针对分布式视频编码中的量化失真和LDPC(Low Density Parity Check)编解码失真问题,提出了基于边缘分类的DCT(Discrete Cosine Transform)系数重组和基于边缘Hash的子块修复方案。首先根据子块边缘方向的不同,WZ(Wyner-Ziv)帧子块被分成...针对分布式视频编码中的量化失真和LDPC(Low Density Parity Check)编解码失真问题,提出了基于边缘分类的DCT(Discrete Cosine Transform)系数重组和基于边缘Hash的子块修复方案。首先根据子块边缘方向的不同,WZ(Wyner-Ziv)帧子块被分成3类,对不同类型的子块,其DCT系数采用不同的扫描方式并重组,使较大的DCT系数被组合在一起,减小了交流系数的量化步长。同时,把子块边缘信息作为Hash信息,指导WZ帧LDPC解码出错的子块的修复。最后,通过实验证实了提出的方法能使高量化等级下编码器的PSNR(Peak Signal to Noise Ratio)性能增益达到0.5 dB左右。展开更多
文摘针对分布式视频编码中的量化失真和LDPC(Low Density Parity Check)编解码失真问题,提出了基于边缘分类的DCT(Discrete Cosine Transform)系数重组和基于边缘Hash的子块修复方案。首先根据子块边缘方向的不同,WZ(Wyner-Ziv)帧子块被分成3类,对不同类型的子块,其DCT系数采用不同的扫描方式并重组,使较大的DCT系数被组合在一起,减小了交流系数的量化步长。同时,把子块边缘信息作为Hash信息,指导WZ帧LDPC解码出错的子块的修复。最后,通过实验证实了提出的方法能使高量化等级下编码器的PSNR(Peak Signal to Noise Ratio)性能增益达到0.5 dB左右。
