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。     

误码校正码在信息隐藏中的应用

在信息隐藏技术不断发展的过程中,隐藏分析技术也在不断地进步,信息隐藏的分析和攻击者们发现:在对某个载体对象嵌入秘密信息后,载体对象的某些特征会发生改变,当这种改变达到某种程度时就可以确定某个载体对象中含有秘密信息.因此,在设计一个信息隐藏算法时应尽量考虑减少由于秘密信息的嵌入而带来的载体对象某种特征的改变程度.简要介绍了误码校正码及信息隐藏的概念,并提出了一种在信息隐藏的过程中引入误码校正码来减小载体对象在隐藏信息前后差异的方法.     

视频通信中的抗误码技术

随着第三代移动通信和宽带无线技术的发展,视频抗误码与纠错技术是近年来多媒体通信领域研究的热点之一。该文从视频通信的系统模型出发,对视频通信中抗误码方法的研究及新进展进行了全面的总结。分别对信源编码端的抗误码、信道的差错控制技术、信源信道联合编码、解码端误码检测和误码隐藏方法等进行了详细评述,并总结了国际编码标准H.263+、H.263++、MPEG-4、H.264中的抗误码技术的发展,同时,指出了视频抗误码技术的发展方向和研究重点。     

一种基于H.264的有效视频抗误码算法

由于实时视频数据流在存储或传输中的错误、丢包等原因，解码器接收到的数据流可能不完整，无法正常解码，错误隐藏是解决这个问题的一种有效方法，在对视频压缩标准H．264研究的基础上，提出了一种基于运动跟踪的快速交互式抗误码算法；该算法由解码器检测定位出误码位置，然后编码器在编码后续帧时采用运动跟踪的原理定位出受误码影响区域，并对区域内的宏块数据进行相应的处理，以防止误码进一步扩散；仿真结果表明，提出的交互式视频抗误码方法能够快速有效地抑制误码的扩散，保证恢复视频质量。     

基于相关区域的H.264/AVC时域错误隐藏

在视频内容分裂处,相邻块的运动矢量会出现突变,简单利用插值恢复丢失块的运动矢量一般有较大误差。为了减少这种误差,依据丢失宏块附近块运动矢量的变化趋势,构造视频内容分裂预测曲线,划分相关区域,对每个相关区域,运用准值插值估计丢失块的运动矢量。模拟测试表明,该方法能够有效提高视频质量。     

基于多参考帧的多方向边界匹配时域误码掩盖

提出了基于多参考帧的多方向边界匹配时域误码掩盖算法。首先获取误码块相邻宏块的运动矢量,并求出相邻宏块运动矢量的均值,然后根据多方向匹配准则依次求出参考帧的运动矢量,最后选取最佳的运动矢量完成误码掩盖。将该方法与基于多参考帧的误码掩盖算法和多方向边界匹配的误码掩盖算法进行比较,结果表明,该方法效果优于上述两种算法。     

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。     

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。     

小波图像编码中基于误差分析的错误隐藏方法

详细分析了不同子带小波系数误码在重构图像中的误码扩散,包括误差值大小、误差能量和失真范围,分析结果表明不同频率的子带系数误码产生的失真存在很大差异,其中低频产生的影响最大。然后提出了一种在图像空间域进行的错误隐藏方法。实验结果表明,该方法可隐藏由于低频系数误码造成的图像失真,能得到较好的重建图像质量,可应用于存在较高误码率的图像传输中。     

基于平面拟合恢复运动矢量的错误隐藏算法

针对压缩视频码流在无线信道传输过程中由于运动矢量失配导致重构图像质量的问题,提出了一种基于平面拟合恢复运动矢量的错误隐藏算法。首先,根据H.264视频标准具有多参考帧且相邻宏块间的相关性的特点,通过把与受损宏块直接相邻的每个分块的运动矢量定义为一个点,采用平面拟合方法表征小范围内相邻运动矢量的变化趋势,对受损宏块运动矢量进行重建,然后利用改进的边界匹配函数,选取最优运动矢量对受损图像进行恢复。实验结果表明,该算法不仅避免了AIC算法产生的块效应,而且在不同的RTP丢包概率下,该算法比AIC算法得到的峰值信噪比有0.3~2.5 dB的提升。     

结合运动搜索的混合域I帧错误隐藏

在数字广播电视,移动视频终端和视频电话中错误恢复是一个必须的部分。最新的视频压缩标准H.264/AVC为一系列视频消费电子应用提供更高的编码效率。但是H.264的视频流仍然容易发生传输错误。根据H.264的编码特性和网络特性众多的错误隐藏方法已经被提出。在H.264中I帧的错误隐藏尤为重要,因为I帧的错误会通过运动估计传播到后续的P帧或B帧中。结合时域和空域错误隐藏算法,本文提出一种用于I帧的低复杂度自适应空域/时域运动估计算法。实验结果显示,本文提出的算法的视觉效果和PSNR都优于原算法。     

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。     

一种针对整帧图像丢失的错误隐藏算法

在低码率的网络视频通信中,数据包丢失往往导致整帧图像数据的丢失。为了修复丢失的整帧图像数据,提出了一种基于光流场不变性的整帧图像错误隐藏算法。该算法首先使用有理插值对前帧图像的运动矢量场做预处理来得到稠密的运动矢量场;然后采用前向投影技术将前一帧图像内容沿着运动矢量场方向投影到当前图像的对应位置上。由于在图像运动场的突变而形成的重叠和遮挡区域,该算法对其按前景和背景进行区分处理,因而进一步提高了错误隐藏的性能。实验结果表明,和已有算法比较,用该算法修复的图像的峰值信噪比提高了0.18~0.82dB,同时得到了更好的主观图像质量。     

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。     

一种基于H.263的混合错误掩盖方法

由于通信系统信道不可避免地存在噪声，传输数据流必然存在误码，特别是在H．263的视频码流中，即使一个比特的错误，常会影响一个区域的图像不能正确解码，且错误还会扩散到后续数帧图像，从而导致解码图像质量的严重恶化。该文在对现有的错误掩盖方法分析的基础上，提出了一种混合错误掩盖方法，它能根据运动向量的大小，自适应地采用空域掩盖算法或时域掩盖算法。该方法既考虑了图像的空间相关性，又考虑了时间相关性。模拟实验结果表明，采用该方法既改善了解码图像的质量，又降低了实现的复杂性，能够满足一定的适时处理要求。     

基于子块运动估计补偿的视频误码块掩饰

视频数据在传输过程中存在着信道误码或丢包等现象,为了达到提高视频误码掩饰的目的,可利用子块运动估计方法,预测出在时间方向上的相关信息,通过运动补偿进行误码掩饰,同时为了消除子块补偿的边缘效应,进一步利用重叠块运动补偿方法以提高掩饰效果。     

视频差错掩盖的两步多权值边框匹配算法

为了克服视频传输中因视频传输差错引起的视频质量下降,提出了一种视频差错掩盖的两步多权值边框匹配算法。该算法充分利用了受损宏块周围的宏块信息来估算受损宏块的运动向量,并首先通过预掩盖受损宏块,使视频图像质量初步改善;然后在此基础上利用两步多权值边框匹配算法评估受损宏块的候选运动向量;最后用产生最小边界匹配差值的候选运动向量的运动补偿块来替代受损宏块,以进一步改善图像质量。这样就基本上克服了边界匹配算法在物体边界对运动向量估算不准确以及大量连续GOB或整帧丢失时,掩盖效果较差甚至无法掩盖等不足。通过基于H．263 和Internet的仿真实验表明：该算法不仅能有效地抑制视频差错扩散,并能取得满意的差错掩盖效果。     

H.264中基于多宏块模式的时域误码掩盖算法

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.新一代视频压缩标准H.264支持多种分块大小的运动补偿,分块大小范围从16×16到4×4,因此,在H.264中一个宏块最多可能有16个运动矢量,这些信息都可以用于时域的误码掩盖.为此,提出了一种基于多宏块分割模式的时域误码掩盖算法,根据相邻宏块的分割模式,每个丢失宏块被自适应的划分为大小不同的子块进行掩盖.实验结果表明,该算法可以得到比传统算法更好的视频质量.     

自适应时域差错掩盖方法

差错掩盖作为视频传输中的重要技术之一,可以有效地弥补视频在传输过程中,因为传输环境等原因造成的数据丢失及数据错误,最大程度地保证视频在到达接收端后可以保持令人满意的质量。通过提出一种可应用于基于块编码系统的自适应时域差错掩盖方法,同时估计丢失宏块的运动及丢失宏块中的像素运动,并根据每个像素的不同情况,自适应地将两个估计的运动结合,获得最终的像素恢复值。实验结果表明,该方法相比原有方法,在主观和客观质量上都有较大的提高。     

基于图像分割的实时空间错误隐藏算法

基于模板的空间错误隐藏算法计算复杂度较高。为此,提出一种基于图像分割的实时空间错误隐藏算法。将分割后错误块边界的同类纹理作为参考模板,在对应的纹理区域中寻找最佳匹配块,以实现错误隐藏。实验结果表明,与传统算法相比,该算法能获得较好的隐藏效果,且计算量较低。