分布式视频编码(Distributed video coding,DVC)作为一种新型低成本、强健的视频编码方案正在迅速普及。基于分布式信源编码原理,分布式视频编码的优势在于仅解码端可访问边信息的情况下,根据接收到的WZ(Wyner-Ziv,WZ)帧伴随子和边信息帧就可以对原始信息进行解码重构,而不需要编码端进行复杂的运动补偿计算。然而,最先进的Wyner-Ziv视频编码设计也仅在相关信源之间的统计参数是固定且编解码端已知的情况下才会表现良好。而在实际的DVC中相关噪声分布是非平稳的,所以存在相关统计参数未知的问题。因此,如何准确地预测和追踪相关噪声参数对DVC系统十分重要。论文通过对分布式视频编码技术及相关参数估计算法的研究,提出DVC中可自适应估计和追踪相关噪声参数的滑窗自适应相关估计算法。具体研究内容和工作如下:(1)考虑到分布式视频编码中信源和边信息之间的相关噪声分布是非平稳的,将动态的相关估计方法引入Slepian-Wolf解码过程中,对非平稳相关参数估计算法进行研究。区别于以往的离线估计和静态在线估计,论文使用的动态在线估计方法是在解码过程中利用当前信息流优化参数,反过来优化的参数又加快迭代收敛。在基于LDPC码的Slepian-Wolf编码中,重点研究动态在线相关估计方法——滑窗置信传播算法,并对该算法的最优窗口选择的目标函数和搜索策略进行改进,最后通过实验验证并对算法的性能进行对比分析。(2)在分布式视频编码中创新引入滑窗技术,提出基于滑窗的自适应相关估计算法。该算法针对视频信号的非平稳性,是嵌入到在Slepian-Wolf解码过程中的,结合从编码端接受的伴随子信息和边信息动态在线估计相关噪声模型的统计参数;随着迭代译码过程地不断进行,相关参数估计会越来越准确,反过来准确的相关参数可以提高译码的准确性;而滑动窗口技术可以加速计算,阈值设置又可以自适应地选择是否进行重估,节省了不必要开销,从而优化迭代译码过程进而提高DVC系统性能。(3)设计并实现基于滑窗自适应相关估计算法的分布式视频编码系统。系统的编码端使用LDPCA码进行编码并控制比特面码率,解码端使用调整后的联合比特面置信传播算法进行迭代译码,并使用所提滑窗的自适应相关估计算法进行自适应地追踪和预测相关噪声模型的统计参数。最后以先进的DVC框架DISCOVER和传统没有进行自适应追踪估计的DVC设计为基准,在变换域的WZ视频编码中从整体率失真性能、估计精确度、解码效率三个方面说明所提算法优势,在取得良好率失真性能的同时并没有增加太多计算和时间开销。