面向远程医疗的分布式视频编码研究

远程医疗可以使医生突破地理范围的限制，向远程患者提供快速低成本的专业医疗服务。基于无线移动网络的远程医疗技术是未来发展的趋势，它对视频信息的编码和传输提出了新的、更高的需求。无线网络接入带宽多样，终端多样，需要研究视频编码算法以适应这种复杂环境；无线网络易发生丢包，需要研究具有良好容错性的编码算法以应对传输可靠性差的问题；远程医疗则对视频编码算法提出了基于内容可伸缩性的特有需求。这些都是亟需解决的问题。针对上述新应用和新需求，本课题提出具有可伸缩特性和传输可靠性的分布式视频编码方法，利用分布式视频编码特有的编码端计算复杂度低的特点，来满足移动终端性能较低的需求。在此基础之上，研究具有可伸缩特性的分布式视频编码算法，使其适用于复杂的无线网络环境下的视频应用，进而研究面向感兴趣区域和基于前向误差保护的分布式视频编码，以满足远程医疗的基于内容可伸缩性的需求，以及无线网络传输可靠性差的需求。

本项目对适用于远程医疗的高效分布式视频编码进行了研究，取得的主要成果是优化非均匀标量量化器在高效的分布式视频编码中的应用与研究。分布式视频编码虽然具有编码端计算复杂度低，能很好满足移动终端性能较低的需求，适用于无线网络远程医疗的特点，但是在实际应用中，其编码效率低于传统混合编码仍然是未解决的困扰之一，也是目前分布式视频编码的研究重点之一。本研究针对高效的分布式视频编码这一问题，提出了优化的非均匀标量量化器。本方法主要创新之处在于在编码端联合考虑了原始信息分布与边信息的相似性，以输入信号的混合高斯分布进行设计优化的量化器，优化的量化器能够增加原始信息与边信息之间的互信息，降低源信息与边信息之间的误码率，从而降低码率，而且不会牺牲太多的视频质量，因此可达到优化的码率与失真的权衡。实验结果表明，与均匀量化相比，本文提出的算法能有效提高分布式视频编码的编码效率。