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相似文献
 共查询到18条相似文献,搜索用时 125 毫秒
1.
针对视频传输中的丢包,空域误码掩盖技术使用丢失像素的相邻信息在解码端对它进行恢复。为了提高算法恢复的准确性,该文提出了一种内容自适应的H.264空域误码掩盖算法。该算法根据受损块的边缘像素和编码模式信息,将其内容分为平滑块和边缘块:对于平滑块采用双线形插值的方法;对于边缘块,则结合其边缘像素与编码模式信息选择较好的插值方向。仿真结果表明,对于多种视频序列和不同宏块丢失率,其性能均稳定地优于H.264标准的算法,在25%宏块丢失率下,恢复视频峰值信噪比相对H.264标准算法提高0.5~3dB。  相似文献   

2.
为了对视频传输中丢失的信息进行恢复,提高重建视频的质量,提出了一种基于H.264的时空域联合误码掩盖方法。该算法将丢失宏块分成16个4×4子块,通过分析子块的空间特性来确定其恢复的优先权,并依次恢复其运动矢量。仿真结果表明,对于不同运动程度序列和不同宏块丢失率,该算法性能均稳定地优于H.264标准的算法。特别是在20%的宏块丢失率下,恢复视频峰值信噪比(PSNR)相对H.264标准算法可提高1~2 dB。  相似文献   

3.
高效的H.264时域误码掩盖算法   总被引:5,自引:0,他引:5  
为提高在视频通信中重建图像质量,针对最新H.264视频编码标准的特点,提出了一种基于分数像素边界匹配搜索的时域误码掩盖算法。宏块丢失导致的解码错误会在时间和空间上扩散,使得重建图像质量严重下降。该算法充分利用了运动矢量的空间相关性、H.264标准中运动矢量的精度以及边界像素信息,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。仿真结果表明:对于不同运动程度序列和不同宏块丢失率,该算法优于传统的整像素的边界匹配算法,具有很强的鲁棒性,当应用于较高的宏块丢失率及运动较复杂的序列时,所恢复视频序列的亮度信号峰值信噪比相对传统算法提高了1.0~2.5dB。  相似文献   

4.
新一代视频编码标准H.264/AVC支持多种块模式的运动估计,一个宏块(MB)最多可能有16个运动矢量,这些信息都可用于时域误码掩盖。为此该文提出了一种基于宏块分割模式的时域误码掩盖算法,同时为了减少边界效应,引入了重叠块运动补偿来提高人眼的主观满意度。仿真结果表明:对于不同运动程度的序列和宏块丢失率,该算法的性能优于传统算法。当宏块丢失率为20%时,该算法恢复的视频峰值信噪比(PSNR)较传统算法可提高0.9~1.2 dB。  相似文献   

5.
为提高视频压缩码流在Internet网络丢包信道中传输的抗误码性能,提出了一种在解码端基于场景判断时域空域相结合的Ⅰ帧综合差错隐藏方案。采用了H.264中灵活宏块顺序模式组织宏块打包数据,在场景判断的基础上利用了帧间信息对Ⅰ帧进行时域差错隐藏,并通过对匹配块的可靠性检测抑制了误码扩散效应;同时改进了传统Ⅰ帧空域隐藏算法,根据丢失块边缘上的梯度预测丢失块的纹理状况,分为平滑、单纹理和多纹理区域进行掩盖。仿真结果表明,对于一般性运动视频,时域空域结合的隐藏算法比空域算法掩盖质量提高2 dB以上。  相似文献   

6.
对H.264编码的视频流解码出现宏块丢失进行错误掩藏时,使用传统的时空域错误掩藏算法,并不能很好地恢复出原始视频帧,影响了主观观赏效果和客观视频质量.因此,分别对时空域提出了相应的改进算法.时域通过增加参考帧、运动矢量,改进匹配算法等,提高了运动矢量的搜索精确度和运动剧烈视频帧的错误恢复质量.空域通过自适应的选择加权像素平均插值和方向插值,并改进了方向插值算法,明显提高了视频帧的恢复质量,避免了错误边缘的产生.实验结果表明,改进的时空域错误掩藏算法,不仅提高了方向插值的准确性和宏块匹配的精确度,而且可以减少块效应的出现,从而有效地提高了丢失宏块的恢复质量.  相似文献   

7.
在H.264/AVC标准中,当出现数据包丢失或缺损时,在解码端进行误码掩盖是一种经济而有效的保证视频质量的方法,因而广受关注。常见的做法是利用正确接收的时域或空域信息对误码区域进行掩盖。然而,对于误码率很高的视频,目前尚无令人满意的技术。该文中提出一种基于无迹Kalman滤波,并辅以改进的双线性插值的新型误码掩盖架构。对若干典型视频的高误码掩盖实验表明,其峰值信噪比高于边界匹配算法和传统双线性插值算法达4dB。  相似文献   

8.
绝大多数视频图像在传输过程中皆要进行混合压缩编码,这种以去掉大量空间性和时间性冗余信息为手段的编码方式将导致解码发生一系列错误,急剧影响恢复后的图像质量.针对这种情况,本文提出了一种改进的基于空域错误隐藏的图像恢复算法,该算法利用已正确接收的邻近宏块的像素值,对当前宏块边缘进行综合分析,运用方向插值算法和五点插值算法计算出宏块内边缘和平坦区域的像素值,从而对直接解码恢复出的像素值进行矫正.从实验结果来看,该算法恢复出的图像质量的PSNR值和计算复杂度皆优于传统双线性插值法和五点插值法.  相似文献   

9.
提出了一种基于边缘判决的解码视频空域差错掩盖算法.该算法首先对丢失块邻域中的像素进行边缘检测,并对检测出的边缘判断其是否会穿过丢失块.然后使用方向选择过程提取多个候选插值方向,并通过边界像素灰度差决定最终插值方向.实验结果表明本算法有效地提高了错误图像的掩盖效果.  相似文献   

10.
针对如何改善H.264无线视频传输抗误码性能,提出了一种基于数据隐藏的H.264视频传输I帧误码恢复方法。该方法在编码端自适应地提取I帧宏块的重要数据,并将提取的重要数据隐藏到下一帧RTP报文的扩展头部,然后在解码端提取重要数据并采用空时自适应算法对I帧进行误码恢复。实验结果表明,该方法相比于同类方法显著提高了I帧的误码恢复效果。  相似文献   

11.
程思  杨静 《科学技术与工程》2014,14(12):210-214
针对视频码流在信道传输中容易出错而导致视频质量降低的问题,提出一种改进的空域错误隐藏算法。首先采用Sobel算子对丢失宏块周围四个相邻块的像素点进行边缘检测,将检测到的梯度方向量化为8个方向,然后通过边缘的方向熵自适应判断采用双线性插值法或基于边缘检测的方向加权插值错误隐藏算法。实验结果表明,该算法与参考算法相比,在不同丢包率情况下图像质量均有较明显的改善。  相似文献   

12.
立体视频流在易发生错误的信道中传输时会发生丢包现象,导致无法正确解码,影响观看效果。本文提出基于H.264平台的立体视频隐藏算法,依据最小代价函数值模式自适应选择两种不同算法,一种利用视点间运动矢量和强度差的相似性来隐藏;另一种采用边界匹配法选择两个候选块权值叠加隐藏。仿真结果表明本文算法比其他算法显著改善了隐藏效果,具有很强的鲁棒性。  相似文献   

13.
针对以固定邻域内的像素为参考进行图像错误掩盖时,往往容易导致边界信息的丢失或产生阴影和虚假条纹的问题,提出了根据错误块邻域图像特征选择自适应参考像素集的空域错误掩盖算法.介绍了一种有效的分割方法,将邻域分割为与错误块相关和无关的两个区域,并以相关区域内的像素为参考进行空域内插.实验结果表明,该算法掩盖的视频图像既能有效地重建多个方向的边界信息,又能抑制或消除无关区域的影响,可广泛应用于掩盖MPEG、JPEG和H.26x等基于块编码码流中的错误.  相似文献   

14.
新一代视频压缩标准H.264/AVC中推荐的解码时域掩盖算法是基于宏块的,预测矢量集仅包括了当前帧中的相邻矢量。为此,提出了基于分块的、利用加权边界匹配准则的精细运动补偿时域掩盖算法。该算法改进了匹配准则、扩展了预测矢量集、提高了运动矢量恢复的准确性,并采用一种自适应时/空掩盖算法,将时域/空域误码掩盖有效地结合起来。算法的改进均基于解码端,不改变H.264原有的码流结构,具有广泛的应用性。3GPP/3GPP2移动IP信道传输的仿真实验证明,该改进算法具有比H.264推荐的相应算法更强的错误鲁棒性。  相似文献   

15.
当视频传输中出现不能恢复的误码或丢包时,在接收端就要使用误码掩盖技术对损坏的视频进行掩藏。文中提出了一种基于模糊聚类的多特征量软判决误码掩盖方法,使得错误恢复效果提高。提出的算法主要分两个步骤:首先通过选择特征量对丢失块和周围相邻的块进行聚类分析,找出和丢失块相似的块,然后根据相似块的分布情况对丢失块进行掩盖。  相似文献   

16.
提出了一种基于模糊边缘检测的差错掩盖算法,将其作为解码端的工具去恢复视频序列在传输过程中丢失的图像信息.对于一个丢失块,利用模糊边缘检测器得到它与4个领域块交接的边界上的边缘信息,构造一个关于边界匹配差值的能量函数,将最优值对应的运动矢量作为丢失块的运动矢量的估计.仿真结果表明,文中提出的算法无论在主观的视觉还是客观的数值比较上,都能得到质量比现有差错掩盖算法更优良的恢复图像.  相似文献   

17.
首先详述了基于H.264/AVC的可伸缩视频编码扩展中的四种整帧丢失差错掩盖算法的基本原理,然后给出JSVM仿真软件的实验结果,并根据实验结果比较各个掩盖算法掩盖效果的客观性能以及主观质量,最后对性能和复杂度进行了理论分析.  相似文献   

18.
提出了可以用于H.264/AVC解码器的基于场景变换检测的错误隐藏机制,首先利用H.264/AVC的快速准确的检测是否发生场景切换,根据场景切换检测结果对预测帧和I帧分别提出相应的时间空间自适应的错误隐藏方法. 实验结果表明,所提方法在错误隐藏的重构图像质量在主观感觉和客观PSNR定量上,都比通常的方法有明显的提高;与传统错误隐藏方法相比,本文的基于场景切换检测的错误隐藏机制鲁棒性高,更能适应的H.264/AVC更为复杂的多种应用场合.  相似文献   

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