분산 동영상 부호화 시스템에서는 복호기에서 Wyner-Ziv 프레임을 복원하기 위해서 부호기에서 생성된 패리티비트를 사용하게 된다. 이때 오류 정정 부호로 터보 부호나 LDPC 부호가 사용되는데 복호기에서는 원 Wyner-Ziv 프레임을 모르기 때문에 오류 정정을 위한 효과적인 상관 잡음 모델링이 필요하다. 본 논문에서는 복호기에서 Wyner-Ziv 프레임과 부가정보 간의 상관 잡음을 효과적으로 모델링하기 위한 방법을 제안하고 추정한 상관 잡음 모델이 분산 동영상 부호화 시스템에 미치는 영향을 분석한다. 또한 모의실험을 위해 H.264 intraframe 부호화 방법으로 부호화된 키 프레임을 사용하였는데 부호기에서 동적으로 키 프레임 양자화 파라미터 값을 추정하기 위한 방법을 제안하고 성능을 해석한다.
In the distributed video coding system, the parity bits, which are generated in encoders, are used to reconstruct Wyner-Ziv frames. Since the original Wyner-Ziv frames are not known in decoders, the efficient correlation noise modeling for turbo or LDPC code is necessary. In this paper, an efficient correlation noise modeling method is proposed and the performance is analyzed. The method to estimate the quantization parameters for key frames, which are encoded using H.264 intraframe coding technique, is also proposed. The performance of the proposed system is evaluated by extensive computer simulations.
