基于HMM状态聚类均值替代的宽带语音ISF参数补偿算法

宽带语音在Internet传输中不可避免会出现丢帧现象,由于错误传播的影响,使接收语音质量急剧下降。该文采取大型连续分布隐马尔可夫模型(LCDHMM)对宽带语音ISF参数建模,采用Viterbi算法确定丢失帧之前若干语音帧ISF参数观察值的最佳状态序列。由于状态的冗余度较大,用丢帧前最近接收的正确帧ISF参数的HMM状态对应的聚类均值和真实值的加权,代替丢失帧的ISF参数值。将采取该算法的补偿语音和采取G.722.2标准附件I所提算法的补偿语音进行比较,仿真结果表明该算法具有较好的补偿效果,其波形与谱失真更小。     

基于区域划分的立体视频整帧丢失错误隐藏新算法

针对立体视频传输中右视点整帧丢失,提出了一种基于区域划分的立体视频整帧丢失错误隐藏新算法。首先通过丢失帧视点内和视点间相邻帧的运动信息,估计丢失帧的运动区域与静止区域;然后利用视点间的全局视差,将丢失帧运动区域进一步划分为遮挡边界区域和非遮挡边界区域,并对遮挡边界区域和非遮挡边界区域分别采用运动补偿预测和视差补偿预测进行恢复,而对静止区域则直接采用帧拷贝的方法恢复丢失信息。实验结果表明,本文算法有效提高了所恢复的立体视频丢失帧图像的主客观质量。     

面向HBP编码格式的立体视频B帧整帧丢失分层错误隐藏算法

针对分层B帧(HBP)编码格式的立体视频B帧整帧丢失的问题,该文分析了双视点视频中存在的视点间运动矢量相关性,提出一种分层错误隐藏算法。该算法与当前主流的方法有两大不同:一是该算法采用分级隐藏,根据B帧的重要性等级不同采用不同的错误隐藏方法;二是该算法考虑了相邻视点序列之间的宏块运动矢量相关性。实验表明,该算法的性能优于当前常用的H.264多视点视频整帧丢失错误隐藏方法。     

关于MPEG-2空域时域自适应错误隐藏算法

MPEG-2的压缩算法,由于采用可变字长编码使得其对信道错误十分敏感,即使单比特错误都有可能导致图像质量的严重下降,使部分或整条信息丢失。在解码端的错误隐藏技术是解决这个问题的有效方法之一。该文基于图像像素间的最大光滑连接,利用丢失宏块的邻域宏块的全部信息,导出了加权内插的错误隐藏公式。提出了一种自适应的错误隐藏方法,序列中的第一帧使用空域信息重构丢失的区域,其它帧使用本文建议的空域时域自适应错误隐藏方法。仿真实验的结果表明本文建议的算法优于一些传统算法。     

基于无线H．264时域误码掩盖算法的改进

为解决传统H.264时域误码掩盖算法中丢失块的相邻运动矢量在无线环境下极易丢失的问题,结合部分误码掩盖算法研究成果,提出了一种利用相邻参考帧和丢失块相邻运动矢量,运用投影加权的方法估计出最优丢失块运动矢量用于误码补偿的改进误码掩盖算法.实验证明,运用改进算法掩盖后的图像质量有所提高,并且抑制了误码的错误积累和扩散,具有一定实际应用意义.     

基于H.264/AVC的自适应视频错误隐藏技术算法

针对帧内错误隐藏,研究了基于边缘检测的错误隐藏算法,提出了根据丢失块特点自适应的选择基于边缘检测错误隐藏算法或H.264的空间像素加权平均算法。通过在MATLAB平台上对几种视频错误隐藏算法进行仿真测试,结果表明这种自适应的视频错误隐藏算法在主客观效果上都有所提高。     

一种基于场一致性的H.264整帧丢失掩盖方法

针对H.264视频序列在传输中可能发生的整帧丢失现象,提出了一种新型的整帧丢失掩盖算法,该算法可用于P帧和B帧.对于P帧,该算法需要修改解码器的解码流程,使得掩盖丢失帧时能获取后一帧的运动矢量信息.然后,利用运动矢量映射的方法获取重建丢失帧的参考运动矢量列表,采用基于场一致性的判决方式分别选取前一帧中和后一帧中的最佳运动矢量以取得最终重建矢量.对于B帧,利用后P帧的运动矢量信息,采用基于场一致性的判决方式得到最终重建矢量.实验结果说明此算法和传统的整帧掩盖算法相比能获得更高的PSNR,并且有更好的视觉显示效果.所提算法在H.264视频发生整帧丢失时有较好的掩盖效果.     

一种基于运动激烈程度分级的帧间差错掩盖方法

现行错误掩盖都是基于丢失块的周围信息来恢复丢失块的信息,很少考虑图像的运动程度,因为当图像运动程度比较小时,就没有必要采用那种复杂的掩盖方法.所以该文首先提出了三种错误掩盖方法,再通过丢失块的周围块的运动矢量来决定其的运动激烈程度,从而确定属于那级的错误掩盖.这样就很好地解决了当前帧运动缓慢而局部运动激烈情况下的掩盖技术,实验证明这种分级的方法能大大降低计算量同时提高图像质量.     

基于H.264具有抗分组丢失能力的帧内刷新算法

 本文提出一种基于H.264的具有抗分组丢失能力的帧内刷新算法.该算法首先建立帧内刷新尺度矩阵,来记录每个宏块被后继帧参考的重要程度;然后,基于帧内刷新尺度矩阵提出了丢包环境下的端到端率失真模型(ME2ERD);接下来,利用H.264中补充增强信息域进行信息交互,结合ME2ERD模型自适应进行帧内刷新,从而降低分组丢失对恢复图像质量的影响.实验结果表明在高丢包率环境下,使用本文提出的帧内刷新算法,与使用随机帧内刷新算法相比,恢复图像的平均PSNR(峰值信噪比)提高5dB以上.算法与H.264标准兼容,且运算复杂度低,具有实用价值.     

整帧丢失时基于多帧参考的差错掩盖算法

压缩视频对于信道误码十分敏感,可导致重组视频的质量严重下降。在低码率的情况下,当网络传输中出现数据包丢失的情况时,通常对应于一整帧图像内容的丢失。为此本文提出了两种针对整帧图像丢失的差错掩盖算法一基于多帧参考的差错掩盖算法。研究结果表明,该算法不仅能够恢复整个丢失帧,而且其掩盖效果比传统的掩盖算法更好。     

音频信号的数字处理及其应用设计

提出了2.4G无线影音传输系统中的数字音频传输方案,介绍了AES/EBU数字音频接口标准,并详细阐述了系统的关键技术,包括差错掩盖技术和天线切换技术。采用差错掩盖技术,可以消除“噼啪”声;而运用天线切换技术,提高了音频信号接收质量,有效地抑制干扰,提升了系统的性能。     

一种基于FPGA的通用实时差错隐藏算法

整帧图像丢失和部分宏块数据丢失是视频通信中的两种常见现象.由于差错隐藏原理不同,现有算法只能分别处理这两种差错,不利于硬件统一实现.文中通过改进基于光流理论的差错隐藏算法,在处理整帧图像丢失的算法框架中融合处理部分宏块丢失的算法,提出了一种能处理这两种情况的通用差错隐藏算法,并针对FPGA实时处理要求进行了算法优化.仿真结果表明在差错隐藏性能方面,该算法优于H.264参考算法.     

高效的H.264空域错误隐藏算法

在视频传输过程中视频质量会受到受损宏块的影响而导致视频质量下降,针对此问题并兼顾错误隐藏效果和算法复杂度,提出了一种高效的空间域错误隐藏算法.首先根据设定的阈值判断当前帧中出错宏块是否满足时域替代条件,若满足就利用前一帧同一位置宏块替代出错宏块,否则就对出错宏块进行基于边缘检测的方向性内插.实验结果表明,该算法与JM测试模型中的方法相比,具有较好的错误隐藏效果且没有增加运算量.     

一种低复杂度立体视频错误隐藏新方法

针对立体视频流传输中右视 点整帧丢失,提出 了一种低复杂度的错误隐藏算法。首先,为了高效地感知立体视频的时域质量和视点间质量 ,定义了时域相似尺度(TSM)、 视间相似尺度(ISM)的概念;将前一时刻右视点图像进行时域和视点间匹配,分别求取 其以像素为单位的TSM和 ISM映射图;然后,计算前一时刻右视点图像当前宏块的TSM和ISM值,通过比较得 到当前宏块的预测模式;最后,根据视频序列的时域一致性,将前一时刻右视点图像宏块 的预测模式作为丢失图像宏 块的预测模式,从而使用运动补偿预测(MCP)或者视差补偿预测(DCP )的方法恢复丢失信息。研究结果表明,与已有错误隐藏 算法相比,本文算法获得更好主客观视觉效果;同时与基于图像结构相似度(SSIM)的错误隐藏算法相比,在保持主观视觉质量情况下,错误隐藏时间节省20%左右。     

基于H.264的差错掩盖技术的研究

介绍了基本的差错掩盖技术以及最近新提出的基于H.264的差错掩盖技术,并对在编码端加入引导信息的决策树法进行了改进,给出了初步的实验结果,最后概括了这些掩盖方法的特点.     

基于MV自适应选取的帧间隐藏算法

数字视频通信在多媒体通信系统中占据重要的地位,但视频帧传输错误将导致接收视频质量的下降.视频帧传输错误不仅会破坏当前的解码帧,还会在时间上扩散造成对后续帧的预测错误.为减少视频帧传输错误对视频质量的影响,设计了一种基于运动矢量自适应选取的错误隐藏算法,算法充分利用相邻宏块间运动矢量的空间相关性来自适应地恢复受损宏块的运动矢量.仿真实验结果表明,相对于典型的错误隐藏算法,所述算法在主观视觉质量和客观评价指标上都有一定的提高.     

MPEG-2视频信号错误控制和错误掩盖技术

以ＭＰＥＧ－２的语法规范作基础,从控制错误发生和控制错误传播的角度,简述了ＭＥＰＧ－２的分级工具和视频码流层结构,比较详细地介绍了Ｉ帧、Ｐ帧和Ｂ帧的错误掩盖技术,此外,还推荐了一些错误掩盖方法。     

H.264视频误码掩盖综述

在无线网络和因特网上传输视频，误码掩盖的问题越来越重要。回顾了文献中介绍的误码掩盖的方法。误码掩盖后处理利用图像和视频信号的相关特性，在解码端对丢失区域进行掩盖，并总结了空域、时域，以及时空结合的误码掩盖方法。     

基于模糊推理的彩色图像帧内误码掩盖方法

本文研究了RGB彩色图像基于模糊推理的误码掩盖（FRBEC）方法。首先将RGB图像转换到YCbCr彩色空间,对Y分量图像的丢失块进行周围像素匹配以获得最佳匹配块,并把最佳匹配块的位置直接作为R、G、B分量图像对应的最佳匹配块位置,以减少计算量。然后分别对R、G、B3幅分量图像采用模糊推理对匹配的结果进行模糊分类,并对匹配准确度低的块进行改进的像素逐点修正。实验结果表明,FRBEC方法无论对于彩色和灰度的图像,都可以获得较高的峰值信噪比（PSNR）,不过彩色图像的PSNR一般比灰度图像要低一些。