一种基于多参考帧的时域误码掩盖算法

视频压缩码流对于信道误码十分敏感,可导致重建图像质量严重下降,在接收端就要使用误码掩盖技术对损坏的视频进行掩藏。文中提出一种基于多参考帧的时域误码掩盖算法,首先计算受损宏块的相邻块的运动矢量的均值,然后遍历所有参考帧得到待选的误码掩盖宏块,最后用外边界匹配算法找出替代受损宏块的宏块。研究结果表明,该算法能更精确地恢复错误宏块的运动矢量,从而获得比传统的时域掩盖算法更好的视频质量。     

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。     

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.     

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。     

一种基于H.264的快速多参考帧选择算法

H．264采用的多参考帧运动估计极大地增加了编码器的复杂度。文中分析了各参考帧在运动估计中的作用,提出一种快速多参考帧选择算法以降低运算复杂度。该算法利用已编码相邻块参考帧的相关性,对参考帧进行预选择和排序,以避免不必要的运动搜索。可以与其它多参考帧运动估计算法相结合。实验结果表明,与H．264参考软件JM9．6中的快速算法UMHexagonS相比,提出的算法在保持编码图像质量的同时,可以进一步降低多参考帧运动估计的运算量,能够节省约35％的编码时间。     

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。     

结合显著性的MVD视频整帧丢失错误隐藏

基于多视点视频加深度（Multiview Video plus Depth,MVD）格式的三维视频能给用户提供多视角的沉浸式视觉体验.针对MVD视频流传输中彩色帧发生整帧丢失的情况,提出了一种结合视觉显著性的三维视频整帧丢失错误隐藏算法.先将丢失帧各区域划分为三种不同的显著等级,然后对低、中、高显著区域,分别采用时域直接拷贝、时域和视点间像素自适应搜索法和新型的运动矢量补偿法进行恢复.相较于目前的对比算法,经提出算法重建后的丢失帧的峰值信噪比值（Peak Signal to Noise Ratio,PSNR）和结构相似度值（Structural Similarity Index Measure,SSIM）能分别提高0.99～2.61 dB和0.005～0.012,并且重建图像主观视觉质量更佳.     

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。     

基于H.264多参考帧的运动搜索快速算法

提出了一种基于H.264多参考帧的快速整像素运动搜索算法,该算法通过建立多参考帧中的搜索起始点模型和基于多参考帧的六边形搜索,能够有效地降低运动搜索的计算量。实验结果表明,基于多参考帧的快速运动搜索算法在保持有较好编码质量的同时,能够在很大程度上减少H.264多参考帧的运动搜索时间。     

基于下抽样多描述视频编码及错误隐藏

采用基于空间下抽样方法实现多描述视频编码,避免了常用多描述视频编码过程的误匹配问题;系统实现了2种不同的多描述分解方案,适用于不同纹理特点的视频图像.为了提高多描述解码器的性能,解码过程中使用基于自适应的边缘保持插值方法进行后处理.仿真实验结果表明,本文提出的编码方法能有效地应用于视频在不同的网络环境下传输;经过解码的后处理过程后,视频图像的信噪比有了明显提高.     

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。     

基于多方向边界匹配的视频误码掩盖算法

视频压缩码流对于信道误码十分敏感,可能导致重建图像质量严重下降.误码掩盖技术利用图像在时间和空间上的相关性,可以有效地降低误码对视频图像的影响.文中提出了一种基于多方向边界匹配的时域误码掩盖算法.该算法能更精确地恢复错误宏块的运动矢量,从而获得比传统的时域掩盖算法更好的视频质量.     

基于多方向自适应加权的空间错误隐藏算法

为了提高H.264/AVC压缩视频码流在无线信道传输过程中的抗误码性能,提出了一种基于多方向自适应加权的空间错误隐藏算法.该算法首先应用边缘算子检测受损宏块的相邻宏块信息,然后通过多方向自适应加权插值得到受损宏块像素近似值.实验表明,该算法相对传统空间错误隐藏算法,对于不同视频序列图像重构质量有很大的改善,具有较高的应用价值.     

基于H.264/AVC的多参考帧时域误码掩盖

根据H．264／AVC编码的新特点,提出两种基于多参考帧的误码掩盖方法：一种是基于运动矢量均值的多参考帧误码掩盖;另一种是基于加权的多参考块的误码掩盖。仿真实验表明,解码后的图像质量优于H．264／AVC传统校验模型JM5．0的误码掩盖方法。     

视频通信中空域和时域误码掩盖方法的研究

随着多媒体通信技术的不断发展,在无线网络和因特网上进行视频传输显得尤为迫切。但是在传输过程中,误码几乎是不可避免的。文中从空域和时域出发,回顾了国外主流视频通信误码掩盖技术,分析了它们的应用范围和性能,并指出了其发展前景。     

一种基于局部可信视差的立体图像误码掩盖算法

为解决立体图像传输的差错问题,提出了一种基于局部可信视差的掩盖方法。首先,考虑到存在丢失块,并结合像素间色彩空间相似程度和几何空间距离接近程度等因素,设计了基准点偏置的窗口用于自适应权重的视差匹配;然后根据视差连续性原则和左右一致性约束,得出局部的可信视差;最后采用"胜者为王"(Winner-Takes-All)策略估计丢失块的视差,并根据此视差提取相应块来进行误码掩盖.实验结果表明,与其他掩盖算法相比,该算法在计算复杂度相当的情况下,无论在重建图像的PSNR还是主观质量上均具有较好的效果.     

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.     

基于残差恢复的错误隐藏算法

提出一种基于残差恢复的错误隐藏算法。在运动补偿（MC）错误隐藏算法（MCECA）的基础上,利用错误宏块周围已正确接收和解码的信息,估计宏块的残差数据,并将其加到MC恢复的宏块上,实现更为准确的错误隐藏,以提高图像的主客观质量。实验结果表明,该算法与MCECA相比较,恢复图像的客观指标峰值信噪比（PSNR）将能提高1～4dB,而主观质量提高更明显。