基于多帧参考的整帧丢失错误掩盖算法

为了解决视频传输中整帧图像丢失的误差扩散问题,提出了一种基于多参考帧运动矢量外推的整帧丢失错误掩盖算法.通过对多个参考帧的运动矢量外推得到丢失块的候选运动矢量集;采用多参考帧边界匹配准则进行丢失帧和其后续帧的误差估计,并选择丢失块的最优运动矢量;最后采用自适应的重叠块运动补偿方法重建丢失帧.实验结果表明,该算法在恢复整帧图像的同时,有效地降低了视频序列中整帧图像丢失的误差扩散影响,与已有算法比较,该算法恢复的视频序列平均峰值信噪比提高了0.5～1dB,具有更好的错误掩盖效果.

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.

结合显著性的MVD视频整帧丢失错误隐藏

基于多视点视频加深度(Multiview Video plus Depth,MVD)格式的三维视频能给用户提供多视角的沉浸式视觉体验.针对MVD视频流传输中彩色帧发生整帧丢失的情况,提出了一种结合视觉显著性的三维视频整帧丢失错误隐藏算法.先将丢失帧各区域划分为三种不同的显著等级,然后对低、中、高显著区域,分别采用时域直接拷贝、时域和视点间像素自适应搜索法和新型的运动矢量补偿法进行恢复.相较于目前的对比算法,经提出算法重建后的丢失帧的峰值信噪比值(Peak Signal to Noise Ratio,PSNR)和结构相似度值(Structural Similarity Index Measure,SSIM)能分别提高0.99~2.61 dB和0.005~0.012,并且重建图像主观视觉质量更佳.

一种低复杂度立体视频错误隐藏新方法

针对立体视频流传输中右视点整帧丢失,提出了一种低复杂度的错误隐藏算法。首先,为了高效地感知立体视频的时域质量和视点间质量,定义了时域相似尺度(TSM)、视间相似尺度(ISM)的概念;将前一时刻右视点图像进行时域和视点间匹配,分别求取其以像素为单位的TSM和ISM映射图;然后,计算前一时刻右视点图像当前宏块的TSM和ISM值,通过比较得到当前宏块的预测模式;最后,根据视频序列的时域一致性,将前一时刻右视点图像宏块的预测模式作为丢失图像宏块的预测模式,从而使用运动补偿预测(MCP)或者视差补偿预测(DCP)的方法恢复丢失信息。研究结果表明,与已有错误隐藏算法相比,本文算法获得更好主客观视觉效果;同时与基于图像结构相似度(SSIM)的错误隐藏算法相比,在保持主观视觉质量情况下,错误隐藏时间节省20%左右。