面向无线视频组播的分布式编码与随机混叠调制

A wireless video multicast system featuring efficient compression，high error-resilience and scalable resolution will be indispensable for a high-quality video service of many users in Wireless Broadband City. Therefore, a distributed coding with random aliasing modulation algorithm for wireless video multicast incorporating source coding, channel coding and adaptive modulation is proposed in this project on the basis of an analysis of distributed video coding，compressive sensing as well as adaptive modulation. Thus a wireless video multicast algorithm featuring efficient compression，high error-resilience and scalable resolution can be achieved. The topics to be researched in the project are as follows: 1.distributed fine granular scalable video coding, 2. random aliasing modulation, 3. optimization to joint source coding and channel transmission of many users.These topics are researed in a cascade from video description at the source side to the robust channel transmission and to the optimized recovery at the reciever side.

为了在无线宽带城市中给大量用户同时提供高质量视频服务，就需要设计压缩高效、错误恢复能力强、分辨率可伸缩的无线视频组播系统。为此，本课题在深入研究分布式视频编码、压缩感知理论以及自适应调制技术的基础上，综合考虑信源编码、信道编码与调制技术，提出面向无线视频组播的分布式编码与随机混叠调制，以实现高效、鲁棒、精细可伸缩的无线视频组播系统。研究内容包括：分布式精细可伸缩视频编码、随机混叠调制、多用户信源编码信道传输优化三个方面，分别从无线视频组播的信源端视频数据描述、信道鲁棒传输、以及接收端质量优化，逐层展开研究。

在国家自然科学基金（No. 61272262）的支持下，针对目前无线视频传输所存在的质量悬崖效应、饱和效应及组播性能低下等问题，本项目对面向无线视频组播的分布式编码、视频传输与随机混叠调制等理论与方法进行了重点研究。在分布式视频编码方面，研究了自适应观测的分布式压缩感知视频编码、利用先验信息分阶段观测的压缩感知图像编码、基于视觉特性的分布式及多描述视频编码等，有效提高了分布式编码的性能；在视频传输中，研究了基于分布式压缩感知的类模拟视频传输（或称软播）、基于多级观测及自适应残差的分布式压缩感知视频软播、考虑物理层信道特性的视频软播、考虑子载波分配、能量优化及随机混合调制的分层视频传输等，在保证克服或降低“悬崖效应“前提下，提高视频传输的性能；同时，由于目前3D视频已成为本领域的热点，我们在3D视频编码与虚拟视点合成中也作了一些前瞻性工作，研究了基于聚类的深度图编码、分区域的3D视频映射与合成等。另外，由于图像信息隐藏与隐写分析是涉及视频图像安全传输的一个重要方向，我们也在图像信息隐藏、秘密共享等方面作了研究，提出了基于压缩感知的鲁棒秘密共享方案、分组-分级的图像秘密共享算法等。再有，项目作了初步的应用转化，将图像处理算法应用在上海地铁隧道图像灾害识别中，初显效果。最后，项目搭建了原型系统，包括基于USRP2的视频实时传输、基于Webrtc的视频会议系统、基于DASH的流媒体传输系统、多视点采集、光场采集以及虚拟视点合成的实验平台、图像信息隐藏演示系统等；项目在国际出版社Springer出版专著1部，共发表论文33篇，包括IEEE TMM、IEEE TCSVT、DSP等SCI论文15篇，ISCAS、VCIP等国际会议论文8篇，申请发明专利12项，培养硕士生12名，副教授2名，项目负责人2012年入选“教育部新世纪优秀人才”、2013年入选“山西省高校131领军人才”、2016年入选“山西省学术技术带头人”。