大GOP下基于混合更新的边信息生成算法

在分布式视频编码中,边信息的质量对系统整体的率失真性能有着至关重要的影响.在大GOP(图像组)条件下,外推算法因其具有良好的实用性而被广泛采用.为了进一步提高在大GOP条件下利用外推算法生成边信息的质量和系统的率失真性能,提出了一种基于混合更新的边信息生成算法.该算法将外推算法和内插算法混合使用,在利用外推算法生成边信息的基础上,通过运动估计、矢量滤波和运动补偿生成内插边信息,再对两者进行自适应加权生成混合边信息并更新,同时对更新后的混合边信息和解码WZ帧进行二次重建.实验结果表明:该算法在大GOP和编码端同等复杂度的情况下,能够显著提高边信息的质量以及系统的率失真(RD)性能,且性能稳定,适用于不同运动强度的视频序列