基于多模式叠加的H.264时域隐藏算法

为在高误码环境下提高视频通信中重建图像的质量,根据最新H.264标准的特点,提出了一种基于多模式叠加的时域错误隐藏算法。该算法以不同的模式对丢失宏块进行4次掩盖,得到4个隐藏块,以各隐藏块的加权和作为丢失宏块的最终替代块。仿真结果表明,由于利用了宏块模式信息,该算法在不同测试序列及丢包率下的性能均优于传统叠加算法,显著提高了掩盖效果。     

内容指导的自适应时域错误隐藏算法

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,提出了一种使用于H.264的基于内容的自适应时域错误隐藏算法。该算法首先对受损块邻域进行边缘检测,通过对边缘信息的进一步分析来对受损块的宏块模式进行估计,然后根据估计的宏块模式对受损块进行重建。实验表明,该算法能更好地适应丢失块内存在运动目标的情形,差错隐藏效果明显。     

基于分块模式和双模式叠加的时域错误隐藏

为了减小视频传输中错误的影响,提高解码端重建视频质量,根据H.264/AVC标准的特点,提出了一种基于宏块分块模式预测和双模式叠加的时域错误隐藏方法.方法先对受损宏块进行宏块级运动补偿和残差修复,得到宏块级隐藏结果;然后利用受损宏块邻块分块模式和边缘特点预测受损宏块分块模式,分模式进行子块运动矢量估计和补偿;最后将宏块...     

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。     

基于AVS-P2的自适应时空域错误隐藏方法

错误隐藏技术是视频传输中保证重建质量的重要技术,可以有效恢复传输过程中因传输环境恶劣等原因造成的信息丢失和错误,为了增强AVS-P2的抗传输差错能力,提出了一种基于冗余运动矢量的自适应时空域错误隐藏算法。对I帧中的受损宏块采用空域错误隐藏方法,利用受损宏块周围已正确解码像素值进行加权插值来恢复;而对非I帧中的受损宏块则采用时域错误隐藏方法,根据宏块的运动剧烈程度分别选择AVS-P2中通用的错误隐藏方法和基于冗余运动矢量的错误隐藏方法。最后,在AVS-P2 RM52_20080721平台上实现了该算法,大量仿真实验结果表明,所提方法相比原有方法,解码视频图像的客观质量和主观效果均得到了一定提升。因此,所提方法可以有效保证AVS-P2解码端接收视频的主观质量,增强了其抗传输差错能力。     

一种改进的自适应增强型时域错误隐藏算法

考虑到错误块的处理次序对隐藏图像质量的影响,提出了一种改进的自适应增强型时域错误隐藏算法。该算法利用相邻正确信息或隐藏后的信息,不断估算错误宏块（MB）的次序值,每次选择恢复次序值最大的错误MB。在隐藏错误MB时,首先判断其分割模式及其子宏块（SMB）的隐藏顺序,再根据帧内平均运动矢量大小,自适应地选择基于纹理的单边重叠边界匹配算法（TBSS-OBMA）或基于纹理的双边重叠边界匹配算法（TBDS-OBMA）,从候选运动矢量（MV）中找出该MB或SMB的最佳恢复MV。通过性能比较和具体实验效果分析,此算法能够在高误码率下更好地提高错误图像质量,就PSNR来说,比参考软件JM12.2中采用的隐藏算法可提高1.16dB。     

基于运动物体的时域视频错误隐藏算法

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,提出了一种使用于H.264的基于运动物体的时域错误隐藏算法。分析丢失宏块相邻宏块的运动矢量及灰度值分布,对平坦区域及灰度一致的运动区域先进行错误隐藏,最后对遗漏像素进行隐藏。实验表明,该算法比经典时域隐藏算法提高0.13 dB1.91 dB,能够很好地保持物体形状,减少块效应,提高了恢复质量。     

高效率视频编码中基于块整合的错误隐藏算法

针对新一代视频编码标准高效率视频编码(HEVC)编码单元(CU)尺寸较大所导致的丢包后错误隐藏恢复效果不佳的问题,提出了对CU下的分割块进行块融合的错误隐藏方法。首先,分析了残差能量与块分割的相关性;然后,通过参考帧残差能量与所设阈值进行比较判决,对当前丢失CU分割块进行融合,得到丢失CU的块分割方式;其次,对矢量外推法进行权值优化,保证了算法在HEVC错误隐藏的适用性;最后,对融合块采用优化后的矢量外推法进行错误隐藏。实验结果表明,与经典错误隐藏方法如拷贝法、运动补偿法等相比,基于块融合的错误隐藏在保证解码视频结构相似性(SSIM)的同时提高了不同运动性的解码视频峰值信噪比(PSNR),验证了算法的可行性。     

基于先验约束的空时联合视频错误检测算法

视频错误检测是视频错误隐藏的基础,为此针对视频的典型应用场景对其展开研究,对基于空域特征的错误检测算法进行了改进,使其可自适应调节判决门限。在此基础上综合已有算法并引入视频时域相关性特征,提出一种具有较强普适性的基于先验约束的空时联合视频错误检测算法。以3G视频通话业务为例进行仿真,仿真结果表明,该算法错误检测的定位精度较高,为错误隐藏提供了可靠依据。     

基于宏块模式预测的时域错误隐藏算法

针对压缩视频码流在无线信道传输过程中由于数据丢失或错误而导致的重构图像质量的问题,提出一种时域错误隐藏方法。在对边界匹配函数改进的基础上,根据H.264视频标准具有灵活的宏块分割模式的特点,利用受损宏块与其周围宏块的相关性预测分块模式进行运动矢量估计。实验结果表明,在相同的RTP包丢失率情况下,该算法与其他算法相比,能恢复出更高质量的图像。     

Video Error Concealment Using Spatio-Temporal Boundary Matching and Partial Differential Equation

Error concealment techniques are very important for video communication since compressed video sequences may be corrupted or lost when transmitted over error-prone networks. In this paper, we propose a novel two-stage error concealment scheme for erroneously received video sequences. In the first stage, we propose a novel spatio-temporal boundary matching algorithm (STBMA) to reconstruct the lost motion vectors (MV). A well defined cost function is introduced which exploits both spatial and temporal smoothness properties of video signals. By minimizing the cost function, the MV of each lost macroblock (MB) is recovered and the corresponding reference MB in the reference frame is obtained using this MV. In the second stage, instead of directly copying the reference MB as the final recovered pixel values, we use a novel partial differential equation (PDE) based algorithm to refine the reconstruction. We minimize, in a weighted manner, the difference between the gradient field of the reconstructed MB in current frame and that of the reference MB in the reference frame under given boundary condition. A weighting factor is used to control the regulation level according to the local blockiness degree. With this algorithm, the annoying blocking artifacts are effectively reduced while the structures of the reference MB are well preserved. Compared with the error concealment feature implemented in the H.264 reference software, our algorithm is able to achieve significantly higher PSNR as well as better visual quality.     

Recovering Connected Error Region Based on Adaptive Error Concealment Order Determination

Parts of compressed video streams may be lost or corrupted when being transmitted over bandwidth limited networks and wireless communication networks with error-prone channels. Error concealment (EC) techniques are often adopted at the decoder side to improve the quality of the reconstructed video. Under the conditions of a high rate of data packets that arrives at the decoder corrupted, it is likely that the incorrectly decoded macro-blocks (MBs) are concentrated in a connected region, where important spatial reference information is lost. The conventional EC methods usually carry out the block concealment following a lexicographic scan (from top to bottom and from left to right of the image), which would make the methods ineffective for the case that the corrupted blocks are grouped in a connected region. In this paper, a temporal error concealment method, adaptive error concealment order determination (AECOD), is proposed to recover connected corrupted regions. The processing order of an MB in a connected corrupted region is adaptively determined by analyzing the external boundary patterns of the MBs in its neighborhood. The performances, on several video sequences, of the proposed EC scheme have been compared with those obtained by using other error concealment methods reported in the literature. Experimental results show that the AECOD algorithm can improve the recovery performance with respect to the other considered EC methods.      

基于边界匹配的增强多权重差错掩盖方法研究

提出了一种基于边界匹配的增强多权重差错掩盖算法,通过受损宏块周围时空域相邻宏块的相关信息在增强候选运动矢量集中进行运动矢量选取,采用多权重的边界匹配方法使之在物体边界处能够获得更准确的运动矢量,并专门对连续图像片丢失或整帧丢失的情况进行时域掩盖处理。基于H．26L的仿真实验表明,该方法可有效地抑制视频差错的扩散,取得较好的差错掩盖效果。     

基于块运动变形的时域差错掩盖

传统的时域差错掩盖技术通常将宏块作为整体考虑,没有具体分析受损宏块的运动特征,当受损宏块具有复杂剧烈的运动时掩盖效果不理想.通过对受损宏块的运动特征认真研究,提出了基于块变形的时域差错掩盖算法.算法充分利用受损宏块的周围信息将宏块运动划分成多种运动情况,针对不同运动情况采取不同的掩盖策略.在确定某受损块存在块变形运动时实施块变形掩盖,并通过合理的变形区域选择保证块变形的合理性.基于H.263 的GOB交织打包仿真实验表明,提出算法对存在复杂剧烈运动的宏块掩盖效果良好,与BM和MFI-BM掩盖相比,掩盖后的主客观视频质量有显著的改善.     

基于边界匹配的增强多权重差错掩盖方法研究*

提出了一种基于边界匹配的增强多权重差错掩盖算法,通过受损宏块周围时空域相邻宏块的相关信息在增强候选运动矢量集中进行运动矢量选取,采用多权重的边界匹配方法使之在物体边界处能够获得更准确的运动矢量,并专门对连续图像片丢失或整帧丢失的情况进行时域掩盖处理。基于H.26L的仿真实验表明,该方法可有效地抑制视频差错的扩散,取得较好的差错掩盖效果。     

H.263视频编码流的时域错误掩盖

当H．263编码视频流在Internet上传输时，很容易受到信道错误的影响而丢失数据，由于数据的丢失不但会影响当前帧，还会连续传递到以后的解码帧，而导致图象质量的严重恶化，因此必须采用一定的措施来消除这种影响。目前较常用的错误掩盖算法是时域掩盖算法，而时域掩盖算法是利用参考帧来恢复当前帧损坏的图象数据，其计算较复杂，为此，提出了一种基于块匹配原则的时域掩盖算法，同时用三步搜索代替完全搜索来降低算法的计算复杂性，模拟结果显示，该算法由于能够在很短的处理时间内，获得较好质量的图象，因此能适应于视频会议等实时应用的要求。     

H.264/AVC video error concealment algorithm by employing motion vector recovery under cloud computing environment

Network-based cloud computing has rapidly expanded as an effective way of video processing and transmission. Since packet losses or errors may frequently occur in cloud computing environment during the transmission of compressed video, error concealment is applied in the decoder to prevent significant degradation of image quality. Motion vector (MV) recovery is a widely-used temporal error concealment which shows satisfactory performance in practical application of video transmission. In this paper, a fast and effective temporal error concealment algorithm for H.264/AVC is presented, which efficiently utilizes the MVs of neighboring macroblocks (MB) which are adjacent to the lost MB under different circumstances. To ensure the precision of the MV recovery, a smallest division of \(4\times 4\) sub-block is applied, which will not bring too much complexity in the proposed algorithm. Each MV of sub-block is restored in individual method, and the recovery information is gathered from the nearby 20 sub-blocks. Simulation results under the virtual cloud environment show that our scheme can highly improve the quality of reconstructed video and obtain a gain of about 4 dB in PSNR, compared with other temporal error concealment methods in the condition of different packet loss rates and quantization parameters. The practical simplicity ensures that the proposed method can be readily applied to real-time video applications running under cloud computing environment.     

基于H．264的立体视频右图像整帧丢失错误隐藏算法

当H．264编码立体视频流在Internet上传输时，由于信道错误所引起的数据丢失常常会造成整帧图像的丢失。为了恢复丢失的整帧立体视频右图像，提出了一种基于H．264的立体视频右图像整帧丢失错误隐藏算法，该算法依据立体视频编码特点进行相关性分析，首先确定丢失帧中每个宏块的预测方式，然后采用运动补偿或视差补偿对其进行恢复，进而重现丢失帧。实验结果表明，该算法能够在较低的计算复杂度下，获得较高质量的立体视频图像。     

H.264高清视频解码实时错误掩盖算法

针对IP网络丢包条件下的H.264高清视频实时解码问题,分析高清视频码流的特点,提出一种实时错误掩盖算法。该算法利用丢失片的边缘宏块信息,以垂直距离为权值加权平均预测得到错误宏块的运动矢量,进而完成错误掩盖。实验表明,与Joint模型中的错误掩盖算法相比,该算法提升了重建图像的主观质量和客观质量,计算复杂度较低,错误掩盖效果较好,适用于高清实时解码。