基于块划分的空时域自适应差错掩盖算法

视频通信是多媒体通信的主要应用方向之一,它在人们信息交流中起着重要的作用,但是视频信息携带的信息量非常大,在传输之前必须要对视频信号进行压缩编码以降低码率,压缩后的码流对传输差错十分敏感,使得视频信息传输过程中面临不可避免的差错和损失。差错掩盖技术作为视频通信系统中抵抗差错的最后一道防线,起着不可或缺的重要作用。针对现有差错掩盖算法的不足,提出了将结构相似性(structural similarity index,SSIM)失真评价准则和边界匹配准则相结合寻找最佳替代块的匹配准则,并在此基础上,提出了一种基于宏块划分的空时域自适应差错掩盖算法。实验表明,利用该算法进行差错掩盖后的视频序列不仅具有更高的客观质量,而且掩盖后的视频视觉质量也更符合人眼的主观感受。对各算法的平均解码帧率的调查结果显示,在权衡掩盖效果和时间复杂度后,该算法优于其他对比算法。     

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。     

IP网络MPEG-4视频流的自适应差错掩盖算法

针对IP网络上的MPEG-4视频传输,采用面向差错控制的打包方案,提出了一种结合时域差错恢复和空域差错恢复方法的快速自适应差错恢复混合算法。该算法根据视频帧的编码模式、丢失宏块的邻域宏块的编码模式、运动程度和运动矢量一致性自适应地选择差错恢复方法。仿真实验结果验证了自适应算法具有较好的差错恢复能力。     

时空域相结合的视频差错掩盖方法

为了克服视频解码端时域差错掩盖技术不能准确估计丢失块运动矢量的缺点,提出了一种将解码端运动估计和隐藏运动模型相结合的误码差错掩盖方法。首先,利用丢失块 周围正确接收像素估计丢失块运动矢量,并计算估计的准确性。然后根据准确性,通过隐藏运动模型充分利用丢失块的空域和时域相关性进行差错块的掩盖。仿真结果表明,与现 有的算法相比,该方法能有效提高重建视频图像质量平均近1dB。     

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。     

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。     

基于人脸五官特征的空域差错掩盖算法

目前可视电话等应用对人脸图像质量要求很高,为了解决这一问题,提出一种基于人脸五官特征的空域差错掩盖(FFSEC)算法.首先利用边缘检测技术对丢失块进行分类,以完成初步差错掩盖;然后使用肤色分割技术提取肤色区域;最后利用模式识别技术获取眼睛的具体位置,根据五官的相对位置以及具体特征对其进行插值差错掩盖.采用H.264的JM11模型对算法进行仿真验证,实验结果表明,FFSEC算法相对于现有的基于人脸特征的自适应差错掩盖算法(BFASEC),在丢包率较大的情况下,峰值信噪比(PSNR)提升了约0.5～1.5 dB,视觉效果提升明显.     

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.     

基于视频对象编码的形状差错掩盖技术

本文对基于视频对象编码的形状差错掩盖技术进行了详细描述,在此基础之上,介绍了典型的形状差错掩盖方法,并对这些方法的特点与适用环境作了分析,最后对形状差错掩盖方法进行了总结.     

一种适用于H.264的时域差错掩盖算法

为了克服视频传输中因传输错误引起的视频质量下降,结合H.264的编码特性,提出一种基于运动矢量自适应修复的时域差错掩盖算法。首先利用正确接收的宏块信息估计丢失块邻域内运动矢量的变化强度,据此自适应采用边界运动矢量差值最小法或多项式插值法恢复丢失块的运动矢量,然后根据恢复的运动矢量对丢失块进行补偿替代。仿真结果表明,该算法同传统的时域差错掩盖算法相比,在相同网络丢包的环境下PSNR值提高了0.2~2.5dB,同时解码的图像也获得较好的主观视觉效果。     

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。     

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。     

视频传输的错误隐藏技术综述

通信信道的不可靠性会导致传输的视频数据质量下降,错误隐藏是解码端利用视频数据在空域和时域上的相关性来修复传输错误的有效技术。介绍了错误隐藏的研究现状和各项相关技术,包括插值法、边界匹配法及矢量外推法等;对经典及最新的错误隐藏技术进行了分析和对比,指出了亟待解决的问题和下一步的研究方向,为相关研究提供了参考。     

基于场景检测的自适应Intra帧差错掩盖算法

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,提出了一种基于场景检测的自适应Intra帧差错掩盖算法。该算法利用H.264/AVC的帧内预测模式分布差异检测Intra帧的场景切换,对非场景切换的Intra帧进行空时域掩盖的失真度估算,在此基础上进行自适应的空时域掩盖。实验结果表明,该算法充分利用了Intra帧的时域相关性,与已有的Intra帧差错掩盖算法比较,该算法恢复的视频序列平均峰值信噪比提高了1~2 dB,具有更好的差错掩盖效果。     

一种适用于时域错误隐藏的边界匹配算法

针对错误隐藏过程中传统边界匹配算法对边缘匹配的局限性,提出一种基于时域与空域平滑性的边界匹配算法。该算法引入加权的边界匹配误差:时域误差用于衡量时域的连续性;空域误差则反映边缘的连续性。实验结果表明,该算法有效解决了存在多方向边缘穿越受损区域情况下最优矢量的选择问题,使得恢复后的图像在边界处具有较好的连续性。     

可分级视频错误隐藏的研究与工程实现

基于JSVM提出多种错误隐藏方案,结合Opensvcdecoder开源项目设计并实现了可以进行错误隐藏的解码播放软件。最终实验结果表明,相比于之前的软件,该设计方案在错误隐藏效果上有明显提升。     

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。     

一种新的图像分场描述编码错误掩盖算法

针对信道中数据丢失导致图像恢复质量严重受损问题,提出将方向插值引入到基于图像分场描述编码的错误掩盖算法。每帧图像分为两场独立编码传输,丢失一场数据时,通过改进Sobel算子计算正确接收的另一场图像内部边缘,沿边缘方向插值恢复出丢失的场。实验结果表明,应用这种基于像素行交织的错误掩盖算法后,图像主观恢复质量和峰值信噪比均较现有方法有显著提高。算法计算复杂度低,与H.264编码标准兼容,适于实际工程应用。     

AVS-M亚像素运动估计快速算法

针对AVS-M亚像素运动矢量搜索的复杂性,提出一种基于预测的亚像素运动估计快速搜索算法。算法通过分析亚像素候选点的匹配误差关系排除可能性小的点,保证了亚像素搜索的准确性。通过有效的搜索策略,对于不同运动特征的视频序列,在平均PSNR下降不超过0.01 dB的情况下,与亚像素全搜索算法相比,搜索点数减少65.25%~87.69%,与中心偏置亚像素搜索算法相比,搜索点数减少43.67%~67.38%,有效减少了亚像素运动估计的计算量。