分布式信源编码——原理、算法及应用 分布式计算原理与应用

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本书知识全面、深浅适宜，很适合信号处理、图像处理等领域的学生和研究人员参考阅读。

书名：分布式信源编码——原理、算法及应用

作者：刘荣科

定价：49

出版日期：2011-09

内容简介：本书深入系统地阐述了分布式信源编码的基本原理，介绍各种应用，反映国际上的最新进展与研究成果。全书分两部分：第一部分阐述分布式信源编码原理，介绍不同类型信源在分布式环境下的性能界限，从变换、量化、零误差编码角度讨论分布式编码与传统编码的不同之处，并专门针对稀疏信号的分布式压缩进行研究探讨；第二部分介绍分布式信源编码的算法与应用，给出了实际的分布式编码框架，并针对麦克风阵列、分布式视频压缩、多视点视频压缩、超光谱图像压缩以及生物安全等应用领域提供了基于分布式编码原理的解决方案。

读者对象：本书逻辑严谨、细致全面、图文并茂、生动详细。既可以作为研究生的理论教材，也可作为工程师的参考手册。

目录
第一部分原 理
第1章 分布式信源编码基础（2）
1.1 引言（2）
1.2 集中式信源编码（2）
1.2.1 无损信源编码（2）
1.2.2 有损信源编码（3）
1.2.3 记忆信源的有损信源编码（4）
1.2.4 实际中的问题（5）
1.3 分布式信源编码（6）
1.3.1 无损信源编码（6）
1.3.2 有损信源编码（7）
1.3.3 编码器与解码器互通信息（9）
1.4 远程信源编码（10）
1.4.1 集中式情况（10）
分布式信源编码——原理、算法及应用 分布式计算原理与应用
1.4.2 分布式：CEO问题（12）
1.5 联合信源信道编码（14）
致谢（16）
附录A 定义注记（16）
A.1 注记（16）
A.1.1 集中式信源编码（17）
A.1.2 分布式信源编码（18）
A.1.3 远程信源编码（18）
参考文献（19）
第2章 分布式变换编码（23）
2.1 引言（23）
2.2 集中式变换编码基础（23）
2.2.1 变换编码概论（23）
2.2.2 无损压缩（24）
2.2.3 量化器（25）
2.2.4 比特分配（26）
2.2.5 变换（26）
2.2.6 线性估计（28）
2.3 分布式KLT变换（28）
2.3.1 问题描述和注记（29）
2.3.2 二端信源（30）
2.3.3 多端情况和分布式KLT算法（33）
2.4 其他变换方法（34）
2.4.1 含边信息的分布式变换编码（34）
2.4.2解码端含边信息的信源编码的高速率分析（34）
2.5 基于FRI信号的分布式压缩的新方法（35）
2.5.1 二维FRI信号的抽样条件（35）
2.5.2 实例：TBLP编码（36）
2.6 小结（39）
参考文献（40）
第3章 分布式信源编码的量化（42）
3.1 引言（42）
3.2 问题的形成（44）
3.2.1 注记（44）
3.2.2 网络分布式信源编码（44）
3.2.3 成本、失真和速率度量（44）
3.2.4 最优量化和重建函数（45）
3.2.5 示例：边信息的量化（46）
3.3 最佳量化器的设计（46）
3.3.1 最优化条件（46）
3.3.2 分布式情况下的Lloyd算法（47）
3.4 实验结果（48）
3.5 高速率分布式量化（50）
3.5.1 原始信源的高速率WZ量化（50）
3.5.2 加噪信源的高速率WZ量化（52）
3.5.3 高速率网络分布式量化（54）
3.6 最新实验结果（57）
3.7 小结（58）
参考文献（59）
第4章 零误差分布式信源编码（62）
4.1 引言（62）
4.2 图论相关知识（64）
4.2.1 VLZE编码与图论（64）
4.2.2 基本定义和注记（65）
4.2.3 图熵（66）
4.2.4 图容量（68）
4.3 补图熵和VLZE编码（68）
4.4 网络扩展（70）
4.4.1 扩展1：无边信息的VLZE编码（70）
4.4.2 扩展2：含边信息的VLZE编码（71）
4.5 VLZE编码设计（73）
4.5.1 最佳编码设计的难度（73）
4.5.2 限制码长的编码难度（75）
4.5.3指数时间复杂度的最优VLZE编码设计算法（76）
4.6 小结（77）
参考文献（78）
第5章 稀疏信号的分布式编码（79）
5.1 引言（79）
5.1.1 稀疏信号（79）
5.1.2 压缩采样的信号恢复（80）
5.2 分布式信源编码的压缩采样（81）
5.2.1 模型假设（82）
5.2.2 分析（83）
5.2.3 仿真结果（86）
5.3 信息论相关问题（87）
5.4 结论：压缩采样的发展（88）
5.5 量化器性能和量化误差（89）
致谢（89）
参考文献（90）
第二部分 算法及应用
第6章 Slepian-Wolf编码器设计（94）
6.1 引言（94）
6.2 非对称SW编码（94）
6.2.1 非对称SW编码原理（95）
6.2.2 基于信道码的SW编码器设计（97）
6.2.3 速率自适应（99）
6.3 对称式SW编码（101）
6.3.1 时分复用法（102）
6.3.2 校验位法（102）
6.3.3 伴随式法（103）
6.3.4 信源分解（105）
6.3.5 速率自适应（106）
6.4 高级论题（107）
6.4.1 基于信源编码的实际编码设计（107）
6.4.2 非二进制信源的情况（108）
6.4.3 M个信源的情况（109）
6.5 小结（109）
参考文献（109）
第7章 麦克风阵列的分布式压缩（112）
7.1 引言（112）
7.2 声场空时特性的演进（112）
7.2.1 录音场景（113）
7.2.2 频谱特性（115）
7.2.3 空时采样和重建（116）
7.3 惠更斯模型（119）
7.3.1 模型设置（119）
7.3.2 编码方案（120）
7.3.3 率失真函数（121）
7.4 双耳助听器结构（125）
7.4.1 结构（125）
7.4.2 编码方法（126）
7.4.3 率失真函数（127）
7.5 小结（130）
致谢（130）
参考文献（131）
第8章分布式视频编码：基本理论、编解码原理及性能（133）
8.1 引言（133）
8.2 分布式视频编码的基础（134）
8.3 早期WZ视频编码构架（136）
8.3.1 斯坦福WZ视频编/解码器（136）
8.3.2 伯克利WZ视频编码（138）
8.3.3 早期WZ视频编解码的对比（139）
8.4 WZ帧视频编解码未来的发展（140）
8.4.1 提升RD性能（140）
8.4.2 移除反馈信道（142）
8.4.3 提高抗差错性能（143）
8.4.4 提供可扩展性（143）
8.5 DISCOVERWyner-Ziv视频编解码（144）
8.5.1 变换和量化（146）
8.5.2 Slepian-Wolf编码（147）
8.5.3 边信息生成（148）
8.5.4 相关噪声建模（149）
8.5.5 重建（149）
8.6 DISCOVER编解码性能（150）
8.6.1 性能评估环境（150）
8.6.2 RD性能评估（152）
8.6.3 复杂度（162）
8.7 小结（167）
致谢（168）
参考文献（168）
第9章基于分布式信源编码原理的多视点视频编码（171）
9.1 引言（171）
9.2 跟踪模型（171）
9.2.1 刚性物体的图像外观模型（172）
9.2.2 3D运动和光照的反向合成估计（173）
9.3 分布式压缩方案（175）
9.3.1 特征提取与编码（176）
9.3.2 帧的类型（177）
9.3.3 边信息的类型（177）
9.4 实验结果（178）
9.5 结论（183）
参考文献（183）
第10章 超光谱图像分布式压缩（185）
10.1 引言（185）
10.1.1 超光谱图像压缩：发展现状（186）
10.1.2 概述（187）
10.2 超光谱图像压缩（187）
10.2.1 数据特性（187）
10.2.2 带内冗余和带间相关性（188）
10.2.3 已有的超光谱压缩技术的限制（189）
10.3 基于DSC的超光谱图像压缩（189）
10.3.1基于DSC的超光谱压缩的潜在优势（190）
10.3.2DSC用于超光谱图像压缩面临的挑战（191）
10.4 实例设计（191）
10.4.1针对超光谱图像无损压缩的DSC技术（192）
10.4.2基于小波变换的超光谱图像有损及无损SW编码（193）
10.4.3使用集合理论的多光谱图像分布式压缩（197）
10.5 小结（197）
参考文献（197）
第11章 生物数据安全（201）
11.1 引言（201）
11.1.1 研究目的（201）
11.1.2 结构与系统的安全性（201）
11.1.3 本章内容安排（202）
11.2 相关工作（202）
11.3基于Syndromes的生物安全技术概论（204）
11.3.1 符号表示（204）
11.3.2 注册与认证（204）
11.3.3 性能指标：安全性和鲁棒性（205）
11.3.4 安全性表示（206）
11.3.5基于Syndrome编码的加密算法（208）
11.4 虹膜系统（209）
11.4.1 注册和认证（209）
11.4.2 实验结果（210）
11.5 指纹系统：建模方法（211）
11.5.1 指纹的细节图（212）
11.5.2 指纹细节图的建模和运动（212）
11.5.3 安全性和鲁棒性实验评估（214）
11.5.4 建模法的补充说明（215）
11.6 指纹系统：基于变换的方法（216）
11.6.1 特征矢量的特性（216）
11.6.2 特征变换算法（217）
11.6.3 安全性和鲁棒性的实验评估（218）
11.7 小结（220）
参考文献（221）




译 者 序
随着现代通信技术的飞速发展，通信的内容和形式发生了天翻地覆的变化，新应用也层出不穷。分布式信源编码(DSC)应运而起，它提供一种新型的编解码框架，成为国际上令人瞩目的研究热点。本书正是综合当前分布式信源编码最新理论及应用研究成果而成的一部学术著作。
本书具有以下三个特点：
理论深刻，分析透彻。本书前半部分从信息论角度深入阐述了分布式信源编码的基本原理。逻辑严密，由简入繁，层层深入，全面论述了各种情况下分布式信源编码的性能界限，综合了广大研究者关于分布式信源编码理论的重要成果，对分布式信源编码理论研究者和学习者无疑是一本全面且高端的参考资料。
资深学者，权威力作。本书的每个章节均由DSC领域的资深学者撰写，书中所阐述的内容均是他们关于DSC问题的思想结晶，在国际权威杂志上发表，反映了当前最前沿的研究成果，因此能够为广大读者提供权威参考。
内容全面，结构合理。本书从理论分析到实际算法设计，全面囊括了DSC领域的关键研究成果，从基础理论入手，逐层过渡到实际应用，涵盖的内容丰富全面且精辟入里，必将成为DSC领域的经典读本。
译者所在课题组从2006年开始研究分布式信源编码理论、算法和应用，陆续获得国家自然科学基金（60702012）、教育部留学归国人员启动基金和国家863计划支持，开展DSC理论及其在视频编码、立体电视网络传输、遥感等方向应用的研究工作。作为DSC领域的权威参考资料，原著为译者的研究工作提供了便利。课题组遂考虑组织将此书翻译成中文，与广大中国科研人员共享。
本书翻译和校对由刘荣科负责，课题组王潇、潘旭洲、吕小倩、王闰昕、王岩、侯毅、常承伟、赵岭等参与第一部分基础理论的翻译，岳志、王健蓉、段瑞枫、关博深、时琳、温伟、胡伟、周游等参与第二部分算法与应用的翻译。本书的出版得到课题组电子工业出版社通信出版分社的王春宁博士和曲昕编辑等老师的大力支持和帮助，在此表示感谢。由于时间有限，加之译者水平有限，特别是一些新的专业术语尚无统一标准译法，翻译中的错误和不妥之处在所难免，敬请广大读者及同行专家批评指正。


译者
2011年6月于北京


前言
在传统的信源编码问题中，通常只有一个编码器，利用信源内部的冗余达到压缩的目的。但是，在无线传感器网络或者摄像机网络等应用场合中，通常包含多个在空间上相互独立的编码器，此时无法将所有数据传送到一个中心点再进行压缩，而需要分别独立进行压缩，由此产生的信源编码问题称为分布式信源编码（DSC，DistributedSourceCoding）。该理论首先在20世纪70年代提出，但是直到近十年，随着基础理论进一步发展，分布式信源编码才取得了实质性进展，原因是学者发现了分布式信源编码与噪声信道纠错码之间具有密切的联系。20世纪90年代，信道纠错码取得了突飞猛进的发展，涌现了Turbo码和LDPC（Low-DensityParity Check）码等高效信道码。通过这些高效的信道纠错码，我们可以实现性能良好的分布式信源编码。
同时，分布式信源编码的思想对视频压缩也产生了相当大的影响。通常情况下，视频压缩是一个集中式的压缩问题。而利用分布式信源编码原理，我们可以把视频每一帧单独进行压缩。这种算法不仅具有优良的压缩效果，而且有许多优势，例如，将编码器的复杂度转移到了解码器。
本书总结了近十年来的研究成果。全书可以分为两部分，第一部分讲述理论基础，第二部分介绍算法与应用。
第1章由Eswaran和Gastpar撰写，从经典结论开始，总结了分布式信源编码理论的发展。该章重点强调了直接信源编码和非直接（或加噪）信源编码的区别：在分布式场景下，二者具有本质性区别。尤其在考虑编码器数量的标度律时，区别尤为明显，非直接编码的标度律截然不同。通常情况下，压缩与变换是紧密联系的，我们自然会想到将传统的集中式变换编码扩展到分布式编码中去。在第2章中，Chaisinthop和Dragotti实现了该想法，概述了已有的分布式变换编码。在第3章中，Rebollo-Monedero 和Girod阐述了分布式信源编码的量化问题。分布式情况下需要一组新的工具对量化器进行优化，本章给出了迄今为止的部分研究结果。有效的分布式信源编码通常具有一个误差概率，随着码长增加，该误差概率趋近于零。在第4章中，Tuncel、Nayak、Koulgi和Rose考虑误差概率必须为零的情况，此时对速率有更严格的要求。在第5章中，Goyal、Fletcher和Rangan将分布式信源编码的思想与稀疏信号模型联系起来。随着压缩感知的发展，稀疏信号模型在近年来得到了广泛的关注。
本书的第二部分侧重于算法和实际应用。近几十年来，这方面的发展相比理论基础更为显著。第6章由Guillemot和Roumy撰写，概述了基于Trubo码和LDPC码的DSC技术，并给出了丰富的实例。第7章由Roy、Ajdler、Konsbruck和Vetterli撰写，将DSC技术用于麦克风阵列中，并且用明确的空间模型来描述采样环境以及信源相关性。第8章由Peteira,Brites和Ascenso撰写，概述了DSC思想在视频编码中的应用：将一个视频流逐帧编码，对当前帧进行编码时，将前一帧和后一帧当做边信息。本章首先介绍Berkeley和Stanford最早提出的分布式视频编码方案，然后详细描述了经过改进的视频编码方案（也称为DISCOVER方案）。在第9章中，Nayak、Song、Tuncel和Roy-Chowdhury考虑了多视角视频编码的问题，提出了将DSC技术用于多视角视频压缩中的方案。第10章由Cheung和Ortega撰写，研究了将DSC技术应用于超光谱图像压缩的问题。最后，在第11章中，Vetro、Draper、Rane和Yedidia将DSC用于生物安全中，具有一定的创新性。当用人的指纹、虹膜或者遗传基因做密码时，由于人的指纹、虹膜或者基因是固定的，所以出于安全性考虑，不能直接保存原始的生物信息，使用DSC思想可以获得该问题的一种解决方案。
本书的主要目标在于，为那些对分布式信源编码感兴趣的工程师、研究者和学生提供有益的参考。到目前为止，该理论的很多研究成果在不同的期刊和会议上已经发表，希望该书能够为这个不断发展的研究领域提供综合的研究视角。
本书的完成离不开各位作者的热情和努力。我们非常荣幸能够与该领域最优秀的研究者合作。他们满怀热情地投入到该工作中，给我们提供了各部分精彩的章节。从他们身上，我们受益匪浅。同时，我们还要感谢这些章节的评论专家。他们拿出宝贵时间给出了具有建设性的意见。最后，感谢出版社的全体人员——尤其是高级组稿编辑TimPitts以及Melanie Benson，感谢他们的持续帮助。


Pier Luigi Dragotti, London,UK
Michael Gastpar, Berkeley, California, USA





  
信源编码原理与应用 

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