● 摘要
分布式信源编码是指对两个或多个统计相关的信源进行编码，各个信源单独编码，并将编码后的信息送到同一个译码器来进行联合译码。Slepian-Wolf理论证明，这种方法在译码时考虑了各个信源之间的冗余，可以达到联合编码联合译码相同的性能，同时降低了编码端的复杂度，将编码端的复杂度推向译码端。分布式编码具有许多优良性能，它以其低编码复杂度在无线传感器网络、视频编码、高光谱图像等领域有着广泛的应用，已经成为编码领域的一个研究热点。因此，研究分布式编码理论在图像视频中的编码技术具有重要的理论意义和广泛的应用价值。本文研究分布式信源编码中的信道编码部分，提出一种在像素域下，利用隐型马尔可夫模型估计图像的空间相关性，结合LDPC码，同时去除图像间冗余和图像内冗余的方法，该方法相对于不用隐形马尔可夫模型的放法相比，提高了压缩效率，而且并没有增加编码端的复杂度。提出一种多进制LDPC码在分布式视频编码中的应用方案，该方法将信源与边信息对应像素通过拉普拉斯分布建模，并使用多进制LDPC码进一步压缩了比特平层之间的冗余，仿真结果表明，多进制LDPC码比同等条件下二进制LDPC码取得了更好的R(D)性能，从而提升压缩效率。本文最后对考虑噪声信道的分布式信源编码做了分析，仿真结果表明，利用信道编码同时纠正虚拟信道和真实信道造成的两类错误的方法是可行的。