Wmsn中基于cs的分布式视频编码的传输方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及一种在多媒体无线传感网络中基于压缩感知的分布式视频编码的传 输策略，具体为一种WMSN中基于CS的分布式视频编码的传输方法，属于压缩感知和分布式 视频编码的技术领域，主要解决现有的传输方案中信道资源利用的问题。
【背景技术】
[0002] 在传统的信号处理理论领域里奈奎斯特定理指出，要实现采样信号的精确恢复， 采样率必须在原始信号带宽的两倍以上。在视频通信中，实际信号是宽带信号，这必然加 大了采样环节的负担，而且一般采样设备都比较昂贵和笨重，严重限制了奈奎斯特采样定 律在视频通信领域的应用。所以能否突破两倍采样频率实现原始信号的近似精确重构， 已经成为工程技术人员的研宄热门问题。2006年左右，华裔科学家陶哲轩，D. Donoho和 E. Candes等提出了具有革命意义的信号采样方案，压缩感知（CS:compressed sensing)。压 缩感知理论突破了奈奎斯特-香农定律采样率必须大于基带信号两倍带宽的局限，证明了 奈奎斯特定律并不是最优的采样理论。在压缩感知理论中，即便采样率在远小于原始信号 的情况下，依然可以实现精确重构。自从这种新型的编码理论提出以后，越来越多的科研人 员开始对此进行了探索和研宄。目前，压缩感知理论已经在图像处理、计算科学、感知网络 和纯数学领域有了实际的应用。
[0003] 随着多媒体传感网的发展，传统的视频编码技术已经不能满足无线多媒体传感器 节点的低复杂度和低功耗要求，而且传统的视频编码方案采用"联合编码，联合解码"的技 术，虽然这种技术拥有很高的压缩效率，但同时对信道错误特别敏感，尤其在信道误码率比 较高的情况下容易发生误码传播，对图像造成不可复原的损失，而且传统的视频编码方案 采样端的计算量很大，不能满足低复杂度和低功耗的要求。在这种情况下，一种全新的视频 编码方案，分布式视频编码（DVC:Distributed Video Coding)的框架逐渐开始受到科研人 员的关注。
[0004] 分布式视频编码是基于20世纪70年代Sl印ian和Wolf以及Wyner和Ziv的信 息编码理论，在编码端对信源进行独立编码，不进行或只进行简单的运动估计；解码端利用 视频序列的时域、空域等相关性进行联合解码，即"独立编码，联合解码"的技术，将编码的 运算复杂度从编码端转移到解码端。但分布式视频编码的具体实现方案已经是2002年以 后，将经典信道编码的思想应用到分布式视频编码中，设计出了一系列比较成功的编码方 案。其后经过十多年的努力，通过对编解码的各个环节进行优化，使这种基于信道编码的分 布式视频编码的编码效率、率失真性能和解码效率都有比较大的改善。
[0005] 相比传统的帧内编码，分布式视频编码的编码效率有了提高，但与传统的帧间编 码相比，还有较大的差距。然而分布式编码仍采用奈奎斯特率进行数据采集方式不能应对 视频领域海量数据的采集，为解决这一问题，研宄人员考虑与传统以奈奎斯特率进行采集 方式截然不同的兼具数据采集和压缩的方式一压缩感知。L W. Kang将分布式压缩感知理 论应用到视频信号中，提出了分布式视频压缩感知DCVS(Distributed compressive video sensing)算法，基于压缩感知的分布式视频编码已成为近年视频编码领域的研宄热点。
【发明内容】
[0006] 本发明在于克服已有的基于压缩感知的分布式视频编码技术中的缺点，提出一种 在多媒体无线传感器网络中，基于压缩感知的分布式视频编码系统的传输策略。
[0007] 本发明的技术解决方案是：
[0008] -种丽SN中基于CS的分布式视频编码的传输方法，
[0009] 在不同信道BER环境下的自适应的GOP选择和自适应的采样率选择；
[0010] 在压缩感知编码的基础上，通过差分帧编码实现数据量压缩；
[0011] 对差分帧的各点进行阈值判断，对在阈值以内的像素点进行置零，对阈值以外的 点保留。
[0012] 进一步地，差分帧为当前帧和前一个参考帧的对应像素点做差之后的一帧图像， 参考帧和非参考帧遵循的选取原则为：
[0013] -个视频序列被分成多个GOP，每个GOP的第一帧总是参考帧，其余的帧为非参考 帧，将参考帧的选取和差分帧的稀疏度联系在一起，差分帧的稀疏度人为得设置出两个阈 值：Θ high和Θ moderate，差分帧的稀疏度为α，则有三种情况：
[0014] 情况一 ：α〈 Θ moderate，参考帧将不再有参考性，当前帧重新确立为参考帧；
[0015] 情况二：Θ moderate〈 α〈 Θ high，此时的参考帧和当前帧的相似度介于很高和很 低之间，求得当前帧和最近的参考帧的差分帧，对差分帧进行压缩感知编码，这将压缩图像 信息；
[0016] 情况三：α > Θ high，当前帧图像将不被发送。
[0017] 进一步地，阈值的确定为在能保证图像重建质量的前提下选取尽量大的阈值。
[0018] 进一步地，压缩感知编码对待信道误码采用丢弃的方式。
[0019] 本发明的有益效果是：该种WMSN中基于CS的分布式视频编码的传输方法，对比已 有的传输策略算法，本算法在信道带宽的利用上表现更优异，同时在视频重建上也表现出 较高的重建质量，恢复图像的峰值信噪比PSNR相较于原有算法有所提高。同时，本发明的 重点在于提供的传输策略相较于已有算法对传输带宽的占用更小。
【附图说明】
[0020] 图1是本发明一种丽SN中基于CS的分布式视频编码的传输方法的流程说明图；
[0021] 图2是原图像经过压缩感知编码恢复的图像；
[0022] 图3是原图像经过差分帧编码恢复的图像；
[0023] 图4是整个foreman视频序列的相邻帧的帧间相似度测量值的示意图；
[0024] 图5是播音员视频在不用阈值选取下的信号压缩表现图；
[0025] 图6是Stanford视频在不同信道误码处理下的重建质量对比图；
[0026] 图7是Foreman视频在不同信道误码处理下的重建质量对比图；
[0027] 图8是实施例中信道误码在KT6下的表现图；
[0028] 图9是实施例中信道误码在KT5下的表现图；
[0029] 图10是实施例中信道误码在KT4下的表现图；
[0030] 图11是实施例中信道误码在KT3下的表现图。
【具体实施方式】
[0031] 下面结合附图详细说明本发明的优选实施例。
[0032] 实施例
[0033] 实施例一种WMSN中基于CS的分布式视频编码的传输方法，解决现有的传输方案 中信道资源利用的问题。实施例包括关键帧的选取、在不同信道BER环境下的自适应的GOP 选择和自适应的采样率选择。在无线多媒体传感网中，由于传感节点运算能力的问题，传 感器采集的图像多是没有经过压缩的Bitmap图像。BMP图像比较大，直接传输可行性比较 小，实施例提供的传输策略可以使得在多媒体无线传感器网络中基于压缩感知的视频编码 能适应网络带宽的要求，从而能更方便的投入到实际应用中。
[0034] 一种丽SN中基于CS的分布式视频编码的传输方法，如图1，在不同信道BER环境 下的自适应的GOP选择和自适应的采样率选择；在压缩感知编码的基础上，通过差分帧编 码实现数据量压缩；对差分帧的各点进行阈值判断，对在阈值以内的像素点进行置零，对阈 值以外的点保留。
[0035] 实施例在原有压缩感知编码的基础上，引入了差分帧的概念。在不同运动程度的 视频序列中，差分编码在安防视频中表现最优异。
[0036] 安防视频（security video)是指像安防监控视频那样的，背景画面不动，同时前 后两帧有很大相关性的视频序列。在对媒体无线传感器网络中，因为各传感器节点的运算 能力有限，为了保证可行性和实时性，传感器节点采集的都是未经压缩的比特位图像，即 bitmap图像。一副不算大的256*256的灰度图像就要占到约66K字节，假设这样的图像一 秒钟传输20帧，则每秒钟的需传输I. 2MB的数据，这对信道带宽来说是很大的挑战，而且这 还只是传输256*256的灰度图像。
[0037] 而引入差分帧编码的思想以后，传输数据量能得到很大程度的压缩。差分帧是指 当前帧和前一个参考帧的对应像素点做差之后的一帧图像，在上述的安防视频序列中，因 为视频背景不变，只有背景前的人或者物在运动，所以各帧之间有很大的相似度。这样两帧 图像做差之后，大部分的值都被置零了。这样差分帧将是由大部分的零值和小部分的小值 组成，所以差分帧的稀疏度比原图像要大很多，差分帧编码只需要编码这些小值数据即可， 实施例中通过这种方法有效的做到压缩图像。
[0038] 图2和图3分别是原图像经过压缩感知编码恢复的图像和编码差分帧恢复的图 像，从肉眼观察，两幅重建图像几乎没有差异，可见差分帧编码在不损失重建质量度的情况 下，在压缩图像方面的优势。
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