MPEG-2中的错误隐藏技术

由于MPEG-2在编码端引入预测编码,使得MPEG-2视频码流对错误十分敏感。信道传输引起的错误会在时间上扩散,造成图像质量急剧下降。以MPEG-2编码技术为基础,结合实际视频传输的特点,提出了一种基于相邻帧的运动补偿算法和空域多关联线性内插算法,可在解码端实现错误隐藏。仿真实验表明,提出的错误隐藏算法可降低由于误码造成的图像失真和错误扩散,有效地改善了视频图像质量。     

多视点立体视频传输系统与错误隐藏算法设计

针对多视点立体视频数据量大、网络带宽受限等问题,提出了一种分组传输多路复用的多视点立体视频实时传输系统。系统将多视点数据通过H.264/AVC压缩编码后,在两个IP链路中进行分组复用,实现了立体视频在带宽受限网络中的实时传输;同时,为了解决IP网络传输中的丢包问题,提出一种联合时域视点间预测的错误隐藏算法。最后通过实验表明,本文错误隐藏算法可以提高多视点立体视频的解码质量。     

基于AVS解码端的空域错误隐藏算法

解码端错误隐藏技术能够有效的恢复出受损的宏块,成为视频编解码的重要组成部分。针对AVS视频编解码标准,研究其解码端空域错误隐藏算法。根据传统算法,提出一种改进的空域错误隐藏算法,在AVS平台下进行仿真实验,得到了令人满意的结果。     

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.     

基于H.264/AVC的时空域差错隐藏方案

为了减小视频传输中的错误对解码端重建视频质量的影响,提出了一套结合时空域差错隐藏算法的方案。针对错误宏块在视频图像中呈随机分布的情况,首先将编码端帧内预测编码的思想引入到解码端,提出了一种方向性插值的空域差错隐藏算法;然后提出了一种基于8×8块的增强型时域差错隐藏算法来改善运动剧烈区域的质量;最后,提出了一种根据相邻宏块编码模式来选择时域或空域差错隐藏算法的切换策略。实验证明,提出的差错隐藏方案无论是在客观质量上,还是在主观质量上,都优于H.264/AVC的效果。     

无线视频错误控制技术研究

无线视频传输中误码和丢包会导致视频质量的严重下降,研究了视频传输中的错误控制相关技术。对已有的无线视频错误控制方法进行了详细分析,在此基础上提出了一种更加有效的无线视频传输中的错误控制框架。将无线误码丢包和拥塞丢包准确区分,改进了以往算法带宽估计公式不准确的问题。并且对视频内容根据在解码端重要性的不同区分保护。在错误控制的同时进行了拥塞控制。     

基于H．263视频解码的错误检测和掩盖

本文提出了一种应用于H．263视频编码传输的纠错方法,即基于H．263视频解码的错误检测和掩盖算法。这种算法可应用于公共交换电话网（PSTN）,Internet或移动信道的视频通信。模拟结果表明,这种纠错方法在不降低编码效率的前提下,使在有噪声干扰的信道上传输图像的质量有显著的改善。     

基于多视点视频的差错控制技术

多视点视频数据量巨大,除了有效的压缩编码外,解决其在不可靠的信道如Internet和无线网络上传输的差错控制问题也是一个研究热点。针对多视点视频的三种编码结构,初步探讨了目前已经出现或正在研究中的多视点视频差错控制技术,主要集中在其编码端的差错复原编码和解码端的错误隐藏。     

MPEG-2视频解码器中的错误隐藏方法研究

在不可靠的信道上进行MPEG-2视频通信如何才能获得高质量的视觉效果,即如何才能将传输中的错误隐藏起来,已经引起了MPEG-2应用研究人员的兴趣.文中分析了MPEG-2视频传输中错误隐藏的必要性,简要地介绍了错误检测方法,并对当前流行的错误隐藏技术--基于空间的错误隐藏和基于时间的错误隐藏进行了分析,对它们的特点和适用范围进行了讨论.     

基于TCP友好速率控制和错误隐藏的H.264视频传输

针对互联网视频传输面临拥塞控制和数据包丢失的问题,使得视频压缩码流在传输过程中经常会遇到因各种原因引起的误码丢包等网络传输错误。结合TCP友好的速率控制算法和H.264的特点,提出了一个集成拥塞控制的端到端视频传输框架,实现了根据网络的变化动态地调整码率和解码端的错误隐藏。实验证明,该视频传输系统框架在不同网络情况下,均可收到较好的效果。     

基于3D视频的错误隐藏技术分析

随着3D视频产品的逐步问世,3D视频技术逐渐成为当前研究的热点。由于3D视频编码是利用多个视点的空间、时间及视点间的相关性进行压缩编码,导致当3D视频遭遇不可靠信道差错时,其受损的影响比传统的2D视频更严重。因此,研究基于3D视频的差错控制技术十分必要,针对3D视频的3种视频格式,初步探讨了目前已经出现或正在研究中的错误隐藏技术。     

一种用于多视视频加深度联合编码的错误隐藏算法

ATM(AVC-based test model)测试模型实现了多视视频加深度(MVD)格式的联合编码,使得数据的压缩效率更高。然而,较高的压缩效率使得码流对传输错误非常敏感,极易产生错误扩散现象。针对ATM测试模型的编码顺序,提出一种用于MVD联合编码的错误隐藏算法。算法充分利用视点内、视点间及纹理视频与深度视频间的相关性,针对每个视点的不同特征提出了适应其视频特性的不同隐藏算法。实验表明,本文提出的算法可以在不增加算法复杂度的情况下,有效提高视频的主客观质量。     

A joint encoder–decoder error control framework for stereoscopic video coding

Stereoscopic video coding (SSVC) plays an important role in various 3D video applications. In SSVC, robust stereoscopic video transmission over error-prone networks is still a challenge problem to be solved. In this paper, we propose a joint encoder–decoder error control framework for SSVC, where error-resilient source coding, transmission network conditions, and error concealment scheme are jointly considered to achieve better error robustness performance. The proposed joint encoder–decoder error control framework includes two parts: an error concealment algorithm at the decoder side and a rate–distortion optimized error resilience algorithm at the encoder side. For error concealment at the decoder side, an overlapped block motion and disparity compensation based error concealment scheme is proposed to adaptively utilize inter-view correlations and temporal correlations. For error resilience at the encoder side, first, the inter-view refreshment is proposed for SSVC to suppress error propagations. Then, an end-to-end distortion model for SSVC is derived, which jointly considers the transmission network conditions, inter-view refreshment, and error concealment tools at the decoder side. Finally, based on the derived end-to-end distortion model, the rate–distortion optimized error resilience algorithm is presented to adaptively select inter-view, inter- or intra-coding for SSVC. The experimental results show that the proposed joint encoder–decoder error control framework has superior error robustness performance for stereoscopic video transmission over error-prone networks.     

用于多视视频加深度的错误隐藏算法

提出了一种针对多视视频加深度(MVD)的错误隐藏( EC)算法。算法充分利用MVD特有的深度 信息及当前丢失宏块周围正确解码的宏块信息,将丢失宏块分为3类不同属性的宏块。针对3类宏块的特 点,分别提出了基于候选运动矢量修正(CMVR)、基于深度的外边界匹配(DOBMA)以及自适应 权 值的EC(AWEC)等模式。实验表明,本文提出的算法在保证相同的视频主客观质量情况下, 能够快速有效地实现EC。     

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。     

Error concealment techniques for digital TV

Compressed video bitstreams are intended for real-time transmission over communication networks. Most of the video coding standards employ the temporal and spatial prediction structure to reduce the transmitted video data. Therefore, the coded video bitstreams are highly sensitive to information loss and channel errors. Even a single bit error can lead to disastrous quality degradation in both time and space. This quality deterioration is exacerbated when no error resilient coding mechanism is employed to protect coded video data against the error prone environments. Error concealment is a data recovery technique that enables the decoder to conceal effects of transmission errors by predicting the lost or corrupted video data from the previously reconstructed error-free information. Motion vector recovery and motion compensation with the estimated motion vector is a good approach to conceal the corrupted macroblock data. In this paper, we develop various error concealment algorithms based on motion vector recovery, and compare their performances to those of conventional error concealment methods.     

一种基于率失真优化的关键参考帧选择算法

为抑制压缩视频流的传输错误扩散,提出了一种新的基于关键帧的无反馈参考帧选择算法,通过采用一种适用各种掩盖策略的端到端失真度估计方法,评价出选择不同参考帧情况下的解码器失真度期望,在率失真框架内选择最合适的参考帧,使解码端的失真度达到最小.基于H. 263+ TMN8测试模型和IP包丢失的模拟实验表明,提出的率失真优化关键参考帧算法比传统的预测编码方法,PSNR值大约提高了1~3dB.当数据丢包率严重时,优势尤为明显.     

一种基于快速搜索的视频时域差错隐藏算法

为了克服视频传输中因传输差错引起的视频质量下降,提出一种基于快速搜索的边框匹配时域隐藏算法(CSBM)。该算法针对时域差错隐藏的运动矢量恢复问题,利用边框匹配算法改善被恢复的物体边缘模糊的情况;采用基于中心偏置的快速搜索样式得到最小边界匹配差值的候选运动矢量,减少了解码器差错恢复的计算复杂度。实验结果显示,针对不同性质的序列,该算法与边界匹配算法(SMA)、棱形搜索的边界匹配法(DSSM)等典型差错隐藏方法相比,平均搜索点数可减少12.5~19个点,亮度分量的峰值信噪比(PSNR)能改善0.93~1.55 dB,证明该算法能获得更好的差错隐藏效果,并减少了运算量。     

基于Internet的实时视频流的应用层QoS控制策略

分析了Internet上实时视频传输的特点，提出了基于Internet的实时视频流的应用层QoS控制策略，主要包括拥塞控制策略和差错控制策略以及相应的控制技术。在拥塞控制中，讨论速率控制和速率整形，速率控制主要是根据网络运行状态预测当前可用的带宽，并根据预测值调整视频速率，达到与可用带宽匹配；速率整形则是迫使发送端以码率控制算法规定的码率发送视频流。在差错控制中，则讨论了编码器差错复原、解码器错误隐藏和编码器／解码器交互的差错控制等控制策略。这些控制技术应用于终端系统并不需要路由器和网络的QoS支持，可以最大限度地提高视频质量。