分布式视频编码（Distributed Video Coding, DVC）是一种在编码端和解码端之间利用边信息（Side Information, SI）进行高效编码的策略，它通过将编码负担分摊到编码器和解码器两端来降低编码复杂度。这种技术特别适用于资源有限的编码器和资源丰富的解码器场景，例如视频传感器网络或多源图像捕获系统。
在传统的视频编码中，如MPEG或H.26x系列标准，编码器生成的压缩视频流包括I帧（关键帧）、P帧（前向预测帧）和B帧（双向预测帧），这些帧共同组成一个图像组（Group of Pictures, GOP）。GOP结构是固定的，例如常见的IBBPBBP模式，其中I帧用于初始化预测，P帧和B帧则依赖于I帧或前一帧进行预测编码，从而减少数据量。
然而，固定长度的GOP结构并不总是最优的，因为视频序列中的帧间相关性是随时间变化的。在分布式视频编码中，边信息的质量对编码效率至关重要。如果解码端无法充分利用帧间冗余，边信息的生成质量会下降，进而影响整体编码性能。
针对这个问题，研究提出了自适应图像组结构方案。该方案通过分析视频块的纹理能量来判断其细节程度，动态调整编码的时域结构，即GOP的长度。纹理能量分析可以揭示图像块的复杂性和变化性，对于细节丰富的区域，可能需要更频繁的参考帧更新，以保持边信息的质量。
实验结果显示，自适应GOP结构能够在不增加编码复杂度的情况下，显著提高系统的峰值信噪比（PSNR），平均提升1.8到2dB。这表明，根据视频内容的特性动态调整GOP结构，能够更好地利用帧间相关性，提高编码效率，并且保持较低的计算复杂度，这对于资源受限的编码器尤其有利。
Wyner-Ziv编码是分布式视频编码的一种典型实现，它利用编码器和解码器之间的统计相关性，通过解码端的辅助信息来优化编码过程。在自适应GOP结构中，Wyner-Ziv编码的边信息生成策略可以根据纹理能量分析结果进行调整，确保解码端能获得更准确的预测信息，从而提高解码后的视频质量。
自适应图像组结构是分布式视频编码的一个重要进展，它通过智能地改变编码时域结构，适应视频内容的变化，提升了编码效率和视觉质量。这一方法在实际应用中，尤其是对于资源受限的环境，如无线视频传输或物联网设备，具有广泛的应用前景。同时，它也为未来视频编码标准的发展提供了新的思路，即如何在保持低复杂度的同时，进一步优化编码性能。
