一种有效的空间域视频传输差错掩盖算法

针对易错信道中传输视频图像容易发生差错而导致图像块丢失的现象，提出一种有效的空间域差错掩盖算法．根据周围正确解码块中的边缘信息把丢失块分成平滑块和边缘块两类．对于不舍有边缘的丢失块用简单的线性插值进行恢复；对含有边缘的丢失块先用基于梯度的自适应预测（GAP）法获得丢失块的初始值，然后用最大后验概率方法对初始值进行优化．实验结果表明该算法能够获得优越的图像质量，同时计算复杂度低，适用于视频图像的实时性传输．     

基于H.264的误码隐藏技术

为了在高误码环境下提高视频通信质量,提出一种改进的基于H.264的误码隐藏技术。对于帧内编码图像,根据图像直方图信息计算图像的光滑特性,然后自适应地选择线性插值的方法。对于帧间编码图像,根据不同大小块编码类型和多参考帧的特性,能够更准确地估计出丢失的MV,进行时域误码隐藏。实验表明,此方法同H.264参考软件JM11.0方法相比,具有更好的主客观图像恢复质量。     

高效的I帧分区错误隐藏方法

针对现有I帧错误隐藏方法不能平衡恢复图像质量与算法复杂度的问题,提出了一种高效的I帧分区错误隐藏方法。首先,利用视频帧之间的运动相关性将丢失宏块分为运动宏块和静止宏块。对于静止宏块,采用帧拷贝法进行掩盖;对于运动宏块,再根据其周围正确解码宏块的纹理信息将其分为平滑块和纹理块。对平滑块采用双线性插值法进行恢复;对纹理块利用比较精细的指数分布权重的加权模板匹配(WTE)法进行掩盖。实验结果表明,与WTE算法相比,所提方法的峰值信噪比(PSNR)平均提高了2.6 dB,计算复杂度平均降低了90%。对于场景连续的具有不同特征和分辨率的视频序列,所提方法都具有一定的适用性。     

一种适用于H.264的时域差错掩盖改进算法

视频压缩码流在信道传输时 ,由于受到信道带宽或者稳定性的影响 ,容易发生数据的损坏或者丢失 ,这样不仅会对当前的视频帧产生影响 ,而且差错会延续到随后的视频帧 ,因此 ,需要采用某种技术来降低差错的影响。针对这一问题 ,在对最新视频压缩标准 H.2 6 4研究的基础上 ,基于 H.2 6 4标准的框架 ,对已有的差错掩盖算法进行了改进 ,提出了适合 H.2 6 4编码标准的时域子块匹配差错掩盖算法。该算法首先采用 8× 8的子块代替 16× 16的宏块 ,作为差错掩盖的运算单元 ,然后对不同的子块采用不同的边界像素 ,利用边界匹配算法 ,并通过改进的 1/ 4像素精度菱形搜索法在参考帧内找到最佳匹配块。实验结果证明 ,由于该算法有效地利用了 H.2 6 4压缩码流里的信息 ,因此 ,同传统的时域差错掩盖算法相比 ,对差错信号有更好的恢复效果。     

Novel error concealment method with adaptive prediction to the abrupt and gradual scene changes

In this paper, the impact of scene change on the conventional error concealment method is addressed and a novel error concealment method is proposed to improve the insufficiency of the conventional temporal error concealment algorithm due to the occurrence of scene change. Combining with the low complexity scene change detection algorithm using macroblock type information, the corrupt blocks resulting from bit errors are concealed either temporally or spatially depending on whether or not an abrupt scene change is found. In the case of gradual scene change, a novel error concealment method of interpolation and extrapolation is proposed to utilize the linear property of gradual scene change sequence, and effectively reduce the concealment error in comparison with the conventional algorithm. A great improvement of about 3 to 5 dB PSNR on average and 6 to 8 dB in some cases is obtained with very little memory and computation overhead.     

基于支持向量机的图象插值及错误隐匿策略

如何对在有损网络环境中传输的视频进行错误隐匿是视频传输研究中的基本问题。支持向量机（SVM）是一种新兴的通用学习算法，是国际上机器学习领域新的热点。为了取得比现有方法更好的错误隐匿效果，提出了一种新的基于支持向量机回归估计的错误隐匿策略，首先建立了基于支持向量机回归估计的图像插值算法，并将其引入到错误隐匿问题中，然后用空域插值的方法达到错误隐匿的目的。实验结果表明，与目前采用的各种错误隐匿策略相比较，基于支持向量机的错误隐匿策略在错误隐匿效果和推广性能上都具有一定的优越性。     

Hybrid error concealments based on block content

We present a novel error-concealment method for MPEG-2 video decoders. Imperfect transmission of block-based compressed images may result in the loss of blocks, degrading the quality of the received video signal. Since an I-picture is used as a reference picture for forward and backward predictions of neighbouring pictures, transmission errors in an I-picture are propagated both spatially in the I-picture and temporally to P-/B-pictures, and thus may severely degrade the video signal, compared with the errors in P-/B-pictures. To minimise the quality degradation of the video signal, error concealment has been performed in I-pictures through adaptive spatial and temporal interpolations in the respective domains. Using edge information extracted from the neighbourhoods of the erroneous macroblocks, we categorise each erroneous macroblock (MB) based on the characteristics of neighbouring MBs. The categorised MB is reconstructed by the spatial or temporal error concealment methods selected by the category-dependent criteria reflecting the properties of the block content. The proposed technique solves blocky artefacts and blurring problems of existing error concealment methods and thus effectively conceals the lost blocks in an error video signal. Through computer simulations on damaged images, we show that the proposed method is robust to image characteristics and obtains better subjective quality than other error concealment methods.     

相似性约束人脸区域的H.264视频流自适应错误隐藏研究

针对H.264视频压缩码流在信道传输过程中易发生丢包和误码错误,以及视频图像解码重建后人脸区域模糊等问题,提出了一种基于相似性约束人脸区域的自适应错误隐藏算法,对错误块进行两次错误隐藏。首先利用自适应方向插值空域错误隐藏算法对错误块中每个像素点根据其纹理方向进行自适应方向插值运算并恢复,实现第一次错误隐藏,然后提取错误块视频图像的前景目标,采用肤色分割的方法定位出可能的人脸区域,再基于相似性约束方法确定用于覆盖错误块人脸区域的目标人脸区域,通过仿射变换后,将目标人脸区域的梯度信息覆盖错误块的人脸区域,实现第二次错误隐藏。改进的方法能够更加精确的确定插值方向且更好的恢复人脸区域,重建后的视频平滑性有一定的改善。采用JM8.6平台仿真结果表明,与现有基于人脸五官特征的空域差错掩盖算法相比,视频图像隐藏效果在主观视觉上有一定改善,计算出的峰值信噪比(PSNR)提高了1.21dB。     

视频通信中基于不同频率成分的空域差错消隐方法

在视频通信中，由于信道噪声的影响，致使视频图象中经常出现比特差错以及块和宏块差错，它们严重地影响着视频的质量，同时由于基于检错重发的机制不能很好地满足实时的要求，目前许多人提出了时域、空域、频域以及它们的联合差错消除方法，但这些方法比较复杂，为了利用简单可行的方法，在校正错误的同时，并能满足实时传输处理的要求，从而提出了一种基于不同频率成分的空域误码隐匿和恢复方法，该方法利用马尔科夫随机场描述了像素之间以及像素块之间的相关性，并以此来确定用以恢复误码区域的邻域及其误码块中边缘像素的邻域，再根据人眼视觉,地误码区域的高频与低频部分分别利用不同的策略来先预测，后恢复，并在均方误差最的差错处理能力和良好的差错恢复性能。     

Decision trees for error concealment in video decoding

When macro-blocks are lost in a video decoder such as MPEG-2, the decoder can try to conceal the error by estimating or interpolating the missing area. Many different methods for this type of post-processing concealment have been proposed, operating in the spatial, frequency, or temporal domains, or some hybrid combination of them. In this paper, we show how the use of a decision tree that can adaptively choose among several different error concealment methods can outperform each single method. We also propose two promising new methods for temporal error concealment.