摘  要： 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。基于反饋信道碼率控制算法雖然可以獲得較高的解碼質(zhì)量，但是時延大；相反，無反饋信道碼率控制算法時延小、實(shí)時性高，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，即在編碼端先估計出較小的碼率，當(dāng)解碼失敗時，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。

　　關(guān)鍵詞： 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，此時就會出現(xiàn)丟包等現(xiàn)象；比特率太小會造成時間的浪費(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?；诜答佇诺赖拇a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，時間開銷大，從而限制了分布視頻編碼方案在一些實(shí)時性要求比較高的場合下的使用。基于無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)有條件估計出一個碼率，如果在估計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。

　?。?）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。

　?。?）解碼端。首先利用當(dāng)前幀前后兩個已解碼的關(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，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，分比特平面速率估計和每個比特的校驗(yàn)碼碼率估計。詳細(xì)步驟如下。

　　2.1 邊信息估計

　　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，=XF（u，v）/[XF（u，v）+XB（u，v）]，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

　　設(shè)X是代表WZ幀的隨機(jī)變量，由式（1）得到的邊信息其實(shí)是原始WZ幀的一個估計值，因此可以看成是有噪聲污染的X，可用式（2）表示二者關(guān)系。

　　其中，Z表示原始WZ幀以及其估計值（邊信息）的殘差，即相關(guān)噪聲，服從拉普拉斯分布[4]。Z的概率密度函數(shù)，為拉普拉斯參數(shù)。為進(jìn)行碼率控制，需要計算值。設(shè)殘差Z（u，v）=（u，v）-X（u，v），（u，v）為空間坐標(biāo)，則可得到相關(guān)噪聲Z的方差z2，再由=可計算得到拉普拉斯參數(shù)。以上參數(shù)的估計主要考慮了時間相關(guān)性，而沒有考慮空間相關(guān)性。為使拉普拉斯參數(shù)在時間和空間上更好地適應(yīng)相關(guān)噪聲模型，本文采取下列思想對進(jìn)行修正。設(shè)D是WZ幀中當(dāng)前宏塊的周圍宏塊的像素值均值，本文的選取原則如下：

　　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，此時邊信息估計效果比較好。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，同時考慮拉普拉斯參數(shù)的空時域相關(guān)性能較好地控制碼率。

　　2.3 碼率估計

　　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)和計算復(fù)雜度，本文的碼率估計分為兩部分，包括比特平面速率估計和每個比特平面的校驗(yàn)碼碼率估計。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本文的兩重估計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

　　比特平面速率估計指確定編碼端每秒傳送到解碼器的平面?zhèn)€數(shù)，即對每個DCT系數(shù)構(gòu)成的比特平面進(jìn)行估計。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)4x4 DCT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)可用下式計算得到[5]。

　　其中，為拉普拉斯參數(shù)，由2.2節(jié)得到；為量化步長且=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和量化步長下，可計算得到比特平面速率L。

　　2.3.2 校驗(yàn)碼碼率估計

　　本文采用率失真函數(shù)估計每個比特平面的校驗(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。

　　其中，X2是源信息的方差，D是量化失真，Z2是相關(guān)噪聲方差。在實(shí)際編解碼系統(tǒng)中，Z2遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于X2[6]，為降低編碼端的計算復(fù)雜度，可以簡化R（D），推導(dǎo)過程如下：

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。

　　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WZ幀解碼端會需要更多的請求次數(shù)。

　　參考文獻(xiàn)[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 0.2～0.9 dB；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1.7 dB，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和校驗(yàn)碼碼率估計。

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算法并同時保證編碼端低復(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。

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