可分级视频编码中整帧丢失差错隐藏算法的研究

详述了基于H.264/AVC的可分级视频编码扩展SVC中的四种针对整帧丢失的差错隐藏算法.对这四种方法进行了实验仿真,并根据实验结果对这四种差错隐藏算法的性能和复杂度进行了理论分析和对比.     

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。     

AMR-WB+中帧错误隐藏算法的优化

AMR-WB+是应用于第3代移动通信系统的最新音频压缩编解码标准。分析AMR-WB+中基音延迟参数的帧错误隐藏算法,给出算法优化方案。实验结果表明,优化后的基音延迟参数的帧错误隐藏算法在平均情况下,客观测试得分高于原算法,主观测试得分与原算法相当。     

基于模糊识别的块编码图像帧内误码掩盖技术

采用基于模糊识别的误码掩盖方法来对块编码的灰度图像进行帧内的误码掩盖。首先对丢失块进行周围像素匹配,找到最佳匹配块,然后采用模糊识别技术来对最佳匹配块的恢复效果进行模糊分类,并根据分类的结果对恢复较差的块采取相应的修正处理:对于平滑纹理进行改进的像素逐点修正,而对于复杂纹理则采用分块再匹配方法,从而达到有针对性地掩盖误码、改善视觉效果的目的。实验结果表明,对于具有复杂纹理和精细细节的图像,采用本文方法可以获得比较满意的结果,不仅在主观上可以获得较好的恢复效果,而且PSNR也有较大的提高。     

立体视频传输中右通道整帧丢失的错误掩盖算法

当立体视频流通过网络传输时,由于网络拥塞等造成的数据包丢失常常会引起整个视频帧丢失.鉴于此,本文基于H.264/AVC视频编码标准提出了两种立体视频整帧错误掩盖方案,它们分别利用立体视频序列的不同特点来进行恢复.结果显示,利用这两种算法恢复的图像均能获得很好的主客观质量.     

基于SVC的空域增强层帧级错误掩盖算法

基于SVC空域增强层宏块编码模式的特点,提出一种增强层帧级错误掩盖算法,综合利用层间预测信息和时域直接模式TD下的运动信息,预测丢失帧中的宏块是否采用TD模式编码运动信息。对于符合判决条件的宏块,使用TD模式来产生其运动矢量,以提高运动矢量恢复的精确度,从而提升丢失帧的错误掩盖效果。实验结果表明,与原JSVM算法相比,该算法以很小的运算复杂度,使增强层序列的解码PSNR平均提高了0.23 dB。     

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。     

视频通信中的错误隐藏技术

在不可靠的信道上进行视频通信如何才能得到高质量的视觉效果，即如何将传输中的错误隐藏起来，已经引起了计算机应用研究人员的兴趣，概述了在视频传输中错误隐藏的必要性，并从两个方面分析了当前较流行的错误隐藏技术－基于时间的错误隐藏和基于空间的错误隐藏方法，最后分析了视频通信中错误隐藏的发展方向。     

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。     

基于无线环境的错误隐藏算法

在无线环境下压缩的视频序列对信道干扰非常敏感。传输错误不仅会影响当前帧而且会扩散到后续各帧。目前大多数利用时间和空间冗余特性的后处理错误隐藏方法并不能有效地对这种传输错误进行修复,它们忽视了被修复宏块的邻居宏块在无线环境下极易丢失这个事实,仅在当前帧中进行错误隐藏,因而限制了修复的效果。该文提出一种适用于无线环境的错误隐藏算法,该算法计算量较小,在当前帧和后续的B帧和P帧中都可达到较佳的图像质量。仿真结果证明,在无线环境下,该算法在图像质量和计算负载方面都是一种较优的错误隐藏方法。     

一种宏块的MPEG2高效自适应空间掩盖方法

针对压缩视频流的误码,提出一种高效基于宏块的自适应空间掩盖方法。分析了双线性插值空间误码掩盖方法的原理;在此基础上比较了3类不同方向空间插值方法的优缺点,并根据最小边界加权差值提出自适应空间误码掩盖方法,使得不同的情况下选择最佳的方向空间插值方法。试验结果表明,该方法可以较多地恢复宏块内的细节信息,并使边缘尽可能的保持连续,然而对于细节较多区域,该方法会引入一定模糊。     

视频数据的错误隐藏算法研究

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方法之一,文章回顾了当前的主要错误隐藏算法。根据视频编码的特点,对传输信道的错误隐藏算法进行了分类,包括时间、空间、时-空结合以及频域的相关算法,并对它们进行了比较和评述;同时对存储系统的错误隐藏算法也进行了分类比较和评述。最后对未来研究方向进行了展望,给出了若干值得研究的问题。     

无线流媒体应用中的错误隐藏算法

无线流媒体应用对网络信道扰动有着较高的敏感性，错误隐藏是对网络错误所造成的丢失数据进行预测与恢复的重要方法之一。该文介绍了错误隐藏的原理及算法，并根据无线流媒体的特点提出了一种基十模式选择的错误隐藏算法，该算法充分利用视频数据时空域的相关性对受损数据进行恢复和重建，并在基于H．264标准的手机解码器中获得了较好的主观质量效果。同时，该算法有着低计算复杂度和空间消耗的特点，能够适用于手机等资源缺乏的无线流媒体应用环境。     

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.对于不含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.     

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.     

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。     

Edge-Oriented Spatial Interpolation for Error Concealment of Consecutive Blocks

This paper proposes a low-complexity spatial-domain error concealment （EC） algorithm for recovering consecutive blocks error in still images or intra-coded （I） frames of video sequences. The proposed algorithm works with the following steps. Firstly the Sobel operator is performed on the top and bottom adjacent pixels to detect the most probable edge direction of current block area. After that one-dimensional （1-D） matching is used on the available block boundaries. Displacement between edge direction candidate and most probable edge direction is taken into consideration as an important factor to improve stability of 1-D boundary matching. Then the corrupted pixels are recovered by linear weighting interpolation along the estimated edge direction. Finally the interpolated values are merged to get last recovered picture. Simulation results demonstrate that the proposed algorithms obtain good subjective quality and higher PSNR than the methods in literatures for most images.     

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。     

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。