[發明專利]一種基于像素自相關性的KMV-Cast偽模擬視頻傳輸去噪方法

有效

• 申請號: 202110600750.2
• 申請日: 2021-05-31
• 公開（公告）號: CN113347323B
• 公開（公告）日: 2022-08-09
• 發明（設計）人: 黃新林;何婉寧
• 申請（專利權）人: 同濟大學
• 主分類號: H04N5/21
• 分類號: H04N5/21;H04N19/117;H04N19/625
• 代理公司: 上海科律專利代理事務所(特殊普通合伙) 31290
• 代理人: 葉鳳

本發明中提出了一種基于像素自相關性的KMV?Cast偽模擬視頻傳輸去噪方法，其特征在于，該方法包括：步驟1，對高度相似的像素塊，利用云端相關信息進行圖像重建；對低相似度的像素塊，進行圖像傳輸、接收、重建、處理；步驟2，對傳輸的像素塊，進行自適應選擇性添加維納濾波；同時配合選擇性濾波，基于信噪比最大化，對參數優化更新。通過上述過程，重建的圖像塊可以進行功率的合理化分配，使得重要的像素塊傳輸所分配的功率更高，最大程度提高了圖像質量；同時，重建的像素塊可以基于重建圖像信噪比最大化，自適應性選擇添加維納濾波，最大程度提高了像素塊質量。

技術領域

本發明涉及無線通信與網絡,基于KMV-Cast偽模擬視頻傳輸技術。

背景技術

在當今無線通信中，視頻傳輸應用相當廣泛，而傳統的信源信道分離編碼傳輸，在信道質量較差時存在懸崖效應，接收端恢復得到的圖像信噪比直線下降。為解決這一問題，Szymon Jakubczak和Dina Katabi曾提出信源信道聯合編碼SoftCast模型，通過3D-DCT、Hadamard等一系列線性變換，使得用戶接收視頻質量與信道質量正相關。KMV-Cast在SoftCast的基礎之上提出了基于最大后驗概率譯碼的貝葉斯估計模型，充分利用了視頻的統計信息與云端相關信息。

KMV-Cast無線傳輸模型主要由兩部分組成：一部分是發送端進行相關信息的提取，選擇是否進行像素塊傳輸；另一部分是接收端進行圖像重建，通過計算消除一部分相關干擾產生的噪聲。顯然，與其他無線傳輸模型方法相比，該模型充分利用了云端相關信息輔助圖像重建，減少了不必要傳輸數據對帶寬的占用。與此同時，是否傳輸像素塊，是由云端相似像素塊與傳輸重建含噪像素塊的信噪比大小關系所決定的，這種方法使得恢復圖像的信噪比最大化。

目前，KMV-Cast模型存在問題主要是：接收端重建的圖像通過相關計算無法去除其中一項噪聲而造成的圖像質量下降，該部分是由信道噪聲功率，發送端功率因子等共同決定。由于在視頻傳輸中，假定信道噪聲為獨立同分布的高斯白噪聲，而功率已知，故可以根據信號與噪聲的統計特性選擇合理方法消除噪聲。

發明內容

本發明在原KMV-Cast傳輸模型方法的基礎上利用自適應性選擇添加維納濾波作為接收端的去噪模型，通過選擇性引入維納濾波解決了重建圖像無法消除一項噪聲的弊端，在此基礎之上推導出一種基于像素自相關性的KMV-Cast偽模擬視頻傳輸去噪方法。此方法以傳輸的像素塊為最小單位，基于像素塊信噪比最大化，選擇性添加維納濾波，解決了部分像素塊濾波后效果不佳的弊端，并在此基礎上基于重建圖像信噪比最大化，進一步優化參數。

附圖說明

圖1KMV-Cast分層貝葉斯模型概念圖

圖2維納濾波器原理圖

圖3基于像素自相關性的KMV-Cast偽模擬視頻傳輸去噪傳輸系統圖

圖4自適應性維納濾波去噪算法流程圖

具體實施方式

本發明選擇的去噪方法為維納濾波，適用于消除平穩且統計特性已知的噪聲，利用了像素自相關性。將維納濾波應用于傳輸的所有像素塊，圖像的整體質量得以提高，但是對于部分像素塊，增加維納濾波后其信噪比并沒有明顯改善，甚至有所降低。為此，本發明技術方案通過自適應性選擇添加維納濾波去噪，最終達到圖像信噪比最大化的目的。

下面結合附圖和具體實施例對本發明進行詳細說明。

實施例

下面詳細說明本發明的實施過程，具體步驟如下：

步驟1.不同相似度像素塊的圖像重建

高度相似像素塊的重建具體步驟：