專利名稱：：基于壓縮感知技術(shù)的分布式信源編碼的方法
技術(shù)領域：
：本發(fā)明涉及一種基于壓縮感知技術(shù)的分布式信源編碼的方法，屬于視頻圖像數(shù)據(jù)處理的
技術(shù)領域：
。
背景技術(shù)：
：先介紹分布式信源編碼DSC(distributedsourcecoding)的實現(xiàn)方法近年來，多媒體通信得到了廣泛研究，其中的信源編碼技術(shù)為研究的重點之一。在傳統(tǒng)的信源編碼標準中，編碼器需要運行某些算法來利用信源數(shù)據(jù)內(nèi)的相關(guān)性，以此降低傳輸速率。因而，編碼器的復雜度往往比譯碼器高很多。但是，這種傳統(tǒng)結(jié)構(gòu)不適用于目前的一些新興網(wǎng)絡，如視頻傳感器網(wǎng)絡，這就要求設計新的視頻編碼結(jié)構(gòu)，在不增大傳輸速率的前提下，使得編碼器的計算負荷可以轉(zhuǎn)移到譯碼器，以降低編碼器的復雜度。基于Sl印ian-Wolf編碼SWC和Wyner-Ziv編碼WZC理論(參見《Noiselesscodingofcorrelatedinformationsources》，刊于IEEETransactionsonInformationTheory，vol.19，July1973)以及《Therate-distortionfunctionforsourcecodingwithsideinformationatthedecoder》，干lj于IEEETransactionsonInformationTheory,vol.22，January1976)提出了DSC理論來解決上述問題。在分布式信源編碼DSC系統(tǒng)中，多個相關(guān)信源序列的編碼是獨立的。參見圖1(A)所示的兩個信源作為示例對兩個有相關(guān)性的信源X和Y進行獨立編碼后，再分別以速率&和R2進行發(fā)送；接收端對兩者的接收信號進行聯(lián)合譯碼。根據(jù)SWC理論，只要R,R2^H(X，Y)，式中，H(X，Y)為X和Y的聯(lián)合熵，接收端就能夠正確譯碼。相比傳統(tǒng)的信源編碼(即對X和Y的編碼是聯(lián)合進行的，只要R,R2>H(X，Y)，接收端即可正確譯碼)，DSC系統(tǒng)在不增大速率的前提下，降低了編碼器的復雜度。現(xiàn)在，關(guān)于DSC提出很多不同的實現(xiàn)方法。圖1(B)是一種非對稱的SWC實現(xiàn)方式先對信源X進行編碼，譯碼端利用邊信息Y(Y是與X有統(tǒng)計相關(guān)性可視為由X經(jīng)過一個虛擬信道得到的)得到對X的估計值i。圖2給出了非對稱SWC分布式信源信道編碼的處理方法，該編碼器的實現(xiàn)設有兩層結(jié)構(gòu)基本層和增強層(參見《DistributedJointSource-ChannelCodingofVideoUsingR即torCodes》，干lj于IEEEJournalonSelectedAreasinCommunications,vol.25，no.4，May2007)，具體實現(xiàn)過程如下步驟1、基本層的編碼實現(xiàn)利用視頻標準(如MPEG和H.264)對視頻源X進行編碼處理，視頻標準中包括變換編碼、量化、熵編碼、運動補償?shù)炔僮?；在后面的譯碼步驟中，基本層信息提供邊信息Y的作用。步驟2、增強層的編碼實現(xiàn)增強層基于WZC理論對視頻源X進行編碼，包括DCT變換操作、嵌入量化和SWC操作，具體介紹該步驟2的操作如下(21)離散余弦DCT(DiscreteCosineTransform)變換操作把圖像源視頻流X分成4X4像素塊，乘以DCT變換矩陣后，就將視頻源從時間域變換到頻域。在變換后的4X4變換系數(shù)矩陣中，信號能量主要集中在少數(shù)幾個變換系數(shù)上，低頻的變換系數(shù)能量較大。為降低傳輸速率，只傳送前幾個變換系數(shù)，如選取前3個變換系數(shù)。(22)嵌套量化NQ(nestedquantization):NQ是一種將粗量化器的區(qū)間再分割而產(chǎn)生更高碼率細量化器的量化方法。參見圖3所示的最簡單的一維嵌套均勻量化器。假設細量化器的量化步長為q，粗量化器的最小距離dmin=Nq，圖中嵌套為N=4個陪集。編碼時，先用細量化器對變換系數(shù)^進行量化，然后只發(fā)送其量化值在粗量化器中對應的嵌套陪集索引值B(0《B《N-1)，以節(jié)省碼率。以圖3為例，發(fā)送的索引值為1。實際實現(xiàn)時，發(fā)送的是B對應的比特流，即[B。，Bp...，Bn]，n=log2N。(23)SWC操作利用嵌入量化的輸出和基本層信息之間的相關(guān)性對前者進行壓縮，以進一步降低傳輸速率。具體實現(xiàn)的思路為對[B。，Bp...，Bn]中不同的Bi比特進行不同速率的編碼，即采用分層編碼思想，對NQ輸出的不同比特層進行編碼。參見圖4，介紹其實現(xiàn)方法每個比特層對應的SWC速率是根據(jù)信源數(shù)據(jù)和邊信息數(shù)據(jù)的相關(guān)性進行統(tǒng)計得到的。具體操作時，可以根據(jù)需求發(fā)送不同數(shù)目的比特層，以支持系統(tǒng)的速率可變性。為對抗信道丟包事件，需要進行信道編碼。在圖2中，利用了單個的信道編碼(R即tor編碼)同時實現(xiàn)SWC壓縮和信道糾錯編碼，其中前者由預編碼IRA碼實現(xiàn)，后者由LT碼實現(xiàn)。步驟3、基本層和增強層的發(fā)送數(shù)據(jù)都經(jīng)過刪余信道進行傳輸。步驟4、基本層譯碼通過標準視頻譯碼產(chǎn)生原始視頻流的估計序列，對估計序列進行DCT變換(該步驟操作與(21)的操作相同)產(chǎn)生邊信息Y。步驟5、增強層的譯碼實現(xiàn)利用基本層提供的邊信息Y進行SWC的譯碼和重構(gòu)估計。該步驟的操作具體介紹如下(51)SW譯碼如圖4所示，對接收到的不同比特層Bi的編碼比特流，聯(lián)合邊信息Y進行SW譯碼(即R即tor碼的聯(lián)合譯碼)，以恢復Bi。(52)嵌套反量化如圖3所示，根據(jù)恢復得到的[Bc，B"...，B丄尋找與Y距離最近的量化點作為原信號的估計值，即重構(gòu)后的DCT變換系數(shù)。i,(53)重構(gòu)后的DCT變換系數(shù)J^乘以逆DCT變換矩陣，從而得到最終的譯碼視頻序列i。圖2所示的實現(xiàn)過程中，基本層進行的標準視頻編譯碼過程是通過DCT變換、量化、熵編碼等操作實現(xiàn)的。由于熵編碼不是本發(fā)明所關(guān)注的，為簡化起見，只考慮圖5的簡化實現(xiàn)方法，即在基本層只考慮DCT變換和量化，也就是本發(fā)明稱其為基于DCT的傳統(tǒng)方法的操作過程，實現(xiàn)方法如下步驟1、基本層的編碼實現(xiàn)，具體內(nèi)容包括DCT變換操作和均勻量化(11)把圖像源X分成4X4像素塊，乘以DCT變換矩陣后，將視頻源從時間域變換到頻域。因變換后的4X4變換系數(shù)矩陣的信號的能量主要集中在少數(shù)幾個變換系數(shù)上，低頻的變換系數(shù)具有較大能量。為降低傳輸速率，只傳送前幾個變換系數(shù)，如選取前3個變換系數(shù)。(12)進行均勻量化，使相應的變換系數(shù)被量化產(chǎn)生量化比特流，再對量化比特流進行信道編碼(即LT編碼)?；緦有畔⒃诤竺娴淖g碼步驟中用作邊信息Y。步驟2、增強層基于WZC理論對增強層的視頻源X進行編碼該步驟的三個具體操作內(nèi)容為DCT變換操作、嵌套量化NQ和SWC操作，它們都與前面介紹的圖2所示的非對稱SWC分布式信源信道編碼中的編碼器的實現(xiàn)內(nèi)容完全相同，這里不再贅述。步驟3、基本層和增強層的發(fā)送數(shù)據(jù)分別經(jīng)過刪余信道進行傳輸。步驟4、基本層進行譯碼通過對基本層傳輸數(shù)據(jù)進行信道譯碼，反量化，反DCT操作得到對信源X的估計序列；再對估計序列進行DCT變換(該步驟操作與步驟2中DCT變換的操作相同)，產(chǎn)生邊信息Y。步驟5、增強層實現(xiàn)譯碼利用基本層提供的邊信息Y進行SWC的譯碼和重構(gòu)估計。該步驟的具體操作也與前面介紹的內(nèi)容完全相同，不再贅述。上述方案實現(xiàn)時，要對數(shù)據(jù)源進行Nyquist采樣來獲取大量原始數(shù)據(jù)，然后再進行DCT變換，這需要極大的采樣和存儲代價。然而，為了減小傳輸速率，增強層只傳送前面幾個能量較大的DCT系數(shù)而丟棄其它系數(shù)；該操作意味著雖然在DCT之前付出很大代價而利用Nyquist采樣所獲得的數(shù)據(jù)，其中大部分采樣信息都在DCT變換后被丟棄了。因而，這種實現(xiàn)方法在獲取樣本的過程中，進行了不必要的大量數(shù)據(jù)的采樣，給存儲和傳輸都帶來很大的負擔。再介紹壓縮感知CS(compressivesensing)技術(shù)在傳統(tǒng)的數(shù)字信號處理領域，發(fā)送端采樣率的設置要遵從奈奎斯特采樣定律，以使接收端能夠正確恢復數(shù)據(jù)。但是，隨著對數(shù)字采樣的不斷研究，目前這一傳統(tǒng)理論受到了極大的挑戰(zhàn)。近幾年，出現(xiàn)了一種新的采樣理論——壓縮采樣或壓縮感知CS(compressedsamplingorcompressivesensing)技術(shù)，推翻了采樣率必須大于奈奎斯特采樣速率的要求。該方法是在采樣過程的同時，實現(xiàn)了信號的壓縮，即在發(fā)送端以低于奈奎斯特速率的采樣速率對信號進行采樣，而在接收端依然可以以極高的準確率恢復出原始信號，這樣就可以大大降低系統(tǒng)在數(shù)據(jù)采樣和儲存方面的開銷(參見《Compressedsensing》，刊于IEEETransactionsonInformationTheory,vol.52，Apr.2006，pp.1289-1306)。但是，利用壓縮感知技術(shù)處理數(shù)據(jù)必須具備一個重要的假設前提即數(shù)據(jù)的稀疏性。例如，當給定NXN的矩陣V=V2|...IVn]時，式中，1^表示矩陣的i列時，一個長度為自然數(shù)n的實數(shù)信號x可以表示為x=f>,V/,;當式中的a系數(shù)只有K個不等于零時，信號x被稱為K-稀疏信號。在CS技術(shù)中，可以對信號x進行欠采樣(即以低于奈奎斯特速率進行采樣)，并在接收端恢復之。實現(xiàn)時，通過引入MXN(K〈M〈N)的測量矩陣①，并計算y=①x，得到y(tǒng)=①x=①vs=s;式中，s=[Sl，s2，，sN]T，T表示矩陣的轉(zhuǎn)置。因M〈N，y即為采樣并壓縮后的信號。接收端先根據(jù)接收信號y恢復s，進而恢復X。但是因上述公式中的方程組個數(shù)少于未知變量個數(shù)，因此，Si的解有無窮多組?？紤]到信號的稀疏性，對信號的恢復問題就等價于尋找上述公式的一個最稀疏的解。目前，已有很多文獻提出了對信號進行稀疏重建的方法，如BasisPursuit算法(參見《CompressedSensing》，干lj于IEEETransactionsonInformationTheory,vol.52，Apr.2006)、OrthogonalMatchingPursuit算法(參見《SignalRecoveryfromRandomMeasurementsviaOrthogonalMatchingPursuit》，干lj于IEEETransactionsonInformationTheory,vol.53，Dec.2007)等等。而最近新提出的一種GPSR(Gradientprojectionforsparsereconstruction)算法的重建復雜度低，而運行速度快，本發(fā)明就是禾U用該算法進行重建(參見《Gradientprojectionforsparsereconstruction:applicationtocompressedsensingandotherinverseproblems》，刊于IEEEJournalofSelectedTopicsinSignalProcessing,vol.1，Dec.2007)的。由于壓縮感知CS技術(shù)的優(yōu)點以及自然圖像和視頻數(shù)據(jù)具有稀疏性的本質(zhì)，目前已經(jīng)有很多研究將CS技術(shù)應用到圖像和視頻數(shù)據(jù)的傳輸中，以降低采樣和存儲的開銷。本發(fā)明就是申請人對這個科研課題進行深入研制后，在最近獲得成果的一種基于壓縮感知技術(shù)的分布式信源編碼的方法。
發(fā)明內(nèi)容有鑒于此，本發(fā)明的目的是提供一種基于壓縮感知技術(shù)的分布式信源編碼的方法，本發(fā)明就是利用CS技術(shù)的優(yōu)點和視頻圖像的稀疏特性，將其結(jié)合到分布式信源編碼DSC的實現(xiàn)過程中，從而形成一種新的分布式信源編碼方法。本發(fā)明不僅能夠降低系統(tǒng)的采樣率和操作復雜度，還能提高系統(tǒng)的魯棒性。為了達到上述目的，本發(fā)明提供了一種基于壓縮感知CS技術(shù)的分布式信源編碼DSC的方法，其特征在于基于視頻圖像數(shù)據(jù)源的稀疏特性，在分布式信源編碼DSC過程的相應操作步驟中，利用CS技術(shù)處理視頻圖像數(shù)據(jù)和執(zhí)行對應的恢復處理用CS操作和CS的稀疏重構(gòu)分別替代傳統(tǒng)信源編碼中的數(shù)據(jù)采樣與離散余弦DCT(DiscreteCosineTransform)變換操作和DCT逆變換，以便利用很少的測量數(shù)據(jù)重建視頻圖像源，降低系統(tǒng)的采樣速率和儲存負擔，增強系統(tǒng)的魯棒性，并實現(xiàn)三種不同結(jié)構(gòu)的分布式信源編碼的構(gòu)建；該方法包括下述操作步驟步驟1、基本層的編碼實現(xiàn)發(fā)送端先對視頻圖像源X執(zhí)行采樣與壓縮操作，獲得壓縮后的系數(shù)；再對該壓縮后的系數(shù)進行量化編碼的操作，轉(zhuǎn)化為相應的量化比特流進行傳輸；步驟2、增強層的編碼實現(xiàn)發(fā)送端先對視頻圖像源X執(zhí)行采樣與壓縮操作，獲得壓縮后的系數(shù)；再基于WZC(Wyner-Ziv編碼)理論對該壓縮后的系數(shù)順序執(zhí)行嵌套量化NQ和SWC(Sl印ian-Wolf編碼)的操作，以進一步降低傳輸速率；步驟3、為對抗信道的刪余，發(fā)送端對基本層的量化比特流和增強層SWC編碼后的比特流都進行信道編碼，然后將編碼比特分別發(fā)送到各自的刪余信道進行傳輸；步驟4、基本層進行譯碼接收端先對接收到的基本層的編碼比特進行信道譯碼得到量化比特流，再對其執(zhí)行反量化得到估計的壓縮系數(shù)，該壓縮系數(shù)經(jīng)過壓縮變換的反操作后，恢復為原始視頻圖像數(shù)據(jù)流的估計序列；然后接收端對該原始視頻圖像數(shù)據(jù)流的估計序列進行與增強層相同的采樣與壓縮操作處理，得到用于輔助增強層譯碼的邊信息Y;步驟5、增強層實現(xiàn)譯碼接收端利用基本層提供的邊信息Y，對經(jīng)過刪余信道的增強層編碼比特流進行信源信道聯(lián)合譯碼，即SWC譯碼和信道譯碼是聯(lián)合進行的；然后對譯碼比特進行反量化和壓縮變換的反操作；完成譯碼。所述步驟2中，執(zhí)行的嵌套量化NQ和SWC編碼操作的具體內(nèi)容為執(zhí)行嵌套量化NQ(NestedQuantization)是分割粗量化器的區(qū)間產(chǎn)生具有更小量化區(qū)間的細量化器的量化方法量化編碼時，先用細量化器對壓縮系數(shù)進行量化，然后，實際只發(fā)送其量化值在粗量化器中對應的嵌套陪集索引值B所對應的比特流[B。，Bp...，Bn]，以節(jié)省碼率；式中，n=log2N，0《B《N-l，N是每個粗量化區(qū)間所包含的細量化區(qū)間的個數(shù)；執(zhí)行SWC編碼是利用NQ操作的輸出和基本層信息之間的相關(guān)性，對前者進行壓縮而進一步降低傳輸速率；具體操作內(nèi)容為對[B。，...，Bn]中不同的Bi比特進行不同速率的編碼，即用分層編碼方法對NQ輸出的不同比特層進行編碼，其中每個比特層對應的SWC速率是根據(jù)信源數(shù)據(jù)和邊信息數(shù)據(jù)的相關(guān)性進行統(tǒng)計得到的；操作時根據(jù)需求發(fā)送不同數(shù)目的比特層，以支持系統(tǒng)的速率可變性；SWC的實現(xiàn)是采用非規(guī)則重復累積IRA碼進行信源編碼得到壓縮比特。所述步驟5進一步包括下列操作內(nèi)容(51)執(zhí)行SW譯碼對接收到的增強層不同比特層Bi的編碼比特流，聯(lián)合邊信息Y進行信源信道聯(lián)合譯碼，即利用邊信息Y進行包括IRA碼和信道碼的一種噴泉碼、即LT碼的R即tor碼的聯(lián)合譯碼來恢復對應的比特流Bi;(52)執(zhí)行嵌套反量化根據(jù)恢復的比特流[B。，...，Bn]，尋找與邊信息Y距離最近的量化點，作為壓縮系數(shù)在測量后的估計值；(53)利用壓縮系數(shù)估計值進行稀疏重構(gòu)，恢復原始視頻圖像信號序列。所述數(shù)據(jù)采樣和離散余弦DCT變換操作的原理是把數(shù)據(jù)流分成4X4像素塊，再乘以DCT變換矩陣后，將視頻源從時間域變換到頻域；因在變換后得到的4X4變換系數(shù)矩陣中，信號的能量主要集中于少數(shù)幾個變換系數(shù)，且低頻的變換系數(shù)有較大能量；為降低傳輸速率，只傳送前幾個變換系數(shù)；所述DCT逆變換的實現(xiàn)原理是在DCT逆變換時，將DCT變換系數(shù)乘以逆DCT變換矩陣就能得到恢復序列。所述利用CS技術(shù)對視頻圖像數(shù)據(jù)進行壓縮處理的原理是當給定NXN的矩陣V=[11/」U/2|...IVw]，式中，N是自然數(shù)，Vi表示矩陣的i列時，一個長度為N的實數(shù)信號x就表示為x=f>,^;當該式中的Si系數(shù)只有K個不等于零時，該實數(shù)信號x被稱為'=1K-稀疏信號；就能夠利用CS技術(shù)對信號x進行欠采樣，即以低于奈奎斯特速率進行采樣，并在接收端進行恢復；在實現(xiàn)時，通過引入MXN，K<M<N，K和M都是自然數(shù)的測量矩陣①，并計算y=①x，得到y(tǒng)=①x=①vs=0s，式中，s=[s"s2，，sN]T，T表示矩陣的轉(zhuǎn)置，因M<N，y即為采樣并壓縮后的信號；所述CS的稀疏重構(gòu)原理是在接收端，先利用稀疏恢復算法接收根據(jù)信號y恢復s，然后利用公式x=|>,,就能恢復x。所述實現(xiàn)三種不同結(jié)構(gòu)的分布式信源編碼的第一種構(gòu)建方法是在分布式信源編碼DSC過程的各個相應操作步驟中，基本層視頻傳輸恢復仍然采用傳統(tǒng)信源編碼中的數(shù)據(jù)采樣與DCT變換操作和DCT逆變換；利用恢復視頻產(chǎn)生邊信息Y的采樣和壓縮操作中，用CS操作替代傳統(tǒng)信源編碼中的數(shù)據(jù)采樣與DCT變換操作；增強層視頻傳輸恢復中的采樣和壓縮的相關(guān)操作，都用CS操作和CS的稀疏重構(gòu)分別替代傳統(tǒng)信源編碼中的數(shù)據(jù)采樣與DCT變換操作和DCT逆變換。所述實現(xiàn)三種不同結(jié)構(gòu)的分布式信源編碼的第二種構(gòu)建方法是在分布式信源編碼DSC過程的各個相應操作步驟中，增強層視頻傳輸恢復中的采樣和壓縮的相關(guān)操作都仍然采用傳統(tǒng)信源編碼中的數(shù)據(jù)采樣與DCT變換操作和DCT逆變換；基本層視頻傳輸恢復中的采樣和壓縮的相關(guān)操作，用CS操作和CS的稀疏重構(gòu)分別替代傳統(tǒng)信源編碼中的數(shù)據(jù)采樣與DCT變換操作和DCT逆變換。所述實現(xiàn)三種不同結(jié)構(gòu)的分布式信源編碼的第三種構(gòu)建方法是在分布式信源編碼DSC過程的各個相應操作步驟中，基本層和增強層涉及的采樣和壓縮的相關(guān)操作都用CS操作和CS的稀疏重構(gòu)分別替代傳統(tǒng)信源編碼中的數(shù)據(jù)采樣與DCT變換操作和DCT逆變換。本發(fā)明基于壓縮感知技術(shù)的分布式信源編碼方法的最大優(yōu)點是壓縮感知CS技術(shù)本身帶來的操作簡單、復雜度低，容易實現(xiàn)，以及顯著地降低了數(shù)據(jù)采樣及其相關(guān)處理的工作量和所需要的存儲空間；此外，本發(fā)明還能提高系統(tǒng)的魯棒性和降低數(shù)據(jù)傳輸速率。另外，本發(fā)明提供三種不同的信源編碼的實現(xiàn)方法，以供用戶根據(jù)實際情況進行優(yōu)選使用。因此，本發(fā)明的推廣應用前景看好。圖1(A)、(B)分別是根據(jù)信源的對稱SWC原理和非對稱SWC原理進行分布式信源編碼方法的示意圖。圖2是現(xiàn)有文獻中信源s利用Nyquist采樣和DCT變換的DVC處理操作示意圖。圖3是一維嵌套均勻量化NQ原理的實現(xiàn)方法示意圖。圖4是分層WZ編譯碼實現(xiàn)方法示意圖。圖5是基于DCT變換的傳統(tǒng)分布式信源編碼方法示意圖。圖6是本發(fā)明基于CS技術(shù)的分布式信源編碼的通用構(gòu)建方法的示意圖，其中的(a)、(b)、(c)、(d)、(e)分別代表不同的采樣和壓縮方法。圖7是本發(fā)明實現(xiàn)不同結(jié)構(gòu)的分布式信源編碼的第一種構(gòu)建方法示意圖。圖8是本發(fā)明實現(xiàn)不同結(jié)構(gòu)的分布式信源編碼的第二種構(gòu)建方法示意圖。圖9是本發(fā)明實現(xiàn)不同結(jié)構(gòu)的分布式信源編碼的第三種構(gòu)建方法示意圖圖10(A)、(B)是分別使用傳統(tǒng)方法和本發(fā)明第三種構(gòu)建方法恢復的兩個實施例圖像的效果圖，以供比較。圖表1是圖11中分別使用傳統(tǒng)方法和本發(fā)明第三種構(gòu)建方法恢復的兩個實施例圖像的比較結(jié)果(A)是速率測試結(jié)果(a)是傳統(tǒng)方法的增強層速率，(b)是本發(fā)明第三種構(gòu)建方法的增強層速率；(B)是在基本層丟包率不變，增強層丟包率增加時，增強層所需的速率增加率的測試結(jié)果；(C)是在增強層丟包率不變，基本層丟包率增加時，增強層所需的速率增加率的測試結(jié)果。具體實施例方式為使本發(fā)明的目的、技術(shù)方案和優(yōu)點更加清楚，下面結(jié)合附圖對本發(fā)明作進一步的詳細描述。由于圖像或視頻信源往往呈現(xiàn)一定的稀疏性，例如在DCT域和小波域的某個變換域的信號具有稀疏表示的結(jié)構(gòu)特性，因而其具備了利用CS技術(shù)的基礎。但是，在圖5所示的基于DCT變換域的傳統(tǒng)分布式信源編碼方法中，要對數(shù)據(jù)源進行Nyquist采樣獲取大量原始數(shù)據(jù)，這就需要極大的采樣和存儲代價，然后進行DCT變換操作時，又要丟棄大多數(shù)的變換系數(shù)，造成存儲和傳輸?shù)睦速M。本發(fā)明的基本思路是根據(jù)^=|>,^公式，假設信源數(shù)據(jù)x被表示為x=uru，其中，V為x的稀疏矩陣，u為對應的稀疏信號；再根據(jù)公式y(tǒng)=Ox=①=s，以①表示測量矩陣，得到獲取的M個獨立觀測向量為xm=①x=①vu=Au，其中，A=①V;因為M〈N，故系統(tǒng)所需獲取和存儲的數(shù)據(jù)量都得以降低，并且CS在采樣的同時，就實現(xiàn)了信號的壓縮，即在發(fā)送端以低于奈奎斯特速率的采樣率對數(shù)據(jù)進行壓縮和采樣，用它代替完全采樣和DCT變換，在接收端仍然能夠以極高準確率恢復出原原始信號，從而顯著降低數(shù)據(jù)處理的時間和資源，而且，壓縮感知CS技術(shù)還具有操作復雜度低，魯棒性高等優(yōu)點。本發(fā)明是一種基于CS技術(shù)的分布式信源編碼DSC的方法基于視頻圖像數(shù)據(jù)源的稀疏特性，在分布式信源編碼DSC過程的相應操作步驟中，利用CS技術(shù)處理視頻圖像數(shù)據(jù)和執(zhí)行對應的恢復處理用CS操作和CS的稀疏重構(gòu)分別替代傳統(tǒng)信源編碼中的數(shù)據(jù)采樣與DCT變換操作和DCT逆變換，以便利用很少的測量數(shù)據(jù)重建視頻圖像源，降低系統(tǒng)的采樣速率和儲存負擔，增強系統(tǒng)的魯棒性，并實現(xiàn)三種不同結(jié)構(gòu)的分布式信源編碼的構(gòu)建.參見圖6，介紹本發(fā)明三種不同結(jié)構(gòu)的分布式信源編碼方法的操作步驟步驟1、基本層的編碼實現(xiàn)發(fā)送端先對視頻圖像源X執(zhí)行采樣與壓縮操作，獲得壓縮后的系數(shù)(a);再對該壓縮后的系數(shù)進行量化編碼的操作，轉(zhuǎn)化為相應的量化比特流進行傳輸。步驟2、增強層的編碼實現(xiàn)發(fā)送端先對視頻圖像源X執(zhí)行采樣與壓縮操作，獲得壓縮后的系數(shù)&(b);再基于WZC(Wyner-Ziv編碼)理論對該壓縮后的系數(shù)順序執(zhí)行嵌套量化NQ(NestedQuantization)和SWC(Sl印ian-Wolf編碼)的操作，以進一步降低傳輸速率。其中，NQ是分割粗量化器的區(qū)間產(chǎn)生具有更小量化區(qū)間的細量化器的量化方法量化編碼時，先用細量化器對壓縮系數(shù)進行量化，然后，實際只發(fā)送其量化值在粗量化器中對應的嵌套陪集索引值B所對應的比特流[B。，Bp...，B丄以節(jié)省碼率；式中，n=log2N;0《B《N-l，N是每個粗量化區(qū)間所包含的細量化區(qū)間的個數(shù)。以圖3為例，發(fā)送的索引值為1。實際發(fā)送的是B對應的比特流，即[B。，Bp...，Bn]，n=log2N。SWC編碼是利用NQ操作的輸出和基本層信息之間的相關(guān)性，對前者進行壓縮而進一步降低傳輸速率；具體操作內(nèi)容為對[B。，Bp...，Bn]中不同的Bi比特進行不同速率的編碼，即用分層編碼方法對NQ輸出的不同比特層進行編碼(具體結(jié)構(gòu)參見圖4)，其中每個比特層對應的SWC速率是根據(jù)信源數(shù)據(jù)和邊信息數(shù)據(jù)的相關(guān)性進行統(tǒng)計得到的；操作時根據(jù)需求發(fā)送不同數(shù)目的比特層，以支持系統(tǒng)的速率可變性；SWC的實現(xiàn)是采用非規(guī)則重復累積IRA碼進行信源編碼得到壓縮比特。步驟3、為對抗信道的刪余，發(fā)送端對基本層的量化比特流和增強層SWC編碼后的比特流都進行信道編碼得到校驗比特，該信道編碼由LT碼實現(xiàn)。然后將編碼比特分別發(fā)送到各自的刪余信道進行傳輸。步驟4、基本層進行譯碼接收端先對接收到的基本層的編碼比特進行信道譯碼10得到量化比特流，再對其執(zhí)行反量化得到估計的壓縮系數(shù)，該壓縮系數(shù)經(jīng)過壓縮變換的反操作后，恢復為原始視頻圖像數(shù)據(jù)流的估計序列(c);然后接收端對該原始視頻圖像數(shù)據(jù)流的估計序列進行與增強層相同的采樣與壓縮操作處理，得到用于輔助增強層譯碼的邊信息Y(d)，為增強層譯碼做準備。步驟5、增強層實現(xiàn)譯碼接收端利用基本層提供的邊信息Y，對經(jīng)過刪余信道的增強層編碼比特流進行信源信道聯(lián)合譯碼，即SWC譯碼和信道譯碼是聯(lián)合進行的；然后對譯碼比特進行反量化和壓縮變換的反操作；完成譯碼。該驟5進一步包括下列操作內(nèi)容(51)執(zhí)行SW譯碼對接收到的增強層不同比特層Bi的編碼比特流，聯(lián)合邊信息Y進行信源信道聯(lián)合譯碼，即利用邊信息Y進行包括IRA碼和信道碼的一種噴泉碼、即LT碼的R即tor碼的聯(lián)合譯碼來恢復對應的比特流Bi;(52)執(zhí)行嵌套反量化如圖3所示，根據(jù)恢復的比特流[B。，Bp…，Bn]，尋找與邊信息Y距離最近的量化點，作為壓縮系數(shù)在測量后的估計值；i,，(53)利用壓縮系數(shù)估計值i,進行稀疏重構(gòu)，恢復原始視頻圖像信號序列f(e>本發(fā)明所包括的三種構(gòu)建方法的主要區(qū)別是上述步驟中的下述五個操作(a)基本層把圖像源X進行采樣和壓縮操作獲得壓縮后的系數(shù)^;(b)增強層把圖像源X進行采樣和壓縮操作獲得壓縮后的系數(shù)&;(c)基本層譯碼時將壓縮后的系數(shù)&經(jīng)過稀疏重構(gòu)恢復原始視頻流的估計序列；(d)增強層得到基本層估計序列后對估計序列進行采樣和壓縮產(chǎn)生邊信息Y;(e)利用壓縮系數(shù)估計值i,進行稀疏重構(gòu)恢復原視頻序列i的操作。參見圖7，介紹本發(fā)明第一種分布式信源編碼方法是在分布式信源編碼DSC過程的各個相應操作步驟中，基本層視頻傳輸恢復仍然采用傳統(tǒng)信源編碼中的數(shù)據(jù)采樣與DCT變換操作和DCT逆變換；但在利用恢復視頻產(chǎn)生邊信息Y的采樣和壓縮操作中，用CS操作替代傳統(tǒng)信源編碼中的數(shù)據(jù)采樣與DCT變換操作；增強層視頻傳輸恢復中的采樣和壓縮的相關(guān)操作，都用CS操作和CS的稀疏重構(gòu)分別替代傳統(tǒng)信源編碼中的數(shù)據(jù)采樣與DCT變換操作和DCT逆變換。參見圖8，介紹本發(fā)明第二種分布式信源編碼方法是在分布式信源編碼DSC過程的各個相應操作步驟中，增強層視頻傳輸恢復中的采樣和壓縮的相關(guān)操作都仍然采用傳統(tǒng)信源編碼中的數(shù)據(jù)采樣與DCT變換操作和DCT逆變換；基本層視頻傳輸恢復中的采樣和壓縮的相關(guān)操作，用CS操作和CS的稀疏重構(gòu)分別替代傳統(tǒng)信源編碼中的數(shù)據(jù)采樣與DCT變換操作和DCT逆變換。參見圖9，介紹本發(fā)明第三種分布式信源編碼方法是在分布式信源編碼DSC過程的各個相應操作步驟中，基本層和增強層涉及的采樣和壓縮的相關(guān)操作都用CS操作和CS的稀疏重構(gòu)分別替代傳統(tǒng)信源編碼中的數(shù)據(jù)采樣與DCT變換操作和DCT逆變換。申請人:已經(jīng)對本發(fā)明方法進行了多次實施試驗，下面以圖9所示的本發(fā)明第三種實施例來簡要說明試驗情況，并將其和圖5所示的基于DCT的傳統(tǒng)方法進行比較。先參見圖9，介紹本發(fā)明實施例的下述操作步驟(1)基本層的編碼實現(xiàn)對圖像信源X進行CS操作，得到變換后的測量值；再對測量值進行量化，使相應的變換系數(shù)轉(zhuǎn)換產(chǎn)生量化符號流，為提供邊信息Y做準備。(2)增強層的編碼實現(xiàn)對信源X進行WZC設計，為了和DCT進行公平對比，CS測量值的個數(shù)等于DCT系數(shù)的個數(shù)?；赪ZC理論來設計增強層，具體實現(xiàn)步驟包括A、用CS操作對視頻流進行采樣和壓縮，得到變換后的測量值；B、嵌入量化NQ:編碼時，先用細量化器對信源&進行量化，然而只對X量化后落在每個粗量化器中的嵌套陪集索引B(O《B《N-l)進行編碼，以節(jié)省碼率；相應的變換系數(shù)被量化產(chǎn)生量化符號流B=B。B^..Bn;C、SWC:利用嵌入量化的輸出和基本層信息之間的相關(guān)性對其進行壓縮，進一步降低傳輸速率采用分層WZC結(jié)構(gòu)是指對B=B。B^..Bn中不同的Bi比特進行不同速率的編碼，這里的分層對應于NQ輸出的不同比特層，其對應的SWC速率可根據(jù)信源數(shù)據(jù)和邊信息數(shù)據(jù)獲得(參見圖4所示)。這樣可以支持系統(tǒng)的速率可變性和對信道丟包的魯棒性，在文獻中，提出利用單個的信道編碼(Raptor編碼)來實現(xiàn)SWC以及對抗信道丟包事件，前者由預編碼IRA碼實現(xiàn)，而后者由LT碼實現(xiàn)。(3)基本層譯碼通過反量化，CS稀疏恢復產(chǎn)生原始視頻流的估計序列，對估計序列進行CS操作產(chǎn)生邊信息Y;(4)增強層的譯碼實現(xiàn)利用基本層提供的邊信息Y進行SWC的譯碼和重構(gòu)估計。具體實現(xiàn)步驟包括(4A)SW譯碼如圖4所示，分層增強層WZC產(chǎn)生的量化碼流聯(lián)合邊信息Y進行SW譯碼(Raptor碼的聯(lián)合譯碼)；(4B)嵌套反量化如圖3所示，對于B=B。B^..B。恢復的索引陪集中，找與Y相近的作為估計值i,。(4C)利用恢復的CS測量值估計值i進行CS稀疏重構(gòu)恢復原始序列i。實施例中的發(fā)送端，稀疏基W采用離散小波變換(discretewavelettransform)，測量矩陣①利用塊哈達瑪集合來產(chǎn)生(參見《FastcompressiveimagingusingscrambledblockHadamardensemble》，刊于Proc.EUSIPCO，2008);接收端則用基于稀疏重構(gòu)梯形映射(GPSR)算法進行稀疏恢復。(—)對圖像進行試驗對于256X256像素的camareman圖像信源，利用兩種結(jié)構(gòu)分別進行編碼。假設基本層和增強層都沒有信道，圖10(A)、(B)是分別使用傳統(tǒng)方法和本發(fā)明第三種構(gòu)建方法的兩個實施例圖像恢復結(jié)果圖像，以供比較。其中，對應的PSNR值分別是31.5378dB和26.0255dB。(PSNR定義為信號功率與噪聲功率之比，通常用分貝dB表示。在圖像處理過程中，可將信號功率當作是峰值圖像樣值數(shù)的平方，而噪聲功率可認為是該恢復圖像的均方誤差，PSNR越大圖像恢復質(zhì)量越好)。(二)對視頻進行試驗對300幀352X288像素的CIFForeman視頻，分別使用傳統(tǒng)方法和本發(fā)明第三種構(gòu)建方法進行編碼和恢復，其結(jié)果參見下面的表1:<table>tableseeoriginaldocumentpage12</column></row><table>(A)<table>tableseeoriginaldocumentpage13</column></row><table>(B)表1的(A)、(B)兩表分別給出了傳統(tǒng)方法和本發(fā)明第三種構(gòu)建方法在基本層和增強層信道具有不同丟包率時的結(jié)果。可以看出，對于在不同的丟包率情況時增強層所需的速率，本發(fā)明第三種構(gòu)建方法都小于傳統(tǒng)方法。根據(jù)表1的試驗結(jié)果，下面的表2表示當基本層丟包率保持不變，而增強層信道丟包率P增大時，為了保證正確譯碼，增強層編碼所需要的速率增加率t(如假設增強層信道丟包率為0和10^時的編碼長度分別為Ro和R"則此時的速率增加率為t=(R「R。)/R0)。<table>tableseeoriginaldocumentpage13</column></row><table>可以看出，當增強層丟包率p=5X和p=10%時，本發(fā)明第三種構(gòu)建方法速率增加率t都小于傳統(tǒng)方法中的速率增加率。由此可知在基本層相同丟包率時，本發(fā)明第三種構(gòu)建方法對增強層信道丟包具有更高的魯棒性。根據(jù)表1的試驗結(jié)果，下面的表3表示當增強層丟包率保持不變，而基本層信道丟包率P增大時，為了保證正確譯碼，增強層編碼所需要的速率增加率t(如假設基本層信道丟包率O和10X時的編碼長度分別為Ro和R"則此時的速率增加率為t=(R「R。)/R。)。可以看出，當基本層丟包率。=10%時，本發(fā)明第三種構(gòu)建方法的速率增加率t小于傳統(tǒng)方法的速率增加率。由此可知在增強層相同丟包率時，本發(fā)明第三種構(gòu)建方法對基本層信道丟包具有更高的魯棒性。<table>tableseeoriginaldocumentpage14</column></row><table>根據(jù)上述結(jié)果，進一步說明本發(fā)明的優(yōu)勢(l)傳輸速率低本發(fā)明第三種方法的增強層速率遠小于傳統(tǒng)方法。(2)魯棒性當基本層和增強層信道的丟包率P增大時，為保證正確譯碼，本發(fā)明第三種方法的T小于傳統(tǒng)方法的T，因而本發(fā)明方法對信道丟包具有更好的魯棒性。此外還有CS操作本身帶來的操作復雜度低，數(shù)據(jù)處理和存儲量小等優(yōu)勢。實施例仿真試驗結(jié)果說明CS用于分布式信源編碼是成功的，能夠有效恢復圖像和視頻的質(zhì)量，同時大大減少數(shù)據(jù)處理的時間和資源，并且傳輸速率小，復雜度低，魯棒性高。權(quán)利要求一種基于壓縮感知CS技術(shù)的分布式信源編碼DSC的方法，其特征在于基于視頻圖像數(shù)據(jù)源的稀疏特性，在分布式信源編碼DSC過程的相應操作步驟中，利用CS技術(shù)處理視頻圖像數(shù)據(jù)和執(zhí)行對應的恢復處理用CS操作和CS的稀疏重構(gòu)分別替代傳統(tǒng)信源編碼中的數(shù)據(jù)采樣與離散余弦DCT變換操作和DCT逆變換，以便利用很少的測量數(shù)據(jù)重建視頻圖像源，降低系統(tǒng)的采樣速率和儲存負擔，增強系統(tǒng)的魯棒性，并實現(xiàn)三種不同結(jié)構(gòu)的分布式信源編碼的構(gòu)建；該方法包括下述操作步驟步驟1、基本層的編碼實現(xiàn)發(fā)送端先對視頻圖像源X執(zhí)行采樣與壓縮操作，獲得壓縮后的系數(shù)；再對該壓縮后的系數(shù)進行量化編碼的操作，轉(zhuǎn)化為相應的量化比特流進行傳輸；步驟2、增強層的編碼實現(xiàn)發(fā)送端先對視頻圖像源X執(zhí)行采樣與壓縮操作，獲得壓縮后的系數(shù)；再基于WZC(Wyner-Ziv編碼)理論對該壓縮后的系數(shù)順序執(zhí)行嵌套量化NQ和SWC(Slepian-Wolf編碼)的操作，以進一步降低傳輸速率；步驟3、為對抗信道的刪余，發(fā)送端對基本層的量化比特流和增強層SWC編碼后的比特流都進行信道編碼，然后將編碼比特分別發(fā)送到各自的刪余信道進行傳輸；步驟4、基本層進行譯碼接收端先對接收到的基本層的編碼比特進行信道譯碼得到量化比特流，再對其執(zhí)行反量化得到估計的壓縮系數(shù)，該壓縮系數(shù)經(jīng)過壓縮變換的反操作后，恢復為原始視頻圖像數(shù)據(jù)流的估計序列；然后接收端對該原始視頻圖像數(shù)據(jù)流的估計序列進行與增強層相同的采樣與壓縮操作處理，得到用于輔助增強層譯碼的邊信息Y；步驟5、增強層實現(xiàn)譯碼接收端利用基本層提供的邊信息Y，對經(jīng)過信道刪余的增強層編碼比特流進行信源信道聯(lián)合譯碼，即SWC譯碼和信道譯碼是聯(lián)合進行的；然后對譯碼比特進行反量化和壓縮變換的反操作；完成譯碼。2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于所述步驟2中，執(zhí)行的嵌套量化NQ和SWC編碼操作的具體內(nèi)容為執(zhí)行嵌套量化NQ是分割粗量化器的區(qū)間產(chǎn)生具有更小量化區(qū)間的細量化器的量化方法量化編碼時，先用細量化器對壓縮系數(shù)進行量化，然后，實際只發(fā)送其量化值在粗量化器中對應的嵌套陪集索引值B所對應的比特流[B。，B"...，B丄以節(jié)省碼率；式中，n=log2N，0《B《N-l，N是每個粗量化區(qū)間所包含的細量化區(qū)間的個數(shù)；執(zhí)行SWC編碼是利用NQ操作的輸出和基本層信息之間的相關(guān)性，對前者進行壓縮而進一步降低傳輸速率；具體操作內(nèi)容為對[B。，Bp...，Bn]中不同的Bi比特進行不同速率的編碼，即用分層編碼方法對NQ輸出的不同比特層進行編碼，其中每個比特層對應的SWC速率是根據(jù)信源數(shù)據(jù)和邊信息數(shù)據(jù)的相關(guān)性進行統(tǒng)計得到的；操作時根據(jù)需求發(fā)送不同數(shù)目的比特層，以支持系統(tǒng)的速率可變性；SWC的實現(xiàn)是采用非規(guī)則重復累積IRA碼進行信源編碼得到壓縮比特。3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于所述步驟5進一步包括下列操作內(nèi)容(51)執(zhí)行SW譯碼對接收到的增強層不同比特層Bi的編碼比特流，聯(lián)合邊信息Y進行信源信道聯(lián)合譯碼，即利用邊信息Y進行包括IRA碼和信道碼的一種噴泉碼、即LT碼的Raptor碼的聯(lián)合譯碼來恢復對應的比特流Bi;(52)執(zhí)行嵌套反量化根據(jù)恢復的比特流[B。，B"...，BJ，尋找與邊信息Y距離最近的量化點，作為壓縮系數(shù)在測量后的估計值；(53)利用壓縮系數(shù)估計值進行稀疏重構(gòu)，恢復原始視頻圖像信號序列。4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于所述數(shù)據(jù)采樣和離散余弦DCT變換操作的原理是把數(shù)據(jù)流分成4X4像素塊，再乘以DCT變換矩陣后，將視頻源從時間域變換到頻域；因在變換后得到的4X4變換系數(shù)矩陣中，信號的能量主要集中于少數(shù)幾個變換系數(shù)，且低頻的變換系數(shù)有較大能量；為降低傳輸速率，只傳送前幾個變換系數(shù)；所述DCT逆變換的實現(xiàn)原理是在DCT逆變換時，將DCT變換系數(shù)乘以逆DCT變換矩陣就能得到恢復序列。5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于所述利用CS技術(shù)對視頻圖像數(shù)據(jù)進行壓縮處理的原理是當給定NXN的矩陣v=[i^IV2|...IV,]，式中，N是自然數(shù)，Vi表示矩陣的i列時，一個長度為N的實數(shù)信號x就表示為X=;當該式中的Si系數(shù)只有K個不等于零時，該實數(shù)信號x被稱為K-稀,=1疏信號；就能夠利用CS技術(shù)對信號x進行欠采樣，即以低于奈奎斯特速率進行采樣，并在接收端進行恢復；在實現(xiàn)時，通過引入MXN，K<M<N，K和M都是自然數(shù)的測量矩陣①，并計算y=①x，得到y(tǒng)=①x=①vs=0s，式中，s=[Sl，s2，，sN]T，T表示矩陣的轉(zhuǎn)置，因M<N，y即為采樣并壓縮后的信號；所述CS的稀疏重構(gòu)原理是在接收端，先利用稀疏恢復算法接收根據(jù)信號y恢復s，然后利用公式x=2>,,就能恢復x。6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于所述實現(xiàn)三種不同結(jié)構(gòu)的分布式信源編碼的第一種構(gòu)建方法是在分布式信源編碼DSC過程的各個相應操作步驟中，基本層視頻傳輸恢復仍然采用傳統(tǒng)信源編碼中的數(shù)據(jù)采樣與DCT變換操作和DCT逆變換；利用恢復視頻產(chǎn)生邊信息Y的采樣和壓縮操作中，用CS操作替代傳統(tǒng)信源編碼中的數(shù)據(jù)采樣與DCT變換操作；增強層視頻傳輸恢復中的采樣和壓縮的相關(guān)操作，都用CS操作和CS的稀疏重構(gòu)分別替代傳統(tǒng)信源編碼中的數(shù)據(jù)采樣與DCT變換操作和DCT逆變換。7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于所述實現(xiàn)三種不同結(jié)構(gòu)的分布式信源編碼的第二種構(gòu)建方法是在分布式信源編碼DSC過程的各個相應操作步驟中，增強層視頻傳輸恢復中的采樣和壓縮的相關(guān)操作都仍然采用傳統(tǒng)信源編碼中的數(shù)據(jù)采樣與DCT變換操作和DCT逆變換；基本層視頻傳輸恢復中的采樣和壓縮的相關(guān)操作，用CS操作和CS的稀疏重構(gòu)分別替代傳統(tǒng)信源編碼中的數(shù)據(jù)采樣與DCT變換操作和DCT逆變換。8.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于所述實現(xiàn)三種不同結(jié)構(gòu)的分布式信源編碼的第三種構(gòu)建方法是在分布式信源編碼DSC過程的各個相應操作步驟中，基本層和增強層涉及的采樣和壓縮的相關(guān)操作都用CS操作和CS的稀疏重構(gòu)分別替代傳統(tǒng)信源編碼中的數(shù)據(jù)采樣與DCT變換操作和DCT逆變換。全文摘要一種基于壓縮感知CS技術(shù)的分布式信源編碼的方法，是利用CS技術(shù)的優(yōu)點和視頻圖像的稀疏特性，將其結(jié)合到分布式信源編碼DSC的實現(xiàn)過程中，形成一種新的分布式信源編碼方法。即在DSC過程的相應操作步驟中，利用CS技術(shù)處理視頻圖像數(shù)據(jù)和執(zhí)行對應的恢復處理用CS操作和CS的稀疏重構(gòu)分別替代傳統(tǒng)信源編碼中的數(shù)據(jù)采樣與DCT變換操作和DCT逆變換，以便利用很少的測量數(shù)據(jù)重建視頻圖像源，降低系統(tǒng)的采樣速率和儲存負擔，增強系統(tǒng)的魯棒性，并實現(xiàn)三種不同結(jié)構(gòu)的分布式信源編碼的構(gòu)建。本發(fā)明不僅能夠降低系統(tǒng)的采樣率和操作復雜度，顯著地降低了數(shù)據(jù)采樣及其相關(guān)處理的工作量和所需要的存儲空間，還能提高系統(tǒng)的魯棒性和降低數(shù)據(jù)傳輸速率。文檔編號H04N7/30GK101742313SQ20091024262公開日2010年6月16日申請日期2009年12月10日優(yōu)先權(quán)日2009年12月10日發(fā)明者徐文波,汪瀅,牛凱,王東昊,賀志強申請人:北京郵電大學