DCT領域Distributed Video Codingにおける尤度推定手法

摘要

近年，新しい画像符号化パラダイムとして，Distributed Video Coding（DVC）が注目されている.DVCは既存のMPEG-2などと比べて，低演算量で符号化が可能である一方，符号化効率の面で実用化への課題がある.本稿では，DVCの符号化効率に影響を与える誤り訂正部において，誤り訂正部への入力ビットの尤度を推定する手法を提案する．提案手法では，周波数成分どとに原画像と復号器で生成した予測画像の誤差の分布をコーシー分布でモデル化する．具体的には，復号済みである前後のキーフレームを用いてモデル化した後，各ビットの尤度を算出する.ソフトウェアシミュレーションで評価を行った結果，提案手法は平均誤差1.6％で誤り率を推定可能であった．%Distributed Video Coding (DVC), which is a new image compression paradigm, attracts a lot of attention from video researchers. While computational cost of DVC encoding is lower than that of MPEG-2, low coding efficiency has been an issue for practical DVC applications. In this paper, a likelihood estimation method for transform domain DVC is proposed, which uses Cauchy distribution as a virtual channel model. In the decoder, virtual channel is estimated by utilizing error be tween forward and backward predicted images for each frequency component. Likelihood is obtained from estimated virtual channel. Simulation results show that the proposed method can estimate the error rate with 1.6% error on average.