分布式编码(Distributed Video Coding)是基于Slepian-Wolf边信息无损压缩和Wyner-Ziv边信息有损压缩理论的一种新的视频编码理念。即,独立同分布信源在独立编码、联合解码的条件下,可实现率失真区间逼近联合编码的可实现区域边界。这意味着边信息的独立编码和联合解码成为可能,即允许将大量的复杂计算从编码端转移到解码端,从而延伸出更广泛的应用。另一方面,多视点技术作为未来互动媒体的新兴应用,过去几年中被广泛的研究。这些研究集中在编解码方案和摄像头内插技术方面。多视点技术可以通过几个摄像头,为虚拟(不存在)摄像头创建视频图像,称为自由场景的视点导航。分布式多视点视频编码(Distributed Multi-view Video Coding)的出现则是为了挖掘解码端的冗余信息,对不同视频流实现有效的编码。这一点继承了分布式的低编码复杂度、植入式的错误恢复性能和编码端摄像头无需交互的优点。本文中,我们对分布式多视点视频编码采用了松弛约束的概念,提出了一个基于子图匹配的编解码框架。该框架不需要知道摄像头的参数配置,利用图像分割、匹配生成视点间边信息。更重要的是,图像的多重描述,如点特征和图形表示,用来产生显著的特征约束。这些稀疏的数据作为一个假设空间,目的是从事先推断出的松弛约束集合中,得到视点间边信息的最优匹配结果。来自先验特征信息的填充约束了相邻视点间的关系,为联合多视点解码中的边信息的生成提供了很好的补偿作用。为了增强特征匹配的稳定性和3D视点模型的精确性,本方案采用了PCA-SIFT和薄板样条(TPS)技术。在具体实现上,本文提出的方案包括了四个主要的步骤:第一步中图像分割的目的是将每个图片分成小的区域。每个区域包含相似的内容,有利于单独实现补偿。第二步通过计算特征值PCA-SIFT描述子的最小欧氏距离,实现有效的子图匹配。具有仿射变换和非仿射变换性质的TPS几何变换在第三步中生成左右视点边信息。最后,视点融合技术用于生成合成的视点间边信息。利用时间和视点的边信息,产生最终的边信息。实验结果显示,对于高速运动的物体本方法具有更高精度的预测。同时该方案在率失真上也具有显著的提高。