第一篇：分布式視頻編碼演講稿
參考《分布式視頻編碼-答辯.ppt》
分布式視頻編碼演講稿
1.各位老師好，我畢業(yè)論文的題目是，分布式視頻編碼中WZ幀編碼技術(shù)研究。分布式視頻編碼是一種新興的編碼技術(shù)，它和傳統(tǒng)編碼技術(shù)不同，傳統(tǒng)的視頻編碼技術(shù)基本都是，編碼端 比較復(fù)雜，解碼端比較簡單。而分布式編碼的編碼端比較簡單，解碼端則比較復(fù)雜。2.為了達(dá)到這個目的，學(xué)術(shù)界提出了很多實現(xiàn)方案，在這些方案之中，最為著名的，是斯坦福大學(xué)研究小組提出的分布式編碼方案。就像圖中所示，整個視頻序列被劃分為關(guān)鍵幀和WZ幀，它們使用兩個獨立的系統(tǒng)進(jìn)行編碼。關(guān)鍵幀使用傳統(tǒng)的幀內(nèi)編碼方法傳輸，它主要負(fù)責(zé)生成高質(zhì)量的邊信息，邊信息是分布式視頻編碼里的新概念，它實際上就是，需要解碼的WZ幀的估計信息。
比如，像上面這幅圖中所示，第一幀和第四幀為關(guān)鍵幀，中間的第二幀和第三幀為WZ幀。關(guān)鍵幀首先傳輸?shù)浇獯a端，也就是第一幀和第四幀，然后兩個關(guān)鍵幀使用某種算法生成第二幀和第三幀的估計數(shù)據(jù)，這個估計數(shù)據(jù)就可以被稱為邊信息。
再來看一下WZ幀的傳輸，它的處理比較復(fù)雜，因為WZ幀的編解碼算法決定了整個系統(tǒng)的壓縮效率和傳輸質(zhì)量。
WZ幀首先要進(jìn)行DCT變換，然后對DCT系數(shù)做量化，最后進(jìn)行信道編解碼，信道碼可以使用turbo碼或者是LDPCA碼，LDPCA碼的效果較好。和傳統(tǒng)的信道編解碼不同，分布式編碼的編碼端只需要將編碼后的校驗位，傳輸?shù)浇獯a端就可以了。然后，解碼端利用自己估計好的邊信息，以及傳輸獲得的校驗位就可以進(jìn)行糾錯解碼了。這個WZ幀的傳輸系統(tǒng)就是我畢業(yè)論文的研究內(nèi)容了。3.在這個方案中，我們還可以看到，為了能夠更好的去除圖像的空間冗余，使用的是DCT變換。在傳統(tǒng)編碼領(lǐng)域，我們知道，除了DCT變換，還有另外一種選擇，就是小波變換。下面這幅圖就是小波變換的分布式編碼架構(gòu)，從圖中可以看出，兩種方案不同的地方只是，一個使用DCT，一個使用小波。從前人的研究成果來看，這兩種主流架構(gòu)，在碼率壓縮方面都比較差，而且它們都不適應(yīng)傳輸帶寬不穩(wěn)定的環(huán)境。4.為了解決這些問題，我提出了兩種方法。一種是高頻填充方法，它在一定程度上解決了碼率的問題。另外一種是分級編碼的思想，它可以讓系統(tǒng)工作在不穩(wěn)定的帶寬環(huán)境中。那么，我的研究內(nèi)容也包括兩塊，一塊是將這兩種方法應(yīng)用在，基于DCT的WZ幀編碼系統(tǒng)中，另一塊是，將它們應(yīng)用在基于小波的WZ幀編碼系統(tǒng)中。5.首先來介紹一下高頻填充方法，在基于DCT變換的分布式編碼系統(tǒng)中的應(yīng)用。DCT變換之后，整幅圖像會被劃分為高低頻信息，其中LL區(qū)為低頻區(qū)，LH、HL區(qū)為高頻區(qū)，HH為甚高頻區(qū)。圖中 左邊為待解碼的WZ幀的高低頻信息，右邊是邊信息的高低頻信息，剛才已經(jīng)說過，邊信息實際上就是解碼端為WZ幀做的估計。高頻填充方法就是指用邊信息的高頻區(qū)來填充WZ幀的高頻區(qū)。具體來說，就是用邊信息的HH、LH、HL區(qū)來填充WZ幀相應(yīng)的高頻區(qū)。
我們可以假設(shè)一下，如果這種方法可行的話，系統(tǒng)的碼率就會降低到原來碼率的1/4，因為，這個時候需要傳輸?shù)闹皇荓L低頻區(qū)。6.下面來證明一下這種方法的可行性。表3-1和表3-2是foreman圖像和coastguard圖像的，DCT變換系數(shù)的統(tǒng)計特性。包括高低頻系數(shù)的均值，方差和能量。foreman圖像運(yùn)動較為緩慢，coastguard圖像運(yùn)動較為劇烈。從表中可以看出，圖形的低頻信息包含了圖像90%的能量，高頻信息含有的能量非常低。從人眼的角度來說，低頻信息也遠(yuǎn)比高頻信息要重要。另外，還可以看出，高頻信息的平均值非常接近于零。7.根據(jù)這些分析，我提出了四種不同的填充方法。HH填充邊信息HH填充零值 HH/HL/LH填充邊信息HH/HL/LH填充零值
8.然后我對這四種填充方法進(jìn)行了對比，在對比他們的效果之前，我要說明一下，我做實驗使用的邊信息生成的方法是，關(guān)鍵幀復(fù)制法，這種方法就是將WZ幀的前一個關(guān)鍵幀作為邊信息，就像圖中，如果要解碼第二幀，那么就將第一幀關(guān)鍵幀作為邊信息。還有一點需要說明一下，人眼可以接受的解碼質(zhì)量必須在30dB以上，因為在這種情況下，人眼比較難分辨出兩幅圖像的差距。9.下面來看一下foreman圖像的填充結(jié)果。我們可以得出結(jié)論，對于這種運(yùn)動比較緩慢的圖像，四種填充方法都是可以接受的，因為它們都超過了30dB。另外，對比一下碼率就知道，最好的填充方法是，HH/HL/LH填充邊信息，它的碼率是1/4。10.再來看一下，coastguard圖像的填充結(jié)果。只有兩種方法超過了30dB，HH填充零值或者邊信息。而且這兩種方法的填充效果幾乎一樣，碼率也一樣。所以，這兩種方法都行。11.為了能夠說明這種方法的可行性，我又做了幾組視頻。前三個視頻屬于那種運(yùn)動比較緩慢的，所以它們的填充方法，和foreman類似，最后那個bus圖像，它的運(yùn)動比較劇烈，所以 就用coastguard圖像的填充方法。從它們的實驗結(jié)果上來看，效果還是可以的。12.剛才已經(jīng)把高頻填充方法介紹完了，下面來介紹一下分級編碼。分級編碼一般會根據(jù)間隔的度來劃分，粗間隔的分級編碼和精細(xì)間隔的分級編碼，我在這里使用的精細(xì)間隔的分級編碼。然后我用高頻填充方法和分級編碼方法構(gòu)造了，新的WZ幀傳輸架構(gòu)。就像圖中所示。編碼端按照從低頻到高頻的順序，依次向解碼端傳輸信息，傳輸?shù)揭欢ǔ潭戎螅筒辉趥鬏斄?，然后解碼端就利用邊信息或者零值直接填充剩下的部分。需要說明一下，為了能夠體現(xiàn)出我的實驗成果，所以在邊信息生成算法上，我使用了最簡單的關(guān)鍵幀復(fù)制法。13.來看一下實驗結(jié)果。橫軸是碼率，縱軸是圖像的解碼質(zhì)量。左邊是foreman的實驗結(jié)果，右邊是coastguard的實驗結(jié)果。兩幅圖像的實驗結(jié)果基本類似。從圖中可以看出改進(jìn)的架構(gòu)在解碼效果上基本相當(dāng)于H.263+ 幀內(nèi)解碼的水平。低于H.264 幀內(nèi)解碼的水平。14.這是在200kbps信道帶寬的情況下，圖像的解碼質(zhì)量。foreman的解碼質(zhì)量要更好一些。15.下面來介紹一下，基于小波的WZ幀編碼架構(gòu)。我們知道，DCT變換易于產(chǎn)生塊效應(yīng)，而小波變換就沒有這樣的問題。從圖中也可以看出來?；谛〔ǖ腤Z幀編碼架構(gòu)和基于DCT變換的架構(gòu)基本類似。16.那么我也用了同樣的方法來改進(jìn)這個架構(gòu)。高頻填充方法和分級編碼思想。簡化小波計算方法的計算效率很高，比較適合應(yīng)用于WZ幀編碼。WZ幀在經(jīng)過小波運(yùn)算之后，也會形成類似的高低頻系數(shù)。其中，LLL和LLH可以被視為低頻信息，類似于DCT變換后的LL區(qū)。H2和LH可以被視為高頻區(qū)，類似于DCT變換后的LH和HL區(qū)。H區(qū)是甚高頻區(qū)，類似于這里的HH區(qū)。17.和基于DCT的架構(gòu)一樣，填充方法有四種，H填充邊信息H填充零值 H/H2/LH填充邊信息 H/H2/LH填充零值
18.這是foreman圖像的填充效果。從這個圖中可以看出，效果最好的還是H2/LH/H填充零值，此時，碼率只有1/8,圖像的解碼質(zhì)量大于在32dB左右。20.這是coastguard的填充效果。這個實驗效果，與之前所做的所有實驗都不一樣，之前的實驗，都是填充邊信息比填充零值要好，而這里，出現(xiàn)了，高頻的H區(qū)填充零值比填充邊信息更好。高頻的H2區(qū)和LH區(qū)則是填充邊信息比零值更好的情況。我認(rèn)為出現(xiàn)這種情況的原因是：coastguard圖像變化太快，使得邊信息的H高頻區(qū)與WZ幀的H高頻區(qū)之間的相關(guān)性較小。于其填充邊信息，不如什么都不填。21.所以，接下來我又做了一個實驗，引入一種混合的填充方法。H填充零+H2/LH填充邊信息，然后與之前的方法做了對比，從實驗結(jié)果來看，這種方法的填充效果最好。圖像的解碼質(zhì)量大約在31dB左右，碼率只有1/8。22.討論完高頻填充方法，再來看一下，分級編碼。這個比較簡單，和剛才所說的基于DCT的架構(gòu)一樣使用就可以了。當(dāng)信道傳輸能力有限時，就少傳一些高頻信息，然后在解碼端使用零值或者邊信息直接填充。新的架構(gòu)就像圖中所示。與基于DCT的編碼架構(gòu)基本一致。23.最后來看一下，新架構(gòu)的實驗效果。總的來說，改進(jìn)的基于小波的WZ幀編碼架構(gòu)，它的解碼效果大致相當(dāng)于H.264幀內(nèi)編碼的水平。他要比之前介紹的基于DCT的改進(jìn)架構(gòu)要更好。24.這是在200kbps信道帶寬的情況下，圖像的解碼質(zhì)量。foreman的解碼質(zhì)量要更好一些。25.總結(jié)一下論文的成果，通過我的改進(jìn)，基于DCT的WZ幀編碼方案在解碼質(zhì)量上大致相當(dāng)于H.263+幀內(nèi)編碼的水平。而基于小波的WZ幀編碼方案，在解碼質(zhì)量上基本可以達(dá)到H.264幀內(nèi)編碼的水平。
第二篇：分布式視頻編碼技術(shù)研究
分布式視頻編碼技術(shù)研究
摘要：對于視頻壓縮領(lǐng)域，分布式編碼是一種新出現(xiàn)的應(yīng)用機(jī)制，是基于20世紀(jì)70年代Slepian和Wolf以及Wyner和Ziv提出的信息理論而建立的。分布式視頻編碼技術(shù)與傳統(tǒng)編碼技術(shù)相比，從原理到實現(xiàn)方法上都是全新的。本文在介紹分布式編碼基本原理的基礎(chǔ)上，著重介紹了分布式視頻編碼技術(shù)各個環(huán)節(jié)的最新研究進(jìn)展，并對發(fā)展趨勢進(jìn)行了展望。
關(guān)鍵詞：
分布式視頻編碼
有損編碼
錯誤恢復(fù)
Abstract：For video compression distributed video coding is a new paradigm, which is based on the information theory established in 1970’s by Slepian,Wolf and Wyner,Ziv.Compared with traditional video coding standard, distributed video coding is a radical departure.Based on the introduction of distributed coding principles, this paper reviews the advances of fundamental building blocks of distributed
video coding, and the future development is pointed out.Key words: Distributed video coding
lossy compression error resilient
1引言
傳統(tǒng)的視頻編碼標(biāo)準(zhǔn),如MPEG和H.26X等,采用的都是不對稱編碼方式,編碼器端隱含一個解碼器。編碼端的主要步驟包括變換，量化，熵編碼，相應(yīng)的解碼過程，以及運(yùn)動估計和運(yùn)動補(bǔ)償。因此編碼端的復(fù)雜度遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于解碼端，尤其是運(yùn)動估計和運(yùn)動補(bǔ)償占用了大量的資源，使編碼端的復(fù)雜度在解碼端的5 至10倍以上。這種不對稱的編碼方式對于廣播，流媒體的點播等服務(wù)是非常合適的，因為這些領(lǐng)域的工作方式是一次壓縮多次播放。近年來隨著“普適計算”（Pervasive Computing）概念的提出, ”無所不在的計算”已經(jīng)成為計算機(jī)發(fā)展的大趨勢。在這種背景下，越來越多的移動視頻錄制設(shè)備加入到了網(wǎng)絡(luò)中，如監(jiān)控系統(tǒng)中的無線視頻探測頭，便攜式視頻攝像機(jī)，無線PC相機(jī)等。這些設(shè)備都需要進(jìn)行現(xiàn)場的視頻編碼，并把碼流傳送到一個中心節(jié)點，如監(jiān)控室的中央處理機(jī)，進(jìn)行解碼播放。這些應(yīng)用領(lǐng)域中編碼設(shè)備比較簡單，而解碼設(shè)備擁有較多的資源可以進(jìn)行復(fù)雜的計算，與傳統(tǒng)視頻編碼標(biāo)準(zhǔn)適用的場景恰恰相反。
MPEG和H.26x等傳統(tǒng)的視頻編碼標(biāo)準(zhǔn)在發(fā)展的過程中一直遵循一個模式,就是由編碼器負(fù)責(zé)信源統(tǒng)計特性的充分利用,作為一個基本原則這很少被質(zhì)疑過。然而通過只在解碼端進(jìn)行信號統(tǒng)計特性的利用同樣可以進(jìn)行有效的壓縮編碼。這個令人驚異的發(fā)現(xiàn)來自20世紀(jì)70年代建立的信息理論，即Slepian和Wolf建立的分布式無損編碼理論以及Wyner 和Ziv建立的使用解碼端輔助信息(Side Information)的有損編碼理論。根據(jù)以上理論建立的機(jī)制被統(tǒng)稱為分布式編碼算法。
[1]2 分布式編碼的信息論基礎(chǔ)
傳統(tǒng)的圖像編碼存在兩種形式的壓縮方法，一種是有損壓縮[2]，一種是無損壓縮，無損壓縮是有損壓縮的基礎(chǔ)，有損壓縮往往是在無損壓縮的基礎(chǔ)上加上通過附加一個優(yōu)化的量化器而實現(xiàn)的。分布式編碼的信息論原理同樣有兩種形式，即無損分布式編
碼的Slepian-Wolf理論[3]和使用解碼端輔助信息(Side Information)的有損分布式編碼Wyner-Ziv理論。其中，Wyner-Ziv理論是分布式視頻編碼技術(shù)的主要理論依據(jù),為了紀(jì)念二人對信息論的貢獻(xiàn),這種視頻編碼機(jī)制又被稱為Wyner-Ziv Video Coding。
2.1分布式無損信源編碼
分布式壓縮指的是編碼兩個獨立的任意序列；每個具有分離的編碼器，每一個編碼器發(fā)送一個獨立的碼流到一個獨立的解碼器；該解碼器聯(lián)合解碼所有的碼流并且計算統(tǒng)計相關(guān)，如圖1所示。
假設(shè)兩個統(tǒng)計相關(guān)獨立同分布的無限長隨機(jī)序列X 和Y，在傳統(tǒng)的熵編碼和解碼可以達(dá)到RY?H(Y)和RX?H(X)的碼率, H(X)和H(Y)為X 和Y 的熵。有趣的是, 聯(lián)合解碼具有更好的率失真性能（獨立編碼）[4]。對于編碼長序列，如果滿足對于恢復(fù)X和Y的殘差錯誤概率足夠小，Slepian-Wolf 理論建立碼率區(qū)域
RX?RY?H(XY,)
RX?H(X|Y),RY?H(X|Y)
在此可以發(fā)現(xiàn), RX + RY 可以達(dá)到聯(lián)合信息熵H(X,Y)。
在圖2中的A 點，對X 編碼的碼率為RX =H(X)，而對Y進(jìn)行壓縮時所需要的碼率僅為RY = H(Y |X)。同樣在B 點，對Y編碼的碼率為RY =H(Y)，而對X 進(jìn)行壓縮時所需要的碼率僅為RX =H(X |Y)。這就是在解碼端具有邊信息的無損信源編碼問題的理論。
2.2 分布式有損信源編碼
對于在解碼端具有邊信息有損信源編碼問題Wyner和Ziv給出了其碼率界。給定失真D下的碼率記為為
RX|Y(D)； 另外，將兩邊都能得到邊信息Y時的率失真函數(shù)記
WZRY|X(D)?RY|X(D),D?0RY|X(D)。在文獻(xiàn)[2]中Wyner和Ziv證明，而且給出當(dāng)失真的度量為均方誤差, Y服從獨立高斯分布,X=Y+U, U也服從獨立高斯分布且與Y獨立時WZRY|X(D)?RY|X(D),D?0。對于一般信源, 在均方誤差度量下, 其碼率損失小于0.5bit/ sample,在漢明距度量下碼率損失小于0.22 bit。Gastpar對多信源的Wyner-Ziv編碼進(jìn)行研究并給出了相應(yīng)的理論界。分布式視頻編碼關(guān)鍵技術(shù)
分布式編碼是在視頻壓縮領(lǐng)域的一個新框架, 基于Slepian-Wolf和Wyner-Ziv的理論。近年來, 人們也著手于實際編/解碼系統(tǒng)的開發(fā)，熵編碼、量化和變換。
3.1 Slepian-Wolf編碼器
雖然Slepian-Wolf的理論產(chǎn)生于20世紀(jì)70年代, 但是它卻是在最近幾年才獲得了實際的應(yīng)用。三十年前人們就明白Slepian-Wolf編碼非常接近于信道編碼, 可以使用一個系統(tǒng)信道編碼傳輸校驗位。在解碼端, 可以連接校驗位和邊信息Y, 并且執(zhí)行糾錯解碼。如果X、Y非常相似, 只需要傳輸少許校驗位和重要的壓縮結(jié)果。需要強(qiáng)調(diào)的是這個方法并不執(zhí)行前向糾錯來保護(hù)信道傳輸?shù)腻e誤, 而是使用一個虛擬的相關(guān)信道來獲取X 和邊信息Y的統(tǒng)計關(guān)[6]
[5]。
另一種編碼實現(xiàn)方法, 即將序列X分為陪集, 編碼端發(fā)送X所屬的陪集索引, 接收端通過選擇陪集中與邊信息Y最可能的碼字。可以看出兩種解釋是相同的, 在校驗位的解釋下，發(fā)送一個二進(jìn)制的行矢量
XP?XP,G為系統(tǒng)線性塊編碼的生成矩陣,在陪集的解釋下,發(fā)送伴隨陣S = XH, H 是線性塊碼C的校驗矩陣。如果P = H, 傳輸?shù)拇a流是相同的。
可以使用Turbo碼來實現(xiàn)Slepian-Wolf編碼器。由于Turbo碼的良好性能, 這種方法能夠很好接近Slepian-Wolf給定的編碼界。之后, Liveris等人采用LDPC(low-density paritycheck)碼來實現(xiàn)Slepian-Wolf編碼器。仿真結(jié)果表明它比當(dāng)時所有的turbo碼的壓縮性能都好, 更能接近理論限。后來他們又使用IRA(irregular repeat accumulate)碼進(jìn)行實驗, 也得到了很好的結(jié)果。另外, Lan、Liveris、Naryanan、Xiong 和Georghiades對多信源的Slepian-Wolf編碼問題進(jìn)行了研究。
3.2 量化技術(shù)及Wyner-Ziv編碼器
因為圖像的失真度基本上是由量化器決定的, 所以對于視頻編碼而言, 量化器是非常關(guān)鍵的一個環(huán)節(jié)。由于分布式編碼中, 解碼器的動作是整個編碼系統(tǒng)結(jié)構(gòu)的核心, 這不同于傳統(tǒng)的編碼器端決定圖像質(zhì)量的工作方式。分布式編碼中的量化器無法直接繼承傳統(tǒng)圖像視頻編碼技術(shù)中的量化器設(shè)計方法。在Slepian-Wolf編碼的基礎(chǔ)上, Wyner-Ziv 編碼機(jī)制有了很大進(jìn)展, 對于重建邊信息的初步量化器設(shè)計目的來自于信息論證。在特定情況下, 線性編碼和嵌入式格子, 接近Wyner-Ziv 的率失真函數(shù)。特別是當(dāng)信源和邊信息是聯(lián)合高斯的情況, 構(gòu)成了分布式編碼中量化器設(shè)計的理論基礎(chǔ)。
通常情況下, 認(rèn)為Wyner-Ziv編碼器由一個量化器和一個Slepian-Wolf組成。量化器將信號空間分為單元, 不相連的子單元影射到相同的量化索引Q, 它由固定碼率的局部最優(yōu) Lloyd算法、Wyner-Ziv矢量量化器設(shè)計。量化器的設(shè)計用于理想Slepian-Wolf編碼器編碼量化的索引, 碼率估算依賴于量化索引和邊信息, 使Slepian-Wolf編碼器的塊長與量化器維數(shù)分離。這是實際系統(tǒng)的基本要求。對于高碼率, 在特定的情況下, 最優(yōu)量化是格子量化, 分離的量化單元不需要影射到同一個索引。在編碼端不具有邊信息的情況下, 它是漸進(jìn)無性能損失的。
在Wyner-Ziv編碼器的設(shè)計實現(xiàn)上,Zanir等人給出的嵌套線性/格形碼可以達(dá)Wyner-Ziv界。嵌套格形碼的實現(xiàn)由Servetto中給出。Xiong等人通過嵌入量化器加Slepian-Wolf構(gòu)成Wyner-Ziv編碼器, 后來又使用TCQ(trellis-coded quantization)構(gòu)成Wyner-Ziv編碼器, 兩種方法都能逼近理論界。此外, 可以使用Lbyd算法設(shè)計量化器加上Slepian-Wolf編碼器實現(xiàn)Wyner-Ziv編碼。
3.3 聯(lián)合解碼和運(yùn)動補(bǔ)償
為了獲得更高的壓縮效率, 可以在解碼端進(jìn)行運(yùn)動補(bǔ)償。傳統(tǒng)的運(yùn)動補(bǔ)償編碼可以在這里采用。例如,CRC可以用于解碼端的運(yùn)動補(bǔ)償, Viterbi解碼對一系列運(yùn)動補(bǔ)償預(yù)測塊進(jìn)行操作, 每一個具有不同的運(yùn)動矢量, 每個解碼版本的CRC和傳送的CRC 進(jìn)行比較選用。另外一種方法由Stanford完成, 即發(fā)送一個魯棒的hash碼字來輔助解碼端估計運(yùn)動。目前, 本文的hash 簡單地由量化的DCT系數(shù)的小子集組成, 在低延遲系統(tǒng)使用前一幀產(chǎn)生邊信息。因為hash比原數(shù)據(jù)小, 所以允許將上幀的hash存儲到內(nèi)存。對于當(dāng)前幀的每個塊, 計算對應(yīng)的魯棒hash的相鄰幀距離。如果超過一定距離,則發(fā)送hash 數(shù)據(jù)和Wyner-Ziv 位。在hash的基礎(chǔ)上, 解碼端執(zhí)行一個運(yùn)動搜索來產(chǎn)生最優(yōu)的邊信息塊, 量化系數(shù)的hash碼能修正Turbo解碼的相應(yīng)概率, 因此進(jìn)一步減少了校驗位的碼率。Hash 也能在重建時用于精簡。這非常近似于通用的Slepian-Wolf編碼的相關(guān)信道。
3.4 碼率控制
Wyner-Ziv的碼率控制由當(dāng)前幀和邊信息的統(tǒng)計相關(guān)特性來決定。編碼算法本身并不需要改變, 碼率隨信道的統(tǒng)計特性而變化。每個幀需要多少碼率的傳輸是靈活的, 因為邊信息是在解碼端獲取而不是在編碼端獲取。
碼率控制解決的方法之一： 完全依賴于解碼端的反饋信息； 解碼端將決定最優(yōu)編碼速率并反饋給編碼端。解碼端使用相關(guān)信道估計算法將預(yù)測碼率傳輸給編碼端。
在解碼端進(jìn)行碼率控制, 明顯降低了編碼端的負(fù)擔(dān)； 反饋允許解碼器在產(chǎn)生邊信息方面具有很大的靈活性；從簡單的拷貝幀的機(jī)制到非常復(fù)雜的運(yùn)動補(bǔ)償； 基于對象的分割或多幀預(yù)測；一個精確的邊信息, 需要很少的碼率。因此整個系統(tǒng)性能的改善只與解碼器有關(guān)系。這與傳統(tǒng)的視頻編碼方式是有區(qū)別的。
這種方法有兩個比較明顯的缺點：首先需要一個反饋信道，這會造成延遲； 統(tǒng)計特性估計和解碼過程都是在線執(zhí)行。因此這種算法不適宜于低復(fù)雜度的設(shè)備應(yīng)用。
另外一個碼率控制方式是使用一些在編碼端的估計, 如PRISM。編碼端存儲前一幀, 基于幀差的能量;每個塊分為不同的編碼模式, 具有不同的碼率, 幀差過小, 則不編碼；在這兩種模式中間是不同的伴隨陣和不同的碼率, 取決于估計的統(tǒng)計相關(guān)。運(yùn)動估計在解碼端沒有, 可以降低解碼復(fù)雜度；邊信息的精度不影響碼率, 但是會影響重建的信號質(zhì)量。
[8]
[7]4 兩種分布式視頻編碼的仿真實現(xiàn)及分析
本文對空間域Wyner-Ziv視頻編碼和頻域Wyner-Ziv視頻編碼算法分別加以仿真實現(xiàn),并且和H.263的幀間編碼和頓內(nèi)編碼進(jìn)行比較。本文采用的turbo編碼器碼率為4/5,生成矩陣34342M??2,4,8,16?[1,(1?D?D?D)/(1?D?D)]為。通過對量化級數(shù)的調(diào)整,產(chǎn)生出不同的輸出碼率,從而獲得不同的壓縮率。關(guān)鍵幀K采用H.263的幀內(nèi)編碼, 它和Wyner-Ziv 幀S的編碼順序為“K-S-S-S”, 即每2個關(guān)鍵幀K之間有3個Wyner-Ziv幀S。H.263的編碼器為 TMN8,選取Carphone和Salesman兩個標(biāo)準(zhǔn)序列,其圖像格式為QCIF(176X144),編碼幀數(shù)為100幀(25fps)。仿真實驗的結(jié)果如圖3所示
圖3 空間域和頻域Wyner-Ziv視頻編碼仿真結(jié)果
從上述的仿真實驗結(jié)果可以看出, 分布式視頻編碼在相同編碼復(fù)雜度的情況下, 其壓縮效率要明顯高于傳統(tǒng)的幀內(nèi)編碼, 但和傳統(tǒng)的幀間編碼相比尚有較大差距。頻域Wyner-Ziv,視頻編碼效率比空間域Wyner-Ziv算法平均高1.5dB以上, 這是因為頻域Wyner-Ziv編碼算法在編碼端對當(dāng)前幀進(jìn)行DCT變換,變換后的低頻分量和高頻分量獨立編碼, 壓縮了圖像信號的空間冗余度,提高了編碼效率。結(jié)論和研究展望
本研究對于探索新的視頻編碼技術(shù)、解決傳統(tǒng)視頻編碼僅在編碼端進(jìn)行信源統(tǒng)計所遇到的編碼復(fù)雜度高等問題, 具有重要的理論意義和實用價值。為了降低編碼端的復(fù)
雜度，分布式視頻編碼采用幀內(nèi)編碼幀間譯碼，將視頻幀分為關(guān)鍵幀與Wyner-Ziv幀，關(guān)鍵幀是使用H.264/AVC進(jìn)行編碼，在譯碼端使用已譯碼的關(guān)鍵幀產(chǎn)生邊信息，并將邊信息作為輔助信息來實現(xiàn)當(dāng)前Wyner-Ziv幀的編碼。與傳統(tǒng)的視頻編碼相比，分布式視頻編碼在編碼效率方面存在一定的差距，并目_譯碼端的復(fù)雜度較高，因此如何提高分布式視頻編碼的編碼效率與降低譯碼端的復(fù)雜度是本文的主要研究內(nèi)容。
為了提高分布式視頻編碼的效率，可以使用編碼模式選擇機(jī)制、較好的信道編碼機(jī)制與較好的邊信息產(chǎn)生方法。在我們提出的編碼端碼率控制算法中，在編碼端使用編碼模式選擇機(jī)制來通過產(chǎn)生邊信息與當(dāng)前幀之間的相關(guān)性來選擇合適的編碼模式，從而提高分布式視頻編碼的效率。
為了降低譯碼端的復(fù)雜度，本文提出了一種不使用反饋信道的編碼端碼率控制算法。大多數(shù)的分布式視頻編碼使用反饋信道在譯碼端執(zhí)行碼率控制，使用反饋信道會增加譯碼端的復(fù)雜度并會帶來一些時延，為了克服這些缺陷，我們在編碼端對碼率進(jìn)行控制，在編碼端產(chǎn)生一個低復(fù)雜度的邊信息來對譯碼端產(chǎn)生的邊信息進(jìn)行估計，從得到譯碼過程中錯誤概率的估計值，使用該估計值來為前幀分配合適數(shù)目的校驗位。
本文對分布式視頻編碼的理論基礎(chǔ)、關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行了研究，并給出了新的解決方案，但是還有更深入的研究有待進(jìn)行，如：本文使用了比較典型的運(yùn)動補(bǔ)償幀內(nèi)插法來產(chǎn)生邊信息的，該方法產(chǎn)生邊信息的質(zhì)量較好，但是它需要的計算量較大，因此如何產(chǎn)生一個質(zhì)量好并且計算量小的邊信息是我們未來工作的一個研究方向。
本文主要是基十像素域的分布式視頻編碼框架上對分布式視頻編碼進(jìn)研究的，下一步我們可以研究應(yīng)用十基十像素域的分布式視頻編碼與PRISM視頻編碼下相應(yīng)的解決方案。
6、參考文獻(xiàn)
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鐘玉琢.分布式視頻編解碼技術(shù)的研究進(jìn)展2005.[8]張前進(jìn)，郭雷.分布式視頻編碼關(guān)鍵技術(shù)及研究進(jìn)展，2007.
第三篇：班級視頻演講稿范文
大家好，我是主持人xxx。今天我們的話題是：我喜歡你。
喜歡，是一種羞澀的眷戀；喜歡，是一種互動的熱情；喜歡，是那份不用太多言語卻并不尬的相伴。喜歡，就是喜歡，沒有太多理由。
現(xiàn)在我想把屬于我們數(shù)學(xué)系x年x班的那份甜美與大家分享。
在它的扉頁，我們寫下了一句亙古不變的話：我喜歡你。
我喜歡這份厚重，我喜歡這片潔靜，我喜歡這張笑臉，我喜歡這份可愛，這份甜蜜。
總少不了思考時微索的眉宇，總少不了沒完沒了的嚴(yán)肅和沉郁，總少不了挑戰(zhàn)后無憂無慮的快樂，總少不了閑暇后匆匆的腳步，總少不了每次小聚后期許下一次的邂逅，總少不了節(jié)日里寄上我們小小的祝福。
還記得我們軍訓(xùn)前的誓言嗎，還記得在夜幕下我們的努力奮斗嗎，還記得我們逼迫教官，讓他開口放歌的場景嗎，還記得我們偷偷他記錄下這段視頻嗎。
說我喜歡你不難，難的是如何去做，才是真的喜歡。
你們收到過這樣的禮物嗎？你們也這樣吶喊過吧。你們留意過他們拼搏時的專注嗎？你們徒手彩繪過嗎？還有我們的整蠱，還有我們的小小獎狀，還有我們獻(xiàn)血站的留影，還有我們烈士陵園的駐足，還有，女生節(jié)。
我能用數(shù)學(xué)來解析你我的關(guān)系嗎？
我是函數(shù)，你是定義域
沒有你，我毫無意義
我是數(shù)集，你是我的元素。
沒有你，我永遠(yuǎn)只是個空集。
我是坐標(biāo)中的直線，你是我的斜率
沒有你，我找不到方向
你是我的誘導(dǎo)公式。
沒有你，我永遠(yuǎn)不會靈活變通。
你是我的充要條件
沒有你，推不出我沒有我，推不出你
你是我的通項公式。
沒有你，我永遠(yuǎn)無法認(rèn)清自己。
你是我的線性回歸方程。
沒有你，我永遠(yuǎn)只是一些迷途的散點，沒有主心骨。
你是我的單調(diào)遞增函數(shù)。
我的快樂一天勝過一天。
你是我的標(biāo)準(zhǔn)型
沒有你,我什么都毫無價值
綜上所述，我們會一直一直在一起，是嗎？
點點滴滴，我們一起走過。
當(dāng)故事開始的時候，就不必再詢問花期，當(dāng)故事開始的時候，就不必再疑問結(jié)局，當(dāng)我們已經(jīng)出發(fā)的時候，就不必再擔(dān)心風(fēng)雨兼程。在穿梭的人群中，我們走到了一起，像蒼穹銘刻雄鷹，像彩虹銘刻雨露。無論是黃昏下，還是艷陽天，我們，相伴相依。
下次的主題是：愛的主旋律，我是主持人xxx，再見。
第四篇：拼音編碼
漢字信息處理與漢字輸入法練習(xí)題
一、判斷題
1．在DOS操作系統(tǒng)中，無法進(jìn)行漢字處理。()2．在漢字系統(tǒng)中，我國國標(biāo)漢字一律是按拼音順序排列的。()3．在各種不同的計算機(jī)系統(tǒng)中，漢字都是采用兩字節(jié)代碼作為機(jī)內(nèi)碼。()4．在Windows中，只要選擇漢字輸入法中的“輸入中文符號”，則在“中文半角”狀態(tài)下
也可輸入如頓號、引號、句號等全角的中文標(biāo)點符號。()5．操作系統(tǒng)命令、程序代碼的關(guān)鍵字必須采用半角字符。()6．輸入漢字的編碼方法有很多種，輸入計算機(jī)后，都按各自的編碼方法存儲在計算機(jī)內(nèi)部，所以在計算機(jī)內(nèi)部處理漢字信息相當(dāng)復(fù)雜。()7．在輸入法屬性對話框中，提供了添加輸入法、刪除輸入法、設(shè)置輸入法的熱鍵和缺省啟
動語言功能。()8．智能ABC使用靈活，速度快，容易學(xué)習(xí)，但是只能使用拼音輸入漢字。()9．微軟拼音輸入法可使用筆形、聲調(diào)來減少漢字重碼，提高輸入速度。()10．只要會寫，就可用五筆字型輸入漢字，因而五筆字型適合讓小學(xué)生學(xué)習(xí)。()
二、填空題
1．漢字信息處理過程分為漢字()、加工處理和輸入3個階段。2．漢字“西”的區(qū)位碼為“4687”，其中的位碼是()。3．把漢字區(qū)位碼的區(qū)碼和位碼分別轉(zhuǎn)換成十六進(jìn)制數(shù)后，加上十六進(jìn)制數(shù)()，即得 到漢字國標(biāo)碼，把漢字區(qū)位碼的區(qū)碼和位碼都加上十六進(jìn)制數(shù)()，即得到漢字內(nèi)碼。
4．與GB2312-80對應(yīng)的漢字機(jī)內(nèi)碼的字節(jié)值大于()H。5．為了滿足需要，我國在GB2312-80的基礎(chǔ)上制定了擴(kuò)展的國標(biāo)碼，簡稱()。6．以漢字()編碼的輸入法比較適合于“看打”為主的專業(yè)錄入人員，而以()編碼的輸入法適合于“想打”和“聽打”的人員。
7．Windows提供了軟鍵盤功能，以方便用戶輸入各種特殊符號。要在屏幕上彈出軟鍵盤，應(yīng)先()，然后在彈出的菜單中選擇相應(yīng)的軟鍵盤。8．要安裝或卸除某種中文輸入法，應(yīng)先啟動“控制面板”，再使用其中的()功能。
9．在使用拼音輸入漢字時，可用鍵盤上的()鍵翻頁前后查找。10．用拼音或五筆字型輸入漢字，字母鍵必須是()狀態(tài)。
三、單選題
1．漢字國標(biāo)碼(GB2312-80)把漢字分成 等級。A，常用字、次常用字、罕見字三個 B．簡化字和繁體字兩個
C．一級漢字、二級漢字共兩個
D．一級漢字、二級漢字、三級漢字共三個 2．輸入漢字時，計算機(jī)的輸入法軟件按照?一—一—將輸入編碼轉(zhuǎn)換成機(jī)內(nèi)碼。A．字形碼 B．國標(biāo)碼 C．區(qū)位碼 D．輸入碼 3．計算機(jī)存儲和處理文檔的漢字時，使用的是
A．字形碼 B．國標(biāo)碼 C．機(jī)內(nèi)碼 D．輸入碼
4．在漢字字模庫中，16×16點陣字形碼用 個字節(jié)存儲一個漢字。A．48 B．32 C．64 D．72 5．重碼是指同一個編碼對應(yīng)一 個漢字。A．多 B．3 C．2 D．1 6．五筆字型碼屬于
A．音形混合碼 B．雙拼碼 C．全拼碼 D．形碼
7．在“全角”方式下，顯示一個ASCII字符要占用 個漢字的顯示位置。A．半 B．1 C．2 D．3 8．漢字的國標(biāo)碼由兩個字節(jié)組成，每個字節(jié)的取值均在十進(jìn)制 范圍內(nèi)。A．33-126 B．0-127 C．161-254 D．32-127 9．在輸入中文時，下列的 操作不能進(jìn)行中英文切換。
A．用鼠標(biāo)左鍵單擊中英文切換按鈕 B．用
10．在缺省情形下，選用中文輸入法后，可以用 實現(xiàn)全角和半角的切換。A．按
碼。
A．B1A1H B．1234H C，BBBBH D．ABCDH 12．—F列漢字輸入法中，輸入法不存在重碼。
A，區(qū)位碼 B．自然碼 C．智能ABC D．~筆字型 13．當(dāng)從打印機(jī)或者顯示器輸出漢字時，必須
A．根據(jù)漢字的機(jī)內(nèi)碼在字模庫中查找對應(yīng)的字形點陣(字形碼)，并通過驅(qū)動程序轉(zhuǎn)變
為具體的操作
B．根據(jù)漢字的機(jī)內(nèi)碼，通過驅(qū)動程序轉(zhuǎn)變?yōu)榫唧w的操作 C．根據(jù)漢字的國標(biāo)碼即可產(chǎn)生字形點陣，直接打印和顯示 D．根據(jù)漢字的輸入法編碼即可產(chǎn)生字形點陣，直接打印和顯示
14，假定一個漢字字形用16X16點陣表示，一個英文字母字形用8X8點陣表示，以下關(guān)于
存儲開銷的說法中，正確的是
A．存儲一個漢字字形和一個英文字母字形的所占字節(jié)數(shù)的比值為8：1 B．存儲一個漢字字形和一個英文字母字形的所占字節(jié)數(shù)的比值為4：1 C．存儲一個漢字字形和一個英文字母字形的所占字節(jié)數(shù)的比值為2：1 D，存儲一個漢字字形和一個英文字母字形的所占字節(jié)數(shù)的比值為1：4 15，從計算機(jī)鍵盤輸入英文字母可以直接敲擊對應(yīng)的字母鍵，而輸入漢字時則需要設(shè)計輸入
編碼，最主要的原因是
A．漢字的字形比英文復(fù)雜
B．漢字不是拼音文字
C．漢字的字?jǐn)?shù)比英文的單詞個數(shù)多 D．計算機(jī)的鍵盤設(shè)計時沒有考慮漢字輸入問題 答案
一、判斷題
1．錯 2．錯 3．錯 4．對 5．對 6．錯 7．對 8．錯 9．錯 10．錯
二、填空題
1．輸出 2．87 3．20 80 4．AO 5．GBK 6．字形 語音 7．右擊漢字輸入狀態(tài)框的軟鍵盤按鈕 8．鍵盤屬性 9．<－>和<＝> 10．小寫
三、單選題
1．C 2．D 3．C 4．B 5．A 6．D 7．B 8．A 9．D 10．C
11．B 12．A 13．A 14．B 15．D
第五篇：編碼教案
編碼教案
教學(xué)目標(biāo): 1.通過了解身份證號碼的含義,體會編碼編排的特性及其應(yīng)用的廣泛性,從而初步學(xué)會編碼.2.通過了解編碼編排的含義,培養(yǎng)自己編碼的能力.在探索編碼含義的過程中，培養(yǎng)搜集信息的能力和觀察比較的能力。
3.通過編碼的應(yīng)用體會到數(shù)學(xué)與生活的密切聯(lián)系，從而培養(yǎng)應(yīng)用意識和實踐能力。
教學(xué)準(zhǔn)備：
1.收集有關(guān)數(shù)字與編碼的生活實例。
2.課前讓學(xué)生通過調(diào)查收集一些身份證號碼，并上網(wǎng)查詢有關(guān)身份證編碼方面的知識。
教學(xué)過程：
一、游戲激趣，引入新課。
師：首先我們來玩?zhèn)€游戲，數(shù)字1代表男生站起，數(shù)字2女生站起，3代表大家都不站起。明白了么？看看誰的反應(yīng)快，開始！
師：剛才在游戲中老師用數(shù)字表示了什么信息？生活中哪些數(shù)字會表示信息？我們把這樣的數(shù)字組合叫做編碼。（板書課題）
二、探索交流，學(xué)習(xí)新知
（1）提問激趣，了解學(xué)生，師：（出示課件）除了郵政編碼，我們?nèi)粘Ｉ钪羞€有很多常見的編碼，一定也包含了很多信息如身份證號碼，請看這個人的身份證，你了解到了什么信息？ 師：這么準(zhǔn)確，你是怎么了解到這些信息的？
師：（出現(xiàn)照片）是誰??？同學(xué)們，這個身份證號碼代表了老師，那別人還能用這個號碼么？問什么？（2）探索身份證號碼的秘密。1.合作探索。
師：每個人都有自己的身份證，請大家拿出自己搜集到的身份證號碼。（學(xué)生匯報調(diào)查的身份證號碼，教師板書）
師：小組合作，比較一下，你發(fā)現(xiàn)了什么相同點？發(fā)現(xiàn)了什么不同點？ 身份證號碼有15位和18位之分，身份證號碼的一些數(shù)字是相同的。師：看來在身份證號碼中可能還隱藏著什么秘密。師：請各組同學(xué)匯報了解到的有關(guān)身份證號碼的知識，教師穿插提問，并適時板書：
（1）前兩個數(shù)字表示省份。師：你還知道別的省的代碼么？（2）第3、4位上的兩個數(shù)字表示所在的城市。（3）第5、6位的兩個數(shù)字表示戶籍所在的縣（區(qū)）。
（4）第7—12位或新號碼（7—14位）上的數(shù)字表示這個人的出生年、月、日。師：為什么7月用07表示而不直接用7呢?(月份要用兩位數(shù)表示，還有10—12月的)日期要用幾位數(shù)表示呢？為什么？如1號要用01表示。
師：為什么出生年份要改用四位數(shù)字？（因為如果不用四位數(shù)，那1歲和100歲的人就有可能重號，而我們知道一個身份證號碼只能代表一個人）（5）年、月、日后面的兩個數(shù)字表示戶籍所在的派出所。
（6）舊身份證的第15位，新身份證的第17位表示某人的性別。（單數(shù)表示男性，雙數(shù)表示女性）
（7）師：新版身份證的最后一個數(shù)字是校檢碼，也有說是個人信息碼。個人信息碼分寫師“0,1,2┄┄9、10”共11個數(shù)字，黨校驗碼為“10”時，為了保證公民身份證號碼為18位，所以用“X”表示，因此有的身份證的最后一位是“X”。
師：為什么要把表示出生年份的數(shù)字從兩位改為四位？ 師：如果有一對雙胞胎，怎么區(qū)分他們的身份？ 2.小結(jié)
師：看來大家課前的調(diào)查很仔細(xì)，對身份證的編排有了很詳細(xì)的認(rèn)識，請你們歸納一下，18位身份證號碼的編排從左向右主要包含了哪幾種信息？每種信息有幾個數(shù)字？
學(xué)生匯報，教師板書：地址碼+出生年月碼+順序碼+校驗碼 師：對于身份證，大家還有什么疑問么？ 師：身份證號碼要表達(dá)的一級既然可以用文字表達(dá)，那為什么還要用編碼來表示呢？
師：這么幾個簡簡單單的數(shù)字就可以反映出一個人這么多的信息，說明它非常簡明、科學(xué)。
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