基于压缩采样的低复杂度视频编码理论与技术研究

移动视频与无线多相机网络在视频监控、环境监测等领域具有广泛应用前景，低复杂度视频编码成为当前视频编码领域的重要研究热点。如何有效提高其码率失真性能是其中关心的关键问题。本课题研究压缩采样与分布式编码技术的有效结合，探索解决上述关键问题的新方法。具体研究内容与创新之处包括：（1）针对无线视频与多端视频编码应用，研究基于压缩采样、分布式压缩采样的视频表示框架与具体方法，有效去除信源内和信源间的相关性；（2）基于稀疏投影的思想，研究低复杂度压缩采样测量矩阵的构建与采样重构方法，有效降低编码端的复杂度；（3）基于分布式编码理论，设计有效的编码压缩采样表示的新方法，提高编码性能。本课题旨在探索低复杂度视频编码新方法，满足新型视频编码应用的需要，预期在理论和技术上有重大突破和创新。该项研究具有重要的理论意义和广泛应用价值，研究成果为高效低复杂度视频编码系统的实现提供重要的理论基础与关键技术。

压缩采样是近年来提出的一种不同于传统香农采样理论的新的信号采样理论。压缩采样通过简单的非自适应投影编码实现编码，而通过优化求解不定方程实现解码，具有编码简单而解码相对复杂的提点。鉴于此，本项目提出基于压缩采样原理的低复杂度视频编码方法研究。项目组根据项目任务书的要求，认真扎实地开展了预先提出的相关研究内容的研究工作。以压缩采样这种新的信号获取和表示理论为基础，在低复杂度视频编码、压缩测量矩阵优化以及小波变换的并行高性能实现等方面开展了深入研究，取得了在国内外有一定影响的研究成果。针对构建基于压缩感知的低复杂度视频编码框架的研究目标，课题组在深入研究压缩感知原理、压缩感知实现的条件以及分析压缩感知重建算法的基础上，提出了一种基于压缩感知原理的分布式视频编码框架，实验仿真结果验证了提出方法的有效性，为满足无线视频和移动视频等低成本、低功耗视频编码应用的需要提供了一种有效的解决方案。针对测量矩阵的构造和重建算法优化研究目标，课题组重点围绕基于分块的图像压缩感知编码进行了深入研究，提出的图像压缩感知表示优化方法为系统的高效实现提供了重要的关键技术。针对系统实现过程中涉及的小波变换计算复杂度较高的问题，课题组在小波变换的高性能实现方面进行了深入研究，提出一种具有高度并行处理能力的小波变换的系统架构。围绕基于压缩感知的量化和编码新方法研究，课题组在基于传统H.264的高效率编码模式选择、基于不均等错误保护的联合信源信道编码、快速运动估计、LDPC编译码算法、Turbo码设计及其高效实现等问题展开了系统深入研究，取得了较好的研究成果，已申请发明专利3项和发表相关研究论文20余篇。