H.264中利用时域信息恢复帧内误码的算法

本文介绍一种利用时域信息恢复H.264帧内误码的方法,首先将受损宏块分成4×4的子块,并在前一帧同位置找到每一子块匹配子块,由匹配子块及其周围的可用子块的运动矢量估计出丢失子块的运动矢量,从而利用前一帧可用信息恢复受损宏块;实验结果表明,本文算法解码后的图像主客观质量优于H.264测试参考模型JM8.6误码掩盖算法和Nasiopoulos的时域掩盖算法.     

基于水印的视频误码掩盖方法

提出一种适用于无线信道的视频误码掩盖方法，利用数字水印来隐藏运动矢量信息，解码端比较提取到的运动矢量与视频解码得到的运动矢量来进行误码检测，进而利用提取得到的运动矢量对错误块进行时域误码掩盖，同时结合编码器设计了相应的水印嵌入算法．实验结果表明。在误码环境中，使用所提出的视频抗误码方法显著提高了误码定位的准确性；利用水印嵌入的运动矢量信息进行误码掩盖。在信道误码率小于10^-3时，较一般误码掩盖方法的恢复视频质量PSNR提高2～3dB．     

基于运动估计的整帧丢失错误掩盖算法

针对因信道错误引起的数据丢失而造成的整帧图像丢失的情况,提出了基于运动矢量估计的错误掩盖算法.假设图像局部区域的运动为线性运动,估计丢失块的运动矢量.利用该运动矢量指向的参考块的运动情况来验证估计运动矢量的可靠性.如果可靠,则使用该矢量重建丢失块;否则,采用边界匹配的方法重建丢失块.当参考帧中存在帧内宏块时,利用相邻宏块的运动信息估计其运动矢量.最后通过滤波来减轻重建数据块边界的块效应.实验表明,和已有算法比较,本文算法可以明显提高恢复图像的主观和客观质量.     

基于运动跟踪的快速交互式视频抗误码方法

提出了一种基于运动跟踪的快速交互式抗误码算法。首先由解码器检测定位出误码位置,并将误码位置信息反馈给编码器,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。实验结果表明,使用该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。     

基于曲面拟合的H.264错误掩盖方法

视频流的传输错误将会导致解码错误在时间和空间上扩散，直接影响重构图像的质量。充分结合了H.264的编码特性，利用宏块的空间、时间相关性来确定丢失宏块的类型. 根据相邻块的运动矢量，利用Shepard方法拟合一个曲面，较精确地计算出了丢失宏块的运动矢量，从而提高了重构图像的质量。仿真结果表明, 该算法优于以往的边界匹配算法，在同等宏块丢失率下，恢复的视频序列Y分量的 峰值信噪比(PSNR)值能提高0.75~1.5dB。     

移动通信中一种实用的图像错误掩盖技术

针对移动窄带高噪的特点，以及静止压缩图像JPEG文件特殊的结构，提出了一种图像错误的掩盖技术，与传统的邻域替代法、均值预测法不同，该技术针对JPEG文件的PROGESSIVE模式，用同一图像的低频图像信息来覆盖出错的高频图像信息，可以有效地对信道造成的图像数据破坏进行掩盖。该技术已经应用于实际的图像通信系统中。     

基于曲面拟合的H.264错误掩盖方法

视频流的传输错误将会导致解码错误在时间和空间上扩散，直接影响重构图像的质量。充分结合了H.264的编码特性，利用宏块的空间、时间相关性来确定丢失宏块的类型. 根据相邻块的运动矢量，利用Shepard方法拟合一个曲面，较精确地计算出了丢失宏块的运动矢量，从而提高了重构图像的质量。仿真结果表明, 该算法优于以往的边界匹配算法，在同等宏块丢失率下，恢复的视频序列Y分量的 峰值信噪比(PSNR)值能提高0.75~1.5dB。     

基于自适应块尺寸的H.264时域错误隐藏算法

为提高在视频通信中重建图像质量,充分利用运动矢量的空间相关性、相邻宏块的编码模式信息,提出了一种新的H.264时域错误隐藏算法。该算法根据误码块周围的邻块模式,自适应决定隐藏块的尺寸;对于每个尺寸块,都从多个候选运动矢量集合中选取使外边界对应像素差值最小的运动矢量;并利用运动估计技术更精确地恢复丢失宏块的运动矢量,从而提高所恢复视频信号的质量。实验结果表明：对于不同运动类型序列和不同宏块丢失率,该算法不仅计算量较小,而且恢复后的图像质量均优于传统的时域错误隐藏算法。     

基于卡尔曼滤波的人脸跟踪算法

针对实时视频监控领域中传统的Camshift算法不能自动跟踪人脸和容易受到肤色相近遮挡等问题,采用Ad-aboost算法实现了人脸的自动检测,同时对于跟踪丢失等情形,通过卡尔曼预测对跟踪偏差进行实时改进。实验表明跟踪的准确性有较大提高,具有较好的实时性;在相近肤色遮挡时仍能实现正确跟踪,并对侧脸也有较好的效果;算法具有较好的鲁棒性。     

基于视频监控的运动目标跟踪算法

利用Kalman滤波思想对运动目标的前时刻状态信息进行预测,获取重心位置与形态紧密度估计值;将估计值与当前时刻观测值进行匹配,根据匹配误差修正运动目标的速度与紧密度变化值,通过递归算法实现常态下运动目标的准确、快速跟踪.针对复杂场景下由于运动遮挡造成无法准确估计目标运动轨迹,采用灰色模型GM(1,1)保证了跟踪过程的连续、稳定.最后,通过不同交通场景的视频序列对本文算法进行了验证,结果表明本文方法具有较好的适应性、鲁棒性,可实现复杂遮挡情况下连续、稳定、实时的目标运动跟踪.     

Temporal Shape Error Concealment for Video Objects

A novel temporal shape error concealment technique is proposed, which can be used in the context of object-based video coding schemes. In order to reduce the effect of the shape variations of a video object, the curvature scale space (CSS) technique is adopted to extract features, and then these features are used for boundary matching between the current frame and the previous frame. Because the temporal, spatial and statistical video contour information are all considered, the proposed method can find the optimal matching, which is used to replace the damaged contours. The simulation results show that the proposed algorithm achieves better subjective, objective qualities and higher efficiency than those previously developed methods.     

模式匹配和过零率检测的音频差错掩盖

针对用传统波形替代方法恢复音频波形变化趋势不准确的问题,将模式匹配和短时过零率检测结合应用于音频的差错掩盖研究中。在对丢帧后的音频信号数据进行模式匹配的掩盖基础上,将从模式匹配模块输出的音频信号数据和参考信息一同送入短时过零率检测模块,进一步对丢失数据进行掩盖,最终将从短时过零率模块输出的参考帧作为丢失帧的替代,从而得到音频信号的重构。与传统方法相比,在音频信号的重构效果上,获得了更好的恢复音频。实验证明,该算法对音频差错的掩盖更加精确,信噪比值平均提高了0.3～0.5 dB,主观语音质量评估值平均提高了0.3。     

一种应用遗传算法的块编码图像重建方法

为解决使用块编码进行压缩传输时,由于传输信道误码率的存在而导致图像块数据丢失的问题,使用遗传算法,找到丢失块在该图像中的最佳匹配块,利用该匹配块取代丢失块,从而实现图像的误差掩蔽.对矩形和三角形块编码图像的仿真结果表明,使用遗传算法,可以在较大程度上减少块搜索次数,且得到了较好的误差掩蔽效果,处理后图像的峰值信噪比有较大改善.     

一种基于人脸对称性的差错掩盖方法

该文提出一种基于人脸对称性的差错掩盖方法。首先进行肤色分割,判断出肤色区域;然后对检测出的肤色区域进行对称性判断,选出对称的人脸区域并采用人脸对称掩盖算法进行差错掩盖,对其它区域则采用自适应插值算法。采用H．264的JM86模型对算法进行验证,实验结果表明,与传统的插值算法相比,该文算法利用了人脸的对称性,对于对称的人脸区域获得了更好的掩盖效果。     

基于纹理方向预测的空域差错隐藏方案

在差错信道中传输视频压缩码流时,容易发生视频数据的损坏或丢失,这样不仅会对当前的视频帧产生影响,而且差错会蔓延到后续视频帧。I帧出错时的影响尤为严重。针对这一问题,本文在对H.264标准进行研究的基础上,对一种空域差错隐藏算法——纹理方向法进行了改进,结果表明,这种方法达到了较好的隐藏效果,改善了图像的主观质量。     

一种基于H.264 Intra帧的差错隐藏方法

为了充分利用H.264新特性带来的冗余信息对视频传输中的错误进行隐藏,提出了一种新的基于Intra帧的差错隐藏方法,根据丢失块周围子块的预测模式推断出丢失块中各子块的预测模式,再根据推断的预测模式重建丢失块. 试验表明,这种方法能很好地预测出丢失块的预测模式,并能适应不同内容类型的图像,差错隐藏的效果明显.