分散情報源符号化は、複数の相関のある情報源に対して互いを観測することなく分散して符号化し、受信側ではそれらの各データを一括して復号する。分散情報源符号化定理により、その条件の範囲内において、分散して符号化する場合の圧縮限界は、分散しなかった場合と等しいことが証明されている。この定理をビデオ符号化へ応用したものがDistributed Video Coding（DVC）である。H．264/AVCといった従来の符号化の枠組みでは、符号器側で動き推定/補償を行い冗長性を削減した結果、エントロピー符号化を行うのに対して、DVCでは復号器側で動き推定を行い、その予測値と被符号化信号との残差を誤差としてとらえ、通信路符号器により符号化する。軽量符号器が実現でき、センサーカメラや携帯電話の動画処理への応用などが期待されている。本稿では、情報源符号化定理およびDVC実装、研究動向と課題について述べるとともに、著者らによるDVC研究成果ならびに映像符号化以外の応用例について紹介する。%Distributed Source Coding (DSC) concerns encoding of correlated information sources, without letting the sources communicate with each other to exploit the inter source redundancy. The DSC theorem states that the optimal rate achieved when performing joint encoding and decoding can theoretically be reached by doing separate encoding and joint decoding. Distributed Video Coding (DVC) applies this paradigm to video coding. While the conventional video coding such as H.264/AVC reduces inter-frame redundancy at the encoder, DVC reduces inter-frame redundancy at the decoder by using channel coding. The architecture is suited for applications that require low-complexity encoders. Examples of such applications include wireless video surveillance and mobile camera phones. In this paper, after describing the DSC theorem, we offer a survey of recent trends and problems in DVC and introduce our contribution. In addition, we present applications beyond video coding.
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