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。     

利用改进的图像修复的联合帧间差错隐藏算法

针对图像修补的不足和视频帧间编码的特点,提出利用改进的图像修复的帧间差错隐藏联合算法.根据丢失宏块的周围宏块的运动相关性和正确接收情况对丢失宏块进行运动性和可用性判断,如果丢失宏块属于静止宏块且可用性不为零,则采用改进的图像修补隐藏帧间差错,否则采用外边界匹配准则进行差错隐藏;并在图像修补中对置信度、等照度和修复方向等方面进行了改进.该算法既发挥了图像修复对纹理丰富区域的修复优势,也克服了图像修补对运动区域的隐藏效果不好的缺陷.实验结果表明,该算法可以带来主观和客观质量上的提高,并且明显克服了外边界匹配算法带来的视频抖动.     

基于帧间匹配均值与方差的视频图像隐藏算法

由于视频图像的信息量巨大,只有通过压缩才能存储和传输,而传输过程中发生的误码又往往导致压缩后的图像数据或同步信息的丢失,为此提出了一种基于帧间匹配均值与方差的时域错误隐藏算法,该算法首先以与错误块上、下、左、右相邻的若干行或列像素进行帧间匹配,然后根据匹配结果的均值和方差判别错误块内图像的运动状况,最后针对不同的运动状况选择合适的隐藏方法对错误块进行隐藏处理。大量的模拟实验结果表明,利用该算法隐藏的图像在视觉效果和峰值信噪比（PSNR）两方面均优于同类算法。     

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H.264的运动矢量插值修复算法研究

在视频编码新标准H.264中,一个16×16的帧间编码宏块可采用多种宏块分割模式来进行运动估计,其运动矢量场也更为精细。根据其运动矢量的邻域相关性提出了一种有效的运动矢量修复算法,可在压缩视频流在Internet上进行传输时发生丢包后,通过受损宏块时空域相邻宏块相关信息对丢失的运动矢量进行修复,并针对连续图像片丢失或整帧丢失情况进行处理。仿真实验表明,该方法可有效地抑制视频差错扩散,改善视频质量。     

H.264的差错控制与错误隐藏技术研究

针对无线应用中的传输错误和IP网络拥塞导致的视频数据包丢失,H.264采用了一系列的技术。介绍了H.264所使用的差错控制和错误隐藏技术,重点讨论了基于灵活宏块重排（Flexible Macroblock Ordering,FMO）的差错控制技术,及基于整帧丢失的帧拷贝（Frame Copy）和运动矢量拷贝（Motion Copy）错误隐藏技术和基于宏块丢失的帧内隐藏和帧间隐藏技术。在此基础上,利用ITU-T的误码模型（Error Pattern）对H.264的差错隐藏的性能进行了仿真,并对错误隐藏的效果进行了定量分析。     

一种基于平面运动视差不变性的立体视频整帧丢失重建技术

针对立体视频单个视点中的整帧丢失问题,提出基于平面运动视差不变性的差错隐藏方案。该方案主要包括两个部分:1)利用两个视点的运动一致性,根据视差定位目标位置,把正确接收视点的当前帧与前一帧的帧差投影到丢失帧所在视点,作为当前帧与前一帧的帧差,再由帧差及前一帧的像素值重建丢失的帧;2)根据空洞特征自适应地选择基于邻域的方法或基于运动向量的方法进行空洞填补。实验结果表明,所提算法能够高质量地重建丢失的帧,其重建质量优于现有算法。     

基于MRF-MAP的运动矢量恢复差错掩盖算法

针对帧间编码模式下出现图像块丢失的情况,提出一种有效的时间域运动矢量恢复差错掩盖算法。把运动矢量场建模为高斯马尔科夫随机场,对丢失图像块的运动矢量采用最大后验概率方法恢复,其权值能够根据空间和时间信息而自适应选择。仿真结果表明,该算法在客观和主观上都能获得高质量的图像。     

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。     

全局运动补偿技术在形状信息错误隐藏中研究

深入研究MPEG-4的形状编码技术和视频图像帧的编码方式,参照全局运动补偿技术,在图像形状信息全部丢失、部分丢失信息变化复杂的情况下,提出一种基于全局运动补偿的前向错误隐藏方法对出现传输错误的图像进行恢复。通过与Cheng方法对比仿真实验证明该方法取得很好的恢复效果,尤其是对象形状信息全部丢失时。     

基于联合运动补偿的边信息预测算法

传统块运动补偿算法仅利用单一运动向量场,该运动向量场中总会存在一定的运动异常,而过多的运动异常会严重衰退内插帧质量。为了解决该问题,提出了一种基于联合运动补偿的边信息内插算法,该算法使用双向运动估计计算出内插帧的运动向量场,接着采用当前块和其八个邻域块的运动向量联合预测出目标块。由于运动向量场的局部平滑特性会使八邻域块的运动向量十分接近当前内插块的真实运动向量,实验结果表明提出算法比传统算法有更好的容错性能。     

一种运动自适应的帧速率上转换算法

在基于块的帧速率上转换算法中,块尺寸直接影响运动估计的准确性及插值帧的视觉效果。为此,提出了一种运动自适应的帧速率上转换算法。通过引入STGS图对视频内容进行预分析,根据运动特性自适应选取适合每一帧图像的块尺寸,进行重叠的块运动估计。并针对失真易产生在块边缘的特点,对块边缘的运动矢量进行插值细化处理,平滑运动矢量场,减轻人眼敏感的块效应。实验结果表明,该算法整体性能优于传统的固定块尺寸运动估计的帧速率上转换算法。     

基于残差分布的H.264自适应整帧恢复算法

针对H.264在网络传输中丢包造成整帧丢失的问题,提出了一种基于残差分布的H.264自适应整帧恢复算法。首先对参考帧的残差信息进行分析,对于平坦区域或刚性运动区域,采用传统的运动矢量复制法,而对运动复杂区域或产生形变等区域进行基于像素的运动矢量重新估计,再以光流法进行恢复。实验结果表明,该算法在主观视觉质量和客观峰值信噪比(PSNR)上都优于传统方法。     

Motion characteristic differentiated error concealment

In this paper, we propose a brand-new motion characteristic differentiated error concealment (MDEC) method based on motion field transfer. Firstly, the FMO checkerboard pattern is used at the encoder, so as to prevent MBs of a large area getting lost. Then at the decoder, Greedy Spread Motion Region Extraction (GSMRE) method is used to distinguish low-motion region from high-motion region in each frame based on different motion characteristic, and apply different strategies to recover regions with different characteristics respectively. Simulation results show that the proposed algorithm reconstructs the lost frame with both a better visual quality and a higher PSNR, comparing to error concealment methods including Joint Model, boundary matching, inpainting, and block motion vector extrapolation as well. For example, the PSNR gain of our approach over boundary matching algorithm reached about 0.6 dB, and 1.4 dB when the packet loss rate is 3 and 7%, respectively, which demonstrates that our method has an good application within a wide scope of packet loss rate.     

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。     

视频标准帧速率上变换的自适应运动补偿方案

提出了一种自适应的运动补偿方案，首先利用预测三步搜索算法进行运动估计，由于此运动估计算法能够很好地利用运动向量的时空相关性．从而能得到更加平滑的运动向量场。其次．为了能够抑制运动向量场中个别奇异向量以及块匹配算法所固有的块效应问题，对向量场进行中值滤波，并采用了一种特殊的向量分配算法。方案的最后一个环节是运动补偿插值，它综合考虑插值帧的局部图像质量以及全局图像质量，利用一种白适应性较强的中值滤波操作来达到一定的综合效果。实验结果证明，此算法与运动补偿时间插值(MCTI)算法相比，插值得到的图像更加平滑，而且，两者的信噪比指标对比也充分说明了本算法的优越性。     

一种基于二元树复小波的运动估计方法

遮挡等原因造成的信息丢失问题严重影响运动估计的精度。将二元树复小波引入序列图像的运动估计中,提出了一种基于二元树复小波的运动估计新方法。该方法对不同层次、各个方向子带分别进行处理,克服了传统的由粗到细的搜索策略带来的误差漂移;同时引入当前帧的后一帧（后向参考帧）来弥补由于遮挡导致的信息丢失,并提高边界区域的运动估计精度。大量实验表明,该算法能消除剧烈运动、场景切换及遮挡等不利因素的影响,实验结果验证了该算法的有效性。     

Real-time video object segmentation in H.264 compressed domain

In this study the authors proposed a real-time video object segmentation algorithm that works in the H.264 compressed domain. The algorithm utilises the motion information from the H.264 compressed bit stream to identify background motion model and moving objects. In order to preserve spatial and temporal continuity of objects, Markov random field (MRF) is used to model the foreground field. Quantised transform coefficients of the residual frame are also used to improve segmentation result. Experimental results show that the proposed algorithm can effectively extract moving objects from different kinds of sequences. The computation time of the segmentation process is merely about 16 ms per frame for CIF size frame, allowing the algorithm to be applied in real-time applications.     

基于视觉颜色对比敏感度模型的动态视频压缩预处理算法

针对彩色视频压缩过程中压缩率不高或者视频质量损失过大的问题,提出一种基于视觉感知模型与色差的自适应视频压缩预处理算法。首先,在颜色对比敏感度模型中,人类视觉对高色度区域的色差敏感度较低,因此为不同色度区域分配不同的压缩权重;然后,基于帧之间的偏差图建立运动预测帧的空间运动模型,降低了高运动区域的残差;最终,使用动态的色调映射函数来控制视频的压缩等级,从而保证视频的视觉质量。基于多组视频进行实验,本算法成功地将标准的压缩软件提高了35%的压缩率,但同时可看出,本算法的性能依赖于具体的视频上下文。     

基于运动矢量投影的帧率转换算法

提出一种基于运动矢量投影的帧率转换算法。在运动估计阶段，采用连续消除算法SEA，将该算法与全搜索相结合，对块匹配准则的计算过程进行优化，可以在保证图像质量的同时减小计算复杂度。在运动矢量场投影过程中，定义一个新的运动矢量选取标准，在匹配准则的基础上添加了块的位置信息，相对于传统标准，本标准更能代表内插块的真实运动，准确性更高。在运动补偿阶段，针对投影过程中产生的重叠现象，采用自适应加权补偿插值算法，考虑所有重叠投影块的运动信息。对于产生的空洞现象，采用运动矢量中值滤波的算法来填充。实验结果表明，该算法可以减少运动信息的丢失，插值效果更加准确。