分布式视频编码中基于多概率混合分布的相关噪声建模方法

唐振华; 梁祥严; 覃团发; 常侃

doi:10.3969/j.issn.0372-2112.2015.02.024

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分布式视频编码中基于多概率混合分布的相关噪声建模方法

科研通信 | 更新时间：2025-07-16

- 分布式视频编码中基于多概率混合分布的相关噪声建模方法
- Correlation Noise Modeling Algorithm Based on Multiple Probability Distributions for Distributed Video Coding
- 电子学报 2015年43卷第2期页码：365-370
- 作者机构：
  
  广西大学计算机与电子信息学院,广西,南宁,530004
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金 (No.61261023,No.61461006);广西自然科学基金重点项目 (No.2011GXNSFD018024);广西自然科学基金 (No.2013GXNSFBA019271);广西教育厅科研项目 (No.201106LX016)
- DOI：10.3969/j.issn.0372-2112.2015.02.024
  中图分类号： TN919.8
- 纸质出版：2015
- 稿件说明：
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唐振华, 梁祥严, 覃团发, 等. 分布式视频编码中基于多概率混合分布的相关噪声建模方法[J]. 电子学报, 2015,43(2):365-370.

TANG Zhen-hua, LIANG Xiang-yan, QIN Tuan-fa, et al. Correlation Noise Modeling Algorithm Based on Multiple Probability Distributions for Distributed Video Coding[J]. Acta Electronica Sinica, 2015, 43(2): 365-370.
唐振华, 梁祥严, 覃团发, 等. 分布式视频编码中基于多概率混合分布的相关噪声建模方法[J]. 电子学报, 2015,43(2):365-370. DOI： 10.3969/j.issn.0372-2112.2015.02.024.

TANG Zhen-hua, LIANG Xiang-yan, QIN Tuan-fa, et al. Correlation Noise Modeling Algorithm Based on Multiple Probability Distributions for Distributed Video Coding[J]. Acta Electronica Sinica, 2015, 43(2): 365-370. DOI： 10.3969/j.issn.0372-2112.2015.02.024.

摘要

相关噪声建模(Correlation Noise Modeling

CNM)的准确度是影响分布式视频编码(Distributed Video Coding

DVC)系统性能的关键因素之一.针对经过88离散余弦变换(Discrete Cosine Transform

DCT)后的相关噪声子带

本文提出了全新的基于多概率混合分布的CNM方法.该方法可根据子带的信息熵与子带在柯西、拉普拉斯和高斯三种概率分布下信息熵的相似度

自适应选择合适的概率分布对子带进行建模

提高了CNM的准确度.实验结果表明

采用本文提出的离线和在线CNM方法与现有典型的CNM方法相比

DVC系统的率失真(Rate-Distortion

R-D)性能均获得显著的提高.

Abstract

Accurate correlation noise modeling (CNM) is one of the key factors affecting the performance of distributed video coding (DVC).This paper presents a novel CNM algorithm based on multiple probability distributions for DVC

which mainly focuses on the subbands of correlation noise after 88 discrete cosine transform (DCT).The proposed CNM method can select the best suitable probability distribution to model the subbands of correlation noise adaptively by comparing the entropy of the subbands with the ones of the candidate probability distributions including Cauchy

Laplace and Gaussian.Experimental results show that compared with the existing typical CNM approaches

the proposed CNM method can improve the rate-distortion (R-D) performance of the DVC system significantly both in offline and online manner.

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