1.一种基于迭代相关性噪声细化的单向分布式视频解码方法，其特征在于，在编码端从图像视频序列中选出奇数帧组成关键帧序列，选出偶数帧组成Wyner-Ziv帧序列，并对Wyner-Ziv帧序列进行单向分布式视频编码和解码，解码端对相关性噪声进行细化；该方法的具体步骤包括如下：
(1)对分块帧进行离散余弦变换：
(1a)按照从前到后的顺序，从Wyner-Ziv帧序列中，任选一个Wyner-Ziv帧，将所选Wyner-Ziv帧均分成4×4大小的像素块；
(1b)按照从前到后的顺序，对每一个像素块进行离散余弦变换，得到16个变换系数后，将所有像素块对应位置的系数进行重组，得到16个系数带；
(1c)按照系数带顺序，将第一个系数带作为DC系数带，其余的系数带作为AC系数带；
(2)对系数带进行量化和提取比特平面后估计编码码率：
(2a)按照系数带顺序，从16个系数带中任选一个系数带；
(2b)判断所选系数带是否为DC系数带，若是，则执行步骤(2c)；否则，执行步骤(2d)；
(2c)利用DC系数量化方法，对所选系数带中的所有系数进行量化，得到DC量化系数带后，利用DC系数带的比特提取方法，对DC量化系数带提取比特平面；
(2d)利用AC系数量化方法，对所选系数带中的所有系数进行量化，得到AC量化系数带后，利用AC系数带的比特提取方法，对AC量化系数带提取比特平面；
(2e)利用快速运动补偿插值FMCI算法，生成边信息帧；
(2f)将边信息帧均分成4×4大小的像素块，对边信息帧的每一个像素块进行离散余弦变换，重组得到16个边信息的系数带，按照系数带顺序，将第一个系数带作为边信息的DC系数带，其余的系数带作为边信息的AC系数带；
(2g)利用DC系数量化方法，对边信息的DC系数带中的所有系数进行量化，得到边信息的DC量化系数带后，利用DC系数带的比特平面提取方法，提取边信息的DC量化系数带的比特平面；
(2h)利用AC系数量化方法，对边信息的每个AC系数带中的所有系数进行量化，得到边信息的AC量化系数带后，利用AC系数带的比特平面提取方法，提取边信息的AC量化系数带的比特平面；
(2i)利用校验位码率估计算法，计算每个比特平面的编码码率；
所述的校验位码率估计算法的具体步骤如下：
第一步，按照下式，计算每一个系数带中，每一个比特平面中每一个比特的条件概率：
其中， 表示在边信息系数CY信息和前k+1个比特已知的条件
下，第i个系数带中，第k个比特平面中的第j个比特的条件概率，N表示比特平面长度，表示在区间[l,h]上对x求定积分操作，L(k)和H(k)表示由已解码比特 确定的系数所在的区间上下限，L(k+1)和H(k+1)表示由已解码比特 确定的系数所在的区间上下限，f(x|Cy)表示服从拉普拉斯的条件概率密度函数；
第二步，按照下式，计算每一个系数带中，每一个比特平面的条件概率熵：
其中， 表示在边信息系数CY已知的条件下，原始Wyner-Ziv系数带CX中第i个系数带的第k个比特平面的条件概率熵， log2(·)表示以2为
底的对数操作；
第三步，按照下式，计算每一个系数带中，每一个比特平面的比特相对错误率：
其中，pi,k表示第i个系数带的第k个比特平面的比特相对错误率，ni,k表示取第i个系数带中k-1个比特平面与对应边信息比特平面都相等的比特，在第k个比特平面的对应比特中与边信息对应比特平面不相等的比特位数；
第四步，按照下式，计算每一个系数带中，每一个比特平面编码的码率：
其中， 表示第i个系数带中第k个比特平面的编码码率，e表示以e为底的指数操作，表示平方根操作；
(3)对比特平面进行LDPCA编码：
(3a)按照从高比特到低比特的顺序，从所有比特平面中任选一个比特平面；
(3b)从监督检验文件中读取监督校验矩阵；
(3c)将所选比特平面和监督校验矩阵转置相乘，将乘积作为伴随式模2累加，得到累积伴随式；
(3d)根据所选比特平面的编码码率，从监督校验文件中读取与编码码率对应的间隔，使用与所选比特平面的编码码率对应的间隔，依次提取累积伴随式；
(3e)对所选比特平面进行CRC校验编码，将累积伴随式和CRC校验位写入码流文件；
(4)判断是否选择完所有的比特平面，若是，则执行步骤(5)；否则，执行步骤(3)；
(5)判断是否选择完所有的系数带，若是，则执行步骤(6)；否则，执行步骤(2)；
(6)判断是否选择完所有的Wyner-Ziv帧，若是，则执行步骤(7)；否则，执行步骤(1)；
(7)对边信息帧和运动补偿残差帧进行离散余弦变换：
(7a)利用运动插值补偿算法，估计Wyner-Ziv帧的边信息；
(7b)将解码后的前向关键帧和后向关键帧进行运动补偿作差，得到运动补偿残差帧；
(7c)将步骤(7a)得到的边信息帧均分成4×4大小的像素块，对每一个4×4的像素块进行离散余弦变换，得到16个变换系数；
(7d)将每一个4×4的像素块中对应位置的系数进行重组，得到16个系数带；
(7e)按照系数带顺序，将第一个系数带作为边信息的DC系数带，其余的系数带作为边信息的AC系数带；
(7f)将运动补偿残差帧均分成4×4大小的像素块，对每一个4×4的像素块进行离散余弦变换，得到16个变换系数；
(7g)将每一个4×4的像素块中对应位置的系数进行重组，得到16个系数带；
(7h)按照系数带顺序，将第一个系数带作为残差帧的DC系数带，其余的系数带作为残差帧的AC系数带；
(8)估计相关性噪声：
(8a)按照系数带顺序，从16个边信息系数带和残差帧的系数带中同时任选一个系数带；
(8b)利用系数级在线相关性噪声参数估计方法，用所选残差帧的系数带对相关性噪声模型进行估计，得到所选残差帧系数带中每一个系数的相关性噪声参数；
所述系数级在线相关性噪声参数估计方法的具体步骤如下：
第一步，计算每一个残差系数带中每一个残差系数的绝对值；
第二步，按照下式，计算每一个残差系数带的方差值：
其中， 表示第i个残差系数带的方差值，E[·]表示求期望值操作， 表示第i个残差系数带中的系数值；
第三步，按照下式，计算每一个残差系数带中每一个系数绝对值的系数偏差：
其中，D(i,j)表示第i个残差系数带中第j个残差系数绝对值的系数偏差， 表示第i个残差系数带中第j个残差系数值，μi表示第i个残差系数带中残差系数绝对值的平均值；
第四步，按照下式，计算每一个残差系数带的相关性噪声分布参数：
其中，αi,j表示是第i个系数带第j个系数的相关性噪声分布参数；
(8c)按照极大似然估计比计算公式，计算输入极大似然估计比；
(9)提取所选边信息系数带的比特平面：
(9a)判断所选边信息系数带是否为边信息的DC系数带，若是，则执行步骤(9b)；否则，执行步骤(9c)；
(9b)利用DC系数量化方法，对所选边信息系数带中的所有系数进行量化，得到边信息的DC量化系数带后，利用DC系数带的比特提取方法，对边信息的DC量化系数带提取比特平面；
(9c)利用AC系数量化方法，对所选边信息的系数带中的所有系数进行量化，得到边信息的AC量化系数带后，利用AC系数带的比特提取方法，对边信息的AC量化系数带提取比特平面；
(10)对待解码比特平面进行LDPCA解码：
(10a)按照从高比特到低比特的顺序，从所有待解码比特平面中任选一个比特平面，作为待解码的比特平面；
(10b)判断是否为第一次解码，若是，则执行步骤(10c)，否则，执行步骤(10d)；
(10c)将所有待解码比特平面的标记符号初始化为1后，执行步骤(10d)；
(10d)判断所选比特平面的标记符号是否为1，若是，则执行步骤(10e)，否则，执行步骤(10a)；
(10e)从码流文件中读取对应的累积伴随式码流，然后从监督校验文件中读取对应的监督校验矩阵，利用置信传播算法对读取的伴随式和输入极大似然比进行LDPCA解码，得到解码后的比特平面以及解码后的比特平面中每一位比特对应的输出极大似然估计比；
(10f)从码流中读取CRC校验位，利用CRC校验判断解码后的比特平面中，是否所有比特正确解码，若是，则将解码后的比特平面对应的标记符号设置为0，否则，将解码后的比特平面对应的标记符号设置为1；
(10g)判断是否所有待解码比特平面已选完，若是，则执行步骤(11)，否则，执行步骤(10a)；
(11)生成解码标志位图：
(11a)分别利用与DC系数带的比特提取方法和AC系数带的比特提取方法相对应的比特插入方法，将解码后的每一个比特平面重组成每一个系数的量化值；
(11b)分别利用与DC系数量化方法和AC系数量化方法对应的反量化方法，对每一个系数对应的量化值进行重构，得到每一个系数的原始重构系数值；
(11c)在每一个解码后的比特平面中，将输出极大似然估计比绝对值大于50的比特的标志位设置为0，将输出极大似然估计比绝对值小于等于50的比特的标志位设置为1；
(11d)将所有比特对应的解码标志位组成比特平面对应的解码标志位图；
(11e)将所有比特平面对应的解码标志位图相或，得到系数对应的解码标志位图；
(11f)判断系数对应的解码标志位图是否为0，若是，则执行步骤(11g)，否则，执行步骤(12)；
(11g)将系数的原始重构系数值作为最终的系数重构值后执行步骤(13)；
(12)更新原始重构系数值：
(12a)将比特平面对应的解码标志位图中，标志为1的比特个数，作为解码不可靠的比特数目；
(12b)按照下式，计算可能的系数重构值数目：
m＝2L
其中，m表示可能的系数重构值数目，L表示解码不可靠的比特数目；
(12c)按照下式，计算每一个系数中，每一个比特平面中每一个比特的条件概率：
其中， 表示在边信息系数CY和伴随式S已知的条件下，
第i个系数带中，第k个比特平面中的第j个比特为1的后验条件概率， 表示第i个系数带中，第k个比特平面中的第j个比特的输出极大似然比， 表
示在边信息系数CY和伴随式S已知的条件下第i个系数带中，第k个比特平面中的第j个比特为0的条件概率；
(12d)按照下式，计算所有可能系数中，每一个系数的概率：
其中，pi表示系数的概率，i表示系数的序号，p(Y|X)表示在X已知的条件下，Y的条件概率；
(12e)在所有可能的系数重构值中，选择对应概率最大的系数重构值作为最终的系数重构值后执行步骤(13)；
(13)将最终的系数重构值与对应的边信息系数值作差，得到细化更新后的残差系数值；
(14)判断与所选边信息系数带对应的待解码系数带是否已解码完成，若是，则执行步骤(15)，否则，执行步骤(8)；
(15)判断迭代次数是否大于4，若是，则执行步骤(16)，否则，将迭代次数加1后执行步骤(8)；
(16)对重构系数进行离散余弦反变换，得到最终的重构帧WZ帧。
2.根据权利要求1所述的基于迭代相关性噪声细化的单向分布式视频解码方法，其特征在于，步骤(2c)、步骤(2g)、步骤(9b)中所述的DC系数量化方法的具体步骤如下：
第一步，利用下式，计算DC系数带的量化间隔：
其中，Δv表示第v个量化数组中DC系数带的量化间隔，Qv(1)表示第v个量化数组中第1个系数带的量化级数；
第二步，利用DC系数带的量化间隔，对DC系数带中的所有系数进行均匀量化，得到量化后的DC量化系数带。
3.根据权利要求1所述的基于迭代相关性噪声细化的单向分布式视频解码方法，其特征在于，步骤(2d)、步骤(2h)、步骤(9c)中所述的AC系数量化方法的具体步骤如下：
第一步，利用下式，计算每个AC系数带的量化间隔：
其中，Δv,i表示第v个量化数组中第i个系数带的量化间隔，mv,i表示第v个量化数组中第i个系数带所有系数绝对值中的最大系数值，Qv(i)表示第v个量化数组中第i个系数带的量化级数；
第二步，利用每个AC系数带的量化间隔，对每个AC系数带中的所有系数进行死区量化，得到每个量化后的AC量化系数带。
4.根据权利要求1所述的基于迭代相关性噪声细化的单向分布式视频解码方法，其特征在于，步骤(2c)、步骤(2g)、步骤(9b)中所述的DC系数带的比特平面提取方法的具体步骤如下：
第一步，将量化后的DC系数带每一个系数，转换成每一个DC系数的二进制比特序列；
第二步，将DC系数带中每个系数的二进制比特序列中相同位置的比特值，组成DC系数带的比特平面。
5.根据权利要求1所述的基于迭代相关性噪声细化的单向分布式视频解码方法，其特征在于，步骤(2d)、步骤(2h)、步骤(9c)中所述的AC系数带的比特平面提取方法的具体步骤如下：
第一步，取每个量化后的AC系数带中每一个系数的符号位作为最高位比特平面；
第二步，将每个量化后的AC系数带中每一个系数的绝对值，转换成与之对应的二进制比特序列；
第三步，将每一个AC系数带中每个系数的二进制比特序列中相同位置的比特值，组成AC系数带的其余比特平面。
6.根据权利要求1所述的基于迭代相关性噪声细化的单向分布式视频解码方法，其特征在于，步骤(2e)中所述的快速运动补偿插值FMCI算法的具体步骤如下：
第一步，分别取每一个Wyner-Ziv帧前面一个关键帧和后面一个关键帧，作为前向关键帧和后向关键帧；
第二步，将前向关键帧和后向关键帧分别均分成8×8大小的像素块；
第三步，按照从左到右从上到下的顺序，在前向关键帧和后向关键帧中选择相同位置的像素块，作为前向像素块和后向像素块；
第四步，计算所选前向像素块与后向像素块的绝对误差和；
第五步，判断绝对误差和是否大于100，若是，则执行第六步，否则，执行第十一步；
第六步，利用第一种搜索方法对前后向像素块中像素点进行运动搜索，所述的第一种搜索方法是指，选取位于平面坐标系中(0,0)、(±1,0)和(0,±1)位置的5个搜索点进行运动搜索，在每一次运动搜索的同时，计算每个搜索点的前向像素块和后向像素块的绝对误差和，从所有绝对误差和中选出最小的绝对误差和，选择并记录与最小的绝对误差和对应的搜索点1；
第七步，判断搜索点1是否位于平面坐标系中(0,0)位置，若是，则执行第十一步，否则，执行第八步；
第八步，利用第二种搜索方法，在第一种搜索方法所选搜索点的周围进行运动搜索，所述的第二种搜索方法是指，选取位于平面坐标系中(±2,0)和(0,±2)位置的4个搜索点进行运动搜索，在每一次搜索的同时，计算每个搜索点的前向像素块和后向像素块的绝对误差和，从所有绝对误差和中选出最小的绝对误差和，选择并记录与最小的绝对误差和对应的搜索点2；
第九步，判断搜索点2对应的绝对误差和是否小于搜索点1对应的绝对误差和，若是，则执行第十步，否则，执行第十一步；
第十步，利用第三种搜索方法，在第二种搜索方法所选搜索点的周围进行运动搜索，所述的第三种搜索方法是指，选取位于平面坐标系中(±3,0)、(0,±3)、(±2,±1)和(±1,±
2)位置的12个搜索点进行运动搜索，在每一次搜索的同时，计算每个搜索点的前向像素块和后向像素块的绝对误差和，从所有绝对误差和中选出最小的绝对误差和，选择并记录与最小的绝对误差和对应的搜索点3；
第十一步，将对应于最小绝对误差和的搜索点作为运动矢量，利用运动矢量分别在所选前向块和后向块中选取像素点，计算所选前向块和后向块所选像素点的平均值，得到边信息块；
第十二步，判断是否选择完前向关键帧和后向关键帧中对应位置的像素块，若是，则执行第十三步；否则，执行第三步；
第十三步，按前向关键帧和后向关键帧中对应位置所选取的顺序，将所有边信息块组成边信息帧。
7.根据权利要求1所述的基于迭代相关性噪声细化的单向分布式视频解码方法，其特征在于，步骤(7a)中所述的运动插值补偿算法的具体步骤如下：
第一步，分别对解码后的前向关键帧X′F和后向关键帧X′B进行低通滤波，得到滤波后的前向关键帧 和后向关键帧
第二步，分别将滤波后的前向关键帧 和后向关键帧 均分成8×8的像素块；
第三步，对前向关键帧 中的每一个像素块，在后向关键帧 中对应像素块的周围进行搜索范围为[-32,32]的整像素全搜索，在每一次搜索的同时，计算前向关键帧 中的每一个像素块和后向关键帧 中对应像素块的绝对误差和，从所有绝对误差和中选出最小的绝对误差和，选择与最小的绝对误差和对应的位移偏移量作为初始前向运动矢量；
第四步，按照从左到右从上到下的顺序，在滤波后的前向关键帧 和后向关键帧中选择相同位置的像素块，作为前向像素块和后向像素块；
第五步，在所选前向像素块周围相邻八个块对应的初始前向运动矢量中，选择距离待解码Wyner-Ziv帧对应块中心最近的运动矢量作为前向运动矢量；
第六步，分别取前向运动矢量的横坐标分量和纵坐标分量数值的一半，作为初始双向运动矢量中前向运动矢量的横坐标分量和纵坐标分量，分别取前向运动矢量的横坐标分量和纵坐标分量数值相反数的一半，作为初始双向运动矢量中的后向运动矢量的横坐标分量和纵坐标分量；
第七步，以Wyner-Ziv帧中与所选前向像素块对应的待解码块的中点为中心，在初始双向运动矢量的基础上在所选前向像素块和所选后向像素块的周围进行搜索，在每一次搜索的同时，计算前向像素块和对应后向像素块的绝对误差和，从所有绝对误差和中选出最小的绝对误差和，选择并记录与最小的绝对误差和对应的位移；
第八步，按照下式，分别计算在平面坐标系中横坐标方向和纵坐标方向上，双向运动矢量的前向运动矢量和后向运动矢量：
(xf,yf)＝(xi,yi)+(x1,y1)
(xb,yb)＝(xi,yi)+(x2,y2)
其中，(xf,yf)表示在平面坐标系中横坐标方向和纵坐标方向上，双向运动矢量中的前向运动矢量，(xi,yi)表示在平面坐标系中横坐标方向和纵坐标方向上，与最小绝对误差和对应的位移，(x1,y1)表示在平面坐标系中横坐标方向和纵坐标方向上，初始双向运动矢量中的前向运动矢量，(xb,yb)表示在平面坐标系中横坐标方向和纵坐标方向上，双向运动矢量中的后向运动矢量，(x2,y2)表示在平面坐标系中横坐标方向和纵坐标方向上，初始双向运动矢量中后向运动矢量的横坐标值和纵坐标值；
第九步，取前向关键帧中，与所选前向块相邻的周围8个像素块，按照顺时针方向对其编号；
第十步，按照下式，对双向运动矢量进行矢量平滑，得到平滑后的双向运动矢量：
其中，mvmf表示平滑后的双向运动矢量，argmin(·)表示取最小值参数的操作，mvi表示所选前向块的周围8个相邻像素块中任意一个像素块对应的运动矢量，∑表示求和操作，j表示在所选前向块的周围8个相邻像素块的序号，d(0)表示所选前向像素块与后向像素块之间的绝对误差和，d(mvj)表示偏移与Wyner-Ziv帧待解码块相邻的第j个像素块对应的运动矢量mvj后，所选前向像素块和后向像素块之间的绝对误差和，|·|表示取绝对值操作，mvj表示在所选前向块的周围8个相邻像素块中第j个像素块对应的运动矢量；
第十一步，计算在所选前向像素块和后向像素块中，偏移前向运动矢量和后向运动矢量后，所选前向像素块和后向像素块中每一个像素点的平均值，得到Wyner-Ziv帧中待解码块的边信息块；
第十二步，判断是否选择完前向关键帧和后向关键帧中对应位置的像素块，若是，则执行第十三步；否则，执行第四步；
第十三步，按前向关键帧和后向关键帧中对应位置所选取的顺序，将所有边信息块组成边信息帧。
8.根据权利要求1所述的基于迭代相关性噪声细化的单向分布式视频解码方法，其特征在于，步骤(8c)中所述的输入极大似然估计比计算公式如下：
其中， 表示第i个系数带中第k个比特平面的第j个比特的输入极大似然估计比，ln(·)表示取自然常数为底的对数操作。