误差隐藏技术在分级视频编码中的应用

当在Internet上进行视频流的传输时,分级视频编码技术非常适合使用在终端用户具有不同接收能力的情况.由于在视频标准中使用了运动估计方法来减小时间域的冗余度,解码后的视频质量可能会由于时间域的误差传播而降低.本文针对分级视频编码提出了一种新的误差隐藏技术,利用不同视频层在时间和空间上的相关性对丢失的运动矢量进行估计,实验结果显示,该方法可以快速有效地恢复解码的视频质量.

图像处理中的误差隐藏问题研究

视频信息必须经过压缩以便在低带宽信道上传输,而压缩数字媒体对无线信道误码十分敏感,容易发生传输错误,误差隐藏技术是弥补此类问题的方法之一。本文在对现有的误差隐藏处理方法分析的基础上,提出了一种基于模式选择的时空域误差隐藏技术。此方法不仅从时、空两方面考虑,分别应用时域取代法和加权内插空域法。还通过边界检测,区分了平坦型和边界穿越型两类宏块,减少算法复杂性。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。

视频数据隐藏的差分能量调制新算法

提出了基于差分能量调制(DEM)的盲视频水印算法。针对差分能量水印(DEW)算法可能造成视觉失真严重、水印容量小和鲁棒性较差的不足,提出用差分能量信号的调制值来承载隐藏信息位的新方法。通过对量化块中水平子区域与竖直子区域之间的能量差值实施量化索引调制(QIM),差分能量值能被微调至最近邻的对应水印位量化区域;同时由于调制前后的能量误差被分配到子区域中幅值较大的10个系数上,并对调制前后的码字替换进行了相似度选择,嵌入信号因而能很好地保持原信号的视觉质量和码序列长度。实验结果表明,DEM算法在水印的视觉失真与鲁棒性能、水印容量以及码率保持性能方面都好于DEW算法;另一方面,DEM算法是在一个区域中嵌入水印,所以它的鲁棒性能又比只在某个系数上嵌入水印的QIM算法好。