是静止图像的分布式编码系统框图。
图5是图像内的当前解码像素点周围有4个图像的像素点的示意图。
图6是的边信息预测。
图7是边信息的误差统计（Lena）。
具体实施方式
为了更好地理解本发明，下面结合实施例进一步阐明本发明的内容，但本发明的内容不仅仅局限于下面的实施例。本领域技术人员可以对本发明作各种改动或修改，这些等价形式同样在本申请所列权利要求书限定范围之内。
如图1所示，可以把图像的像素点分成两种类型：类型A和类型B。那么1个类型B的像素点总有4个类型A的像素点相邻，统计上具有较大程度的相关性，因此图像可以分成两个“子图像”：由类型A像素点组成的子图像和由类型B像素点组成的子图像。
由于像素点类型A和像素点类型B具有较强的相关性，因此，子图像和子图像也同样具有较强的相关性，如图2所示，Lena的原始图像被分成两个子图像：图2（a）是原始图像，图2（b）和2（c）是由原始图像分成的两个子图像，可以明显看出，两个子图像是比较相似的，可以看成是两个相关信源。那么对两个子图像的编码就构成了两个相关信源的编码。
通常而言，图像的像素点亮度值可以用N个bit表示，本文主要考虑用8bit数据存储的图像，图像的亮度值的二进制形式为：，则亮度值有：
                                   （1-1）
其中反映了像素点的最基本的亮度特性，在解码端通过相关子图像估计可以直接得到；与相关子图像具有较强的相关；的范围为[0,15]，属于图像的细节。图3给出了子图像的相关度分析，那么对于相关度最大的比特，可能并不需要编码，直接在解码端进行预测；对于相关度较大的比特，可以采用无损的分布式信源编码；对于细节部分可以采用传统的信源压缩方式。
本发明的静止图像的分布式编码框图如图4所示。在编码端，图像P根据图2分离成两个相关的子图像和。采用传统的帧内编码方式压缩，进行比特位的处理：比特位和进行基于比特平面的基于LDPC码的Slepian-Wolf编码；构成4比特的图像，采用H.264的帧内编码。
解码端，子图像采用传统的H.264帧内解码，而的解码需要作为边信息进行联合解码。比特平面和的LDPC解码需要为边信息和进行解码。边信息和可以通过图像预测得到，如图5及图6所示，对于图像内的当前解码像素点，周围有4个图像的像素点，可以通过双线性内插获得对的预测值：
            （1-2）
                             （1-3）
预测误差统计分布可以用指数分布描述（），如图7所示，与存在很大程度的相关性，那么LDPC解码需要的边信息和预测值为对应的比特。
的解码采用H.264的帧内编码，然而解码后的图像值可能会大于15，需要限制在15之内。在顺利解码之后，需要进一步解码才能得到子图像的完整信息。设的值为，对于像素点的重建值的可选集合有：
              （1-4）
于是根据图像的先验概率，的重建函数有：
            （1-5）
式中为图像中的相邻像素点，采用8邻域描述，其中有4个像素点为子图像的像素点，还有4个为子图像的像素点。整个的重建可以作为贝叶斯网络估计问题。
在解码子图像和子图像之后，经过图像的合并，最终可以恢复出图像。
本说明书中未作详细描述的内容属于本领域专业技术人员公知的现有技术。 

Claims (1)

1.一种静止图像的分布式编码方法，该方法在利用像素点间的空间相关性，对图像进行分布式编码，联合解码，达到更好的率失真特性和更高的重建图像质量，在无线图像传输中增强抗误码能力，其特征在于：
在编码端，图像P分离成两个相关的子图像                                               和，和的像素点间隔相邻分布，采用传统的帧内编码方式压缩，进行比特位的处理；其中，的比特位进行基于比特平面的基于LDPC码的Slepian-Wolf编码；构成4比特的图像，采用H.264的帧内编码；
在解码端，子图像采用传统的H.264帧内解码，而的解码由作为边信息进行联合解码；的比特平面的LDPC解码为边信息进行解码；边信息通过图像预测得到；在解码子图像和子图像之后，经过图像的合并，最终恢复出图像。
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