b'\n_START_ARTICLE_\nDistributed Video Coding\n_START_SECTION_\nDatos generales\n_START_PARAGRAPH_\nLa codificaci\xc3\xb3n distribuida de v\xc3\xaddeo responde a unas nuevas necesidades como son las c\xc3\xa1maras de vigilancia de baja potencia, las c\xc3\xa1maras inal\xc3\xa1mbricas por PC o las c\xc3\xa1maras de tel\xc3\xa9fonos m\xc3\xb3viles. En estas arquitecturas es importante tener un bajo consumo de potencia tanto en el codificador como en el decodificador. Esto requiere disponer de un codificador de bajo coste y baja complejidad mientras que el decodificador puede ser m\xc3\xa1s complejo y costoso. _NEWLINE_En cambio la codificaci\xc3\xb3n de v\xc3\xaddeo tradicional se basan en la aplicaci\xc3\xb3n de una transformada matem\xc3\xa1tica (eliminaci\xc3\xb3n de la redundancia espacial) y en la aplicaci\xc3\xb3n de la estimaci\xc3\xb3n y compensaci\xc3\xb3n del movimiento (eliminaci\xc3\xb3n de la redundancia temporal). Esta codificaci\xc3\xb3n supone una gran complejidad en el codificador del orden de 5 a 10 veces m\xc3\xa1s complejo que el descodificador. De tal manera que el codificador es el m\xc3\xa1ximo responsable en lograr el m\xc3\xa1ximo ratio de compresi\xc3\xb3n mientras que el decodificador se limita a ejecutar las \xc3\xb3rdenes dictadas por el codificador. Este tipos de codificaci\xc3\xb3n funciona de manera muy eficiente cuando el v\xc3\xaddeo es codificado una sola vez y en cambio va a ser decodificado muchos m\xc3\xa1s veces. Este es el caso del v\xc3\xaddeo bajo demanda.\n_START_SECTION_\nCaracter\xc3\xadsticas\n_START_PARAGRAPH_\nLa codificaci\xc3\xb3n de v\xc3\xaddeo se basa en dos resultados derivados de la Teor\xc3\xada de la Informaci\xc3\xb3n: los teoremas de Slepian-Wolf y de Wyner-Ziv. Estos teoremas proponen que en la codificaci\xc3\xb3n de dos o m\xc3\xa1s secuencias aleatorias, dependientes una de la otra, son codificadas de una manera independiente. Un \xc3\xbanico descodificador intenta explotar las dependencias existentes entre los dos flujos originales. Esta codificaci\xc3\xb3n nos permito desplazar la complejidad del codificador al descodificador.\n_START_SECTION_\nAntecedentes\n_START_PARAGRAPH_\nEn los a\xc3\xb1os setenta se formularon dos teoremas de Slepian\xe2\x80\x93Wolf y Wyner-Ziv que permit\xc3\xadan codificar dos se\xc3\xb1ales estad\xc3\xadsticamente independientes de una manera distribuida (codificaci\xc3\xb3n separada, decodificaci\xc3\xb3n conjunta) utilizando un flujo de transmisi\xc3\xb3n parecida a los sistemas tradicionales de codificaci\xc3\xb3n de v\xc3\xaddeo. El teorema de Slepian\xe2\x80\x93Wolf tambi\xc3\xa9n se conoce como codificaci\xc3\xb3n distribuida sin p\xc3\xa9rdidas. Y el teorema de Wyner-Ziv se conoce como codificaci\xc3\xb3n distribuida con p\xc3\xa9rdidas._NEWLINE_Dos fuentes X e Y, estad\xc3\xadsticamente dependientes y codificadas de forma conjunta, la transmisi\xc3\xb3n sin p\xc3\xa9rdidas puede realizarse a una tasa binaria R igual o superior a su entrop\xc3\xada conjunta H(X,Y). _NEWLINE_El Teorema de Slepian-Wolf establece que la transmisi\xc3\xb3n de X e Y, con una probabilidad de error cercana a cero puede realizarse a una tasa H(X,Y) cuando ambas fuentes se codifican separadamente pero se decodifican conjuntamente._NEWLINE_Un codificador que explota este hecho recibe el nombre de codificador de Slepian-Wolf (SWC \xe2\x80\x93 del ingl\xc3\xa9s Slepian Wolf Coder). En concreto, si X e Y se codifican con tasas RX e RY respectivamente, entonces la transmisi\xc3\xb3n con una probabilidad de error cercana a cero puede realizarse si RX \xc2\xb3 H(X/Y), RY\xc2\xb3 H(Y/X) y RX + RY\xc2\xb3 H(X,Y) (ver Figura 3). Evidentemente, el caso \xc3\xb3ptimo consiste en realizar la codificaci\xc3\xb3n en aquellas tasas (RX, RY) en las que RX +RY es H(X,Y) (l\xc3\xadmites de Slepian-Wolf)._NEWLINE_ _NEWLINE_Por ejemplo, la se\xc3\xb1al Y (llamada informaci\xc3\xb3n lateral) puede transmitirse primero a una tasa RY = H(Y) mientras que la se\xc3\xb1al X (llamada se\xc3\xb1al principal) puede transmitirse despu\xc3\xa9s a una tasa RX = H(X/Y), ya que Y estar\xc3\xa1 en el decodificador y podr\xc3\xa1 ser utilizada en la decodificaci\xc3\xb3n (Figura 4)._NEWLINE_Los teoremas Slepian-Wolf y Wyner-Ziv no describen el dise\xc3\xb1o constructivo de c\xc3\xb3digos que permitan una codificaci\xc3\xb3n de fuente \xc3\xb3ptima o aproximadamente \xc3\xb3ptima desde el punto de vista tasa-distorsi\xc3\xb3n. De hecho, el paradigma de codificaci\xc3\xb3n que proponen estos teoremas no ha sido explotado desde un punto de vista pr\xc3\xa1ctico, hasta muy recientemente con la aparici\xc3\xb3n de aplicaciones y escenarios en los que resulta necesario realizar una codificaci\xc3\xb3n de baja complejidad.\n_START_SECTION_\nImplementaci\xc3\xb3n\n_START_PARAGRAPH_\nDentro de la Codificaci\xc3\xb3n Distribuida de V\xc3\xaddeo hay dos modelos propuestos por dos facultades americanas que son la referencia y a partir de los cuales se parte en los diferentes proyectos versados en este tema; los modelos propuestos por Girod (Stanford)y Ramchamdran (Berkeleley). En el siguiente diagrama se muestra el modelo standford.\n_START_SECTION_\nModelo Stanford\n_START_PARAGRAPH_\nEl modelo Stanford basado en t\xc3\xa9cnicas de codificaci\xc3\xb3n de canal. La idea es tratar la informaci\xc3\xb3n lateral (Y) como una versi\xc3\xb3n ruidosa de la se\xc3\xb1al principal (X). Entonces Y debe ser enviada usando una codificaci\xc3\xb3n convencional (Intraframe) mientras que X es enviada a una tasa menor que su entrop\xc3\xada.\n_START_SECTION_\nModelos actuales\n_START_PARAGRAPH_\nEl mismo a\xc3\xb1o haciendo uso de turbo codecs para la codificaci\xc3\xb3n del canal, a\xc3\xb1adiendo la transformada DCT y a\xc3\xb1adiendo informaci\xc3\xb3n adicional para ayudar al decodificador a mejorar la estimaci\xc3\xb3n del movimiento se consigui\xc3\xb3 unos resultados muy parecidos a los est\xc3\xa1ndares de codificaci\xc3\xb3n tradicional._NEWLINE_El a\xc3\xb1o 2005 el Instituto Superior T\xc3\xa9cnico (IST) de Lisboa se desarroll\xc3\xb3 un otra propuesta de DVC basada en turbo codecs. _NEWLINE_El proyecto europeo DISCOVER est\xc3\xa1 formado por un grupo de universidades. Su objetivo es valorar y explotar todas las posibilidades que ofrece el DVC para as\xc3\xad especificar arquitecturas que se puedan integrar en sistemas de comunicaciones.\n_START_SECTION_\nFuturas l\xc3\xadneas de investigaci\xc3\xb3n de la codificaci\xc3\xb3n de v\xc3\xaddeo distribuido\n_START_PARAGRAPH_\nAlgunas aplicaciones concretas en las que se prev\xc3\xa9 que esta tecnolog\xc3\xada tendr\xc3\xa1 un fuerte impacto las encontramos en dos escenarios bien definidos: la transmisi\xc3\xb3n de v\xc3\xaddeo en comunicaciones m\xc3\xb3viles y la compresi\xc3\xb3n de se\xc3\xb1ales_NEWLINE_provenientes de redes de v\xc3\xaddeosensores._NEWLINE_En el caso de la codificaci\xc3\xb3n distribuida para transmisi\xc3\xb3n de v\xc3\xaddeo en redes m\xc3\xb3viles, se pretende evaluar las prestaciones de estas t\xc3\xa9cnicas teniendo en cuenta las caracter\xc3\xadsticas propias de este escenario (limitaci\xc3\xb3n en ancho de banda, adaptaci\xc3\xb3n al ancho de banda de canal, robustez ante errores, posibilidad de canales de retorno). _NEWLINE_Adem\xc3\xa1s, se considera especialmente relevante valorar las posibilidades de an\xc3\xa1lisis de las im\xc3\xa1genes que se pueden_NEWLINE_realizar en las estaciones base con objeto de optimizar el uso de la informaci\xc3\xb3n lateral. El objetivo es pues introducir m\xc3\xa9todos de an\xc3\xa1lisis m\xc3\xa1s sofisticados que permitan mejorar los resultados actuales. Adem\xc3\xa1s, el an\xc3\xa1lisis de la imagen en el decodificador puede proporcionar informaci\xc3\xb3n de alto nivel (metadatos) que pueden resultar \xc3\xbatiles como valor a\xc3\xb1adido a los servicios de v\xc3\xaddeo en terminales m\xc3\xb3viles._NEWLINE_En el caso de la codificaci\xc3\xb3n distribuida aplicada a la compresi\xc3\xb3n de se\xc3\xb1ales de una red de v\xc3\xaddeosensores, el objetivo es el de estudiar la eficacia de este tipo de compresi\xc3\xb3n cuando se consideran todos los tipos de correlaciones existentes (dentro de una misma se\xc3\xb1al o entre varias se\xc3\xb1ales). _NEWLINE_Los algoritmos publicados hasta la fecha, explotan la correlaci\xc3\xb3n existente dentro de cada se\xc3\xb1al de v\xc3\xaddeo o la correlaci\xc3\xb3n espacial entre varias se\xc3\xb1ales, pero no todas las correlaciones simult\xc3\xa1neamente. Evidentemente, el contenido de cada escena o la disposici\xc3\xb3n de las c\xc3\xa1maras y de los objetos puede hacer que s\xc3\xb3lo parte de la correlaci\xc3\xb3n temporal o espacial sea \xc3\xbatil como informaci\xc3\xb3n lateral.'